| 1 |
Aerobic exercise and resistance training with weights สามารถช่วยรักษาโรคใด
|
2. Cholesterol in the blood |
|
การออกกำลังกายแบบแอโรบิคเป็นการออกกำลังกายที่ใช้ออกซิเจนเพื่อช่วยแปลงไขมันที่สะสมในร่างกายให้เป็นพลังงาน จึงมีประโยชน์ต่อสุขภาพในด้านต่าง ๆ เช่น ช่วยให้ร่างกายได้มีการเผาผลาญไขมันส่วนเกิน เพิ่มระดับคอเลสเตอรอลชนิดดี (HDL) จึงช่วยในการลดน้ำหนัก และป้องกันโรคอ้วน |
อ้างอิงจาก
https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://research.rmutsb.ac.th/fullpaper/2561/research.rmutsb-2561-20191128145025858.pdf&ved=2ahUKEwjtlJiKgtL_AhVFwzgGHW4SBuoQFnoECBAQAQ&usg=AOvVaw2MfbFxoi0z7VhSdw_bD_B3 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
ผู้ป่วย ป่วยด้วยโรคแผลกระเพาะอาหาร อยากทราบวิธีรักษาผู้ป่วยอย่างไร
|
5. ต้องตรวจละเอียดก่อนถึงจะบอกได้ |
|
ต้องตรวจสอบอย่างละเอียดก่อนถึงจะดำเนินการได้เพราะอาจจะมีอาการหรือโรคที่อาจจะแทรกซ้อนจากแผลในกระเพาะอาหารได้หากได้รับการผ่าตัดหรือได้รับการรักษาเราควรระวังตรงนั้นไว้เช่นหากมีมะเร็งกระเพาะอาหารอยู่จะได้มีการรับมืออย่างถูกต้องและปลอดภัยมากยิ่งขึ้น |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://he02.tci-thaijo.org/index.php/tmj/article/download/13906/12607&ved=2ahUKEwj2tNXogtL_AhWm-TgGHWl8BLUQFnoECBYQBg&usg=AOvVaw2Z9LY872-wuUEqfOHZl52H |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
กล้ามเนื้ออ่อนแรง อยากทราบว่าจะรักษาผู้ป่วยอย่างไร
|
4. ละลายลิ่มเลือด |
|
ยาละลายลิ่มเลือด (rt-PA) เป็นยาที่ใช้กระตุ้นให้ก้อนเลือดที่แข็งตัวบล็อกเส้นทางการไหลของเลือดสลายตัวและละลายไป เพื่อเปิดทางให้เลือดสามารถวิ่งไปเลี้ยงสมองได้เป็นปกติ ซึ่งอาจจะเป็นสาเหตุของอาการกล้ามเนื้ออ่อนแรงเพราะสมองไม่มีเลือดมาเลี้ยงทำให้เกิดอาการกล้ามเนื้ออ่อนแรงขึ้น |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.phyathai.com/article_detail/1754/th/%E2%80%9C%E0%B8%A2%E0%B8%B2%E0%B8%A5%E0%B8%B0%E0%B8%A5%E0%B8%B2%E0%B8%A2%E0%B8%A5%E0%B8%B4%E0%B9%88%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%A5%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%94%E2%80%9D_%E0%B8%A3%E0%B8%B1%E0%B8%81%E0%B8%A9%E0%B8%B2%E0%B8%AB%E0%B8%A5%E0%B8%AD%E0%B8%94%E0%B9%80%E0%B8%A5%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B8%94%E0%B8%AA%E0%B8%A1%E0%B8%AD%E0%B8%87%E0%B9%84%E0%B8%94%E0%B9%89%E0%B8%95%E0%B8%B1%E0%B9%89%E0%B8%87%E0%B9%81%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B9%83%E0%B8%99%E0%B8%A3%E0%B8%96 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
จงอ่านข้อมูลต่อไปนี้แล้วตอบคำถาม
Jame ขาหนีบบวม สัมผัสแล้วพบก้อนใต้ผิวหนังแต่ไม่ก่อให้เกิดอาการปวดแต่อย่างใด
• มีไข้
• น้ำหนักตัวลด
• เหงื่อออกตอนกลางคืน
• มีก้อนตามร่างกาย
การรักษา Jame ควรเป็นอย่างไร
|
5. พิจารณาคีโม |
|
อาการอ่อนเพลีย
อาการคลื่นไส้ และอาเจียน
ปวดเมื่อยตามร่างกาย
ผมร่วง
การติดเชื้อ
การแข็งตัวของเลือดผิดปกติ
ภาวะซีด หรือเม็ดเลือดขาวต่ำ
แผลที่เยื่อบุภายในช่องปาก
น้ำหนักลด
นี่คืออาการเบื้องต้นที่ที่หากมีแล้วควรทำคีโม |
อ้างอิงข้อมูลจาก
rama.mahidol.ac.th
https://www.rama.mahidol.ac.th › ก...
การดูแลผู้ป่วยมะเร็งที่เข้ารับการเคมีบำบัดแบบใดที่ถูกต้อง - คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
จงอ่านข้อความต่อไปนี้แล้วตอบคำถาม
A 47-year-old woman presents to her oncologist with the complaint of solid mass on right breast. During her workup, an ultrasound of her breast shows a 6-cm right ovarian mass.
อยากทราบว่าควรรักษาเคสนี้อย่างไร
|
3. ผ่าตัด |
|
หากมีอาการบาดเจ็บร้ายแรง |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7120678/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
Germline BRCA1 or BRCA2 (BRCA1/2) mutations substantially increase the risk of developing breast cancer (BC), accounting for approximately how many % of familial BC
|
4. 23 to 30% |
|
ผู้หญิงที่ได้รับการกลายพันธุ์ใน ยีน BRCA1และBRCA2มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 5 ถึง 20 เท่าในการเป็นมะเร็งเต้านมหรือมะเร็งรังไข่ โดยมีโอกาสเกิดตลอดชีวิต 45% ถึง 65% สำหรับมะเร็งเต้านม และ 11% ถึง 40% สำหรับมะเร็งรังไข่ 1 , 2 เมื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็งของผู้ป่วยดัชนีกระตุ้นให้มีการทดสอบทางพันธุกรรมทางคลินิกและการระบุ การกลายพันธุ์ของBRCA1หรือBRCA2 ญาติที่ไม่ได้รับผลกระทบจะได้รับการทดสอบสำหรับการกลายพันธุ์เฉพาะครอบครัวเพื่อเป็นแนวทางในการจัดการความเสี่ยงมะเร็งของพวกเขา ปลอดสารก่อมะเร็งBRCA1และBRCA2พาหะของการกลายพันธุ์ได้รับคำแนะนำให้เพิ่มกลยุทธ์ในการตรวจหาและป้องกันมะเร็งในระยะเริ่มต้น ซึ่งรวมถึงการตรวจเต้านมด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่เริ่มตรวจตั้งแต่อายุ 25 ปี การผ่าตัดท่อนำไข่ออกทั้งสองข้างโดยลดความเสี่ยงเมื่ออายุ 40 ปี และการผ่าตัดเต้านมเพื่อลดความเสี่ยง ผู้หญิงที่ได้รับการทดสอบและพบว่าไม่มีการกลายพันธุ์เฉพาะครอบครัว (ต่อไปนี้เรียกว่าผู้ที่ไม่ใช่พาหะ) ได้รับคำแนะนำว่าความเสี่ยงมะเร็งของพวกเขาเหมือนกับผู้หญิงทั่วไปในประชากร และได้รับคำแนะนำให้ปฏิบัติตามแนวทางการตรวจคัดกรองมะเร็งของประชากรทั่วไป 3
