目的:探讨未成熟粒细胞百分比(IG％)及其他炎症指标联合检测在评估儿童急性阑尾炎(AA)严重程度中的临床价值.方法:纳入2022年6月-2023年8月行手术治疗的AA患儿201例,其中单纯性阑尾炎105例(ASA组),复杂性阑尾炎96例(ACA组).比较两组白细胞(WBC)、中性粒细胞计数(ANC)、淋巴细胞计数(ALC)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)、IG％、降钙素原(PCT)、C反应蛋白(CRP)、血小板与淋巴细胞比值(PLR)等指标的差异,Logistic回归分析构建回归模型,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评估各指标及回归模型对ACA的诊断价值.另外,纳入2023年9月-2024年2月的AA患儿156例为验证队列,对Logistic模型进行验证,并用ROC曲线分析该模型对于ACA的诊断价值.结果:ACA组IG％、WBC、ANC、NLR、PCT、CRP和PLR水平均高于ASA组(P均＜0.05),ALC水平低于ASA组(P=0.003).Logistic回归分析显示,IG％、NLR和CRP是诊断儿童ACA的影响因素(P均＜0.05),以此建立模型,以模型判断ACA的预测概率和单个炎症指标绘制ROC曲线,该模型预测概率和IG％、NLR、CRP的AUC分别为0.868和0.821、0.691和0.790,差异有统计学意义(P均＜0.001).通过独立队列验证Logistic模型,AUC为0.872,模型拟合较好,敏感度为90.0％,特异度为75.6％.结论:IG％可作为早期鉴别儿童ASA和ACA的重要指标,包括IG％、NLR、CRP这3项炎症标志物的Logistic回归模型对儿童ACA有良好的临床诊断价值.

目的 探究脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者死亡的危险因素,并构建死亡风险的预测模型.方法 筛选2021 年 3 月—2023 年 3 月南京市第一医院收治的脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者 128 例,整理所有入组患者的病历资料,根据患者治疗 28d后预后结局分为死亡组和生存组.筛查呼吸机相关肺炎诱导脓毒症患者死亡的危险因素,构建危险因素预测模型并验证.结果 128 例脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者中死亡 48 例(37.50%),存活 80 例(62.50%).两组患者在合并慢性心肺疾病、急性生理与慢性健康评分(APACHE)Ⅱ评分≥15 分、机械通气时间≥15 d、合并多重耐药菌感染、合并真菌感染方面比较,差异有统计学意义(P＜0.05).Bootstrap法验证C-index指数为 0.594(95%CI:0.532～0.714)提示区分度良好.受试者工作特性(ROC)曲线模型预测脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者死亡的灵敏度为 0.785(95%CI:0.692～0.851),特异度为 0.673(95%CI:0.594～0.721),曲线下面积(AUC)为 0.765(95%CI:0.681～0.832).结论 合并慢性心肺疾病、合并多重耐药菌感染、合并真菌感染、APACHEⅡ评分升高及机械通气时间延长与脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者的死亡有关.ROC曲线可作为评估脓毒症合并呼吸机相关肺炎患者的死亡风险的早期辅助工具.

目的 探讨急性脑出血(ACH)合并吞咽障碍患者营养不良发生率,确定有效防护对策,以降低营养不良发生风险.方法 选取 2019 年 1 月—2022 年 10 月空军军医大学第二附属医院唐都医院收治的 350 例ACH合并吞咽障碍患者作为研究对象,按照 7∶3 比例随机分为建模组(n=245)和验证组(n=105),根据营养不良发生风险分为营养不良亚组和营养良好亚组,统计建模组患者一般资料,采用Lasso、Logistic回归方程筛选ACH合并吞咽障碍患者营养不良影响因素,构建诺谟图模型,绘制受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)、校准曲线分析诺谟图预测效能.结果 350 例ACH合并吞咽障碍患者中营养不良占比 65.71%(230 例);Lasso筛选变量及Logistic回归分析显示,入院时格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、入院时营养不良、营养支持、吞咽障碍程度、低蛋白血症、吞咽功能训练、年龄及糖尿病均为患者营养不良影响因素(P＜0.05);在建模组绘制诺谟图模型显示,AUC为 0.932,敏感度为 81.50%,特异度为 95.20%,表现出良好预测效能.结论 ACH合并吞咽障碍患者受入院时GCS评分、营养支持、入院时营养不良、吞咽障碍程度等因素影响,继发营养不良风险较高,临床可结合本文分析预测患者营养不良风险,并加强对症干预,改善预后.

