DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. “24节气”气温的特征 3.1. 气温的变化 按照24个节气顺序，把曲江24个节气的平均气温绘成曲线图(图1)。由图1可见，24个节气平均气温呈准正态分布的单峰型特点。从线性倾向趋势看，从立春到大寒呈下降趋势，下降速率为0.14℃/节气。从立春到大寒的平均气温为20.4℃。 3.2. 节气气温中的极值 大暑和立秋是全年最热的节气，节气平均气温分别为29.0℃、29.1℃。大暑最热年份是2003年，平均气温为32℃；最凉年份为1994年，平均气温为25.7℃。立秋最热年份是2017年，平均气温为31.6℃；最凉年份为2002年，平均气温为25.5℃。 大寒是全年最冷的节气，节气平均气温为9.8℃。大寒最冷年份是1998年，平均气温为3℃；最暖年份为2010年，平均气温为19.9℃。 图1. 1990到2019年曲江24个节气平均气温曲线图 3.3. 各个节气中相邻节气的平均气温变量 分析24个节气中相邻节气平均气温变量(即气温的节气变量)可见(图2)，其气候特征既有升降之别，又有大小之异。相邻节气的平均气温变量曲线是单峰单谷型，从立春到大寒相邻节气的平均气温变量呈下降趋势，下降速率为0.22℃/节气。峰值出现在谷雨、春分节气，气温的节气变量分别高达3.3℃、2.8℃，是气温上升最快和次快的节气；谷值出现在小雪和大雪节气，气温的节气变量分别为−3.6℃、−3.4℃，是一年中气温下降最显著和次显著的节气。 图2. 1990到2019年曲江24个节气相邻节气平均气温变量曲线图 3.4. 24节气的平均气温年际变化趋势 选取立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气和惊蛰、清明、小满、芒种作为4个物候节气进行平均气温的年际变化趋势分析。 图3给出了立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气平均气温的年际变化趋势。可以看出，立春和立秋平均气温呈上升趋势，上升速率为0.09℃/a和0.01℃/a；立夏和立冬平均气温呈下降趋势，下降速率为0.06℃/a和0.05/a。立春平均气温为10.6℃，最大值为20.4℃，出现在2013年，最小值为4.4℃，出现在2004年；立夏平均气温为23.5℃，最大值为27.9℃，出现在2002年，最小值为17.4℃，出现在2014年；立秋平均气温为29.1℃，最大值为31.6℃，出现在2017年，最小值为25.5℃，出现在2002年；立冬平均气温为19.6℃，最大值为26℃，出现在2005年，最小值为15.3℃，出现在2012、2014年。 图4给出了惊蛰、清明、小满、芒种4个物候节气平均气温的年际变化趋势。可以看出，惊蛰和清明平均气温呈上升趋势，上升速率为0.01℃/a和0.14℃/a；小满和芒种平均气温呈下降趋势，下降速率为0.04℃/a和0.05/a。惊蛰平均气温为14.1℃，最大值为22.7℃，出现在1999年，最小值为6.5℃，出现在2003年；清明平均气温为19.1℃，最大值为27.2℃，出现在2015年，最小值为10℃，出现在2007年；小满平均气温为25℃，最大值为29.6℃，出现在2018年，最小值为19.1℃，出现在1992年；芒种平均气温为26.7℃，最大值为30.5℃，出现在1999年，最小值为23.1℃，出现在2003年。 图3. 1990到2019年曲江立春、立夏、立秋、立冬节气平均气温年际变化曲线图 图4. 1990到2019年曲江惊蛰、清明、小满、芒种节气平均气温年际变化曲线图
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user: 4. “24节气”降雨量的特征 4.1. 降雨量的变化 按照24个节气顺序，把曲江24个节气的降雨量绘成曲线图(图5)。由图5可见，24个节气降雨量从立春到大寒呈单峰谷波型，波峰处于谷雨到小暑，波谷处于秋分到寒露，峰谷中也有波动变化。从线性倾向趋势看，从立春到大寒呈下降趋势，下降速率为0.2 mm/节气。从立春到大寒的平均降雨量为4.4 mm。 图5. 1990到2019年曲江24个节气降雨量曲线图 4.2. 节气降雨量中的极值 谷雨和小满是全年降雨量最多和次多的节气，节气平均降雨量分别为12.7 mm、11.9 mm。谷雨降雨量最多年份是1996年，降雨量为127.1 mm；降雨量最少为0 mm，出现年份有10年，占比为33%。小满降雨量最多年份是2016年，降雨量为71.4 mm；降雨量最少为0 mm，出现年份有10年，占比为33%。 寒露和秋分是全年降雨量最少和次少的节气，节气平均降雨量分别为0 mm、1.2 mm。寒露降雨量最多年份是1997年，降雨量为0.2 mm；降雨量最少为0 mm，出现年份多达28年，占比为93%。秋分降雨量最多年份是2013年，降雨量为27.4 mm；降雨量最少为0 mm，出现年份多达23年，占比为77%。 4.3. 各个节气中相邻节气的降雨量变量 分析24个节气中相邻节气降雨量变量(即降雨量的节气变量)可见(图6)，其气候特征既有升降之别，又有大小之异。相邻节气的降雨量变量曲线是缓双峰单谷型，从立春到大寒相邻节气的降雨量变量呈下降趋势，下降速率为0.05 mm/节气。峰值出现在谷雨、小满节气，降雨量的节气变量分别高达9.3 mm、5.1 mm，是降雨量增加最多和次多的节气；谷值出现在立夏和大暑节气，降雨量的节气变量分别为−5.9 mm、−4.5 mm，是降雨量减少最多和次多的节气。 4.4. 24节气的降雨量年际变化趋势 选取立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气和惊蛰、清明、小满、芒种作为4个物候节气进行降雨量的年际变化趋势分析。 图7给出了立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气降雨量的年际变化趋势。可以看出，立春、立夏、立秋、立冬降雨量都呈上升趋势，上升速率分别为0.2 mm/a、0.55 mm/a、0.2 mm/a、0.36 mm/a，降雨增幅最显著的为立夏节气。立春平均降雨量为1.3 mm，最大值为14.4 mm，出现在2002年；最小值为0 mm，共出现19年，占比为63%。立夏平均降雨量为6.8 mm，最大值为49.2 mm，出现在2006年；最小值为0 mm，共出现13年，占比为43%。立秋平均降雨量为2.1 mm，最大值为28.1 mm，出现在2018年；最小值为0 mm，共出现19年，占比为63%。立冬平均降雨量为3.8 mm，最大值为34.9 mm，出现在2017年；最小值为0 mm，共出现21年，占比70%。 图6. 1990到2019年曲江24个节气相邻节气降雨量变量曲线图 图7. 1990到2019年曲江立春、立夏、立秋、立冬节气降雨量年际变化曲线图 图8给出了惊蛰、清明、小满、芒种4个物候节气降雨量的年际变化趋势。可以看出，惊蛰、清明、小满、芒种降雨量都呈上升趋势，上升速率分别为0.01 mm/a、0.06 mm/a、0.25 mm/a、0.29 mm/a，小满和芒种降雨增幅较显著，最显著的为芒种节气。惊蛰平均降雨量为7.3 mm，最大值为50.5 mm，出现在1991年；最小值为0 mm，共出现14年，占比为47%。清明平均降雨量为3.4 mm，最大值为20 mm，出现在1991年；最小值为0 mm，共出现14年，占比为47%。小满平均降雨量为11.9 mm，最大值为71.4 mm，出现在2016年；最小值为0 mm，共出现10年，占比为33%。芒种平均降雨量为9.6 mm，最大值为86 mm，出现在2005年；最小值为0 mm，共出现10年，占比为33%。 图8. 1990到2019年曲江惊蛰、清明、小满、芒种节气降雨量年际变化曲线图
