目的 回顾性研究社区老人心理状态现状及影响其焦虑抑郁情绪的相关因素.方法 选取2022年12月～2023年12月某社区已建立居民健康档案的老人80例进行回顾性分析,依据档案资料中的Zung焦虑自评量表(Self-rating anxiety Scale,SAS)及Zung抑郁自评量表(Self-Rating Depression Scale,SDS)评估结果是否存在焦虑及抑郁情况进行分组,分为发生组和未发生组,收集对比两组社区老人的资料情况,存在差异的指标使用Logistic回归模型分析影响心理状态的相关因素,构建风险预测模型,利用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)评价模型价值,构建校准曲线与决策曲线.结果 两组婚姻状况、月收入、慢性疾病、独居、匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)评分及自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale,GSES)评分对比存在显著差异(P＜0.05),且上述因素均是社区老人焦虑抑郁情绪的危险因素(OR值＞1).通过构建列线图,并绘制ROC曲线验证列预测模型准确性,发现AUC是0.769,95％CI为(0.666～0.871).风险预测模型的校准曲线和参考曲线相近,证明社区老人焦虑抑郁情绪的预测风险和实际风险一致性较高;同时预测模型的净获益率较高,证明该预测模型的适用性较好.结论 婚姻状况、月收入、慢性疾病、独居、睡眠情况及自我效能感均为社区老人焦虑抑郁情绪的影响因素,由此构建风险预测模型的预测效能高、适用性好,为采取干预措施提供指导.

生态安全格局是维持生态过程和保障生态系统功能稳定的重要空间途径.随着景观规划和决策的开始实施,亟需考虑生态安全格局构建的差异化方法及其空间输出的一致性,以及研究对象的匹配性和适用性.本研究从整合视角出发,以黄土高原退耕还林工程主要实施区域延安市安塞区为对象,结合地域地形地貌和景观特征,融合形态学空间格局分析和生态系统服务重要性评价结果识别生态源地,构建安塞区生态安全格局.结果表明:结构型与功能型构建方法在空间保护优先级识别上的一致性较低,面向整合集成的方法可形成互补,能实现结构连通与功能提升双重目标;研究区共有202个生态源地,总面积391.58 km2,约占研究区总面积的13.3％,整体呈现碎片化分布特征,主要分布于北部和南部;研究区共有110条生态廊道,总长度599 km,主要围绕河道分布,呈现出"南北部短窄密集、中部长宽疏朗"的分布特征.本研究提供的结构-功能整合方法为国土空间生态修复规划工作提供新见解,并能推进景观格局、过程和服务的研究.

目的 探讨深度学习重建算法(DLR)在肩关节MRI中提高图像质量和缩短扫描时间的可行性与临床价值.方法 前瞻性纳入2023年6月至10月期间在南京医科大学第四附属医院的50例疑似患有肩关节病变的患者,采用1.5T MRI行常规序列扫描图像为Fsecon组,使用并行采集加速因子2的扫描图像为Fsefast组,扫描序列包括脂肪抑制质子加权像(PDWI-FS)和T1加权像(T1WI),将Fsefast组传至Subtle MRTMdlr后获得图像Fsedlr组.测量三组图像中的冈上肌、肱二头肌长头肌腱、盂唇软骨、肱骨骨髓的信号噪声比(SNR)及冈上肌/盂唇软骨的对比噪声比(CNR)并进行比较,两名放射科医师双盲采用Likert 4分法分别对Fsedl,组与Fsecon组的图像清晰度和伪影进行主观评价,并对这两组的病理异常结构进行诊断效能对比.结果 相对于Fsecon组,Fsedlr组扫描时间缩短了 44％,且图像清晰度评分、伪影评分均增高,差异有统计学意义(P＜0.05),两名医师主观评分组内相关性系数为0.797～0.919.客观评价指标中,Fsedlr组的SNR和CNR均明显高于Fsecon组与Fsefast组,差异均有统计学意义(P＜0.05).在两位医师对Fsecon组与FSEdlr组病理异常结构的评估中,两组的诊断结果均有较好的一致性(Kappa值:0.675～1.000),在同一名医师的评估中也显示出极好的一致性(Kappa值:0.771～1.000),其中肱骨骨髓、关节滑囊、肱二头肌长头肌腱的Kappa值均高于0.8.结论 将DLR算法应用于肩关节MRI检查中,能够提高图像质量、缩短图像采集时间,并保证诊断效能,提高检查效率,具有较好的临床价值.

