目的 利用精益六西格玛(lean six sigma,LSS)管理中的界定、测量、分析、改进和控制(define,measure,analyze,improve,control;DMAIC)模型,优化妊娠合并脑血管病患者就医流程,提高患者就医效率,保障母婴安全.方法 2021年12月,首都医科大学附属北京天坛医院根据DMAIC模型,对危重孕产妇的就诊流程进行优化:梳理就诊流程,明确到院—医嘱开立、采血—送检、医嘱开立—影像学检查为院内延误的关键环节,对上述环节进行流程跟踪及分析,找出延误原因,并采取改进措施,优化流程.本研究回顾性纳入流程优化前(2019年1月—2021年12月)的妊娠合并脑血管病患者为优化前组,流程优化后(2022年1月—2023年12月)的患者为优化后组.比较两组患者就诊流程中的到院—医嘱开立、采血—送检、医嘱开立—影像学检查、到院—办理住院的时间.结果 急诊就诊流程优化后,妊娠合并脑血管病患者的总体就诊效率提高.到院—医嘱开立[24.0(13.5～38.5)min vs.39.0(17.5～98.0)min,P=0.027]、医嘱开立—影像学检查[48.0(10.0～73.0)min vs.65.5(22.7～90.7)min,P=0.025]以及到院—办理入院总时间[120.0(93.0～149.0)min vs.218.0(123.0～382.7)min,P＜0.001]均较优化前缩短,差异有统计学意义;采血—送检时间有缩短趋势,但优化前后差异无统计学意义.结论 使用DMAIC模型能够明确流程优化的关键环节,优化妊娠合并脑血管病患者的急诊就诊流程.

目的 对综合类医学期刊已发表文献中常见统计学报告质量进行调查,并分析其影响因素.方法 随机抽取综合医药卫生类2种Medline期刊和6种中文核心期刊,调查其2010年和2020年发表的所有原始研究文献共计480篇.基于SAMPL指南、ICMJE建议、CONSORT、STROBE及相关规范,采用自制调查表对文献的统计学报告质量进行评价,并分析其影响因素.结果 被调查的综合类医学期刊文献统计学报告质量的总分值为40.0±8.6,统计设计分值为43.2±6.8,统计描述分值为67.0±24.3,t检验分值为23.6±17.5,方差分析分值为26.8±17.2,x2检验分值为24.2±13.7,秩和检验分值为45.5±18.4,相关分析分值为41.9±13.2,回归分析分值为40.5±14.8,生存分析分值为45.6±14.9.单因素分析显示,2020年发表的文献统计学报告质量总分值高于2010年(35.8±7.4 vs 44.3±7.5,t=-12.510,P＜0.001);多水平模型结果显示,期刊收录体系、研究领域和出版年份是影响总分的主要因素,与Medline收录期刊相比,中文核心期刊总分值较低.与人为研究对象的文献相比,以其他为研究对象的总分值较低.与2010年文献相比,2020年文献的总分值较高.结论 国内综合类医学期刊文献常见统计学方法报告质量在近十年有一定提高,但仍然有较大改进空间,建议加强相关报告规范推广力度.

目的:应用建立的全自动AI牙体分割算法,从CBCT影像中实现牙体的快速自动化分割,以口内扫描真实离体牙获得的三维数据作为金标准,验证算法的准确性.方法:从上海交通大学医学院附属第九人民医院收集30套CBCT数据及相应的59颗离体牙,通过建立的算法,分割出CBCT中的牙体三维数据.将离体牙处理后扫描获得的数字化信息作为金标准.为了比较算法分割结果以及扫描结果之间的差异,选取骰子系数(Dice)、灵敏度(sensitivity,Sen)以及平均表面距离(average symmetric surface distance,ASSD)评价算法的分割准确性.选用组内相关系数(ICC)评价AI系统获得单个牙与数字化离体牙的长度、面积和体积差异.由于存在不同体素大小的CBCT,使用ANOVA单因素方差分析不同体素组间的差异,同时通过SNK法对其进行两两比较.采用SPSS 25.0软件包对数据进行统计学分析.结果:算法分割结果与离体牙扫描结果对比后,得到平均Dice值为(94.7±1.88)％,平均Sen为(95.8±2.02)％,平均ASSD为(0.49±0.12)mm.比较数字化离体牙与AI系统获得的单个牙的长度、面积和体积的组内相关系数ICC值,分别为0.734、0.719和0.885,AI系统分割出的单个牙与数字化模型在评价长度、面积和体积时有着较好的一致性,但分割结果在具体数值上与真实情况仍有差异.CBCT体素越小,即分辨率越高,分割结果表现更好.结论:本研究建立的CBCT牙体分割算法能够准确实现各分辨率下CBCT中全牙列的牙体分割.CBCT分辨率提高,能让算法结果更准确.相比目前的分割算法,本研究的算法性能更好.但与实际情况相比,仍有一定差异,需对算法继续改进及验证.

