目的评估中性粒细胞/淋巴细胞比率(Neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)联合血小板/淋巴细胞比率(platelet to lymphocyteratio,PLR)检测(NLR-PLR)对于重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)早期预测价值。方法连续性收集2019...目的评估中性粒细胞/淋巴细胞比率(Neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)联合血小板/淋巴细胞比率(platelet to lymphocyteratio,PLR)检测(NLR-PLR)对于重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)早期预测价值。方法连续性收集2019年1月至2019年12月北京大学人民医院急诊科符合急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)诊断标准的216例患者。按病情严重程度分为轻症急性胰腺炎组(mild acute pancreatitis,MAP)(86例)、中度重症急性胰腺炎组(moderately severe acute pancreatitis,MSAP)(40例)及SAP组(90例)三组。所有患者均于发病48 h内采集外周血样进行分析,检测白细胞计数(WBC)、中性粒细胞计数(NEUT)、淋巴细胞计数(LYM)、血红蛋白(HGB)、血小板计数(PLT)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白(HDL)、低密度脂蛋白(LDL)、血清肌酐(CR)、血糖(GLU)等实验室指标,同时完善CT影像学等检查,分别计算NLR和PLR,比较NLR和PLR在三组中是否具有统计学意义。比较NLR、PLR和APACHEⅡ评分及Ranson评分的相关性。同时绘制受试者工作特征曲线(R0C曲线)计算NLR和PLR的最佳阈值,分别依据NLR和PLR的最佳阈值,计算NLR-PLR,同时绘制ROC曲线研究NLR-PLR对于SAP的预测价值。结果NLR[OR=1.071,95%CI(1.025,1.120),P=0.002]和PLR[OR=1.003,95%CI(1.000,1.244),P=0.044]是早期重症胰腺炎的危险因素。NLR与Ranson评分呈正相关(r=0.0342,P<0.05);NLR与APACHEⅡ评分呈正相关(r=0.0210,P=0.003);PLR与Ranson评分呈正相关(r=0.0218,P=0.002);PLR与APACHEⅡ评分呈无相关性(P=0.157)。NLR和PLR的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.894和0.728。NLR的最佳阈值为6.105,敏感度为92.9%,特异度为76.1%,PLR的最佳阈值为154.358,敏感度为78.2%,特异度为73.2%。依据最佳阈值,计算NLR-PLR(NLR≥6.105且PLR≥154.358),比较NLR-PLR、NLR(≥6.105)和PLR(≥154.358)的ROC曲线下面积,其中NLR-PLR曲线下面积最大,为0.864。结论NLR和PLR在AP发病48 h内对SAP患者病情的具有预�展开更多
目的研究中性粒/淋巴细胞比率(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血小板/淋巴细胞比率(platelet to lymphocyte ratio,PLR)联合急性胰腺炎床旁严重度指数(bedsideindex for severity in acute pancreatitis,BISAP)评分对于重症高...目的研究中性粒/淋巴细胞比率(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血小板/淋巴细胞比率(platelet to lymphocyte ratio,PLR)联合急性胰腺炎床旁严重度指数(bedsideindex for severity in acute pancreatitis,BISAP)评分对于重症高三酰甘油血症性胰腺炎(hypertriglyceridemia pancreatitis,HTGP)患者的早期预测价值。方法回顾性收集2019年1月至2019年12月北京大学人民医院急诊科符合HTGP诊断标准的患者。按病情严重程度分为轻症急性胰腺炎和重症急性胰腺炎(severeacute pancreatitis,SAP)两组。所有患者均于发病24h内采集血样,检测白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数等实验室指标,均在HTGP发病24h内进行BISAP评分。比较两组中各种指标,通过Logistic回归分析HTGP中SAP患者的危险因素,利用相关性分析各危险因素的相关性。同时绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分别计算NLR和PLR的最佳阈值,比较BISAP评分、NLR联合BISAP评分(BN评分)、PLR联合BISAP评分(BP评分)和NLR、PLR联合BISAP评分(BNP评分)对HTGP中SAP患者的预测价值。结果共纳入82例患者,两组中发热患者比例、NLR、PLR、乳酸脱氢酶、尿素氮、Ranson评分、急性生理学与慢性健康状况(acute physiology and chronic health evaluation,APACHE)Ⅱ评分及BISAP评分具有统计学差异(P<0.05)。