背景 部分危重症甲型流感病毒(IAV)感染患儿可发生严重的后遗症甚至死亡,但其早期的临床表现无特异性,目前国内外缺乏相关预测模型的研究.目的 建立儿童危重症IAV感染的列线图预测模型,以帮助临床早期识别危重症IAV感染.设计 病例对照研究.方法 纳入 2018 年 1 月至 2023 年 11 月在郑州大学附属儿童医院住院的IAV感染连续病例,根据出院诊断结合临床资料分为危重症和非危重症患儿,截取患儿的人口学资料、入院时症状、入院时实验室检查项目、合并其他病原体感染情况.根据IAV在河南省的发生率计算样本量需＞320 例,将纳入患儿按 7∶3 的比例随机分为建模组和验证组,在建模组病例中筛选危重症IAV感染的影响因素,并采用R 4.3.2 软件包构建危重症IAV感染的列线图预测模型.主要结局指标 儿童危重症IAV感染的影响因素.结果 391 例IAV感染住院患儿中,危重症 134 例,其中20 例(14.9%)出现后遗症,均为神经系统受损,12 例(9.0%)死亡;非危重症患儿均治愈出院;建模组 274 例,验证组 117例,两组临床资料差异均无统计学意义.多因素Logistic回归分析显示,合并其他病原菌感染(OR=3.092,95%CI:1.379～6.934)、出现神经系统症状(OR=6.923,95%CI:2.569～18.656)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)升高(OR=1.404,95%CI:1.029～1.914)和 IL-6 升高(OR=1.009,95%CI:1.000～1.018)是发生危重症 IAV 感染的危险因素,白蛋白升高(OR=0.925,95%CI:0.862～0.992)是发生危重症IAV感染的保护因素.以危重症IAV感染为预测结局,以有神经系统症状、合并其他病原体感染以及实验室指标NLR、IL-6、白蛋白,构建列线图预测模型.建模组和验证组AUC分别为 0.949(95%CI:0.915～0.982)和 0.912(95%CI:0.871～0.952);该列线图模型拟合较好(χ2=5.077,P=0.749),具有较高的临床净获益率.结论 基于合并其他病原体感染、神经系统症状以及实验室指标NLR、IL-6、白蛋白构建的列线图预测模型,其有效性和鉴别能力良好.

目的 研究血清肌酸激酶(CK)、肌红蛋白(Mb)联合血乳酸预测多发伤患者短期预后的价值.方法 回顾性分析黄冈市中心医院 2019 年 9 月—2022 年 9 月收治的 78 例多发伤患者的临床资料,根据 30d后临床结局,将患者分为预后良好组(存活,共 68 例)及预后不良组(死亡,共 10 例).收集患者一般资料,包括性别、年龄、受伤部位、受伤原因、心率、平均动脉压(MAP)、有无急诊插管、有无急诊心脏复苏术(CPR)、急诊输血次数,检测两组CK、Mb及血乳酸水平.比较两组临床资料差异;通过ROC分析CK、Mb及血乳酸预测多发伤短期预后不良的价值;以一致性分析CK、Mb及血乳酸联合预测多发伤短期预后不良的准确率;将两组有差异信息纳入Logistic模型,行量化赋值,明确多发伤预后不良的危险因素.结果 预后良好组CK、Mb、血乳酸水平均明显低于预后不良组(P＜0.05),预后良好组MAP≤90 mmHg、急诊插管、急诊CPR人数明显少于预后不良组(P＜0.05).两组在性别构成、年龄、受伤部位、受伤原因、心率、急诊输血次数方面无统计学差异(P＞0.05).经ROC分析证实CK、Mb及血乳酸能够预测多发伤短期预后不良,曲线下面积为 0.625、0.783、0.796,均有P＜0.05.联合检测采用串联试验,经一致性分析,CK、Mb及血乳酸联合预测多发伤短期预后不良的灵敏度 0.800,特异度 0.985,准确率 96.20%,Kappa=0.820.将两组有差异信息纳入 Logistic 模型,行量化赋值,证实 MAP≤90 mmHg、急诊插管、急诊CPR、CK≥729.375 μg/L、Mb≥358.260 U/L、血乳酸≥2.955 mmol/L是多发伤短期预后不良的危险因素(P＜0.05).结论 CK、Mb、血乳酸均可预测多发伤患者短期预后不良,且三者联合能够更好预测多发伤患者短期预后不良.