การศึกษาเมื่อเร็วๆ นี้ทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับมาตรฐานการดูแลผู้ที่ไม่ใช่พาหะนี้: โดยการศึกษาสตรีที่ได้รับการส่งต่อการทดสอบทางคลินิกเนื่องจากมีประวัติมะเร็งที่รุนแรงในครอบครัวของพวกเขา ประเมินว่าผู้ที่ไม่ใช่พาหะของการกลายพันธุ์เฉพาะครอบครัวมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 2-5 เท่า ในการพัฒนามะเร็งเต้านม ผู้วิจัยเสนอว่าตัวดัดแปลงความเสี่ยงทางพันธุกรรมหรือสิ่งแวดล้อมที่ใช้ร่วมกันอาจอธิบายการแบ่งกลุ่มของมะเร็งเต้านมในครอบครัว ซึ่งมักจะทำให้มีการประเมินโดยคลินิกพันธุศาสตร์มะเร็ง พวกเขาสรุปว่าผู้ที่ไม่ใช่พาหะควรพิจารณาการเฝ้าระวังมะเร็งเต้านมอย่างต่อเนื่องตามคำแนะนำสำหรับผู้หญิงที่มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 4การศึกษาที่ตามมาบางครอบครัวที่มีผู้ป่วยมะเร็งเต้านมหลายรายหรืออายุน้อยรายงานว่ามีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 2 เท่าสำหรับผู้ที่ไม่เป็นพาหะ แม้ว่าความเสี่ยงจะไม่มีนัยสำคัญทางสถิติในบางการศึกษา5 , 6 ; การศึกษาอื่น ๆ รายงานว่าไม่มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น 7 , 8ผลของการศึกษาก่อนหน้านี้ที่รายงานความเสี่ยงมะเร็งเต้านมที่เพิ่มขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่ใช่พาหะอาจได้รับอิทธิพล อย่างไรก็ตาม จากการเปรียบเทียบครอบครัวที่ได้รับการอ้างถึงทางคลินิกว่ามีประวัติมะเร็งเต้านมรุนแรง ซึ่งได้รับการตรวจคัดกรองบ่อยกว่าและเป็นผลจากการวินิจฉัยมะเร็งเต้านมกับสตรีใน ประชาชนทั่วไป9; การเปรียบเทียบดังกล่าวอาจเพิ่มการประเมินความเสี่ยงมะเร็งเต้านมสำหรับผู้ที่ไม่ใช่พาหะ นอกจากนี้ ครอบครัวที่มีมะเร็งเต้านมระยะเริ่มต้นหลายกรณีซึ่งถูกส่งต่อไปยังคลินิกพันธุศาสตร์มะเร็งอาจมีตัวปรับความเสี่ยงที่ไม่เป็นสากลในหมู่ผู้ที่ไม่ใช่พาหะ เพื่อชี้แจงความเสี่ยงมะเร็งเต้านมสำหรับผู้หญิงที่ทดสอบการกลายพันธุ์ของ BRCA1หรือBRCA2เฉพาะครอบครัวเป็นลบเราเปรียบเทียบผู้ที่ไม่ใช่พาหะดังกล่าวกับญาติระดับแรก (FDR) ของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมที่ทดสอบการกลายพันธุ์ของBRCA1และBRCA2เป็นลบ ซึ่งเกิดขึ้นทั้งหมด จากครอบครัวเคสตามประชากรของ Breast Cancer Family Registry (BCFR) |
อ้างอิงจากhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3236651/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
Application ของ The CRISPR-Cas9 system คือข้อใดต่อไปนี้
|
5. ถูกทุกข้อ |
|
ระบบ CRISPR/Cas9 เป็นระบบภูมิคุ้มกันของแบคทีเรียในการกำจัดสายดีเอ็นเอแปลกปลอม ซึ่งมักมีสาเหตุมาจากการติดเชื้อไวรัส Clustered regularly interspaced short palindromic repeat (CRISPR ออกเสียง “Crisper”) คือลำดับของสายดีเอ็นเอที่มีการแสดงซ้ำๆ ในช่วงจำนวนหนึ่งๆ ของลำดับสายดีเอ็นเอ โดยลำดับของสายดีเอ็นเอนี้จะมีลำดับเบสที่เหมือนกันทั้งการเรียงลำดับไปด้านหน้าและย้อนกลับ (palindrome) ในแบคทีเรีย ร่วมกับโปรตีน CRISPR-associated (Cas protein) ซึ่งทำหน้าที่เป็นเอนไซม์ (Enzyme) ตัดสายดีเอ็นเอ โปรตีนที่เป็นที่รู้จักกันมากในงานวิจัยตอนนี้ คือ Cas9 เนื่องจากสามารถตัดสายดีเอ็นเอได้ โดยไม่ต้องอาศัยโปรตีนหรือสารอื่นๆ ในกระบวนมากมาย ส่วนสำคัญ 2 ส่วนนี้เรียกรวมๆ ว่า ระบบ CRISPR/Cas9 (CRISPR/Cas9 system) โดยสายดีเอ็นเอที่ถูกตัด หากมีสภาพที่ผิดปกติก็เข้าสู่กระบวนการซ่อมแซมหรือย่อยสลายต่อไปภายในเซลล์
จากการค้นพบระบบ CRISPR/Cas9 นี้เอง ร่วมกับองค์ความรู้การสังเคราะห์สายดีเอ็นเอ ทำให้นักวิจัยสามารถดัดแปลงลำดับของสายดีเอ็นเอในเซลล์สิ่งมีชีวิตตามที่ต้องการได้ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่ม การลด การเปลี่ยนลำดับเบส เช่น การประยุกต์ระบบ CRISPR/Cas9 ร่วมกับการให้ต้นแบบของสายดีเอ็นเอที่ถูกต้อง นำส่งเข้าไปภายในเซลล์ของผู้ป่วยโรคทางพันธุกรรม รวมไปถึงสามารถทำลายสายดีเอ็นเอของเชื้อเอชไอวีป้องกันไม่ให้เซลล์ที่เกี่ยวข้องในระบบภูมิคุ้มกันติดเชื้อเพิ่ม เป็นต้น นอกจากนี้ ระบบ CRISPR/Cas9 ยังสามารถใช้ติดตามการเคลื่อนที่ของสายดีเอ็นเอภายในเซลล์ กระตุ้นให้มีการเพิ่มหรือลดการแสดงออกของยีน (Gene) ที่สนใจ รวมไปถึงการดัดแปลงบนของสายดีเอ็นเอสำหรับศึกษาในระดับเหนือสารพันธุกรรม หรือ Epigenetics ต่อไป |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://pharmacy.mahidol.ac.th/th/knowledge/article/364/CRISPR/Cas9/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
DNA-PK dephosphorylation by the what protein activates DNA-PK. Loss of DNA-PK, both in vitro and in vivo, strongly attenuates both phosphorylation and acetylation of USF-1, leading to reduced activation of FAS gene and de novo lipogenesis
|
5. สรุปไม่ได้ |
|
มีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะใช้ในการหา |
ต้องวินิจฉัยเพิ่มเติม |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
The collection of all epigenetic changes in a genome is called ?
|
4. gene |
|
จีโนม (genome) เป็นคำใหม่คำหนึ่งของสาขาวิชาพันธุศาสตร์และอณูชีววิทยายุคใหม่ หมายถึง ข้อมูลทางพันธุกรรมทั้งหมดของสิ่งมีชีวิตหนึ่ง ๆ สิ่งมีชีวิตทุกชนิดต้องประกอบด้วยสารพันธุกรรม โดยอาจอยู่ในรูปของดีเอ็นเอหรืออาร์เอ็นเอ สำหรับเก็บรหัสเพื่อใช้ในการสร้างโปรตีนต่าง ๆ ที่จำเป็นต่อการดำรงชีวิต |
อ้างอิงจากข้อมูลhttps
://www.scimath.org/lesson-biology/item/8801-2018-09-21-02-13-37 |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
ผลของ DNA damage คือข้อใด
|
5. ทั้งหมดที่กล่าวมา |
|
ย่อมมีความคล้ายคลึงจากเดิม |
อ้างอิงข้อมูลจากhttps://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://he02.tci-thaijo.org/index.php/ramajournal/article/download/95205/74396/&ved=2ahUKEwilocihkNL_AhVk2jgGHb32DsAQFnoECAsQAQ&usg=AOvVaw3jp2uai10dZHhUk29TNUdm |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ข้อใดเกี่ยวข้องกับ LRRK2 mutations
|
1. determinant of PD |
|
มีความสอดคล้องมากที่สุดตามข้อมูลที่มีอยู่ |
อ้างอิงข้อมูลจากncbi.nlm.nih.gov
https://www.ncbi.nlm.nih.gov › pmc
LRRK2 mutations in Parkinson's disease: Confirmation of a gender effect in the Italian population - PMC - NCBI |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
ข้อใดคือ Weathering process of plastic waste?
|
5. ถูกทุกข้อ |
|
ทุกข้อที่เกี่ยวมามีความสอดคล้องและไปในทิศทางเดียวกันกับWeathering process of plastic waste ซึ่งจัดการสนับสนุนข้าพเจ้าได้คิดว่าข้อที่ถูกที่สุดคือข้อ 5 คือถูกทุกข้อ |
อ้างอิงจากการผลิตเชื้อเพลิงเหลวจากขยะพลาสติกพอลิเอทิลีน
ด้วยกระบวนการไพโรไลซิส |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
RR of No relationship was identified between fruit juice intake and the risk of developing GDM คือเท่าใด
|
3. RR = 0.95; 95% CI: 0.91–1.04) |
|
The 95% CI for the sample mean is interpreted
as a range of values which contains the true
population mean with probability 0.95%.
Ex: Mean serum albumin of the population
(source) was 35 g/l.
