本文主要概述了皮肤角质的屏障功能与代谢机制,并介绍了皮肤图像分析法、角质层染色法、模拟污渍法、摩擦性能测试法、角质剥脱测试法、皮肤切片法、皮肤模型替代法、细胞生物法、生物化学法等皮肤角质功效评价方法,提供了去角质功效评价的新思路,展望角质管理产品的发展及研究方向.

目的:经过建立Wister大鼠深度烧伤模型,探讨自制中草药油机制及促进深度烧伤创面愈合的临床疗效.方法:选取清洁健康雄性Wister大鼠60只为研究对象,将建模成功的大鼠依据治疗方式分为对照组30只和观察组30只.对照组使用生理盐水予以清创后,将凡士林纱布遮盖包裹创面,并用敷贴稳固;观察组采用自制中草药油涂抹,涂抹均匀后予以纱布进行固定,每日进行换药1次.对比两组治疗后第3、7、14、21天创面愈合情况与创面愈合率、HE染色法观察大鼠烧伤创面皮肤成纤维细胞数及毛细血管数,免疫组化染色法检测大鼠烧伤创面皮肤组织表皮生长因子(Epidermal growth factor,EGF)、血管内皮生长因子(Vascular endothelial growth factor,VEGF)水平.结果:治疗后第3、7、14、21天,两组创面愈合率均升高,且观察组明显高于对照组(P＜0.05);观察组创面愈合面积和渗出液均小于对照组;两组创面成纤维细胞数和毛细血管数均上升,且观察组明显高于对照组(P＜0.05);两组EGF、VEGF水平均上升,且观察组比对照组高(P＜0.05).结论:利用自制中草药油治疗大鼠深度烧伤创面,可有效增加创面成纤维细胞数和毛细血管数,提高创面EGF、VEGF水平,促进了创面愈合情况,为临床深度烧伤创面用药提供有力理论价值.

为分析红松树高的生长规律,筛选生长优良种源,本研究利用帽儿山实验林场的26个种源234株人工红松树高、胸径和材积的差异对种源进行分组,结合Gompertz、Korf、Richards、Logistic、Schumacher基础模型构建树高生长方程,对比选出最优基础模型,将种源分组作为哑变量引入基础模型,根据确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、赤池信息准则(AIC)、模型预估精度(FP)对模型进行综合评价,构建基于帽儿山林场红松生长的最优树高生长方程.结果表明:26个种源的生长性状值在区组间具有显著差异,而在种源间树高和胸径表现为差异显著.综合考虑不同生长性状指标所划分的4组种源生长量分别为A组(五营、鹤北、临江、东方红、桦南、露水河、方正)＞B组(爱辉三站、凉水、铁力、清河)＞C组(乌伊岭、沾河、亮子河、白河、柴河、草河口、八家子)＞D组(桶子沟、大石头、汪清、和龙、延寿、大海林、小北湖、穆棱).4组的最优基础树高生长模型为Gompertz模型,引入哑变量后模型的拟合精度(R2=0.9353)高于基础模型(R2=0.9303),模型预测精度也有一定的提升.各组种源树高生长曲线均符合"S"形变化规律,但各组存在明显差异,以A组种源表现最好.不同种源的红松生长量在一定程度上具有差异,含种源分组哑变量的人工红松树高生长模型能有效提高模型的预测精度,反映不同种源红松的树高生长差异,可以为红松人工林的选种培育提供科学依据.

鼠害型秃斑是反映草地鼠害的重要表征.利用无人机遥感技术识别高原鼠兔危害型秃斑对于评价其危害情况具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像,使用最小距离(MinD)、最大似然(ML)、支持向量机(SVM)、马氏距离(MD)和神经网络(NN)5种监督分类算法对高原鼠兔危害地特征进行分类识别,并采用混淆矩阵对5种分类方法精度进行评价.结果表明:相较于其他3种方法,NN和SVM对高原鼠兔危害地特征进行识别分类的效果更好.其中,NN对草地与秃斑2种目标地物的制图精度分别为98.1％和98.5％,用户精度分别为98.8％和97.7％,模型总体精度为98.3％,Kappa系数为0.97,像元错分、漏分现象较低.经实践验证,NN表现出较好的稳定性.综上,神经网络方法是高寒草甸鼠害型秃斑识别的优选方法.

