目的:对活禽市场环境中检出的3份H5N6亚型禽流感病毒（avian influenza virus，AIV）标本进行测序鉴定和基因特征分析，为预防人感染H5N6亚型AIV提供依据。方法:通过实时荧光定量PCR确定病毒型别，采用二代测序方法对病毒血凝素（hemagglutinin，HA）和神经氨酸酶（neuraminidase，NA）基因序列进行测序。使用NCBI中BLAST模块进行比对，用Mega7.0软件构建进化树并进行基因特征分析。结果:3份H5亚型阳性标本经测序鉴定为H5N6亚型AIV，属于Clade2.3.4.4支系。病毒的HA蛋白存在6个连续碱性氨基酸（LRERRRKRGL，其中R，K为碱性氨基酸）；病毒HA蛋白的受体结合位点238~240位氨基酸是QRG（氨基酸排序以H3-HA为准），受体特征为禽源；NA蛋白第69~73位点氨基酸未出现茎缺失。结论:环境中3份H5亚型AIV核酸阳性病毒鉴定为新型H5N6亚型AIV，属于高致病AIV，但具有不容易感染人的受体结合特征。活禽市场中持续存在H5N6病毒，对人类健康和公共卫生存在威胁，需要继续加强监测。

目的:了解儿科危重病随机对照试验(randomized control trials，RCTs)作者的性别分布。数据资源:2019年前发布的415项儿科重症监护RCTs。研究选择:本文包含纳入PICU患儿的所有RCTs。本文使用PICUtrials.net，其使用多个数据库的综合检索策略来识别已发表的RCTs。数据提取:本文作者手动提取每篇发表研究中每一位署名作者的姓名和职业，并根据其姓名区分男性或女性。结果:本文纳入2146名作者，其中1888名(88%)可区分男/女性。总体而言38%作者为女性，该比例随作者排序位置变化：37%第一作者，38%排序中间，25%排序最后( P<0.001)。最常见的三个职业是医生(63%)、非临床医生(11%)和护士(6%)，其中女性分别占30%、45%和97%。总体女性作者比例从1985至1989年的28%升至2015至2018年的39%(趋势 P＝0.004)。以女性为第一作者或最后作者发表的RCTs与以男性为第一作者和最后作者的RCTs在以下研究特点上并无显著差异，包括随机化儿童中位数(60 vs.50， P＝0.41)，多中心试验比例(17% vs.24%， P＝0.12)，低偏倚风险试验比例(50% vs.66%， P＝0.26)，报告任何资助比例(55% vs.51%， P＝0.66)或年均被引中位数(1.5 vs.2.4， P＝0.09)。 结论:尽管随时间增加，发表儿科危重监护RCTs的研究人员中女性比例仍然落后于女性临床医生比例。女性研究人员发表文章的试验特点和影响与男性研究者相似。下一步研究应确定影响儿科重症监护研究中性别多样性的障碍和可能的解决方案。

目的:利用数学模型拟合精确的胰腺节段切除术(CP)学习过程曲线，为更好地了解CP手术方式的练习过程提供参考。方法:通过收集中国医学科学院肿瘤医院胰胃外科同组医师在2006年1月至2018年1月期间施行的73例CP患者数据，按照时间排序标号。利用移动平均法(MAM)和累积求和法(CUSUM)精确分析学习曲线，并以SPSS统计软件对不同阶段的相关参数进行对比分析。结果:通过MAM和CUSUM拟合的学习曲线将CP分为2个阶段，第1阶段(1～11例)中位手术时间为340 min，中位术中出血量为400 ml；第2阶段(12～73例)中位手术时间为213 min，中位术中出血量为100 ml，差异均有统计学意义(均 P<0.001)。2个阶段患者一般资料和术后并发症的发生率差异均无统计学意义(均 P>0.05)。 结论:CP度过11例的学习阶段后效果趋于稳定。外科医师在前11例CP的学习过程中需要熟悉操作流程，积极应对突发事件，积累经验，才能更安全地度过学习阶段。

