简介：【摘要】

简介：【摘要】

简介：随着人口老龄化问题的日益加重,与衰老相关的研究逐渐为众多学者所重视。衰老相关疾病动物模型在衰老研究中有着十分重要的价值,目前常用的衰老相关疾病模型有自然衰老模型、药物干预衰老模型、臭氧损伤衰老模型、γ-射线辐照衰老模型、去胸腺衰老模型、快速老化小鼠模型等。该研究就实验研究中鼠类衰老模型的制备和评估做一总结,以期为相关实验研究提供理论参考。

简介：慢性阻塞性肺疾病（chronicobstructivepulmonarydisease，COPD）一种常见的以持续性气流受限为特征的慢性气道炎症性疾病，其危害大、确诊晚、疗效较差。如何做到发病风险的提前评估、预测以便早期诊断、干预是我们面临的主要任务。

简介：摘要糖尿病肾脏疾病(diabetic kidney disease, DKD)发病率高，疾病负担重，是糖尿病常见的微血管并发症，也是引起终末期肾脏疾病的首要原因。本文结合第57届欧洲糖尿病研究协会科学年会相关热点，对DKD流行病学现状、目前DKD防治尚未满足的临床需求予以概述，对DKD风险预测模型的进展进行详细阐述，以期为DKD临床策略的制定提供参考。

简介：摘要目的了解北京地区疾病预防控制中心专业人员岗位胜任力要素，构建北京地区疾病预防控制中心专业人员岗位胜任力模型，为公共卫生人才队伍的培养和建设以及人力资源管理的科学化和规范化提供依据。方法采用横断面调查研究方法，通过文献研究法，职能分析法并参考Hay集团胜任力词典和麦克利兰胜任力词典，经课题组统一讨论建立岗位胜任力词典。设计《北京地区疾病预防控制机构专业人员胜任力要素调查表》并采取分层整群抽样方式对北京地区疾病预防控制中心的相关技术人员进行线上调查，并对调查数据结果进行因子分析。结果北京地区疾病预防控制中心专业人员岗位胜任力模型由“公共卫生实践操作技能与规范”“公共卫生应急处理思辨和演绎归纳能力”“职业素养和职业道德”“沟通、协调能力与团队精神”“医学、人文知识”“健康管理与指导”等6个因子构成。结论本研究所构建的北京地区疾病预防控制中心专业人员岗位胜任力模型基本符合疾病预防控制中心专业人员岗位职责所需，但仅能反映北京地区疾病预防控制中心中初、中级专业技术人员在既往实践工作中所运用的岗位胜任素质能力，属于基本胜任力范畴。

简介：摘要慢性阻塞性肺疾病(COPD)是一种慢性气道炎性病变，具有持续性气流受限的特征，在人群中发病率较高，病死率较高，给患者和社会的发展带来沉重负担。建立COPD动物模型是COPD各类研究工作的基础，但目前国内外尚未有统一的建模方法。本文对近年来常用的COPD动物模型进行总结，归纳各种造模方法的优势和缺陷，并总结其相关检测指标，以期为未来COPD的基础研究所应用的动物模型提供进一步的参考。

简介：摘要我国国内的护理领域对于心理学的研究大多集中在儿童领域和重大疾病领悟，患上癌症，对于每个人来说都是一件重大应激性事件，必然会对病人的身心健康产生负面影响，患者除了在身体上承受各种病痛的折磨之外，也有可能会出现各种各样的心理问题。例如焦虑抑郁，具有攻击性的。笔者通过长期的在临床护理中对癌症患者进行心理状况的研究发现，有的患者对自己的病情适应状况良好，但是也有一些患者长期无法适应，这是与他们的心理弹性水平有关的。所以探究癌症病人的心理弹性状况，了解其影响因素，对于实施科学的护理，提高病人的生存质量具有重要的意义，本文对心理弹性模型在癌症护理中的研究进展进行了深入的分析，为癌症的护理工作提供了一定的理论依据。