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user: 5. “24节气”日照的特征 5.1. 日照的变化 按照24个节气顺序，把曲江24个节气的平均日照绘成曲线图(图9)。由图9可见，24个节气平均日照呈单峰型波动特点。从线性倾向趋势看，从立春到大寒呈上升趋势，上升速率为0.08小时/节气。从立春到大寒的平均日照为4.4小时。 图9. 1990到2019年曲江24个节气平均日照曲线图 5.2. 节气日照中的极值 大暑、立秋和小暑是全年日照排名前三多的节气，节气平均日照分别为7.7小时、7.3小时和6.8小时。日照最多为12.1小时，出现在大暑和小暑，分别是2016和2009年；日照最少为0小时，大暑、立秋和小暑分别出现均为1年，占比为3%。 雨水和大寒是全年日照排名后二位的节气，节气平均日照均为1.5小时。雨水和大寒日照最多为8.3和8.4小时，分别是2017和1992年；日照最少为0小时，雨水和大寒分别出现均为20年，占比为67%。 5.3. 各个节气中相邻节气的日照变量 分析24个节气中相邻节气日照变量(即日照的节气变量)可见(图10)，其气候特征既有升降之别，又有大小之异。相邻节气的日照变量曲线是频繁波动变化，从立春到大寒相邻节气的日照变量呈下降趋势，下降速率为0.06小时/节气。峰值出现在小暑节气，日照的节气变量分别高达2.2小时，是日照增加最多的节气；谷值出现在小寒节气，日照的节气变量为−2.5小时，是日照减少最多的节气。 图10. 1990到2019年曲江24个节气相邻节气日照变量曲线图 5.4. 24节气的日照年际变化趋势 选取立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气和惊蛰、清明、小满、芒种作为4个物候节气进行降雨量的年际变化趋势分析。 图11给出了立春、立夏、立秋、立冬为四季开始的4个节气日照的年际变化趋势。可以看出，立春、立夏、立冬日照都呈下降趋势，下降速率分别为0.03小时/a、0.06小时/a、0.02小时/a；立秋日照呈上升趋势，上升速率为0.1小时/a。立春平均日照为2.3小时，最大值为9.2小时，出现在1999年；最小值为0小时，共出现19年，占比为63%。立夏平均日照为4小时，最大值为11.5小时，出现在2009年；最小值为0小时，共出现9年，占比为30%。立秋平均日照为7.3小时，最大值为10.8小时，出现在2017年；最小值为0小时，共出现1年，占比为3%。立冬平均日照为4.7小时，最大值为10小时，出现在2019年；最小值为0小时，共出现11年，占比37%。 图12给出了惊蛰、清明、小满、芒种4个物候节气日照的年际变化趋势。可以看出，惊蛰、小满、芒种日照都呈下降趋势，下降速率分别为0.12小时/a、0.12小时/a、0.03小时/a；清明日照呈上升趋势，上升速率为0.08小时/a。惊蛰平均日照为2.9小时，最大值为10.2小时，出现在2013年；最小值为0小时，共出现16年，占比为53%。清明平均日照为3.1小时，最大值为9.7小时，出现在2017年；最小值为0小时，共出现14年，占比为47%。小满平均日照为3.5小时，最大值为11.1小时，出现在2018年；最小值为0小时，共出现11年，占比为37%。芒种平均日照为4.9小时，最大值为11小时，出现在2009年；最小值为0小时，共出现6年，占比为20%。 图11. 1990到2019年曲江立春、立夏、立秋、立冬节气日照年际变化柱形图 图12. 1990到2019年曲江惊蛰、清明、小满、芒种节气日照年际变化柱形图
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user: 6. 结论 曲江“24节气”的气候特征有： (1) 24个节气平均气温呈准正态分布的单峰型特点，平均气温为20.4℃，从立春到大寒呈下降趋势，下降速率为0.14℃/节气。大暑和立秋是全年最热和次热的节气，大寒是全年最冷的节气。谷雨、春分是气温上升最快和次快的节气，小雪和大雪是一年中气温下降最显著和次显著的节气。立春和立秋平均气温呈上升趋势，立夏和立冬平均气温呈下降趋势。惊蛰和清明平均气温呈上升趋势，小满和芒种平均气温呈下降趋势。 (2) 24个节气降雨量从立春到大寒呈单峰谷波型，平均降雨量为4.4 mm；从立春到大寒呈下降趋势，下降速率为0.2 mm/节气。谷雨和小满是全年降雨量最多和次多的节气，寒露和秋分是全年降雨量最少和次少的节气。谷雨、小满是降雨量增加最多和次多的节气，立夏和大暑是降雨量减少最多和次多的节气。立春、立夏、立秋、立冬降雨量都呈上升趋势，降雨增幅最显著的为立夏节气。惊蛰、清明、小满、芒种降雨量都呈上升趋势，小满和芒种降雨增幅较显著，最显著的为芒种节气。 (3) 24个节气平均日照呈单峰型波动特点，平均日照为4.4小时，从立春到大寒呈上升趋势，上升速率为0.08小时/节气。大暑、立秋和小暑是全年日照排名前三多的节气，雨水和大寒是全年日照排名后二位的节气。小暑是日照增加最多的节气，小寒是日照减少最多的节气。立春、立夏、立冬日照都呈下降趋势，立秋日照呈上升趋势。惊蛰、小满、芒种日照都呈下降趋势，清明日照呈上升趋势。 近50年曲江气候变化总体趋向暖、干 [ 5 ]，本文研究曲江“24节气”的气候变化规律，科学地把握中国传统“24节气”中各主要气象要素的变化规律，使之更好地为曲江的经济发展与社会需求服务。
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user: 摘要 本文利用1961~2017年川渝地区春季各月(3~5月)的逐年月降水格点数据，基于线性倾向估计法和EOF经验正交分解法，对该区春季降水量时空分布特征进行了研究。结果表明：川渝地区近60年来春季降水量整体略呈增加趋势，其中4月降水量呈下降趋势，但均没有达到显著性水平。在年代际时间尺度上，川渝地区春季降水也没有明显变化特征。川渝地区春季降水主要包括三种模态，即降水异常一致型(全局型)是最主要的模态，其次为东北–西南型，强度最弱的是东西型。
