元宇宙作为新兴科技被广泛应用于各个领域,包括医学领域.将元宇宙应用于医学教育领域可以提升教育水平.血管外科的治疗方式涉及介入手术,介入手术需借助射线完成,射线对医生的健康造成影响,尤其对未婚未孕的医学生而言,需要避免过量射线的暴露.元宇宙借助情景模拟,可以让医学生在虚拟现实中体验手术,避免射线伤害.医学生的培养和临床实践分不开,尤其是外科医生的培养,传统教学实践不能满足血管外科教学的需要,元宇宙的VR(增强现实)/AR(虚拟现实)/MR(混合现实)技术可以对学生进行实践训练,而且可以重复利用.面对知识日新月异地更新,元宇宙可以通过大数据分析出有用的知识,并以生动形象的画面展现出来,帮助学生理解知识并灵活掌握.通过元宇宙的应用可以培养学生主动学习的动力和兴趣,提高学习成绩和教学水平.该文将探讨元宇宙在血管外科教学中的应用现状及展望.

目的:确定心肺复苏(cardiopulmonaryresuscitation，CPR)指导者对模拟儿科心脏骤停期间按压停顿频率和持续时间的影响。设计:本研究为一项前瞻性多中心研究视频数据的二次分析。共计40个历时18min的模拟儿科心脏骤停场景(20个无指导者团队和20个有指导者团队)。由3名临床专家进行审查，以记录每次胸外按压暂停前后发生的事件。场所:加拿大和美国的4家儿科学术医疗中心。对象:200名医疗服务提供者组成每组5人的跨专业复苏团队，其中包括1名CPR指导者或1名不具备CRP指导资格的临床医疗工作者。干预措施:团队随机包括1名CPR指导者或额外1名不具备CRP指导资格的临床医疗工作者。测量方法与主要结果:根据结果变量的分布和类型来记录每次胸部按压中断的频率、持续时间和相关因素，采用 t检验、Wilcoxon秩和检验或卡方检验进行组间比较。采用混合效应线性模型探讨CPR指导对按压暂停持续时间的影响，并考虑到团队内暂停持续时间的多重测量。共确定655次暂停(非指导组 n＝304，指导组 n＝351)。与非指导组相比，接受心肺复苏指导组的总平均暂停时间(98.6比120.85 s， P＝0.04)和插管暂停时间(中位4.0比15.5 s， P＝0.002)降低，平均暂停频率(17.6比15.2 s， P＝0.33)接近。有心肺复苏指导者的团队更有可能用语言表达暂停需求(86.5%比73.7%， P<0.001)，以及协调按压者更换，心律检查和脉搏检查(31.7%比23.2%， P＝0.05)。校正暂停数量及暂停期间执行任务类型后，有CPR指导者的团队按压暂停时间较短。 结论:与没有CPR指导者的团队相比，纳入训练有素的CPR指导者可优化暂停前语言指示，缩短暂停时间，缩短插管期间暂停时间，并更好的协调胸外按压暂停期间的关键任务。

目的:开发一种用于本科生骨牵引临床技能训练的双Debriefer混合模拟教学课程，并评价其教学效果。方法:本研究采用交叉对照研究法。2018年6月至2019年6月，28名临床医学专业本科实习生被随机分为两组，分别以模拟教学和传统教学组织教学，1周后两组的教学方法进行交叉。用技能评分表评价学生在接受不同教学后的骨牵引临床技能水平。采用SPSS 23.0软件进行统计分析。结果:在实习第1周末，实验组学生的技能评分高于对照组，平均分分别为85.07分、67.92分。在实习第2周末，实验组技能评分无明显变化；而对照组评分提升，并与实验组相比，差异无统计学意义。结论:双Debriefer混合模拟教学为本科生学习骨牵引临床技能提供了新的可靠方法，能有效帮助学生提高技能，减少操作错误，保障患者安全。

