目的 构建手术体位安置护理质量评价指标体系,为提高手术患者术中体位安置管理质量,促进患者手术安全提供参考.方法 以"结构-过程-结果"三维质量理论模型为基础,通过文献回顾、半结构式访谈与小组讨论建立手术体位安置护理质量评价指标体系初级条目池,经过2轮专家函询筛选和修订条目,并以层次分析法确定各指标权重.结果 2轮专家函询问卷回收率均为100％;专家权威系数分别为0.886和0.902,指标重要性肯德尔和谐系数分别为0.154和0.161(均P＜0.05).构建的手术体位安置护理质量评价指标体系包括一级指标3项、二级指标8项、三级指标30项.结论 构建的手术体位安置护理质量评价指标体系科学、实用,可操作性强,可用于手术患者体位安置质量评价,为降低患者手术体位安置风险提供参考.

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:探讨上颌牙列缺失患者种植固定修复治疗前后鼻唇部软组织的变化及其影响因素.方法:选择2016年1月-2023年7月于上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔第二门诊行上颌全牙弓种植固定修复的患者50例.收集患者修复前后的病史、CBCT和三维面部扫描数据,采用配对t检验或Wilcoxon符号秩和检验比较患者戴牙前后软组织的改变,将各变化量与患者基本信息、种植方案和剩余骨相关参数进行双变量相关分析.使用赤池信息准则选择各软组织指标变化量的多元线性回归模型.结果:种植固定修复后,上唇长(sn-sto)、上唇红长(ls-sto)、上唇红面积(UVA)显著增加(P＜0.01),上唇凸点到E线的距离(ls-E)显著减少(P＜0.01),鼻唇角(∠cm-sn-ls)显著减小(P＜0.01),人中长(sn-ls)无显著改变(P＞0.05).除sn-sto和sn-ls外,其余软组织改变量均与年龄呈正相关关系(P＜0.01),其余骨组织参数、种植方案、性别与各软组织改变量无显著相关性.多元逐步后退回归分析显示,各软组织变化量与年龄和术前软组织情况广泛相关,个别与骨形态相关.结论:上颌牙列缺失患者种植固定修复后鼻唇部软组织发生显著变化,主要为唇红部扩大和突出.面部软组织变化主要与患者年龄及原有软组织条件广泛相关;患者年龄越大、原有软组织形态越凹陷萎缩,丰满度改善越明显,唇部凸度改变量与剩余骨形状也存在相关性.

目的:利用三维有限元方法分析聚醚醚酮(polyetheretherketone,PEEK)作为种植固定修复桥架的可行性.方法:建立以PEEK为桥架材料,树脂、全锆、PEEK、烤塑和二硅酸锂为冠修复体的上颌牙列缺失种植固定修复三维有限元模型作为实验组,纯钛桥架全锆冠修复体模型作为对照组.在双侧第一磨牙垂直与斜向加载150 N,比较桥架、冠修复体、种植体、中央螺丝、松质骨、皮质骨压应力与拉应力最大值和von Mises应力值,分析PEEK材料作为桥架的可行性.结果:垂直加载时,实验组冠修复体von Mises应力全锆、二硅酸锂组较大,为361、295 MPa,树脂冠与PEEK冠应力较小,为35、37 MPa.实验组中央螺丝von Mises应力为694～724 MPa,远大于对照组的61 MPa,其中的最大压应力出现在树脂冠、PEEK冠组.斜向加载时,实验组桥架的von Mises应力小于对照组,但最大应力出现在树脂冠、PEEK冠组.实验组冠修复体全锆、二硅酸锂冠von Mises应力较大,树脂冠与PEEK冠应力较小.种植体von Mises应力为对照组的2倍.实验组中央螺丝von Mises应力远大于对照组,应力最大值为对照组的22倍.实验组松质骨、皮质骨应力为对照组的2倍,差异大于垂直加载.结论:PEEK材料作为上颌牙列缺失种植固定修复桥架时,应优先使用弹性模量较低的树脂或PEEK材料作为冠修复体,以降低修复体内部应力,同时减少悬臂及侧向力,避免中央螺丝应力过大.

