目的：:基于德尔菲法初步编制《急性前葡萄膜炎患者报告结局量表（AAU-PROs）》，为评估患者临床结局及选择治疗方案提供参考依据。方法：:描述性研究。通过文献检索和半结构式访谈拟定量表初始条目并编制专家咨询函。采用德尔菲法于2023年10—11月对北京、上海、浙江等地的19名专家进行2轮咨询，专家对条目重要性、咨询内容的熟悉程度及判断依据评分。以条目重要性评分均值>3.5分、满分比>20%、变异系数<0.25作为条目筛选参考，再结合专家意见经研究小组充分讨论确定条目。结果：:2轮咨询的专家积极系数均为100%；专家权威系数分别为0.91和0.94；肯德尔协调系数分别为0.216和0.268，差异均具有统计学意义（均 P<0.001）。最终确定AAU-PROs包括4个领域、9个维度、33个条目。 结论：:该研究构建的AAU-PROs具有科学性和实用性，可评估患者的临床结局和生活质量。

目的:利用机器学习预测右向左分流(right-to-left shunt，RLS)人群隐源性卒中(cryptogenic stroke，CS)发病风险，为CS的准确和高效预测提供解决方案。方法:回顾分析2018年1月至2023年9月在青岛大学附属医院崂山院区神经内科治疗的经颅多普勒超声发泡试验(c-TCD)阳性的289例RLS人群的临床数据，包括人口统计学信息、疾病史、实验室检查指标、诊断和治疗等。使用机器学习train_test_split()函数将数据集随机分为训练集和测试集，比例为8∶2。采用Logistic回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、人工神经网络、梯度提升、极限树和自适应增强等算法构建RLS人群CS风险预测模型，使用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC)及曲线下面积(area under curve，AUC)、混淆矩阵、精确率、召回率、准确率、F1值、校准曲线、决策曲线等综合评估模型性能。性能最优的模型使用特征重要性和SHAP值进行可解释性分析。使用SPSS 25.0进行 t检验、Mann-Whitney U检验和 χ2检验。采用Delong检验比较两模型间AUC的差异。 结果:289例RLS人群发生CS 166例(57.5%)，非CS 123例(42.5%)。统计分析结果显示，CS患者D-二聚体、平均血小板体积、纤维蛋白原等血液生化指标高于非CS患者(均 P<0.01)；训练集与测试集各变量均差异无统计学意义(均 P>0.05)。对测试集进行CS风险预测，随机森林模型取得了最高的AUC(0.885)、精确率(0.806)、召回率(0.879)、准确率(0.810)以及F1得分(0.841)。校准曲线显示随机森林模型最接近参考线，决策曲线表明随机森林模型具有更大的净受益。可解释性分析显示高风险因素包括平均血小板体积、D-二聚体、国际标准化比值、体质量指数以及年龄。 结论:基于随机森林的预测工具表现出色，在预测RLS人群CS风险方面准确性较高。

目的:探寻≥75岁老年人外周血循环中内皮祖细胞(EPCs)水平和血液相关指标的关系，明确该老年人外周血循环的EPCs水平与生存时间的关系。方法:募集天津医科大学总医院保健医疗部(老年医学科)2008年收治的≥75岁老年人114例，采集临床资料，以2020年12月31日为随访终点，对入组时不同水平的外周血EPCs数量和血液相关指标以及全因死亡事件的相关性进行评估。结果:利用偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型构建的低、高水平EPCs组血液指标中，D-二聚体(D-Dimer)为潜在分类标志物[变量投影重要性值(VIP)＝4.750]；不同水平EPCs组血液相关指标红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)、红细胞比容(HCT)、天冬氨酸氨基转氨酶(AST)、γ-谷氨酰转肽酶(GGT)、乳酸脱氢酶(LDH)、D-Dimer的差异有统计学意义(均 P<0.05)；老年人群的血循环EPCs数量与RBC、HGB、HCT呈正相关，EPCs数量与GGT、D-Dimer呈负相关( r＝0.364、0.343、0.336、－0.312、－0.312，均 P<0.05)；循环EPCs数量与≥75岁老年人群生存时间正相关( r＝0.234， P＝0.017)。Logistic回归分析结果显示，老年人群的EPCs数量、年龄和HCT与12年长期随访的全因死亡事件有关( OR＝0.971、1.585、1.231， P＝0.013、0.012、0.029)。 结论:外周血循环中的EPCs可能参与贫血、心肝肾损伤、凝血等多种疾病的进展，EPCs的水平可能对≥75岁老年人群的生存时间产生影响，年龄和HCT可能为全因死亡事件的危险因素，EPCs数量可能为保护因素。