简介：摘要目的建立及验证妊娠期高血压疾病（hypertensive disorders of pregnancy，HDP）不良结局的预测模型。方法回顾性分析2011年5月1日至2019年4月30日于苏州大学附属第一医院和四川省妇幼保健院分娩的HDP患者资料。根据入院48 h内是否发生不良结局，对HDP患者进行分组（不良结局组与非不良结局组）。应用单因素分析、套索算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）和多因素logistic回归分析筛选不良结局的影响因素，并建立预测模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）及校准图等评估预测效能。利用bootstrap重复取样法进行内部验证。建立模型后，回顾性收集2019年5月1日至2020年4月30日在苏州大学附属第一医院分娩的HDP患者相关资料，对模型进行外部验证。利用R语言构建列线图。结果（1）纳入2 978例HDP患者进行建模，其中不良结局组356例（12.0%）；纳入233例HDP患者进行外部验证，其中40例（17.2%）在入院48 h内发生不良结局。（2）根据LASSO及多因素logistic回归分析，筛选出预测HDP患者发生不良结局的最优预测因素，包括入院孕周、是否正规产前检查、症状数目、平均动脉压、血小板计数、纤维蛋白原、血清白蛋白、尿素及肌酐指标。据此建立logistic预测模型。（3）该模型的AUC为0.878（95%CI：0.858～0.897），界值为0.136，此时灵敏度为0.778（95%CI：0.731~0.820），特异度为0.848（95%CI：0.834~0.862）。Hosmer-Lemeshow检验显示P>0.05，校准图的校准斜率为1，截距为0。（4）内部验证结果表明模型有较好的一致性。外部验证的AUC为0.872（95%CI：0.807～0.937）。Hosmer-Lemeshow检验的P>0.05，绘制的校准曲线显示斜率为1.001。（5）同时用R语言构建了该模型的列线图。结论初步建立了预测HDP患者发生不良结局的预测模型。该模型具有一定准确度，可以作为评估HDP相关并发症的量化工具。

简介：摘要目的构建护士群体职业性肌肉骨骼疾病（WMSDs）发生风险的预测模型并验证，以期对护士WMSDs高危人群的筛查提供科学和客观的参考工具。方法本研究为横断面研究。采用便利抽样法，于2021年3—7月选择北京市25所医院的1 050名临床护士为研究对象，通过发放肌肉骨骼疾患调查表对WMSDs发生的风险因素进行研究。将所有调查对象按7︰3的比例随机分为训练集（n=715）和验证集（n=304），训练集建立模型；采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）评价风险模型的预测能力，并用验证集验证。最终发放调查问卷1 050份，回收有效问卷1 019份，有效回收率为97.05%。结果1 019名护士群体WMSDs的周发生率为84.0%（856/1 019），年发生率为86.7%（883/1 019）；颈部是WMSDs发生率最高的部位，其周发生率与年发生率分别为70.3%（716/1 019）和70.1%（714/1 019）。多因素Logistic回归分析结果显示，年龄≥40岁（P<0.001）、紧张的工作氛围（P<0.001）、前倾的颈部姿势（P=0.002）、每日从事同样的工作（P=0.039）、需要常与患者打交道（P=0.012）、背部长时间保持同一姿势（P=0.002）是护士群体WMSDs周发生的风险因素；年龄≥40岁（P=0.001）、无安全防护培训（P=0.003）、高学历（P=0.041）、紧张的工作氛围（P=0.005）、大幅前倾的颈部姿势（P=0.008）、需要常与患者打交道（P=0.001）、工作涉及寒冷或气温变化（P=0.017）、休息时间不足（P=0.019）、经常替班（P=0.035）、工作中躯干经常重复同一动作（P=0.025）、手部弯曲（P=0.006）是护士群体WMSDs年发生的影响因素。基于以上筛选变量分别建立预测护士群体WMSDs周发生与年发生风险的列线图模型，结果显示，该模型在训练集中的AUC值分别为0.794（95%CI：0.750~0.838）与0.789（95%CI：0.718~0.860）。验证集进一步证实了列线图模型的预测能力，预测护士群体WMSDs周发生与年发生风险的AUC值分别为0.782（95%CI：0.729~0.835）与0.794（95%CI：0.721~0.868）。结论该列线图模型对护士群体WMSDs的发生风险具有良好的预测能力，可有助于筛选高风险人群并及时给予有效干预。

简介：摘要目的了解在线医疗社区用户对脑卒中疾病信息的需求，为开展符合脑卒中患者需求的医疗护理服务奠定基础。方法采用数据挖掘的方法，研究对象为3个中文在线医疗社区中与脑卒中有关的提问记录，通过爬虫代码采集2020年8月1日—2021年7月31日的数据，进行数据清洗和分词后采用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型挖掘主题特征。结果在线医疗社区提问记录的主题特征分析显示，LDA模型将33 731条提问记录划分4个方面和8个主题的信息需求，分别为症状的识别和应急处理（症状、突发症状和应急措施）、医疗诊治（检查和治疗、医疗诊断、手术）、康复保健（起居照顾、饮食和药物）、患者和照顾者心理护理知识需求（患者或照顾者对疾病预后的担心）。结论基于LDA主题模型的研究结果可反映脑卒中用户关于在线医疗社区的信息需求，为脑卒中专病护理信息需求及其结构化健康教育的开展提供了发展方向和信息支撑。