Calculate 95% CI for the mean serum albumin
using each of the 100 random samples of size 25 |
อ้างอิงจากhttps://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https://li01.tci-thaijo.org/index.php/rmutsvrj/article/download/245273/174701/935750&ved=2ahUKEwirgt3kktL_AhWQ7jgGHd-KDmUQFnoECAwQAQ&usg=AOvVaw3g1d9Q3lPLveTmtlhvG9ty |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
จากบทความเรื่อง Climate change ข้อใดคือ Innovations on climate change mitigation
|
3. non-carbon technologies |
|
ในรายงานของสหประชาชาติชุดหนึ่ง นักวิทยาศาสตร์และผู้ตรวจสอบของรัฐบาลหลายพันคนเห็นพ้องต้องกันว่าการจำกัดอุณหภูมิโลกให้สูงขึ้นไม่เกิน 1.5°C จะช่วยให้เราหลีกเลี่ยงผลกระทบด้านสภาพอากาศที่เลวร้ายที่สุดและรักษาสภาพอากาศให้น่าอยู่ แต่นโยบายที่ใช้อยู่ในปัจจุบันชี้ให้เห็นว่าอุณหภูมิจะสูงขึ้น 2.8°Cภายในสิ้นศตวรรษนี้
การปล่อยมลพิษที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมาจากทุกส่วนของโลกและส่งผลกระทบต่อทุกคน แต่บางประเทศก็ปล่อยก๊าซออกมามากกว่าประเทศอื่นๆ มีเพียง 7 ประเทศเท่านั้นที่ปล่อยก๊าซมากที่สุด (จีน สหรัฐอเมริกา อินเดีย สหภาพยุโรป อินโดนีเซีย รัสเซีย สหพันธรัฐและบราซิล) คิดเป็นประมาณครึ่งหนึ่งของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั่วโลกในปี 2563
ทุกคนต้องดำเนินการด้านสภาพอากาศ แต่ผู้คนและประเทศที่สร้างปัญหามากกว่านั้นมีหน้าที่รับผิดชอบมากกว่าที่จะต้องดำเนินการก่อน |
อ้างอิงข้อมูลจากhttps://www.un.org/en/climatechange/what-is-climate-change |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
ข้อใดเป็น Environment ASF Risk Category
|
5. ถูกทุกข้อ |
|
โรคอหิวาต์แอฟริกาในสุกร (ASF) เป็นโรคไวรัสในหมูที่แพร่กระจายไปทั่วโลก ซึ่งสร้างความเสียหายอย่างร้ายแรงต่อการผลิตและเศรษฐกิจการค้าเนื้อหมูทางการเกษตร ตลอดจนสวัสดิการสังคมในภูมิภาคที่ได้รับผลกระทบจากโรคนี้ ความเข้าใจอย่างครอบคลุมเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยงของ ASF เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการควบคุมโรคอย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากการขาดวัคซีน ASF ที่มีประสิทธิภาพจะจำกัดทางเลือกในการจัดการโรค การระบุและการลดปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ ASF จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการป้องกันการระบาดของ ASF ที่นี่ เรารวบรวมปัจจัยเสี่ยง ASF ที่เป็นไปได้ที่ทราบในปัจจุบันที่ระบุผ่านการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ เราพบปัจจัยเสี่ยง ASF จากการสังเกต 154 รายการ และปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก ASF 1239 รายการ ซึ่งเราสามารถจัดกลุ่มความเสี่ยงตามที่กำหนดไว้ต่อไปนี้: 'ไวรัส ASF', 'ความปลอดภัยทางชีวภาพ', 'การควบคุมโรค', 'สิ่งแวดล้อม', 'การเลี้ยงสัตว์' 'ขบวนการ' 'เครือข่าย' 'หมู' 'สังคม' และ 'เฝ้าระวัง' ตลอดประวัติศาสตร์ทางระบาดวิทยาของ ASF มีประเภทความเสี่ยงที่คล้ายคลึงกัน เช่น ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ 'สิ่งแวดล้อม' ซึ่งรายงานส่วนใหญ่ในเอกสารโดยไม่คำนึงถึงสถานการณ์ ASF ในขณะนั้น ในขณะที่การรายงานปัจจัยเสี่ยง ASF เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ปี 2010 ปัจจัยเสี่ยงส่วนใหญ่ที่ระบุโดยรวมได้อ้างถึงสุกรในประเทศ การรายงานปัจจัยเสี่ยงของโรค ASF ในหมูป่า ส่วนใหญ่เริ่มตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นไป บทสรุปของปัจจัยเสี่ยง ASF ที่นำเสนอในที่นี้กำหนดความรู้ปัจจุบันของเราเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยง ASF และแจ้งการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ ASF ตลอดประวัติศาสตร์ทางระบาดวิทยาของ ASF มีประเภทความเสี่ยงที่คล้ายคลึงกัน เช่น ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ 'สิ่งแวดล้อม' ซึ่งรายงานส่วนใหญ่ในเอกสารโดยไม่คำนึงถึงสถานการณ์ ASF ในขณะนั้น ในขณะที่การรายงานปัจจัยเสี่ยง ASF เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ปี 2010 ปัจจัยเสี่ยงส่วนใหญ่ที่ระบุโดยรวมได้อ้างถึงสุกรในประเทศ การรายงานปัจจัยเสี่ยงของโรค ASF ในหมูป่า ส่วนใหญ่เริ่มตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นไป บทสรุปของปัจจัยเสี่ยง ASF ที่นำเสนอในที่นี้กำหนดความรู้ปัจจุบันของเราเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยง ASF และแจ้งการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ ASF ตลอดประวัติศาสตร์ทางระบาดวิทยาของ ASF มีประเภทความเสี่ยงที่คล้ายคลึงกัน เช่น ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ 'สิ่งแวดล้อม' ซึ่งรายงานส่วนใหญ่ในเอกสารโดยไม่คำนึงถึงสถานการณ์ ASF ในขณะนั้น ในขณะที่การรายงานปัจจัยเสี่ยง ASF เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ปี 2010 ปัจจัยเสี่ยงส่วนใหญ่ที่ระบุโดยรวมได้อ้างถึงสุกรในประเทศ การรายงานปัจจัยเสี่ยงของโรค ASF ในหมูป่า ส่วนใหญ่เริ่มตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นไป บทสรุปของปัจจัยเสี่ยง ASF ที่นำเสนอในที่นี้กำหนดความรู้ปัจจุบันของเราเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยง ASF และแจ้งการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ ASF ในขณะที่การรายงานปัจจัยเสี่ยง ASF เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ปี 2010 ปัจจัยเสี่ยงส่วนใหญ่ที่ระบุโดยรวมได้อ้างถึงสุกรในประเทศ การรายงานปัจจัยเสี่ยงของโรค ASF ในหมูป่า ส่วนใหญ่เริ่มตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นไป บทสรุปของปัจจัยเสี่ยง ASF ที่นำเสนอในที่นี้กำหนดความรู้ปัจจุบันของเราเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยง ASF และแจ้งการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ ASF ในขณะที่การรายงานปัจจัยเสี่ยง ASF เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจนตั้งแต่ปี 2010 ปัจจัยเสี่ยงส่วนใหญ่ที่ระบุโดยรวมได้อ้างถึงสุกรในประเทศ การรายงานปัจจัยเสี่ยงของโรค ASF ในหมูป่า ส่วนใหญ่เริ่มตั้งแต่ปี 2559 เป็นต้นไป บทสรุปของปัจจัยเสี่ยง ASF ที่นำเสนอในที่นี้กำหนดความรู้ปัจจุบันของเราเกี่ยวกับปัจจัยเสี่ยง ASF และแจ้งการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ ASF |
อ้างอิงข้อมูลจากhttps://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36298662/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
ข้อใดคือ DNA alterations.
|
4. deletions |
|
. A gene mutation is a permanent change in the DNA sequence of a gene. Mutations can occur in a single base pair or in a large segment of a chromosome and even span multiple genes. Mutations can result from endogenous (occurring during DNA replication) or exogenous (environmental) factors |
https://www.healio.com/hematology-oncology/learn-genomics/genomics-primer/genetic-alterations |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
เราสามารถคำนวณ molar concentration of MPV จากอะไร
|
3. the non-linear equation. |
|
ในฐานะห้องสมุด NLM ให้การเข้าถึงวรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ การรวมอยู่ในฐานข้อมูล NLM ไม่ได้หมายความถึงการรับรองหรือข้อตกลงกับเนื้อหาโดย NLM หรือสถาบันสุขภาพแห่งชาติ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อจำกัดความรับผิดชอบของเรา
โลโก้ของ springeropen
ชีววิทยาเนื้องอก
เนื้องอก Biol 2559 ก.ค.; 37(7): 9323–9331.เผยแพร่ออนไลน์ 2016 ม.ค. 16. doi: 10.1007/s13277-015-4774-3
PMCID: PMC4990601PMID: 26779631
การรวมกันของจำนวนเกล็ดเลือดและปริมาณเกล็ดเลือดเฉลี่ย (COP-MPV) ทำนายการพยากรณ์โรคหลังการผ่าตัดในผู้ป่วยมะเร็งเซลล์สความัสเซลล์หลอดอาหารระยะเริ่มต้นและขั้นสูงที่สามารถตัดออกได้
