检索结果-南通市图书馆

实用临床医药杂志 2013年第3期17卷 22-24,31页

作者：叶奕菁张晶晶陆小军徐桂琼欧阳玉秀刘玉猛广东省中山市人民医院肿瘤放疗科广东中山528403

目的探讨三维适形调强放疗(3D-IMRT)与二维常规放疗治疗食管癌的临床效果及安全性。方法 86例食管癌患者随机分为3D-IMRT组和二维常规放疗组(普放组),比较2组近期疗效、远期疗效和毒副反应的差异。结果 3D-IMRT组总有效率显著高于普放组... 详细信息

目的探讨三维适形调强放疗(3D-IMRT)与二维常规放疗治疗食管癌的临床效果及安全性。方法 86例食管癌患者随机分为3D-IMRT组和二维常规放疗组(普放组),比较2组近期疗效、远期疗效和毒副反应的差异。结果 3D-IMRT组总有效率显著高于普放组;普放组放射性肺炎发生率显著高于3D-IMRT组;3D-IMRT组1、2、3、5年局部控制率及1、2、3年生存率显著高于普放组。结论与二维常规放疗比较,3D-IMRT能明显改善食管癌的近期疗效,提高局部控制率和生存率,并能有效减轻周围组织放疗损伤。

关键词：适形调强放疗常规放疗食管癌

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经鼻肠管肠内营养支持在食管癌放疗患者中的应用

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中国基层医药 2017年第2期24卷 228-231页

作者：徐桂琼李民英雷风叶奕菁白玉海欧阳玉秀周嘉雄中山市人民医院肿瘤放疗科广东省中山528400

目的探讨经鼻肠管肠内营养支持对食管癌放疗患者的影响。方法不可手术的食管鳞癌患者采用随机数字表法随机分成肠内营养组（EN组）36例和对照组38例，所有患者均接受适形调强放疗，同期每周联合紫杉醇＋奈达铂方案化疗。EN组采用徒手方... 详细信息

目的探讨经鼻肠管肠内营养支持对食管癌放疗患者的影响。方法不可手术的食管鳞癌患者采用随机数字表法随机分成肠内营养组（EN组）36例和对照组38例，所有患者均接受适形调强放疗，同期每周联合紫杉醇＋奈达铂方案化疗。EN组采用徒手方法床边放置鼻肠管，放管第2天后开始进行肠内营养，对照组的患者自行进食。统计两组患者放射治疗前后的体质量、体质量指数、血红蛋白、白蛋白、前白蛋白、淋巴细胞计数的变化，统计患者放疗期间副反应。结果EN组在放疗后各营养指标下降幅度比对照组小，两组差异有统计学意义。EN组平均完成同期每周化疗（4．5±1．1）次，对照组完成同期每周化疗（3．1±2．3）次（t=6．21，P=0．027）。放化疗期间对照组血液系统副反应较EN组重（χ2=24．64，P〈0．01），但两组放射性食管炎严重程度差异无统计学意义。结论食管癌放疗患者经鼻肠管肠内营养支持可改善患者的营养状态，减轻放化疗期间骨髓抑制反应，提高患者对治疗的耐受性。

关键词：食管肿瘤肠内营养

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AIGCrank:A new adaptive algorithm for identifying a set of influential spreaders in complex networks based on gravity centrality

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Chinese Physics B 2023年第5期32卷 724-736页

作者：杨平乐赵来军董晨徐桂琼周立欣 Business School University of Shanghai for Science and TechnologyShanghai 200093China Department of Information Management School of ManagementShanghai UniversityShanghai 200444China

The influence maximization problem in complex networks asks to identify a given size of seed spreaders set to maximize the number of expected influenced nodes at the end of the spreading *** problem finds many practical applications in numerous areas such as information dissemination,epidemic immunity,and viral ***,most existing influence maximization algorithms are limited by the“rich-club”phenomenon and are thus unable to avoid the influence overlap of seed *** work proposes a novel adaptive algorithm based on a new gravity centrality and a recursive ranking strategy,named AIGCrank,to identify a set of influential ***,the gravity centrality jointly employs the neighborhood,network location and topological structure information of nodes to evaluate each node's potential of being selected as a *** also present a recursive ranking strategy for identifying seed nodes *** results show that our algorithm competes very favorably with the state-of-the-art algorithms in terms of influence propagation and coverage redundancy of the seed set.

关键词： influential nodes influence maximization gravity centrality recursive ranking strategy

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