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user: 1. 引言 随着气候变暖，全球年降水量和极端降水事件呈增加趋势，对社会产生了广泛而深刻的影响 [ 1 ]。降水异常导致的干旱或洪涝是川渝地区主要自然灾害之一，历次灾害都给当地造成了严重的损失和较大的社会影响。特别是近年来，西南地区的春季干旱渐趋严重。有研究表明20世纪60年代以来，西南地区春季降水整体呈微弱的增长趋势，但东部地区为减少趋势而西部为增加趋势 [ 2 ]，在四川盆地东、西部的降水经常会出现“东涝西旱”或“东旱西涝”的异常特征 [ 3 ]。目前关于川渝地区降水的研究多集中于主汛期降水特征 [ 4 ] [ 5 ]，关于川渝地区春季降水特征的研究比较少见。 川渝地区海拔高差悬殊，包括山地、丘陵、平原、盆地和高原等多种地形。气候类型多样，从亚热带季风气候一直延伸到高原山地气候，适合农、林、畜牧业的综合发展。春季降水对于农业、林业和畜牧业都具有重要的作用，因此研究川渝地区春季降水的年际、年代际及其空间分布特征，不仅可以提高对川渝地区春季降水特性和演变规律的认识，而且对于该区域农业、林业和畜牧业经济发展也具有重要作用。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 研究区概况 川渝地区北邻秦岭和大巴山脉，南云贵高原，西倚青藏高原，东临巫山、武陵山脉，地形地貌纵连横贯，海拔落差大，是青藏高原和云贵高原与中国东部平原之间的过渡地带。该地区既受东亚和印度季风的影响，同时受到青藏高原大气环流控制，降水空间分布差异性比较显著。 2.2. 资料概况 本文所用数据来源于国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/)，数据为1961~2017年川渝地区(东经97˚21'~110˚11'；北纬26˚03'~34˚19')春季(3月、4月、5月)历年逐月平均降水的格点资料，空间分辨率为0.25˚ × 0.25˚。 2.3. 研究方法 本文利用线性倾向估计法来分析降水变化趋势，具体方法为将降水量距平值与时间作为因变量和变量，构造一元线性回归方程来描述。 x i = a + b t i (1) 式中x i 为月降水量的距平值，t i 为时间(单位为年)。其中线性倾向率b值大小表示降水量距平值的变化趋势，b > 0表示随着时间t i 增加降水量呈增加趋势，b < 0代表随着时间t i 增加降水量呈降水量呈下降趋势。 本文利用了EOF (Empirical Orthogonal Function)经验正交函数，分析川渝地区春季降水的时空分布特征。EOF分解是上世纪80年代发展出来的分析相关要素空间分布的一种方法，EOF分析可将区域降水场分解为正交的特征向量和时间函数两部分，将原降水场的变化信息浓缩在前几个模态上，进而通过对空间特征向量和时间系数的估计，来揭示区域降水的时空变化特征，其具体展开形式见文献 [ 6 ]。
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user: 3. 川渝地区春季降水量年际特征 3.1. 春季降水量年际变化特征 1961~2017年川渝地区春季平均降水量为215.4 mm，降水距平百分率年际变化如图1所示。该地区降水降水量略呈增加趋势，但是没有达到显著性水平，说明春季降水量近60年来没有发生明显变化，但年际变化特征显著，在不同时期降水量明显不同。1961~1978年降水距平值在绝大多数年份为正，约占该段时期总年份的72%，说明该段时期内春季降水比较充沛，但是1979~2012年降水距平值为正的年份仅占到32%，说明这段时期整体而言春季降水要少于平均值，容易出现春旱。2013~2017年春季降水距平值都为正值，说明近几年春季降水较历年平均值偏多。 图1. 川渝地区春季降水年际变化(1961~2017) 3.2. 春季各月降水量年际变化特征 春季各月份降水变化特征存在明显差异。1961~2017年3月平均降水量为33.8 mm，逐年降水量距平百分率变化特征如图2(a)所示。由图可见，3月降水量呈增加趋势，但回归方程也没有达到显著性水平，说明3月降水量也没有发生明显变化。然而，3月降水量年际变化的幅度明显大于整个春季的年际变化幅度，其中降水距平值为正值的年份为25个，超过30%的有7个(1961，1992，1994，1996，2008，2016，2017)，在1992年降水距平百分率甚至超过了50%。降水距平值为负值的年份有32个，小于−30%的年份有6个(1966，1971，1975，1982，1984，2003)。 川渝地区4月平均降水量为66.3 mm，由图2(b)可见，4月降水量变化趋势与3月截然相反，呈下降趋势，但是检验表明其也没有达到显著性水平。57年中降水距平为正值的年份有29年，其中超过30%的年份有4个(1964，1973，1977，2016)；降水距平为负距平的年份有28年，其中低于−30%的年份只有两年(1988，2011)。与3月相比，降水量距平百分率变化幅度要明显弱一些。 川渝地区5月平均降水量为112.7 mm，由图2(c)可见，5月降水降水量略呈增加趋势，但是没有达到显著性水平，说明5月降水量近60年来没有发生明显变化。57年中降水距平为正值的年份有25年，而处于负距平的年份有32年。正距平百分率处在30%以上有3年(1978，1984，2013)，降水距平百分率低于−30%基本没有，只有1979年时，降水量的距平百分率为−30%。尽管5月降水较3月和4月明显增加，但是降水的年际间变化幅度却明显减小了。 图2. 川渝地区春季各月降水年际变化：(a) 3月；(b) 4月；(c) 5月
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user: 4. 川渝地区春季降水时空分布特征 基于川渝地区1961~2017年3~5月各月降水量距平资料进行EOF分解，前4个特征向量的方差贡献和累积方差贡献如表1所示，利用特征值误差范围法进行显著性检验，前3个特征向量是有意义的，因此只分析前3个有明确物理意义的特征向量场的时空结构特征。 Table 1 The variance contribution of eigenvector from spring precipitation anomalies in Sichuan-Chongqing regio 序号 方差贡献 累计方差贡献 1 28.04% 28.04% 2 17.38% 45.42% 3 10.59% 56.01% 4 5.01% 61.02% 表1. 川渝地区春季降水距平特征向量的方差贡献 图3(a)为第一特征向量空间分布，由图可见第一特征向量在川渝地区同符号，均为负值，这表明川渝春季降水量在空间分布具有很好的一致性，这种全区域一致性的特性占总体方差的28.04%，尽管所占方差贡献率的绝对比例不是很大，但是相对比例最大，显然是受大尺度天气系统影响的缘故。第一特征向量所代表的空间变化特征定义为川渝春季降水分布第一型，即总体一致型。第一特征向量值由西向东呈减小趋势，尤其在重庆区域较小，说明东部区域降水量变化幅度要高于西部区域，在重庆地区春季降水容易出现极端。由第一特征向量时间系数图3(b)进一步可以看出1970~1977年，时间系数负值偏多，说明这一时期川渝地区一致偏小较显著，1979~2000年时间系数正值偏多，说明这一时期川渝地区一致偏多较显著。 图3(c)为第二特征向量空间分布，由图可见川渝东北地区(川渝与陕西交界区域)为大片负距平区，最大负距平中心在四川与陕西交界偏东区域；四川省西南地区为大片的正距平区，最大正距平中心在川南；第二特征向量从西南向东北逐渐由正值过渡为负值。这表明川渝地区春季降水量的总趋势中存在明显的东北–西南分布，为东北涝西南北旱或西南旱东北涝，存在明显反位相关系。第二特征向量所代表的空间变化特征定义为川渝春季降水分布第二型，即东北–西南型。第二特征向量时间系数(图3(d))在1963年为极大负值，说明这一年东北区域降水少、西南区域降水多的特点较显显著。1999~2008年基本为正值，表明西南多雨东北少雨的特点较显著。 图3(e)为第三特征向量的空间分布，由图可见川渝地区绝大部分区域基本呈现一致性的正值，其中川南、川中和川东边缘存在较大正值中心；负值区域仅出现在重庆东南区域之内，整体呈东西型。第三特征向量时间系数(图3(f))在1962~1983年基本呈现负值、2003年之后均为正值，但是强度较弱、方差贡献率低，说明这一特征向量的实际意义并不大。 图3. 川渝地区主汛期降水距平百分率EOF分析的前三个特征向量空间分布：(a) EOF1；(c) EOF2；(e) EOF3及其对应的时间系数：(b) PC1；(d) PC2；(f) PC3