ฟ่านจาง , จ้าวลี่ เฉิน ปานวัง Xueda Hu , ยีโบ เกาและ จี้เหอผู้เขียนที่เกี่ยวข้อง
ข้อมูลผู้แต่ง หมายเหตุบทความ ข้อมูล ลิขสิทธิ์และใบอนุญาต ข้อจำกัดความรับผิดชอบ
ไปที่:
เชิงนามธรรม
จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือการค้นหาปัจจัยการพยากรณ์โรคที่ทรงพลังที่สุดจากการตรวจเลือดเป็นประจำสำหรับผู้ป่วยมะเร็งเซลล์สความัสหลอดอาหาร (ESCC) การทดสอบในห้องปฏิบัติการหลายรายการได้รับการประเมิน รวมถึงการทดสอบที่สะท้อนค่าพารามิเตอร์เม็ดเลือดแดง (ฮีโมโกลบิน (Hb) ปริมาตรเฉลี่ยของมวลกล้ามเนื้อ (MCV) ค่าเฉลี่ยความเข้มข้นของฮีโมโกลบินในร่างกาย (MCHC) และความกว้างการกระจายของเม็ดเลือดแดง (RDW)) พารามิเตอร์ทางสัณฐานวิทยาของเกล็ดเลือด (ค่าเฉลี่ยของเกล็ดเลือด ปริมาณ (MPV) และจำนวนเกล็ดเลือด (PLT)) สถานะการแข็งตัวของเลือด (D-dimer) และตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของเนื้องอก (CA19-9) คำนวณดัชนีการอักเสบที่รู้จัก (NLR และ PLR) ผู้ป่วยทั้งหมด 468 รายที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็น ESCC ระหว่างเดือนธันวาคม 2548 ถึงธันวาคม 2551 ได้รับการวิเคราะห์ย้อนหลังในการศึกษานี้ โดยใช้การวิเคราะห์ความเป็นอันตรายตามสัดส่วนของ Cox แบบตัวแปรเดียวและหลายตัวแปร เราพบว่า PLT และ MPV มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการรอดชีวิตโดยรวม (OS) และการรอดชีวิตโดยปราศจากโรค (DFS) ของผู้ป่วย ESCC โดยมีค่าจุดตัดที่เหมาะสมที่สุดที่ 212 และ 10.6 ตามลำดับ ยิ่งไปกว่านั้น การคำนวณ PLT ก่อนการผ่าตัดร่วมกับ MPV (COP-MPV) ร่วมกันมีดังนี้: ผู้ป่วยที่มี PLT ทั้งคู่ (≥212 × 109 L −1 ) และ MPV (≥10.6 fL) สูงขึ้นได้รับคะแนน 2 และผู้ป่วยที่มีหนึ่งหรือไม่มีเลยได้รับคะแนน 1 และ 0 COP-MPV เป็นปัจจัยพยากรณ์อิสระสำหรับ OS (อัตราส่วนความเป็นอันตราย ( HR) 0.378, 95 % ช่วงความเชื่อมั่น (CI) 0.241 ถึง 0.593, P < 0.001, 0/2) และ DFS (HR 0.341, 95 % CI 0.218 ถึง 0.534, P < 0.001, 0/2) ในการวิเคราะห์หลายตัวแปร ในการวิเคราะห์กลุ่มย่อยสำหรับผู้ป่วยระยะเริ่มต้น (ระยะ I และ II) และเฉพาะที่ (ระยะ III) พบว่า COP-MPV มีความสัมพันธ์กับ OS และ DFS ในแต่ละกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญ ( P = 0.025 และ P = 0.018 สำหรับOS และP = 0.029 และพี = 0.002 สำหรับ DFS) โดยสรุป เราพิจารณาว่า COP-MPV เป็นตัวทำนายที่มีแนวโน้มสำหรับการอยู่รอดหลังการผ่าตัดในผู้ป่วย ESCC
คำสำคัญ: มะเร็งเซลล์สความัสเซลล์หลอดอาหาร, ปริมาณเกล็ดเลือดเฉลี่ย, จำนวนเกล็ดเลือด, ระบบการให้คะแนน, การพยากรณ์โรค
ไปที่:
การแนะนำ
ในบรรดามะเร็งที่อันตรายถึงชีวิตมากที่สุด มะเร็งหลอดอาหาร (EC) จัดอยู่ในอันดับที่ 6 ของโลก ทำให้มีผู้เสียชีวิตประมาณ 400,000 รายในปี 2555 [ 1 ] ในประเทศจีน มะเร็งหลอดอาหารเป็นสาเหตุอันดับที่สี่ของการเสียชีวิตจากมะเร็งทั้งหมด ซึ่งนับเป็นปัญหาสำคัญด้านสาธารณสุขในพื้นที่ชนบทที่มีความเสี่ยงสูง [ 2 ] ชนิดทางจุลพยาธิวิทยาที่โดดเด่นของ EC คือ squamous cell carcinoma (ESCC) ในผู้ป่วยชาวจีน ซึ่งครอบคลุม 90 % ของกรณีทั้งหมด [ 3 ] แม้จะมีความก้าวหน้าในการผ่าตัดแบบถอนรากถอนโคนและการบำบัดแบบเสริม (การฉายแสงและเคมีบำบัด) แต่ ESCC ยังคงแสดงอัตราการรอดชีวิต 5 ปีที่ไม่ดีซึ่งน้อยกว่า 30 % [ 4 ] ระยะแพร่กระจายของเนื้องอก (TNM) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสถานะของการแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง ปัจจุบันเป็นตัวทำนายที่ดีที่สุดสำหรับการรอดชีวิตของผู้ป่วย ESCC [5 ]. แม้ว่างานวิจัยหลายชิ้นจะระบุตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่เกี่ยวข้องกับการรอดชีวิต [ 6 – 8 ] แต่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าและแทบจะไม่สามารถเปลี่ยนไปใช้ทางคลินิกได้ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่ต้องจดจำตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่มีประสิทธิภาพและหาได้ง่ายสำหรับการพยากรณ์โรค ESCC
ในทศวรรษที่ผ่านมา การกระตุ้นเกล็ดเลือดได้รับการพิสูจน์ว่าเป็นกระบวนการทางชีววิทยาที่สำคัญในการเกิดมะเร็งและการแพร่กระจายของเนื้อร้าย [ 9 – 11 ] จำนวนเกล็ดเลือด (PLT) และปริมาณเกล็ดเลือดเฉลี่ย (MPV) เป็นคุณสมบัติหลักสองประการในการประเมินการกระตุ้นของเกล็ดเลือด [ 12 ] มีรายงานว่าผู้ป่วยที่มีภาวะเกล็ดเลือดต่ำมีการพยากรณ์โรคที่แย่ลงในเนื้องอกที่เป็นของแข็งหลายชนิด เช่น มะเร็งรังไข่ [ 13 ] มะเร็งเยื่อบุโพรงมดลูก [ 14 ] มะเร็งกระเพาะอาหาร [ 15 ] และมะเร็งลำไส้ใหญ่ [ 16 ] ในทางกลับกัน MPV ที่สูงจะสะท้อนถึงอัตราการผลิตและการกระตุ้นเกล็ดเลือดที่ผิดปกติ [ 17]. การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้พบว่าระดับ MPV ในผู้ป่วยเนื้องอกค่อนข้างสูงกว่าในกลุ่มควบคุมปกติ และเกี่ยวข้องกับการพยากรณ์โรคที่ไม่ดีในเนื้องอกในทางเดินอาหารบางชนิด [ 18 – 20 ] อย่างไรก็ตาม ค่าพยากรณ์ของ PLT รวมกับ MPV สำหรับการอยู่รอดหลังการผ่าตัดใน ESCC ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ
ในการศึกษานี้ เราประเมินและตรวจสอบค่าการพยากรณ์โรคของ PLT และ MPV ก่อนการผ่าตัดในผู้ป่วย ESCC 468 ราย ยิ่งไปกว่านั้น เราใช้ประโยชน์จากระบบการพยากรณ์โรคแบบใหม่โดยอิงจากการกระตุ้นเกล็ดเลือด ซึ่งเรียกว่าการรวมกันของจำนวนเกล็ดเลือดและ MPV (COP-MPV) ซึ่งสร้างความแตกต่างระหว่างการพยากรณ์โรคที่ดีขึ้นและแย่ลงในทั้งสองกลุ่มย่อยของระยะแรก (ระยะ I และ II) และผู้ป่วย ESCC ขั้นสูงในพื้นที่ (ระยะ III)
ไปที่:
วัสดุและวิธีการ
ผู้ป่วย
ผู้ป่วยที่ยืนยัน ESCC ทางจุลพยาธิวิทยาโดยไม่มีการแพร่กระจายที่ปลาย (TNM ระยะ I–III) เข้าร่วมในการศึกษาตั้งแต่เดือนธันวาคม 2548 ถึงธันวาคม 2551 ผู้ป่วยทุกรายได้รับการผ่าตัดหลอดอาหารที่สถาบันมะเร็งและโรงพยาบาล สถาบันวิทยาศาสตร์การแพทย์จีน (CAMS) โดยมีลายลักษณ์อักษร ความยินยอม. เกณฑ์การคัดออกคือ (1) ภาวะแทรกซ้อนรุนแรงหรือการเสียชีวิตที่เกิดขึ้นภายใน 30 วันหลังการผ่าตัด (2) กลุ่มอาการตอบสนองการอักเสบทั่วร่างกายก่อนการผ่าตัด (SIRS) (3) การรักษาด้วยรังสี neoadjuvant หรือเคมีบำบัด และ (4) หลักฐานของการติดเชื้อหรือโรคภูมิต้านตนเอง ผู้ป่วยทุกรายได้รับการประเมินก่อนการผ่าตัดอย่างระมัดระวัง ได้แก่ การซักประวัติทางคลินิก การตรวจร่างกาย การตรวจเลือดในห้องปฏิบัติการ (ทางชีวเคมี จำนวนเม็ดเลือดที่สมบูรณ์ สถานะการแข็งตัวของเลือด และตัวบ่งชี้มะเร็งในซีรั่ม) การทดสอบสมรรถภาพปอด และการถ่ายภาพรังสีหลายภาพ (เอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) หรือการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI)) ข้อมูลทางคลินิกของผู้ป่วยได้มาจากเวชระเบียน ได้แก่ อายุ เพศ ประวัติการสูบบุหรี่ สถานะการดื่ม ตำแหน่งของเนื้องอก ระดับความแตกต่าง เส้นผ่าศูนย์กลางสูงสุดของเนื้องอก การแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง ระยะ TNM และประวัติการรักษาด้วยเคมีบำบัดเสริมและรังสีรักษา ระยะ TNM ได้รับการประเมินตามคู่มือการแสดงระยะของ American Joint Committee on Cancer (AJCC) (ฉบับที่ 7) [21 ]. ผู้ป่วยได้รับการบำบัดด้วยคลื่นวิทยุ/เคมีบำบัดแบบเสริมหลังการผ่าตัดตามระยะ TNM และสถานะทางเศรษฐกิจของครอบครัว ลักษณะทางห้องปฏิบัติการ ได้แก่ ฮีโมโกลบิน (Hb) ปริมาตรมวลกล้ามเนื้อเฉลี่ย (MCV) ความเข้มข้นเฉลี่ยของเม็ดเลือดแดงในเม็ดเลือดแดง (MCHC) ความกว้างการกระจายตัวของเม็ดเลือดแดง (RDW) ปริมาตรเกล็ดเลือดเฉลี่ย (MPV) จำนวนเกล็ดเลือด (PLT) ค่า D-dimer , และ CA19-9 ถูกดำเนินการภายใน 5 วันก่อนการผ่าตัด ติดตามผลครั้งสุดท้ายเมื่อวันที่ 9 กรกฎาคม 2015 การศึกษานี้ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมทางการแพทย์ของสถาบันมะเร็งและโรงพยาบาล CAMS
การวิเคราะห์ทางสถิติ