目的:构建基于临床及CT影像学特征的胰腺囊性病变（PCLs）进展预测机器学习模型，并在内、外部测试集上评估其预测效能。方法:回顾性收集2014年7月至2022年12月间北京协和医院行腹部薄层增强CT扫描的177例患者、200个PCLs病灶的基线临床和影像学资料，根据随访3年间PCLs病灶是否出现欧洲PCLs研究小组指南规定的手术征象，将其分为进展组和无进展组。以3∶1的比例将200个PCLs病灶随机分为训练集（150个）和内部测试集（50个）；以2011年10月至2020年5月间南京大学医学院附属金陵医院行腹部薄层增强CT扫描的14例患者、15个PCLs病灶作为外部测试集。记录患者的临床及CT影像学特征，采用多种特征选择方法、多种机器学习模型进行组合，并基于10折交叉验证法筛选最优机器学习模型。绘制各模型的受试者工作特征曲线（ROC），计算曲线下面积（AUC），取AUC值最高的模型作为最优模型。在测试集上计算AUC值、灵敏度、特异度和准确度，评估模型的预测效能。使用置换重要性评估最优模型特征的重要程度。建立最优模型的校准曲线，采用Hosmer-Lemeshow检验评估模型的临床适用性。结果:训练集和内部测试集的进展组与无进展组在胰腺炎史、病灶大小、主胰管管径、主胰管扩张、囊壁增厚、分隔存在、分隔增厚间的差异及内部测试集的两组在性别、病灶钙化和胰腺萎缩间的差异均有统计学意义（ P值均<0.05）。外部测试集的进展组与无进展组在病灶大小和胰管扩张间的差异均有统计学意义（ P值均<0.05）。基于F检验所选出的胰腺炎史、病灶大小、囊壁增厚、主胰管扩张、主胰管管径5个特征建立的支持向量机模型在交叉验证过程中取得了最高AUC值（0.899）。该模型在内部测试集中对PCLs进展预测的AUC值为0.909，灵敏度为82.4%，特异度为72.7%，准确度为76.0%，在外部测试集中分别为0.944、100%、77.8%和86.7%。校准曲线显示，模型的预测概率与实际PCLs进展概率基本相当。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示，模型对测试集PCLs进展真实情况的拟合较好。 结论:基于临床及CT影像学特征构建的支持向量机模型能够帮助医师预测3年内随访PCLs的进展情况，从而帮助临床高效管理患者，合理分配医疗资源。

