首页期刊导航|中国呼吸与危重监护杂志
期刊信息/Journal information
中国呼吸与危重监护杂志
中国呼吸与危重监护杂志

刘春涛

双月刊

1671-6205

huxizazhi@vip.163.com

028-85422382

610041

四川省成都市武侯区国学巷37号

中国呼吸与危重监护杂志/Journal Chinese Journal of Respiratory and Critical Care MedicineCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由中华人民共和国教育部主管，四川大学华西医学中心及华西医院主办的专业性学术期刊,中国科技论文统计源期刊、中国科技核心期刊。其办刊宗旨是：尊重学术自由，提倡学术争鸣，鼓励学术创新，促进学术交流。主要以述评、论著、论著摘要、病案报道、临床病理讨论、影像学诊断分析、综述与讲座、学术动态与通讯及国外进展等形式，报道国内外呼吸与危重医学领域领先的科研成果和临床诊疗经验，以及对临床有指导作用，且与临床密切结合的基础理论研究。每期常设栏目为：慢性阻塞性肺疾病(COPD)，哮喘与气道炎症，急性肺损伤机械通气，睡眠与呼吸，感染性疾病，肿瘤，危重监护等。根据杂志全年报道计划，每期开设l-2个重点栏目。主要读者对象为呼吸与危重医学及相关专业的临床医生、护理工作者及科研工作者。
正式出版
收录年代

    2025年版GOLD修订解读与思考

    何权瀛
    837-842页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    青海和西藏高原地区哮喘住院患者临床特征对比分析

    张璇陈玲王霁妥亚军...
    843-849页
    查看更多>>摘要：目的 探索青海和西藏高原地区哮喘住院患者临床特征、治疗措施、疾病转归及其差异,进一步分析其影响因素.方法 回顾性分析2015-2021年在青海省人民医院和西藏自治区人民医院住院的哮喘患者临床资料,通过自行设计标准化病例报告表(CRF),收集患者一般情况、国际疾病分类(ICD-10)、临床症状、治疗情况、实验室检查、肺功能等资料.描述患者临床特征,采用逐步Logistic回归模型分析造成青海和西藏哮喘住院患者临床特征差异的影响因素.结果 本次研究共纳入297例哮喘住院患者,青海地区哮喘住院患者总体肺功能较西藏地区差(FEV,/FVC％:73.22±13.59 vs.80.70±18.36,P＜0.001;TLC:101.50 vs.163.00,P=0.001);青海地区哮喘住院患者相关临床症状发生频率高于西藏地区(喘息:98.0％vs.66.0％,P＜0.001;发绀:82.0％vs.34.0％,P＜0.001;肺部啰音:80.7％vs.70.7％,P=0.046);青海地区和西藏地区哮喘住院患者治疗措施差异无统计学意义(P＞0.05),但两地区患者临床转归差异有统计学意义(P＜0.001).造成两地临床特征差异的主要因素为居住地海拔高度(OR=0.94,95％CI:0.91-0.98,P=0.004)和合并过敏性疾病(OR=94.77,95％CI:2.68-3 347.07,P=0.012).结论 与西藏相比,青海地区住院哮喘患者哮喘症状发生率更高,肺功能更差;两地区治疗措施差异无统计学意义,但相关预后差异有统计学意义;造成两地区临床特征差异主要与海拔高度和合并过敏性疾病相关.

