急诊预检分诊是对急诊患者进行快速评估,根据患者病情的急危重程度进行优先顺序的分级与分流[1-3].目前国内急诊预检分诊尚未统一,各具特色[4].快速急诊预检分诊处置系统(rapid emergency triage and treatment system,RETTS)是瑞典的急诊预检分诊知识库[5-7].作者团队根据我国国情进行汉化修订,最终形成的RETTSChina急诊预检分诊系统,为五级分诊系统,包括三部分,生命体征评估、ESS评估、护士经验校对[8].与国内外常用分诊系统相比,该系统整合信息全面,同时提供相应合并症状或疾病的平行评估,更准确地对急诊患者进行分级分科[9].本研究目的旨在观察RETTSChina运行现状,并探讨改进方案.

目的 探讨深度学习超声组学列线图评估浸润性乳腺癌侵袭转移生物学特性指标的价值.资料与方法 回顾性收集2021年1月—2022年12月茂名市人民医院180例经病理证实浸润性乳腺癌患者的超声影像资料,且病理报告了淋巴结转移(LNM)或淋巴血管间隙浸润(LVSI)或神经侵犯(PNI)状态,依据LNM/LVSI/PNI状态,3个指标均以8∶2划分为训练队列和验证队列.基于Pyradiomics影像组学和ResNet50深度学习提取器分别提取1 316个影像组学特征和2 048个深度学习特征.采用随机森林机器学习算法开发评估模型,并计算模型评分.基于影像组学和深度学习模型评分开发深度学习超声组学列线图.使用受试者工作特征曲线评估模型的性能,Delong检验分析不同模型的性能差异.结果 在LNM、LVSI、PNI状态评估中,所有队列列线图曲线下面积均表现中度以上评估性能(≥0.73),准确度均>0.70,LNM评估中,训练队列的曲线下面积为0.97,准确度为0.93,敏感度为0.88,特异度为0.96.Delong检验显示列线图评估性能在训练队列中优于影像组学模型(LNM,Z=2.04,P=0.04;LVSI,Z=2.80,P=0.01;PNI,Z=3.52,P<0.01),优于或与深度学习模型相似(LNM,Z=4.52,P<0.01;LVSI,Z=1.86,P=0.06;PNI,Z=0.31,P=0.76).结论 深度学习超声组学列线图可有效评估浸润性乳腺癌侵袭转移生物学特性指标.列线图整合影像组学与深度学习特征信息提高了评估性能.

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.

多组学技术的更新是推动全生命周期精准健康模式快速发展的关键手段,其可从健康和疾病的护理生物学角度,制订动态和精准的护理措施、提供海量数据信息,目前临床护理研究面临多组学技术应用和转化能力不足等诸多挑战.该文对多组学技术进行介绍,从多组学技术在癌症护理、孕妇及早产儿护理、慢性代谢性疾病护理、症状管理方面中的应用现状进行综述,并提出多组学技术与护理研究的交叉整合及展望,以加强护士对健康和疾病不同层面间的信息挖掘能力,为加快精准护理的临床转化提供重要依据.

目的 系统性描述和分析临床医护人员的远程健康照护准备度的现状及其影响因素.方法 计算机检索中国知网,万方数据库,维普期刊数据库,SinoMed,Pubmed,Embase,Cochrane Library,CINAHL,Web of Science中英文数据库,搜集有关临床医护人员远程健康照护准备度现状及影响因素的中、英文文献,检索时间为建库至2023年7月12日,并对文献进行筛选、质量评价及资料提取整合后,采用定性方法分析总结研究结果.结果 最终纳入18篇文献,涉及12 298例医护人员.临床医护人员的远程健康照护准备度处于中等水平,影响因素包括医护人员因素(一般人口学因素、医护服务意愿、创新自我效能感、远程照护模式的了解及参与情况、电子信息能力);组织因素(远程医疗政策、远程医疗培训、人力资源充足、工作环境及氛围、医院等级及类型).结论 临床医护人员的远程健康照护准备度处于中等水平,但其参与远程健康照护的意愿较高,建议根据健康照护准备度及其影响因素为医护人员构建科学可行的远程健康照护培训方案,提高医院服务质量.

儿童青少年近视是我国重大公共卫生问题，受到国家的高度重视。加强眼健康科普教育，提升儿童青少年眼健康管理水平，改善眼健康行为，是有效降低近视发病率最根本、最有效、最经济的措施。儿童青少年眼健康科普基地化教育模式是以医院专业技术为支撑，整合社会科普教育资源，充分发挥学校、家庭和医院之间的协同合力，共同做好儿童青少年眼健康管理工作。该模式以温州医科大学眼健康科普馆建设实践为起点，以科普展教、互动体验、信息化平台建设、分层分级培训等方式逐步实践，实现了全国眼健康科普基地化教育模式的推广和应用。