การรอดชีวิตโดยรวม (OS) กำหนดไว้ดังนี้ เวลาตั้งแต่การผ่าตัดจนถึงเวลาที่ผู้ป่วยเสียชีวิตด้วยสาเหตุใดๆ หรือวันที่ติดตามผลครั้งสุดท้ายเมื่อทราบว่าผู้ป่วยยังมีชีวิตอยู่ การอยู่รอดโดยปราศจากโรค (DFS) คำนวณจากวันที่ดำเนินการจนถึงการกลับเป็นซ้ำของเนื้องอกครั้งแรก อัตราส่วนนิวโทรฟิล-ลิมโฟไซต์ (NLR)/อัตราส่วนเกล็ดเลือด-ลิมโฟไซต์ (PLR) ตามลำดับ ถูกกำหนดเป็นจำนวนนิวโทรฟิล/ลิมโฟไซต์สัมบูรณ์หารด้วยจำนวนลิมโฟไซต์สัมบูรณ์ ตัวแปรตามหมวดหมู่แสดงเป็นความถี่ (ร้อยละ) ในขณะที่ตัวแปรต่อเนื่องแสดงเป็นค่าเฉลี่ย ± ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน Unpaired tหรือχ 2การทดสอบใช้เพื่อเปรียบเทียบว่าความแตกต่างทางสถิติระหว่างกลุ่มมีนัยสำคัญหรือไม่ ค่าจุดตัดที่เหมาะสมที่สุดของตัวแปรต่อเนื่องทั้งหมดถูกกำหนดโดยเส้นโค้งลักษณะการทำงานของเครื่องรับ (ROC) เราใช้การวิเคราะห์ตัวแปรเดียวเพื่อจำกัดรายการปัจจัยการพยากรณ์ที่เป็นไปได้ให้แคบลง ตัวแปรที่ มีค่า P < 0.1 ในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวถูกนำเข้ามาในแบบจำลองความเป็นอันตรายตามสัดส่วน Cox หลายตัวแปรเพื่อกำหนดความเป็นอิสระ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ค่าจุดตัดของ PLT และ MPV คือ 212 (×10 9 L −1 ) และ 10.6 (fL) ตามลำดับ คะแนน COP-MPV คำนวณจากลักษณะเกล็ดเลือดทั้งสองนี้ ผู้ป่วยที่มีเกล็ดเลือดสูงทั้งคู่ (≥212 × 10 9 L −1) ระดับและระดับเกล็ดเลือดเฉลี่ยที่สูงกว่า (≥10.6 fL) ถูกจัดกลุ่มด้วยคะแนน 2 และผู้ป่วยที่มีหนึ่งหรือไม่มีเลยถูกจัดกลุ่มด้วยคะแนน 1 และ 0 ตามลำดับ ใช้เส้นโค้ง Kaplan-Meier และการทดสอบระดับบันทึกเพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของการอยู่รอดระหว่างกลุ่ม การวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดดำเนินการโดยซอฟต์แวร์ SPSS 21.0 (IBM Corporation, Somers, NY, USA) P <0.05 ถือว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ
ไปที่:
ผลลัพธ์
มีผู้ป่วยทั้งหมด 468 คนเข้าร่วมในการศึกษานี้ เป็นชาย 376 คน และหญิง 92 คน อายุเฉลี่ยของผู้ป่วยทั้งหมดคือ 59.5 ± 9.0 ปี (อายุเฉลี่ย 60 ปี ช่วง 36 ถึง 81) ระยะเวลาติดตามผลเฉลี่ยคือ 49.1 ± 32.6 เดือน (ช่วง 3.2 ถึง 114.5 เดือน) ผู้ป่วยสองร้อยเจ็ดสิบ (57.7 %) เสียชีวิตระหว่างช่วงสังเกต อัตราการรอดชีวิตโดยรวม 5 ปีคือ 45.0 % สำหรับทั้งกลุ่ม การกระจายของระยะ TNM คือระยะที่ 1, 46 (9.8 %); ด่าน II, 199 (42.6 %); และด่าน III, 223 (47.6 %) ค่าเฉลี่ย PLT และ MPV คือ 218 ± 65 × 10 9 L −1 (ช่วง 52 ถึง 611) และ 10.6 ± 1.1 fL (ช่วง 7.1 ถึง 14.4) ตามลำดับ ระดับค่าเฉลี่ย (SD, ช่วง) ของตัวแปรหรืออัตราส่วนในห้องปฏิบัติการที่เลือกอื่นๆ มีดังนี้: Hb, 145 gL −1(15, 65 ถึง 194); MCV, 94.4 fL (5.1, 76.7 ถึง 114.4); MCHC, 342 gL −1 (11, 311 ถึง 378); RDW, 12.8 % (0.8, 10.4 ถึง 16.5); D-dimer, 155 μg L −1 (129, 18 ถึง 1522); CA19-9, 11.63 U mL −1 (13.83, 0.35 ถึง 145.30); NLR, 1.98 (1.02, 0.53 ถึง 11.00 น.); และ PLR, 109.66 (40.20, 32.79 ถึง 418.52)
ความสัมพันธ์ระหว่าง COP-MPV กับลักษณะทางคลินิกของผู้ป่วย ESCC แสดงไว้ในตาราง...ตารางที่ 1.1. ดัชนีส่วนใหญ่ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสามกลุ่ม ยกเว้นเพศ ( P = 0.004) ประวัติการสูบบุหรี่ ( P = 0.034) ตำแหน่งเนื้องอก ( P < 0.001) และระยะเวลารอดชีวิต ( P < 0.001)
ตารางที่ 1
ลักษณะทางคลินิกระหว่างกลุ่ม COP-MPV ที่แตกต่างกัน
ตัวแปร COP-MPV = 0 n (%) COP-MPV = 1 n (%) COP-MPV = 2 n (%) ค่าพี
อายุ (ปี) 0.299
<60 35 (41.2) 160 (50.6) 32 (47.8)
≥60 50 (58.8) 156 (49.4) 35 (52.2)
เพศ 0.004
หญิง 20 (23.5) 50 (15.8) 22 (32.8)
ชาย 65 (76.5) 266 (84.2) 45 (67.2)
สูบบุหรี่ 0.034
เคย 57 (67.1) 163 (51.6) 39 (58.2)
ไม่เคย 28 (32.9) 153 (48.4) 28 (41.8)
การดื่ม 0.157
ใช่ 36 (42.4) 114 (36.1) 32 (47.8)
เลขที่ 49 (57.6) 202 (63.9) 35 (52.2)
ตำแหน่งเนื้องอก <0.001
ด้านบน 16 (18.8) 187 (59.2) 13 (19.4)
กลาง+ล่าง 69 (81.2) 129 (40.8) 54 (80.6)
ความแตกต่าง 0.916
สูง 20 (23.5) 84 (26.6) 17 (25.4)
ปานกลาง 41 (48.2) 157 (49.7) 32 (47.8)
ยากจน 24 (28.2) 75 (23.7) 18 (26.9)
เส้นผ่านศูนย์กลางของเนื้องอกสูงสุด (ซม.) 0.930
≥7.0 18 (21.2) 73 (23.1) 15 (22.4)
<7.0 67 (78.8) 243 (76.9) 52 (77.6)
ไม่มีการแพร่กระจาย 0.508
ใช่ 37 (43.5) 160 (50.6) 33 (49.3)
เลขที่ 48 (56.5) 156 (49.4) 34 (50.7)
เวที TNM 0.096
ฉัน 14 (16.5) 28 (8.9) 4 (6.0)
ครั้งที่สอง 39 (45.9) 133 (42.1) 27 (40.3)
สาม 32 (37.6) 155 (49.1) 36 (53.7)
วิทยุเสริม / เคมีบำบัด 0.484
ใช่ 42 (49.4) 160 (50.6) 39 (58.2)
เลขที่ 43 (50.6) 156 (49.4) 28 (41.8)
ระยะเวลารอดชีวิต (ม.) 59.7 ± 30.2 48.7 ± 33.3 37.9 ± 28.1 <0.001
เปิดในหน้าต่างแยกต่างหาก
โต๊ะ...ตารางที่ 22แสดงการกระจายของตัวแปรทางห้องปฏิบัติการหลายตัวใน 3 กลุ่มแบ่งตาม COP-MPV MPV ( P < 0.001), PLT ( P < 0.001), D-dimer ( P = 0.007) และ PLR ( P = 0.004) แสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ
ตารางที่ 2
ลักษณะทางห้องปฏิบัติการระหว่างกลุ่ม COP-MPV ต่างๆ
ตัวแปร COP-MPV = 0 ( n = 75) COP-MPV = 1 ( n = 316) COP-MPV = 2 ( n = 67) ค่าพี
Hb (gL −1 ) 144.0 ± 16.3 145.2 ± 14.7 144.1 ± 14.7 0.728
MCV (fL) 94.3 ± 5.2 94.6 ± 5.2 93.3 ± 4.6 0.149
MCHC (gL −1 ) 343.1 ± 10.1 342.8 ± 11.3 339.4 ± 11.5 0.064
RDW (%) 12.7 ± 0.8 12.8 ± 0.7 12.9 ± 0.7 0.203
เอ็มพีวี (fL) 9.8 ± 0.6 10.6 ± 1.1 11.3 ± 0.5 <0.001
PLT (×10 9 ล−1 ) 174.6 ± 28.2 221.9 ± 70.3 254.4 ± 32.9 <0.001
D-dimer (μg L −1 ) 186.3 ± 201.4 142.0 ± 99.1 175.9 ± 129.6 0.007
CA19-9 (U mL −1 ) 10.7 ± 6.9 12.2 ± 16.2 10.2 ± 6.2 0.916
เอ็นแอลอาร์ 1.9 ± 1.0 2.0 ± 1.0 1.9 ± 1.4 0.517
พีแอลอาร์ 97.0 ± 30.0 111.7 ± 43.4 116.3 ± 32.4 0.004
เปิดในหน้าต่างแยกต่างหาก
ต่อไปเราแยกกลุ่มออกเป็นกลุ่มต่างๆ โดยค่าคัตออฟของตัวแปรทางคลินิก ทำการวิเคราะห์การอยู่รอดของ OS และ DFS โดยสัมพันธ์กับทุกตัวแปรที่เลือก ในการวิเคราะห์แบบไม่แปรผัน อายุ (≥60/<60) (อัตราส่วนความเป็นอันตราย (HR) 1.537, 95 % ช่วงความเชื่อมั่น (CI) 1.206 ถึง 1.959, P = 0.001), การแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง (มี/ไม่มี) (HR 2.134, 95 % CI 1.671 ถึง 2.726, P < 0.001), ระยะ TNM (I + II/III) (HR 0.434, 95 % CI 0.340 ถึง 0.554, P < 0.001), การบำบัดแบบเสริม (ใช่/ไม่ใช่) (HR 1.749, 95 % CI 1.370 ถึง 1.224, P < 0.001), การสูบบุหรี่ (เคย/ไม่เคยเลย) (HR 1.297, 95 % CI 1.021 ถึง 1.647, P = 0.033), เส้นผ่านศูนย์กลางของเนื้องอกสูงสุด (≥7.0/<7.0 ซม.) (HR 1.580, 95 % CI 1.206 ถึง 2.070 น = 0.001), RDW (≥12.2/<12.2 %) (HR 1.505, 95 % CI 1.068 ถึง 2.122, P = 0.020), MPV (≥10.6/<10.6 fL) (HR 1.354, 95 % CI 1.066 ถึง 1.720, P = 0.013), PLT (≥212/<212 × 10 9 L −1 ) (HR 1.332, 95 % CI 1.048 ถึง 1.692, P = 0.019), CA19-9 (≥4.79/<4.79 U mL −1 ) (HR 1.561, 95 % CI 1.148 ถึง 2.123, P = 0.005), NLR (≥2.50/<2.50) (HR 1.417, 95 % CI 1.058 ถึง 1.899, P = 0.019), PLR (≥117.07/<117.07) (HR 1.288, 95 % CI 1.003 ถึง 1.653, P = 0.047) และ COP-MPV (HR 0.394, 95 % CI 0.254 ถึง 0.611, P < 0.001) เชื่อมโยงกับ OS (ตาราง...(ตารางที่ 3).3). ผลลัพธ์ที่คล้ายกันถูกเปิดเผยในความสัมพันธ์ของปัจจัยเหล่านี้กับ DFS (ตารางที่...(ตารางที่ 3).3). การวิเคราะห์หลายตัวแปรแสดงให้เห็นว่าอายุ (HR 1.595, 95 % CI 1.236 ถึง 2.059, P < 0.001), การแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง (HR 1.869, 95 % CI 1.421 ถึง 2.458, P < 0.001), การบำบัดเสริม (HR 1.327, 95 % CI 1.006 ถึง 1.751, P = 0.045), เส้นผ่านศูนย์กลางเนื้องอกสูงสุด (HR 1.365, 95 % CI 1.019 ถึง 1.828, P = 0.037), CA19-9 (HR 1.740, 95 % CI 1.270 ถึง 2.385, P < 0.001) และ COP-MPV (HR 0.378, 95 % CI 1.270 ถึง 2.385, P < 0.001) เป็นปัจจัยพยากรณ์อิสระของผู้ป่วย ESCC (ตาราง...(ตารางที่44).