目的:探讨可解释的机器学习模型预测急性缺血性脑卒中预后的应用价值。方法:选取广东医科大学附属湛江中心医院神经内科自2020年3月至2023年10月实施静脉溶栓治疗的296例急性缺血性脑卒中患者为研究对象，随访3个月后使用改良Rankin量表评估预后（0~2分定义为预后良好，3~6分定义为预后不良）。回顾性收集患者的临床资料，并采用多因素Logistic回归分析筛选出患者预后的独立影响因素。以3∶2比例将患者随机分为训练集（ n=178）和测试集（ n=118），以预后独立影响因素为特征变量训练10种机器学习模型（逻辑回归、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、线性判别分析、混合判别分析、灵活判别分析、梯度增强机、极端梯度提升和分类梯度提升），分别使用校准曲线、精确-召回曲线、精确-召回增益曲线及受试者工作特征曲线评估这10种机器学习模型的预测性能，使用Shapley加法解释（SHAP）对机器学习模型附加解释和可视化（包含全局解释和局部解释）。 结果:296例患者中预后不良72例。年龄（ OR=1.039，95% CI：1.008~1.072， P=0.015）、美国国立卫生研究院卒中量表评分（ OR=1.213，95% CI：1.000~1.337， P<0.001）、格拉斯哥昏迷量表评分（ OR=0.470，95% CI：0.289~0.765， P=0.002，）、卒中预测工具-Ⅱ评分（ OR=1.257，95% CI：1.043~1.516， P=0.016）、C反应蛋白水平（ OR=1.709，95% CI：1.398~2.087， P<0.001）和血小板计数（ OR=0.988，95% CI：0.978~0.998， P=0.016）是患者预后的独立影响因素。在10种机器学习模型中，极端梯度提升模型预测患者预后的性能最高（校准曲线评估示一致性指数为0.896，精确-召回曲线评估示曲线下面积为0.791，精确-召回增益曲线示曲线下面积为0.363，受试者工作特征曲线示曲线下面积为0.856）。全局解释中SHAP直观图显示特征变量的重要性排序依次为C反应蛋白、美国国立卫生研究院卒中量表评分、血小板计数、格拉斯哥昏迷量表评分、卒中预测工具-Ⅱ评分和年龄；SHAP散点图可视化了6个特征变量的贡献方向，呈"两端分布"现象；SHAP依赖图显示了6个特征变量的观测值与SHAP值间的依赖关系，其中C反应蛋白趋势最为显著。SHAP力图为单个样本提供了局部解释，使得极端梯度提升模型更加透明和可解释性。 结论:基于年龄、美国国立卫生研究院卒中量表评分、格拉斯哥昏迷量表评分、卒中预测工具-Ⅱ评分、C反应蛋白水平和血小板计数为特征变量的极端梯度提升模型预测急性缺血性脑卒中患者预后的性能最优，在此基础上结合SHAP进行模型解释和可视化，有助于理解各特征变量对预测结果的贡献大小及方向。

目的:基于随机森林算法构建中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦风险预测模型并验证其预测效果，为医护人员早期发现患者心理痛苦提供工具。方法:采用横断面研究，以整群抽样法选取2021年10月至2022年10月天津市6所三级甲等医院妇科和肿瘤科收治的中青年妇科恶性肿瘤患者385例，采用R-studio软件以7∶3比例将研究对象随机分为训练集270例和测试集115例。根据是否存在心理痛苦将训练集患者分为心理痛苦阳性151例和心理痛苦阴性119例，对各影响因素进行单因素分析。采用R-studio软件在训练集上建立中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦预测的随机森林模型并在测试集上验证。结果:模型预测准确度为94.78%，灵敏度为96.88%，特异度为92.16%，阳性预测值为93.94%，阴性预测值为95.92%，AUC为0.992（95% CI 0.982~1.000）。根据各影响因素在随机森林模型中的Gini系数平均下降量进行排序，得出前5位重要预测变量依次为：一般自我效能感量表得分、Herth希望量表得分、领悟社会支持量表得分、抑郁自评量表得分、焦虑自评量表得分。 结论:基于随机森林算法构建的中青年妇科恶性肿瘤患者心理痛苦预测模型有较高的预测效能，可为医护人员及早识别患者心理痛苦并制订干预措施提供参考。

