Araştırma makalesi

Çocuklarda Refrakter Mycoplasma Pneumoniae Pnömonisini Tahmin Etmek İçin Web Tabanlı Dinamik Nomogram

22 görüntüleme

⸱

DOI:

10.3791/71588

⸱

31 Temmuz 2026

 , 
1Department of Pediatrics, Jinhua Women's and Children's Hospital, 2Department of Orthopedics, Jinhua Municipal Central Hospital

Bu makalede

Özet

Mevcut çalışma, MPP'li çocuklarda klinik belirtileri, laboratuvar indekslerini ve görüntüleme özelliklerini kapsamlı şekilde değerlendirerek RMPP için bağımsız risk faktörlerini belirlemiş ve erken tahmin için çevrimiçi dinamik bir nomogram oluşturmuştur.

Özet

Çocuklarda refrakter Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (RMPP), daha güçlü inflamatuar yanıtlar, daha karmaşık yönetim ve daha yüksek akciğer komplikasyon riski ile ilişkilidir. Yüksek riskli çocukların erken teşhisi, zamanında tedavi ayarlamasını destekleyebilir. Bu retrospektif çalışma, Kasım 2022'den Kasım 2023'e kadar Mycoplasma pneumoniae pnömonisi olan 500 hastaneye yatırılan çocuğu içermektedir. Kohort, rastgele bir eğitim seti (n = 375) ve doğrulama kümesi (n = 125) olarak ayrıldı. Tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon analizleri, RMPP'nin altı bağımsız tahmincisini tespit etti: yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, laktat dehidrojenaz seviyesi, balgam tıkaları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi. Bu değişkenler kullanılarak web tabanlı dinamik bir nomogram oluşturuldu. Model, alıcı çalışma karakteristik eğrisinin altında/C-indeksi altında eğitim setinde 0,840 (%95 GA, 0,785–0,892) ve doğrulama setinde 0,831 (%95 GA, 0,743–0,906) olarak iyi ayrım gösterdi. Kalibrasyon eğrileri, tahmin edilen ve gözlemlenen riskler arasında iyi uyum gösterdi ve karar eğrisi analizi, çoğu eşik olasılıkta klinik net fayda sağladı. Uzun süreli ateş, yüksek zirve sıcaklık, yüksek laktat dehidrojenaz, hipoksemi ve akciğer konsolidasyonu veya balgam tıkacı/plevral efüzyon BT kanıtları olan çocuklarda RMPP riski artmış ve daha yakından izlenip zamanında tedavi ayarlaması gerekebilir.

Giriş

Mycoplasma pneumoniae (MP), özellikle okul öncesi ve okul çağındaki popülasyonlarda çocuklarda topluluk kaynaklı zatürrenin başlıca patojenidir1. Mycoplasma pneumoniae pneumoni (MPP), pediatrik zatürrenin önemli bir kısmını oluşturur ve son yıllarda görülme oranıartmıştır 2. Çoğu çocuk uygun tedaviden sonra olumlu bir tedavi görür; ancak bazıları, en az 7 gün standart makrolid tedavisinden sonra kalıcı ateş, kötüleşen solunum semptomları veya ilerleyici radyografik anormallikler geliştirir; bu fenomen muhtemelen makrolid direnci ve/veya tedavinin gecikmesine bağlanabilir. Bu durum genellikle refrakter Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (RMPP) olarak tanımlanır. RMPP, daha hızlı ilerleme, daha karmaşık tedavi ve akciğer ile ekstrapulmoner komplikasyon riski ile ilişkilidir; bu da erken risk tespitini klinik olarak önemli kılar.

