简介：CIN的发病机制不完全与对比剂应用相关中国医师协会心血管分会主任委员霍勇教授强调：“CIN的发病机制包括肾脏因素和对比剂因素，因此合理的评估患者的肾功能水平至关重要。”诱发CIN的主要危险因素包括原有肾功能不全、糖尿病及使用对比剂的剂量过大，而其他可能的危险因素则包括心力衰竭、低血压、主动脉内球囊反搏、使用肾毒性药物、高龄及贫血等。正确地评估患者CIN发生风险，合理控制对比剂用量可降低CIN发生率。

简介：生存数据是评价肿瘤等多种疾病的重要数据类型.近年来,基于生存数据的网状Meta分析逐渐兴起.R语言gemtc程序包是一款基于贝叶斯统计研发的能够用于网状Meta分析的软件,不仅能用于二分类与连续性变量的网状Meta分析,也能进行生存资料的网状Meta分析.gemtc程序包同时提供了异质性检测、一致性检测和个干预措施的优劣排序的方法.本文以实例演示使用gemtc程序包实现生存资料网状Meta分析的方法.

简介：目的比较CT薄层增强扫描与3D-DSA数据源在颅内动静脉畸形（AVM）3D打印数据重组中的效果。方法前瞻性选取5例AVM患者,Spetzler-Martin分级Ⅱ级3例,Ⅲ级2例。对其中2例采用256层螺旋CT薄层增强扫描,3例采用3D-DSA旋转成像,提取检查结果的DICOM原始数据,通过Mimics14.0软件进行数字化处理,并按1∶1比例进行3D打印,获得实体模型并进行效果比较。结果基于256层螺旋CT薄层增强扫描数据源的3D打印可获取颅骨及血管的图像信息,能显示最细直径0.9mm的血管,但AVM内部细支结构难于分辨;基于3D-DSA数据的3D打印,数字减影无颅骨数据信息,但血管分支情况显示更丰富,可显示最细直径0.5mm的血管。结论应用CT薄层增强扫描或3D-DSA数据源均可获得AVM畸形团3D重组图像,而3D-DSA显示AVM畸形团空间构造效果更佳,有助于术前治疗方案的设计及相应辅助工具的开发。