川崎病z值计算公式
川崎病（Kawasaki's disease）是一种儿童常见的全身性血管炎
性疾病，首次在日本被描述并命名。该病主要影响小儿，特别是亚洲人群，而且在小孩中的患病率呈现出季节性和地域性的变化。川崎病的临床表现多样，早期诊断和治疗对于预防心血管并发症的发生至关重要，因此确定川崎病诊断的有效指标就显得尤为重要。常用的指标包括临床表现、实验室指标和心脏超声。
其中，川崎病的Z值计算公式是根据川崎病患者临床特征和
实验室指标测定，通过将患者的测定结果与正常儿童相比较，并将患者的测定结果转化为Z值，以确定与川崎病相关的异
常指标。Z值是一种描述测定值在参考人群中相对水平的统计量，Z值计算公式如下：
Z = (实测值 - 均值) / 标准差
其中，实测值是指川崎病患者的测定结果，均值是指正常儿童参考值的平均值，标准差是指正常儿童参考值的标准差。通过计算Z值，可以将川崎病患者的测定结果转化为与正常儿童
参考值的标准差偏离程度，进而判断是否存在川崎病相关的异常。
川崎病的实验室指标常用的包括C反应蛋白（CRP）、白细
胞计数（WBC）、血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）等。根据患者的实验室检查结果，可以计算出与川崎病相关指标的
Z值，以辅助诊断。
除了实验室指标，心脏超声也是川崎病诊断的重要指标之一。常用的心脏超声指标包括冠状动脉扩张、回声增多、冠状动脉发育异常等。通过心脏超声检查，可以评估心血管并发症的发生情况，并判断川崎病的严重程度。
近年来，一些研究也尝试使用基因组学和代谢组学等新的技术来辅助川崎病的诊断，探索新的潜在指标和生物标志物。这些方法可以通过对患者的基因表达谱、蛋白质组和代谢组进行分析，寻找与川崎病相关的异常变化，以提高诊断的准确性和早期识别的能力。
需要指出的是，川崎病的诊断需要综合考虑患者的临床表现、实验室指标和心脏超声等多个方面，单一指标的异常并不足以确定川崎病的诊断。因此，在使用Z值计算公式时，需要结合其他临床资料和专业医生的临床判断，以确保准确的诊断和及时的治疗。
总结起来，川崎病的Z值计算公式用于将患者的实验室指标转化为与正常儿童参考值的标准差偏离程度，以辅助川崎病的诊断。在实际应用中，还需要结合其他临床资料和专业医生的临床判断，以确保准确诊断和及时治疗。同时，新的技术和方法的不断发展也为川崎病的诊断提供了更多可能性。
川崎病z值计算公式 川崎病（Kawasaki's disease）是一种儿童常见的全身性血管炎 性疾病，首次在日本被描述并命名。该病主要影响小儿，特别是亚洲人群，而且在小孩中的患病率呈现出季节性和地域性的变化。川崎病的临床表现多样，早期诊断和治疗对于预防心血管并发症的发生至关重要，因此确定川崎病诊断的有效指标就显得尤为重要。常用的指标包括临床表现、实验室指标和心脏超声。 其中，川崎病的Z值计算公式是根据川崎病患者临床特征和 实验室指标测定，通过将患者的测定结果与正常儿童相比较，并将患者的测定结果转化为Z值，以确定与川崎病相关的异 常指标。Z值是一种描述测定值在参考人群中相对水平的统计量，Z值计算公式如下： Z = (实测值 - 均值) / 标准差 其中，实测值是指川崎病患者的测定结果，均值是指正常儿童参考值的平均值，标准差是指正常儿童参考值的标准差。通过计算Z值，可以将川崎病患者的测定结果转化为与正常儿童 参考值的标准差偏离程度，进而判断是否存在川崎病相关的异常。 川崎病的实验室指标常用的包括C反应蛋白（CRP）、白细 胞计数（WBC）、血红蛋白（Hb）、血小板计数（PLT）等。根据患者的实验室检查结果，可以计算出与川崎病相关指标的 Z值，以辅助诊断。