目的:研制成年烧伤患者静脉血栓栓塞（VTE）风险评估量表并检验其信效度。方法:采用量表研究法及多中心横断面调查法。以文献分析法和头脑风暴法结果为基础，制订专家函询问卷。对27名专家（烧伤科医师、血管外科医师、护士各9名）行2轮德尔菲法函询并分析专家可靠性，采用优序图法和专家重要性评价确定各条目的权重，形成成年烧伤患者VTE风险评估量表。采用便利抽样法，将2019年10月1日—2020年1月1日在西南医科大学附属医院、四川大学华西医院、川北医学院附属医院、南充市中心医院及宜宾市第二人民医院5所三级甲等综合医院住院的223例成年烧伤患者作为调查对象。在患者入院24 h内采用成年烧伤患者VTE风险评估量表进行首次评估，在患者病情、治疗变化时进行实时评估，结果取最高值。采用相关系数法和临界比法进行量表项目分析，采用克龙巴赫α系数检验量表的内部一致性，采用内容效度指数分析量表的内容效度，绘制受试者操作特征（ROC）曲线检验量表的预测效度。对数据行 χ2检验、Pearson相关分析、独立样本 t检验、 Z检验。 结果:因第1轮函询中有4份问卷不合格予剔除，重新遴选4名专家进行2轮函询。27名专家年龄以41~50岁居多，绝大多数为研究生学历，均为副高级及以上专业技术职称，从事当前专业年限多在11~30年之间。通过文献分析、小组头脑风暴和2轮函询构建的量表包括3个一级条目、50个二级条目。第1轮函询的有效问卷回收率为85.2%（23/27）、专家提出意见比例为47.8%（11/23），第2轮函询的有效问卷回收率为100%（27/27），专家提出意见比例为11.1%（3/27）。专家集体权威程度均值在2轮函询中均为0.90。各条目重要性赋值均值、满分率均值、4分以上选择率均值在第1轮函询中分别为4.21、52.5%、77.2%，在第2轮函询中分别为4.28、45.2%、85.8%。各条目的变异系数均值、肯德尔和谐系数均值在第1轮函询中分别为0.21、0.30，在第2轮函询中分别为0.16、0.36。第1、2轮函询中，3个一级条目（年龄与基础疾病、烧伤伤情因素、烧伤救治因素）和总二级条目的肯德尔和谐系数检验均具有统计学意义（ χ2值分别为121.46、107.09、116.00、331.97，169.97、152.12、141.54、471.70， P<0.01）。年龄与基础疾病、烧伤伤情因素、烧伤救治因素的一级条目权重分别为0.04、0.05和0.07，二级条目权重为0.71~0.99、赋值为3~6分。223例患者烧伤总面积为1%~89%体表总面积，年龄为19~96岁，风险评估得分为0~98分。9例患者有VTE形成，风险评估得分为41~90分。37个条目得分与量表总得分呈明显正相关（ r值为0.14~0.61， P<0.05或 P<0.01），予以保留。高分组和低分组患者有36个二级条目得分差异明显（ Z值为-4.88~-2.09， t值为-11.63~-2.09， P<0.05或 P<0.01），予以保留。本量表总的克龙巴赫α系数为0.88。该量表总的内容效度指数为0.95。该量表评分诊断VTE的最佳阀值为40分，此时敏感度为88.9%、特异度为87.4%、约登指数为0.87，ROC曲线下面积为0.96（95%置信区间为0.93~0.99， P<0.01）。 结论:年龄与基础疾病、烧伤伤情及烧伤救治因素是成年烧伤患者发生静脉血栓的危险因素，基于这些因素研制的成年烧伤患者VTE风险评估量表具有良好的信效度，对临床VTE风险评估具有较好的参考价值。

目的:基于德尔菲法构建《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》，为临床早期预测及评估心脏手术后患者发生高氧血症的风险提供依据。方法:成立课题研究小组，基于体外循环心脏手术的特征，检索各数据库自建库至2022年10月发表的中英文文献并结合相关专业临床医生意见，筛选体外循环心脏手术后患者高氧血症危险因素，拟定《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》初稿。采用德尔菲法进行两轮专家函询，对初稿进行补充和完善，最终确立《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》终稿。结果:根据文献回顾并结合相关专业临床医生意见，建立的《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》初稿包含4个维度、21个条目。函询专家共14名，正高级职称5名，副高级职称9名；重症专业6名，心血管外科专业8名。两轮函询问卷的有效回收率分别为100%、85.71%；专家熟悉程度分别为0.81分、0.80分；判断系数分别为0.94、0.92；专家权威系数均为0.86。两轮项目重要性和可操作性的变异系数分别为0.13～0.32和0.11～0.32、0.06～0.26和0.06～0.35；两轮专家函询对项目重要性和可操作性的肯德尔和谐系数（Kendall's W）分别为0.264和0.162、0.258和0.144，差异均有统计学意义（均 P<0.05）。经过两轮专家函询的综合评估及筛选，最终确立了《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》，包含患者一般资料、既往史、手术相关资料、术后相关资料4个维度共23个条目。 结论:基于德尔菲法构建的《体外循环心脏手术后患者高氧血症风险因素评估表》具有较高的科学性及可行性，可以为临床评估此类患者发生高氧血症的风险提供参考依据。