RMPP ile ilişkilendirilen çeşitli klinik, laboratuvar ve görüntüleme göstergeleri bulunmaktadır. Bildirilen tahminciler arasında laktat dehidrojenaz (LDH), D-dimer, interlökin (IL)-6, IL-10, plevral efüzyon, mukusun tıkanması, akciğer konsolidasyonu, uzun süreli ateş, yüksek zirve sıcaklık, yaşlılık ve hipoksemi 3,4,5,6,7,8,9 yer alır . Bu değişkenler, hastalık aktivitesinin farklı yönlerini yansıtır; inflamatuar yanıt, doku hasarı, pıhtılaşma aktivasyonu, hava yolu tıkanıklığı ve oksijenlenmenin bozulması gibi faktörleri yansıtır. Ancak, RMPP genellikle birden fazla etkileşimli faktör tarafından yönlendirilir ve tek değişkenli değerlendirme sınırlı bireysel risk tahmini sağlayabilir.

Mevcut klinik tahmin esas olarak doktor yargısına, eşik tabanlı laboratuvar yorumuna, görüntüleme değerlendirmesine veya statik puanlama modellerine dayanır. Klinik yargı esnek ama özneldir; tek göstergeli eşikler basittir ancak klinik şiddet, iltihap ve radyografik ilerlemenin birleşik etkisini kaçırabilir. Bir nomogram, birden fazla bağımsız tahminciyi bireysel bir olasılık tahminine entegre eder ve izole değişkenlere göre daha sezgisel bir risk değerlendirmesi sağlar. Web tabanlı dinamik nomogram, hasta verilerinin doğrudan girilmesini ve hızlı yatak başı hesaplamalarını sağlar; bu da erken izleme ve tedavi ayarlamasını destekleyebilir.

Tahmin modelleri karar destek aracı olarak kalır ve klinik yargının yerini alamaz. Performansları, veri kalitesine, değişken tanımlarına ve bağımsız popülasyonlarda doğrulamaya bağlıdır. RMPP için mevcut nomogram tabanlı çalışmalarrapor edilmiştir 6,7; Ancak, harici olarak doğrulanmış dinamik araçlar ve modeller arasında sistematik karşılaştırmalar hâlâ gereklidir. Bu çalışmada geliştirilen web tabanlı nomogram, göğüs BT, LDH ölçümü ve oksijen satürasyonu izlemesinin rutin olarak mevcut olduğu pediatrik bölümlerde ve acil durum ortamlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Klinisyenler, belirgin şekilde farklı epidemiyolojik profillere sahip popülasyonlarda, görüntüleme kaynakları sınırlı olan sağlık ortamlarında veya inflamatuar belirteçleri değiştirebilecek ön-yatış kortikosteroid veya ikinci sıra antibiyotik alan hastalarda uygulandığında tahminleri dikkatli yorumlamalıdır.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma, Jinhua Kadın ve Çocuk Hastanesi Etik Komitesi tarafından onaylandı (No. 2024KY099). Bilgilendirilmiş onay, çocukların yasal vasilerinden alındı.