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user: 5. 川渝地区春季降水年代际变化特征 1961~2017年川渝地区春季降水平均值为215.4 (±7.3) mm，其年代际变化特征如图4示。从20世纪60年代到21世纪初，春季降水年代际变化特征呈增加趋势，但是没有达到0.05的显著性水平，说明川渝地区春季降水年代际间没有明显变化，但是各年代间有明显差异，呈增加–下降–增加的变化特征：春季降水量在60年代为213.8 mm，70年代达到最大值224.0 mm，80年代下降到最低值204.3 mm，90年代和21世纪初降水量基本持平，增至213.0 mm。2010~2017年春季平均降水量与70年代基本相同。各年代际春季降水量的变异系数较小，平均值为10.7%，变化范围为7.7%~12.2%，这说明各年代春季降水量的变化幅度较小，说明春季极端降水事件出现概率比较小。 图4. 川渝地区春季降水年代际变化特征
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user: 6. 结论 (1) 川渝地区春季降水年际变化特征显著，尽管1961~2017年春季降水量没有发生明显变化，但是在不同时期年际变化明显：1961~1978年春季降水偏多，而1979~2012年春季降水偏少。在年代际时间尺度上，川渝地区春季降水没有明显变化特征。 (2) 川渝地区春季各月(3、4、5月)降水存在较大差异，3月和4月降水年际变化幅度较大，5月的较小。3月和5月降水呈增加趋势，而4月降水呈下降趋势。 (3) 对川渝地区春季57年月降水量的距平进行EOF分解，结果表明该区春季降水主要包括三种模态，即降水异常一致型(全局型)是最主要的模态，其次为东北–西南型，强度最弱的是东西型。此3种空间分布类型的累计方差贡献率达56.01%，基本反映了川渝地区春季降水量空间分布的主要特征。同时，相应的时间系数表明，该区域不同年份或时期降水多少存在很大差异。
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user: 摘要 高中性粒细胞与淋巴细胞之比(neutrophil to lymphocyte ratio， NLR)和尿酸(uric acid， UA)的结合将更强地预测经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention， PCI)后未来的心血管事件。在148例接受PCI的连续患者中测量了NLR和UA。主要终点是主要的不良心血管事件(major adverse cardiovascular Events， MACE)的发生率，包括心源性死亡、充血性心力衰竭、反复缺血性发作性心绞痛、再发心肌梗死、非计划再次血运重建、心源性再次住院、恶性心律失常。NLR和UA的中位数分别为4.89和344.71。在12个月的随访期间有45例MACE。数据分析显示，较高的NLR以及较高的UA组的MACE率明显高于较低的NLR组和/或较低的UA组。NLR和UA的组合可进一步增加MACE发生率的预测准确性。该值在急性心肌梗死(acute myocardial infarction， AMI)患者中特别有用。通过多变量Cox比例风险模型，高NLR和高UA的组合与MACE独立相关(P < 0.05)。高NLR和高UA的组合是PCI后MACE的独立预测指标，尤其是AMI患者。
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user: 1. 引言 白细胞(White blood cell， WBC)计数及其成分是心血管疾病(Cardiovascular disease， CVD)中炎症的典型标志 [ 1 ]。中性粒细胞占循环白细胞的60% [ 2 ]。最近的研究表明，中性粒细胞可能在动脉粥样硬化血栓形成中起重要作用，并促进血栓形成 [ 3 ]。同时，越来越多的证据表明，UA水平升高与细胞内氧化应激增强、血管炎症和内皮功能障碍有关，从而导致动脉粥样硬化和心血管疾病的进展 [ 4 ] [ 5 ]。据报道，UA水平升高与富含脂质的斑块、冠状动脉血流储备减少和冠状动脉微血管功能受损有关，这些因素与未来的不良结果有关 [ 6 ]。最近，中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)被发现是各种心血管疾病中与死亡和不良心脏事件相关的有效全身炎症指标 [ 7 ] [ 8 ]。具体来说，NLR是经皮冠状动脉介入治疗(PCI)患者长期死亡率的预测因子 [ 8 ]。与此同时，UA也被证明和PCI术后的心脏死亡以及主要不良心脏事件有关 [ 9 ]。目前尚不清楚NLR和UA联合应用是否是PCI术后不良事件的更强预测因子。
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user: 2. 材料与方法 1.研究对象：在2017年1月至2019年1月间连续入选并成功PCI的AMI患者均被纳入本研究。ST段抬高性心肌梗死(ST-elevation myocardial infarction， STEMI)被定义为有心肌缺血的特征性症状，与心电图上持续性ST段抬高及随后升高的心肌坏死生物标志物 [ 10 ]。非ST段抬高性心肌梗死(Non-ST-elevation myocardial infarction， NSTEMI)被定义为心肌损伤标志物升高的同时伴有胸部不适或心绞痛，但不伴心电图ST段抬高 [ 11 ]。本研究入选患者资料及血样的采集获得受试者的知情同意，并在我院伦理委员会备案。 2.排除标准：1) 具有陈旧性心肌梗死，2) 合并全身性疾病、恶性肿瘤、炎症性疾病、急性传染病、严重肝肾功能不全，3) 服用对白细胞(WBC)计数有影响的药物的患者。 3.观察指标：本研究的终点是指PCI术后12个月内发生主要不良心血管事件(MACE)，包括心源性死亡、充血性心力衰竭、反复缺血性发作性心绞痛、再发心肌梗死、非计划再次血运重建、心源性再次住院、恶性心律失常。心源性死亡是指由任何心脏原因引起的死亡或意外猝死。非计划再次血运重建包括任何冠状动脉手术，包括靶血管重建和靶病变血管重建。 4.实验室检查：入院时测量全血细胞计数、血脂谱(总胆固醇(TC)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、甘油三酯(TG)、脂蛋白a(Lpa))、血糖、糖化血清白蛋白(GA)、血清肌酐水平、尿酸、促甲状腺激素(TSH)、N端脑钠肽前体(NT-proBNP)。NLR计算为中性粒细胞与淋巴细胞的比值。收集入院时身高、体重、体重指数、吸烟饮酒史、既往病史、Killip分级和左室射血分数(LVEF)的数据。 5.统计学方法：连续数据以平均值±标准差表示，分类数据以数量和频率表示。分类变量比较采用卡方检验。连续变量间的差异通过方差分析和假设检验方法进行分析。用受试者操作特性(ROC)曲线设定NLR和UA的临界值，并根据这些值将患者分为3组。不良事件的独立预测因子采用Cox比例风险模型进行评估，包括在单变量分析中p < 0.10水平上与临床结果相关的临床变量。通过似然比检验来确定包含高NLR和高UA的logistic回归模型是否比仅限于高NLR或高UA的logistic回归模型更适合。以P < 0.05 (双侧)为差异有统计学意义。所有统计分析均使用IBM SPSS 22.0。