目的:观察超声引导下肩峰下滑囊、喙突下滑囊和肩关节腔药物注射联合生理盐水液压扩张法治疗冻结肩(FS)的临床疗效。方法:选取FS患者116例，按随机数字表法随机分为注射治疗组和联合治疗组，每组患者58例。注射治疗组第1天行超声引导下的肩峰下滑囊、喙突下滑囊和肩关节腔类固醇混合药物注射，联合治疗组在注射治疗组治疗方案的基础上增加肩关节腔30 ml生理盐水注入行液压扩张治疗，然后2组患者再行居家肩关节功能训练15 d。2组患者均于治疗前、注射结束后和居家肩关节功能训练结束后(治疗结束后)进行肩痛评估[疼痛视觉模拟评分(VAS)]、肩关节功能评估[肩关节被动活动度(PROM)]，并于治疗过程中进行安全性评价。结果:注射结束后和治疗结束后，2组患者的VAS评分和PROM评分较组内治疗前，差异均有统计学意义( P<0.05)；且联合治疗组注射结束后和治疗结束后的VAS评分和PROM评分均显著优于注射治疗组同时间点，差异均有统计学意义( P<0.05)。 结论:超声引导下肩峰下滑囊、喙突下滑囊和肩关节腔药物注射联合液压扩张治疗可显著改善FS患者的肩痛和肩关节活动度，且疗效优于单纯的药物注射。

混合现实(mixed reality,MR)与增强现实(augmented reality,AR)技术作为创新型的教学方法,正逐步应用于外科教学中.骨与软组织肿瘤外科相关知识理论复杂、技能学习曲线长,学生实践机会少,传统教学方法难以解决诸多实际问题.MR/AR技术将虚拟与现实世界相结合,应用于骨肿瘤外科教学中,能够为学生提供沉浸式的教学体验,提高教学效率,激发学生的学习兴趣和主动性.此外,多项研究已证实MR/AR技术能模拟临床理论与实践教学场景、模拟骨肿瘤手术的术前规划与训练,为青年医生进行临床知识的学习与实践提供了宝贵的机会,有利于推动传统骨肿瘤外科教学的改革与发展.

目的:构建基于混合现实(mixed reality,MR)的颅脑战伤损伤控制手术模拟训练平台,为军医的手术技能培训开辟一条新路径.方法:颅脑战伤损伤控制手术模拟训练平台主要由颅脑战伤损伤控制手术模拟训练软件、颅脑战伤损伤控制手术人体模型以及HoloLens2MR设备组成.模拟训练软件在构建手术决策训练体系、创建虚拟手术环境、实现功能模块的基础上,使用C#语言,借助MR、基础手势、空间扫描定位等核心技术进行开发.颅脑战伤损伤控制手术人体模型参照身高180 cm成年男性标准体型定制,同时开发电子芯片放置于人体模型头颅内部,可与模拟训练软件进行数据匹配.再将模拟训练软件于HoloLens 2 MR设备中安装运行,实现在虚实结合模型上进行颅脑战伤损伤控制手术模拟训练.结果:本平台实现了虚实结合模型重置定位、手术模拟训练与考核及现场示教功能,在激发学习兴趣和提供无风险、不受时间空间限制、沉浸式交互学习方法等方面优势明显,得到了受训者的普遍认可.结论:采用本平台进行颅脑战伤损伤控制手术模拟训练是一种创新性的、整体效益比较高的训练方法,可为其他方法提供有力补充,有助于提升军医的损伤控制手术能力.