目的 回顾性研究社区老人心理状态现状及影响其焦虑抑郁情绪的相关因素.方法 选取2022年12月～2023年12月某社区已建立居民健康档案的老人80例进行回顾性分析,依据档案资料中的Zung焦虑自评量表(Self-rating anxiety Scale,SAS)及Zung抑郁自评量表(Self-Rating Depression Scale,SDS)评估结果是否存在焦虑及抑郁情况进行分组,分为发生组和未发生组,收集对比两组社区老人的资料情况,存在差异的指标使用Logistic回归模型分析影响心理状态的相关因素,构建风险预测模型,利用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)评价模型价值,构建校准曲线与决策曲线.结果 两组婚姻状况、月收入、慢性疾病、独居、匹兹堡睡眠质量指数(Pittsburgh sleep quality index,PSQI)评分及自我效能感量表(General Self-Efficacy Scale,GSES)评分对比存在显著差异(P＜0.05),且上述因素均是社区老人焦虑抑郁情绪的危险因素(OR值＞1).通过构建列线图,并绘制ROC曲线验证列预测模型准确性,发现AUC是0.769,95％CI为(0.666～0.871).风险预测模型的校准曲线和参考曲线相近,证明社区老人焦虑抑郁情绪的预测风险和实际风险一致性较高;同时预测模型的净获益率较高,证明该预测模型的适用性较好.结论 婚姻状况、月收入、慢性疾病、独居、睡眠情况及自我效能感均为社区老人焦虑抑郁情绪的影响因素,由此构建风险预测模型的预测效能高、适用性好,为采取干预措施提供指导.

目的 研究人工智能医学影像辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性及判断病理成份的临床应用价值.方法 从行胸部CT检查发现GGN的患者中随机选取符合条件的44例纳入研究.根据病理结果分成腺癌组GGN与炎性病变组GGN,然后根据贴壁成份的占比不同将腺癌组GGN分成高占比组和低占比组,记录2组测量参数(包括病灶长径、平均CT值、CT值标准差、紧凑度、球形度及患者年龄).采用SPSS 20.0软件统计分析2组间差异,对有统计学意义的定量参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,评价各测量参数鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN病理成分的能力,同时根据最大约登指数(YI)计算该测量参数的最佳诊断阈值,获得曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度,P＜0.05被认为差异具有统计学意义;最后根据二元Logistic回归模型得出鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN组织成分的独立危险因素.结果 ①在腺癌组GGN与炎性病变组GGN测量数据对比中,腺癌组GGN病灶长径、平均CT值、CT值标准差大于炎性病变组GGN(P＜0.05),腺癌组GGN紧凑度、球形度均小于炎性病变组GGN(P＜0.05),而2组GGN患者年龄差异无统计学意义(P＞0.05).②在高占比腺癌组GGN和低占比腺癌组GGN测量数据对比中,仅发现高占比腺癌组GGN平均CT值小于低占比腺癌组GGN(P＜0.05),其他无差异.③二元Logistic回归模型分析显示,鉴别腺癌GGN与炎症GGN的独立因素为病灶长径;鉴别高占比腺癌GGN和低占比腺癌GGN的独立因素为平均CT值.结论 基于人工智能医学影像辅助诊断系统CT特征定量分析有助于鉴别良恶性GGN,以各项指标联合诊断的效能最佳;但在判断恶性GGN的病理成份方面能力有限,但仍需结合临床其他各项指标进行综合判断才能做出更准确的诊断.人工智能医学影像辅助诊断系统对GGN良恶性及判断病理成份有较大的临床应用价值,以各项指标联合诊断的效能最佳.