Hasta verileri

Bu retrospektif çalışma, Kasım 2022'den Kasım 2023'e kadar Jinhua Kadın ve Çocuk Hastanesi'ne bağlı Çocuk Hastanesi'nde hastaneye kaldırılan Mycoplasma pneumoniae pnömonisi (MPP) hastası çocukları içeriyordu. MPP, solunum semptomları, göğüs görüntüleme bulguları ve pozitif Mycoplasma pnömoniae DNA veya RNA testleri temelinde teşhis edildi. Genel MPP (GMPP), standart makrolid tedavisine yeterince yanıt veren çocukları ifade ederken, RMPP ise en az 7 gün standart makrolid tedavisinden sonra kalıcı ateş, şiddetli semptomlar veya ilerleyici görüntüleme anormallikleri olaraktanımlanmıştır 10. Dahil etme kriterleri <14 yaş, Mycoplasma pneumoniae enfeksiyonu, solunum semptomları ve pnömoni ile uyumlu görüntüleme bulguları idi. Dışlama kriterleri ise hastalık başlangıcından sonraki 10 gün içinde karma enfeksiyon, lösemi, kronik akciğer hastalığı, bağışıklık eksikliği, önceki immünsüpresif tedavi, iyileşme aşamasında yatış veya eksik kayıtlardı. Standart tedavi, günde bir kez ağızdan veya damar yoluyla 10 mg/kg azitromisin önerir, maksimum doz ise 500 mg/gündür. RMPP kriterlerini karşılamayan çocuklar genel MPP (GMPP) olarak sınıflandırıldı. Toplam 500 uygun çocuk, R yazılımı 4.1.2 sürümü (fonksiyon: sample(), set.seed = 42) kullanılarak rastgele bir eğitim grubu (n = 375) ve doğrulama kohortu (n = 125) olarak bölündü. Doğrulama grubu yalnızca dış model değerlendirmesi için ayrılmıştı ve model oluşturmanın hiçbir aşamasında kullanılmadı. Elektronik tıbbi kayıt verileri, önceden geliştirilmiş standart bir çıkarma şablonu kullanılarak çıkarıldı. Veri alanları arasında demografik bilgiler, klinik sunum, laboratuvar değerleri, görüntüleme bulguları ve tedavi kayıtları yer alıyordu. İki eğitimli araştırmacı verileri bağımsız olarak çıkardı ve tutarsızlıklar uzlaşmayla çözüldü. Göğüs BT bulguları, klinik gruplama ve laboratuvar sonuçlarına kör radyologlar tarafından değerlendirildi. BT görüntüleme yorumu için değerlendirme aracı arası güvenilirliği, ikili görüntüleme bulguları için Cohen'in kappa istatistiği kullanılarak değerlendirildi (balgam tıkacı veya plevral effuzyon: evet/hayır; akciğer konsolidasyonu: evet/hayır). Son olarak, 129 çocuk RMPP, 371 ise genel MPP olarak sınıflandırıldı.

Değişkenler

Demografik, klinik, laboratuvar ve görüntüleme değişkenleri, elektronik tıbbi kayıtlardan önceden tanımlanmış bir form kullanılarak çıkarıldı. Klinik değişkenler arasında yaş, cinsiyet, yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı ve hipoksemi yer alıyordu. Ateş süresi, ateşin başlangıcından yatışa kadar olan aralık olarak tanımlanmıştır. En yüksek vücut sıcaklığı, kabul öncesi veya sonrasında 24 saat içinde kaydedilen en yüksek sıcaklıktı. Hipoksemi, periferik arteriyel oksijen doygunluğu <%92 oda havasında veya ek oksijen ihtiyacı olarak tanımlanmıştır. Laboratuvar değişkenleri arasında WBC, HB, PLT, CRP, ALB, ALT, CK-MB, LDH, D-dimer, IL-6, IL-8, IL-10, IL-17, PCT ve NE% vardı. Açlık venöz kan örnekleri kabul edildikten sonraki 24 saat içinde alındı ve ateş başlangıcı ile antibiyotik başlangıcına göre numune alma süresi kaydedildi. Mycoplasma pneumoniae Etiyolojik doğrulama için DNA veya RNA testi kullanıldı. Mycoplasma pneumoniae DNA veya RNA için boğaz sürüntüsü gerçek zamanlı nicel PCR testi pozitifti. Standartlaştırılmış yük verileri tüm hastalar için mevcut olmadığı için nicel DNA/RNA yükü dahil edilmedi. Kabul öncesi veya sonrası 3 gün içinde yapılan göğüs BT'si, balgam tıkacı, plevral efüzyon ve akciğer konsolidasyonu açısından incelendi. "Balgam tıkaları veya plevral efüzyon" herhangi bir bulgu bulunduğunda pozitif olarak kaydedildi. Akciğer konsolidasyonu, BT'de segmental veya lobar parenkimal opaklık olarak tanımlandı. 256 dilimli bir BT tarayıcı kullanıldı. Çocuklar sırtüstü pozisyona yerleştirildi ve düşük dozlu eksenel göğüs taraması, nefes tutma sırasında veya uyurken uygun genişlikte bir dedektörle yapıldı. Tarama kapsamı, akciğer ucundan akciğer tabanına kadar uzanarak tüm akciğer parenximasını kapsaydı. Tarama parametreleri şu şekilde ayarlandı: tüp voltajı 100 kVp, dilim kalınlığı 5 mm, yeniden yapılandırma dilimi kalınlığı 1,25 mm, matris 512 × 512, portal dönüş süresi 0,28 s, gürültü indeksi 12. Görüntüler ASIR-V ve DLIR algoritmaları kullanılarak yeniden oluşturuldu. Her grup, ASIR-V ağırlıkları %20, %50 ve %80 olan yeniden oluşturulmuş görüntülerin yanı sıra DLIR-L, DLIR-M ve DLIR-H görüntülerini içeriyordu. Elde edilen görüntü verileri iş istasyonuna aktarıldı. Tüm görüntüler, beş yıldan fazla klinik deneyime sahip iki radyolog tarafından çift kör bir şekilde bağımsız olarak incelendi. Anormal akciğer belirtilerinin varlığını değerlendirdiler ve ana görüntüleme özelliklerini özetlediler. Farklı yorumlara sahip vakalar için, karşılıklı tartışma yoluyla bir uzlaşmaya varıldı.

