目的 设计三级医院老年患者出院延续护理转介单,评价其应用效果.方法 参考文献资料,采用焦点小组讨论法,设计老年患者出院延续护理转介单,嵌入医院电子病历信息系统,病区护士使用转介单对有延续护理需求的患者进行转介,延续护理服务部专职护士接收转介,到病区为患者提供出院计划服务及出院后上门护理.结果 2021-2022年全院21个老年患者所在科室均应用老年患者出院延续护理转介单实施转介,转介患者386例,其中80岁及以上老年患者219例(56.7％),内科系统9个科室共转介患者267例(69.2％).为386例患者出院后1个月内提供上门护理服务597例次,患者出院30 d内非计划性再入院率为5.2％.结论 设计及应用老年患者出院延续护理转介单,有利于促进转介及提高不同部门工作人员之间合作协调性,从而满足出院老年患者延续护理服务需求及降低出院后非计划性再入院率.

背景 在"全面推进健康中国建设"和"积极应对人口老龄化国家战略"背景下,科学评价社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效是提升医养结合服务质量的关键.目的 评价社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效并分析其主要障碍因子,为政府部门制定相关政策及开展社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效评价提供现实依据.方法 于 2022 年 11 月,将构建的社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效评价指标体系转化为机构基本情况、工作人员满意度和老年人满意度三份调查问卷;于 2022 年 11 月—2023 年 1 月,采用问卷调查法,深入 10 家样本机构收集机构基本数据、工作人员和老年人满意度数据;于 2023 年 2-3 月,使用TOPSIS法对社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效进行评价,并利用障碍度模型分析服务绩效的主要障碍因子.结果 10 家机构的嵌入性总体、结构嵌入、关系嵌入Cn值和嵌入绩效Cn值的排序一致,7 家机构的认知嵌入Cn值和嵌入绩效Cn值排序一致,并且与各机构服务绩效的Cn值排序保持一致.社区嵌入式中医药特色医养结合服务绩效的主要障碍因子分别是C33(中医养生保健指导服务人次)、C44(老年人满意度)、C8(机构与合作伙伴坚持合作共赢)、C37(中医非药物疗法康复护理人次占比)、C39(服务的老年人数量).结论 社区嵌入式中医药特色医养结合的嵌入性、结构嵌入、关系嵌入对其嵌入绩效均有正向影响,认知嵌入对嵌入绩效基本有正向影响.政府部门应明确职能定位,强化政策支持,健全评价体系,注重动态评价,引导和促进社区嵌入式中医药特色医养结合高质量发展;机构应通过加强与合作伙伴的结构嵌入、关系嵌入和认知嵌入,从而不断提升其服务绩效,满足居家社区老年人多样化、多层次的健康养老服务需求,同时要把握好嵌入的度,以免产生嵌入性的负效应.

随着急诊医疗系统的快速发展，急诊就诊人次大幅度增加，就诊时间延长，疾病诊断日益复杂，给急诊工作带来诸多挑战 [1]。急诊留观室主要是对急诊患者进行短时间观察与诊疗的场所，需要密切观察与处置患者复杂的病情变化，护士将特殊治疗与护理信息记录在传统手工白板上，以便提醒医生、责任护士及时完成治疗与护理。由于患者流动性大，医嘱时常更新，易造成患者的护理延误或者重复 [2]。随着科学技术的发展，"互联网+"这一模式使互联网与传统行业进行融合，促进了传统行业不断地向前发展 [3,4,5]。国家卫生健康委在最新发布的《全面提升医疗质量行动计划（2023-2025年）》中提出，要不断优化质量安全工作机制 [6]。为提高医护人员的工作效率、降低留观患者的治疗和护理错项和漏项的风险 [7,8]，本院急诊科与信息中心合作，通过"互联网+"将留观患者信息白板嵌入急诊信息系统，实现了信息自动提取与更新。医生护士利用电脑、移动护理车、IPAD即可进行查看，有效传递患者的治疗护理信息 [9]、提高了治疗与护理内容的准确性，医生护士满意度明显提升，现报道如下。

本文从医学生体育课程思政教育的实际问题出发，基于五星教学模式，运用文献研究法、聚类分析法和归纳法，将思政案例嵌入体育教学五星教学模式各任务环节中，并始终聚焦解决提高体育教学效果和医学生身体素质等问题，使医学生获得"五星级的教学"培养和指导。形成科学的体育课程思政教学模式，帮助体育教师有策略、有方法、有温度地完成体育课程思政教育工作。五星教学模式使体育课程思政教学更加立体生动，且实用性、可操作性更强，具有一定的推广价值。

