甲状腺癌再次手术的原因及对策

来源 :中国实验诊断学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:william__2008
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<正>甲状腺癌作为最常见的内分泌恶性肿瘤,发病率逐年攀升。甲状腺恶性肿瘤已成为我国新发病例数及发病率最多的恶性肿瘤之一。随着甲状腺癌诊断技术的不断提高和广泛应用,国内外指南及专家共识的发布,使得国内对甲状腺癌的诊治也逐渐趋于规范化。但随着时间的推移,甲状腺癌再次手术的问题也逐渐突显。发病率最高且预后较好的分化型甲状腺癌(DTC),术后10年生存率为93%,复发率为1.4%~30%[1]。甲状腺癌再次手术的原因主要为术前评估不精确、
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生成式人工智能的技术跃进架空了个人信息处理的告知同意规制和最小必要原则,引发了虚假信息生成和个人信息泄漏的广泛风险迭代问题。传统个人信息的权利保护路径面临认知和结构困境,无法应对生成式人工智能给个人信息保护带来极大挑战。以风险控制为导向的个人信息保护机制不强调信息主体对个人信息的绝对控制,旨在通过识别、评估、分配和管理将风险控制在最小范围内,可以灵活和实用地平衡生成式人工智能应用中的信息利用和风险
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目的 1990—2019年中国甲状腺癌发病死亡情况及长期变化趋势。方法 利用全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)数据库,分析1990—2019年中国甲状腺癌发病和死亡情况,应用Joinpoint软件分析标化发病率和标化死亡率的时间变化趋势,计算年度变化百分比和平均年度变化百分比。构建年龄—时期—队列模型,分析年龄、时期和出生队列对甲状腺癌发病及死亡趋势变化的影
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在“碳达峰”和“碳中和”的双碳目标牵引下,我国正加速提高太阳能在能源结构中的占比,进一步扩大光伏发电的装机规模。但由于太阳能受气象因素的影响具有随机波动性,给大规模光伏并网带来了巨大挑战。因此通过对光伏功率输出量的预测,可保证供电侧和负荷侧的功率平衡,进而提高电网的消纳能力及电能质量。目前,神经网络依旧是最为常见的一种光伏功率预测方法,且针对树突状神经网络也提出了多种预测模型及研究方法,但由于模型
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<正>俄罗斯是全球钛材的主要供应来源,同时俄罗斯也是欧美航空航天企业重要的钛材供应商之一。然而今年爆发的俄乌冲突不仅仅直接导致全球钛材的交易价格在短短3个月内暴涨了90%,并且欧美对于俄罗斯钛产业的制裁还深刻改变了全球钛材供应链的布局。一方面是欧美新兴的钛材供应商正在利用航空航天产业对于钛零部件的巨大需求迅速崛起,另一方面是在全球钛材供应链重组的过程中,这些新兴钛材供应商供应的航空钛零部件取证问题
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以芳纶机织物为空白样,以浸环氧胶芳纶、单面碳化硅涂层芳纶、聚脲涂层芳纶为研究对象,开展了单层防刺材料的静态穿刺试验和不同种材料相同面密度的动态穿刺试验。结果表明,环氧浸胶芳纶的刺破力要高于覆碳化硅芳纶和聚脲涂层芳纶的刺破力,同时,经动态穿刺试验测试验证,环氧胶芳纶的防刺能力效果最好。最后,将环氧胶芳纶与超高分子量聚乙烯无纬布以不同比例复配后测试其防弹防刺性能,选出最优复配方案。
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<正>人类文明先后经历过几次重大科技变革,分别是以机械化为特征、以电气化为特征,以信息化为特征的变革。林业属于社会公共事业,具备一定的产业属性,根据林业发展历史进程可知,其也同样经历过几次技术革命。当前林业行业的新兴生产力为林业信息化,同时也是林业能够实现高质量发展的切入点,在提升林业现代化发展水平,实现林业可持续发展中发挥着重要作用。进入二十一世纪后,新的信息技术革命到来,先进的信息技术将融入到
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运用生物信息学方法,分析甲状腺癌的核心致病基因和关键预后基因,并预测可用于甲状腺癌靶向治疗的中药及活性成分。从GEO数据库下载甲状腺癌和健康人的基因芯片数据,用GEO2R工具,分析甲状腺癌和正常甲状腺组织间的显著性差异表达基因(DEGs);利用Metascape和GSEA数据库,分别对显著性DEGs进行GO和信号通路分析;采用GEPIA数据库,对显著性DEGs进行生存分析,筛选并验证甲状腺癌关键致
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目的:探究肌少症是否作为呼吸重症监护病房(RICU)住院患者全因死亡率的危险因素。方法:回顾性分析2017年3月—2022年3月武汉大学中南医院RICU住院患者223例,基于胸部CT计算骨骼肌指数(SMI),根据受试者工作特征(ROC)曲线得出不同性别阈值,将患者分为肌少症组81例和非肌少症组142例。比较两组患者的基线信息、临床合并症、住院期间不良结局。使用Logistic回归分析RICU住院患
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在现代工业过程中,如锅炉燃烧、化工、冶金等过程存在明显的时滞和非线性特性,这些特性的存在使得控制的难度增大,导致控制时出现模型失配、系统振荡、输出值发散等问题,而传统的控制方法虽然对其有一定的控制效果,但控制精度较低,难以满足现代工业的控制需求。所以考虑工业过程中广泛存在的时滞和非线性特性,进行系统控制能力的研究就显得尤为重要。考虑到处理时滞情况的着重点在于对输出值的预测,而明确被控对象的系统模型
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人工智能的迅猛发展及其广泛应用深刻影响着现有社会活动,不仅造成社会公共安全风险,也给社会公共利益带来了风险与危机,这将有赖于国家运用公权力的手段监管或制约人工智能正在或将要创设的社会公共性风险,即对人工智能进行公法规制。美国与欧盟作为以公法规制人工智能的先行者,形成了特色的人工智能的公法规制模式。美国构建了激励创新、审慎监管的柔性规制模式,欧盟构建了保障安全、严厉监管的刚性规制模式,对我国具有启发
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