目的:分析中国6~15岁儿童的超重和肥胖2009至2019年的变化。方法:回顾2009年“十一五”国家科技支撑计划（2009年至2010年）、2017年“十三五”国家重点研发计划（2017年至2019年）两个全国多中心儿童流行病学调查数据，选取两次流调中地域、性别、年龄均匹配的北京和天津（北部地区）、浙江（东部地区）、广西（南部地区）4省、市、自治区共14 597对6~15岁儿童为研究对象，以2007年世界卫生组织儿童相关数据为参考标准判定超重与肥胖，利用最小均方算法计算体质指数标准差比值，通过 t检验、χ2检验等分析其超重率和肥胖率在10年前后的变化。 结果:两次流调中14 597对儿童中男7 721对、女6 876对，年龄（10.7±2.5）岁。体质指数标准差比值（BMISDS）在10年前后分别为0.39±1.24和0.36±1.31、总体肥胖率分别为11.9%（1 733名）和12.4%（1 813名），差异均无统计学意义（均 P>0.05），但总体超重率由17.1%（2 496名）升至19.1%（2 781名）（χ2=18.657， P<0.01），年平均增长速度为0.20%。东部地区BMISDS从0.10±1.07增长至0.19±1.22（ t=-4.095， P<0.01），超重率和肥胖率分别增长3.8%（202名）和3.1%（169名）（均 P<0.01）；10年前后北部地区BMISDS和肥胖率差异均无统计学意义（均 P>0.05），但超重率由20.5%（1 233名）增长至22.8%（1 365名）（χ2=7.431， P<0.01）；南部地区BMISDS从0.30±1.19显著下降至0.09±1.25（ t=1.426， P<0.01），肥胖率从9.8%（315名）降至7.9%（256名）（χ2=6.46， P<0.05），超重率差异无统计学意义（ P=0.10）。男孩在近10年间肥胖率由16.4%（1 265名）增长至18.2%（1 407名）（χ2=8.997， P<0.01），超重率由18.0%（1 393名）增长至20.5%（1 579名）（χ2=14.26， P<0.01），整体超重+肥胖率由34.4%（2 658名）增长至38.7%（2 986名）（χ2=29.859， P<0.01），8~11岁年龄段的体重问题尤为显著（均 P<0.01）。女孩肥胖率由6.8%（468名）降至5.9%（406名）（χ2=4.546， P<0.05），超重率由16.0%（1 103名）增长到17.5%（1 202名）（χ2=5.006， P<0.05），整体超重+肥胖率由22.8%（1 571名）增长至23.4%（1 608名）（χ2=0.53， P>0.05）。 结论:2009至2019年中国儿童及青少年肥胖率增长速度减缓，但超重率仍呈上升趋势，整体超重+肥胖人群基数继续扩大，尤其是肥胖中、高风险地区，围青春期男孩的体重问题尤为突出。不同地区、不同年龄、不同性别的肥胖流行现状差异显著且存在各自特点，需有针对性地制定个性化防控措施。

中国慢性病前瞻性研究（CKB）项目于2004年6月至2008年8月在5个省（浙江、湖南、甘肃、四川、河南）的农村地区和5个省（自治区）（黑龙江、山东、江苏、广西、海南）的城市地区开展基线调查，共入选512 891名30~79岁调查对象，完成问卷调查、体格检查及生物样本收集工作。项目于2008年6-10月开展了19 786人的第一次重复调查，2013年8月至2014年9月开展了25 239人的第二次重复调查。2016年，在国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项支持下，CKB基于多年工作基础开展了大型自然人群队列示范研究。CKB项目在2020年8月至2021年12月开展了第三次调查，完成25 087人的调查工作，包括问卷调查（在基线调查内容上增加了老龄化相关问题）、体格检查以及血液、尿液、唾液、粪便等生物样本采集。截至2022年6月，项目对全部队列人群平均开展随访已达15年，累计观察770万人年，收集死亡事件7.4万人，医保结局事件37.1万人（累计279.5万人次），主动随访事件1.1万人（累计1.2万人次），发病监测事件10.0万人（累计14.7万人次）。CKB队列生物样本库共储存血液样本129.2万管，尿液样本15.0万管，DNA样本78.0万管，唾液样本2.5万管，粪便样本2.0万管。CKB项目组已组织撰写长期随访、样本库建设与管理、数据库及数据共享平台建设与管理等技术规范，集结整理成册并出版《大型人群队列研究技术规范》，并撰写了大型自然人群队列现场调查、长期随访、生物样本库建设、数据处理、数据安全等团体标准。项目组利用CKB队列数据开展高质量的科学研究，其中健康行为生活方式与主要慢性病的关联研究提供了中国人本土化的研究证据。

