目的 检索、评价和总结成人造血干细胞移植患者饮食管理的最佳证据.方法 运用循证护理的方法,针对造血干细胞移植患者饮食管理问题,系统检索国内外指南、专业协会网站和期刊数据库中相关文献,文献类型涵盖临床决策、指南、系统评价、规范、专家共识、证据总结和原始研究.由 2名经过系统循证知识培训的研究者进行文献质量评价和证据提取.结果 共纳入 19 篇文献,其中临床决策 1 篇、指南 6 篇、系统评价 1 篇、规范 1 篇、专家共识 3篇、证据总结 3篇、原始研究 4篇,最终汇总了筛查与评估、营养素摄入、饮食卫生宣教、饮食个性化特征 4个方面,共 29条证据.结论 本研究针对造血干细胞移植患者饮食管理汇总的相关证据具有一定的实用性和科学性,为医护人员向造血干细胞移植患者和照顾者做精准饮食管理提供参考和依据.

目的 利用可解释的机器学习模型,探讨轻型缺血性卒中(minor ischemic stroke,MIS)2年内复发相关危险因素.方法 回顾性收集2020年7-12月山西省心血管病医院神经内科MIS患者一般资料、实验室结果、影像学等资料,单因素分析进行复发危险因素变量筛选,合成少数过采样技术-标称连续处理数据不平衡,数据集按8∶2的比例分为训练集与测试集,网格搜索10折交叉验证构建轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)、支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)模型进行比较,基于ROC的AUC、校准曲线分别评价模型的区分度与校准度,性能最好的模型通过Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)模型对预测结果进行解读.结果 本研究共纳入520例MIS患者,2年内复发93例(17.9％),测试集中LightGBM、SVM、LR预测患者2年内复发的AUC分别为0.935(95％CI 0.896～0.973)、0.833(95％CI 0.770～0.896)、0.764(95％CI 0.691～0.835),准确度分别为0.890、0.773、0.693,布里尔分数分别为0.105、0.167、0.200.结果 显示LightGBM模型性能最优,基于SHAP的LightGBM可解释模型重要性前5的是舒张压、年龄、糖尿病、LDL-C、吸烟.结论 本研究建立的LightGBM模型预测效果良好,可为MIS患者2年内复发的预测提供借鉴.通过SHAP可解释性帮助临床医师更好地理解预测模型结果背后的原因,对MIS患者做出更个性化与合理化的临床决策.

人工智能在创伤性出血救治中的应用和研究取得了显著进展.为深入了解人工智能在创伤救治中的作用,本文作者对其在创伤性出血的诊断和治疗策略中的应用进行了文献综述,旨在比较不同AI算法在处理创伤性出血患者数据时的表现,选择最适合临床决策支持的算法从而提高其在实际临床应用中的准确性和有效性.

目的 通过机器学习方法对流行性感冒临床证候学资料进行训练,获得流感辨证模型.方法 收集2019年12月-2022年3月就诊于中日友好医院发热门诊的流行性感冒患者病历资料,使用数据采集系统进行数据处理,将不同数据处理过程产生的数据分别存储,以逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM和随机森林为备选模型,通过Optuna进行超参数优化选择,并在各数据集中分别训练模型,以macro-F1评分为核心指标,对模型的预测性能进行评价.结果 整理得到训练样本1 011个,其中风热犯卫证453个、风寒束表证152个、表寒里热证406个;得到用于训练的数据集8个,包含数据80份.经训练,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM、随机森林模型的macro-F1评分分别为0.783 0、0.774 2、0.731 5、0.782 4、0.716 7、0.793 8、0.815 3.加权样本能显著提高平均模型性能,而主成分分析降维会降低平均模型性能.单一模型中,逻辑回归模型预测性能最佳;集成方法模型中,随机森林模型预测性能最佳.结论 在样本量较小的情况下,流行性感冒中医辨证模型使用逻辑回归、决策树、支持向量机和lightGBM较为适宜,随着样本量增加,逻辑回归、支持向量机、lightGBM和随机森林可能更为合适.不同数据处理方式会影响模型性能,对证型典型程度信息的采集有利于提高模型性能.

目的 系统评价医务人员临床决策支持系统应用体验,为临床决策支持系统更好的应用、推广和发展提供参考.方法 计算机检索PubMed、Embase、Medline、Web of Science、The Cochrane Library、万方数据库、维普数据库、中国知网、中国生物医学文献数据库中关于医务人员临床决策支持系统应用体验的质性研究,时限为建库至 2024年 1月.采用JBI循证卫生保健中心质性研究质量评价标准进行文献质量评价,采用汇集性整合方法对研究结果进行归纳整合.结果 共纳入 17篇文献,提炼出 74个研究结果,归纳整合为 12 个类别,综合得出 4 个整合结果:医务人员技术适应性差,内部支持不足;系统性能有待完善;医务人员肯定和认同临床决策支持系统的价值和意义;临床决策支持系统的改进途径.结论 本研究归纳分析了医务人员自身、医院环境及系统 3 个方面的局限,并展现了医务人员对临床决策支持系统价值和意义的肯定以及临床决策支持系统的改进途径.需加强与医务人员的沟通交流,不断优化系统,并提供专业的教育与培训,促进临床决策支持系统的有效应用.