    哮喘住院患者高原地区临床特征影响因素

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    阻塞性睡眠呼吸暂停的肾功能损伤及危险因素的研究

    宋诗文郭世放秦兵俊蒋军广...
    850-855页
    查看更多>>摘要：目的 研究阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)患者肾功能损伤以及引起肾功能损伤的危险因素.方法 收集2022年7月-2023年1月期间,在我科行多导睡眠监测(polysomnography,PSG)患者的数据,共计178例,根据多导睡眠监测结果,将患者分为OSA组(145例)及非OSA组(33例).根据病情严重程度将OSA组进一步分为轻度OSA组(21例)、中度OSA组(28例)、重度OSA组(96例),进一步分析了其血清尿素氮(Blood Urea Nitrogen,BUN)、血清胱抑素C(Cystatin C,Cys-C)浓度和肾小球滤过率(estimated Glomerular filtration rate,eGFR)与可能影响肾功能损伤的各危险因素之间的Pearson相关性分析,并采用多重线性回归分析影响BUN、Cys-C和eGFR的危险因素.结果 两组间进行比较时的年龄、体重、体质指数(BMI)、颈围、腰围、eGFR、Cys-C、BUN、最低血氧饱和度(LSaO2)、睡眠期间血氧饱和度低于90％的时间比例(CT90％)等检测指标均有统计学意义(P均＜0.05).采用单因素方差分析轻、中及重度OSA患者的BUN、血清肌酐(Serum creatinine,SCr)、Cys-C以及eGFR之间的差异,结果表明,eGFR和Cys-C在不同严重程度的OSA患者中有统计学意义.进一步运用Pearson相关性检验分析eGFR、BUN和Cys-C与可能影响肾功能的危险因素之间的关联,然后以上述三个指标为因变量,建立多重线性回归,评估可能影响肾功能损伤的危险因素.结果 显示,eGFR与年龄、身体质量指数(Body Mass IndexC,BMI)、CT90％呈负相关(β=-0.95,P=0.00;β=-1.36,P=0.01;β=-32.64,P=0.00);BUN 与 CT90％呈正相关(β=0.22,P=0.01);Cys-C 与 CT90％呈正相关(β=0.58,P=0.00);结论 OSA患者肾功能损伤发生率较高,慢性间歇性缺氧、年龄、肥胖是引起肾功能损伤的危险因素.

    阻塞性睡眠呼吸暂停慢性肾脏病慢性间歇性缺氧

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于Padua评分预测呼吸内科住院患者发生VTE的优化研究

    沈委史鹏飞王保兰马婷...
    856-863页
    查看更多>>摘要：目的 探究呼吸内科患者危险因素与静脉血栓栓塞症(VTE)发生的相关性,根据其相关性对针对Padua评分预测呼吸内科住院患者VTE的发生进行评估量表的优化,并验证改良后的评估模型对VTE预测的有效性.方法 采用了回顾性研究,以2019年3月-2023年7月于淮安市第一人民医院呼吸内科住院患者中考虑为住院期间发生VTE的51例患者为VTE组,选取同时期出院诊断非VTE的1600例患者为非VTE组,回顾性收集2组患者病史、实验室检查结果等临床资料,并分析临床资料与VTE发生的相关性,将高度相关的危险因素加入Pauda评分,并对所有患者进行改良Padua风险评估模型评分,并在验证组中进行验证,比较2种风险评估模型评分情况,验证改良Padua评分的有效性.结果 通过秩和检验发现基础信息中的年龄、BMI、住院天数,实验室检查中的平均红细胞体积、降钙素原定量、白蛋白、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、尿素、D-二聚体与VTE发生有统计学差异(P＜0.05),通过单因素和多因素Logistic回归分析发现新增的低蛋白血症(OR=2.972)、输血(OR=47.035)、机械通气(OR=6.782)是发生VTE的高危风险因素(P＜0.05),通过接受者操作特征曲线分析对比改良Padua评分和Padua评分可发现,改良量表的灵敏度和特异度较原版量表有所提高,AUC差异为0.058,Z检验值为2.442,有统计学差异(P＜0.05).结论 改良Padua评分对呼吸内科住院患者进行VTE预测的能力优于原版Padua评分.

    静脉血栓栓塞症Padua量表改良Padua量表

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    91种循环炎症蛋白与呼吸道感染之间的因果关系:一项双向孟德尔随机化研究