ตารางที่ 3
การวิเคราะห์แบบไม่แปรผันของการรอดชีวิตโดยรวมและการรอดชีวิตโดยปราศจากโรคสำหรับผู้ป่วย ESCC ทุกราย
ตัวแปร ค่าพี ทรัพยากรบุคคล OS (95 % CI) ค่าพี DFS HR (95 % CI)
อายุ (≥60 vs <60) 0.001 1.537 0.002 1.459
(1.206 ถึง 1.959) (1.145 ถึง 1.860)
เพศ (ชายกับหญิง) 0.591 1.088 0.496 1.113
0.800 ถึง 1.479 0.818 ถึง 1.513
ตำแหน่งเนื้องอก (บน vs กลาง + ล่าง) 0.444 1.143 0.388 1.163
(0.811 ถึง 1.611) (0.825 ถึง 1.639)
ความแตกต่าง (สูง ปานกลาง และยากจน) 0.910 1.019 0.952 1.010
(0.738 ถึง 1.407) (0.732 ถึง 1.395)
Nการแพร่กระจาย (การมีอยู่และการไม่มี) <0.001 2.134 <0.001 2.116
(1.671 ถึง 2.726) (1.657 ถึง 2.702)
เวที TNM (I + II เทียบกับ III) <0.001 0.434 <0.001 0.433
(0.340 ถึง 0.554) (0.339 ถึง 0.553)
วิทยุเสริม/เคมีบำบัด (ใช่ vs ไม่ใช่) <0.001 1.749 <0.001 1.846
(1.370 ถึง 2.234) (1.445 ถึง 2.358)
สูบบุหรี่ (เคย vs ไม่เคย) 0.033 1.297 0.025 1.313
(1.021 ถึง 1.647) (1.034 ถึง 1.667)
การดื่ม (ใช่กับไม่ใช่) 0.576 1.073 0.601 1.068
(0.839 ถึง 1.372) (0.835 ถึง 1.366)
เส้นผ่านศูนย์กลางเนื้องอกสูงสุด (≥7.0 vs <7.0 ซม.) 0.001 1.580 0.001 1.599
(1.206 ถึง 2.070) (1.220 ถึง 2.095)
Hb (≥135 vs <135 gL −1 ) 0.228 0.847 0.251 0.854
(0.647 ถึง 1.109) (0.652 ถึง 1.118)
MCV (≥98.7 เทียบกับ <98.7 fL) 0.070 1.329 0.071 1.327
(0.977 ถึง 1.808) (0.976 ถึง 1.806)
MCHC (≥344 vs <344 gL −1 ) 0.755 1.039 0.660 1.055
(0.817 ถึง 1.321) (0.830 ถึง 1.342)
RDW (≥12.2 เทียบกับ <12.2 %) 0.020 1.505 0.027 1.474
(1.068 ถึง 2.122) (1.046 ถึง 2.077)
MPV (≥10.6 vs <10.6 fL) 0.013 1.354 0.015 1.347
(1.066 ถึง 1.720) (1.060 ถึง 1.710)
PLT (≥212 vs <212 × 10 9 L −1 ) 0.019 1.332 0.003 1.431
(1.048 ถึง 1.692) (1.127 ถึง 1.819)
D-dimer (≥207 vs <207 μg L −1 ) 0.164 1.215 0.231 1.182
(0.924 ถึง 1.597) (0.899 ถึง 1.554)
CA19-9 (≥4.79 vs <4.79 U mL −1 ) 0.005 1.561 0.005 1.559
(1.148 ถึง 2.123) (1.147 ถึง 2.120)
NLR (≥2.50 เทียบกับ <2.50) 0.019 1.417 0.024 1.400
(1.058 ถึง 1.899) (1.045 ถึง 1.875)
PLR (≥117.07 เทียบกับ <117.07) 0.047 1.288 0.039 1.301
(1.003 ถึง 1.653) (1.014 ถึง 1.670)
COP-MPV (0, 1 และ 2) <0.001 0.394 (0–2) <0.001 0.350 (0–2)
(0.254 ถึง 0.611) (0.226 ถึง 0.543)
0.691 (1–2) 0.630 (1–2)
(0.504 ถึง 0.948) (0.459 ถึง 0.863)
เปิดในหน้าต่างแยกต่างหาก
ตารางที่ 4
การวิเคราะห์หลายตัวแปรของการรอดชีวิตโดยรวมและการรอดชีวิตโดยปราศจากโรคสำหรับผู้ป่วย ESCC ทั้งหมด
ตัวแปร ค่าพี ทรัพยากรบุคคล OS (95 % CI) ค่าพี DFS HR (95 % CI)
อายุ (≥60 vs <60) <0.001 1.595 0.002 1.498
(1.236 ถึง 2.059) (1.162 ถึง 1.930)
Nการแพร่กระจาย (ใช่ vs ไม่ใช่) <0.001 1.869 <0.001 1.816
(1.421 ถึง 2.458) (1.381 ถึง 2.389)
วิทยุเสริม/เคมีบำบัด (ใช่ vs ไม่ใช่) 0.045 1.327 0.015 1.411
(1.006 ถึง 1.751) (1.070 ถึง 1.860)
สูบบุหรี่ (เคย vs ไม่เคย) 0.622 1.066 0.611 1.068
(0.827 ถึง 1.374) (0.830 ถึง 1.373)
เส้นผ่านศูนย์กลางเนื้องอกสูงสุด (≥7.0 vs <7.0 ซม.) 0.037 1.365 0.046 1.348
(1.019 ถึง 1.828) (1.006 ถึง 1.806)
MCV (≥98.7 เทียบกับ <98.7 fL) 0.095 1.310 0.092 1.311
(0.954 ถึง 1.798) (0.957 ถึง 1.796)
RDW (≥12.2 เทียบกับ <12.2 %) 0.095 1.356 0.101 1.349
(0.948 ถึง 1.940) (0.943 ถึง 1.929)
CA19-9 (≥4.79 vs <4.79 U mL −1 ) 0.001 1.740 0.001 1.722
(1.270 ถึง 2.385) (1.258 ถึง 2.358)
เอ็นแอลอาร์ 0.124 1.283 0.180 1.245
(0.934 ถึง 1.763) (0.904 ถึง 1.714)
พีแอลอาร์ 0.187 1.203 0.172 1.210
(0.915 ถึง 1.582) (0.920 ถึง 1.591)
COP-MPV (0, 1 และ 2) <0.001 0.378 (0–2) <0.001 0.341 (0–2)
(0.241 ถึง 0.593) (0.218 ถึง 0.534)
0.677 (1–2) 0.620 (1–2)
(0.490 ถึง 0.535) (0.449 ถึง 0.856)
เปิดในหน้าต่างแยกต่างหาก
นอกจากนี้เรายังตรวจสอบค่าการพยากรณ์โรคของ COP-MPV ในกลุ่มย่อยของผู้ป่วย ESCC ในระยะเริ่มต้นและขั้นสูง อัตราส่วนความเป็นอันตรายของ OS และ DFS พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในกลุ่ม COP-MPV สามกลุ่มทั้งในระยะเริ่มต้น (OS, P = 0.025; DFS, P = 0.018) และระยะขั้นสูง (OS, P = 0.029; DFS, P = 0.002) อย่างไรก็ตาม PLT หรือ MPV เพียงอย่างเดียวไม่ได้แสดงฟังก์ชันการทำนายเมื่อรวมกัน (MPV สำหรับช่วงเริ่มต้น, P = 0.334 (รูปที่ 2a); MPV สำหรับขั้นสูงP = 0.085 (รูปที่ 2b); และ PLT สำหรับขั้นสูงP = 0.254 (รูปที่ 3ข)) (โต๊ะ...(ตารางที่55).
