将中毒者带离现场，到空气新鲜地方，清除毒物，脱掉污染的衣裤，立 即冲洗皮肤或眼睛。对经口中毒者应立即采取引吐、洗胃、导泻等急救措施。及时正确地应用用解毒药，
2、抗胆碱剂——阿托品
是目前抢救有机磷农药中毒最有效的解毒剂之一，但对晚期呼吸麻痹无效 采用阿托品治疗必须早、足、快、复
3、胆碱酯酶复能剂——解磷定：
4胆碱酯酶复能剂——氯磷定：
在大量出汗脱水时，应补充盐水，注意电解质平衡。 有机磷中毒时禁止使用吗啡、茶碱、吩噻嗪、利血平。
中草药治疗
可用绿豆、甘草各一两煎水服。也可用蔓陀萝0．3～0．9克煎水服。还可用金鸡尾和金银花各四两、甘草二两煎水服。
磷化锌的毒性主要是由于它与胃酸作用释出磷化氢所致。磷化氢被吸收后它能损害中枢神经系统、心血管、呼吸系统及肝、肾等器官。较大剂量可很快引起中枢神经系统麻痹。
对经皮肤中毒者应立即用大量的水清洗皮肤烧伤处，必须保持房间通风0休克者应输血，并滴注葡萄糖和电解质溶液防止酸中毒，必须注意输液量与排出液体平衡以及中心静脉压，以防超负荷。对肺水肿者，间歇或连续地输入氧气。对肾衰竭者应进行血液透析，用ECG监视和发现心肌受损情况，监测血清碱性磷酸酶、LDH、ALT、AST、前凝血酶时问和胆红素，以判断肝脏受损程度，若前凝血酶浓度下降，在静脉输液时加入维生素K，要求每天用药量为10～50毫克，从静脉缓慢注入维生素K，如患者出现潮红、发绀、感觉异常、低血压和呼吸困难，便停止输液。对疼痛者，每隔几小时皮下注射硫酸吗啡8～10毫克。
大隆中毒
①对中毒者应立即催吐、洗胃、导泻，用生理盐水等洗胃，然后用硫酸钠导泻，尽早将毒物排出。
②可服用维生素K，成人每日40毫克，分次服用；儿童每日120毫克，分次服用。
③在医生指导下口服或肌肉缓慢注射解毒药。
④对严重出血者应立即输血。
敌鼠是一种抗凝血的高效杀鼠剂。敌鼠钠为其钠盐制剂。。
敌鼠纳盐的抗凝作用是通过抑制维生素K而影响凝血酶原及凝血因子Ⅶ、Ⅸ、X的合成，并有直接损伤毛细血管的作用。
催吐、洗胃、清肠
Vit K1
凝血酶原时间恢复正常后停药
Vit C
输血、口服强的松或氢化可的松100~300 mg加入10％葡萄糖液内静脉注射
安妥中毒
①误食者，应立即催吐、洗胃、导泻，用1：5000高锰 酸钾溶液，0．1％～0．5％硫酸铜溶液洗胃，禁用碱性溶液洗 胃，然后口服硫酸镁30克导泻。
②中毒者禁食碱性和含脂肪类食物，以免加速对安妥的 吸收。
③用10％硫代硫酸钠5毫升静注，每天2～4次。
④严格限制输液量及输液速度，需要补液时应给予高渗葡萄糖缓慢静脉点滴。
⑤及早预防肺水肿，一旦发生，按肺水肿治疗，给予维生素K治疗。
氟乙酰胺中毒
（1）皮肤污染者，用清水彻底清洗。更换受污染衣服。
（2）口服中毒者立即催吐，继之用 1：5000高锰酸钾溶液或清水彻底洗胃，再用硫酸镁或硫酸钠20～30g导泻。为保护消化道粘膜，洗胃后给予牛乳或生鸡蛋清或氢氧化铝凝胶。
（3）乙酸胺是氟乙酸胺中毒的特效解毒剂。成人每次又0.5～5．og，每日2～4次肌注，首次量为全口量的一半。重症病人一次可给5～10g，一般给药5。7日。
（4）乙醇治疗，在没有乙酸胺的情况下，可用无水乙醇 5ml溶于 IO0ml葡萄糖液中、静脉滴入，每天2。4次。
（5）对症与支持疗法重点是控制抽搐发作，可选用安定或苯巴比妥钠等止痉药物。昏迷患者应注意防治脑水肿。心肌损害者用1，6－2磷酸果糖10哈静脉滴注，或用能量合剂。
回归是指由一个 ( 或几个 ) 变数的变化来预测另一个变数的变化。预测的方法是通过回归方程来实现的，回归分析的方法在园艺植物的生产和科学研究中有着广泛的应用，如利用温度或雨量的变化，预测某种园艺植物的主要物侯期 ( 萌芽、开花 ) 、产量、品质以及病虫害发生，应用实生苗的某些性状，预测成年树的某些性状等。�一、直线回归方程式�
将 x 与 y 两个变数的 n 对观察值 ( ) ， ( ) ，…… ( ) 分别以座标点的形式标记于同一直角座标平面上，作成散点图，如果这两个变数的 n 对观察值在散点图上呈线性，则说明两变数间的数量关系可用直线回归方程来表示。在解析几何上，表示一个平面上的任何直线方程的一般形式为：�
(10.1) �
上式称为“ y 依 x 的直线回归方程”， x 是自变数。 是和 x 的量相对应的依变数 y 的点估测值。 a 是 x=0 时的 值，也是回归直线在 y 轴上的截距，叫做回归截距。 b 是回归系数，表示 x 每增加一个单位， 平均将要增加 (b ＞ 0) 或减少 (b <0) 的单位数。�
要使 成为实际资料的最佳线性配合，并满足预测要求，必须使离回归平方和 = 最小。�
为使 = 最小，需分别对 a 和 b 求偏导数，并令之为 0 ：�
则 :
简化以上二式，得一组联立方程式：
由方程式 (1) 得 (10.2) �
将 (10.2) 式代入方程式 (2) ，并展开、合并、移项后，得：
� （ 10.3 ）
（ 10.3 ）中的分子为 x 和 y 变数的离均差的乘积和 (sum of products) ，记作 SP 。
上述求解 a 和 b 的程序称为最小平方法。由此 a 和 b 构成的回归方程具有三个基本性质： 1 、 = 最小。 2 、 。 3 、当 时， ，回归直线必通过点 ( ) 。因为将 (10.2) 式代入 (10.1) 式后可得直线回归方程的另一常见形式为：� （ 10.4 ）
将 代如此式，得 。
由于 具有上述三个基本特征，所以该方程是实际资料的线性最佳配合。
二、直线回归方程式的计算及回归直线图�
例 10-1 ：表 10-1 为某砂梨品种 1983 年在江苏扬州盛花后天数与果实细胞数增长的关系，试建立回归方程：�
表 10-1 盛花后天数与梨果实细胞数
盛花后天数（ X ）
果实细胞数（
7
0.56
14
1.25
21
2.07
28
2.66
35
2.83
�
将例 10-1 的 5 对观察值做成散点图 ( 图 10-1) ，呈现较明显的直线趋势，果实细胞数随着盛花后天数的增加而增加。在建立该资料回归方程时，首先需计算出 6 个一级数据：
�
n=5 �
由 6 个一级数据可算得 5 个 2 级数据：�
�
将上述二级数据分别代入公式 (10.3) 和 (10.2) 得：
�
表 (10-1) 资料的直线回归方程为：�
此方程表明，在盛花后 7 天至 35 天这段时期，每天梨果实的细胞数可平均增加 8.50 × 10 个，回归截距 a 在此没有专业意义。如将该直线方程作图表示时，可把观察值中 x 的最小和最大值代入该方程式：�
当 x=7 时， ，当 x=35 时，
将 (7 ， 0.6840) 和 (35 ， 3.0640) 两座标点在图上连成一条直线，如图 (10-1) 所示。为验证这一方程式是否正确，根据前述直线回归方程性质 3 ，可将 代入方程式，如果 ，则一定正确。本例将 代入得：
�
由此，也可核对作图是否正确。
图 10-1 盛花后天数与梨果实细胞数增长的关系
在作回归直线图时，以 x 变数为横坐标， y 变数为纵坐标，并标明名称和单位。若不是以零起始的，要在近原点处划一折断号。划出直线图后，应将实际观察各点标明在图上，且将回归方程以及相关系数（或决定系数）分别标于直线的上方或下方。同时应注意，绘制的回归直线两端不要超出 x 变数的取值范围。
例 10-2 ：取粉皮冬瓜雌花谢花后7--11天的果实，测其果实纵径（ cm ），得结果于表 10-2 。试求直线回归方程。
表 10-2 粉皮冬瓜雌花谢花后天数与果实纵径关系
谢花后天数
7 8 91011
果实纵径（cm）
14.3 16.8 17.2 17.6 18.5
按例 10-1 的计算方法可得：
得回归方程：
b= 0.92cm 表示该冬瓜雌花谢花后 7--11天内，每增长一天，果实纵径平均增加 0.92cm ； a=8.60 在此资料中有专业意义，表示雌花还未谢时（即将谢花），果实纵径平均为 8.60cm 。
三、直线回归方程估计标准误�
图 10-1 可见，由回归方程所得到的理论值 ，通常并不能和实际观察值 (y) 相吻合，但回归方程满足 = 最小这一基本性质。因此， 是各个 上 y 总体平均数的最好估计，这就如同在一个变数的随机样本中， 的代表性要比任一观察值 更为合理。由于在回归模型中，各个 上都有一个 y 总体分布，为了衡量回归方程的预测精确度，必须了解这些 y 总体分布的标准差或变异度。这个标准差或变异度的统计数叫做直线回归的估计标准误，也称离回归标准差，记作 ，计算公式为：�
（ 10.5 ）
的意义在于各观察值 (y) 与预测值 ( ) 愈接近，即各散点愈近于回归直线， 愈小，如果散点均落在直线上，则 = 0 ；反之，离开回归直线愈远，则 愈大。
公式 (10.5) 中， Q 称为离回归平方和或剩余平方和。因为各散点的 y 值与对应预测值 ( ) 的差异 ( ) ，其值有正有负， ，故须将各 ( ) 先平方，再累加起来，这与计算单变数样本平方和的道理是一样的。由于在建立直线回归方程时，用了 a 和 b 两个统计数，故 的自由度应为 =n-2 。�
由于用 直接计算 Q 时，步骤多而繁锁，加之如保留末位数不够，易产生较大计算误差，常采用以下恒等式计算：
因
故 （ 10.6 ）
(10.7)
(10.8)
上述三个公式中，以（ 10.6 ）式的计算结果最为精确，因为（ 10.6 ）式中均使用二级数据，而公式（ 10.7 ）和（ 10.8) 中，不仅使用了二级数据，也使用了三级数据，而三级数据往往因小数点后保留的末位数不足，影响到 Q 值的精确度，故实际计算 Q 值时，以使用公式（ 10.6 ）为好。�
例 10-3 ：试计算表 10-1 和表 10-2 资料的直线回归估计标准误�
由表 10-1 资料已计算出：
=3.6861 =490.0000 SP=41.6500 �
代入公式（ 10.6 ）得：�
Q=3.6861-
将 Q=0.1459 代入公式 (10.5) 得：�
（ 个）
上述计算说明：用回归方程 =0.0890+0.0850X 表示盛花后天数与果实细胞数之间的回归关系，有一个 =0.2205 的估计标准误。
由表 10-1 资料已计算出：
=9.908 =10 SP=9.200 �
Q=9.908
= (cm)
=0.694 说明由 =8.60+0.92x 估测果实纵径 y 时，有一个 =0.694 的估测标准误。
的统计意义是：在 ± 区间内，可期望包括 68.27% 的 y 观察值；在 ± 2 区间内，可期望包括 95.45% 的 y 观察值；在 ± 3 区间内，可期望包括 99.73% 的 y 观察值；在 ± 1.96 区间内，可期望包括 95% 的 y 观察值；在 ± 2.58 区间内，可期望包括 99% 的 y 观察值。
四、直线回归模型
在双变数资料中，观察值 的直线回归数学模型为：
(10.9)
( )
因 ，上述模型也可写为：
(10.10) �
且有：
上面式中， 为 y 在各 上正态分布的总体平均数，其样本估计值为 ； 和 分别为 y 和 x 两变数的总体平均数，样本估计值是 和 ，α和β是直线回归总体的回归截距和回归系数，样本估计值分别是 a 和 b 。
本章所述直线回归分析，是建立在 (10.9) 式 (10.10) 基本之上的。了解建立回归模型的两个基本前提，有助于正确地进行回归分析。�
1. 在可能取值区间内，任一 x 值上都存在着一个 y 变数的正态分布总体， x 是没有误差或误差很小的固定变数， y 是随机变数。如果 x 和 y 都是随机变数，则为相关模型。�
2. 各 上的所有 y 总体都服从 的正态分布。即 y 变数有共同的方差 （ ），而总体平均数 ，则随 x 的不同而呈直线变化，变化关系为：�
(10.11) �
在实际应用回归分析时，完全满足上述两个前提的资料并不多见。比如 x 是没有误差或误差很小的固定变数就不易满足；在每一固定的 x 上的 y 总体都属于等方差且平均数呈线性这个条件亦不易满足。因此，直线回归分析结果大多是近似的。一般情况下，当 x 的各个水平皆可控时 ( 这在经过设计的试验中是常遇的，例如肥料试验，各种施肥量是固定可控的 ) ； x 和 y 具有自变数和依变数的关系时；需要由 x 预测 y 时，可以选用回归模型，
五、直线回归的显著性测验�
任何一个双变数资料，若其总体并不存在直线回归关系，但对所属的一个随机样本资料，利用上述方法，仍可建立一个直线回归方程。为了确定是否有真实的直线回归关系，一是需要有关专业知识提供理论基础，二是必须测定该样本来自无直线回归关系的总体的概率大小，当这种概率 P ＜ 0.05 时，我们才能冒较小的危险，确认其所属总体存在着真实的直线回归关系，这就是直线回归的显著性测验，其测验方法可利用 F 测验或 t 测验进行。�
1 、 F 测验�
已知公式 10.4 为：
�
则
等式两边平方，累加得：�
移项得：�
(10.12)
恒等式 (10.12) 亦可写为：�
（ 10.13 ）
�
上式中， 是方差分析中，经常使用的离均差平方和 ( ) ， df=n-1 ； 则是前述的离回归开方和 (Q) ，它与 b 和 X 的变化无关，实际上是回归方程估计误差平方和， = n-2, 离回归均方 ； 是由回归系数 b 的效应和 X 的变化而占有的平方和，故称之为回归平方和，记作 U ，具自由度 dfu=(n-1)-(n-2)=1 ，回归均方 为：�
(10.14)
（ 10.13) 式表明，在双变数资料中， y 变数的离均差平方和可分解为回归平方和 (U) 和离回归平方和 (Q) 两部分。因此，如果 y 的变化和 x 的变化无关，说明两变数间无直线回归关系， ，则 = ， 是 y 变数的最适合代表值，如果 y 的变化和 x 的变化有关，则 U 值必须显著大于离回归均方 ，表明用 表示 y 变数，要比用 表示更为合理。�
由于回归均方和离回归均方的比值遵循 的 F 分布，则由：�
(10.15) �
可测验直线回归的显著性�
例 10-4: 测验表 10-1 资料回归关系的显著性。�
在例 10-1 和 10-3 已算得， =3.6861 ， Q=0.1459 �
则 U= - Q =3.6861-0.1459=3.5402
：盛花后天数与梨果实细胞数的增长之间无直线回归关系， ：有直线回归关系方差分析于表 10-3 �
表 10-3 例 10-1 资料回归关系显著性测验�
变异来源
df
SS
MS
F
回 归
离回归
1
3
3.5402
0.1459
3.5402
0.0486
72.844
10.13 34.12
总变异
4
3.6861
因表 10-3 得到 F=72.844 ＞ =34.12 ，故否定 ，推断表 10-1 资料有极显著的直线回归关系。�
2 、 t 测验�
这是测验样本回归系数 b 来自β =0 总体的概率大小，如果这种概率 P ＜ 0.05 ，我们则可以较小的风险，确认该样本所属总体存在着直线回归关系，反之，则认为该样本所属总体无直线回归关系。从统计意义上看，回归系数的显著性测验，实际上也是对回归关系的显著性测验。与样本平均数显著性测验时，需首先计算出平均数的标准误 一样，对回归系数进行 t 测验时，也需计算出回归系数的标准误 。即：
� (10.16) �
则 或 (10.17) �
遵循 df=n-2 的 t 分布。测验时的假设是 ：β =0 ， ：β≠ 0 ，如｜ t ｜＜ ,
接受 ；｜ t ｜≥ ，则否定 ，接受 。�
例 10-5: 利用 t 测验，对表 10-1 资料进行直线回归显著性测验。�
假设 ：β =0 ， ：β≠ 0 �
已知： b=0.0850 ， Q=0.1459 ， =490.0000 �
由公式 (10.16) 和 (10.17) ，得：
�
查 t 值表， df =3 时， =3.183 ， , ｜ t ｜ =8.5341 ＞ ，则否定 ，接受 ，表 9-1 资料存在着极显著的直线回归关系。�
例 10-4 和例 10-5 的 F 测验和 t 测验结果均表明，表 10-1 资料存在极显著的直线回归关系，而且两种测验方法的结果具 F= 的关系。因为就直线回归而论，回归系数的显著性测定实际上就是对回归关系的显著性测定，只不过后者是用 F 测验，而前者是用 t 测验，两者所得结论相同。当处理均方（大均方）自由度 df 1 为 1 时，不论误差均方自由度 df 2 为何值， F 与 t 均有一定关系：即 F= 这一规律。其数学证明如下：�
六、直线回归的区间估计
由于直线回归方程 皆由随机样本资料而得，必然存在着抽样误差。因此，由回归方程给出的点估计的精确性受到 和 a 、 b 误差大小的影响。合理的方法是考虑到抽样误差的影响，进行区间估计。
