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【中文期刊】 周晓涵 台蕴泽 《中国肿瘤临床》 2022年49卷1期 47-52页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)防治是世界范围内的重要公共卫生问题,目前,手术是HCC治疗的主要方式,而复发转移是提高HCC患者生存率的主要障碍.微血管侵犯(microvascular invasion,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 韦华烨 谭秋燕 等 《健康女性》 2021年30期 37-38页
【摘要】 目的 建立多指标联合检测预测卵巢癌的模型,评估模型在卵巢癌诊断中的应用价值.方法 本研究纳入恶性上皮性卵巢肿瘤130例,良性上皮性卵巢肿瘤114例,以及交界性上皮性卵巢肿瘤102例,检测血清CA125、血清CA199及血清HE4含量,研究血...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【学位论文】 作者：魏国峰 导师：张泓 安徽医科大学 临床医学 急诊医学（硕士） 2024年
【摘要】
目的：
探讨高甘油三酯血症性急性胰腺炎（Hypertriglyceridemic acute pancreatitis， HTG-AP）继发感染的危险因素，建立早期诊断HTG-AP继发感染多指标联合预测模型，内部验证联合预测模型早...
【关键词】 高甘油三酯血症性急性胰腺炎 ； 继发感染 ；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 左孟哲 李勇刚 等 《临床放射学杂志》 2025年44卷1期 112-118页ISTICPKU
【摘要】 目的 探讨基于双层探测器光谱CT平衡期碘密度图像的细胞外体积分数(fECV)对于胃腺癌淋巴结转移(LNM)的术前评估价值.方法 回顾性分析156例胃腺癌患者的临床病理学和术前光谱CT影像资料,术后病理证实LNM阳性103例,LNM阴性53例...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李业华 何日新 等 《分子诊断与治疗杂志》 2025年17卷3期 421-423,428页ISTIC
【摘要】 目的 应用实验室多指标的联合效应,建立一个可以预测肝炎进展到肝硬化或肝细胞癌的模型.方法 回顾性搜集广西玉林市红十字会医院2023年8月至12月期间行高敏感度HBV-DNA检测的767例患者实验室指标以及临床诊断信息,其中慢性乙型肝炎组(C...
【关键词】 慢性乙型肝炎；常规实验室指标；二元逻辑回归预测模型；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孙丹 朱正秋 等 《现代肿瘤医学》 2025年33卷6期 1002-1006页ISTICCA
【摘要】 目的:探讨炎性指标联合循环肿瘤细胞对乳腺癌新辅助化疗疗效的预测价值.方法:回顾性分析2020年1月至2022年12月在我院肿瘤内科就诊并接受新辅助化疗的125例乳腺癌患者的临床资料,根据治疗效果将患者分为pCR组39例和非pCR组86例.采...
- 概要：
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【中文期刊】 赵厚铭 贾通宇 等 《微创泌尿外科杂志》 2025年14卷1期 6-13页ISTIC
【摘要】 目的:探讨基于机器学习的磁共振成像(MRI)影像组学模型术前预测乳头状肾细胞癌(pRCC)世界卫生组织/国际泌尿病理协会(WHO/ISUP)分级的临床价值.方法:回顾性收集2010年1月至2023年12月于解放军总医院第一医学中心行手术治疗...
【关键词】 乳头状肾细胞癌；影像组学；世界卫生组织/国际泌尿病理协会分级；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 彭茜文 张林 《中国CT和MRI杂志》 2025年23卷4期 139-142页ISTIC
【摘要】 目的 探究基于双参数磁共振成像(biparametric magnetic resonance imaging,bp-MRI)的评价方法联合临床、病理相关参数对前列腺癌(prostate cancer,PCa)包膜外侵犯(extrapros...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 许坦 周楠 等 《新发传染病电子杂志》 2025年10卷1期 50-55页
【摘要】 目的 分析多种血液指标,寻找对新型布尼亚病毒引起的重型发热伴血小板减少综合征(severe fever with thrombocytopenia syndrome,SFTS)具有早期预测价值的指标并构建联合预测模型,为临床对重型SFTS进...
【关键词】 重型发热伴血小板减少综合征；新型布尼亚病毒；严重程度；
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【中文期刊】 炉军 《现代诊断与治疗》 2024年35卷1期 4-7页CA
【摘要】 目的 探讨HBV相关慢加急性肝衰竭前期(HBV-Pre.ACLF)进展的预测指标及预测模型建立.方法 采用回顾性病例分析研究,筛选 2018 年 1 月至 2022 年 6 月我院收治的符合纳入标准的患者 102 例,以进展到ACLF为观察...
- 概要：
- 方法：
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