简介:目的探讨α-酮酸对慢性肾脏病(CKD)患者的治疗效果及对其营养相关指标水平的影响。方法选择2015年11月至2017年11月期间重庆市铜梁区人民医院收治的CKD患者100例。回顾性分析其临床病历资料,根据不同的治疗方法,将其分为2组。对照组患者给予常规治疗联合低蛋白饮食进行治疗(n=48),观察组患者在上述治疗基础上给予α-酮酸进行治疗(n=52),观察并比较2组患者的治疗效果。结果2组患者治疗前血压值差别不明显(P>0.05)。与对照组比较,观察组患者治疗后血压更低(P<0.05);治疗前,2组患者炎性因子(TNF-α、IL-6、CRP)水平无明显差别(P>0.05)。与对照组比较,观察组患者治疗后炎性因子相关指标值更低(P<0.05);2组患者治疗前肾功能(eGFR、SCr、BUN、PRO)无明显差别(P>0.05),治疗后与对照组比较,观察组患者eGFR更高(P<0.05),SCr、BUN、PRO水平值更高(P<0.05);与对照组比较,观察组患者治疗总有效率更高(82.69%vs.62.50%,P<0.05);治疗前,2组患者各营养相关指标(TP、Alb、Hb、TRF、血钙、血磷、HCO3-、iPTH)值差别不明显(P>0.05),治疗后,观察组患者上述指标值均优于对照组(P<0.05)。结论α-酮酸治疗CKD有利于患者营养状况的改善,效果显著。
简介:目的探讨ALP、PSA及其相关指标(fPSA、fPSA/tPSA、PSAD)与前列腺癌骨转移的关系,及对前列腺癌骨转移诊断的预测作用。方法回顾分析2005年9月至2009年2月在我院经前列腺穿刺活检或手术后病理检查确诊的167例前列腺癌患者。以ECT、X线片、CT/MRI或骨活检诊断骨转移,分析ALP、PSA、fPSA、fPSA/tPSA、PSAD与前列腺癌骨转移的关系及对骨转移的诊断价值。结果167例前列腺癌患者中骨转移104例(62.3%),非骨转移63例(37.7%)。骨转移组ALP、PSA及PSAD明显高于非骨转移组(均P〈0.01),而两组间fPSA/tPSA差异无统计学意义(P〉0.05)。PSA〉50ng/ml组骨转移率明显高于PSA〉20~50ng/ml组、〉10~20ng/ml组和≤10ng/ml组(均P〈0.05);ALP〉90U/L组骨转移率明显高于ALP≤90U/L组(P〈0.05);PSAD〉0.4ng.ml-1.cm-3组骨转移率明显高于PSAD≤0.4ng.ml-1.cm-3组(P〈0.05)。以ALP〉90U/L、PSA〉50ng/ml和PSAD〉0.4ng.ml-1.cm-3为界分别分析ALP、PSA、PSAD、PSA+ALP、PSA+PSAD和PSA+PSAD+ALP对前列腺癌骨转移诊断的预测价值,发现指标联合应用后阳性预测值及阴性预测值较单一指标好,PSA+PSAD+ALP联合应用的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值最佳,分别为100%、79.17%、91.38%及100%。结论ALP、PSA及PSAD均为判断前列腺癌患者有无骨转移的可靠指标,PSA+PSAD+ALP联合应用有助于预测前列腺癌骨转移,当患者PSA〈50ng/ml、PSAD〈0.4ng.ml-1.cm-3及ALP〈90U/L时,几乎可排除骨转移。
简介:目的:探讨IgA肾病(IgAN)患者尿中白蛋白(Alb)、转铁蛋白(TRF)、免疫球蛋白(IgG)、α1-微球蛋白(α1-MG)、β2-微球蛋白(β2-MG)与临床及病理指标的关系。方法:采集143例原发性IgAN患者肾穿刺前新鲜晨尿,用免疫散射比浊法检测Alb、TRF、IgG、α1-MG、β2-MG的浓度;收集患者血压、血肌酐、24h尿蛋白定量以及病理分级、肾小球病变积分、肾小管间质损害积分、血管病变等资料,并进行对比分析。结果:143例IgAN患者,尿Alb、TRF、IgG、α1-MG、β2-MG升高的比例分别为95.8%、100%、91.6%、63.6%、74.1%。IgAN患者血压升高组较血压正常组尿Alb、IgG、α1-MG明显升高;肾功能异常组较肾功能正常组尿IgG、α1-MG、β2-MG明显升高。随病理Lee氏分级、肾小球硬化程度、肾小管间质损害加重,尿Alb、IgG、α1-MG明显升高;随肾小球系膜增殖程度加重,尿Alb、IgG、α1-MG以及TRF明显升高;随血管病变出现,尿α1-MG明显升高。结论:IgAN患者尿Alb、TRF、IgG、α1-MG、β2-MG与多种反应疾病进展的临床及病理指标变化一致而又各有侧重,可以更全面地反映IgAN患者肾脏病变的程度,对判断病情、随访疗效具有一定的实际意义。