İstatistiksel analiz

İstatistiksel analizler R yazılımı 4.1.2 sürümü kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kategorik değişkenler n (%) olarak sunulur ve ki-kare testi veya Fisher'ın tam testi kullanılarak karşılaştırılır. Sürekli değişkenler, dağılıma göre ortalama ± standart sapma veya medyan (çeyreklerarası aralık) olarak ifade edilir. Normallik Shapiro-Wilk testi kullanılarak değerlendirildi. Normal dağılımlı değişkenler bağımsız örneklem t testiyle, normal dağılım olmayan değişkenler ise Mann-Whitney U testi kullanılarak karşılaştırıldı. Model oluşturulmadan önce, eğitim ve doğrulama kohortları arasındaki temel karşılaştırılabilirlik, tüm aday tahmin ediciler için χ2 veya Mann-Whitney U testleri kullanılarak doğrulanmış ve kohortlar arasında anlamlı farklar olmadığı gösterilmiştir (tüm P > 0.05). Eğitim grubunda, tek değişkenli lojistik regresyonda P < 0.05 olan değişkenler çok değişkenli lojistik regresyona girildi. Çok kollineerlik, "araba" paketiyle hesaplanan varyans enflasyon faktörleri (VIF) kullanılarak değerlendirildi; tüm seçilmiş tahmin edicilerin VIF < 5'e sahipti ve bu da belirgin bir multikollineerlik olmadığını gösteriyordu. LDH için doğrusal varsayımı, logaritmik dönüşüm ve kısıtlı kübik splinlar kullanılarak incelendi (10., 50. ve 90. pertiklerde 3 knotlu "rms" paketi kullanılarak); Model uyumu iyileşmediğinde doğrusal form korundu (olasılık oranı testi: P > doğrusal olmayan spline terimi için 0.05, doğrusal spesifikasyonu destekledi). Nihai çok değişkenli modelden "rms" paketi kullanılarak bir nomogram oluşturuldu (sürüm 6.3-0; fonksiyonlar: lojistik regresyon için lrm, değer tahmini için Predict ve grafiksel temsil için nomogram). Ayırtım, alıcı çalışma karakteristik eğrileri, eğrin altındaki alan ve C indeksi ile %95 güven aralıkları ("pROC" paketi) kullanılarak değerlendirildi. Kalibrasyon, 1.000 bootstrap yeniden örneklemesi ile kalibrasyon eğrileri kullanılarak değerlendirildi. ("RMS" paketi: Kalibrasyon fonksiyonu). Optimal tahmin kesme sınırı, her kohort içinde Youden indeksi kullanılarak pROC paketi üzerinden bağımsız olarak belirlendi: eğitim kohortunda 0.222, doğrulama kohortunda 0.247. Eğitimden türetilen sınır (0.222) ayrıca, standart iç doğrulama uygulamasıyla uyumlu olarak, çapraz kohort performans karşılaştırması için doğrulama kohortuna uygulandı. Örneğin, tahmin edilen olasılık için %95 güven aralığı, logit ölçeğinde model tabanlı standart hatalar kullanılarak hesaplandı. Karar eğrisi analizi, eşik olasılıklar arasında net faydayı değerlendirmek için kullanıldı ("rmda" paketi: decision_curve ve plot_decision_curve fonksiyonları). İki taraflı P < 0.05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Veri ön işleme, model oluşturma, doğrulama ve nomogram üretimi dahil olmak üzere tam R betikleri, ilgili yazardan talep üzerine temin edilebilir.