目的 探讨新型量子点荧光免疫层析法测定血清淀粉样蛋白A(SAA)的应用.方法 采用双抗夹心法结合量子点荧光免疫层析技术制备以二硝基苯酚(DNP)-牛血清白蛋白(BSA)系统为质控线的SAA检测试剂盒.通过鸡IgY-羊抗鸡IgY系统作为对照评价了 DNP-BSA系统作为质控线的可行性,并通过优化量子点微球与抗体的偶联条件,进一步提高试剂盒的性能,并对试剂盒的空白限、检出限、线性范围、精密度、准确度、特异度、稳定性,以及临床实际样本测定等方面进行了评价.结果 以DNP-BSA系统作为质控线的SAA试剂盒受干扰成分浓度的影响小,稳定性高,热稳定性好.量子点微球与SAA抗体偶联比例为100 μg/mg,偶联反应液浓度为25 mmol/L 3-吗啉丙磺酸pH 7.4,与DNP-BSA偶联比例为100 μg/mg,偶联反应液浓度为25 mmol/L吗啉乙磺酸pH 6.0时偶联效果最佳.试剂盒最低检出限为0.5 mg/L;线性范围为1～200 mg/L,R2≥0.99;批内精密度变异系数(CV％)≤5.31％,批间精密度CV％≤15％;在低、高浓度的回收率分别为101.42％、98.83％;在血红蛋白浓度≤5 g/L,胆红素浓度≤0.15 g/L,胆固醇浓度≤15 g/L,甘油三酯浓度10 g/L时,SAA的检测结果无干扰;试剂盒在50 ℃放置21 d,稳定性良好;试剂盒与Roche的SAA电化学发光试剂盒同步检测67例样本结果具有高度一致性.结论 研制的SAA检测试剂盒灵敏度、线性、精密度、准确度、特异度及加速稳定性都满足试剂盒的要求,与鸡IgY-羊抗鸡IgY系统相比DNP-BSA系统作为质控线独立性好,测定临床样本准确度和热稳定性更佳.

目的 探讨上肢动作研究测试(action research arm test,ARAT)量表应用于亚急性期缺血性卒中患者上肢及手功能障碍评定的效度、信度和敏感性.方法 本研究招募2020年1月—2022年5月于首都医科大学附属北京天坛医院等17家医院住院的300例缺血性卒中患者,并由两名评定者分别对受试者进行ARAT量表评估.同时以Fugl-Meyer运动功能评定量表上肢部分(Fugl-Meyer assessment-upper extremity,FMA-UE)作为效标.分别采用Spearman相关分析及验证性因子分析评价ARAT量表的效标效度及结构效度;采用Cronbach's α系数及组内相关系数评价ARAT量表的内部信度、敏感性及外部信度.结果 以FMA-UE为效标,ARAT量表总分与其总分呈正相关(r=0.946,P＜0.001).结构效度检验中,验证性因子分析结果表明:因子间相关系数范围为0.79～0.92,模型整体拟合指标为x2/df=7.011,P=0.001,比较拟合指数=0.906,增值拟合指数=0.907,规范拟合指数=0.895,近似误差均方根=0.055.各因子的组合信度值在0.964～0.983,各因子的平均变异抽取量在0.940～0.952.内部一致性检验中,评分等级的Cronbach's α系数为0.987,敏感性分析中,Cronbach's α系数在0.986～0.987.外部一致性检验中,两名评定者间的组内相关系数最高为0.999,95％CI集中于0.961～0.999.结论 ARAT量表具有良好的效标效度、结构效度、信度和敏感性,适用于亚急性期缺血性卒中患者偏瘫侧上肢及手功能的评估.