除了实验室指标，心脏超声也是川崎病诊断的重要指标之一。常用的心脏超声指标包括冠状动脉扩张、回声增多、冠状动脉发育异常等。通过心脏超声检查，可以评估心血管并发症的发生情况，并判断川崎病的严重程度。 近年来，一些研究也尝试使用基因组学和代谢组学等新的技术来辅助川崎病的诊断，探索新的潜在指标和生物标志物。这些方法可以通过对患者的基因表达谱、蛋白质组和代谢组进行分析，寻找与川崎病相关的异常变化，以提高诊断的准确性和早期识别的能力。 需要指出的是，川崎病的诊断需要综合考虑患者的临床表现、实验室指标和心脏超声等多个方面，单一指标的异常并不足以确定川崎病的诊断。因此，在使用Z值计算公式时，需要结合其他临床资料和专业医生的临床判断，以确保准确的诊断和及时的治疗。 总结起来，川崎病的Z值计算公式用于将患者的实验室指标转化为与正常儿童参考值的标准差偏离程度，以辅助川崎病的诊断。在实际应用中，还需要结合其他临床资料和专业医生的临床判断，以确保准确诊断和及时治疗。同时，新的技术和方法的不断发展也为川崎病的诊断提供了更多可能性。
z统计量计算python 一、z统计量的概念 z统计量是一种常用的统计量，用于判断样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。它的计算公式如下： z = (x - μ) / (σ / √n) 其中，x为样本均值，μ为总体均值，σ为总体标准差，n为样本容量。 二、z统计量的计算方法 1. 收集样本数据，计算样本均值x和样本标准差s。 2. 确定总体均值μ和总体标准差σ。 3. 根据样本容量n，计算z值。 三、在Python中计算z统计量 在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来计算z统计量。具体步骤如下： 1. 导入所需库： import scipy.stats as stats 2. 定义样本数据： data = [1, 2, 3, 4, 5]
3. 计算样本均值和样本标准差： x = sum(data) / len(data) s = stats.tstd(data) 4. 定义总体均值和总体标准差： μ = 3 σ = 1 5. 计算z值： z = (x - μ) / (σ / len(data) ** 0.5) 6. 打印结果： print("z =", z) 四、示例代码 下面是一个完整的示例代码，演示了如何使用Python计算z统计量：```python import scipy.stats as stats # 定义样本数据 data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 计算样本均值和样本标准差 x = sum(data) / len(data) s = stats.tstd(data) # 定义总体均值和总体标准差 μ = 3 σ = 1 # 计算z值 z = (x - μ) / (σ / len(data) ** 0.5) # 打印结果 print("z =", z) ``` 运行以上代码，即可得到z统计量的计算结果。 五、总结 本文介绍了z统计量的概念、计算方法以及在Python中的实现。通过计算z统计量，我们可以判断样本均值与总体均值之间是否存在显著差异。在实际应用中，z统计量常常被用于假设检验和推断统计等领域。使用Python可以方便地进行z统计量的计算，帮助我们更好地分析和解释数据。
热穿透试验杀菌公式(二) 热穿透试验杀菌公式 在热穿透试验中，杀菌公式是非常重要的一部分，它可以用于计 算杀灭微生物的时间和温度要求。下面将列举一些相关的公式，并给 出一些例子来解释说明它们的应用。 1. F值公式 在热穿透试验中，F值（Fo value）是衡量杀菌过程的一个指标，它表示在特定温度下，所需的时间来杀灭一定数量的微生物。F值公式如下： F = Z * (t - t0) 其中，F为Fo value，Z为温度修正系数，t为实际杀菌时间，t0为参考温度下的杀菌时间。 例如，设定参考温度为121°C，实际杀菌温度为135°C，将菌液暴露在该温度下5分钟，需要计算对应的F值。假设Z值为10，则公 式如下： F = 10 * (135 - 121) * 5 = 1400 2. D值公式 D值表示在特定温度下，杀灭微生物数量减少到初始数量的十分 之一所需的时间。D值公式如下：