目的:评价三七总皂苷(PNS)不同口服制剂对急性血瘀模型大鼠的药效差异,并与市售血栓通胶囊(XST)、三七通舒胶囊(SQTS)进行对比.方法:在前期研究基础上,分别制备PNS磷脂复合物肠溶胶囊(PNS-PC)、PNS pH依赖型固体分散体(PNS-SD)、PNS自乳化肠溶胶囊(PNS-SDEDDS)、PNS生物黏附微球肠溶胶囊(PNS-BMS)、N-乙酰-L半胱氨酸修饰的PNS生物黏附微球肠溶胶囊(PNS-NAC-BMS)5种不同PNS 口服制剂.将80只 SD 大鼠随机分为对照(Control)组、模型(AD)组、XST+AD 组、SQTS+AD 组、PNS+AD 组、PNS-PC+AD 组、PNS-SD+AD组、PNS-SDEDDS+AD组、PNS-BMS+AD组、PNS-NAC-BMS+AD组,每组8只.给药组大鼠按照体质量及载药量给予相应剂量的药物灌胃,Control组、AD组大鼠给予空白胶囊灌胃.给药7 d后,采用注射盐酸肾上腺素加冰浴建立大鼠急性血瘀模型.次日,拍摄大鼠舌质及舌下脉络,评价舌象评分;尾静脉采血,记录尾静脉凝血时间;腹主动脉采血,检测血液流变学指标(包括不同切变率下的全血黏度、卡森黏度、血浆黏度)、凝血四项指标[包括活化部分凝血酶时间(APTT)、凝血酶原时间(PT)、凝血酶时间(TT)、纤维蛋白原(FIB)]及血浆内皮素(ET)、内皮型一氧化氮合酶(eNOS)、6-酮前列腺素F1α(6-keto-PGF1α)含量.结果:①与Control组相比,AD组大鼠舌质发白、舌下血管紫黑,舌象评分显著升高(P＜0.001),尾静脉凝血时间缩短(P＜0.001),不同切变率下全血黏度、卡森黏度、血浆黏度均升高(P＜0.001),APTT、PT、TT 均缩短(P＜0.001),FIB、ET 水平升高(P＜0.001),eNOS、6-keto-PGF1α 水平均降低(P＜0.001).②与AD组相比,各给药组舌象评分均显著降低(P＜0.001,P＜0.01);与XST+AD组、SQTS+AD组相比,PNS-PC+AD 组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组舌象评分亦显著降低(P＜0.05).③与 AD组相比,PNS-PC+AD 组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组、PNS+AD 组、XST+AD 组、SQTS+AD组的尾静脉凝血时间均明显延长(P＜0.001,P＜0.01,P＜0.05);与XST+AD组、SQTS+AD组相比,PNS-PC+AD组、PNS-SDEDDS+AD组、PNS-BMS+AD组、PNS-NAC-BMS+AD组大鼠尾静脉凝血时间亦明显延长(P＜0.05).④与AD组相比,5种PNS自制口服制剂组大鼠的全血黏度、卡森黏度、血浆黏度水平均显著降低(P＜0.001,P＜0.01),XST+AD组、SQTS+AD组、PNS+AD组大鼠的全血黏度,XST+AD组的卡森黏度及PNS+AD组的血浆黏度水平亦降低(P＜0.01,P＜0.05);与XST+AD组、SQTS+AD组相比,PNS-PC+AD组大鼠的全血黏度水平亦降低(P＜0.05);与SQTS+AD 组相比,PNS-PC+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组的卡森黏度水平降低(P＜0.05).⑤与 AD组相比,各给药组大鼠的APTT、TT均明显延长(P＜0.001,P＜0.01,P＜0.05),FIB水平均显著降低(P＜0.01),PNS-PC+AD 组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组的 PT 亦显著延长(P＜0.001,P＜0.01);与 XST+AD 组、SQTS+AD 组相比,PNS-PC+AD 组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组 PT、TT 明显延长(P＜0.05),FIB水平显著降低(P＜0.01).⑥与AD组相比,各给药组大鼠的ET水平显著降低(P＜0.001,P＜0.05),eNOS、6-keto-PGF1α 水平显著升高(P＜0.001,P＜0.01,P＜0.05);与 XST+AD 组、SQTS+AD 组相比,PNS-PC+AD组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组的 ET 水平显著降低(P＜0.01),eNOS 水平显著升高(P＜0.05),PNS-PC+AD 组、PNS-SD+AD 组、PNS-SDEDDS+AD 组、PNS-BMS+AD 组、PNS-NAC-BMS+AD 组的6-keto-PGF1α水平显著升高(P＜0.01).结论:5种不同的PNS 口服制剂与原料药及市售XST、SQTS均能有效改善急性血瘀模型大鼠的瘀血状态,但PNS-PC、PNS-SDEDDS、PNS-BMS、PNS-NAC-BMS对血瘀大鼠各项血瘀相关指标的改善优于2种市售阳性药和原料药,具有较好的应用前景.