目的:应用建立的全自动AI牙体分割算法,从CBCT影像中实现牙体的快速自动化分割,以口内扫描真实离体牙获得的三维数据作为金标准,验证算法的准确性.方法:从上海交通大学医学院附属第九人民医院收集30套CBCT数据及相应的59颗离体牙,通过建立的算法,分割出CBCT中的牙体三维数据.将离体牙处理后扫描获得的数字化信息作为金标准.为了比较算法分割结果以及扫描结果之间的差异,选取骰子系数(Dice)、灵敏度(sensitivity,Sen)以及平均表面距离(average symmetric surface distance,ASSD)评价算法的分割准确性.选用组内相关系数(ICC)评价AI系统获得单个牙与数字化离体牙的长度、面积和体积差异.由于存在不同体素大小的CBCT,使用ANOVA单因素方差分析不同体素组间的差异,同时通过SNK法对其进行两两比较.采用SPSS 25.0软件包对数据进行统计学分析.结果:算法分割结果与离体牙扫描结果对比后,得到平均Dice值为(94.7±1.88)％,平均Sen为(95.8±2.02)％,平均ASSD为(0.49±0.12)mm.比较数字化离体牙与AI系统获得的单个牙的长度、面积和体积的组内相关系数ICC值,分别为0.734、0.719和0.885,AI系统分割出的单个牙与数字化模型在评价长度、面积和体积时有着较好的一致性,但分割结果在具体数值上与真实情况仍有差异.CBCT体素越小,即分辨率越高,分割结果表现更好.结论:本研究建立的CBCT牙体分割算法能够准确实现各分辨率下CBCT中全牙列的牙体分割.CBCT分辨率提高,能让算法结果更准确.相比目前的分割算法,本研究的算法性能更好.但与实际情况相比,仍有一定差异,需对算法继续改进及验证.

目的 对我国健康中国行动政策进行量化分析,为相关政策制定和完善提供依据.方法 以2016-2023年国家级、省级层面发布的健康中国行动政策为研究对象,使用文本挖掘方法构建包含9个一级变量和41个二级变量的政策一致性(Policy Modeling Consistency,PMC)指数模型,对健康中国行动政策进行质量评价.结果 以筛选出的32份健康中国行动政策作为样本政策,PMC指数平均值为7.81,政策质量均在良好及以上,处于中度凹陷水平.一级变量中政策性质、政策内容、政策评价等PMC指数平均值较高,政策激励和效力级别维度的不足之处比较明显.结论 健康中国行动政策整体覆盖较为全面,但仍存在效力级别层次单薄、政策多元激励及相应政策工具运用不足、地域间发展不平衡等问题.未来应从丰富效力级别、均衡政策工具使用、加强地区间交流学习等方面进行完善.

目的 评价在线样本量计算简易工具计算结果的准确性,探讨其在临床研究环境中的优势及应用价值.方法 基于2019年9月1日-2020年12月1日自主研发的汉化在线样本量计算工具,以随机对照试验为设计类型,以PASS软件计算结果为标准,基于3项真实临床研究项目的样本量计算参数,每次通过调整单一参数形成不同的参数组合,最终定性资料和定量资料分别形成60个和80个参数组合纳入样本量计算,比较在线样本量计算工具计算结果与PASS软件计算结果的绝对差值,并绘制Bland-Altman曲线,再计算组内相关系数,评价两种工具计算结果的一致性.结果 对于定性资料的差异性检验和优效性检验,两种工具计算所得样本量几乎完全一致;对于定性资料的等效性检验和非劣效性检验,两种工具计算所得样本量差异在0-6之间;对于定量资料,上述四种假设检验两种工具计算所得样本量差异均在0-4之间.根据比较的Bland-Altman图结果所示,两种工具计算的样本量结果均值和差值所形成的散点几乎均落入95％一致性界限内,同时两种工具计算所得样本量的组内相关系数值均趋近于1,且P＜0.001,达到统计学显著差异.结论 自主研发的在线样本量计算工具使用简便,计算结果准确可靠,适于辅助临床医护人员开展相关临床研究.