Eksik veriler minimumdu (tüm değişkenler <%2 eksikti) ve analizden önce sürekli değişkenler için medyan atama ve kategorik değişkenler için mod ödümlemesi kullanılarak ele alındı. Tüm kategorik tahmin ediciler ikili (0/1) gösterge değişkenleri olarak kodlanmıştır. Sürekli tahmin ediciler (ateş süresi, tepe sıcaklık, LDH) orijinal klinik birimlerinde kategorize edilmeden korundu. Çok değişkenli modellemeden önce tek değişkenli taramaya dayalı bir değişken seçimi yapılmamıştır; bunun yerine, literatürde tanımlanan tüm klinik açıdan ilgili adaylar değerlendirilmiş ve eğitim kohortunun tek değişkenli analizinde P < 0.05 olanlar çok değişkenli modele yönlendirilmiştir.

Web hesaplayıcı uygulaması

Web tabanlı dinamik nomogram, R dilinde "parlak" paket (sürüm 1.7.4) kullanılarak dağıtıldı. Kullanıcı arayüzü, sürekli değişkenler (ateş süresi, tepe sıcaklığı, LDH) için shiny::fluidPage(), shiny::sidebarLayout() ve shiny::sliderInput() ile ikili değişkenler (balgam tıkacıları veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu, hipoksemi) için shiny::selectInput() ile oluşturulmuştur. Sunucu mantığı, uyumlu lrm modelinden predict() fonksiyonunu çağırarak bireysel risk tahminlerini hesapladı; ortaya çıkan olasılıklar renderPlot() ve renderText() ile render edildi. Başvuru ShinyApps.io (https://predictrmpp.shinyapps.io/RMPP/) kanalında yayınlandı.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Klinik veriler geriye dönük olarak toplandı ve kurumsal gizlilik gereksinimlerine uygun şekilde işlendi.

Çalışma nüfusu

Toplam 500 uygun çocuk dahil edildi; bunların 272'si erkek ve 228'i kız çocukları vardı. Eğitim grubunda 375 çocuk vardı; bunların 286'sı GMPP (genel MPP), 89'u ise RMPP aldı. Doğrulama grubunda 125 çocuk vardı; bunların 85'i GMPP, 40'ı RMPP vardı. Eğitim ve doğrulama kohortları yaş (medyan 5,2 vs....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

RMPP, sürekli iltihaplanma, standart makrolid tedavisine zayıf yanıt ve akciğer ile ekstrapulmoner komplikasyon riskinin artmasıyla ilişkilidir. Yüksek riskli çocukların erken teşhisi, zamanında tedavi ayarlaması için önemlidir. Bu çalışmada, yatıştan önceki ateş süresi, zirve vücut sıcaklığı, LDH, balgam tıkacı veya plevral efüzyon, akciğer konsolidasyonu ve hipoksemi RMPP ile bağımsız olarak ilişkilendirilmiştir. Bu değişkenlere dayanan web tabanlı dinamik nomogram, kararlı ayrımcılık,...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarların bu eserin içeriğiyle ilgili ilgili çıkar çatışmaları bulunmamaktadır.