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user: 3. 结果 Table 1 Baseline data and laboratory results for the study populatio 特征 第1组 NLR ≤ 2.54， UA ≤ 448，n = 42 第2组 NLR ≤ 2.54，UA > 448或NLR > 2.54， UA ≤ 448，n = 88 第3组 NLR > 2.54，UA > 448，n = 18 P 年龄(岁) 63.6 ± 11.8 63.7 ± 12.2 64.8 ± 13.3 0.933 男性(%) 31 (27.9) 66 (59.5) 14 (12.6) 0.948 BMI 25.0 ± 3.6 25.6 ± 3.3 26.1 ± 4.4 0.467 吸烟史 24 (28.9) 49 (59.0) 10 (12.0) 0.987 饮酒史 16 (30.8) 31 (59.6) 5 (9.6) 0.745 糖尿病史 14 (31.8) 25 (56.8) 5 (11.4) 0.832 高血压病史 26 (27.4) 54 (56.8) 15 (15.8) 0.195 NT-ProBNP (pg/ml) 565.1 ± 795.9 1547 ± 2158.7 3830.5 ± 6171.4 0.001 a LDL-C (mmol/L) 2.7 ± 0.9 2.9 ± 0.8 3.9 ± 0.8 0.290 TC (mmol/L) 4.5 ± 1.1 4.8 ± 1.0 5.0 ± 1.0 0.153 TG (mmol/L) 2.0 ± 1.3 1.9 ± 2.3 2.1 ± 1.6 0.899 GA (mmol/L) 14.9 ± 5.7 14.2 ± 4.4 12.9 ± 3.6 0.332 HDL-C (mmol/L) 1.12 ± 0.3 1.15 ± 0.3 1.1 ± 0.3 0.689 Lpa (mmol/L) 305.2 ± 288.1 289.1 ± 262.2 231.3 ± 133.6 0.593 Neut# (10^9/L) 4.3 ± 1.1 7.6 ± 2.4 10.0 ± 5.7 b <0.001 a Lymph# (10^9/L) 2.3 ± 0.6 1.6 ± 0.6 1.5 ± 0.6 b <0.001 a NLR 1.9 ± 0.4 5.7 ± 3.6 7.7 ± 4.9 b <0.001 a UA (μmol/L) 310.1 ± 80.2 322.8 ± 93.1 532.4 ± 78.5 bc <0.001 a TSH (mIU/L) 4.3 ± 13.5 3.1 ± 8.0 1.6 ± 1.5 0.584 住院天数 (天) 8.0 ± 2.7 8.6 ± 4.5 11.9 ± 7.2 0.072 心功能分级 0.448 I 32 (32.7) 57 (58.2) 9 (9.1) II 8 (25.8) 18 (58.1) 5 (16.1) III 1 (20) 3 (60) 1 (20) IV 1 (7.2) 10 (71.4) 3 (21.4) 表1. 研究人群的基线数据及实验室结果 a p < 0.05，差别有统计学意义； b 与第一组相比p < 0.05； c 与第二组相比p < 0.05。 本研究共纳入148例患者，随访失败的患者被排除在分析之外。148例患者中，男性75%，平均年龄63.79 ± 12.15岁，均接受PCI治疗，随访1年。表1为研究人群的基线资料，其中吸烟：按WHO吸烟调查标准规定：每天吸烟≥一支，连续吸烟一年以上，长期吸烟但戒烟短于半年者为吸烟史阳性。饮酒：连续饮酒超过1年为饮酒史阳性。LDL-C：低密度脂蛋白胆固醇。TC：总胆固醇。TG：甘油三酯。GA：糖化血清白蛋白。HDL-C：高密度脂蛋白胆固醇。Lpa：脂蛋白a。Neut#：中性粒细胞。Lymph#：淋巴细胞。NLR：中性粒细胞与淋巴细胞比值。UA：尿酸。TSH：促甲状腺激素。 在ROC分析中，NLR和UA预测12个月主要心血管不良事件的最佳临界值是曲线下最大的面积。NLR和UA的临界值分别为2.54 (ROC曲线下的面积[AUC] = 0.81，灵敏度 = 73.3%，特异性 = 76.7%，p < 0.001)和448 (AUC = 0.737，灵敏度 = 57.8％，特异性 = 88.3%，p < 0.001，见图1)。NLR和UA均符合正态分布，采用pearson相关性分析，结果示：在NLR和UA之间不存在相关性(r = 0.096， P = 0.245)，可能是由于样本量不足导致的(见图2)。根据NLR和UA的最佳临界值将患者分为3组：低NLR和低UA (第1组，NLR ≤ 2.54，UA ≤ 448，n = 42)，低NLR和高UA或高NLR和低UA (第2组，NLR ≤ 2.54，UA > 448或NLR > 2.54，UA ≤ 448，n = 88)，高NLR和高UA (第3组，NLR > 2.54，UA > 448，n = 18)。 与其他组相比，第3组的患者NT-ProBNP水平较高。我们总结了12个月时的临床结果(见表2)。与其他组相比，第3组患者的MACE发生率显著升高(第3组为83.3%，第1组为0%，第2组为34.1%，p < 0.001)。在Cox回归单因素分析中，年龄、女性、糖尿病、吸烟史、高血压病史、LVEF、NLR、UA和联合NLR-UA是12个月发生MACE的显著预测因子。多元分析发现，高NLR > 2.54和高UA > 448是12个月发生MACE的独立预测因子，高NLR和高UA的组合是最佳的预测因子。在似然比检验中，比较使用高NLR和高UA的预测模型与单独使用高NLR或高UA的模型的拟合，这两个参数的联合评估显著提高了发生MACE风险的预测能力(见图3)。 图1. 12个月发生MACE时UA和NLR的ROC曲线 图2. NLR和UA的相关性分析 图3. 各组发生MACE的例数 Table 2 Clinical results of the study population at 12 months based on NLR and U 组别 n 主要心血管不良事件 第1组 42 0 (0%) b 第2组 88 30 (34.1%) c 第3组 18 15 (83.3%) bc P - <0.001 a 表2. 根据NLR和UA，研究人群12个月时的临床结果 b 与第一组相比p < 0.05； c 与第二组相比p < 0.05；-表示无数据。
