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中文摘要：
脓毒症诊断和治疗的延迟常延误病情，使得患者很快发生休克、多脏器功能衰竭，甚至死亡，因而准确、及时的诊断有望降低脓毒症及其后续症的病死率。目前，脓毒症的诊断主要依靠微生物学培养，但该法敏感性和特异性不高，且费时费力，常延误病情，故应寻找更好的诊断指标。本课题首先从SIRS后代谢改变入手，联合应用1NMR和HPLC/MS获得SIRS患者血清代谢指纹图谱，进而通过多元统计分析寻找与脓毒症诊断、感染类型及其预后相关的生物标志物，并分别构建脓毒症诊断模型、脓毒症感染类别诊断模型以及预后判别模型，并与C反应蛋白、原降钙素以及APECHEⅡ等评分作比较，为脓毒症的早期诊断、感染类型区分以及预后评价提供新手段。
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