中药方剂作为中国传统医学的重要组成部分，拥有悠久的历史和深厚的文化底蕴。在这份总表中，共收录了6455条中药方剂，每一方剂不仅来源于历代医学典籍的记载，而且涵盖了经典的方剂，以及它们对核心经络的作用和临床应用的具体描述。 在研究和应用中药方剂时，我们首先需要了解方剂的组成。一般而言，中药方剂由多味药材组成，这些药材根据其性味归经、功效特点，按照君、臣、佐、使的配伍原则来组方，以达到调整人体阴阳、气血和脏腑功能的目的。每一味药材都有其独特的作用和适用范围，而方剂的组合则能产生协同作用，增强治疗效果。 中药方剂的作用机理与人体的经络系统密切相关。经络是中医理论中用于描述人体气血运行和物质交换的路径，与现代医学的神经、血管等系统有相似之处。每一条经络都与特定的脏腑器官相联系，方剂作用于相应的经络，通过调整气血、阴阳平衡，进而发挥治疗作用。 在临床应用方面，中药方剂的使用需要根据患者的具体病情来决定。医生会根据患者的体质、症状、病程等因素，选用适当的方剂，并调整方中药物的种类与剂量。临床上，中药方剂不仅能用于治疗各种疾病，也常用于预防和保健，强调在人体正常功能状态下的平衡维护。 此外，中药方剂在预防、治疗和康复疾病方面具有独特的优势，尤其在改善症状、调节身体机能、提高生活质量方面具有不可忽视的作用。因此，在全球范围内，中药及其方剂的应用越来越受到重视，其独特的治疗理念和效果也逐渐得到了国际医学界的认可。 由于中药方剂的种类繁多，不同的方剂有不同的适应症和作用机理，这就要求医学工作者具备扎实的中医药知识和丰富的临床经验。在实践中，还需要结合现代医学的研究方法，对中药方剂的有效成分、作用机制以及临床疗效进行科学的评价和验证，从而更好地服务于人类健康。 值得注意的是，在使用中药方剂的过程中，也需要注意药物相互作用以及可能带来的副作用。合理的用药指导和患者教育同样重要，以确保安全和有效的治疗结果。

多发性骨髓瘤患者微小RNA-203a表达水平及其临床意义，郝牧，藏美蓉，目的：探讨多发性骨髓瘤（MM）患者微小RNA（miRNA）203a的表达水平及其与染色体14q32重排和患者预后的关系。方法：收集84例中国医学科学

本文详细介绍了如何使用R语言的tableone包快速生成临床基线表（Table 1），包括两列、四列和五列表格的制作方法。文章首先解释了Table 1在临床研究中的重要性，然后逐步演示了如何通过指定变量、分类变量和非正态分布变量来构建表格。此外，还提供了代码示例和详细的操作步骤，帮助读者轻松掌握这一技能。文章还涵盖了表格的保存和输出细节，适合临床研究人员和数据科学家参考使用。 在临床研究中，Table 1是研究者必须完成的初步表格，其内容涉及研究样本的基本特征。R语言作为一种强大的统计和图形工具，其tableone包为生成临床基线表提供了便利。利用R语言和tableone包，研究者可以快速生成包含两列、四列和五列等不同格式的临床基线表。 在介绍具体操作之前，文章强调了Table 1在临床研究中的重要性。Table 1不仅需要详尽展示实验组与对照组在性别、年龄以及其他关键变量上的分布情况，而且还要反映出样本的统计特征。这对于临床试验报告和论文撰写来说是不可或缺的。 具体操作方法包括如何通过tableone包来构建包含不同变量的临床基线表。例如，研究者首先需要明确变量的类型，包括分类变量和连续变量。对于分类变量，研究者需要指定哪些类别变量将被用于构建表格。对于连续变量，如果数据呈现非正态分布，研究者需要进行适当的统计方法调整，以保证基线表的准确性。 文章提供了具体代码示例，并逐步指导研究者如何操作。从加载必要的包开始，到数据集的准备，再到tableone函数的具体参数设置，每一个步骤都详尽解释，帮助读者能够完全掌握使用tableone包制作临床基线表的技能。此外，文章还涉及了表格保存和输出的相关操作，确保研究者可以将基线表导出为多种格式以适应不同的需求。 tableone包的使用在临床研究和数据分析领域具有较高的实用价值，尤其适合那些需要在多变量水平上展示数据的研究人员和数据科学家。通过学习tableone包的使用，研究者不仅可以提高数据处理的效率，还可以确保临床报告的质量和专业性。 文章详细介绍了R语言tableone包的安装和使用方法，给出了具体的代码示例，涵盖了从基础到高级的多个方面。这使得即使是没有编程背景的临床研究人员，也能够通过逐步学习和实践，掌握使用R语言tableone包进行临床基线表制作的技能。文章的实用性和操作性极强，非常适合临床研究和数据分析领域中对该技术有需求的读者。