D = F / a 其中，D为D值，F为Fo value，a为所需的菌液浓度（个数/单位体积）。 例如，假设F值为1400，菌液浓度为10^6个/毫升，需要计算D 值。公式如下： D = 1400 / 10^6 = 3. z值公式 z值表示当温度增加1°C时，D值的增加倍数。z值公式如下：z = (t2 - t1) / log(D2/D1) 其中，z为z值，t2和t1分别为两个温度下的杀菌时间，D2和D1分别为两个温度下的D值。 例如，有两个温度条件下的数据如下： •温度1：杀菌时间t1 = 5分钟，D值D1 = •温度2：杀菌时间t2 = 10分钟，D值D2 = 代入公式可得： z = (10 - 5) / log(/) ≈ 以上是热穿透试验中常用的一些杀菌公式，通过这些公式，可以计算出杀菌过程中所需的时间、温度要求，从而保证产品的安全性和质量。
Z值表：详解与应用 统计学中的Z值表详解 一、Z值定义 在统计学中，Z值通常用于表示一个观测值相对于平均值的距离，具体来说，它表示观测值与平均值之差除以标准差。Z值的大小能够反映观测值在数据集中的相对位置。 二、Z值计算公式 假设X为某观测值，X为数据的平均值，σ为数据的标准差，则Z值的计算公式为： Z = (X - X) / σ 三、Z值表的使用方法 1.首先，你需要知道你的数据集的平均值（X）和标准差（σ）。 2.使用上述公式计算每个观测值的Z值。 3.通过查阅Z值表，你可以找到对应的概率或者分布函数值，进而推断出观 测值的性质。 四、Z值表的应用场景 1.数据分析：通过Z值可以快速了解数据相对于平均值的离散程度，为进一 步的统计分析提供基础。 2.质量控制：在生产过程中，通过计算某一产品特性的Z值，可以判断该产 品是否在可接受范围内。 3.生物统计学：在遗传学、流行病学等领域，Z值常用于描述个体或群体之间 的遗传差异。 五、Z值表的局限性 1.数据正态性假设：Z值计算的前提假设是数据呈正态分布，如果数据分布与 正态分布有较大偏离，Z值可能无法准确反映数据的真实分布。 2.标准差的不稳定性：对于小样本数据或者极端数据，标准差的估计可能不 稳定，导致Z值计算结果偏差。 3.Z值表的适用范围：不同的Z值表适用于不同范围的数据，超出适用范围的 数据可能导致错误的推断。 六、Z值表与其他统计方法的比较 1.T检验：T检验和Z值都可以用于比较两组数据的差异，但T检验更适用于 小样本数据或者样本间变异度较大的情况。 2.卡方检验：卡方检验适用于比较分类数据的频数分布，而Z值主要用于连 续数据的统计分析。
川崎病z值计算公式 川崎病是一种儿童常见的系统性血管炎症性疾病，其特征性表现为高热持续5天以上、口腔黏膜炎症、结膜炎、皮疹、肢体末端红斑、颈淋巴结肿大等。川崎病的确切病因尚不明确，目前认为遗传、免疫、感染及环境等多种因素共同作用可能是其发病的原因。对于川崎病的诊断，除了根据临床表现和体征进行判断外，还可以通过计算川崎病患者的z值来辅助诊断。 川崎病的z值计算公式是根据病患者的相关参数进行计算得出，以下是相关参考内容： 1. 指定正常参考区间： a. 年龄相关参数：根据患者的年龄、性别和身高，可以参考 世界卫生组织（WHO）或相关专业机构所提供的正常参考区间。 b. 其他相关参数：根据患者的体重、血红蛋白水平、白细胞 计数等参数，可以参考国内外研究所提供的正常参考值。 2. 数据收集与整理： a. 确定病患者的年龄、性别、身高、体重等相关参数。 b. 收集病患者的血红蛋白水平、白细胞计数等相关指标的检 测结果。 3. 计算z值： a. 确定正常参考区间的平均值（Mean）和标准差（Standard Deviation）。 b. 根据病患者的数据和正常参考区间的平均值和标准差，使
用以下公式计算z值： z = (观察值 - 平均值) / 标准差 4. 判断结果： a. 根据计算得到的z值，可以根据正态分布的概率密度函数（Probability Density Function）来判断患者的数据是否处于正常范围内。 b. 通常情况下，z值在正负2之间被认为是正常范围，超过正负2则认为是异常范围。 川崎病的z值计算是一种辅助诊断方法，在临床上可以作为一种筛查工具用于评估川崎病患者的病情。但需要注意的是，该计算方法仅仅是一种辅助手段，临床医生还需要结合患者的临床表现、体征和其他辅助检查结果，综合判断是否为川崎病。对于川崎病的确诊还需要进一步临床评估和详细检查。
