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中华医院感染学杂志 2024年第1期34卷 23-27页

作者：吴迪魏铭曾韡甘德智李威简阳市人民医院重症医学科四川简阳641400 简阳市人民医院院感科四川简阳641400

目的研究重症监护病房(ICU)呼吸机相关性肺炎(VAP)患者耐碳青霉烯鲍氏不动杆菌(CRAB)感染的危险因素及其耐药相关基因。方法选取2019年11月-2022年12月简阳市人民医院收治的鲍氏不动杆菌感染VAP患者665例,根据是否为CRAB感染分为耐药组... 详细信息

目的研究重症监护病房(ICU)呼吸机相关性肺炎(VAP)患者耐碳青霉烯鲍氏不动杆菌(CRAB)感染的危险因素及其耐药相关基因。方法选取2019年11月-2022年12月简阳市人民医院收治的鲍氏不动杆菌感染VAP患者665例,根据是否为CRAB感染分为耐药组265例和非耐药组400例,检测CRAB携带的耐药相关基因,分析VAP患者CRAB感染的危险因素。结果265株CRAB菌株检出的耐药相关基因主要为bla_(DXA-51)、bla_(ADC)、bla_(OXA-23),检出率分别为100.00%、95.47%、79.62%;主动外排泵基因abeM、ade J、mac B和cra A检出率均为100.00%;多因素分析结果显示,白蛋白水平7d、机械通气时长>7 d、气管切开、CRAB感染前抗菌药物使用时长>7 d、CRAB感染前抗菌药物使用种数两联及以上均为VAP患者CRAB感染的独立危险因素(P<0.05)。结论VAP患者CRAB感染危险因素较多,分离的CRAB菌株主要耐药相关基因包括bla_(DXA-51)、blc_(ADC)、bla_(OXA-23)、abe M、ade J、macB、cra A、abeS、emrB、adeB、emr A。

关键词：呼吸机相关性肺炎重症监护病房耐碳青霉烯鲍氏不动杆菌危险因素耐药相关基因

235/45R1898T镶钉雪地轿车子午线轮胎的设计

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轮胎工业 2024年第5期44卷 275-278页

作者：何晓东四川海大橡胶集团有限公司四川简阳641402

介绍235/45R1898T镶钉雪地轿车子午线轮胎的设计。结构设计:外直径664 mm,断面宽250 mm,行驶面宽度207 mm,行驶面弧度高8.5 mm,胎圈着合直径460.4 mm,胎圈着合宽度230 mm,断面水平轴位置(H1/H2)0.923,采用冬季轮胎胎面花纹,预设镶钉孔... 详细信息

介绍235/45R1898T镶钉雪地轿车子午线轮胎的设计。结构设计:外直径664 mm,断面宽250 mm,行驶面宽度207 mm,行驶面弧度高8.5 mm,胎圈着合直径460.4 mm,胎圈着合宽度230 mm,断面水平轴位置(H1/H2)0.923,采用冬季轮胎胎面花纹,预设镶钉孔。施工设计:胎面采用胎面胶、基部胶和翼胶三复合挤出,带束层采用2层3×0.30HT钢丝帘线,冠带层采用930dtex/2改性锦纶帘布,胎体采用1层1670dtex/2高模量低收缩聚酯帘布,采用二次法成型机成型、B型液压硫化机硫化。成品性能测试结果表明,轮胎的充气外缘尺寸、强度、高速性能、耐久性能和脱圈阻力均达到相应的设计和国家标准要求,室外性能通过欧洲R117法规认证。

关键词：镶钉雪地轮胎结构设计施工设计成品轮胎性能

236例ICU呼吸机相关性肺炎患者病原菌分布及耐药性分析

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中国病原生物学杂志 2024年第7期19卷 838-841页

作者：钟晓莉余林邓海波张帆罗洲简阳市人民医院全科医学科四川简阳641400 成都医学院第一附属医院呼吸与危重医学科简阳市人民医院呼吸内科简阳市人民医院重症监护室简阳市人民医院院感科

目的了解236例重症监护病房(ICU)呼吸机相关性肺炎(VAP)患者的病原菌分布及耐药情况。方法收集2020年1月至2022年12月236例ICU且诊断为VAP的患者的痰液样本,进行病原菌培养、鉴定以及药敏试验,采用描述性分析方法分析结果。结果 236例... 详细信息

目的了解236例重症监护病房(ICU)呼吸机相关性肺炎(VAP)患者的病原菌分布及耐药情况。方法收集2020年1月至2022年12月236例ICU且诊断为VAP的患者的痰液样本,进行病原菌培养、鉴定以及药敏试验,采用描述性分析方法分析结果。结果 236例VAP患者的痰液样本共分离到病原菌307株,包括革兰阴性菌264株(占85.99%)、革兰阳性菌34株(占11.07%)、真菌9株(占2.93%)。不同年份的病原菌分布比较差异无统计学意义(χ^(2)=1.034,P=0.905)。鲍曼不动杆菌仅对替加环素的耐药率较低(30%。铜绿假单胞菌对环丙沙星、左氧氟沙星、阿米卡星的耐药率较低(15%。肺炎克雷伯杆菌对氨苄西林的耐药率最高(100%),对哌拉西林/他唑巴坦、亚胺培南、替加环素的耐药率较低(20%。金黄色葡萄球菌仅对青霉素、红霉素、克林霉素、头孢唑林、四环素的耐药率高(>80%),对妥布霉素、环丙沙星的耐药率尚可(≥20%但<40%),对替考拉宁、利奈唑胺、万古霉素、复方新诺明敏感(耐药率均为0%)。结论 236例ICU VAP患者的病原菌以革兰阴性菌为主,不同病原菌的耐药性存在差异,临床当依据病原菌培养及药敏试验科学选用抗菌药物。