目的：比较四种不同脂质体喷雾剂治疗干眼症的临床疗效。 方法：前瞻性随机连续个体间比较纳入166例患者（年龄18-93岁）。 患者被随机分为4组之一，右眼接受一剂喷雾，左眼接受另一种喷雾剂：Ocuvers Hyaluron（OH）（87眼）和Ocuvers Lipostamin（OL）（80眼）（Innomedis AG），以及再次眼泪（TA）（80眼）和再次眼泪敏感（TAS）（85眼）（Optima Pharmaceutical）。 使用OSDI（眼表疾病指数）问卷评估症状。 在30分钟的随访中评估了主观舒适度，撕裂时间（TBUT），发红，撕裂弯月面，应用舒适度和气味。 结果：与OH和OL相比，TA和TAS的气味明显更胖（p <0.001）。 施用TA后，患者报告的灼烧感明显高于其余喷雾剂（p <0.001）。 在10分钟时，与TA和TAS相比，OH和OL的主观舒适度（p≤0.027）和TBUT（p≤0.004）明显更好。 在30分钟时，观察到了相同的趋势，与其余的相比，OL的眼部充血也明显更少（p = 0.043）。 在使用OL后的10时（r = -0.287，p = 0.011）和

为了克服护理专业传统实习实训的诸多问题，诸如手工式操作工作量大、浪 费时间、效率低下等，论文做了大量的探索性工作。通过对护理专业临床实习教 学管理情况的具体分析，论文在对目前开源平台技术深入分析的基础上，试探性 地利用性价比高的开源平台搭建一套方便、快捷、高效的护理专业学生毕业实训 管理系统，以更好地适应现代社会的需要。在平台的开发过程中，根据职业技术 学院护理专业的要求，明确了平台开发与布置的实际需求，进而以此为基础完成 系统设计所需的技术需求分析，接着对系统的主要功能描述及其实现进行了清晰 的介绍。为建立可靠而有效的系统数据库，论文开展了数据库设计、E-R图，表 结构的建立等工作。 最后，根据测试目标制订了测试实例。论文根据护理专业临床实习教学管理 管理系统的具体要求，以学生基本信息管理的操作界面为例，展示了如何处理实 习实训学生的各种信息，从而实现实习实训相关人员与教育管理机构、实习单位 等的有机联系、以及对学生信息的高效管理。通过试用证明，根据论文所开发的 平台可以基本达到原有的设计要求，为其真正的投入使用打下了良好的基础。