川崎病疾病诊断标准、丙球冲击治疗、丙球无反应型川崎病无效风险、激素治疗指征和糖皮质激素给药方案 川崎病也称粘膜皮肤淋巴结综合征，是一种急性全身性中小动脉血管炎，常见于6个月至5岁儿童。川崎病引发冠状动脉病变是儿童获得性心血管疾病的最主要原因。静脉注射丙种球蛋白冲击联合阿司匹林口服是川崎病的一线治疗，10%至20%川崎病患儿对IVIG耐药，为IVIG无反应型川崎病。 川崎病诊断 川崎病一般通过临床表现和辅助检查相结合确立诊断。对于诊断指南，六项诊断标准中应有五项即可诊断KD，将发热作为强制性标准，其余五项标准中满足四项可明确诊断。 表1. 川崎病诊断标准
约15% 的川崎病患儿仅满足上述诊断标准的3～4 项，但在病程中经超声心动图或冠脉造影证实存在冠状动脉瘤，或满足上述诊断标准中的 4 项，但超声心动图可见冠状动脉壁辉度增强，称为不完全/非典型川崎病。除超声心动图外，实验室检查指标对诊断川崎病有一定意义（。 表2. KD 常见的实验室检查异常 丙球冲击治疗：川崎病一线治疗 IVIG可显著降低川崎病并发冠状动脉瘤风险、减轻患者发热等临床表现，已被用于川崎病的标准一线治疗长达40年。IVIG 的作用机制可能与调节炎性细胞因子、中和细菌或病毒介导的超抗原抑制和抑制T 细胞的活化从而减少抗体的生成有关。在KD 症状出现后10天内一次性给予2 g/kg，10～12 h 内输注完毕。症状出现超过10天给药可能缓解川崎病活动期患者的症状，但对预防冠状动脉瘤作用有限。
IVIG 给药方案有三种： 1）400 mg/(kg·d)，用5 d； 2）1 g/(kg·d)，用2 d； 3）2 g/(kg·d)，用1 d。 IVIG无反应型KD诊断 接受IVIG 治疗36 h 后发热不退（T > 38 ℃）或退热后2～7 d 后再次出现发热并伴有至少一项川崎病主要临床特征，则判断为IVIG 无反应型川崎病。 IVIG 无反应的风险因素包括：男性、年龄<12 个月、发病超过10天后给予 IVIG、血小板减少、低白蛋白血症、贫血、低钠血症、IVIG 输注后 CRP 持续升高、IVIG 输注后白蛋白持续降低。 川崎病患者丙球治疗无效风险 预测IVIG难治性KD的评分系统较常用的是EGAMI、KOBAYASHI 和 SANO。不同评分系统纳入的预测变量和诊断效能。 表3. IVIG 无反应型川崎病评分系统
能力验证z值计算案例 一、引言 能力验证是评估个体在某一领域能力水平的重要手段，而Z值作为能力验证中的核心指标，能够直观地反映出一个孩子在某一学科的表现。本文将通过一个具体的案例，详细介绍Z值的计算方法及其在实际应用中的重要性。 二、能力验证Z值计算方法 1.Z值的定义 Z值，又称标准分数，是一种描述个体在某一方面表现相对于整体分布的统计量。它能够将原始分数转换为具有实际意义的量，以便于比较和评估。 2.Z值的计算公式 Z值= (X - μ) / σ 其中，X为个体原始分数，μ为总体平均数，σ为总体标准差。 3.Z值的解释意义 Z值具有以下特点： - 当Z值为0时，表示个体表现与总体平均水平相符； - 当Z值为正时，表示个体表现优于总体平均水平； - 当Z值为负时，表示个体表现低于总体平均水平。 三、案例分析 1.案例描述 在某次能力验证测试中，共有100名学生参加，他们的成绩分布如下：分数区间| 人数
-------|----- 60-70 | 20 70-80 | 30 80-90 | 25 90-100 | 25 2.案例中Z值的计算 首先，计算总体平均分： μ= (60*20 + 70*30 + 80*25 + 90*25) / 100 = 75 然后，计算各分数区间的标准差： σ= √[((60-75)*20 + (70-75)*30 + (80-75)*25 + (90-75)*25) / 100] = 5 最后，根据公式计算各分数区间的Z值： Z值= (分数- μ) / σ 3.案例分析与启示 通过计算得到的Z值，可以清晰地看出各学生在整体中的位置。例如，某学生的成绩为85分，其Z值为： Z = (85 - 75) / 5 = 2 这意味着该学生的成绩优于总体平均水平2个标准差。同样，对于另一个成绩为65分的同学，其Z值为： Z = (65 - 75) / 5 = -2 这说明该同学的成绩低于总体平均水平2个标准差。 四、能力验证Z值在实际应用中的重要性