肺癌社区高危人群队列是2017年启动的国家重点研发计划精准医学专项“肺癌专病队列研究”的一部分，其主要目标是在全国7个大区的7个城市，收集5万例以上社区人群肺癌危险因素暴露信息，识别肺癌高危人群，开展低剂量螺旋CT筛查，并进一步追踪肺癌确诊和死亡信息；同时采集生物样本，建立以社区人群为基础、涵盖危险因素暴露、人群危险评估、低剂量螺旋CT筛查、生物样本以及结局随访信息的肺癌社区高危人群队列，为后续开展肺癌精准医学研究提供数据和样本支持。

近年来我国慢性非传染性疾病（慢性病）负担逐年加重，且存在区域异质性。我国西南地区地域辽阔，民族众多，地域特色鲜明，慢性病负担沉重，但卫生资源相对匮乏，高危慢性病防控形势严峻。为全面深入解析我国西南地区多民族人群疾病分布模式和潜在暴露风险规律，西南区域自然人群队列项目组受国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项资助，于2017年启动西南区域自然人群队列建设。目前，西南区域自然人群队列在四川省、云南省、贵州省、西藏自治区、重庆市5省/市/自治区共招募119 556名30~79岁居民（西藏自治区为18~79岁），已建成大规模、多民族、高质量自然人群队列及生物样本库。项目组围绕西南自然环境、生活方式的健康效应已取得初步研究进展，并对欠发达地区大型队列的构建模式进行了创新，可为复杂地理场景的大规模自然人群队列建立与研究提供借鉴，为我国精准医学研究与多民族疾病防控决策提供高质量基础资源。

本刊2024年3月第3期(43卷)257页“老年高血压特点及临床诊治流程专家共识2024”一文，基金项目：国家重点研发计划(2020YFC20080000)应该为国家重点研发计划(2020YFC2008000)，特此更正。

目的:分析我国智能医学工程专业设置和培养方案的现状。方法:通过网站调研获取该专业的开设学校、开设年份、招生计划、培养目标和课程等信息。利用Excel进行统计分析。结果:①2018至2021年，共有48所高校被批准开设智能医学工程专业，以经济发达地区为主，人才培养规模为每年近2 400人。②获取47所高校智能医学工程专业的所属学院信息，其中59%（13/22）的综合性高校将该专业归属医学相关的学院。③获取40所高校的专业培养目标，重点培养学生具备大数据智能处理和软件研发能力，其中12所高校还要求学生掌握硬件研发能力。④计算机科学与技术、基础医学、临床医学和生物医学工程是该专业的主干学科，专业核心课程主要包括计算机语言和人工智能相关课程。结论:随着人工智能技术在医疗卫生领域的发展，我国智能医学工程专业教育快速兴起，但对专业人才的培养还处于探索阶段，建议国家有关部门出台相关指导性意见。

在我国和世界范围内，创伤都是45岁以下人群首位死亡原因，对家庭、社会和劳动生产力造成沉重的打击，造成的社会经济损失居各种疾病之首。2018年原国家卫生和计划生育委员会和国家中医药局发布《进一步改善医疗服务行动计划（2018—2020年）》 [1]，提出以危急重症为重点，创新急诊急救服务；在地级市和县的区域内，符合条件的医疗机构建立胸痛、卒中、创伤、危重孕产妇救治、危重儿童和新生儿救治"五大中心"建设，对我国创伤救治体系建设和创伤医学学科发展起到了巨大的推动作用，完善的救治体系和高水平能力是创伤医学高质量发展和发展新质生产力的方向，同时，推广应用新技术新业务，研发创伤救治的新技术、新型药物和器械，是可持续发展的保障。