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user: 4. 讨论 在148例接受PCI治疗的AMI患者中，我们发现入院时NLR和UA的联合参数升高与发生MACE的风险增加有关。据我们所知，这是首次分析NLR和UA联合应用对AMI患者PCI术后远期预后的预测价值。近年来，随着炎症状态对心肌梗死发生和发展的影响越来越受到重视，许多研究集中在炎症生物标志物与AMI患者不良临床结局之间的关系上。这项研究的结果与最近发表的数据相一致，这些数据表明高NLR或UA与AMI患者的不良临床结果之间存在关联 [ 12 ] [ 13 ]。一些研究人员发现，使用NLR或UA预测AMI的进展和预后是可能的，但综合应用NLR和UA作为AMI的预测因子在以往的研究中还没有被研究过。 既往一项研究显示，高NLR与心脏不良事件的风险增加密切相关 [ 14 ]。这种联系的一个可能的假设是中性粒细胞在心肌急性损伤时作为炎症反应的介质发挥作用 [ 15 ]，因为它们会释放一些生化物质，如活性氧和蛋白水解酶 [ 16 ]。另一方面，由于炎症引起的细胞凋亡，淋巴细胞减少 [ 17 ]。因此，高NLR提示心肌梗死的进一步风险。同时，越来越多的实验研究表明UA与动脉粥样硬化和心血管疾病的发生和发展有关。细胞内和线粒体内的UA被证明释放自由基并诱导氧化应激，导致动脉粥样硬化的增强 [ 18 ]。UA还可能通过刺激趋化因子的表达，如单核细胞趋化蛋白-1，从而诱导血管炎症 [ 19 ] [ 20 ]。此外，UA已被证明与一氧化氮可用性降低相关，从而导致内皮功能障碍 [ 21 ]。另外，一些临床研究将UA与冠状动脉疾病联系在一起，比如Saito和同事的一份报告显示UA与富含脂质的冠状动脉斑块之间存在相关性，后者被认为是未来发生心血管病事件的前兆 [ 6 ]。颈动脉斑块也有类似的发现 [ 22 ]。同时，UA与冠状动脉粥样硬化程度、冠状动脉血流储备减少和冠状动脉微血管功能受损有关 [ 23 ]。Pagidipati等人最近发表的一项研究可以证明UA与短期不良结果的显著关联 [ 24 ]。 几乎所有的胸痛病人入院时都常规行全血细胞及肾功能检测，价格便宜，并且可以在大约1小时内得到结果。由于急性胸痛患者在常规实验室检查中容易获得NLR和UA，因此用这些生物标志物预测AMI患者的预后可能比其他生物标志物更容易、更舒适。尽管我们研究了联合应用NLR和UA是否比NLR或UA更能预测临床预后，但在一些研究中，这两个参数已经被描述为心血管疾病患者预后不良的预测因子；因此，我们可以说这两个生物标志物的结合并不是新的。然而，我们认为，如果在接受PCI治疗的AMI患者中，联合使用这两个参数可以更好地指导医生做出更好的临床决策。如果在现有模型的基础上加上这些值来监测AMI患者的预后，这些模型的效率和准确性将会提高。此外，一个更好的先发制人的计划和更明确的方向的治疗过程将有助于更好的治疗效果，患者的依从性可能会提高。但根据相关性分析，在NLR和UA之间不存在相关性(r = 0.096， P = 0.245)，可能是因为本研究纳入样本量不足导致的。 总之，NLR和UA在AMI中的病理生理作用尚未揭示，还需要进一步的研究来补充这些未知的方面。以及临床上给予药物降低NLR和UA是否会改善AMI患者PCI术后的预后仍缺乏研究。
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user: 摘要 基于中国知网(CNKI)中文数据库对国内污染源解析的相关文献进行了计量分析。结果表明，1988年~2020年间，污染源解析相关的研究逐年增加，数据库中最早的污染源解析相关文献发表于1988年，主要是利用等离子体发射光谱分析北京市5个采样点的小颗粒物化学成分，并将其结果应用于化学质量平衡法解析污染源。2007年以前，污染源解析相关文献每年不超过10篇，自2010年以后，该领域内相关研究论文直线增加。目前，以污染源分析、农田土壤重金属、地表水污染为中心目标，科研人员主要聚焦寻求高效的解析方法，包括多元统计分析、PMF指数法、空间分析等，其中污染源的分布是目前的研究热点。
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user: 1. 引言 环境污染问题不仅仅影响着自然生态环境和人居环境 [ 1 ]，从更长远和更宏大的视角来看，它也是攸关国家兴亡和民族复兴的重大问题。尤其是近年来，随着我国经济的高速发展，环境污染已经成为全国性的环境问题 [ 2 ] [ 3 ]。根据生态环境部与自然资源部开展的全国范围土壤质量详查，结果显示，全国土壤环境状况总体不容乐观 [ 4 ]，部分地区土壤污染较重，土壤总超标率为16.1%，其中耕地土壤点位超标率更是高达19.4%。 国家提出扎实推进净土保卫战的重大战略部署 [ 5 ]，要求全面实施土壤污染防治行动，有效地治理农用地和建设用地土壤环境风险。但是要有效地开展土壤污染治理，首先必须明确污染物污染源的来源，在此基础上有针对性地开展污染治理措施。污染源解析是通过对污染物来源进行定性或定量研究的方法 [ 6 ]。解析研究不是简单地找到污染源，他还包括对污染源进行检测、评价、解析和预测等。 为了全面、系统地对我国污染源解析展开研究，本文利用文献计量学方法对污染物污染源解析的相关文献进行计量分析。文献计量学是一种基于数理统计的定量分析方法，利用科研论文的外部特征为主要研究对象，研究论文的结构、数量、变化规律等因素，进而探讨科学技术的某些结构、特征和规律 [ 7 ]。目前该方法是图书情报学科中十分活跃的研究领域，已有众多国内外学者通过运用文献计量学的理论和方法来探究学科发展的趋势、学科之间的相互影响关系、学科领域的研究前沿与热点。本文总结国内污染源解析的发展历程和研究进展，梳理文献中的污染物来源、解析方法等，以期为有针对性的污染物修复技术研发提供理论支撑。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 数据来源 本文所用数据来源于中国知网(CNKI)，在高级检索中以文献摘要中含有“污染源解析”为检索条件进行搜索，共得到相关文献1209条，其中中文文献392篇。文献检索时间截止为2020年8月。 2.2. 统计方法 利用CNKI中计量可视化分析功能对关键词共现网络分析、文献数据挖掘和可视化进行分析。图谱中的每个节点代表一个关键词，节点的大小则表示关键词出现的频次，节点之间连线的粗细表征关键词共现强度的高低，彼此邻近的关键词表示他们通常出现在相似的文献中。应用excel 2013对数据进行整理和统计分析，对论文从多个角度进行分析，得出我国污染物污染源解析研究的现状和特点，分析其中存在的问题，并提出相应的建议。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 年度发表量变化 学术成果年度发表情况直接反映了污染物污染源领域研究的关注度。检索可知，从1998年到2020年间，共计发表了有关污染源解析的中文论文392篇(图1)。