ตารางที่ 5
การวิเคราะห์ตัวแปรเดียวของการรอดชีวิตโดยรวมและการรอดชีวิตโดยปราศจากโรคสำหรับผู้ป่วยระยะเริ่มต้น (TNM I และ II) และผู้ป่วยระยะลุกลามในพื้นที่ (TNM III)
ตัวแปร เวที TNM ค่าพี ทรัพยากรบุคคล OS (95 % CI) ค่าพี DFS HR (95 % CI)
MPV (≥10.6 vs <10.6 fL) ฉันและครั้งที่สอง 0.334 1.203 0.349 1.196
(0.827 ถึง 1.752) (0.822 ถึง 1.742)
สาม 0.085 1.317 0.098 1.303
(0.963 ถึง 1.801) (0.952 ถึง 1.782)
PLT (≥212 vs <212 × 10 9 L −1 ) ฉันและครั้งที่สอง 0.024 1.545 0.014 1.602
(1.059 ถึง 2.254) (1.099 ถึง 2.337)
สาม 0.254 1.198 0.050 1.365
(0.878 ถึง 1.634) (1.000 ถึง 1.862)
COP-MPV (0, 1 และ 2) ฉันและครั้งที่สอง 0.025 0.400 (0–2) 0.018 0.385 (0–2)
(0.204 ถึง 0.786) (0.196 ถึง 0.756)
0.732 (1–2) 0.727 (1–2)
(0.438 ถึง 1.225) (0.435 ถึง 1.215)
สาม 0.029 0.465 (0–2) 0.002 0.371 (0–2)
(0.259 ถึง 0.833) (0.207 ถึง 0.665)
0.671 (1–2) 0.554 (1–2)
(0.450 ถึง 1.001) (0.371 ถึง 0.829)
เปิดในหน้าต่างแยกต่างหาก
ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพ ภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ 13277_2015_4774_Fig2_HTML.jpg
รูปที่ 2
เส้นโค้ง Kaplan-Meier ของการรอดชีวิตโดยรวมสำหรับผู้ป่วยระยะ I และ II ( n = 245) โดย หมวดหมู่ MPV , b PLT และc COP-MPV ค่า Pถูกกำหนดโดยการทดสอบล็อกอันดับ หมวดหมู่ COP-MPV แสดงพลังการทำนายที่ดีที่สุด
ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพ ภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ 13277_2015_4774_Fig3_HTML.jpg
รูปที่ 3
เส้นโค้ง Kaplan-Meier ของการรอดชีวิตโดยรวมสำหรับผู้ป่วยระยะที่ 3 ( n = 223) โดย หมวดหมู่ MPV , b PLT และc COP-MPV ค่า Pถูกกำหนดโดยการทดสอบล็อกอันดับ หมวดหมู่ COP-MPV แสดงพลังการทำนายที่ดีที่สุด
โดยการวิเคราะห์ของ Kaplan-Meier แสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใน OS และ DFS ในกลุ่ม COP-MPV ( P < 0.001) โดยที่กลุ่ม COP-MPV = 2 มีแนวโน้มที่จะมีการพยากรณ์โรคที่แย่กว่าอีกสองกลุ่ม (รูปที่ 1a, b). อัตราการรอดชีวิต 5 ปีของกลุ่มที่ 0, 1 และ 2 คือ 64.3, 43.1 และ 28.0 % ตามลำดับ เราแสดงผลของปัจจัยการพยากรณ์โรคที่ทราบ (การแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง) ต่อการรอดชีวิตหลังการผ่าตัดเพื่อเปรียบเทียบ (รูปที่ 1c, d). ในการวิเคราะห์กลุ่มย่อย COP-MPV แสดงค่าการทำนายทั้งในระยะเริ่มต้น (TNM ระยะ I และ II) และระยะขั้นสูง (TNM ระยะ III) ของผู้ป่วย ESCC ในกลุ่มย่อยระยะเริ่มต้น ผู้ป่วยที่มี COP-MPV = 2 มีแนวโน้มที่จะมีชีวิตสั้นลงเมื่อเทียบกับ 0 หรือ 1 กลุ่ม ( P = 0.025) (รูปที่ 2ค) โดยที่อัตราการรอดชีวิต 5 ปีของกลุ่ม 0, 1 และ 2 คือ 74.5, 55.2 และ 44.1 % ตามลำดับ ผลลัพธ์ที่คล้ายกันถูกเปิดเผยในกลุ่มขั้นสูง ( P = 0.029; 3ค) โดยที่อัตราการรอดชีวิต 5 ปีของกลุ่ม 0, 1 และ 2 คือ 46.9, 31.3 และ 16.7 % ตามลำดับ
ไฟล์ภายนอกที่เก็บรูปภาพ ภาพประกอบ ฯลฯ ชื่อวัตถุคือ 13277_2015_4774_Fig1_HTML.jpg
รูปที่ 1
เส้นโค้ง Kaplan-Meier ของการรอดชีวิตโดยรวม ( a ) และการรอดชีวิตที่ปราศจากโรค ( b ) สำหรับผู้ป่วย ESCC 468 รายตามหมวดหมู่ COP-MPV ค่า Pถูกกำหนดโดยการทดสอบล็อกอันดับ ความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการพยากรณ์โรคที่ทราบ (สถานะการแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง) และ OS/DFS แสดงไว้ใน ( c ) และ ( d ) เพื่อเปรียบเทียบ
ไปที่:
การอภิปราย
ก่อนหน้านี้มีรายงานว่าการกระตุ้นเกล็ดเลือดเป็นปรากฏการณ์ทั่วไปในโรคหัวใจและหลอดเลือด เช่น โรคหลอดเลือดสมองตีบเฉียบพลัน กล้ามเนื้อหัวใจตาย และหลอดเลือดแดงไตตีบ [ 22 , 23 ] เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการให้ความสนใจมากขึ้นเกี่ยวกับความสำคัญทางคลินิกของกระบวนการนี้ในมะเร็งหลายชนิด [ 24 , 25 ] ประเด็นหลักสองประการในการประเมินสถานะการเปิดใช้งานของเกล็ดเลือดคือ PLT และ MPV [ 12 ] นักวิจัยสังเกตเห็นว่ามะเร็งหลายชนิดเกี่ยวข้องกับการเพิ่มขึ้นของจำนวนเกล็ดเลือดในเลือด (หรือภาวะเกล็ดเลือดต่ำ) ซึ่งถูกพิจารณาว่าเกิดจากการกระตุ้นไซโตไคน์ที่ต้นน้ำ [26] หรือการสร้างเซลล์มะเร็งเอง[ 27 , 28 ]]. หลักฐานที่เกิดขึ้นใหม่บ่งชี้ว่าค่า PLT หรือ PLR ที่สูงบ่งชี้ว่าอัตราการรอดชีวิตหลังการผ่าตัดต่ำในเนื้องอกที่เป็นของแข็งหลายก้อน [ 13 , 29 – 31 ] ในทางกลับกัน MPV ยังแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่มีแนวโน้มในการแบ่งกลุ่มโรคที่ไม่เป็นอันตรายและโรคร้าย แม้ว่า MPV ที่สูงจะบ่งชี้ว่าโรคร้าย/การรอดชีวิตที่ไม่ดียังคงเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ [ 32 – 34 ] ดังนั้นจึงมีเหตุผลที่จะรวม PLT และ MPV เป็นระบบการให้คะแนน (COP-MPV) สำหรับการกระตุ้นเกล็ดเลือดเพื่อประเมินการพยากรณ์โรคของผู้ป่วยมะเร็ง
ในการศึกษานี้ เราประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางคลินิกหลายตัวแปรกับ OS/DFS และพบว่า COP-MPV มีความสามารถในการแยกแยะได้ดีที่สุดในฐานะสถานะการแพร่กระจายของต่อมน้ำเหลือง (ตาราง...(ตารางที่44และมะเดื่อ 1). NLR และ PLR ยังเป็นปัจจัยพยากรณ์ที่สำคัญในการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว แต่ไม่เป็นอิสระในการถดถอย Cox หลายตัวแปร อาจเป็นเพราะความสามารถในการแบ่งชั้นของพวกเขาถูกดูดกลืนโดยคะแนน COP-MPV ยิ่งไปกว่านั้น เราพบว่า COP-MPV มียูทิลิตี้การทำนายในกลุ่มย่อยทั้งในระยะแรกและขั้นสูงของผู้ป่วย ESCC (ตาราง...(ตารางที่55และมะเดื่อ 2คและ...และ3ค).3ค). ในความเป็นจริง PLT เป็นที่นิยมมากกว่าในการแบ่งช่วงระยะเวลารอดชีวิตสำหรับผู้ป่วย ESCC ระยะเริ่มต้น ( P = 0.024; 2b) ในขณะที่ MPV สำหรับขั้นสูงนั้นไม่มีนัยสำคัญ ( P = 0.085; รูปที่ 3ข). การรวมกันของ PLT และ MPV มีประสิทธิภาพในทั้งสองกลุ่มย่อย เนื่องจากดูเหมือนว่าจะรวบรวมข้อดีของดัชนีทั้งสองที่ใช้วัดการกระตุ้นเกล็ดเลือด