目的:利用生物信息学方法挖掘呼吸机相关性肺损伤（VILI）小鼠的差异表达基因（DEG），并通过构建VILI小鼠模型对关键基因进行验证。方法:①实验1（生物信息学分析）：从基因表达数据库（GEO）下载VILI与自主呼吸对照组小鼠的肺组织基因芯片数据GSE9368和GSE11662，通过统计分析获得DEG，运用韦恩图获得两个数据的共同DEG，然后使用DAVID在线数据库对共同DEG进行基因本体（GO）功能注释和京都基因与基因组百科（KEGG）通路富集分析，最后利用基因与蛋白质相互作用检索在线数据库（STRING）对共同DEG进行基因编码蛋白相互作用（PPI）分析，并运用CytoScape软件、分子复合物检测分析插件（MCODE），以及CytoHubba插件中最大团中心性（MCC）、最大邻居连通度（MNC）与度（degree）算法进行拓扑分析，筛选出关键基因。②实验2（相关基因编码蛋白验证）：构建C57BL/6小鼠大潮气量（20 mL/kg）VILI模型，并设自主呼吸对照组。取小鼠肺组织进行苏木素-伊红（HE）染色，观察肺组织病理学改变；并对实验1中筛选出的关键基因编码蛋白进行免疫组化验证。结果:①实验1结果：GSE9368数据中筛选出114个DEG，其中上调99个，下调15个；GSE11662数据中筛选出258个DEG，其中上调188个，下调70个；获得共同DEG 66个，其中上调61个，下调5个。GO功能注释结果表明，共同DEG参与炎症反应、免疫应答、白细胞及中性粒细胞趋化浸润等过程；KEGG通路富集分析提示共同DEG主要富集于细胞黏附、细胞因子-细胞因子受体相互作用及肿瘤坏死因子（TNF）信号通路等。通过STRING及CytoScape构建差异基因PPI网络图和重要子模块，并获得拓扑分析MCC、MNC及degree算法得出的交集基因，分别为细胞因子信号转导抑制因子3（SOCS3）、白细胞介素-1β（IL-1β）、基质金属蛋白酶-9（MMP-9）、整合素Itgam、CXC型趋化因子配体2（CXCL2）、CXC型趋化因子受体2（CXCR2）、L-选择素Sell及CC型趋化因子受体1（CCR1）。②实验2结果：构建大潮气量VILI小鼠模型结果显示，与自主呼吸对照组相比，机械通气结束后0 h小鼠肺组织有所损伤；通气结束后6 h肺组织结构受损明显，肺泡腔可见不同程度出血和塌陷，肺泡壁明显增厚，肺泡腔及间质还可见炎症细胞浸润。对拓扑分析交集前3位基因IL-1β、SOCS3、MMP-9的编码蛋白进行免疫组化染色，结果显示，随通气时间延长，小鼠肺组织中IL-1β、SOCS3、MMP-9蛋白表达逐渐上调，6 h时与自主呼吸对照组比较差异均有统计学意义〔IL-1β（积分 A值）：8.40±2.67比5.10±0.94，SOCS3（积分 A值）：9.74±1.80比5.95±1.31，MMP-9（积分 A值）：11.45±6.20比5.36±1.28，均 P<0.05〕。 结论:基于GSE9368和GSE11662数据的生物信息学分析发现，VILI与炎症损伤、细胞因子及免疫细胞浸润相关；IL-1β、SOCS3、MMP-9蛋白可能为VILI生物标志物。

目的:寻找三阴性乳腺癌（TNBC）研究与治疗的可能靶点，并采用生物信息学对影响TNBC预后的基因进行分析预测。方法:检索The National Center for Biotechnology Information（NCBI）数据库，分析不同组间差异基因后提交至Enrichr网站进行通路富集，最后进行TNBC患者的生存分析。结果:去整合素金属蛋白酶9（ADAM9）基因与TNBC患者的预后不良有相关性（ P<0.05），且其仅与TNBC患者预后有关，与其他分型乳腺癌无关。 结论:ADAM9基因被证明与TNBC患者的不良预后有关，可将其视为导致TNBC患者淋巴结转移，最终预后不良的可能关键基因。

糖尿病高风险人群的筛查和生活方式干预是糖尿病防控的关键。生活方式干预需要长期坚持和持续行为改变，否则将影响服务对象的依从性和干预效果。持续葡萄糖监测（CGM）能提供血糖实时变化的可视化数据，被视为激励健康行为和生活方式的有效教育工具，基于第五代移动通信技术（5G）的糖尿病健康管理能有效控制血糖，提高糖尿病高风险人群的自我管理能力。本共识提出构建5G+“三早”（早筛查、早评估、早干预）糖尿病健康管理模式，包括依托数字化健康管理系统，整合医院、社区卫生服务中心、家庭、个体智能监测终端形成“医院-社区-家庭/个人”健康信息多端数据共享云平台；应用5G智能可穿戴设备实施连续、动态、实时的健康指标居家监测和糖尿病风险预警；对糖尿病高风险人群实施早筛查和风险评估，将基于CGM的24 h平均血糖作为一种可供参考的糖尿病风险评估指标；在遵循糖尿病健康教育、饮食、运动、心理和药物干预的综合性干预原则基础上实施分层管理，根据CGM技术提供的连续、动态、实时的血糖监测结果制定个体化的饮食和运动干预方案，联合智能应用程序实施个体化的精准健康管理，建立糖尿病的“三早”健康管理服务模式。

目的:系统评价男性参与创伤性分娩体验的质性研究，为促进准父亲的身心健康及制订相关干预措施提供参考。方法:计算机检索PubMed、Embase、Web of Science、Spring Link、Cochrane Library、中国知网、中国生物医学文献数据库、万方数据库公开发表的关于男性参与创伤分娩体验的质性研究，检索时限从建库至2022年6月，采用澳大利亚JBI循证卫生保健中心质性研究质量评价标准对文献进行质量评价，运用Meta整合中的汇集性整合方法进行结果整合。结果:共纳入12篇文献，提炼出51个主题，进一步归纳为10个类别，综合形成4个整合结果：负性情感体验突出；决策参与缺乏、与医护人员沟通有限；创伤分娩经历对男性的影响；创伤分娩后的感悟及应对。结论:医护人员要重视男性参与创伤分娩的情感体验，满足其陪产过程中的决策信息需求，产后及时识别负性情绪并给予帮助与支持，强化以家庭为中心的围生期健康服务模式，促进准父亲的身心健康，增进家庭福祉。