简介:目的探讨继发性甲状旁腺功能亢进患者行甲状旁腺全切除或次全切除术的预后。方法入选2009年1月至2014年3月前在青岛大学附属医院血液透析中心的维持性血液透析(maintenancehemodialysis,MHD)患者99例,所有患者均行超声心动检查,根据超声心动结果将患者分为合并心脏瓣膜钙化组和无心脏瓣膜钙化组,另根据心脏瓣膜钙化数量将患者分为无瓣膜钙化(A组)、单个瓣膜钙化(B组)和双瓣膜钙化(C组)。采用酶联免疫吸附法(ELISA)检测血胎球蛋白A(Fetuin-A)、白细胞介素6(interleukin-6,IL-6)、超敏C反应蛋白(highsensitivityC-reactiveprotein,hs—CRP)水平并评价上述指标与心脏瓣膜钙化的相关性。结果99例患者中合并瓣膜钙化40例(占40.4%),其中二尖瓣瓣膜钙化(mitralvalvecalcification,MVC)27例(占27.3%),主动脉瓣瓣膜钙化(aorticvalvecalcification,AVC)30例(占30.3%),二尖瓣瓣膜合并主动脉瓣瓣膜钙化(MVC合并AVC)17例(占17.2%)。比较合并瓣膜钙化组和无瓣膜钙化组患者的临床资料发现,合并瓣膜钙化组的年龄、透析时间、血磷、全段甲状旁腺素(intactparathyroidhormone,iPTH)、hs-CRP、IL-6更高,白蛋白、Fetuin-A水平更低。比较A组、B组和C组发现,随着年龄、透析时间的增高,血磷、钙磷乘积、1I.-6、hs-CRP水平的增高,瓣膜钙化的数量逐渐增多,而随着血白蛋白、Fetuin-A水平的增高,瓣膜钙化的数量逐渐减少。以Fetuin-A为自变量行相关性分析发现,与年龄(r=-0.246,P=0.014)、透析时间(r=-0.297,P=0.003)、iPTH(r=-0.256,P=0.011)、hs—CRP(r=-0.272,P=0.006)、IL-6(r=-0.492,P=0.000)、心脏瓣膜钙化(r=-0.6,P=0.001)呈负相关,而与血白蛋白(r=0.298,P=0.003)呈正相关。结论MHD患者心脏瓣膜钙化的发生率较高,以�
简介:目的探讨前列腺癌肿瘤浸润性树突状细胞(tumorinfiltratingdendriticcells,TIDCs)的数量与活化功能的变化,并探讨分析前列腺癌组织TIDCs的表达与患者血清PSA值、年龄、Gleason评分、骨转移等情况的相关性。方法运用免疫组化Envision两步法染色技术标记28例前列腺癌组织及10例良性前列腺增生组织树突状细胞(dendriticcell,DC)的CD1a及CD83分子,镜下观察被标记的DC的形态和分布情况并人工计数,比较良性和恶性前列腺组织的DC的CD1a及CD83的均数,使用student—t检验,P%0.05为差异有统计学意义。进行28例前列腺癌患者CD1a、CD83、年龄、PSA、Gleason评分的Pearson相关分析及Logistic回归分析,以.P〈0.05为相关性有统计学意义。结果前列腺癌组织DCCD1a多分布在癌周,染色浅,数量比前列腺增生组织CD1a的数量少,差异有统计学意义(P〈0.05);前列腺癌组织DCCD83亦分布于癌周,染色较浅,数量比前列腺增生组织CD83的数量略多,差异无统计学意义(P〉0.05);28例前列腺癌患者的CD1a、CD83、年龄、PSA的相关性不显著,相关无统计学意义(P〉0.05)。结论前列腺癌TIDCs多分布在癌周,总体数量(用CD1a标记)较良性前列腺组织少,活化的TIDCs(用CD83标记)的数量与良性组织相差不大;CD1a、CD83与年龄、PSA、Gleason评分及骨转移相关性不显著。
简介:为了评估血清前列腺特异抗原对前列腺体积及下尿路症状(由IPSS评分来表示)的预测功能,我们收集了2001年1月至2011年12月首次入选韩国前列腺健康协会筛选项目的男性患者资料。血清前列腺特异抗原水平大于10ngml。或年龄大于40岁的患者被剔除。因此,共34857人纳入了我们的研究,检测和估算所有患者的血清PSA,PV和IIPSS。使用线性和年龄修正的多因素Logistic回归分析来评估PSA与PV或IPSS之间的潜在联系。PSA对估算PV及IPSS的预测价值通过ROC曲线下面积来评估。平均PV为29.9ml,平均PSA水平为1.49ngml^-1,平均IPSS为15.4,PSA与PV之间有显著关系,在年龄修正后IPSS评分与PSA有显著相关性。PSA预测PV〉20ml,25ml和35ml的AUC分别为0.722,0.728和0.779。PSA预测IPSS〉7,〉13,〉19的AUC分别为0.548,0.536和0.537。在一项以社区为基础的大型筛选队列研究中,血清PSA是一个很强的PV预测指标。尽管PSA与IPSS也有着重要相关性,但PSA对截止水平以上的IPSS预测价值并不理想。需要通过进一步的前瞻性对照研究来明晰PSA与LUTS之间以及PSA与PV之间的确切相互作用。这些研究也许可以建议如何应用PSA来临床预测PV和IPSS。