通过Logistic回归分析,NLR(OR=1.859,95%CI:1.385~2.497,P<0.001),PLR(OR=1.074,95%CI:1.036~1.112,P<0.001)和BISAP评分(OR=2.880,95%CI:1.578~5.258,P=0.001)是HTGP中重症患者的危险因素。相关性分析证实NLR、PLR均与BISAP评分、APACHEⅡ评分及Ranson评分呈正相关性。通过绘制ROC曲线,计算BISAP评分、BN评分、BP评分及BNP评分预测HTGP中SAP的AUC分别为0.865(95%CI:0.787~0.943)0.925(95%CI:0.869~0.981).0.930(95%CI:0.885~0.987)及0.936(95%CI:0.874~0.986)。结论NLR和PLR联合BISAP评分预测HTGP中SAP患者的敏感度更高,可以HTGP发病24h内对SAP做出预测,更好的指导治疗,改善预后。展开更多
为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解。算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中...为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解。算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中的随机数;建立平均粒距、适应度方差和汉明距离相结合的早熟判断机制并采用混沌算子扰动微粒的位置来跳出局部最优。通过实例验证和遗传算法、模拟退火等经典的优化算法以及非线性学习因子粒子群、混沌粒子群等改进的粒子群算法相比,该算法在ETV调度最优序列的求解中收敛速度快,全局寻优能力强,稳定性好;和传统的链式调度算法相比,平均调度任务时间减少了15.6%,较好地解决了ETV转运效率低的问题。展开更多
文摘目的研究中性粒/淋巴细胞比率(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血小板/淋巴细胞比率(platelet to lymphocyte ratio,PLR)联合急性胰腺炎床旁严重度指数(bedsideindex for severity in acute pancreatitis,BISAP)评分对于重症高三酰甘油血症性胰腺炎(hypertriglyceridemia pancreatitis,HTGP)患者的早期预测价值。方法回顾性收集2019年1月至2019年12月北京大学人民医院急诊科符合HTGP诊断标准的患者。按病情严重程度分为轻症急性胰腺炎和重症急性胰腺炎(severeacute pancreatitis,SAP)两组。所有患者均于发病24h内采集血样,检测白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数等实验室指标,均在HTGP发病24h内进行BISAP评分。比较两组中各种指标,通过Logistic回归分析HTGP中SAP患者的危险因素,利用相关性分析各危险因素的相关性。同时绘制受试者工作特征(ROC)曲线,分别计算NLR和PLR的最佳阈值,比较BISAP评分、NLR联合BISAP评分(BN评分)、PLR联合BISAP评分(BP评分)和NLR、PLR联合BISAP评分(BNP评分)对HTGP中SAP患者的预测价值。结果共纳入82例患者,两组中发热患者比例、NLR、PLR、乳酸脱氢酶、尿素氮、Ranson评分、急性生理学与慢性健康状况(acute physiology and chronic health evaluation,APACHE)Ⅱ评分及BISAP评分具有统计学差异(P<0.05)。通过Logistic回归分析,NLR(OR=1.859,95%CI:1.385~2.497,P<0.001),PLR(OR=1.074,95%CI:1.036~1.112,P<0.001)和BISAP评分(OR=2.880,95%CI:1.578~5.258,P=0.001)是HTGP中重症患者的危险因素。相关性分析证实NLR、PLR均与BISAP评分、APACHEⅡ评分及Ranson评分呈正相关性。通过绘制ROC曲线,计算BISAP评分、BN评分、BP评分及BNP评分预测HTGP中SAP的AUC分别为0.865(95%CI:0.787~0.943)0.925(95%CI:0.869~0.981).0.930(95%CI:0.885~0.987)及0.936(95%CI:0.874~0.986)。结论NLR和PLR联合BISAP评分预测HTGP中SAP患者的敏感度更高,可以HTGP发病24h内对SAP做出预测,更好的指导治疗,改善预后。
文摘为了提高机场货运区(Elevating Transfer Vehicle,ETV)转运效率,建立以最小化任务集调度时间为优化目标的调度模型,提出一种混合的粒子群算法对ETV调度问题求解。算法对加速因子采取动态的自适应调整策略;采用混沌序列替代标准粒子群中的随机数;建立平均粒距、适应度方差和汉明距离相结合的早熟判断机制并采用混沌算子扰动微粒的位置来跳出局部最优。通过实例验证和遗传算法、模拟退火等经典的优化算法以及非线性学习因子粒子群、混沌粒子群等改进的粒子群算法相比,该算法在ETV调度最优序列的求解中收敛速度快,全局寻优能力强,稳定性好;和传统的链式调度算法相比,平均调度任务时间减少了15.6%,较好地解决了ETV转运效率低的问题。