ประวัติการตรวจ MPV ในฐานะตัวบ่งชี้การพยากรณ์โรคของเนื้องอกมีไม่นาน แต่หลักฐานเพิ่มขึ้น [ 32 , 35 – 37 ] ตัวอย่างเช่น Aksoy และเพื่อนร่วมงานได้แสดงให้เห็นว่าก้อนเนื้องอกที่มีการแพร่กระจายของไขกระดูกมีแนวโน้มที่จะมี MPV ต่ำ [ 32 ]; กลุ่มชาวเกาหลีเปิดเผยว่า MPV สูงแบ่งชั้นมะเร็งตับเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุมปกติ [ 35 ] พบระดับ MPV สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในมะเร็งเยื่อบุโพรงมดลูกขั้นสูงเมื่อเทียบกับผู้ป่วยระยะเริ่มต้นหรือกลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดี [ 36]. อย่างไรก็ตาม ความสัมพันธ์ของค่า MPV กับการรอดชีวิตโดยรวมไม่สอดคล้องกันในการศึกษาต่างๆ ในมะเร็งปอดที่ไม่ใช่เซลล์ขนาดเล็ก (NSCLC) กลุ่มชาวญี่ปุ่น 2 กลุ่มประกาศว่าระดับ MPV ที่ต่ำนั้นสัมพันธ์กับการรอดชีวิตที่ไม่เอื้ออำนวย [ 34 , 37 ] คำอธิบายของพวกเขาคือผลิตภัณฑ์สำหรับ PLT × MPV นั้นค่อนข้างคงที่ ในทางกลับกัน งานวิจัยจำนวนมหาศาลได้พิสูจน์ว่าระดับ PLT ที่สูงทำนายการรอดชีวิตหลังการผ่าตัดที่สั้น [ 13 – 16 ] ดังนั้นจึงมีเหตุผลที่ระดับ MPV ต่ำ (=ระดับ PLT สูง) คล้ายกับสถานะการอักเสบที่ทำงานอยู่ ซึ่งอาจทำให้การพยากรณ์โรคไม่ดี อย่างไรก็ตาม หลักฐานความสัมพันธ์ของ MPV สูงกับมะเร็งระยะลุกลาม (หรือภาวะลิ่มเลือดอุดตันคล้ายโรคที่ไม่เอื้ออำนวย) ก็ปรากฏขึ้นเช่นกัน เช่น มะเร็งลำไส้ [38 ], เนื้องอกในเลือด [ 39 ] , มะเร็งไต [ 40 ] , มะเร็งเซลล์ตับ [ 18 , 35 ] , มะเร็งกระเพาะอาหาร [ 20 ] และมะเร็งเยื่อบุโพรงมดลูก [ 36 ] กลไกพื้นฐานก็ตรงไปตรงมาเช่นกัน กระบวนการกระตุ้นเกล็ดเลือดซึ่งกระตุ้นโดยปัจจัยการอักเสบ เช่น อินเตอร์ลิวคิน-6 มีแนวโน้มที่จะสร้างเกล็ดเลือดที่มีลักษณะทั้งสองแบบ ใหญ่และยักษ์ ไม่ใช่แค่แบบเดียว ดังนั้นเราจึงสามารถคาดหวังได้ว่าทั้งจำนวนเกล็ดเลือดและปริมาตรจะเพิ่มขึ้นในโรคที่ไม่เอื้ออำนวยเมื่อเทียบกับโรคที่ไม่เป็นอันตราย การศึกษาของเราใน ESCC สนับสนุนอย่างหลัง
อุปสรรคที่ชัดเจนในการใช้ดัชนีเลือดโดยตรงเหล่านี้ (เช่น PLT หรือ MPV) คือการกำหนดค่าที่ตัดออก ในการศึกษาของเรา ผู้ป่วย 41 ราย (8.8 %) มีภาวะเกล็ดเลือดต่ำ (PLT > 300 × 10 9 L −1 ) และ 9 ราย (1.9 %) มี MPV สูงผิดปกติ (> 13.0 fL) ซึ่งแทบจะไม่มีนัยสำคัญทางสถิติต่อการรอดชีวิตโดยรวม . อย่างไรก็ตาม การศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับศักยภาพในการพยากรณ์โรคของตัวบ่งชี้เหล่านี้พบว่าการรอดชีวิตที่ไม่ดีนั้นมีแนวโน้มที่จะเกี่ยวข้องกับแนวโน้มที่สูงขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องมีค่าผิดปกติ (เช่น thrombocytosis หรือ MPV สูง) [ 29 , 41]. ที่จริงแล้ว ดัชนีทางอ้อมเช่น PLR หรือ NLR ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลาย ส่วนหนึ่งเป็นเพราะค่าจุดตัดสำหรับดัชนีทางอ้อมเหล่านี้ไม่ซ้ำกัน ดังนั้นค่าจุดตัดของเราสำหรับ PLT และ MPV ตามเส้นโค้ง ROC แม้ว่าจะไม่ใช่เส้นแบ่งปกติ-ผิดปกติ แต่ก็มีความเป็นไปได้ |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4990601/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
ข้อใดคือ models for nonzoonotic malaria identified evidence for clear indigenous human-mosquito-human transmission chains
|
2. 17% of P. falciparum cases and 21% of P. vivax cases with estimated RC values greater than 1 from 2012 to 2020. |
|
models for nonzoonotic malaria identified evidence for clear indigenous human-mosquito-human transmission chains
มีการ 17% Of P. Falciparum Cases And 21% Of P. Vivax Cases With Estimated RC Values Greater Than 1 From 2012 To 2020. |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.googleadservices.com/pagead/aclk?sa=L&ai=DChcSEwieocqJl9L_AhW5w0wCHbXfCagYABAAGgJ0bQ&ohost=www.google.com&cid=CAESa-D2jXrzVO1XJtF800NNYzOj6L1kfZWusju0knnIpxpQ-yWzDR1IZT9bSmjHkJOPRcmKT4VmVDFVacAK7u2sza0AILX2lBG8g7ehCcocCwESPEstZqlJUGwqt20aD_3MYzLGKn6fPbaRO7bd&sig=AOD64_1b-_xvkYdtcYLdFj9z-LsL5cG14g&q&adurl&ved=2ahUKEwjt-MOJl9L_AhVfqFYBHfsaBFEQ0Qx6BAgGEAE |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ข้อใดคือ a three-way interaction among species, sulcus, and hemisphere (F(7, 1497) = 2.43, p = 0.01, η2 = 0.01) showed that the mcgs was deeper in chimpanzees in the left hemisphere (p = 0.04), but comparably deep in the right hemisphere (p = 0.35; Fig. 7a) compared to humans.
|
3. (F(7, 1497) = 2.43, p = 0.01, η2 = 0.01) |
|
จากโจทย์จะได้(F(7, 1497) = 2.43, P = 0.01, Η2 = 0.01)
เพื่อตอบคำถามหลักเหล่านี้ เราได้ตรวจสอบ PMC ของมนุษย์วัยหนุ่มสาว 72 คน [จาก Human Connectome Project (HCP; http://www.humanconnectomeproject.org/ )] และชิมแปนซี 60 ตัว [จาก National Chimpanzee Brain Resource ( https //www.chimpanzeebrain.org/ )]. ผู้เข้าร่วมเหล่านี้ถูกใช้ในงานก่อนหน้าเพื่อประเมินความสำคัญทางกายวิภาค การทำงาน และวิวัฒนาการของจุดสังเกตไตรภาคีใหม่ใน PCC, inframarginal sulcus (ifrms 24) แต่ PMC sulci ที่เหลือไม่ได้รับการพิจารณาในการวิเคราะห์ข้ามสายพันธุ์ก่อนหน้านี้ จนถึงการศึกษาในปัจจุบัน.
ในการพิจารณาอย่างกว้างๆ ว่า PMC เป็น sulcal เทียบกับ gyral ในแต่ละสปีชีส์มากน้อยเพียงใด เราได้คำนวณจำนวนภูมิภาคที่สอดคล้องกับการแบ่งส่วนอัตโนมัติของ PMC ใน FreeSurfer (v6.0.0; surfer.nmr.mgh.harvard.edu ) 66ฝังอยู่ใน sulci (เช่น เปอร์เซ็นต์ของจุดยอดที่มีค่ามากกว่าศูนย์ในไฟล์ .sulc 67 ) ผ่านค่าสัมประสิทธิ์ลูกเต๋า (รูปที่ 1a; วัสดุและวิธีการ). การจำลองงานชันสูตรศพก่อนหน้า4 , 27 , 68 PMC ของมนุษย์ส่วนใหญ่ถูกฝังอยู่ใน sulci (ค่าเฉลี่ย ±std = 73.9 ± 1.97%) PMC ของลิงชิมแปนซีค่อนข้างน้อย (mean±std = 67.4 ± 3.69%; รูปที่ 1b). แบบจำลองเอฟเฟกต์เชิงเส้นผสม (LME) พร้อมปัจจัยของสายพันธุ์และซีกโลก (ควบคุมความแตกต่างของขนาดสมอง) ยืนยันความแตกต่างอย่างมากระหว่างสายพันธุ์ (เอฟเฟกต์หลักของสายพันธุ์: F (1, 130) = 220.57, p < .0001 , η2 = 0.63; รูปที่ 1b). ไม่มีความแตกต่างของซีกโลก ( p s > 0.24) |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10235074/ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ยีนใดเกี่ยวข้องกับ cardiovascular protection.
|
3. SGLT1 |
|
แนวทางปัจจุบันได้รับการพัฒนาเพื่อสนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์ในความพยายามที่จะลดภาระของ ASCVD ในผู้ป่วยแต่ละราย เช่นเดียวกับในระดับประชากร แนวปฏิบัติของยุโรปก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการป้องกัน CVD ในการปฏิบัติทางคลินิกได้รับการเผยแพร่ในปี 2559 การพัฒนาล่าสุดในการทำนายความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือดและผลประโยชน์ในการรักษา ตลอดจนการรักษาและเป้าหมายการรักษาแบบใหม่ จำเป็นต้องมีแนวทางใหม่ที่ทันสมัย แนวทางปัจจุบันเกี่ยวกับการป้องกัน CVD ในการปฏิบัติทางคลินิกมุ่งเน้นที่ปัจจัยเสี่ยง การจำแนกประเภทความเสี่ยง และการป้องกัน ASCVD แนวทางปัจจุบันให้คำแนะนำเกี่ยวกับการป้องกัน ASCVD เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจร่วมกันของผู้ป่วยและบุคลากรทางการแพทย์ตามลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละราย |
อ้างอิงข้อมูลจาก
https://www.escardio.org/Guidelines/Clinical-Practice-Guidelines/2021-ESC-Guidelines-on-cardiovascular-disease-prevention-in-clinical-practice |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|