关键词：重症监护病房呼吸机相关性肺炎病原菌分布耐药性

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对医用分子筛制氧机设计中的重点和难点研究

医用气体工程 2024年第2期4卷 43-46页

作者：周琴四川空分医用设备工程股份有限公司四川简阳641400

本文针对医用富氧空气供应问题,阐述了三种常见的富氧空气供应源:医用液氧贮罐、医用分子筛制氧机以及医用富氧空气钢瓶汇流排,并重点分析了医用分子筛制氧机的工作原理、设计流程及其主要设备组件。分子筛制氧机基于变压吸附原理,利用... 详细信息

本文针对医用富氧空气供应问题,阐述了三种常见的富氧空气供应源:医用液氧贮罐、医用分子筛制氧机以及医用富氧空气钢瓶汇流排,并重点分析了医用分子筛制氧机的工作原理、设计流程及其主要设备组件。分子筛制氧机基于变压吸附原理,利用沸石分子筛作为吸附剂,通过加压吸附降压解吸过程从空气中分离富氧空气。设计过程中,首先根据医疗机构床位数计算富氧空气需求量,然后配置相应产气量的制氧机,最后完成设计方案并考虑机房面积等因素。在设备介绍部分,详细描述了空气压缩机、冷冻式干燥机、各级过滤器、分子筛吸附塔(主机)、富氧空气罐、富氧空气增压机、富氧空气纯度监测仪、富氧空气流量计、智能化控制系统以及备用氧源等组成部分的作用和工作要求。特别强调了空气压缩机应选用低压、全无油涡旋压缩机保障空气洁净度,以及智能化控制系统对设备运行监控的重要性。此外,文中还给出了具体的设计流程示例,按照相关国家规范对医用分子筛制氧站的站房布局和安全防护提出了明确要求,包括耐火等级、门窗材质、防火墙设置以及备用电源配备等。总的来说,医用分子筛制氧机因其便捷的就地制氧能力和适应偏远地区的特点,在解决医疗机构富氧空气供应问题上发挥了重要作用,尤其对于远离大型富氧空气生产单位的医疗机构而言,是一种理想的富氧空气供应解决方案。

关键词：医用制氧机变压吸附设计分析

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CT—WP1型氯化物弱酸性光亮镀锌

新技术新工艺 1993年第3期 33-34页

作者：刘贵华马成军钟伯安四川简阳拖拉机总厂

本文介绍的CT—WP1氯化钾(钠)弱酸性光亮镀锌工艺,是无硼酸型氯化盐镀液。本工艺的镀液转化较方便,只需在氯化钾(钠)和氯化锌基础液中直接加入CT—WP1添加剂即可,而无需加入其它缓冲剂。

关键词：氯化物镀锌光亮镀

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微机用于冲天炉配料

热加工工艺 1991年第5期20卷 46-47页

作者：刘松四川拖拉机总厂

传统的冲天炉配料方法是采用人工计算配料,不仅费时,而且准确性差。采用微机配料,不仅能大大缩短配料计算时间,而且能显著提高计算精度,并能根据炉料资源调整配料比,从而确定最佳配比。它有效地降低了铸件生产成本,带来可观的经济效益。

关键词：冲天炉配料微机

基于检验组学及机器学习的乳腺癌诊断模型研究

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现代肿瘤医学 2024年第7期32卷 1264-1272页

作者：卢峰张开炯吴立春蒋叙川冀承杰刘靳波西南医科大学附属医院医学检验部四川泸州646000 简阳市人民医院实验医学科四川简阳641400 四川省肿瘤医院·研究所/四川省癌症防治中心/电子科技大学附属肿瘤医院检验科四川成都610000

目的:以常规临床检验大数据为基础,使用机器学习算法构建乳腺癌诊断模型。以探讨临床检验组学在乳腺癌诊断中的应用价值。方法:采用回顾性研究方法,收集6089例乳腺癌患者及6830例乳腺良性疾病患者临床信息和检验数据。分别运用极限梯度... 详细信息

目的:以常规临床检验大数据为基础,使用机器学习算法构建乳腺癌诊断模型。以探讨临床检验组学在乳腺癌诊断中的应用价值。方法:采用回顾性研究方法,收集6089例乳腺癌患者及6830例乳腺良性疾病患者临床信息和检验数据。分别运用极限梯度提升、神经网络、支持向量机、随机森林、最近邻算法、逻辑回归、线性判别分析算法、朴素贝叶斯、梯度提升机算法和C5.0决策树等机器学习算法建立乳腺癌诊断模型。采用10折交叉验证进行模型训练,应用准确度、AUC、平均准确度、特异度、灵敏度、阳性预测值、阴性预测值及Kappa值评估各模型性能。结果:从28项常规临床检验指标中筛选出GLU、DBIL、RDW-CV、MONO、TG、ALB、RBC、LYMPH、UREA等9项指标再加上age用于模型构建。通过10种机器学习算法进行模型评估,发现梯度提升机算法相较其它算法具有最优的诊断性能。梯度提升机算法诊断乳腺癌准确度为0.80、AUC为0.80、平均准确度为0.80、特异度为0.77、灵敏度为0.82、阳性预测值为0.78、阴性预测值为0.81、Kappa值为0.59。结论:以常规临床检验数据为基础,使用机器学习算法构建乳腺癌诊断模型,可以为乳腺癌的辅助诊断提供决策支持。

关键词：乳腺癌机器学习临床检验组学诊断模型人工智能