目的:探究思维可视化护理导航模型对宫颈癌患者护理质量的影响。方法:选择2016年1月至2018年12月太仓市第一人民医院收治的行宫颈癌根治术的56例患者作为试验组，以基于思维可视化护理导航模型对宫颈癌患者实施护理；选择2013年1月至2015年12月接受宫颈癌根治术的52例患者作为对照组，行常规护理干预，统计宫颈癌导航模型中各模块下的思维导图及护理素材分布，采用健康调查简表(SF-36)评价两组患者干预前后的生活质量，并评价护理质量满意度。结果:宫颈癌导航模型分布3个模块共34个护理要点(34张思维导图)，其中一级分支106个，二级分支442个，三级分支456个，四级分支456个，在终末分支的知识点嵌入相应的护理素材；SF-36量表测试结果显示干预后两组各功能评分均明显提高(均 P<0.05)，且试验组患者评分提高更明显，均明显高于同期对照组，差异有统计学意义(均 P<0.05)；试验组的护理质量满意度显著高于对照组，差异有统计学意义( P<0.05)。 结论:通过思维可视化的宫颈癌护理导航模型指导护理人员从事护理工作，有助于帮助患者提高生活质量，增进护患关系，值得推广。

目的:筛选连续性肾脏替代治疗（CRRT）非计划下机的独立影响因素并构建相应的风险预测模型，验证该模型的临床应用效果。方法:回顾性纳入2021年1月至2022年8月于浙江医院重症监护病房（ICU）接受CRRT治疗的成人危重症患者用于模型构建，根据是否发生非计划下机分为两组，比较两组患者CRRT非计划下机的潜在影响因素，通过二元Logistic回归筛选CRRT非计划下机的独立影响因素并构建风险预测模型，分别进行Hosmer-Lemeshow检验及绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）以评估该模型的拟合优度及预测效能。将风险预测模型嵌入医院ICU多功能重症电子病历系统，前瞻性选择2022年11月至2023年10月于浙江医院ICU接受CRRT治疗的成人危重症患者，验证该模型的临床应用效果。结果:①模型构建及内部验证：回顾性选择331例患者，其中计划下机组238例，非计划下机组93例。与计划下机组相比，非计划下机组患者男性比例更低（80.6%比91.6%），合并慢性疾病的比例更高（60.2%比41.6%），血液净化导管功能不佳者比例更高（31.2%比6.3%），CRRT启动前血小板计数（PLT）更高〔×10 9/L：137（101，187）比109（74，160）〕，血流速更低〔mL/min：120（120，150）比150（140，180）〕，应用前置换者比例更高（37.6%比23.5%），滤过分数更高〔23.0%（17.5%，32.9%）比19.1%（15.7%，22.6%）〕，血泵停止次数更多〔次：19（14，21）比9（6，13）〕，差异均有统计学意义（均 P<0.05）。二元Logistic回归分析结果显示，合并慢性疾病〔优势比（ OR）＝3.063，95%可信区间（95% CI）为1.200～7.819〕、血液净化导管功能（ OR＝4.429，95% CI为1.270～15.451）、血流速（ OR＝0.928，95% CI为0.900～0.957）和血泵停止次数（ OR＝1.339，95% CI为1.231～1.457）是CRRT非计划下机的独立影响因素（均 P<0.05），并以该4个独立影响因素构建风险预测模型。ROC曲线分析显示，该模型预测的曲线下面积（AUC）为0.952（95% CI为0.930～0.973， P＝0.003?0），敏感度为88.2%，特异度为89.9%，约登指数最大值为1.781。②外部验证：前瞻性纳入110例患者，其中计划下机组63例，非计划下机组47例。ROC曲线分析显示，风险预测模型的AUC为0.919（95% CI为0.870～0.969， P＝0.004?3），敏感度为91.5%，特异度为79.4%，约登指数最大值为1.709。 结论:CRRT非计划下机风险预测模型具有较高的预测效能，可快速并实时对CRRT非计划下机的高风险患者进行识别，为预防性护理提供指导。

传统医患沟通模式易造成患者知情告知不充分，引起医患纠纷。浙江省人民医院基于以患者为中心的视角探索实践医患沟通新模式。根据疾病诊断相关分组病种目录以及各科室高频手术梳理目录，采用多媒体技术将诊疗过程中需要与患者沟通的内容制作成通俗易懂、标准化、同质化的配音幻灯片演示文稿与视频，并将其嵌入电子病历系统中。患者观看完毕后可直接在电脑上签署知情同意书。此举措不仅加深了患者的理解，提高医患沟通的同质化水平，也提高了医生的工作效率，对于构建和谐医患关系有一定借鉴意义。