目的 分析多发伤患者急诊入院后早期死亡危险因素,构建可早期评估死亡风险的列线图预警模型.方法 回顾性分析宁夏医科大学总医院急诊科收治的 785 例多发伤患者,以随机数字法(3∶1)分为建模组和验证组,对建模组采用Logistics回归分析多发伤患者早期死亡的危险因素,使用R语言软件绘制列线图并评价.结果 多因素Logistics回归分析结果显示,年龄、MEWS评分、GCS评分、血糖和PT是急诊入院多发伤患者早期死亡的独立危险因素(OR值分别为 1.042、1.554、0.705、1.094、1.144,均P＜0.05).构建列线图模型,结果显示预测模型具有良好区分度(AUC为 0.955,95%CI:0.934～0.976),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.828;外部验证AUC为 0.942(95%CI:0.904～0.980).校准曲线提示预测模型具有良好一致性.DCA曲线提示预测模型具有较高的净收益和临床有效性.结论 列线图模型具有良好的预测效能,为急诊入院多发伤患者的早期评估提供了良好的参考依据.

目的 分析急性缺血性脑卒中(AIS)患者中性粒细胞与淋巴细胞比率(NLR)及血小板与淋巴细胞比率(PLR)与经重组组织型纤溶酶原激活剂(rt-PA)静脉溶栓 3 个月后临床结局的关系.方法 2019 年 9 月—2021年 3 月,连续纳入 246 例接受静脉溶栓治疗的AIS患者.溶栓前采集血样进行全血细胞计数.根据改良Rankin量表(mRS)评分,进一步回顾性分析预后良好(mRS评分 0～2 分)和预后不良(mRS评分 3～6 分)患者的人口统计学、基线及临床特征的数据.结果 246 例患者中有 74 例预后不良.与预后良好组相比,预后不良组患者入院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、NLR、PLR、D-D、IL-6 以及rt-PA溶栓治疗后出血转化率更高(P＜0.05).根据NLR和PLR中位数和四分位值进行亚组分组,当校正可能的混杂因素干扰后,经多因素Logistic回归分析,NLR≥2.77 和PLR≥98.47 仍是AIS患者预后不良的独立危险因子(P＜0.05).经受试者工作特征(ROC)曲线分析,NLR、PLR均可以良好地预测AIS患者rt-PA静脉溶栓后 3 个月不良预后风险(P＜0.05).当在基础模型(包含年龄和入院时NIHSS评分)中补充NLR、PLR或NLR+PLR时,经DeLong检测,新模型均有统计学差异(均P＜0.001).在似然比测试中,基础模型联合NLR、PLR、NLR+PLR的对数似然比P＜0.05,且Akaike信息准则均小于基础模型.结论 NLR、PLR较高预示着AIS患者rt-PA溶栓 3 个月后短期预后不良,也可以进一步改进入院时年龄+NIHSS基础模型预测及校准方面的能力.

目的:基于U-Net网络深度学习的方法，实现在放疗临床中低能锥形束CT(CBCT)图像转换成高能CBCT图像，以期提供双能CBCT成像图像基础且降低辐射剂量。方法:利用放疗机载CBCT设备采集CIRS电子密度模体和CIRS头部体模在80和140 kV能量下的CBCT图像数据，数据集按10∶1分为训练集和测试集。利用U-Net网络从低能量(80 kV)CBCT图像预测高能量(140 kV)下CBCT图像。采用平均绝对误差(MAE)、结构相似度指数(SSIM)、信噪比(SNR)和峰值信号噪声比(PSNR)4种度量指标，定量评价预测高能CBCT图像。结果:预测高能图像与真实高能图像之间总体结构差异较小(SSIM：0.993 ±0.003)。预测高能图像噪声较低(SNR：15.33±4.06)，但组织间分辨力有损失。预测高能图像比真实高能图像平均CT值偏低，在低密度组织中差异较小(<10 HU， P > 0.05)，而在高密度组织中差异大(< 21 HU， t ＝ －7.92， P < 0.05)。 结论:利用深度学习方法可以从低能CBCT图像获得结构相似度高的高能CBCT图像，预测高能图像具有应用于放疗临床双能CBCT成像技术中的潜力。

