目的 构建急性期高血压脑出血患者的症状网络,探索核心症状群,为医护人员开展个体化、精准化症状管理提供参考.方法 2022年12月-2024年1月便利抽取河北省三所三级甲等医院神经外科住院的423例高血压脑出血患者为研究对象.采用一般资料调查表、中文版记忆症状评估量表、美国国立卫生院卒中量表、脑卒中专用生活质量量表收集资料.探索性因子析取症状群,R语言构建症状网络分析中心性指标,并通过分层回归明确对患者生活质量的影响最大的症状群,确定核心症状群.结果 高血压脑出血患者最常见的症状是疼痛(83.5％)、担忧(80.6％)、恶心(75.7％),最严重的症状是疼痛(2.29±0.05),其次是恶心(1.93±0.06)、担忧(1.72±0.06).探索性因子分析出5个症状群,分别是病感症状群、功能障碍症状群、精神情绪症状群、呼吸道症状群和消化道症状群,累计方差贡献率为61.832％.症状网络中预期影响值最大的症状为疼痛(rs=1.17).分层回归分析结果表明,病感症状群的对生活质量影响程度最大(β=-4.677,95％CI:-5.224～-4.131,P＜0.001),对模型解释度为46.5％.结论 病感症状群为高血压脑出血患者急性期的核心症状群,医护人员可基于此采取相应的干预措施开展症状管理,进一步提高症状管理的效率.

目的:数据驱动的药材推荐方法帮助中医医师在真实的临床实践中更精确、更智能地制定科学的治疗处方,也可以为中医诊断和治疗的发展提供科学依据.方法:通过文本挖掘方法分析了 24 127条中医处方记录,在中医理论的基础上模拟生成处方的过程,并将症状和药材的丰富信息及其相互关系等领域知识纳入考虑.提出了一种基于属性知识网络嵌入的LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的中药推荐方法,中药的属性知识网络包含药材丰富的属性信息以及蕴含的药理作用,对主题模型进行了增强.结果:研究结果表明,在最佳嵌入系数下,模型的预测困惑度、准确性以及平均AUC相较于基线主题模型均有更好的表现.结论:所提出的方法有利于提升模型稳定性、药材推荐准确度,更好地承担诊疗模式挖掘等任务.

目的 通过分析卒中局灶性病变与卒中后失眠的关系,探讨卒中后失眠的神经解剖基础,为卒中后失眠诊断与治疗提供新的思路.方法 本研究前瞻性纳入50名卒中患者为研究对象,使用失眠严重程度指数量表对其失眠状况进行评估,并将患者分为失眠组与非失眠组.使用体素病变症状映射来检验失眠与病变位置之间的关联.利用大型标准连接组数据集(N=1000)计算病变网络图,检验其与失眠之间的联系,并以此结果定位失眠网络.此外,通过分析网络损伤分数与失眠程度之间的联系,证明失眠网络的可靠性.结果 体素病变症状映射分析未发现任何病变体素与失眠显著相关.然而,在病灶网络映射分析中,病变位置映射到一个以右侧丘脑为核心的大脑网络,该网络与失眠组患者局灶性病变的交叉程度显著高于无失眠组病变.结论 卒中后失眠患者的病变位置未能映射到任何脑区,而是映射到一个特定的脑网络.该网络可能对卒中后失眠患者的早期诊断和治疗具有重要意义.

目的 了解2023年江苏省苏中地区男男性行为者(Men who have sex with men,MSM)猴痘知识知晓情况,为制定该人群猴痘防治措施提供依据.方法 利用江苏省疾控中心设计的猴痘调查表,对苏中地区艾滋病自愿咨询检测(HIV Voluntary Counseling & Testing,VCT)门诊和社会组织MSM进行问卷调查,采用单因素和多因素logistic回归分析影响猴痘知识知晓率的因素.采用x2检验比较不同特征人群对猴痘关注程度的差异.结果 本次调查共回收有效问卷1 290份.年龄以26～50岁为主,占比65.04％(839/1 290);文化程度以大学专科、本科及以上为主,占比64.26％(829/1 290).猴痘知识知晓率26.12％,完全知晓率15.27％.多因素logistic回归分析结果显示:猴痘知晓率较高的相关因素包括地区为泰州市(OR=6.710,95％CI:4.309～10.447),文化程度为高中/中专/技校(OR=2.461,95％CI:1.270～4.769)、大学专科(OR=2.515,95％CI:1.311～4.825)、本科及以上(OR=2.253,95％CI:1.184～4.288),对于猴痘疫情及相关情况比较关注(OR=1.684,95％CI:1.188～2.387)(均P＜0.05).猴痘症状、预防措施和传播途径正确率分别为30.78％、42.25％和27.75％.1 186人(91.94％)从微信、微博等网络新媒体关注猴痘的疫情和防治知识.不同地区(x2=65.348,P＜0.001)、年龄(x2=19.422,P=0.001)、文化程度(x2=31.447,P＜0.001)、婚姻状况(x2x=11.162,P=0.025)、最近一次 HIV 检测结果(x2=37.793,P＜0.001)、性取向(x2=39.441,P＜0.001)、最近 6 个月是否与同性有过性接触(x2=29.329,P＜0.001)、是否与境外人员有过性接触(x2=29.199,P＜0.001)的MSM,对猴痘信息关注程度不同,差异有统计学意义.结论 苏中地区MSM猴痘知识知晓率较低,猴痘症状、传播途径和预防控制措施正确率均偏低,所以后期需要在微信、微博、抖音、百度等新媒体采用投放广告、信息推送等形式开展猴痘症状和传播途径等知识的宣传.