目的:分析尿石症患者血清与尿液的氨基酸代谢轮廓，寻找疾病相关的差异生物标志物，为临床早期筛查诊断提供可靠依据。方法:病例对照研究。收集2015年2月至2017年10月福建医科大学附属第一医院泌尿外科确诊的74例尿石症患者（年龄20~82岁，男41例，女33例）和同期健康体检中心的35名健康对照者（年龄22~80岁，男20名，女15名）的血液与尿液样本。采用基于GC-MS的代谢组学研究策略，分别对患者与健康对照者的血清和尿液氨基酸水平进行分析，采用主成分分析与正交偏最小二乘-辨别分析（OPLS-DA）的多元统计分析方法进行建模，选择OPLS-DA模型的变量重要性投影值>1与 t检验的 P<0.05来筛选差异氨基酸代谢物，通过受试者工作特征（ROC）曲线分析和二元Logistic回归分析推断潜在标记物的诊断效能。 结果:研究筛选出丝氨酸、谷氨酸、天冬氨酸、异亮氨酸和甘氨酸等5种氨基酸代谢物在尿石症组与对照组的差异具有统计学意义（ P<0.05），且与7条代谢通路相关联。将血清丝氨酸、谷氨酸、天冬氨酸、异亮氨酸和尿液甘氨酸、天冬氨酸组合成联合标志物组，其ROC曲线下面积为0.890，敏感度为78.0%，特异度为96.4%。 结论:共发现血清和尿液中的5种氨基酸可作为尿石症早期筛查诊断的生物标志物，为尿石症的分子基础研究提供一定的实验依据。

目的:构建并验证术前预测肝内胆管癌患者神经侵犯(PNI)状态的机器学习模型。方法:回顾性纳入2018年1月至2023年6月郑州大学人民医院收治的245例肝内胆管癌患者以及2013年1月至2020年1月郑州大学附属肿瘤医院收治的84例肝内胆管癌患者。为了构建和验证机器学习模型，329例患者分为训练集( n＝231)和测试集( n＝98)。收集患者的年龄、性别、乙型肝炎病毒感染情况等临床特征。通过最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析确定预测变量。选择随机森林(RF)、逻辑回归、基于线性核的支持向量机等6种机器学习算法构建术前预测肝内胆管癌PNI的模型。使用混淆矩阵计算模型的性能指标，筛选最终模型。在测试集验证模型表现。绘制校准曲线评价最终模型，使用帕累托图对预测变量按重要性进行可视化排列。 结果:LASSO回归确定了9个预测变量纳入预测模型，包括：肿瘤糖类抗原19-9(CA19-9)、乙型肝炎病毒感染情况、碱性磷酸酶、丙氨酸氨基转移酶、凝血酶原时间、总胆红素、白蛋白、中性粒细胞乘以谷氨酰转移酶与淋巴细胞比值、肿瘤负荷评分。在经过训练的6个模型中，RF模型的曲线下面积(AUC)为0.909，灵敏度为0.842，准确度为0.870，与RF模型的AUC相比，其他5个模型的AUC均较低，差异均具有统计学意义(均 P<0.05)。RF模型预测测试集肝内胆管癌患者PNI的受试者工作特征AUC为0.736。校准曲线显示，在训练集和测试集中，RF模型预测肝内胆管癌患者PNI的曲线和代表理想模型的对角线贴合良好。帕累托图显示，CA19-9是该模型中最为重要的预测变量，其次是乙型肝炎病毒感染情况。 结论:本研究基于RF算法建立的术前预测肝内胆管癌PNI状态的机器学习模型具有较高的准确度，可用于术前预测肝内胆管癌患者的PNI状态。

目的:分析自动机器学习（autoML）模型预测孕早期子痫前期风险的效果。方法:选取2017年1月—2020年10月2 180例在济南市第二妇幼保健院建档并于孕12周进行孕检的单胎孕妇，根据整个孕期是否发生子痫前期分为子痫前期组（103例）和对照组（2 077例），比较两组孕妇临床资料和血液学指标差异，分析各指标与子痫前期发生风险的相关性。将纳入研究的孕妇按7∶3的比例随机分为训练集和测试集，应用autogluon autoML算法构建多种机器学习模型，并在训练集中进行训练和交叉验证，比较不同模型的训练和验证准确率。分析各指标在autoML模型中的重要性，以autoML模型和logistic回归模型分别对测试集孕妇孕早期子痫前期的发生风险进行预测，应用受试者工作特征（ROC）曲线对autoML模型和logistic回归模型的预测效能进行评价。结果:子痫前期组年龄、孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、饮酒史比例、超敏C-反应蛋白（hs-CRP）、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、天冬氨酸氨基转移酶（AST）、血小板分布宽度（PDW）、平均血小板体积、促甲状腺激素（TSH）、β-人绒毛膜促性腺激素水平均显著高于对照组（均 P<0.05），游离三碘甲状腺原氨酸（游离T3）、游离甲状腺素（游离T4）、胎盘生长因子（PIGF）、可溶性fms样酪氨酸激酶-1（sFlt-1）、妊娠相关血浆蛋白-A（PAPP-A）均显著低于对照组（均 P<0.05）。相关性分析显示，孕前体质指数、孕12周体质指数、孕12周腰围、hs-CRP、三酰甘油、AST、TSH、游离T3、游离T4、β-HCG、PIGF、sFlt-1和PAPP-A等与孕早期子痫前期风险的相关性较高；但各指标间的相关性均较低。通过autoML模型算法共构建8类18个模型，基于FastAI的神经网络_L2在训练集（0.963）和验证集（0.971）中的准确率最高；TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等指标重要性较高，游离T4、总胆固醇、孕次、饮酒史、产次和高血压家族史重要性较低。孕早期autoML模型预测子痫前期发生风险的ROC曲线下面积显著高于logistic回归模型（0.984比0.765， P=0.002）；两种预测模型在训练集的预测准确率差异无统计学意义（ P>0.05）；autoML模型在测试集的预测准确率和灵敏度均显著高于logistic回归模型（99.54%比98.32%，93.75%比75.00%，均 P<0.05）。 结论:孕早期TSH、LDL-C、PDW、孕12周腰围、sFlt-1、AST等因素与子痫前期发生风险具有一定相关性，基于孕早期指标的autoML模型对子痫前期发生风险具有较高的预测价值。

