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肌酸激酶同工酶与血浆内皮素检测结合脑电图检查判断热性惊厥患儿脑损伤的程度及预后被引量：9: 2007年; 目的探讨热性惊厥(FC)患儿血清脑型肌酸激酶同工酶(CK-BB)和血浆内皮素(ET)水平的变化及其两者结合脑电图(EEG)检查与脑损伤的关系。方法将2005-08—2006-12在潍坊医学院儿科就诊的52例FC患儿作为FC组,健康儿童28例作为正常对照组,分别进行血清CK-BB和血浆ET的测定及EEG检查,CK-BB采用比色法测定,ET采用放射免疫法测定。结果FC患儿血液中CK-BB和ET水平明显高于正常对照组(P均<0.01);单纯热惊厥(SFC)组CK-BB和ET的浓度与正常对照组比较差异无显著性(P>0.05);复杂热惊厥(CFC)组与正常对照组和SFC组比较差异均具有显著性(P均<0.01)。CFC组血清CK-BB与血浆ET呈正相关(r=0.652,P<0.01)。FC患儿惊厥发作后第1天EEG异常率为80.77%,其中SFC组78.12%,CFC组85.00%,差异无显著性(P>0.05);第14天为32.69%,SFC组仅18.75%,CFC组则55.00%,差异具有显著性(P<0.01)。结论CK-BB和ET水平与脑损伤的程度密切相关,CK-BB和ET含量越高脑损伤程度越严重。热性惊厥后及时检测CK-BB和ET,并结合脑电图检查对判断脑损伤程度及预后有重要价值。; 赵园园刘长云李良辉王莲孙志群丁艳曹顺利李田华; 关键词：热性惊厥脑型肌酸激酶同工酶内皮素脑电图脑损伤

非综合征性唇腭裂高危因素的条件Logistic回归分析被引量：8: 2008年; 目的探讨非综合征性唇腭裂(nonsyndromic cleft lip and palate,NSCL/P)发病的主要危险因素;筛选可能存在的保护因素,为临床预防该病的发生提供理论依据。方法采用1∶1配对病例对照研究,病例组(n=76)来源于2006年9月至2007年9月在潍坊医学院附属医院、潍坊市人民医院、菏泽市立医院、烟台毓璜顶医院口腔科进行唇腭裂矫正手术的非综合征性唇腭裂患儿;对照组(n=76)来源于同一医疗机构门诊或病房,符合配对条件的非唇腭裂儿童。对病例组和对照组患儿的父母进行42项可能导致发生唇腭裂因素的问卷调查,使用条件Logistic回归,首先对病例资料进行单因素分析,然后对单因素筛选的变量结合非综合征性唇腭裂相关医学专业知识进行多因素分析,筛选主要危险因素及可能存在的保护因素。结果病例组与对照组作对照分析,进入条件Logistic回归模型的变量包括:母亲孕期感染史(P=0.010)、家族唇腭裂遗传史(P=0.009)、母亲孕期饮食是否规律(P=0.007)、胎次(P=0.004)、母亲孕期异常情绪史(P=0.000)、父亲学历(P=0.000)。结论母亲孕期情绪异常、胎次增加、母亲孕期饮食不规律、家族唇腭裂遗传病史、母亲孕期感染史,是非综合征性唇腭裂发病的促进因素;父亲学历是保护因素。; 丁艳刘长云王永芹李田华曹顺利陈景武季加芬; 关键词：非综合征性唇腭裂高危因素条件LOGISTIC回归分析

精神分裂症发病影响因素的条件Logistic回归分析被引量：3: 2008年; 目的:分析精神分裂症发病的主要影响因素,探讨自制调查量表在精神分裂症病因调查中的应用。方法:采用1:1病例对照研究方法,使用自行设计的调查量表进行调查,对获得的数据进行合理量化及数据处理后进行单因素和多因素条件Logistic回归分析。结果:筛选出影响精神分裂症发病的主要因素共10个:X3(本人学历,OR=0.337)、X6(母亲学历,OR=0.232)、X18(家族史,OR=5.280)、X24(母亲孕龄,OR=0.278)、X39(出生体重,OR=0.303)、X42(非亲生父母抚养史,OR=9.352)、X53(婚姻状况,OR=5.475)、X55(工作学习压力,OR=2.334)、X59(本人脾性,OR=0.536)、X65(事件经历史,OR=2.793)。结论:上述10个因素符合生物-心理-社会医学模式的理念,对今后精神分裂症的防治具有指导意义。; 王燕琳曹顺利王俊杰; 关键词：精神分裂症 LOGISTIC回归

非综合征性唇腭裂高危因素条件Logistic回归与数据挖掘相结合的临床研究被引量：4: 2009年; 目的探讨非综合征性唇腭裂(NSCL/P)发病的主要危险因素;确立NSCL/P发病概率的预测模型,为优生网络的构建奠定基础。方法采用1∶1配对病例对照研究,病例组为年龄在0～12岁之间的NSCL/P患儿126例;对照组来源于同一机构门诊或病房或同一居住区符合配对条件的非唇腭裂患儿。根据危险因素编制调查表,对病例组与对照组患儿父母进行调查,数据经审核后录入Excel2003建立数据库。首先使用条件Logistic回归对资料进行单因素分析,再对单因素筛选的变量结合专业知识进行多因素分析,筛选主要危险因素并建立回归模型,根据危险因素分别建立分类树与LogitBoost算法的发病概率预测模型,采用ROC曲线对两模型进行评价,从而确立本研究中NSCL/P发病概率的预测模型。结果病例组与对照组作对照分析,进入条件Logistic回归模型的变量有:母亲孕期感染史(P=0.011)、家族遗传史(P=0.008)、母孕期饮食是否规律(P=0.005)、胎次(P=0.003)、母亲孕期异常情绪史(P=0.001)、父亲学历(P=0.000)。经ROC曲线评价,确立分类树模型可用来预测NSCL/P的发病概率。结论母亲孕期感染、家族遗传、母亲孕期饮食不规律、胎次、母亲孕期异常情绪是NSCL/P发病的促进因素;父亲学历是该病的保护因素。经ROC曲线评价,最终确立分类树模型为NSCL/P发病概率的预测模型。; 刘长云丁艳王永芹曹顺利陈景武季加芬; 关键词：非综合征性唇腭裂高危因素条件LOGISTIC回归分类树 ROC曲线

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曹顺利

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