其中在环境科学学报上于1998年发表的《北京市大气小颗粒物的污染源解析》是目前CNKI收录的最早有关污染源解析的中文文献，由中国环境科学院研究院大气所张晶等人完成，利用等离子体发射光谱分析北京市5个采样点的小颗粒物化学成分，将其结果应用于化学质量平衡法解析污染源，结果发现秋季各污染源的贡献率分别为：尘土15.9%，燃煤28.3%，燃油54.1%，钢铁工业等1.5%；冬季：尘土19.2%，燃煤37.7%，燃油42.6%，钢铁工业等0.3% [ 8 ]。2007年以前，每年有关污染源解析的相关研究不超过10篇，自2008年起，相关研究逐渐增多，年均发表量超过10篇，到2010年以后，该领域研究论文数量呈现出直线上升趋势。主要是因为随着我国经济社会发展，环境污染问题逐渐引起人们的注意，对污染源解析开展了一定的探索。 图1. 1988~2020年污染物解析研究发文量变化情况 3.2. 主要来源分析 3.2.1. 研究机构分析 发表有关污染源解析最多的10个研究机构分别为浙江大学、中国环境科学研究院、北京师范大学、合肥工业大学、南开大学、同济大学、中国科学院生态环境研究中心、河海大学、清华大学、中国地质大学(北京)，其数量分别为19篇、13篇、12篇、11篇、10篇、9篇、9篇、9篇、7篇和7篇(图2)。这10个研究结构所发表的有关污染源解析的论文数量占据到总发表数量的27%。浙江大学从2004年就开展了污染源相关的研究，2004年金赞芳教授的博士论文《城市(杭州)地下水污染源解析与修复技术研究》应用N同位素分析法，重点分析了杭州市21口水井中地下水的水质。结果发现杭州城市地下水类型以HCO 3 -Ca型为主，整个调查区域Cl − 和 S O 4 2 − 的浓度较高，平均浓度分别为52.8 mg/l和76.1 mg/l。杭州市城区浅层地下水NO 3 -N污染十分严重，有40.5%的样品的NO 3 -N含量超过了中国国家饮用水标准(N 10 mg/l)。NH 4 -N和NO 2 -N浓度较低，不是地下水中氮的主要存在形式 [ 9 ]。浙江大学在污染源解析方面的研究主要涉及到地下水、PAHs、二恶英、醛酮、重金属、PMF、氮污染等多种领域，取得了较为不错的研究成果。排名第二的中国环境科学研究院的相关研究则特别集中，主要集中在水体中有机污染物污染源的解析。 图2. 发文量前10的研究机构 3.2.2. 作者统计 如表1，发表污染物解析相关论文最多的是南开大学的王玉秋，共发表7篇，其论文主要发表在水资源与水工程学报上，主要研究内容是水体中污染源的解析。发表相关论文前10名的作者分别是王玉秋、王金生、滕彦国、赵越、魏帅、胡恭任、魏益民、郭波莉、赵多勇、陈海洋，发表论文数量占总发表量的11.7%。王金生的研究主要集中在地下水中污染源解析。何柱锟等人发表在北京师范大学学报上的《乐安河沉积物重金属污染评价与来源解析》，重点针对鄱阳湖主要支流乐安河中的重金属进行了解析，通过分析乐安河中76分沉积物杨平，检测了16种重金属元素，研究发现所有重金属质量分数均超过了中国水系沉积物背景值。通过正定矩阵因子分解(PMF)解析污染源，表明乐安河沉积物中的重金属主要源于金矿采选的混合源、铜矿区尾矿源、铅锌矿采选源、化肥农药源和自然源等，较好的分析了乐安河中重金属污染源 [ 10 ]。 Table 1 Top 5 authors who published pollution source analysis paper 排名 作者 发文量(篇) 单位 1 王玉秋 7 南开大学 2 王金生 6 北京师范大学 3 滕彦国 5 北京师范大学 4 赵越 5 环境保护部环境规划院 5 魏帅 4 中国农业科学院农产品加工研究所 表1. 发表污染源解析论文前5的作者 3.2.3. 研究层次分析 统计1988年~2020年发表主题为“污染源解析”的文献资料，其中168篇属于基础与应用基础研究，167篇为工程技术研究，18篇为行业技术指导(自然)，15篇为政策研究(自然)，13篇为高级科普，4篇为行业指导(社科)，1篇为大众科普，1篇为社科政策研究。其中绝大部分论文属于基础与应用基础研究、工程技术研究，这两类相关论文占到了总论文数的85%以上。 3.2.4. 基金支持研究 支持“污染源解析”相关论文最多的前10位基金依次为国家自然科学基金、国家科技支撑计划、国家科技重大专项、国家高技术研究发展计划(863)、国家重点基础研究发展规划(973)、河南省科技攻关计划、国家重点研发计划、中国博士后科学基金、教育部新世纪优秀人才支撑计划、福建省自然科学基金(图3)。其中除了河南省和福建省的基金支持的论文占到了前10为之外，其余论文的基金来源均来自于国家层面，表明国家对于污染源解析的相关研究较为重视。河南省科技攻关计划共支持了4篇相关研究论文，分别为《基于正定矩阵因子分析模型的城郊农田重金属污染源解析》、《基于土地类型的水库污染源解析及生态价值研究》、《基于GIS的焦作市城区大气SO 2 污染源解析》和《焦作城市大气SO 2 污染源解析及空间分析》，分别聚焦在土壤、水体、大气三个方面的解析研究。前10个基金支持的论文数占据了总发表量的29%。 图3. 支持发文量前10的基金 3.3. 研究热点分析 通过对关键词分析可以把握该领域研究的发展过程、特点、规律和联系，尤其能反应该领域的研究热点。利用CNKI论文可视化导出数据可得图4。以污染源分析、农田土壤重金属、地表水污染为中心目标，科研人员致力于寻求高效的解析方法，包括多元统计分析、PMF指数法、空间分析等，主要涉及到污染物包括大气、水体、土壤等。其中污染源的分布是目前的研究热点。 图4. CNKI数据库污染源解析领域研究热点知识图谱
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user: 4. 结论与展望 要有效地开展土壤污染治理，首先必须明确污染物污染源的来源，在此基础上有针对性地开展污染治理措施。污染源解析不是简单地找到污染源，他还包括对污染源进行检测、评价、解析和预测等。通过中国知网(CNKI)中文数据库对国内污染源解析的相关文献进行计量分析发现，1988年~2020年间，污染源解析相关的研究逐年增加，数据库中最早的污染源解析相关文献发表于1988年；2007年以前，污染源解析相关文献每年不超过10篇，自2010年以后，该领域内相关研究论文直线增加。目前，以污染源分析、农田土壤重金属、地表水污染为中心目标，科研人员主要聚焦寻求高效的解析方法，包括多元统计分析、PMF指数法、空间分析等，其中污染源的分布是目前的研究热点。 随着我国经济的高速发展，污染源问题必将成为威胁我们可持续发展的主要因素之一。高效、灵敏、准确地解析污染物来源，必将成为未来环境领域研究的热点，在解析完污染源之后，如何高效地处理污染问题则是我们国家可持续发展的关键，需要我们持续地投入精力，利用新的仪器设备，开展环境治理方面新材料、新技术、新装备的大力研发。
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user: 摘要 目的：观察蒙医拔罐穿刺疗法肩周炎的临床疗效。方法：将60例肩周炎患者随机分为两组，观察组和对照组，对照组采用针灸治疗，观察组采用蒙医拔罐穿刺疗法治疗，比较两组患者的临床疗效及治疗前后肩关节活动功能评分和疼痛评分结果：观察组治疗总有效率86.7%，显著高于对照组总有效率70%，差异有统计学意义(P < 0.05)；治疗后，观察组患者肩关节疼痛评分显著高于对照组，差异有统计学意义(P < 0.01)。结论：蒙医拔罐穿刺疗法治疗肩周炎具有较好的效果，值得临床推广。