z值对应的概率 摘要： 一、概率论与z 值的关系 1.概率论的基本概念 2.z 值在概率论中的作用 二、z 值的计算方法 1.z 值的定义 2.z 值与标准正态分布的关系 3.z 值的计算公式 三、z 值的应用场景 1.在统计学中的运用 2.在实际生活中的应用 四、z 值的意义及局限性 1.z 值所代表的含义 2.z 值的局限性与注意事项 正文： 概率论是研究随机现象的理论，它为我们理解和预测各种事件的发生提供了依据。在概率论中，z 值是一个非常重要的概念，它与概率分布有着密切的关系。 首先，让我们了解一下概率论的基本概念。概率论是研究随机现象的理论，它为我们理解和预测各种事件的发生提供了依据。在概率论中，z 值是一
个非常重要的概念，它与概率分布有着密切的关系。 其次，我们来探讨一下z 值的计算方法。z 值，又称为标准分数，是用来衡量一个数据点在一个数据集中相对于均值和标准差的位置的指标。z 值的定义与标准正态分布有关，它是原始分数与均值之差除以标准差。z 值的计算公式为：z = (X - μ) / σ，其中X 表示原始分数，μ表示均值，σ表示标准差。 z 值在概率论中有着广泛的应用。它不仅可以用于描述正态分布或近似正态分布的数据，还可以用于计算概率值。例如，我们可以通过查找标准正态分布表，找到对应于某个z 值的概率值。 在实际生活中，z 值也有着丰富的应用。例如，在教育领域，z 值可以用来衡量学生的学术表现，帮助教师和学生了解在某个学科领域中的相对位置。在医学领域，z 值可以用来评估患者的健康状况，为诊断和治疗提供依据。 然而，我们也要注意到z 值具有一定的局限性。首先，z 值仅适用于正态分布或近似正态分布的数据。对于其他类型的数据分布，我们需要采用其他方法来描述和分析。其次，z 值仅仅是一个数值，它不能完全反映数据点所处的整体情况。因此，在使用z 值时，我们需要结合实际情况，综合考虑其他相关信息。 总之，z 值在概率论中具有重要的地位，它与概率分布密切相关，并在实际生活中有着广泛的应用。
秩和检验z值计算公式 秩和检验z值计算公式 什么是秩和检验？ 秩和检验是一种非参数统计方法，适用于两个独立样本的比较。它基于样本的秩次，而不是样本的具体数值，因此对于那些不满足正态分布的数据，秩和检验是一种有效的统计方法。 公式一：计算样本的秩次之和 秩和检验首先需要计算两个样本的秩次之和，公式如下： [计算样本的秩次之和]( 其中，[R_i]( 表示第 i 个样本的秩次。 公式二：计算样本的秩次之和的期望值 接下来，需要计算样本的秩次之和的期望值，公式如下： [计算样本的秩次之和的期望值]( 其中，[n_1]( 和 [n_2]( 分别表示两个样本的大小。 公式三：计算样本的秩次之和的标准差 然后，需要计算样本的秩次之和的标准差，公式如下： [计算样本的秩次之和的标准差](
总结 综上所述，秩和检验的计算公式包括计算样本的秩次之和、计算 样本的秩次之和的期望值和计算样本的秩次之和的标准差。通过计算 这些值，可以得到秩和检验所需的 z 值，进而进行统计推断。 例如，对于两组学生的考试成绩进行秩和检验，在样本一中，14 个学生的考试成绩分别为85、79、72、90、88、81、93、85、78、82、84、87、91、86；在样本二中，12个学生的考试成绩分别为77、80、75、85、92、79、89、75、83、86、88、84。按照秩和检验的公式， 计算样本的秩次之和分别为 155 和 139，计算样本的秩次之和的期望 值分别为 168 和，计算样本的秩次之和的标准差分别为和。通过 这些计算，可以得到 z 值，进而进行统计推断。 公式四：计算样本的秩和检验的 z 值 最后，利用上述公式计算出的样本的秩次之和、样本的秩次之和 的期望值和样本的秩次之和的标准差，可以计算出样本的秩和检验的 z 值，公式如下： [计算样本的秩和检验的 z 值]( 其中，[R]( 表示样本的秩次之和，[E(R)]( 表示样本的秩次之和的期望值，[]( 表示样本的秩次之和的标准差。