肿瘤类器官是将患者来源的新鲜肿瘤组织经体外三维(3D)细胞培养系统建立的、与患者肿瘤特征高度相似的一种立体模型[1],能高度模拟人体内肿瘤组织的结构和功能,并展现细胞与细胞以及细胞与基质之间的相互作用.

目的 使用常规超声、三维能量多普勒及剪切波弹性成像建立中孕期对胎盘功能不全的预测模型.资料与方法 前瞻性分析 2021 年 4 月—2022 年 4 月在三峡大学附属仁和医院行超声检查的前壁胎盘孕妇 209 例,依据临床诊断分为正常组 118 例和胎盘功能不全组 91 例,从血流动力学(脐动脉、子宫动脉的血流参数和脑胎盘率)、血流灌注(血管指数、血流指数和血管-血流指数)、机械组织特性(弹性模量平均值)等方面评估胎盘功能.对组间差异有统计学意义的指标进行Logistic回归分析,构建预测模型并评估其效能.结果 两组子宫动脉的血流参数、脑胎盘率、血管指数、血管-血流指数和弹性模量平均值等差异均有统计学意义(t=-12.74、-10.28、-11.01、7.02、7.00、-11.97,P均<0.05).Logistic回归分析发现,子宫动脉阻力指数(≥0.65)、脑胎盘率(≤1.53)及弹性模量平均值(≥4.14 KPa)为独立危险因素,其中弹性模量平均值的诊断效能最大,曲线下面积为0.904.联合3项参数建立预测模型的曲线下面积为0.945,敏感度为87.91%,特异度为94.92%,诊断效能较单一参数明显提高.结论 基于多模态超声建立的预测模型对胎盘功能不全有一定的预测价值和高度特异性,可指导临床尽早干预以改善围生期结局.

目的:探讨盆底三维超声及Glazer盆底表面肌电评估在产后压力性尿失禁(SUI)的诊断价值.方法:选取2021年8月～2022年12月在芜湖市第一人民医院分娩并在产后6～8周内接受复查的272例产妇作为研究对象,根据其是否发生SUI分为观察组(n=139)与对照组(n=133).比较两组超声参数指标(尿道近端长度、静息状态下膀胱后角、肛提肌裂孔面积及最大Valsalve动作下膀胱颈移动度、膀胱颈距参考线下距离、膀胱后角、肛提肌裂孔面积),比较两组Glazer盆底表面肌电参数(前静息阶段、快速收缩阶段、紧张收缩阶段、耐力收缩阶段、后静息阶段),建立受试者工作特征(ROC)曲线分析各指标诊断产后SUI的效能.结果:两组尿道近端长度、静息状态下肛提肌裂孔面积、最大Valsalve动作下肛提肌裂孔面积比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组患者静息状态下膀胱后角小于对照组,观察组患者最大Valsalve动作下膀胱颈移动度、膀胱颈距参考线下距离、膀胱后角均大于对照组(P<0.05).两组前静息阶段、快速收缩阶段、紧张收缩阶段、耐力收缩阶段、后静息阶段各项参数比较,差异均无统计学意义(P>0.05).盆底多参数联合诊断模型公式为:-0.069×静息状态下膀胱后角+0.038×膀胱颈移动度+0.045×膀胱颈距参考线下距离+0.097×最大Valsalve动作下膀胱后角-10.521.ROC曲线分析显示,静息状态下膀胱后角、最大Valsalve动作下膀胱颈移动度、膀胱颈距参考线下距离、膀胱后角以及4项联合诊断产后SUI的AUC值分别为0.588、0.671、0.643、0.710、0.775,敏感度分别为52.6%、84.2%、73.4%、47.5%、59.0%,特异度分别为65.5%、44.4%、50.4%、82.0%、82.0%.结论:盆底三维超声参数(静息状态下膀胱后角及最大Valsalve动作下膀胱颈移动度、膀胱颈距参考线下距离、膀胱后角)诊断产后SUI具有一定效能,且联合诊断的诊断效能更高.