目的 用现有药代动力学(PK)药物相互作用(DDI)信息的数据库,构建出可用于预测AUC倍数变化(FC)的机器学习模型,用于探究对现有DDI预测的可能,为临床用药提供一定的合理建议.方法 从美国食品药品监督管理局(FDA)认证的药品标签中提取DDI的PK数据和AUC倍数变化的数据.通过DrugBank检索出DDI有关的多肽和药效学(PD)信息,用蛋白质资源(UniProt)对相关多肽ID进行药物类型(PPDT)标识,用矩阵归一化的代码生成便于分析的多维向量数据.PPDT对AUC的影响和所产生的倍数变化作为因变量,进行机器学习模型构建.用均方根误差(RMES)值最小的模型进行模型构建,训练出袋装决策树(Bagged)预测模型.利用训练好的模型对部分药物检验,检测模型的预测性别.通过查阅现有的有关检测DDI对的文献研究结果,对预测值进行分析比较,对模型进行评价.结果 检验模型药物对共16对,分别为16种药物对他克莫司的影响,发现对DDI的有无预测准确率为81.25％;预测结果根据FDA标准分类强弱,结果表明,DDI强弱预测,偏离较大的预测较少.结论 模型预测DDI的有无评价一般;但对DDI的强弱分类后,对DDI的预测结果较好,预测结果说明模型预测性能对于在临床试验之前进行潜在的DDI评估具有一定的参考价值.

目的 构建预测剖宫产产后出血(postpartum hemorrhage,PPH)患者并发感染风险Nomogram模型.方法 选取2021年9月至2023年9月上海交通大学医学院附属第六人民医院收治的222例行剖宫产PPH患者,根据是否感染分为剖宫产PPH感染患者(感染组,111例)和剖宫产PPH未感染患者(未感染组,111例).统计两组临床资料、不同时间点血常规指标[白细胞、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、中性粒细胞],分析血常规指标与患者并发感染的相关性;Lasso-Logistic回归分析患者并发感染的影响因素,构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型.风险能力指数(C-index)、ROC曲线、校正曲线对该模型进行检验与评价.结果 感染组年龄≥35岁、前置胎盘、胎膜早破患者占比高于未感染组(P＜0.05);感染组分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞高于分娩前,且高于未感染组(P＜0.05);分娩后1 d、分娩后3 d白细胞、CRP、中性粒细胞与患者并发感染呈正相关(P＜0.05),其中分娩后1 d白细胞、中性粒细胞及分娩后3 d的CRP与患者并发感染的相关性更强.Lasso-Logistic回归结果显示,前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP与剖宫产PPH患者并发感染显著相关(P＜0.05);基于以上因素构建预测患者并发感染风险的Nomogram模型,C-index显示该模型具有较好区分度,ROC曲线显示灵敏度为91.89％,特异度为81.98％,校准曲线与理想曲线拟合良好.结论 剖宫产PPH患者并发感染的影响因素为前置胎盘、胎膜早破、分娩后1 d白细胞、分娩后1 d中性粒细胞、分娩后3 d的CRP,基于以上因素构建的并发感染风险预测Nomogram模型具有良好区分度和预测价值.

目的 构建手术体位安置护理质量评价指标体系,为提高手术患者术中体位安置管理质量,促进患者手术安全提供参考.方法 以"结构-过程-结果"三维质量理论模型为基础,通过文献回顾、半结构式访谈与小组讨论建立手术体位安置护理质量评价指标体系初级条目池,经过2轮专家函询筛选和修订条目,并以层次分析法确定各指标权重.结果 2轮专家函询问卷回收率均为100％;专家权威系数分别为0.886和0.902,指标重要性肯德尔和谐系数分别为0.154和0.161(均P＜0.05).构建的手术体位安置护理质量评价指标体系包括一级指标3项、二级指标8项、三级指标30项.结论 构建的手术体位安置护理质量评价指标体系科学、实用,可操作性强,可用于手术患者体位安置质量评价,为降低患者手术体位安置风险提供参考.