目的:分析国内医学院校"十三五"期间承担国家重点研发计划项目的现状、竞争力及变化趋势。方法:利用获批国家重点研发计划项目及中央财政经费数据，通过极差率、变异系数和竞争力指数，系统分析2016—2020年间医学科研竞争力较强的10所医学院校承担国家重点研发计划的竞争力和变化趋势。结果:10所医学院校共承担国家重点研发计划项目459项，获批中央财政经费57.88亿元。2016—2020年，各医学院校国家重点研发计划项目的离散程度有所增大，变异系数从56.25%上升到62.91%。竞争力指数的变化趋势显示，初始竞争力较强的医学院校承担国家重点研发计划的竞争力出现升高，而较弱的高校出现下降。结论:医学院校承担国家重点研发计划项目体量大，支持强度高；不同医学院校的国家重点研发计划项目承担情况呈现"马太效应"，竞争力出现分化；承担国家重点研发计划项目过程中医学与其他学科交叉融合趋势明显。

大型出生队列是持续、动态地收集个体生命早期暴露信息，探讨暴露与生命远期健康结局因果关联的一种重要的队列研究类型。但由于其设计复杂、实施难度大，如何保证出生队列建设的高质量高效率是国内外流行病学研究者面临的主要挑战。2016年，国家重点研发计划资助的中国国家出生队列（China National Birth Cohort）建设正式启动。该队列在设计实施过程中，不断积累经验，充分运用网络和信息化手段，探索并建立了一套“云端信息平台”，以支撑覆盖全国16家单位的出生队列建设。经过四年的发展，该系统平台在“出生队列人群招募和随访管理、数据的实时交互、队列质量控制、多级权限管理和职能划分”等多个方面已经发展出一整套完善的建设方案。该平台的设计框架和功能要素对于我国今后出生队列乃至大型人群研究的信息化建设具有重要的参考意义。

目的:描述我国辅助生殖机构女性不孕症患者的基本特征和就医情况，并比较东、中、西部之间的差异。方法:本研究使用中国疾病预防控制中心妇幼保健中心辅助生殖技术管理部自2018年起参与的国家重点研发计划“生殖健康及重大出生缺陷防控研究”中单元六——育龄人群生殖健康及医疗保健服务匹配情况现状分析和诊疗示范推广研究子课题的数据。选取我国东、中、西部不同地区的8个省会城市中2018年体外受精技术取卵周期数在1 000以上和1 000以下的辅助生殖机构各1家，对16家机构门诊首次就诊的20~49岁不孕症女性患者的问卷数据进行分析。采用频率描述、χ 2检验、Kruskal-Wallis H检验等方法对患者年龄、文化程度、个人年收入、试孕时长、单程交通时间等指标进行分析。 结果:最终纳入3 673例女性患者作为研究对象。患者的年龄为（31.0±4.6）岁，59.0%（2 156/3 660）为本科/大专以上学历，中位试孕时长2.0（1.3，3.5）年。人口学特征方面，东部和西部地区35岁以上患者在小机构中占比更大，分别为22.8%（216/948）和26.4%（148/561），中部地区高中及以下学历患者的比例更高，在大机构中为49.1%（216/440），小机构中为47.0%（275/585）。经济方面，30.5%（521/1 708）的东部患者达到10万元以上的个人年收入，而只有2.8%（26/939）愿意接受10万元以上的治疗费用，中、西部地区患者无论从个人年收入方面，还是可接受的治疗费用方面，均低于东部地区（ P<0.001）。交通方面，西部地区患者所耗费的单程交通时间最长，30.9%（117/379）的大机构患者和29.8%（167/561）的小机构患者需要花费3 h以上；东部地区的大机构内异地就医的患者比例最高，为21.6%（164/758）。 结论:我国辅助生殖机构的不孕症患者年龄普遍超过女性最佳生育年龄，受教育程度较高，因此在年轻人和受教育程度较低的人群中，应加强生育知识的宣传，鼓励有生育意愿的夫妻尽早开始准备；另外，西部地区大龄患者更多，经济和交通条件更加不利，需要政策层面的更多关注。