（一）、回归截距和回归系数的置信区间
总体回归截距 是 x=0 时的 （ y 总体平均数），样本回归截距 a 则是 x=0 时的 的估计值 ，所以 a 的标准误 ，就是 x=0 时的 。
（ 10.24 ）
并且 是遵从 df=n-2 的 t 分布。因此对于截距 的 1- 置信区间为：
（ 10.25 ）
b 的标准误见公式（ 10.16 ），根据（ 10.17 ）可得 的 1- 置信区间为：
[ ] （ 10.26 ）
上述对于 和 的置信区间可在两种情况下应用： ① 当 a 、 b 具有专业上的实际意义时； ② 当需要测验 a 或 b 与某一理论值的差异显著性时（若预定的理论值不包括在置信区间内，为差异显著，反之为不显著）。
例 10-7 ：计算表 10-1 资料所得的 b 的总体回归系数 的 95% 置信度的区间。
前面已算得： n=5 df=3
P=95% 时： （ ）
（ ）
所以 的 95% 置信度的区间为： 0.0533 ≤ ≤ 0.1167
此区间说明：该梨品种在盛花后 天内，其果实细胞数平均每天增长在 （ ）之间 , 这一推断的置信度为 95% 。
( 二 ) 、各 上的总体平均数 的置信区间
在直线回归模型中，任一 上均存在一个正态分布的 y 总体，而我们只能利用直线回归方程 ，由 估计各 y 正态总体的平均数 。如前所述，这一估计的精确度必然受到 和 b 的抽样误差的影响。 的标准误为：
（ 10.27 ）
因为 服从 df=n-2 的 t 分布，则包含 的 置信区间为：
[ ] （ 10.28 ）
例 10-8 ：用表 10-1 资料，计算盛花后天数 x=10 时，果实平均细胞数（ ）的 95% 的置信区间。
前面已算得：
直线回归方程： ，将 x=10 代入方程得： =0.9390
由公式（ 10.27 ）得：
当 df=3 时， ，根据（ 10.28 ）式算得：
（ 个）
所以： 0.4698 ≤ ≤ 1.4082
此区间的意义是：盛花后 10 天，该梨品种果实细胞数的总体平均数的置信区间是 （ 个），此推论的置信度为 95% 。
（三）、各 上的总体观察值 的预测区间
在园艺植物生产和科学研究实践中，常常不仅需要了解总体参数的置信区间，有时还希望知道总体观察值的存在区间。例如在研究某地春季雨量和梨锈病的侵染期的回归关系时，知道总体平均侵染时期固然重要，但从防治工作来看，了解其侵染期最早年份会在何时，最迟年份有多在何时？其价值将更大。双变数资料可利用直线回归模型，对 x 为某一值时， y 总体观察值的存在范围进行预测。
y 的标准误 为：
（ 10.29 ）
而 近似服从 df=n-2 的 t 分布，故保证概率为 的 y 的预测区间为：
[ ] （ 10.30 ）
例 10-9 ：用表 10-1 资料，计算盛花后天数 x=10 时，保证概率为 95% 的 y 的预测区间。
将例 10-8 中已知的的数据代入公式（ 10.29 ）得：
上面算得： x=10 时， =0.9390
当 df=3 时， ，根据（ 10.30 ）式算得：
（ 个）
此区间说明：盛花后 10 天，该梨品种果实细胞数观察值 y 的预测区间是 （ 个），可靠度为 95% 。
上述置信区间和预测区间的统计概念是不同的。置信区间是用于推断总体参数（常量），如 等的存在区间；预测区间则是 用于推断某一变量，如 的变化范围。
由公式（ 10.27 ）和 (10.29) 可见， x 值越大， 和 也越大，推断区间的精确度越差；但 n 和 愈大， 和 愈小，推断区间的精确度提高。因此，增大观察值对数（ n ）和扩大 x 变数的范围（ 也增大）是提高回归估计精确度的重要手段。
A. 血栓形成的条件是什么
一、血栓形成的条件和机制
1．心血管内膜的损伤：心血管内皮细胞是一层分隔内皮下结缔组织和血液中凝血因子、血小板的单细胞薄膜,具有抗凝、抗血小板粘集的功能.但是当内皮细胞受损时,可合成willebrand因子,使血小板粘附于内皮下的胶原.由于内皮损伤,内皮下结缔组织内的基底膜胶原、原纤维性胶原、弹性蛋白都有强烈的促凝作用,导致血小板粘集形成血栓.