在癌症研究领域，TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个具有里程碑意义的项目，它集合了来自不同癌症类型患者的基因组、转录组、蛋白质组以及临床数据，为科学家提供了一个庞大的资源库以研究癌症的生物学特性。该项目通过大量的基因组分析，旨在改善癌症的预防、诊断和治疗，对推动个性化医疗和精准医疗起到了重要作用。 TCGA项目包含了众多癌种，每个癌种都有相应的临床数据记录。临床数据是指与患者个人健康状况、病史、治疗过程和治疗结果相关的数据。这些数据是通过多种方式获得的，包括但不限于患者问卷、医生记录、实验室检测结果和影像学资料。临床数据整理是将这些杂乱无章的信息进行归类、整合和分析，形成可供研究人员使用和参考的标准化信息。 临床数据整理的关键内容包括患者的诊断信息、癌症分期、治疗方案、反应及随访情况。例如，诊断信息会记录肿瘤的组织学类型、分级等；治疗方案记录了患者接受手术、化疗、放疗或靶向治疗等的信息；治疗反应包括了对治疗的反应和效果；而随访数据则涉及了患者治疗后的生存状况、疾病复发情况等。 整理临床数据时，研究人员需要关注数据的质量和完整性。在数据收集过程中可能会有缺失值或不一致性，因此数据清洗是必不可少的步骤，以确保数据的准确性和可靠性。在清洗过程中，研究人员要识别和处理异常值、重复记录和格式不统一等问题，从而提高数据质量。 另外，隐私保护也是TCGA项目中非常重要的一个方面。在收集和分享临床数据的过程中，研究人员必须遵守相应的法律法规，如HIPAA（健康保险流通与责任法案）等，以确保患者信息的安全。匿名化处理是常用手段，通过去除或替换掉可以识别个人身份的信息，既保护了患者隐私，又使得数据可用于科学研究。 TCGA项目的临床数据整理工作不仅涉及数据收集、清洗和隐私保护，还包括了数据解读。对临床数据进行深入分析，可以揭示不同癌种的临床特征和患者预后因素。通过与基因组数据的整合分析，研究人员能够更加全面地理解癌症的分子机制，找到潜在的生物标志物，为开发新疗法提供理论基础。 此外，TCGA临床数据的整理与共享推动了跨学科合作。不同领域的专家，包括临床医生、生物信息学家、统计学家和计算生物学家等，可以通过共同访问这些数据，共同解决复杂的癌症研究问题。这种跨学科合作是现代科学研究的典型特征，有助于推动科学进步和医学创新。 TCGA项目的临床数据整理工作是一项庞大的系统工程，它不仅为癌症研究提供了宝贵的资源，也为临床实践和患者治疗提供了支持，对于推动癌症研究的深入发展具有不可估量的价值。

糖尿病临床数据集（10万行） 用于预测建模和健康分析的100000糖尿病数据集 关于数据集 详细的数据集，包括100000人的健康和人口统计数据，旨在促进糖尿病相关研究和预测建模。该数据集包括性别、年龄、地点、种族、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平和糖尿病状态等信息。 数据集用例 该数据集可用于各种分析和机器学习目的，例如： 预测建模：根据人口统计和健康相关特征构建模型来预测糖尿病的可能性。 健康分析：分析不同健康指标（如BMI、HbA1c水平）与糖尿病之间的相关性。 人口统计学研究：检查糖尿病在不同人口群体和地点的分布。 公共卫生研究：识别糖尿病的风险因素，并针对高危人群进行干预。 临床研究：研究高血压等合并症与糖尿病合并心脏病之间的关系。 潜力分析 描述性统计：总结数据集，了解特征的中心趋势和分散性。 相关性分析：识别特征之间的关系。 分类模型：使用机器学习算法将个体分类为糖尿病患者或非糖尿病患者。 趋势分析：分析多年来的趋势，看看糖尿

CDASDK 是一个专为 .NET 平台设计的库，用于处理 HL7 CDA（ Clinical Document Architecture）格式的临床文档。HL7 CDA 是一种国际标准，它定义了一种结构化的方式，用来交换和存储医疗健康信息。CDA 文档可以包含病人的各种健康数据，如病史、检查结果、处方、过敏信息等，对于医疗机构之间的信息共享至关重要。 CDASDK 的主要功能包括： 1. **创建 CDA 文档**：开发者可以使用 CDASDK 来构建符合 HL7 CDA 规范的结构化文档。库提供了丰富的 API 和类，帮助程序员创建、组织和填充 CDA 文档的不同部分，如模板、段落、表格、注释等。 2. **解析 CDA 文档**：除了创建，CDASDK 还允许用户解析已有的 CDA 文件，提取其中的数据。这对于数据分析、信息检索或者在不同系统间迁移数据都非常有用。 3. **存储 CDA 文档**：支持将 CDA 文档保存到本地文件系统或数据库中，同时也可能提供了接口与其他存储解决方案（如云存储服务）集成。 4. **验证 CDA 格式**：CDASDK 可能包含了对生成或读取的 CDA 文档进行有效性验证的功能，确保它们符合 HL7 CDA 的语法规则和一致性要求。 5. **C# 兼容性**：由于标签指出是 "C#"，这意味着 CDASDK 是用 C# 编写的，可以直接在 .NET 框架内使用，与其他 .NET 应用程序无缝集成。 6. **源代码库**：从压缩包文件名 `cdasdk-master` 可以推断，这很可能是项目的源代码仓库主分支。通常，它会包含项目的所有源代码、示例、测试用例、文档和构建脚本等资源，便于开发者深入理解和定制这个库。 使用 CDASDK 开发时，开发者需要注意遵循 HL7 CDA 的数据模型和架构，确保生成的文档能够被其他支持该标准的系统正确解读。此外，为了保证数据的安全性和隐私性，开发者还需要关注如何适当地处理敏感医疗信息，遵守相关的法律法规。 在实际应用中，CDASDK 可能会被用在电子病历系统、健康信息交换平台、医疗数据分析软件等场景，帮助实现医疗信息的标准化、自动化处理和高效传输。通过熟练掌握和利用 CDASDK，开发者可以提升医疗信息化项目的质量和效率。