流行病学研究中的统计学样本量计算在流行病学研究中，样本量的计算是非常重要的一步，它关乎到研究的信度和效度。正确地计算样本量可以确保研究结果的可靠性，并帮助研究人员选择合适的研究方法和统计学分析方法。本文将介绍在流行病学研究中如何进行统计学样本量的计算。 一、概述 在进行流行病学研究时，我们通常希望能够发现两组之间的差异或者评估某个因素对某个疾病的影响。为了得出统计学显著的结果，我们需要确保样本量足够大，以保证研究的效果和影响力。样本量的计算是基于所选择的检验方法和研究目标等因素来确定的。 二、单样本均数检验的样本量计算 对于需要比较一个样本均数与一个已知均数或者进行某种抽样分布的显著性检验的流行病学研究，我们可以使用以下公式来计算所需样本量： n = [（Zα/2 + Zβ）^2 * σ^2] / Δ^2 其中，n代表所需样本量，Zα/2代表所选择的显著性水平的Z值，通常为1.96（α=0.05），Zβ代表所期望的统计功效的Z值，通常为0.84（β=0.20）。 Δ代表研究所期望的两个均数之间的最小差异，σ代表总体标准差的估计值。
三、双样本均数检验的样本量计算 对于比较两个群体均数差异的研究，我们可以使用以下公式来计算所需样本量： n = [（Zα/2 + Zβ）^2 *（σ1^2 + σ2^2）] / Δ^2 其中，n代表所需样本量，Zα/2代表所选择的显著性水平的Z值，Zβ代表所期望的统计功效的Z值。 Δ代表研究所期望的两个均数之间的最小差异，σ1和σ2分别代表两个总体的标准偏差的估计值。 四、样本量计算的其他因素 除了考虑研究目标和显著性水平外，样本量计算还需要考虑其他因素。例如，研究的误差率、相关性、分层等因素可能会影响样本量的计算。此外，研究的预期效应大小和统计功效水平也需要考虑在内。 五、样本量计算的软件工具 为了方便研究人员进行流行病学研究中的样本量计算，许多统计学软件和在线计算工具已经开发出来。例如，G*Power、OpenEpi以及R 语言中的pwr包都提供了功能强大的样本量计算工具。研究人员可以根据自己的研究目的和需要选择合适的工具进行样本量计算。 六、结论 在流行病学研究中，正确地计算样本量是确保研究结果可靠性的重要一步。本文介绍了在流行病学研究中进行统计学样本量计算的基本
【论著】Z值对儿童川崎病冠状动脉病变的评估价值 文章来源：中国小儿急救医学, 2018,25(6) : 442-445,449 作者：高明东王建军缪树琼高霞陈军辉曹晓峰赵东霞雷晓燕 摘要 目的 探讨Z值对儿童川崎病冠状动脉病变(CAL)的评估价值。 方法 收集2012年1月至2016年12月甘肃省人民医院儿科确诊的102例川崎病患儿的临床资料。超声心动图(ECHO)测量左冠状动脉主干(LMCA)和右冠状动脉(RCA)内径，初步判断CAL发病率。依据冠状动脉内径结果及患儿年龄、体表面积等个体化因素分别计算出左右冠状动脉的Z值，再次判断CAL发病率。 结果 102例患儿行ECHO检查发现CAL共22例(21.6%)，其中LMCA 病变18例(17.6%), RCA病变22例(21.6%)。通过计算冠状动脉Z值发现CAL共33例(32.4%)，其中LMCA病变29例(28.4%), RCA病变33例(32.4%)。两种方法判断LMCA病变的发生率差异有统计学意义(χ2＝3.35，P<0.05)；两种方法判断rca病变的发生率差异无统计学意义(χ2＝3.01，p>0.05)。说明Z值更能发现川崎病的冠状动脉损害情况，尤其是LMCA病变。对Z值最大的患儿行选择性冠状动脉血管造影检查发现有巨大冠状动脉瘤形成。 0.05)；两种方法判断rca病变的发生率差异无统计学意义(χ2＝3.01，p> 展开剩余88% 结论 在ECHO检查基础上计算冠状动脉Z值可广泛且简便地应用于临床上对CAL的评估，且Z值越大，CAL越严重。同时也可以指导治疗、判断预后及制定随访要求。 众所周知，川崎病是儿童期最常见的全身性血管炎之一，主要为