2．血管状态改变：当血流缓慢,血流停滞,漩涡形成时,破坏了正常的血流状态.正常时,血流的轴流由红细胞和白细胞构成,外层是血小板,最外围边流是一层血浆,将血小板和内膜分离开.当血流缓慢,停滞成漩涡形成时,血小板与内皮细胞接触机会增加,此时内皮细胞由于缺氧常发生变性坏死,局部的凝血因子、凝血酶浓度增高,可导致血栓形成.由于静脉血流缓慢,并有漩涡,容易受压,静脉血栓形成多于动脉,二尖瓣狭窄时左心房内血栓形成,心肌梗死时附壁血栓形成,动脉瘤内血栓形成等均与血流状态的改变有关.
3．血液凝固性增加：又称为血液的高凝状态,是指血液比正常容易发生凝固的状态,常见于DIC,DIC基本病理变化是在微循环内有广泛的纤维素性血栓形成,累及肺、肾、肝、脑及肾小腺等器官,引起广泛性坏死和出血
B. 血栓形成的条件
一、血栓形成的条件和机制
1．心血管内膜的损伤：心血管内皮细胞是一层分隔内皮下结缔组织和血液中凝血因子、血小板的单细胞薄膜，具有抗凝、抗血小板粘集的功能。但是当内皮细胞受损时，可合成willebrand因子，使血小板粘附于内皮下的胶原。由于内皮损伤，内皮下结缔组织内的基底膜胶原、原纤维性胶原、弹性蛋白都有强烈的促凝作用，导致血小板粘集形成血栓。
2．血管状态改变：当血流缓慢，血流停滞，漩涡形成时，破坏了正常的血流状态。正常时，血流的轴流由红细胞和白细胞构成，外层是血小板，最外围边流是一层血浆，将血小板和内膜分离开。当血流缓慢，停滞成漩涡形成时，血小板与内皮细胞接触机会增加，此时内皮细胞由于缺氧常发生变性坏死，局部的凝血因子、凝血酶浓度增高，可导致血栓形成。由于静脉血流缓慢，并有漩涡，容易受压，静脉血栓形成多于动脉，二尖瓣狭窄时左心房内血栓形成，心肌梗死时附壁血栓形成，动脉瘤内血栓形成等均与血流状态的改变有关。
3．血液凝固性增加：又称为血液的高凝状态，是指血液比正常容易发生凝固的状态，常见于DIC，DIC基本病理变化是在微循环内有广泛的纤维素性血栓形成，累及肺、肾、肝、脑及肾小腺等器官，引起广泛性坏死和出血
C. 简述血栓形成的原因和条件
14414
D. 血栓形成的条件是什么
动脉硬化、高血脂是血栓形成的重要原因
E. 简述血栓的形成条件病理学
血栓形成的条件有如下：在静脉造影证明为自发性深静脉血栓形成患者
中，25%~50%病例存在遗传素质.一种先天性抗凝机制缺陷（如因子Ⅴ抗激活的蛋白C，高半胱氨酸血症，蛋白C缺乏，蛋白S缺乏，抗凝血酶缺乏，纤维蛋
白溶解功能不全）存在时，当结合一种血栓形成的 *** （如外科手术，妊娠，服用避孕药，抗磷脂抗体）足以发生静脉血栓栓塞。早期曾有多部位血栓形成的患者，
其发作的频率和严重性较单个血栓形成的要显著增加.