    张来张秀英张诗瑶魏晨浩...
    864-875页
    查看更多>>摘要：目的 通过双向孟德尔随机化的方法探讨91种循环炎症蛋白和呼吸道感染之间的因果关系.方法 91种炎症循环蛋白的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)来自Olink Target平台上共计14 824名欧洲血统受试者的全基因组关联研究GWAS数据,急性支气管炎、急性毛细支气管炎和急性喉炎和气管炎的SNP均来自FinnGen数据库的GWAS汇总数据.以逆方差加权法作为主要研究方法进行双向孟德尔随机化分析,采用Cochran'IVW Q检验法、MR-Egger回归法及逐个剔除法进行敏感性检验以评估异质性及水平多效性.为减少Ⅰ类错误发生率提高研究可行性进行Bonferroni校正.结果 C-X-C基序趋化因子6(chemokine C-X-C motif ligand 6,CXCL6)、基质金属蛋白酶-1(matrix metalloproteinase-1,MMP-1)、肝细胞生长因子(hepatocyte growthfactor,HGF)、白细胞介素10(interleukin-10,IL-10)、C-X3-C基序趋化因子配体1(CX3CL1)、肿瘤坏死因子相关激活诱导因子(TNF-related activation-induced cytokine,TRANCE)水平与急性支气管炎存在因果关系,其中MMP-1水平[OR:1.239,95％CI:1.110 6-1.382 2),P＜0.000 5]与急性支气管炎存在显著因果关系且起到促进作用.巨噬细胞炎症蛋白-1α水平(macrophage inflammatory protein-1α,MIP-1α)、信号传导的淋巴细胞激活分子水平、FMS样酪氨酸激酶3配体(Fms-related tyrosine kinase 3 ligand,FIt3L)水平与急性毛细支气管炎存在潜在因果关系.C-X-C基序趋化因子5(CXCL5)水平、T细胞表面糖蛋白CD6亚型(CD6)水平、成纤维细胞生长因子-19(fibroblast growth factor 19,FGF-19)水平、C-C基序趋化因子配体23(CCL23)水平、单核细胞趋化蛋白-1(monocyte chemoattractant protein-1,MCP-1)水平、肿瘤坏死因子配体超家族成员12(TNFSF12)水平与急性喉炎和气管炎存在潜在因果关系.反向孟德尔随机化分析中,急性支气管炎、急性毛细支气管炎与91种炎症因子水平无阳性结果.急性喉炎和气管炎[OR:1.0763,95％CI:1.012 9-1.143 7,P=0.017 6]与FGF-19水平存在潜在因果关系.结论 MMP-1水平与急性支气管炎具有显著因果关系,其余CXCL6、HGF、MIP-1α、FIt3L、CXCL5、FGF-19等炎症因子水平与呼吸道感染疾病之间均为潜在因果关系,MMP-1可能为预测或治疗急性支气管炎的重要靶点.

    呼吸道感染孟德尔随机化炎症蛋白急性喉炎和气管炎急性支气管炎急性毛细支气管炎

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    慢性阻塞性肺疾病急性加重期合并Ⅱ型呼吸衰竭列线图模型的构建及验证

    曾黎静张嘉瑞易群
    876-881页
    查看更多>>摘要：目的 构建并验证慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD,简称慢阻肺)急性加重期合并Ⅱ型呼吸衰竭的列线图模型.方法 回顾性分析2016年8月-2021年12月乐山市人民医院收治的300名慢阻肺急性加重住院患者的临床资料.将患者以7:3的比例分为训练集(n=210)和验证集(n=90).对训练集的患者采用LASSO回归分析筛选变量,再进行多因素Logistic回归分析筛选出慢阻肺急性加重并发Ⅱ型呼吸衰竭的独立危险因素,并绘制相关的列线图模型.在训练集和验证集分别绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC 曲线),计算曲线下面积(area under ROC curve,AUC),进行 Hosmer-Lemeshow检验,并绘制校准曲线和决策分析曲线(decision curve analysis,DCA)验证模型.结果 心脏疾病、淋巴细胞百分比、红细胞分布宽度标准差(red cell distribution width-standard deviation,RDW-SD)是慢阻肺急性加重并发Ⅱ型呼吸衰竭患者的独立危险因素(P＜0.05).训练集和验证集的AUC分别为0.742(95％CI:0.672-0.812)和0.793(95％CI:0.699-0.888).两组的校准曲线贴近理想曲线.两组的Hosmer-Lemeshow检验P＞0.05,有较好的临床实用性.DCA曲线提示模型具有较好的临床使用价值.结论 基于心脏疾病、淋巴细胞百分比、RDW-SD等因素构建的临床预测模型对慢阻肺急性加重并发Ⅱ型呼吸衰竭的患者有较好的预测价值.

    慢性阻塞性肺病急性加重期Ⅱ型呼吸衰竭列线图

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    血管介入栓塞辅助下支气管镜技术诊断并局部治疗成人支气管黏液表皮样癌病例报道一例

    吴倩宇黄勇罗雯资梅...
    882-886页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    慢性阻塞性肺疾病患者可治疗特质:寻找宿主微生物内型

    贺玉林何茜
    887-893页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    家庭经鼻高流量氧疗在慢性阻塞性肺疾病中的应用研究进展

    张波曾红美李星茹程玉生...
    894-899页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    抑瘤素M在肺部疾病及恶病质中的研究进展

    柯章敏潘航程王丽吕镗烽...
    900-904页
      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据