Z SCORE: Based on the Altman Bankruptcy model. Computed as follows: 基于Altman教授的破产模型，计算如下： Z = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0E A：Working Capital/Total Assets 营运资本/总资产 B：Retained Earnings/Total Assets 留存收益/总资产 C：EBIT/Total Assets 息税前利润/总资产 D：Market Value Equity/Book Value (BV=Total Liabilities) 权益市场价值/帐面价值（BV=总负债）E：Total Assets Turnover (Net Sales/Total Assets) 总资产周转率（净销售额/总资产） Z score is considered healthy if > 3.0 Z> 3.0，则被认为是健康的 undefined if >1.8 and <3.0 如果Z>1.8或<3.0，代表不明确 bankruptcy characteristics if <1.8 Z<1.8，则具有破产特征 Market value equity uses market value from the miscellaneous section of the input, if available. If no data have been entered for market value, the Net Worth is used. 在可能的情况下，权益市场价值是选取各种输入数据的市场价值，如果没有任何关于市场价值的数据，则选取资本净值。
2020年川崎病冠状动脉病变的临床处理建议（完整版） 摘要 川崎病冠状动脉病变已成为发达国家及我国许多地区儿童时期较常见的获得性心血管疾病之一。2012年"川崎病冠状动脉病变的临床处理建议"的发表对我国川崎病患儿冠状动脉病变的诊断、治疗和长期管理起到了规范作用。2020年修订版总结了近年来国内外进展，旨在更好地指导临床实践，提高我国川崎病冠状动脉病变的临床诊治水平，改善患儿预后。 川崎病于1967年被首次报道，川崎病冠状动脉病变（coronary artery lesions，CAL）已成为较常见的获得性心血管疾病之一。2012年我国专家首次发布"川崎病冠状动脉病变的临床处理建议"，对我国川崎病患儿CAL的诊断、治疗和长期随访管理起到了规范作用，在临床实践过程中积累了较多的经验。近年来国际上关于川崎病CAL的临床研究也有了新的进展，日本循环协会和美国心脏病协会亦相继更新了川崎病冠状动脉后遗症的诊断和处理相关指南。为了及时总结经验，更好地指导临床实践，提高我国川崎病CAL的临床诊治水平，改善患儿预后，中华医学会儿科学分会心血管学组及中华儿科杂志编辑委员会于2019年6月启动了"川崎病冠状动脉病变的临床处理建议"的修订工作，多次组织相关专家进行深入讨论，提出此修订版建议。 一、川崎病CAL的病理特点
川崎病存在3种相互关联的血管病变过程：急性自限性坏死性动脉炎（necrotizing arteritis, NA）、亚急性或慢性（subacute/chronic, SA/C）血管炎和管腔肌成纤维细胞增生（luminal myofibroblastic proliferation, LMP）。NA是与川崎病发病同步的血管内皮的中性粒细胞炎症，呈自限性过程，开始并结束于发热的2周内。NA开始于内皮，并依次破坏内膜、内弹力层、中膜、外弹力层和外膜，形成囊状动脉瘤，可导致动脉瘤破裂或血栓形成，是川崎病早期死亡的主要原因。NA主要累及冠状动脉和中等大小具有肌层和弹力纤维的非冠状动脉（腋窝、肋间或髂骨、肠系膜肌动脉等）。 SA/C血管炎与川崎病发病非同步，是一种以小淋巴细胞为主的炎症过程，可以在发病的2周内开始并持续数月至数年，并与LMP病变密切相关。SA/C血管炎自血管外膜或血管周围组织开始，并在进展到管腔的过程中不同程度地损伤血管壁，可呈轻微扩张的梭形状态（梭形动脉瘤）或进行性扩张形成囊状动脉瘤，并可形成血栓。 LMP是由内膜平滑肌细胞来源的病理性肌成纤维细胞的增生过程，肌成纤维细胞在SA/C炎症细胞背景下产生细胞外介质参与病变（SA/C-LMP），呈环形和对称性，导致不同程度管腔狭窄。SA/C-LMP 病变不是肉芽组织或瘢痕组织，不发生机化、钙化或再通。与SA/C血管炎一致，LMP可以在发病的2周内开始并持续数月至数年。 二、川崎病CAL的定义和风险分级 1．定义：