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user: 1. 引言 肩周炎为中老年常见病之一 [ 1 ]，肩周炎是发生在肩关节囊以及其周围的韧带、肌腱和滑囊的退行性变和慢性无菌性炎症，从而引起软组织的广泛粘连，限制肩关节活动所致。典型症状是肩关节疼痛及明显功能障碍。中老年人多由各种原因的创伤导致疼痛，或者肩关节较长时间制动等，提示年龄为本病诱因之一。此外，患处感受风、寒冷也可以成功诱发本病 [ 2 ]。经国外研究表明 [ 3 ]，此病一般人发病率为35%，而糖尿病患者中则高达63%。在性别对等的情况下，每年每1000人中有236人发病女性中这一数字为3.38，约增长了1.6倍，并且发病率随着年龄呈正相关 [ 4 ]。此病不仅仅是糖尿病、甲状腺功能障碍、体重指数降低和脂肪代谢异常会增加患病的风险。此外，尚不能排除家族遗传因素对本病的影响。目前西医治疗主要以口服或外用西药为主，重者行手术治疗，可以暂时缓解症状，但是治标不治本，复发率较高，而手术松解方法又易发生术后粘连。均存在一定的局限性，效果并不理想。 蒙医认为该病属于蒙医学“黄水病”病范畴，是由黄水偏盛或赫依希拉巴达干紊乱、黄水受累，汇聚于肩关节及其周围，使其气血循环受阻而引起肩部疼痛 [ 5 ]。多因风寒之邪侵袭于机体致三根失调，巴达干、赫依增多致寒，寒胜折火，三根七素失调，则血液之生成受阻，而胆之精华黄水激增，主要积累于肩关节所致。蒙医拔罐穿刺疗法其优点是奏效快、疗程短、患者痛少、无危险性。能使过盛的黄水和其素直接拔出体外，从而达到治疗疾病的效果。笔者采用拔罐穿刺疗法治疗肩周炎较为满意，现报道如下(以下分析所采用的数据已获得伦理许可)。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 选取2019年1月~2020年1月就诊于乌海市海南区人民医院的单侧顽固性肩周炎患者共60例。按随机数字表法分为观察组及对照组，每组30例。其中男性33例，女性27例；年龄42~69岁。治疗组男性17人、女性13人，治疗组男性16人、女性14人。两组患者在性别、年龄无统计学意义(P > 0.05)，具有可比性，见表1。 Table 1 Comparison of age between the two group 组别 最小年龄(岁) 最大年龄(岁) 平均年龄(岁) p值 观察组 43 66 54.57 ± 7.72 0.784 对照组 42 69 54 ± 8.2 表1. 两组患者年龄比较 注：两组患者年龄服从正态分布且方差齐，采用t检验，P = 0.784 > 0.05，说明两组患者年龄比较无统计学差异，具有可比性。 2.2. 诊断标准 2.2.1. 西医诊断标准 [ 6 ] 参照全国第二届肩周炎学术研讨会的拟订标准并结合顽固性肩周炎的临床特点拟定诊断标准。 1) 症状：① 缓慢发病且病程超过1年，疼痛较轻，夜间明显，无肩部受力时甚则无疼痛；② 上部肢体活动障碍较明显，包括肩部旋转、上举及外展、外旋活动，以内旋为主；③ 日常自理感觉受阻，如穿衣、梳头、束带等动作难以完成。 2) 体征：① 压痛广泛：肩峰下结节间沟、肩前方、三角肌附着处、喙突、肩胛间、肩胛骨内上角等均有压痛感；② 关节僵硬：有“扛肩现象”，外旋、上举、肩关节外展、内旋均受阻；③ 肌肉萎缩：冈下肌、冈上肌、三角肌出现萎缩。 2.2.2. 《蒙医病症诊断疗效标准》 [ 7 ] 和《肩周炎的分类诊断和治疗》 [ 8 ] 的诊断标准制定 1) 有过劳、外伤或受寒冷的病史； 2) 患者的疼痛相对缓解，但仍有压痛，关节僵硬，正常动作较为困难； 3) 肩关节呈僵硬状态，可持续数月至l年以上； 4) 肩关节局部肿胀，疼痛拒按； 5) 脉弦或细涩，舌苔白或薄黄，尿黄有气味。 2.3. 纳入标准 1) 符合上述诊断标准； 2) 性别不限，年龄在40~70岁的患者，左右肩不限； 3) 无严重内科疾病，无传染病，各脏器功能正常患者； 4) 自愿参加试验，并签定知情同意书； 5) 近1周未服用过镇痛药物者； 2.4. 排除标准 1) 合并有重要血管、神经损伤，或骨折、脱位，或肌腱、韧带断裂须手术治疗者； 2) 经检查证实有肩撞击综合征、肿瘤及结核、肩袖损伤、单纯性冈上肌腱损伤； 3) 头肌长头肌腱炎及腱鞘炎等；或颈椎病、冠心病等引起肩周疼痛、活动受限者； 4) 合并有肝、肾、心脑血管等严重疾病或精神病患者； 5) 过敏体质或对组成本方剂的已知成分过敏者； 6) 患肩皮肤存在破损、皮疹等情况者； 7) 妊娠或哺乳期者。 2.5. 剔除标准 1) 出现严重不良事件者； 2) 严重违反试验方案用药，或接受其它治疗，对本试验观察指标造成影响者； 3) 自行退出试验者； 4) 治疗过程中症状完全消失，停止治疗者。
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user: 3. 治疗方法 3.1. 观察组 取穴：肩穴、阿是穴、肩前穴、肩后穴。患者取侧卧位用玻璃罐在患处拔罐5~10 min (时间因人而异)，取完罐，用3%碘伏消毒实施穴位。消毒拔罐部位用消毒特制三棱针(针长11 cm，直径1.25 cm，针柄5 m)直刺4个穴位，各点2~4针(因人而异)迅速拔针再行拔罐。约10~15 min后取罐，用无菌干棉球清除所抽出的血(血量因体质、颜色来定量)，再用75%的酒精棉球消毒好部位，敷以消毒纱布予以包扎。每周1次治疗，15 d为1个疗程，连续治疗2个疗程。 3.2. 对照组 取穴：肩穴、阿是穴、肩前穴、肩后穴。患者取侧卧位，选取0.3 × 40 mm针灸针。先用3%碘伏消毒后，直刺或斜刺，深度1~1.5 cm。留针20~30 min (时间因人而异)，其间行针2次，2天1次，15 d为1个疗程，连续治疗2个疗程。
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user: 4. 评定标准 4.1. 疼痛评定标准 采用视觉模拟评分量表( visual analogue scale VAS)进行疼痛测定： 1) 无疼痛：无任何疼痛(0分)； 2) 轻度疼痛：微痛，时痛时止(5分)； 3) 中度疼痛：重痛，呈持续性(10分)； 4) 重度疼痛：剧痛，无法忍受(15分)。 4.2. 疗效判定标准 根据《中医病证诊断疗效标准》 [ 9 ] 标准拟定： 1) 痊愈：肩部疼痛消失，活动恢复正常； 2) 显效：肩部疼痛缓解明显，活动改善明显； 3) 有效：肩部疼痛基本缓解，活动部分改善； 4) 无效：临床症状无改变。 以上评分根据尼莫地平评分法计算，计算公式为：症状疗效指数 = [(治疗后症状总积分 − 治疗前症状总积分) ÷ 治疗前症状总积分] × 100%。90%为治愈，90% > 症状疗效指数 ≥ 30%为有效；< 30%为无效。
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user: 5. 统计学方法 采用SPSS20.0软件数据分析，计量资料以x ± s表示，用t检验；计数资料用X 2 检验，P < 0.05为差异有统计学意义。