目的:通过网状Meat分析评价5种单一中医外治方法对腰椎间盘突出症（LDH）患者疼痛的影响。方法:计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库、中国生物医学数据库、PubMed、Cochrane Library、Web of Science数据库中公开发表的中医外治方法干预LDH患者的相关文献，检索时限为建库至2022年5月31日。由2名研究者根据纳入排除标准独立筛选文献、提取文献信息和质量评价。使用Review Manger 5.4软件绘制偏倚风险图，运用Stata SE 16.0软件进行网状Meta分析。结果:纳入12篇文献，共1 133例患者，中医外治方法共5种。网状Meta分析结果显示，除穴位贴敷外，刮痧、中药离子导入、中药烫疗、耳穴贴压与常规治疗和护理比较对患者疼痛干预效果差异均有统计学意义（ P<0.05）；5种中医外治方法两两比较差异均无统计学意义（ P>0.05）。排序累积概率图显示，刮痧为LDH患者疼痛的最佳干预方法， SUCRA值为80.3%。 结论:刮痧疗法是缓解LDH患者疼痛的最佳中医外治方法，但仍需要更多的高质量随机对照试验进一步论证。

目的:系统评价钠-葡萄糖转运蛋白2（SGLT2）抑制剂致2型糖尿病患者胃肠道反应的风险。方法:检索国内外有关数据库（截至2022年12月30日），收集SGLT2抑制剂治疗2型糖尿病且结局指标包含胃肠道反应的随机对照试验。采用Cochrane偏倚风险评估工具对纳入的研究进行质量评价。采用Stata 15.1软件贝叶斯方法进行网状meta分析，绘制SGLT2抑制剂不同干预措施胃肠道反应风险的网状证据图、两两比较的联赛图和累积概率排序曲线下面积图（SUCRA），并对SGLT2抑制剂不同干预措施胃肠道反应风险的大小进行排序。胃肠道反应的效应量以相对危险度（ RR）及其95%置信区间（ CI）表示。 结果:最终纳入15项研究进行分析，共包括5 540例患者。SGLT2抑制剂治疗组3 949例，干预药物包括达格列净（1 872例）、卡格列净（1 100例）、恩格列净（649例）、艾托格列净（219例）、伊格列净（61例）、利格列净（48例）；对照组1 591例，均给予安慰剂。网状meta分析结果显示，与卡格列净50 mg和卡格列净100 mg相比，艾托格列净10 mg治疗发生胃肠道反应的风险更高（ RR=1.37，95% CI：1.02~3.48； RR=2.98，95% CI：1.19~4.09；均 P<0.05）；SGLT2抑制剂其他干预措施之间的比较差异均无统计学意义。按SUCRA对SGLT2抑制剂不同干预措施胃肠道反应发生风险的排序结果显示，胃肠道反应发生风险从大到小依次为利格列净50 mg、艾托格列净25 mg、艾托格列净10 mg、恩格列净25 mg、伊格列净100 mg、伊格列净300 mg、伊格列净200 mg、艾托格列净5 mg、利格列净10 mg、伊格列净50 mg、恩格列净10 mg、利格列净2.5 mg、达格列净20 mg、达格列净10 mg、恩格列净5 mg、艾托格列净1 mg、达格列净5 mg、安慰剂、卡格列净300 mg、卡格列净200 mg、达格列净2.5 mg、达格列净1 mg、卡格列净100 mg、卡格列净50 mg。 结论:不同SGLT2抑制剂治疗方案导致2型糖尿病患者发生胃肠道反应的风险不同。卡格列净导致胃肠道反应的风险较小，尤其是卡格列净50 mg方案；而利格列净和艾托格列净容易引起胃肠道反应，尤其在较高剂量治疗时。

