冠心病合并2型糖尿病女性患者血清尿酸与冠状动脉病变程度的关系

来源 :江苏医药 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qncy1239o
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的 探讨冠心病合并2型糖尿病(T2DM)女性患者血清尿酸(SUA)水平与冠状动脉(冠脉)病变程度的关系。方法 选取经冠脉造影检查确诊的冠心病女性患者263例(冠心病组,其中合并T2DM 91例),根据SUA四分位数水平将冠心病组患者再分为A组(SUA≤231.5μmol/L)、B组(231.5μmol/L<SUA≤274.0μmol/L)、C组(274.0μmol/L<SUA≤326.5μmol/L)和D组(SUA>326.5μmol/L)。同期住院的非冠心病女性患者67例作为对照组。检测各组SUA及HbA1c水平,采用Gensini评分评价冠心病组冠脉病变程度,分析SUA及HbA1c水平与冠脉病变程度的关系。结果 与对照组相比,冠心病组SUA及HbA1c水平增高(P<0.01)。冠心病组中,T2DM患者的SUA水平及Gensini评分均高于非T2DM患者(P<0.01)。A组Gensini评分低于B、C、D组(P<0.01);B组Gensini评分均低于C组和D组(P<0.05或P<0.01);C组Gensini评分低于D组(P<0.05)。SUA诊断冠心病的AUC为0.668 [95%CI(0.602~0.735)](P<0.01)。冠心病组中SUA诊断T2DM的AUC为0.641[95%CI(0.567~0.716)](P<0.01)。结论 SUA及HbA1c水平与女性冠心病患者冠脉病变程度关系密切,冠心病合并T2DM患者的SUA水平更高。
其他文献
江南文化,历史悠久,是苏州的独特标识,也是新时代文化建设的“富矿”。作为一种与苏州雄厚的经济实力、扎实的产业基础、最优的营商环境和雅致的苏式生活相匹配的文化品牌,它彰显着古韵今风的苏州城市精神。如何进一步发挥江南文化的价值,让江南文化在新时代“活”起来、“传”下去?是当代苏州的重要课题。
目的 探讨基于加速康复外科理念的去阿片化麻醉镇痛在腰硬联合麻醉后急诊剖宫产围手术期的临床运用效果。方法 300例急诊剖宫产患者随机分为去阿片化组(OF组)、舒芬太尼组(S组)、吗啡组(M组),每组100例。3组患者术前均采用加速康复外科策略。OF组术中采用非阿片类药物麻醉镇痛,术毕予氟比洛芬酯+右美托咪定静脉自控镇痛;S组术中予舒芬太尼镇痛,术毕予舒芬太尼+右美托咪定静脉自控镇痛;M组术中予舒芬太
<正>幼儿关键经验建构的实习场是指能够有效建构产生关键经验的真实或拟真的综合情境。我园结合现有条件以及幼儿的兴趣需要,创设了"我是小小科学家""我是运动小高手""我是神奇小画家""我是沙水小玩家""我是种植小达人"等多个实习场,在创设环境、提供材料的基础上,捕捉幼儿生活中的主题,通过生动的课程实施实现幼儿多领域经验的提升和整合。笔者以小班"下雨啦"主题为例,阐述幼儿关键经验建构的实习场主题活动的开
期刊
识字是语文教学的基本内容,也是小学语文教学的重点和难点,为今后的语文与其他学科的学习奠定了良好的基础。但是,小学生在学习汉字时,由于本身难以专注,难以全神贯注地进行学习。由于人生阅历和认知能力的限制,汉字在大人眼里很平常,但在他们眼里,就是一种深奥的东西,根本不可能拼对,也不能明白其中的含义。论文从理论上探讨了小学语文高效教学的实践意义,并分析了其中的问题,并提出了相应的对策。论文旨在为小学语文的
课程思政既落实了立德树人的根本任务,又拓展和延伸了专业课程的内涵与作用。新时代背景下加强中国现当代文学课程思政教学,将线上信息技术教学与线下传统教学模式充分结合,能更好地调动学生的学习积极性与主动性,充分发挥学生的主体作用和教师的主导作用。采取线上线下结合的混合式协同教学模式,必须结合中国现当代文学课程特点优化教学设计,以润物细无声的方式发挥中国现当代文学的思政教育效果,将专业知识传授、能力提升和
目的 :研究护理干预联合氧驱动雾化对小儿重症肺炎咳嗽的临床效果。方法 :2020年中我院收治的小儿重症肺炎咳嗽患儿共计96例,全部纳入研究并结合患儿的护理方式进行分组,将患儿分为常规护理组(对照组)和护理干预联合氧驱动雾化组(观察组),随后开展组间对比。结果 :不同小组患儿肺部啰音消失、咳嗽消失、憋喘消失时间差异显著(P <0.05),具有统计学意义。结论:在开展小儿重症肺炎咳嗽患儿的治疗和护理的
水声探测技术在水下目标监测等方面有着广泛的应用,水听器是获取水声信号的重要设备,但是由于海洋环境复杂,在采集水声信号数据时会不可避免地混入大量干扰信号,这些干扰信号会使得无法准确识别有用信号,导致对水下目标的分析产生偏差。为了准确的对信号进行监测、识别和定向定位,消除这些干扰噪声信号是重要步骤。本文分别在集合经验模态分解方法(EEMD)和变分模态分解算法(VMD)的基础上提出了EEMD-NLMS-
介绍健康素养的概念、内涵,对国内外慢性病患者健康素养测评工具进行综述,并结合Nutbeam健康素养分层模型对其测评内容进行分析和评价,为我国慢性病患者健康素养相关研究提供参考。