【目的】对中国土栖性白蚁地理分布进行准确区划将对我国土栖性白蚁危害的精准防治具有重要指导价值。本研究旨在通过利用数学模型,结合影响土栖性白蚁分布的环境因子,探析中国土栖性白蚁地理分布区划。【方法】遴选影响白蚁分布的温度...【目的】对中国土栖性白蚁地理分布进行准确区划将对我国土栖性白蚁危害的精准防治具有重要指导价值。本研究旨在通过利用数学模型,结合影响土栖性白蚁分布的环境因子,探析中国土栖性白蚁地理分布区划。【方法】遴选影响白蚁分布的温度、降水量、湿度、土壤pH值等环境因子,利用迭代局部搜索算法(iterative local search, ILS)创建中国土栖性白蚁区划模型。【结果】ILS区划模型分区结果与实际的土栖性白蚁分布较为符合,将我国土栖性白蚁密度依次从南至北分为高密度区(D3)、中密度区(D2)和低密度区(D1)。D3最北分界线,东起江苏南京,经安徽芜湖、湖北麻城和沙市、贵州凤岗、四川宜宾,西至云南香格里拉。其北界线基本上沿长江中下游。D2最北分界线,东起江苏盐城,经安徽阜阳、河南驻马店、陕西商州、甘肃成县,西至四川廉定。其北界线东部大致沿淮河形成最后端凸起的曲线。D1最北分界线,东起山东东营,经河北邯郸、山西长治、甘肃华亭和合作、青海玉树,西至西藏日喀则,其北界线基本上沿黄河下游北上,形成一条中间凸起的曲线。【结论】我国土栖性白蚁地理分布已跨过黄河,总体密度呈南多北少和东多西少的特点,从南到北大体以长江、淮河、黄河等自然地理分界划分为高、中、低3个密度区。展开更多
目的探讨基于4因子的纤维化(FIB-4)指数联合肝脏硬度值(LSM)对非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)肝纤维化的预测价值。方法我院收治的NAFLD患者118例,根据肝纤维化评分(NFS)将患者分为轻度肝纤维化组(NFS<0.676, n =67)和严重纤维化组(NFS&g...目的探讨基于4因子的纤维化(FIB-4)指数联合肝脏硬度值(LSM)对非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)肝纤维化的预测价值。方法我院收治的NAFLD患者118例,根据肝纤维化评分(NFS)将患者分为轻度肝纤维化组(NFS<0.676, n =67)和严重纤维化组(NFS>0.676, n =51)。测量患者的LSM水平,计算FIB-4指数,分析FIB-4指数、LSM与NAFLD肝纤维化严重程度的相关性;评估LSM、FIB-4指数及二者联合对NAFLD肝纤维化的预测价值。结果轻度肝纤维化组LSM和FIB-4指数均小于重度肝纤维化组( P <0.05);LSM、FIB-4指数与肝纤维化分期均呈正相关,且LSM与肝纤维化分期的相关性高于FIB-4指数;ROC曲线分析结果显示,LSM、FIB-4指数及二者联合对NAFLD患者重度肝纤维化均有预测价值,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.746、0.713和0.853( P <0.05),二者联合应用可提高诊断的敏感度和特异度。结论LSM、FIB-4指数与NAFLD肝纤维化分期呈正相关,均可对NAFLD患者的肝纤维化发展进行有效预测,可作为诊断NAFLD肝纤维化的参考指标,FIB-4指数联合LSM可提高诊断的敏感度和特异度。展开更多
文摘【目的】对中国土栖性白蚁地理分布进行准确区划将对我国土栖性白蚁危害的精准防治具有重要指导价值。本研究旨在通过利用数学模型,结合影响土栖性白蚁分布的环境因子,探析中国土栖性白蚁地理分布区划。【方法】遴选影响白蚁分布的温度、降水量、湿度、土壤pH值等环境因子,利用迭代局部搜索算法(iterative local search, ILS)创建中国土栖性白蚁区划模型。【结果】ILS区划模型分区结果与实际的土栖性白蚁分布较为符合,将我国土栖性白蚁密度依次从南至北分为高密度区(D3)、中密度区(D2)和低密度区(D1)。D3最北分界线,东起江苏南京,经安徽芜湖、湖北麻城和沙市、贵州凤岗、四川宜宾,西至云南香格里拉。其北界线基本上沿长江中下游。D2最北分界线,东起江苏盐城,经安徽阜阳、河南驻马店、陕西商州、甘肃成县,西至四川廉定。其北界线东部大致沿淮河形成最后端凸起的曲线。D1最北分界线,东起山东东营,经河北邯郸、山西长治、甘肃华亭和合作、青海玉树,西至西藏日喀则,其北界线基本上沿黄河下游北上,形成一条中间凸起的曲线。【结论】我国土栖性白蚁地理分布已跨过黄河,总体密度呈南多北少和东多西少的特点,从南到北大体以长江、淮河、黄河等自然地理分界划分为高、中、低3个密度区。
文摘目的探讨基于4因子的纤维化(FIB-4)指数联合肝脏硬度值(LSM)对非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)肝纤维化的预测价值。方法我院收治的NAFLD患者118例,根据肝纤维化评分(NFS)将患者分为轻度肝纤维化组(NFS<0.676, n =67)和严重纤维化组(NFS>0.676, n =51)。测量患者的LSM水平,计算FIB-4指数,分析FIB-4指数、LSM与NAFLD肝纤维化严重程度的相关性;评估LSM、FIB-4指数及二者联合对NAFLD肝纤维化的预测价值。结果轻度肝纤维化组LSM和FIB-4指数均小于重度肝纤维化组( P <0.05);LSM、FIB-4指数与肝纤维化分期均呈正相关,且LSM与肝纤维化分期的相关性高于FIB-4指数;ROC曲线分析结果显示,LSM、FIB-4指数及二者联合对NAFLD患者重度肝纤维化均有预测价值,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.746、0.713和0.853( P <0.05),二者联合应用可提高诊断的敏感度和特异度。结论LSM、FIB-4指数与NAFLD肝纤维化分期呈正相关,均可对NAFLD患者的肝纤维化发展进行有效预测,可作为诊断NAFLD肝纤维化的参考指标,FIB-4指数联合LSM可提高诊断的敏感度和特异度。