简介：摘要目前许多研究证实，幽门螺杆菌(Helicobacterpylori，H.pylori)感染与多种上消化道疾病关系密切1，有研究认为在慢性胃炎-萎缩性胃炎-肠上皮化生-异型增生-胃癌这一病变模型中，H.pylori可能是先导作用或是促进作用，但其确切机制尚不明确。故建立稳定、重复性好的H.pylori感染胃相关性疾病动物模型对于探讨其致病机制十分必要，本文将从不同的动物选择、不同的H.pylori菌株及不同的处理方式三个方面综述如下。

简介：摘要目的观察基于眼底彩色照相的常见眼底疾病六分类智能辅助诊断轻量化模型的诊断价值。方法应用研究。采集南京医科大学附属眼科医院和浙江省数理医学学会智能眼科数据库的2 400张彩色眼底像数据集，该数据集经脱敏处理及眼底病专科医师标注，包括糖尿病视网膜病变、青光眼、视网膜静脉阻塞、高度近视、老年性黄斑变性、正常眼底像各400张。训练时使用迁移学习方法，将经典分类模型VGGNet16、ResNet50、DenseNet121和轻量化分类模型MobileNet3、ShuffleNet2、GhostNet在ImageNet数据集上训练获得的参数迁移到六分类常见眼底疾病智能辅助诊断模型作为初始化参数，进行训练并获得最新模型。选取临床患者彩色眼底像1 315张作为测试集。评价指标包括灵敏度、特异性、准确度（Accuracy）、F1-Score和诊断试验的一致性（Kappa值）；比较不同模型的受试者工作特征曲线以及曲线下面积值。结果与经典分类模型比较，3种轻量化分类模型的储存大小和参数量均显著降低，其中ShuffleNetV2平均每张识别时间较经典分类模型VGGNet16快438.08 ms。3个轻量化分类模型的准确度均>80.0%；Kappa值均>70.0%，具有显著一致性；对正常眼底图像诊断的灵敏度、特异性、F1-Score均≥98.0%；宏观F1分别为78.2%、79.4%、81.5%。结论基于眼底彩色照相的常见眼底疾病智能辅助诊断轻量化模型识别准确率高、速度快；储存大小和参数量均较经典分类模型显著降低。

简介：【摘要】目的：探讨卵白蛋白（Ovalbumin，OVA）和猪蛔虫蛋白（Pig Ascaris Protein，PAP）这两种常见哮喘致敏源在致敏前后对支气管肺泡灌洗液( bronchoalveolar lavage fluid，BALF)中细胞总数、嗜酸性粒细胞、中性粒细胞、淋巴细胞等炎症细胞计数影响的异同，并在激发前、激发后、激发后1h分别采样，比较给药后不同时间各炎症细胞的变化情况，为食蟹猴哮喘模型研究中采样的最佳时间提供参考。方法：食蟹猴随机分组，其中OVA组5只，PAP组3只。采用第一周腹腔注射，第二周腹腔注射，第四周皮下给药，第五周雾化给药，第七周肌肉注射，第十周雾化给药，第十四周强化雾化给药的方式致敏。给药频率为每周1次。腹腔注射、皮下注射、肌肉注射的OVA浓度为1mg/ml，PAP浓度为3.33mg/ml，给药量均为1ml/kg。雾化给药OVA浓度为12mg/ml，PAP为4mg/ml，以口罩的形式，让猴子吸收约40个呼吸。致敏给药完成后，将猴子转移至激发笼内，通入相应的雾化致敏溶液2min进行激发。分别在给药前、激发前、激发后1h采用气道插管的形式采集BALF。用瑞士-吉姆萨染色法，油镜下分类计数淋巴细胞、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞等炎症细胞的比例。另取BALF裂解红细胞后冲池，计数除上皮细胞外的所有细胞总数。结果：与给药前相比，两组BALF细胞总数均没有显著变化。与给药前相比，OVA组中性粒细胞在激发后1h显著升高（P

