简介:摘要目的探讨低年资护士职业发展程度与多元化文化意识的相关性,及职业发展程度的影响因素。方法采用随机-便利抽样法,抽取某市3家三级甲等医院的561名低年资护士,采用一般资料、职业发展程度量表、文化意识量表进行横断面调查研究。结果低年资护士职业发展程度呈中低水平,低年资护士的职业发展程度与文化能力呈正相关(r=0.825,P<0.001),职业发展程度的影响因素有学历、出现差错次数、对护理工作的兴趣、差错类型、对自己专业能力的认可、所在科室、对学习培训的兴趣(P<0.05)。结论低年资护理人员培养需实现多样化管理,可从外在环境培养低年资护理人员对护理事业的兴趣,促进职业发展程度的进展。
简介:摘要目的探讨父母亲生育年龄与子代超重肥胖风险的关联。方法研究对象来源于在中国7省份开展的6~18岁学生体格检查数据,并采用问卷调查收集学生及其家长的人口学特征和生活方式相关信息。共纳入41 567名资料完整的研究对象,根据限制性立方样条曲线将母亲生育年龄分为14~23、24~28、29~38岁三个类别,父亲生育年龄分为14~23、24~30、31~42岁三个类别,采用多因素logistic回归模型分析父母生育年龄和父母营养状态与子代超重肥胖发生风险的关联。结果41 567名儿童的年龄为(10.6±3.2)岁,其父亲生育年龄为(27.9±4.4)岁,母亲生育年龄为(25.8±4.0)岁;儿童超重肥胖检出率为23.4%。调整儿童饮食行为因素后,父亲生育年龄为24~30岁和母亲生育年龄为24~28岁组子代超重肥胖风险OR(95%CI)值分别为1.11(1.04~1.18)、1.16(1.08~1.24)。父母双方均无超重肥胖的子代,肥胖风险差异无统计学意义;父母双方均超重肥胖时,父亲生育年龄为24~30岁组和母亲生育年龄为14~28岁组子代发生超重肥胖风险OR(95%CI)值分别为1.27(1.00~1.62)、1.33(1.07~1.65)。结论父母亲生育年龄和父母超重肥胖状态均与子代超重肥胖有关联,且存在交互作用。
简介:摘要B细胞是体液免疫应答中的核心效应细胞,通过分泌抗体、提呈抗原以及分泌细胞因子发挥免疫学功能。年龄相关的B细胞(ABCs)是近年发现的一种新型B细胞亚群,随年龄增长在脾脏中不断积累。ABCs高表达髓系标记CD11c、CD11b和转录因子T-bet,对B细胞抗原受体(BCR)和CD40刺激不敏感,而在Toll样受体7(TLR7)和IL-21的刺激下分化增殖。已在SLE、RA、pSS等多种自身免疫病患者外周血发现ABCs扩增,且与疾病活动评分、浆细胞水平和自身抗体滴度呈正相关。深入研究ABC的分化调控及生物学功能,阐明其在自身免疫病发病机制中的作用,有助于为临床治疗提供新的靶点。
简介:摘要目的通过基于MRI的机器学习模型来预测吸烟者及健康对照者大脑年龄,进一步探讨吸烟与大脑老化的关系。方法该研究为回顾性研究。数据集1为2014年8月至2017年10月郑州大学第一附属医院募集的男性吸烟者95名[年龄20~50(34±7)岁]和健康对照者49名[年龄20~50(33±7)岁]。数据集2为2010至2015年西南大学成人影像数据库的114名男性健康志愿者[年龄20~50(34±11)岁]。所有受检者均接受高分辨三维 T1WI。基于数据集1和数据集2健康对照者的结构MR图像构建高斯过程回归(GPR)模型和支持向量机模型预测大脑年龄,并通过交叉验证法验证模型性能,计算预测大脑年龄与实际年龄间的平均绝对误差(MAE)、实际年龄和预测大脑年龄之间的相关性(r值),最终筛选出最佳模型。将最佳模型应用于吸烟者和健康对照者预测其大脑年龄。最后以年龄、教育年限及颅内总容积为协变量,通过一般线性模型比较吸烟者和健康对照者的大脑年龄差值(PAD)的差异。结果GPR模型预测大脑年龄(MAE=5.334,r=0.747)优于支持向量机模型(MAE=6.040,r=0.679)。GPR模型预测数据集1的吸烟者PAD值(2.19±6.64)高于数据集1的健康对照者(‒0.80±8.94),差异有统计学意义(F=8.52,P=0.004)。结论基于MRI的GPR模型预测吸烟者及健康对照者大脑年龄性能较好,吸烟者PAD值增加,进一步表明吸烟会加速大脑老化。
简介:摘要目的探究儿童肥胖试验参与者的基线因素与体重相关结果之间的关联。方法纳入对象为6~12岁儿童(n=62),他们参加了为期2年的多学科家庭计划,并在基线检查后36个月进行了干预后随访。结果测量是体质指数标准差分值(BMI SDS)的变化,BMI SDS减少≥0.25和腰围(WC)变化值。线性与逻辑回归模型中的自变量包括年龄、性别、家庭收入、父母文化程度、睡眠时间、屏幕时间和体力活动。结果共有26例儿童(42%)的BMI SDS降低≥0.25。家庭收入越高、睡眠时间越长,BMI SDS变化越大(分别为-0.05/100.000挪威克朗,P=0.02和-0.24/小时,P=0.02)。年龄越大,WC的变化值越大(-2.1 cm/年,P=0.01),但BMI SDS降低≥0.25的概率越低(OR=0.70/年,P=0.04)。每日屏幕时间延长与WC增加更大(P=0.05)有临界统计学意义。结论基线时的年龄、家庭收入和睡眠时间与干预后1年的体重相关结果相关。