目的 探讨基于胸部CT影像组学特征构建的模型对Ⅰ期尘肺病的诊断价值.方法 选取 202 例诊断为尘肺Ⅰ期和 199 例健康体检者的临床及胸部CT资料,按照 7:3 的比例随机分为训练集组及验证集组,使用 3D-slicer软件在CT肺窗图像上勾画感兴趣区(ROI)并提取特征,利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法对影像特征进行筛选,然后采用支持向量机(SVM)算法,建立CT组学模型并采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和决策曲线分析(DCA),评估预测模型的效能和临床实用性.结果 共提取出 851 个特征,最终筛选出 9 个特征建立CT影像组学模型,该模型训练集组的AUC为 0.930(95%CI 0.901～0.963),验证集组的AUC为 0.820(95%CI 0.742～0.895),DCA曲线显示该模型具有较好的净收益.结论 基于CT图像的影像组学模型能有效鉴别正常和Ⅰ期尘肺,对于Ⅰ期尘肺有重要的诊断价值.

目的探讨酰胺质子转移加权成像(amide proton transfer weighted imaging,APTw)的影像组学术前预测宫颈癌淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的价值.材料与方法回顾性分析经手术病理证实的宫颈癌患者病例及影像资料66例.所有患者均行盆腔3.0 T MRI检查,包括轴位T2WI、矢状位T2WI、动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)和3D-APTw序列扫描.在APTw-T2WI融合图像上对肿瘤实质区域进行感兴趣区(region of interest,ROI)勾画并记录APT值.在APT重建图像上进行肿瘤病灶分割并提取影像组学特征.采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)选取观察者内和观察者间复测信度好的影像组学特征(ICC>0.900).采用递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维和筛选.基于logistic回归分类器构建临床模型、APTw影像组学模型和联合组学模型.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断效能和临床价值,采用DeLong检验比较不同模型的预测效能.结果在训练集中,APTw影像组学模型预测宫颈癌LVSI的效能高于临床模型(AUC=0.826 vs.0.675),差异有统计学意义(DeLong检验P<0.05).联合组学模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.838和0.825.DeLong检验结果显示,联合组学模型在训练集中术前评估LVSI的效能显著高于临床模型和APTw影像组学模型(P均<0.05).决策曲线显示APTw影像组学模型和联合组学模型在训练集和测试集中均具有较高的临床价值.结论基于APTw的影像组学模型在术前预测宫颈癌LVSI方面具有较高的潜力,联合临床因素能进一步提高预测效能,有望为宫颈癌患者的个体化治疗和预后评估提供重要的支持.

目的本研究旨在结合传统MRI序列及增强检查,提取多模态高通量影像组学特征并联合语义特征,使用不同的机器学习分类器构建不同的模型并绘制列线图来鉴别高级别胶质瘤(high-grade glioma,HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis,SBM).材料与方法本研究对101名患者的多参数MR图像进行了回顾性分析,由两位资深医师标定肿瘤感兴趣区,然后对每个序列分别提取影像组学特征后进行组合,共提取428组影像组学特征.为消除人为标定差异,进行组内相关系数一致性检验,并运用最大相关最小冗余算法选取最具相关性的特征,然后进一步通过最小绝对收缩和选择算子算法筛除冗余特征.本研究采用支持向量机、逻辑回归、随机森林及K近邻四种算法建立分类模型.结合放射科医生评估的七项语义特征,通过卡方检验和多因素分析去除差异无统计学意义的语义特征.然后结合组学特征建立综合模型并绘制列线图.最终,评价各模型的诊断能力,以确定最优分类器.结果HGG及SBM患者建立的影像组学模型中LR的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值最高,训练集与测试集分别为0.90和0.90.语义特征建立的模型中随机森林模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.82和0.87.语义特征联合影像组学评分后采用逻辑回归建立的模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.91和0.92.结论本研究使用影像组学机器学习分类器并联合其他图像语义特征绘制列线图对HGG及SBM进行鉴别,这是一种非侵入性方法,具有较好的准确性,为临床决策和实践提供了较大的帮助.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

目的 检索、评价、整合预防孕产妇产后抑郁症(postpartum depression,PPD)非药物干预的最佳证据.方法根据PIPOST方法确立循证问题,按照"6S"金字塔证据模型,自上而下检索国内外计算机决策系统、指南网站、专业学会网站、数据库中关于预防孕产妇PPD非药物干预的证据,包括临床决策、证据总结、指南、系统评价等,检索时限为2013年12月16日-2023年12月15日,对符合标准的文献进行质量评价、证据提取和分级.结果共纳入23篇文献,其中2篇临床决策、4篇指南、4篇专家共识、13篇系统评价,从筛查与评估、多学科团队干预、心理干预、运动干预、膳食补充剂、母婴皮肤接触、信息支持7个方面,共总结出26条最佳证据.结论预防孕产妇PPD非药物干预措施需要多学科共同协作,充分发挥社会资源,证据应用过程中应进行本土化,以降低PPD的发生率,提升护理质量.