简介：摘要成簇规律间隔短回文重复序列及其相关蛋白9(CRISPR/Cas9)系统是一种利用RNA指导核酸内切酶进行基因编辑的技术，具有操作简便、靶向精准、周期短、基因敲除效率高等特点，被广泛用于多个物种的基因编辑及疾病基因治疗中。目前，采用该技术已构建了多种眼科疾病动物模型，如角膜营养不良模型(UBIAD1、TGF-β R124C基因突变)、青光眼模型(MYOC Y435H、OPTN E50K和PMEL基因突变)、白内障模型(GJA8、KPNA4、c-Maf、AQP5和PIKFYVE基因突变)、Leber先天性黑矇动物模型(KCNJ13和LCA5基因突变)、视网膜母细胞瘤动物模型(RB1/RBL基因突变)和视网膜色素变性动物模型(HKDC1、C8ORF37、CERKL、PRCD、ASRGL1、LRAT和PDE6B基因突变)等。还有研究者采用该基因编辑技术进一步证实了MFRP、CPAMD8、Pax6和FREM基因在动物眼部发育过程中的作用。本文就CRISPR/Cas9基因编辑技术在构建眼科疾病动物模型中的应用进行综述。

简介：目的探讨体素内不一致运动磁共振成像在乳腺良恶性病变鉴别当中的价值。方法收集温州医科大学附属第二医院经病理证实的50例乳腺良、恶性病变（其中良性20例，恶性35例）患者的相关资料，所有患者均行多b值DWI检查（b=0-2000s／mm2）；使用IVIM模型和单指数模型获得病变的灌注不相关扩散系数（D）、灌注相关扩散系数（D＊）和灌注分数（f）及标准化表观扩散系数（ADCstandard），并采用两独立样本t检验分析，通过受试者工作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC）评估各项参数的诊断效能。结果乳腺良性病变组D值、D％值、f值及ADC值分别为（1．31±0．47）×10^-3mm2／s、（26．47±13．81）×10^-3mm2／s、（17．35±3．78）％、（1．37±0．37）×10^-3mm2／s。乳腺恶性肿瘤组上述各参数值分别为（O．95±0．28）×10^-3mm2／s、（24．58±14．62）×10^-3mm2/s、（23．69±4．35）％、（1．03±0．14）×10^-3mm2/s，2组间D值、f值及ADC值差异均有统计学意义（t值分别为3．203、-5．139、3．991，P均〈0．05）；D＊值差异无统计学意义（t=0．441，P〉0．05）。ROC曲线分析得出D值的诊断效能最大（AUC=0．866），而联合D值和f值的AUC可达到0．934。结论IVIM模型获得的相关参数有助于乳腺良恶性病变的鉴别，以IVIM模型中D值的诊断敏感性和特异性最高，联合D值和f值的诊断效能最高。

简介：【摘要】目的：探究脊柱退行性疾病患者术后腹胀的预测模型建立及其临床应用效果。方法：回顾性分析2019年1月至2020年12月因脊柱退行性病变接受手术治疗且术后发生腹胀的50例临床资料为研究对象，同时选取同期因脊柱退行性病变接受手术治疗但术后未发生腹胀的100例患者临床资料为参照组，评估两组患者术后腹胀预测模型单因素及Logistic回归分析，以此为患者术后腹胀预测提供帮助。结果：两组患者抗菌药物、肠道菌群药物使用情况、肠道动力药、麻醉方式、低蛋白、低钾、术后卧床时间及下床活动次数等因素对比差异有统计学意义（P＜0.05），其他指标对比无差异（P＞0.05），且两组患者术后腹胀预测模型Logistic回归分析结果显示，其影响因素与抗菌药物、未使用肠道菌群药物、未使用胃肠动力药及术后卧床时间超过5d呈现正相关，差值表现为（P＜0.05），与全麻、低蛋白及低钾不相关，差值表现为（P＞0.05）。结论：通过构建脊柱退行性疾病患者术后腹胀预测模型可以有效识别术后腹胀诱发因素，能够在模型帮助下做好术后腹胀干预方案。

简介：模型的验证是指对模型的性能指标(区分度、校准度)进行考察的过程。根据考察过程中是否使用预测模型的开发队列数据,模型验证可分为内部验证和外部验证。内部验证是检验模型开发过程的可重复性,常见形式包括随机拆分验证、交叉验证、Bootstrap重抽样以及“内部-外部”交叉验证。外部验证考察的是模型的可移植性和可泛化性,常见形式包括时段验证、空间验证以及领域验证。

