|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 糖尿病自我管理影响因素及健康教育干预研究进展显示文摘糖尿病自我管理健康教育及行为干预是糖尿病治疗研究的重点之一,也是近二十年成为国内外糖尿病教育和行为干预领域研究的热点,并取得了一定的成果。现从糖尿病自我管理影响因素、健康教育现状及干预模式等方面综述国内外研究进展。 | 仲学锋 Edwin B.Fisher | 2010 | 健康教育与健康促进2010，5，2： | 16 |
| 2 | 脂质抗氧化酶Peroxiredoxin 6对急性肺损伤的抗氧化保护作用显示文摘目的 确定脂质抗氧化酶Peroxiredoxin 6(Prdx 6)对急性肺损伤的抗氧化保护作用。方法应用100%O:吸入诱导雄性小鼠,建立急性肺损伤模型,用H2O2干预诱导,建立细胞损伤模型。分别观察Prdx6基因敲除(Prdx6-/-)小鼠、Prdx6基因过度表达(TgPrdx6)小鼠、胞浆谷胱甘肽过氧化物酶(Gpxl)基因敲除(Gpxl-/-)小鼠、野生(WT)小鼠及其肺Ⅱ型上皮细胞的生存率,支气管肺泡灌洗液(BALF)中蛋白和细胞总数;WesternBlot法检测Prdx6或Gpxl蛋白表达水平;观察肺Ⅱ型上皮细胞凋亡情况;采用硫代巴比妥酸反应物法和双苯酯-1-磷酸芘荧光测定法分别检测肺组织和肺Ⅱ型上皮细胞膜质脂氧化水平。结果Prdx6-/-小鼠生存时间较WT小鼠缩短约24h,TgPrdx6小鼠的生存时间较其他组延长;在细胞损伤模型中,Prdx6对细胞生存的保护作用与H2O2干预浓度相关;高氧吸入72h后,Prdx6-/-小鼠的肺内Gpxl蛋白表达水平下调7倍;Gpxl-/-小鼠的肺内Prdx6蛋白表达水平则无明显下调。H2O2干预处理后,肺Ⅱ型上皮细胞凋亡细胞数及百分率的增加与H2O2剂量正相关,并在Prdx6-/-小鼠表现最为明显,而TgPrdx6小鼠组则呈现了持续稳定的10%的凋亡细胞数;Prdx6-/-小鼠组的肺Ⅱ型上皮细胞的细胞膜脂质氧化水平升高,约为WT小鼠2倍,为TgPrdx6组4倍;Prdx6-/-小鼠肺组织的脂质氧化水平较其他组明显增高。结论Prdx6具有重要的抗氧化性肺损伤的保护作用,特别是Prdx6抗细胞凋亡和抗细胞膜脂质氧化的功能提示了其以细胞为单位独特的保护机制。 | 王燕 陆权 Feistein S.SHELDON Ye-Shih HO Shelley A.PHELAN Micheal F.BEERSA Aron B.FISHER | 2008 | 中华儿科杂志2008，46，10： | 6 |
| 3 | 抗氧化酶Prdx6保护肺泡Ⅱ型上皮细胞抵抗过氧化氢诱导细胞凋亡的作用显示文摘目的探讨抗氧化酶Prdx6保护肺泡Ⅱ型上皮细胞(AECⅡ)抵抗过氧化氢(H2O2)诱导的细胞凋亡的作用。方法 AECⅡ分离纯化于野生小鼠(WT组)和Prdx6转基因过表达小鼠(Prdx6 TG组),并暴露在不同浓度(50~500μmol.L-1)H2O2下24 h。Nile Red染色用于鉴定AECⅡ;免疫印迹法探测Prdx6蛋白表达;应用钙黄绿素乙酰甲酯和乙啶二聚物染色法研究细胞生存率;应用膜联蛋白A(AV)和碘化丙啶(PI)染色法研究细胞凋亡情况。结果 Prdx6 TG组AECⅡPrdx6蛋白表达量是WT组的7倍,同时,H2O2可剂量相关性地诱导AECⅡPrdx6蛋白表达;AECⅡ生存率和H2O2呈剂量负相关,Prdx6 TG组细胞生存率显著高于WT组(P<0.05);AV和PI荧光染色显示细胞凋亡的程度H2O2治疗浓度呈正相关,同时,Prdx6 TG组细胞凋亡阳性率明显低于WT组(P<0.05)。结论抗氧化酶Prdx6可以保护AECⅡ抵抗H2O2诱导的细胞凋亡,是其作为抗氧化酶的主要功能之一。 | 王燕 Aron B.Fisher 宋善路 | 2012 | 实用儿科临床杂志2012，27，16： | 3 |
| 4 | Developing a code of ethics for academics显示文摘 | Celia B.Fisher | | 0，，09： | 1 |
| 5 | FOXM1 expression mediates growth suppression during terminal differentiation of HO‐1 human metastatic melanoma cells显示文摘 | Kim MaiHuynh Jae‐WonSoh RupeshDash DevanandSarkar Paul B.Fisher DongchulKang | 2010 | J. Cell. Physiol2010，，1： | 1 |