针对直肠癌辅助诊断过程中部分医学图像分割模型只适用于单一模态图像的局限性,提出一种基于交叉注意力机制并同时适用于CT与MRI两种模态的医学图像分割方法.首先,针对CT与MRI两种图像特征表示不同,提出一种交叉注意力机制统一两类图像的特征表示;其次,针对直肠癌图像病灶区域较小的特点,提出三支路的改进Swin Transformer分割网络,并将交叉注意力机制加入其中,使模型对两种图像都能进行病灶区域的分割;最后,使用该方法在直肠癌患者的CT与MRI影像数据进行验证,与ADDA、CycleGAN和SIFA方法相比,在CT图像上的准确率分别提高2.94%、3.05%、0.71%,在MRI图像上的准确率分别提高了3.31%、4.55%、1.76%.实验结果表明该方法对于两类图像具有更好的分割性能.

针对糖尿病视网膜病变(DR)分割任务中病变区域多尺度特征难以学习、边界模糊等问题,提出一种改进的U型多病变分割模型DDAPNet.首先,对DR图像进行Patch处理,使模型更好地捕捉病变的局部特征;其次在主干特征提取后引入重新设计的密集空洞注意力金字塔(DDAP)模块,扩大感受野,解决病变边界模糊问题;同时采用金字塔切分注意力进行特征增强,然后将二者进行特征融合;最后在跳跃连接中嵌入改进的残差注意力模块,降低浅层冗余信息的干扰.在数据集和医院真实数据集上进行联合验证,实验结果表明,相较于基础模型,DDAPNet模型对微动脉瘤、出血点、软渗出DDR物和硬渗出物的分割在Dice系数上分别提高了4.31%、2.52%、3.39%、4.29%,在mIoU上分别提高了1.80%、2.24%、4.28%、1.98%.该模型对病灶边缘的分割更为连续和平滑,有效提升了软渗出物等视网膜病变的分割性能.

提出一种改进的U-Net模型(CAMU-Net),以达到精准分割视网膜血管的目的.CAMU-Net模型通过添加残差增强模块来提取区域特征中的重要信息,增强模型对区域特征的了解;通过添加特征细化模块来促进特征的提取,提高新模型的全局特征收集能力;通过添加通道注意力机制模块来捕捉图像特征,精确分割结果;通过引入多尺度特征融合结构来提升模型感知目标边界等细节的能力.在DRIVE数据集上进行消融实验,得出各模块的实际效果,验证各模块对于本模型视网膜血管分割各方面提升的作用;在DRIVE和STARE数据集上和其他主流网络模型进行对比分析,结果表明CAMU-Net模型优于其他模型.

目的:分析我国城镇居民互联网诊疗使用行为及其影响因素,为促进互联网诊疗发展提供参考.方法:结合2021 年中国社会状况综合调查数据,以互联网诊疗使用行为为因变量,以人口学因素、社会参与、互联网使用经验和线下医疗服务可及性为自变量,运用logistic回归和基于CHAID算法的分类树模型,分析影响城镇居民互联网诊疗使用行为的因素.结果:我国城镇居民互联网诊疗的使用率仅为 19.8%.回归模型结果显示,性别(OR=0.781)、年龄(OR=0.564)、受教育程度(OR=2.584)、家庭总支出(OR=1.169)、社会参与(OR=1.476)、互联网使用经验(OR=1.724)、就医需求(OR=1.771)显著影响城镇居民的互联网诊疗使用行为.CHAID分类树模型结果显示,40 岁及以下、有社会参与、有互联网使用经验、有就医需求的居民互联网诊疗的使用率较高.结论:我国城镇居民互联网诊疗的使用率较低,人口学因素、社会参与情况、互联网使用经验和线下医疗服务可及性会影响其互联网诊疗使用行为.应针对不同人群需求和特点改进服务模式、利用社交网络平台扩大互联网诊疗的知晓度,促进居民使用互联网诊疗.

国家相关部门发布的成本核算系列制度提出了项目叠加法、服务单元叠加法和参数分配法3种病种成本核算方法.其中,参数分配法在医院病种成本核算理论和实践上尚未引起重视.通过文献研究法,在明确基于参数分配法的病种成本核算相关概念基础上,梳理和总结了当前国内外运用该方法开展病种成本核算的特点、核算模型及现有问题,探讨优化改进路径,以期进一步完善与推广该方法,加快推进核算结果广泛实践运用的进程.

目的:探讨服务质量差距模型联合感知绩效模型管理对急诊输液室管理质量、护理不良事件的影响。方法:选取2020年3~10月滕州市中心人民医院收治的460例急诊静脉输液患者为研究对象，将2020年3~6月收治的230例患者设为对照组，将2020年7~10月收治的230例设为观察组。对照组采用常规急诊输液管理，观察组采用服务质量差距模型联合感知绩效模型管理．对实施前后管理质量、护理不良事件及护理满意度情况进行比较。结果:观察组护理质量评分、护士工作满意度明显高于对照组，观察组护理不良事件发生率显著低于对照组，差异均有统计学意义(均 P<0.05)。 结论:服务质量差距模型联合感知绩效模型管理能有效降低急诊输液患者护理不良事件的发生，提高患者护理满意度及护士工作满意度，实现急诊输液护理质量的持续改进。

肺泡蛋白沉积症（PAP）是一种呼吸系统罕见病，研究进展缓慢。动物模型是开展各类基础研究的有效工具，目前的动物模型均是根据粒细胞-巨噬细胞集落刺激因子（GM-CSF）信号作用障碍和肺泡内环境稳态失衡这两个主要的发病机制而建立，应用研究集中在PAP的治疗策略上。现有的PAP动物模型均不能完全反映人PAP疾病发展，需进一步开发和改进，为临床实践提供依据。