目的:探究 18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT影像组学特征预测肺腺癌患者程序性细胞死亡蛋白配体1(PD-L1)表达水平的临床应用价值。 方法:回顾性纳入2017年1月至2019年1月间北京大学肿瘤医院核医学科101例病理确诊且治疗前行 18F-FDG PET/CT检查的肺腺癌患者(男43例、女58例，中位年龄60岁)。免疫组织化学检测PD-L1表达阳性44例，阴性57例；分为训练组(71例)和验证组(30例)。分别提取患者临床病理资料、PET/CT影像组学特征、PET传统代谢参数、CT征象，将其纳入模型，使用过滤法和嵌入法进行特征选择。基于logistic回归、随机森林、XGBoost与轻量梯度提升机(LightGBM)，分别进行训练并评估预测效果，优化得出预测PD-L1水平的最佳模型参数及相应受试者工作特征曲线下面积(AUC)。 结果:对于PD-L1表达，各模型均有一定的预测效果，以LightGBM模型最优，其对阳性和阴性的预测精确率分别为0.85和0.76。将临床资料+CT信息纳入LightGBM，精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.71、0.67、0.69和0.69、0.73、0.72，准确性为0.70，AUC为0.79；相应地，临床资料+PET预测模型的精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.79、0.73、0.76和0.75、0.80、0.77，准确性为0.77，AUC为0.80；临床资料+CT+PET预测模型的精确率、召回率、F1指数在阳性组和阴性组中分别为0.85、0.73、0.79和0.76、0.87、0.81，准确性为0.80，AUC为0.83。从最佳预测模型(临床资料+CT+PET)中筛选出的重要特征包括最大标准摄取值(SUV max)、标准摄取峰值(SUV peak)、CT特征_二维最大径、PET特征_形状伸长、PET特征_灰度共生矩阵相关等。 结论:联合临床资料、PET/CT影像组学特征、传统代谢参数可以有效预测PD-L1表达水平，辅助临床筛选免疫治疗获益人群。

随着深度学习技术发展与临床数据的快速积累,医学人工智能成为研究热点.基于临床文本信息,利用机器学习和自然语言处理技术进行临床辅助诊疗决策是重要的应用方向.然而,主要研究都聚焦于高质量数据基础上的通用或常见的临床诊疗预测任务(如基于影像的医学诊断等).由于临床环节多样,常常存在数据资源不足情况下的诊疗决策,如复杂疾病的门急诊分诊诊断临床工作量大,智能预测模型能够提升临床效率,是具有重要价值的新方向.本研究以4万余例医院神经外科临床文本数据为基础,提出了一种基于深度学习的神经外科辅助分诊模型(ABTC).该模型融合了ALBERT预训练模型和TextCNN卷积神经网络,以增强医学文本的嵌入表示和上下文内容的学习,从而提高神经外科诊断的准确性和效率.实验结果显示,该模型对69种神经外科疾病的预测性能Fl值达到了0.776 9(高于所有基线模型).同时,在常见神经外科疾病如创伤性脑损伤诊断预测性能表现良好,F1值＞0.90.提示神经外科门急诊辅助分诊模型对提升临床诊疗决策效率具有一定价值.

目的 基于单细胞核转录组测序(snRNA-seq)技术描绘多发性大动脉炎(TAK)外周血单个核细胞(PBMC)基因和功能的异质性改变,阐述TAK可能的免疫机制.方法 收集确诊为TAK患者的PBMC共6例为疾病组(TAK组),同期就诊的健康人群6例PBMC为正常组(NC组).基于snRNA-seq工作流程建库测序,下机数据采用R 3.6.2软件进行主成分分析(PCA)及t-分布随机邻域嵌入(tSNE)分析等手段对两组PBMC样本池的单个核细胞的基因表达进行检测.结果 TAK患者PBMC的免疫细胞的相对比例和含量都发生了改变;高克隆TCR可高度同源性匹配整合素beta-3的氨基酸序列;T细胞介导的干扰素γ和TNFα通路显著上调;TNFRSF13B+记忆B细胞比例明显升高;所有细胞类型中单核细胞所形成的的配体受体相互作用始终最多.结论 TAK的发生发展过程中PBMC参与了复杂的调节,多种免疫炎症因子异常表达,其中单核细胞在PBMC的相互作用中占据了重要地位.