参考一下。
F. 血栓形成的条件描述正确的是
血栓形成的条件有如下：在静脉造影证明为自发性深静脉血栓形成患者
中，25%~50%病例内存在遗容传素质.一种先天性抗凝机制缺陷（如因子Ⅴ抗激活的蛋白C，高半胱氨酸血症，蛋白C缺乏，蛋白S缺乏，抗凝血酶缺乏，纤维蛋
白溶解功能不全）存在时，当结合一种血栓形成的 *** （如外科手术，妊娠，服用避孕药，抗磷脂抗体）足以发生静脉血栓栓塞。早期曾有多部位血栓形成的患者，
其发作的频率和严重性较单个血栓形成的要显著增加.
参考一下。
G. 血栓形成如何预防
血栓性疾病包括动脉血栓和静脉血栓，动脉血栓相对更常见一些，但静脉血栓曾经被认为是少见病，未能引起足够的重视。根据动脉血栓的发生机制，以下情况属于高危因素，一旦出现需要格外警惕：
1全身性因素
包括既往发生过血管事件、高血压、血脂异常、高凝状态和高半胱氨酸血症。其中，高血压会引起小血管平滑肌阻力增加，血管内皮受损，增加血栓发生的几率。
2肥胖和糖尿病的患者
糖尿病患者具有多种促进动脉血栓形成的高危因素，这一疾病可能导致血管内皮的能量代谢出现异常，使血管发生损伤。
3遗传因素
包括年龄、性别及一些特定的遗传特征，目前研究发现，遗传是最主要的因素。
4生活方式因素
包括吸烟、不健康饮食和缺乏锻炼。其中，吸烟会引起血管痉挛，导致血管内皮损伤。
5局部因素
包括促血栓形成因子增加、血流缓慢、血管管腔窄、动脉壁结构异常。凝血功能障碍的患者，发生血栓的几率更大。
另外，静脉血栓被称为“隐形杀手”，最可怕之处就在于绝大部分的静脉血栓没有任何症状，这就需要平时多注意观察身体。静脉血栓形成有三大主要因素，血流缓慢、静脉壁损伤、血液高凝状态。
静脉曲张、脱水的患者血流比正常人缓慢，血小板与血管内膜接触机会增多，血小板就有可能沉积黏附在血管内膜上，继而形成静脉血栓。
大面积烧伤或感染、手术后、免疫疾病、高血糖高血压血脂异常的患者、妊娠期妇女的血液均黏稠，也容易形成静脉血栓。
H. 简述血栓形成的条件及其对机体的影响。
成因：
1.心、血管内膜损伤
（1）内膜受到损伤时，内皮细胞发生变性、坏死脱落，内皮下的胶原纤维 *** ，从而激活内源性凝血系统的Ⅻ因子，内源性凝血系统被激活。（2）损伤的内膜可以释放组织凝血因子，激活外源性凝血系统。（3）受损伤的内膜变粗糙，使血小板易于聚集，主要黏附于 *** 的胶原纤维上。
2.血流改变变慢
血流变慢
3.血液性质改变
主要是指血液凝固性增高，见于血小板和凝血因子增多。如在严重创伤、产后及大手术后
影响：
1.软化、溶解和吸收：小的血栓可被完全溶解和吸收；大的血栓则可被部分溶解而软化，易受血流冲击脱落形成栓子。2.机化与再通：血栓形成后，从血管壁向血栓内长入内皮细胞和纤维母细胞，形成肉芽组织并逐渐取代血栓，这一过程为血栓机化。3.钙化：血栓形成后，既未被溶解吸收，又未被完全机化时，可发生钙盐沉积。经脉中的血栓钙化后称静脉石。
回答完毕望采纳
I. 简述血栓形成的条件及对机体的不利影响有哪些
血栓形成的三要素是：血管内皮损害、血流速度减慢、血液粘稠度增加，任何一种情况的出现都会增加血栓形成的风险。小的新鲜的血栓在体内可以直接被吸收溶解，大的血栓则不易被机化，可能会不断被血流冲刷，脱落，也可能会崩散，随血流至全身各个血管部分，到达细小血管则直接堵塞。
J. 血栓形成的条件是什么
1．心血管内膜的损伤
2．血流状态的改变
3．血液凝固性增加
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