缺氧是肿瘤微环境的典型特征,是影响细胞行为和肿瘤进展的最关键因素之一.然而,目前尚缺乏能够精确模拟体内脑肿瘤组织的模型,这阻碍了研究缺氧对肿瘤细胞进展和生长的影响.在一项研究中,通过将U87MG(U87)细胞包埋在含有I型胶原的水凝胶中,制造了三维(3D)脑肿瘤模型.

目的 探讨联合体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)和动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)、参数图构建影像组学模型预测乳腺癌患者人类表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)的表达状态.材料与方法 回顾性分析192例乳腺癌患者病例资料,根据患者的病理结果 分为HER-2表达阳性组(48例)和HER-2表达阴性组(144例),术前均行IVIM、DKI及DCE-MRI.并按照8:2的比例将病例随机分为训练集(154例)和测试集(38例).在灌注分数(perfusion fraction,f)、灌注相关扩散系数(perfusion related diffusion coefficient,D)、真实扩散系数(real diffusion coefficient,D)、平均扩散率(mean diffusivity,MD)和平均扩散峰度值(mean kurtosis,MK)参数图和第2期DCE-MRI(DCE-2)图像中勾画出病变区域的三维感兴趣区(region of interest,ROI),并提取其中的影像组学特征.采用Z分数归一化对特征进行标准化处理,并使用K最佳、最小冗余最大相关(max-relevance and min-redundancy,mRMR)、最小绝对收缩与选择算子回归(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法依次对特征进行降维和选择,通过logistic逻辑回归(logistic regression,LR)分类器分别建立参数图模型及联合模型,并采用5折交叉验证法验证模型的稳定性.通过受试者工作特征(receive operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under the curve,AUC)对不同参数图像模型及联合模型的诊断效能进行分析,使用DeLong检验对各模型间ROC曲线进行比较,使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对模型的临床价值进行评估.结果从每个ROI中提取了2286个MRI特征,在f、D、D、MD、MK参数图、第2期DCE-MRI和联合序列中分别筛选得到7、6、7、6、7、12、10个特征与HER-2表达状态相关.f、D、D、MD、MK参数图模型及第2期DCE模型在测试集中的AUC分别为0.693、0.679、0.586、0.682、0.661、0.732;联合模型在测试集中的AUC为0.861(95％CI:0.775～0.958),敏感度和特异度分别为100.0％和71.4％,经DeLong检验,训练集中联合模型与f、D、D、MD、MK参数图模型及DCE-2模型之间AUC差异均有统计学意义(P均<0.05).结果表明联合模型对预测HER-2的表达状态优于单一模型.结论 基于DCE-MRI、IVIM和DKI的影像组学联合模型可以在术前有效预测乳腺癌患者的HER-2表达状态,有助于临床对乳腺癌进行诊断、分型、制订治疗方案及预后.

目的 构建"互联网+中医护理"服务能力评价指标,为规范、有效评价"互联网+中医护理"服务能力提供参考依据.方法 采用文献分析法,以三维质量结构模型为理论框架,初步构建"互联网+中医护理"服务能力评价指标条目池.2022年7月-10月采用德尔菲法对广东省的16名专家进行2轮函询,评价函询专家的积极性、权威性、意见集中程度及意见协调程度,并结合层析分析法,确定指标权重.结果 专家函询问卷回收率均为100％,专家权威系数分别为0.844和0.834;肯德尔和谐系数分别为0.161、0.110(P＜0.001).最终构建的指标包括结构评价、过程评价、结果评价等一级指标3项、二级指标14项、三级指标57项.结论 该研究构建的评价指标科学性、实用性较强,围绕"互联网+中医护理"服务能力展开,可为有效评价护士的"互联网+中医护理"服务能力提供一定的依据.