拉曼光谱是一种基于非弹性散射原理的光谱技术，主要用于研究物质的分子振动模式，通过这些振动模式，可以分析出样品的化学组成和分子结构。由于拉曼光谱技术在测量中对样品的损伤极小，同时能够快速获取大量化学信息，因此在临床医疗尤其是在癌症检测与诊断领域中扮演着越来越重要的角色。 激光技术的进步极大地推动了拉曼光谱在生物医学领域的应用，特别是近红外激光的使用，使得拉曼光谱在生物组织中的应用变得可能。另外，CCD探测器的出现和性能提升，以及傅里叶变换拉曼光谱技术的应用，都极大地提高了拉曼光谱技术的性能和可靠性。这些技术的进步不仅使得拉曼光谱成为材料分析、宝石鉴定等领域的有力工具，更是在生物医学领域，尤其是在癌症诊断方面显示出其巨大的潜力。 在癌症检测与诊断方面，拉曼光谱的应用主要体现在以下几个方面： 1. 子宫癌检测：利用遗传算法与偏最小二乘判别分析（GA-PLS-DA）技术，结合近红外拉曼光谱，可以对子宫癌组织进行快速识别。这种方法能够检测到癌前细胞的形成，并对癌变组织的生物分子变化进行分析，从而达到早期诊断的目的。 2. 膀胱癌和前列腺癌诊断：光纤近红外拉曼光谱技术能够在体外对膀胱镜和尿道前列腺切除术样本进行诊断。通过分析拉曼光谱与组织学特征的关联，可以建立用于诊断膀胱癌和前列腺癌的算法模型，并验证其准确性。 3. 血液成分分析：拉曼光谱技术可用于血液成分的快速检测，对于血液中化学物质的鉴定及浓度测定具有重要意义。 4. 动脉硬化检测：动脉硬化与心血管疾病密切相关，拉曼光谱技术能够帮助检测动脉壁的分子组成变化，对早期动脉硬化有警示作用。 在上述应用中，拉曼光谱技术的检测速度之快、损伤之小，使得其成为一种重要的临床诊断工具。以遗传算法、偏最小二乘分析为代表的化学计量学方法能够处理复杂的光谱数据，提取出诊断所需的特征信息，极大地提升了诊断的准确性。 而LabVIEW这一标签提示，该技术在拉曼光谱数据的采集、处理和分析中扮演着重要角色。LabVIEW是一种图形化编程语言，广泛应用于仪器控制、数据采集、数据分析等领域。在拉曼光谱研究中，LabVIEW可用来控制激光器、探测器的工作以及对收集到的数据进行实时处理和分析，它对提升实验室的自动化水平和促进研究的深入化起着关键作用。 拉曼光谱技术已经成为临床医疗中不可或缺的一部分，尤其在癌症检测与诊断领域显示出巨大的应用潜力。通过不断的技术创新和方法优化，拉曼光谱技术在提升诊断准确性、缩短检测时间以及降低成本方面，将为临床医学带来更多突破性的进展。

拉曼光谱分析技术可以在分子水平上研究物质分子结构和生化组成信息，具有快速、准确、无创(或低创)等优点，已成为临床早期癌症检测和组织病理生理分析的重要工具。近年来，激光技术、光纤探测器件和光电检测技术的发展，不仅极大促进了新型拉曼光谱分析仪器与技术的研发，更进一步扩展了其临床应用的广度和深度，彰显出其独特的科学内涵与应用价值。对临床拉曼光谱分析技术的理论基础进行了阐述，归纳总结了临床快速拉曼光谱分析集成系统设计思路。在此基础上，以作者相关研究工作为例，探讨了拉曼光谱分析技术在临床癌症早期检测与病理分析中的应用特点，为推动相关基础研究及技术创新提供有益参考。