简介：摘要目的探讨基于随机森林的参数响应图（PRM）定量参数对肺功能的预测价值。方法回顾分析2018年8月至2019年12月在上海长征医院接受胸部三大疾病筛查的受试者615例。根据肺功能指标［第1秒用力呼气容积与用力肺活量的比值（FEV1/FVC）及第1秒用力呼气容积占预计值的百分比（FEV1%）］分为正常组、高危组及慢性阻塞性肺疾病（COPD）组。小气道CT定量参数主要为PRM参数，包括全肺、左肺、右肺及5个肺叶的肺体积、功能小气道疾病体积（PRMVfSAD）、肺气肿体积（PRMVEmph）、正常部分肺体积（PRMVNormal）、未分类部分肺体积（PRMVUncategorized）及后四者体积占全肺的百分比（%）。采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验3组间基本临床特征（年龄、性别、身高、体质量）、肺功能参数和小气道CT定量参数的差异；采用Spearman检验评价PRM参数与肺功能参数的相关性。最后构建基于PRM联合4个基本临床特征的随机森林回归模型，预测肺功能。结果3组间全肺PRM参数差异均有统计学意义（P<0.001）。CT定量参数PRMVEmph、PRMVEmph%、PRMVNormal%与FEV1/FVC呈中度相关（P<0.001），全肺体积、PRMVNormal、PRMVUncategorized及PRMVUncategorized%与FVC呈强或中度正相关（P<0.001），余PRM参数与肺功能参数呈弱或极弱相关。基于以上参数建立预测FEV1/FVC的随机森林模型和预测FEV1%的随机森林模型。预测FEV1/FVC的随机森林模型预测FEV1/FVC与实际值在训练集中R2=0.864，验证集中R2=0.749；预测FEV1%的随机森林模型预测FEV1%与实际值在训练集中R2=0.888，验证集中R2=0.792。验证集中，随机森林FEV1%预测模型对正常组及高危组分类的灵敏度为0.85（34/40），特异度为0.90（65/72），准确度为0.88（99/112）；随机森林FEV1/FVC预测模型对非COPD患者及COPD患者分类的灵敏度0.89（8/9），特异度1.00（112/112），准确度0.99（120/121）；两个模型联合对COPD组内［慢性阻塞性肺疾病全球倡议（GOLD）Ⅰ、GOLD Ⅱ、GOLD Ⅲ+Ⅳ］分类的准确度为0.44。结论小气道CT定量参数PRM可区分正常人群、高危及COPD人群；基于PRM参数结合临床特征的联合回归预测模型，对正常组及高危组、非COPD及COPD组的预测效果良好，进而实现一次CT扫描能够完成对功能小气道和肺功能的一次性评估。

简介：摘要目的建立预测2型糖尿病（T2DM）外周血管疾病（PAD）发病风险的列线图模型。方法回顾性收集2017年12月至2020年8月于石家庄市第二医院就诊的1 851例T2DM患者，采用简单随机抽样方法按3∶1比例分为训练集（1 389例）和验证集（462例）。收集受试者的一般资料、体格检查指标、生化指标。收集的资料用于评估T2DM合并PAD的风险。通过运行RStudio软件，使用LASSO回归分析以及交叉验证，来筛选最佳预测因子，采用多因素logistic回归建立预测模型，引入从LASSO回归筛选出的预测因子，进而构建预测T2DM患者PAD风险列线图模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线、校正及决策曲线评估模型的效能。结果在训练集中，LASSO结合logistic回归分析结果显示，年龄（OR=1.034，95%CI 1.020~1.047）、吸烟（OR=2.363，95%CI 1.720~2.804）、饮酒（OR=3.692，95%CI 2.618~5.230）、糖尿病病程（OR=1.040，95%CI 1.006~1.076）、收缩压（OR=1.026，95%CI 1.014~1.039）、高密度脂蛋白胆固醇（OR=0.467，95%CI 0.276~0.779）、低密度脂蛋白胆固醇（OR=1.459，95%CI 1.239~1.721）、白细胞计数（OR=1.137，95%CI 1.027~1.260）、血小板分布宽度（OR=1.285，95%CI 1.202~1.375）、大血小板比率（OR=0.911，95%CI 0.890~0.931）和降压药使用（OR=0.422，95%CI 0.322~0.551）是T2DM合并PAD的影响因素，差异均具有统计学意义（P<0.001）。训练集和验证集预测T2DM患者PAD发病风险的AUC、灵敏度、特异度分别为0.819（95%CI 0.796~0.842，P<0.001）、70.5%、82.9%和0.821（95%CI 0.779~0.862，P<0.001）、78.3%、75.4%。临床决策曲线显示，在训练集和验证集中，当PAD风险阈值概率分别在31%~81%和37%~94%之间时，预测T2DM患者PAD发病风险的净收益更高。结论本研究成功构建一种准确性高、性能优良的预测T2DM患者PAD发病风险的实用列线图模型。