Teşekkürler

Bu çalışma, Jinhua Şehri Kamu Refah Teknolojisi Uygulama Araştırma Projesi (No. 2024-4-147) tarafından finanse edilmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
R software sürümü 4.1.2R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Avusturyahttp://www.r-project.org
Revolution 256 dilimli CT tarayıcıGE Healthcare, Amerika Birleşik Devletleriwww.gehealthcare.com

Kaynaklar

  1. Wang S, et al. Diagnostic value of serum LDH in children with refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia: a systematic review and meta-analysis. Front Pediatr. 2023;11:1094118.
  2. Shi H, Lan L, Lv X, Sun L. Effect of pidotimod combined with azithromycin on children with Mycoplasma pneumoniae pneumonia and the expression levels of IL-10 and G-CSF in serum. Exp Ther Med. 2019;18(3):1800-1806.
  3. Fan F, Lv J, Yang Q, Jiang F. Clinical characteristics and serum inflammatory markers of community-acquired Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Clin Respir J. 2023;17(5):607-617.
  4. Choi YJ, et al. Clinical characteristics of macrolide-refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in Korean children: a multicenter retrospective study. J Clin Med. 2022;11(2):306.
  5. Huang L, et al. Independent predictors for longer radiographic resolution in patients with refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia: a prospective cohort study. BMJ Open. 2018;8(12):e023719.
  6. Li M, et al. Recognition of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia among Mycoplasma pneumoniae pneumonia in hospitalized children: development and validation of a predictive nomogram model. BMC Pulm Med. 2023;23(1):383.
  7. Shen W, Sun X. Construction of a nomogram for early diagnosis of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Transl Pediatr. 2024;13(6):1119-1129.
  8. Qian Y, et al. Model based on the automated AI-driven CT quantification is effective for the diagnosis of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Sci Rep. 2024;14:16172.
  9. Zhao J, Ji X, Wang Y, Wang X. Clinical role of serum interleukin-17A in the prediction of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Infect Drug Resist. 2020;13:835-843.
  10. Evidence-based guideline for the diagnosis and treatment of Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children (2023). Pediatr Investig. 2025;9:1-11.
  11. Waites KB, Xiao L, Liu Y, Balish MF, Atkinson TP. Mycoplasma pneumoniae from the respiratory tract and beyond. Clin Microbiol Rev. 2017;30(3):747-809.
  12. Yang TI, et al. Mycoplasma pneumoniae in pediatric patients: do macrolide resistance and/or delayed treatment matter? J Microbiol Immunol Infect. 2019;52(2):329-335.
  13. Cheng S, et al. Development and validation of a simple-to-use nomogram for predicting refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Pediatr Pulmonol. 2020;55(4):968-974.
  14. Huang X, et al. Clinical significance of D-dimer levels in refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia. BMC Infect Dis. 2021;21(1):14.
  15. Zhang Y, et al. The clinical characteristics and predictors of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. PLoS One. 2016;11(6):e0156465.
  16. Liu G, et al. A lung ultrasound-based nomogram for the prediction of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in hospitalized children. Infect Drug Resist. 2022;15:6343-6355.
  17. You SY, Jwa HJ, Yang EA, Kil HR, Lee JH. Effects of methylprednisolone pulse therapy on refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Allergy Asthma Immunol Res. 2014;6(1):22-26.
  18. Bi Y, et al. Development of a scale for early prediction of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in hospitalized children. Sci Rep. 2021;11:6595.
  19. Izumikawa K, et al. Clinical features, risk factors and treatment of fulminant Mycoplasma pneumoniae pneumonia: a review of the Japanese literature. J Infect Chemother. 2014;20(3):181-185.
  20. Zar HJ. Hypoxia and signs of increased work of breathing are most strongly associated with radiographic pneumonia in children. BMJ Evid Based Med. 2018;23(2):77-78.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

T pSay 233Say 233Bo De erSayRisk Fakt rleri

İlgili makaleler