目的:探讨16通道婴幼儿颅脑专用线圈对0～6月龄婴儿颅脑MRI图像质量的影响.方法:选取32名0～6月龄患儿使用16通道婴幼儿颅脑专用线圈行颅脑MRI检查(专用线圈组),另选取同时期使用常规头颈联合线圈行颅脑MRI检查的32名0～6月龄患儿作为常规线圈组,扫描序列均包含横断位T1加权像(T1WI)、T2加权像(T2WI)、T2液体衰减反转恢复序列(FLAIR)以及横断位弥散加权像(DWI),分别对扫描图像进行主观和客观评价.结果:主观评分中:T1WI、T2WI、FLAIR序列评分均达到4分以上,DWI序列均达到3分以上;在T1WI、T2WI和FLAIR序列中两名评分者评分一致性程度较强(Kappa值分别为0.717、0.652、0.784),在DWI序列中,一致性程度一般(Kappa值为0.321),均具有统计学意义(P<0.05).客观评价中,专用线圈组各序列的SNR和CNR在颅脑左右叶上均表现出高度的一致性,且颅脑左右叶SNR和CNR差异无统计学意义(P>0.05);相较于常规线圈组,专用线圈组在各个序列SNR、CNR均有所增加,其中在T1WI序列SNR、CNR和DWI序列SNR,两组差异有统计学意义(P<0.05).结论:使用颅脑专用线圈扫描0～6月龄婴儿颅脑图像可以满足临床需求;专用线圈组图像质量在主、客观评价中均优于常规线圈组.

目的 评价Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)、洛桑卒中量表(ASTRAL)、DRAGON、START和血管事件患者总体健康风险计算评分(THRIVE-c)预测模型对河北省保定市高级卒中中心救治的急性缺血性卒中(AIS)患者预后的预测价值.方法 收集 2016 年 1 月至 2022 年 8 月在保定市第一中心医院高级卒中中心急诊入院行静脉溶栓治疗的 909 例AIS患者的临床资料,并对患者使用ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START和THRIVE-c评分模型进行评分.观察每个评分 3 个月改良Rankin量表(mRS)评分,mRS评分 0～2 分为预后良好,3～6 分为预后不良,比较 5 个评分中变量的多变量Logistic回归系数与原始推导队列的差异.采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析各评分模型对AIS患者 3 个月不良预后的预测效能,并计算ROC曲线下面积(AUC);采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评估各模型与实际预后结果的拟合程度;同时,利用校准曲线和Brier评分作为评价模型校准性能的指标.结果 最终纳入 786 例患者,340 例预后不良.验证队列与模型构建原始队列的比较显示:验证队列中平均年龄为 65 岁,女性占比相对较少(33.84%),中位血糖值为 8.09 mmol/L,与ASPECTS和THRIVE-c评分原始队列比较,验证队列预后不良占比较低(43.68%比51.90%,43.68%比50.30%),与ASTRAL、DRAGON和START原始队列比较,验证队列不良占比较高(43.68%比34.00%,43.68%比35.20%,43.68%比39.10%,均P＜0.05).ROC曲线分析显示,ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START和THRIVE-c评分对AIS患者预后均有预测价值,AUC和 95%可信区间(95%CI)分别为 0.848(0.820～0.876)、0.825(0.795～0.855)、0.833(0.805～0.861)、0.838(0.811～0.866)、0.727(0.691～0.762);在前循环分别为0.852(0.821～0.883)、0.817(0.782～0.853)、0.815(0.781～0.849)、0.833(0.800～0.866)、0.710(0.668～0.751);在后循环分别为0.841(0.781～0.902)、0.850(0.792～0.908)、0.874(0.816～0.931)、0.854(0.800～0.908)、0.775(0.704～0.846).Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示:DRAGON模型曲线与中间对角线差距较小,校准度较好(χ2=1.483,P=0.993);Brier评分显示:ASPECTS评分模型的Brier评分最小为 0.150,性能最好.结论 ASPECTS、ASTRAL、DRAGON、START及THRIVE-c这 5 种评分模型均被证实能有效预测接受静脉溶栓治疗的AIS患者 3 个月后的不良预后,其中ASPECTS模型在预测效能上表现最为突出;对于前循环梗死,ASPECTS评分展现出最高的预测效能;而针对后循环梗死,DRAGON评分则具有最佳的预测性能.ASPECTS评分在预测模型预测预后的概率与实际概率一致性较好.