目的:分析正常妊娠、妊娠期肝内胆汁淤积症（ICP）及无症状高胆汁酸血症（AHP）孕妇血清中的胆汁酸组分，评估血清胆汁酸谱在ICP和AHP诊断中的应用价值。方法:收集2022年6月至2023年5月于徐州市妇幼保健院产前检查的122例孕妇的临床资料，其中正常妊娠组54例，ICP组28例，AHP组40例。采用超高效液相色谱-串联质谱技术检测各组孕妇血清中15种胆汁酸水平，包括胆酸（CA）、鹅脱氧胆酸（CDCA）、脱氧胆酸（DCA）、石胆酸（LCA）、熊脱氧胆酸（UDCA）、甘氨胆酸（GCA）、甘氨鹅脱氧胆酸（GCDCA）、甘氨脱氧胆酸（GDCA）、甘氨石胆酸（GLCA）、甘氨熊脱氧胆酸（GUDCA）、牛磺胆酸（TCA）、牛磺鹅脱氧胆酸（TCDCA）、牛磺脱氧胆酸（TDCA）、牛磺石胆酸（TLCA）和牛磺熊脱氧胆酸（TUDCA）。应用主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）模型筛选差异胆汁酸，受试者工作特征（ROC）曲线分析组间差异胆汁酸及其联合指标的诊断效能。结果:（1）与正常妊娠组比较，ICP组孕妇血清中LCA、GCA、GCDCA、GDCA、GLCA、UDCA、TCA、TCDCA、TDCA、TLCA、GUDCA及TUDCA水平的差异均有统计学意义（ P均 <0.05），AHP组孕妇血清中LCA、DCA、GCA、GCDCA、GDCA、GLCA、TCA、TCDCA、TDCA、TLCA、GUDCA及TUDCA水平的差异均有统计学意义（ P均 <0.05）；与ICP组比较，AHP组孕妇血清中CDCA、DCA、UDCA、TDCA、GUDCA及TUDCA水平的差异均有统计学意义（ P均 <0.05）。（2）OPLS-DA模型中，ICP组与AHP组之间的差异胆汁酸为TUDCA、TCA、UDCA、GUDCA和GCA，其变量投影重要性（VIP）值分别为1.489、1.345、1.344、1.184和1.111；AHP组与正常妊娠组之间的差异胆汁酸为TCA、GCDCA、GCA、TDCA、GDCA和TCDCA，其VIP值分别为1.236、1.229、1.197、1.145、1.139和1.138。（3）ROC曲线分析结果显示，TUDCA、TCA、UDCA、GUDCA和GCA组成的联合指标对于ICP与AHP鉴别诊断的曲线下面积（AUC）为0.860，敏感度和特异度分别为67.9%、95.0%；TCA、GCDCA、GCA、TDCA、GDCA和TCDCA组成的联合指标诊断AHP的AUC为0.964，敏感度和特异度分别为95.0%、93.1%。 结论:正常妊娠、ICP及AHP孕妇的血清胆汁酸谱有差异，血清胆汁酸谱对ICP与AHP的鉴别诊断及AHP的诊断具有潜在应用价值。