虚拟医疗的快速发展导致患者接收的信息量激增，伴随而来的是医疗专业人员更多的工作量及职业倦怠。人工智能（AI）助手或能协助拟定回复患者问题的草稿，并由临床医师进行审核。该研究评估了2022年11月发布的AI聊天机器人助手（ChatGPT）对患者的问题提供高质量和具有同理心回答的能力。该研究随机抽取了来自公共社交媒体论坛（Reddit’r/AskDocs）的问题数据库中2022年10月的195次会话，一名已经过认证的医师回答了患者的问题。而聊天机器人的答案是在2022年12月22和23日通过将原始问题输入新的会话框来生成的。原始问题及匿名和随机排序的医师和聊天机器人的回答由具有执照的医疗专业人员团队进行3次评估。评估人员选择“谁的回答更好”，并对“提供的信息质量”（非常差、差、可接受、好或非常好）和“提供的同理心或对患者的态度”（没有同理心、略微有同理心、中度有同理心、有同理心和非常有同理心）进行评判，并对聊天机器人和医师的回答进行比较。585个评估中78.6%（95% CI：75.0%~81.8%）的评估者倾向于聊天机器人的回答。医师回答的平均（ IQR）单词数明显少于聊天机器人[52（17~62）比211（168~245）个单词， t=25.4， P<0.001]。聊天机器人的回答质量明显高于医师（ t=13.3， P<0.001）。例如，回答质量被评为好或非常好的比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：78.5%，95% CI：72.3%~84.1%；医师：22.1%，95% CI：16.4%~28.2%）。这相当于聊天机器人回答质量达到好或非常好的比例为医师的3.6倍。聊天机器人的回答相对于医师的回答更具同理心（ t=18.9， P<0.001）。被评为有同理心或非常有同理心的回复比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：45.1%，95% CI：38.5%~51.8%；医师：4.6%，95% CI：2.1%~7.7%）。这相当于聊天机器人有同理心或非常有同理心的回答比例为医师的9.8倍。在该研究中，聊天机器人对于在线论坛中关于患者问题的回答是高质量且具有同理心的。有必要在临床工作中进一步探索这项技术，例如使用聊天机器人起草回答的草稿，然后由医师进行编辑修改。随机试验可进一步评估使用AI助手是否可以改善应答，降低临床医师对于职业的倦怠，并改善患者的预后。

目的:通过生物信息挖掘技术对前列腺癌基因表达谱进行分析后得到差异基因及所涉及生物学信号通路。方法:使用生物信息挖掘技术对GSE46602、GSE55945、GSE69223基因表达谱芯片数据集进行分析后取交集得到差异表达基因(DEGs)，后使用DAVID数据库对DEGs进行基因本体论(GO)及生物信号通路(KEGG)富集分析，使用STRING数据库及Cytoscape的cytoHubba应用程序得到蛋白互作(PPI)网络及关键基因并进行排序，最后将所得关键基因在TCGA数据库中进行验证。结果:通过对GEO数据库前列腺癌的3个数据集使用R软件等工具进行分析，总共发现了225个DEGs，其中55个表达上调、170个表达下调。通过GO功能富集分析及KEGG通路分析发现这些基因富集在细胞迁移调节和血管生成等功能中，以及磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶(PI3K/Akt)和p53等信号上。构建DEGs的PPI互作网络并通过cytoHubba筛选出最重要的10个基因并与TCGA数据库数据进行对比，发现碱性螺旋环螺旋转录因子1(TWIST1)、Snail家族转录抑制因子2(SNAI2)、血管内皮生长因子受体2(KDR)等在前列腺癌发生发展中起重要作用的关键基因。结论:通过深层次的生物信息挖掘或许可以让人们进一步了解前列腺癌的发生发展，为将来前列腺癌的诊断及治疗提供新的靶点。

目的:建立一个可以反映区域健康老龄化促进状况的指数。方法:利用专家咨询法构建指标体系，并利用层次分析法为各指标赋予权重，最终形成区域健康老龄化促进指数。结果:本研究建立了包括由人居环境、医疗服务、公共卫生、护理养老和保障体系5个一级指标和21个二级指标构成的区域健康老龄化促进指标体系。所构建的指标体系中，一级指标权重范围为0.073~0.346，其中人居环境和公共卫生的权重最大，分别为0.346和0.325，护理养老权重最小（0.073）。所有二级指标在整个指标体系中的综合权重范围为0.011~0.162。所有指标层次总排序的一致性比例为0.021，一致性检验合格。结论:本研究构建的区域健康老龄化促进指数具备较强的科学性、合理性，具有较好的适用性，可以用于区域健康老龄化促进状况的评估。