目的:观察针刀联合电针治疗混合型颈椎病气滞血瘀证的临床效果.方法:采用随机数字表法将浙东骨科医院收治的200例混合型颈椎病气滞血瘀证患者分为治疗组、对照组各100例.对照组接受常规康复训练治疗,治疗组在对照组基础上给予针刀结合电针治疗,2组均治疗3周.比较2组临床疗效及治疗前后中医证候积分、颈性眩晕与功能评估量表(ESCV)评分、颈痛量表评分、McGill疼痛量表(MPQ)评分、血流动力学指标.结果:治疗3周后,治疗组总有效率高于对照组(P＜0.05).治疗3周后,2组中医证候积分、颈痛量表评分、MPQ维度[情感项、感觉项、视觉模拟评分法(VAS)]评分均低于治疗前(P＜0.05),ESCV评分均高于治疗前(P＜0.05);且治疗组中医证候积分、颈痛量表评分、MPQ评分(情感项、感觉项、VAS)均低于对照组(P＜0.05),ESCV评分高于对照组(P＜0.05).治疗 3 周后,2 组左椎动脉(LVA)、右椎动脉(RVA)、基底动脉(BA)中舒张末期血流速度(Vd)、平均血流速度(Vm)与收缩峰期血流速度(Vp)水平均高于治疗前(P＜0.05),且治疗组BA、LVA、RVA中Vp、Vm、Vd水平均高于对照组(P＜0.05).结论:针刀结合电针治疗混合型颈椎病气滞血瘀证具有较好临床疗效,可有效缓解患者混合型颈椎病症状,减轻疼痛,改善血流动力学.

目的 探讨混合式教学在低年资护士灾害护理核心能力培训中的应用效果.方法 2021年7-9月选取某医院低年资护士 317名作为研究对象,按组间基本资料匹配原则分为观察组158名和对照组159名;观察组采取混合式教学进行培训,对照组采取传统课堂教学进行培训.培训前后测评两组护士灾害护理核心能力,培训结束后,比较两组护士理论成绩、实践能力和教学满意度.结果 培训前两组护士灾害护理核心能力得分差异无统计学意义(P＞0.05);培训后,观察组护士灾害护理核心能力得分、理论成绩、实践能力和教学满意度均高于对照组,两组比较差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 混合式教学在低年资护士灾害护理能力培训中可充分调动护士的积极性和学习自主性,提高了培训效果和满意度,提升了低年资护士灾害护理核心能力.

2020～2022年过去3年因新冠疫情防控所需,外周血及骨髓细胞形态学课程内容调整为网络教学,因其具有较强的实操性、互动性、抽象性,所以教学模式的改变给教师和学生带来一系列挑战.本教研室运用多媒体平台构建"课前-课中-课后"智慧课堂,学生依托慕课网络平台自主完成理论课学习,线上直播互动课进行显微镜下阅片模拟训练,课后通过血液系统相关疾病的系列微课,实时答疑解惑,旨在弥补细胞形态学网络教学实践性的不足,挖掘教师潜力,激发学生的学习自主性和内驱力,促进网络教学的有序、高效进行,提高学习效果,实现教学相长,为疫情后开展混合式学习模式奠定基础.

目的 年龄推断作为个体特征描绘关键环节之一,在法医实践中的地位愈发重要,然而从混合斑中推断出个体年龄是一个尚未解决的难题.本研究通过筛选Y染色体上CpG位点并结合机器学习算法构建男性个体年龄推断模型.方法 从GEO数据库筛选男性血液甲基化数据,按照年龄变化趋势对Y染色体上的位点进行差异性分析.对Y染色体上的差异性CpG位点进行线性回归拟合并计算Spearman相关系数,基于年龄相关CpG位点构建支持向量机、梯度提升机、随机森林、多元线性回归、K最邻近等5 种机器学习模型用于年龄推断模拟和验证.结果 差异性分析得到 26 个CpG位点,通过线性拟合得到8 个年龄相关CpG位点.五种机器学习训练模型推断年龄的平均绝对偏差(Mean Absolute Deviation,MAD)范围从 5.19岁～7.68岁.在验证阶段的数据集中,支持向量机的年龄推断模型表现最佳,MAD为 5.43 岁.结论 本研究基于机器学习算法验证了Y染色体上的CpG位点对男性个体年龄推断的可行性,为法医实践提供有效依据.