目的:比较血小板与淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)对TNMⅠ至Ⅲ期胃癌患者预后评估的价值。方法:回顾性分析哈尔滨医科大学附属肿瘤医院2001年5月至2013年12月收治的645例胃癌患者的临床病理资料。应用卡方检验分析PLR、NLR与患者临床病理特征的关系，采用Kaplan-Meier法和log-rank检验比较患者的总体生存期，Cox比例风险回归模型分析胃癌患者的预后，ROC曲线比较NLR与PLR对胃癌预后的评估价值。结果:PLR和NLR的截断值分别为141.50和1.94。PLR与胃癌患者的性别、手术切除程度、肿瘤最大径、是否化学治疗、T分期、N分期、TNM分期、肿瘤部位、白细胞计数、血红蛋白、白蛋白和是否全胃切除均有关( χ2＝9.224、10.577、28.825、6.831、29.059、28.637、30.748、18.023、24.320、77.274、9.021、10.745， P均<0.05)；NLR与胃癌患者的手术切除程度、肿瘤最大径、T分期、N分期、TNM分期、白细胞计数、血红蛋白和白蛋白均有关( χ2＝14.563、12.092、22.697、44.735、34.151、7.949、9.611、7.498， P均<0.05)。多因素分析结果显示，手术切除程度、是否化学治疗、T分期、N分期、PLR和是否全胃切除均是影响胃癌患者预后生存的独立危险因素( χ2＝23.653、22.023、16.697、24.038、4.110、22.364， P均<0.05)。PLR<141.50的患者5年累积生存率高于PLR≥141.50的患者(55.4%比30.5%)，差异有统计学意义( χ2＝47.968， P<0.01)。PLR预测胃癌的AUC值为0.629，高于NLR的0.596( P<0.01)。 结论:PLR对胃癌患者生存结果的评估价值优于NLR。

目的:探讨基于多参数MRI及临床特征的融合模型在术前预测宫颈癌患者淋巴结转移的价值。方法:回顾性分析山西省肿瘤医院2016年6月—2019年3月经病理证实为宫颈鳞癌并于术前行MRI检查的168例患者的资料。按照7∶3的比例，采用完全随机法将所有患者分为训练组115例和验证组53例。由两名影像科医师在MRI图像上手动勾画三维容积感兴趣区(VOI)，并进行一致性分析。根据临床手术病理结果将所有患者分为淋巴结转移阴性(LN－)和阳性(LN＋)，临床及影像资料也对应分组。分别基于每例患者的T 2WI、表观扩散系数(ADC)和增强T 1WI(cT 1WI)序列图像上均提取3 111个影像组学特征，然后对训练组采用以最大相关最小冗余(MRMR)和最小绝对收缩与选择(LASSO)回归为主的四步法进行特征选择和影像组学标签的构建，并进行分层分析。通过多变量逻辑回归筛选独立临床危险因素并联合影像组学标签构建影像组学融合模型，并制作列线图。采用ROC曲线、校正曲线、决策分析曲线(DCA)评估列线图的预测性能及临床效益。 结果:训练组和验证组患者基线资料差异均无统计学意义( P值均>0.05)。基于T 2WI、ADC和cT 1WI合并特征降维后共得到6个影像组学特征( P值均<0.05)，其中包括3个小波类特征参数和3个LoG类特征参数，均与淋巴结转移显著相关。单序列影像组学标签在训练组中ROC曲线下面积(AUC)值为0.763和0.829，显示具有良好的预测效能，合并上述序列构建的影像组学标签对应的AUC值0.859，其诊断效能优于其中任意单一序列，并在验证组得到验证。联合影像组学标签和MRI评价淋巴结状态构建的列线图在训练组和验证组中均显示出良好的鉴别能力和校正性能，对应的AUC分别为0.865和0.861。在独立验证组中的决策曲线示，当风险阈值>10%时，采用影像组学方法预测LN＋的净收益优于将所有患者都看作LN＋或LN－，也优于MRI评价淋巴结状态。 结论:通过联合基于多参数MRI的影像组学标签和MRI评价淋巴结状态建立的融合模型可作为术前评估宫颈癌淋巴结转移的一种辅助方法。