| 6 | 2型糖尿病患者直接支持和间接支持量表的研制与信效度检验显示文摘目的本研究旨在开发2型糖尿病患者直接支持和间接支持量表,用来测量糖尿病患者获得的直接支持和间接支持以及患者偏好,并评估该量表的信度和效度。方法本研究采用了2015年7月至9月进行的北京市通州区社区诊断项目的横断面调查数据进行分析,共纳入474例2型糖尿病患者。根据已有研究结果和专家建议,设计了关于从家人和朋友那里获得的直接支持和间接支持、包含11个条目的原始量表。原始量表中,5个条目(第1~5条)为间接支持,6个条目(第6~11条)为直接支持。每个条目有两个平行问题,一个用于衡量对支持的偏好(“偏好”部分),另一个用于衡量现实中获得的支持(“现实”部分)。应用探索性因子分析评估原始11条目量表的结构效度并确定最终版量表。应用验证性因子分析评估最终版量表的结构效度。使用Cronbach'sα系数评估量表的内部一致性,进而用于评估最终版量表的信度。结果通过探索性因子分析确定最终版7条目量表,共2个因子,4个条目为间接支持,3个条目为直接支持。验证性因子分析显示7条目量表模型拟合良好,结构效度较好。7条目量表以及间接支持部分条目的内部一致性良好,Cronbach'sα系数≥7.0。结论本研究显示7条目的2型糖尿病患者直接支持和间接支持量表具有较好的信度和效度。未来需要对该量表在不同环境和人群中的应用做进一步研究。 | 张旭熙 张幸 王冯斌 吴士艳 胡康 玛依努尔·于苏甫 孙昕霙 Edwin B.Fisher | 2020 | International Journal of Nursing Sciences2020，7，4： | 1 |
| 7 | 分子靶向治疗胆道恶性肿瘤:靶点的确定显示文摘胆道恶性肿瘤是少见的疾病,在美国每年大约有9 000人被诊断为此病[1],但大多数患者确诊时已是晚期。小部分患者虽然可以切除治疗,但许多患者切除后仍会复发,所以多学科的综合治疗显得尤为重要[2]。 | Sarah B.Fisher Kevin E.Fisher Shishir K.Maithel 冯铁成(编译) 李新营(编译) | 2013 | 中国普通外科杂志2013，22，8： | 1 |
| 8 | On the Non-Commutative Neutrix Product of the Distributions x+^λ and x^+μ显示文摘Let f and g be distributions and let g_n=(g*δ_n)(x),where δ_n(x)is a certain sequenceconverging to the Dirac delta function.The non-commutative neutrix product fog of f and g is definedto be the limit of the sequence{fg_n},provided its limit h exists in the sense | B.FISHER K.TA■ | 2006 | Acta Mathematica Sinica,English Series2006，22，6： | 0 |
| 9 | Application and prospect of artificial intellingence in diabetes care显示文摘Diabetes is one of the fastest-growing non-communicable diseases,becoming an important public health concern worldwide as well as in China.Currently,China has the largest population living with diabetes.Artificial intelligence(AI)is a fast-growingfield and its applications to diabetes could enable the delivery of better management services for people with diabetes.This perspective summarized the latestfindings of digital tech-nologies and AI use in the following areas of diabetes care,mainly including screening and risk predictions of diabetes and diabetic complications,precise monitoring and inter-vention combined with new technologies,and mobile health application in self-management support for people with diabetes.Challenges to promote further use of AI in diabetes care included data standardization and integra-tion,performance of AI-based medical devices,motivation of patients,and sensitivity to privacy.In summary,although the AI applications in clinical practice is still at an early stage,we are moving toward a new paradigm for diabetes care with the rapid development and emerging application of AI. | Weiping Jia Edwin B.Fisher | 2023 | Medical Review2023，3，1： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员