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1.
《黄帝内经》蕴含丰富的因时、因地、因人制宜的治疗法则,奠定了三因制宜的理论基础。张锡纯深受三因制宜理论的影响,提出"用药以胜病为主,此中因时、因地、因证、因人,斟酌咸宜"的治疗思想。本文从因时、因地、因人制宜三方面,探讨《黄帝内经》三因制宜理论对《医学衷中参西录》的影响,并对《医学衷中参西录》中三因制宜理论的拓展运用进行剖析。 相似文献
2.
《国际妇产科学杂志》2015,(3):314
<正>文题:各类稿件文题要求鲜明、简洁、确切反映文章的特定内容,以20字内为宜,尽量不用缩略语[各类体裁稿件均应附英文的文题及作者姓名(汉语拼音)、作者单位名称、所在城市名及邮政编码]。摘要和关键词:述评、综述、论著、专题研究、讲座应附400字左右的中英文摘要,应不加评论和解释、简洁明确地概括全文主要内容。论著的摘要以目的、方法、结果和结论4部分组成。摘要均采用第三人称。英文摘要所用时态需 相似文献
3.
4.
《中国药理学与毒理学杂志》2019,(3)
目的研究淫羊藿总黄酮(TFE)对衰老睾丸支持细胞(Sertoli细胞)分泌功能衰退的影响,并从肌醇需酶1α(IRE1α)/X盒结合蛋白1(XBP1)信号通路探讨其分子机制。方法将36只SPF级18月龄SD雄性大鼠随机分为自然衰老组和TFE 10及40 mg·kg~(-1)组,每组12只;另取10只2月龄大鼠作为壮龄对照组。每天定时ig给TFE 1次,每5 d间隔2 d再继续ig给药,给药共计4个月。计算睾丸指数;HE染色观察睾丸组织形态;实时定量PCR和Western印迹法检测睾丸组织中胶质细胞源性神经营养因子(GDNF)、骨形态形成蛋白4(BMP4)及干细胞因子(SCF)mRNA和蛋白表达水平;检测睾丸组织中磷酸化IRE1α(p-IRE1α)和XBP1蛋白表达水平;免疫荧光法检测睾丸组织内Sertoli细胞数量和p-IRE1α定位。结果与壮龄对照组比较,自然衰老组大鼠睾丸指数显著降低(P<0.01);与自然衰老组相比,TFE 40 mg·kg~(-1)组睾丸指数显著升高(P<0.05)。HE结果显示,自然衰老组睾丸曲细精管的形态结构紊乱,部分生精细胞发生脱落;TFE给药组能改善睾丸曲细精管的形态结构。实时定量PCR结果显示,与壮龄对照组比较,自然衰老组Sertoli细胞分泌因子GDNF和SCF mRNA表达水平均显著下调(P<0.01);Western印迹结果显示,GDNF,BMP4和SCF蛋白显著下调(P<0.01)。与自然衰老组相比,TFE给药组分泌因子mRNA和蛋白表达水平均显著上调(P<0.05,P<0.01)。Western印迹结果显示,与壮龄对照组比较,自然衰老组睾丸组织中p-IRE1α和XBP1蛋白表达均显著下调(P<0.01);与自然衰老组相比,TFE给药组p-IRE1α和XBP1蛋白表达显著上调(P<0.01)。免疫荧光结果显示,壮龄对照组、自然衰老组和TFE给药组Sertoli细胞数量无显著差异。不仅在生精细胞胞质广泛表达,在Sertoli细胞胞质亦有表达。结论 TFE可显著改善自然衰老所致大鼠睾丸Sertoli细胞分泌功能衰退,其机制可能与调节IRE1α/XBP1信号通路有关。 相似文献
5.
目的探讨虚实结合挂线法治疗肛瘘的疗效。方法回顾性收集广东省开平市第二人民医院外科2014年1月-2016年12月行肛瘘手术的73例患者,根据手术方法不同将患者分为研究组和对照组,研究组40例患者采用虚实结合挂线方法,对照组33例患者采用实挂线方法,观察比较两组患者的治疗效果,两组患者手术时间、出血量、术后创面愈合时间、创面疼痛程度及复发情况,比较两组患者术后的肛门功能。结果两组治疗有效率差异无统计学意义(P>0.05)。研究组手术时间、出血量、术后创面愈合、创面疼痛程度及术后复发率均明显低于对照组;研究组肛门功能正常率为80.0%,明显高于对照组的60.6%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论采用虚实结合挂线法对复杂性肛瘘进行治疗,疗效良好,可明显改善患者预后。 相似文献
6.
目的观察评价中西医结合治疗肺炎支原体感染所致小儿慢性咳嗽的疗效。方法选择我院2016年4月-2019年1月内收治的88例肺炎支原体感染所致慢性咳嗽小儿患者作为研究对象,随机分成对照组和研究组两组,每组均为44例。对照组给予罗红霉素分散片治疗,而研究组给予罗红霉素分散片与玉屏风散加味方联合治疗,治疗14 d,对比观察两组患者治疗前后的咳嗽症状评分及临床疗效。结果治疗前,研究组与对照组咳嗽症状评分差异无统计学意义(P0.05),治疗后,研究组的评分明显低于对照组,有统计学意义(P0.05);与对照组相比,研究组的总有效率更高,两组数据比较发现,差异有统计学意义(P0.05)。结论中西医结合治疗肺炎支原体感染所致小儿慢性咳嗽疗效显著,建议推广应用。 相似文献
7.
《影像诊断与介入放射学》2020,(2):135-137
近十年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域发展迅速,很大程度上得益于机器学习(machine learning,ML)技术的发展与进步,而机器学习也成为医学领域创新的新引擎。医学成像领域中,机器学习对图像重组、病变分割、计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)和诊断(computer-aided diagnosis,CADx)等方面的优化产生了积极影响[1,2]。与传统的医学图像分析技术相比,机器学习技术不需要由医学及技术领域专家为特定分析制定明确相关的功能。 相似文献
8.
9.
10.