背景 老年慢性病患者记忆力与生活自理能力逐渐下降,仅依靠其个人力量进行疾病的自我管理难以达到良好效果,需要更多来自他人的帮助.在对老年慢性病患者进行健康教育时不能仅单独面向老年人,更需要充分利用患者的社会网络,让其社会网络成员参与到老年患者的疾病管理中,以更有效地提高患者的自我管理能力.目的探讨基于患者社会网络的健康教育对社区老年慢性病患者自我管理能力的影响.方法 招募 2021 年 3 月—2022 年6 月在北京方庄社区卫生服务中心、清华长庚医院门诊、北京医院内分泌门诊就诊及红联村社区的老年慢性病患者,采用电脑生成的随机数字表,将患者按照招募入组的顺序各自进行编号,奇数为干预组,偶数为对照组,按照 1∶1随机分为干预组和对照组,干预组给予老年患者+其社会网络成员健康教育,对照组给予患者健康教育,干预周期 12个月;在干预前、干预第 6 个月、干预第 12 个月应用慢性病自我管理研究测量表(CDSMS)评估慢性病自我管理的效果,使用Lubben社会网络量表简表(LSNS-6)测评患者社会网络水平.结果 80 例患者入组,其中 1 例患者(对照组)因研究期间两次住院退出研究,最终 79 列患者完成研究:干预组患者 40 例+其社会网络成员 40 例,对照组39 例.CDSMS自我管理行为分量表的运动锻炼维度、认知性症状管理维度及自我效能分量表的时间与分组存在交互作用(F交互分别为 7.174、8.488、9.939,P<0.05);时间在CDSMS两个分量表上主效应显著(F时间分别是 13.527、12.188、7.576、5.058,P<0.05);分组在CDSMS自我管理行为分量表的三个维度上主效应显著(F分组分别是12.324、7.383、5.927,P<0.05).干预第6个月,干预组CDSMS运动锻炼维度得分高于对照组(t=2.852,P=0.006);干预第12个月,干预组CDSMS运动锻炼维度得分高于对照组(t=4.473,P<0.05)、认知性症状管理维度得分高于对照组(t=-2.780,P=0.005)、自我效能分量表得分高于对照组(t=2.993,P=0.004).结论 为期 12 个月的基于患者社会网络的健康教育,可改善老年慢性病患者的部分自我管理行为,提高自我效能水平.

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID-19)具有高传染性,严重威胁人民群众的生命安全,快速筛查可以实现快速治疗、防止肺炎进展.目前COVID-19检测诊断方法的金标准为逆转录聚合酶链式反应(reverse transcription-polymerase chain reaction,RT-PCR),但是由于核酸检测存在耗时且假阴性率偏高的问题,而影像医生对医学图像的诊断存在主观性且工作量巨大,因此借助人工智能(artificial intelligence,AI)技术对实现COVID-19的快速诊断至关重要.随着AI在医学领域的成功应用,深度学习技术成为辅助诊断新型冠状病毒肺炎的有效方法.近年来许多学者使用深度学习技术来构建对医学图像进行智能诊断的模型,本文的主要内容就是对这类模型进行总结和分析,介绍了分割肺部区域的模型、实现二分类或多分类的分类模型以及模型在临床上的应用.与此同时,在文章中分析了COVID-19患者的影像学特点,COVID-19患者多双肺受累,其中磨玻璃影是最常见的影像征象.对COVID-19研究的最新进展也进行了介绍,主要是关于提高AI模型准确性的开发和"长新冠"综合征的相关研究.因此,在新型冠状病毒肺炎常态化管理下,模型准确性的提高可以借助数据集的扩大或模型结构轻量化等方面实现;"长新冠"综合征作为一个新的研究领域,学者可以在临床症状、预后随访和结合深度学习技术等方面进行进一步的研究.

抑郁症是致残的主要原因之一,通常始于青春期.青少年抑郁症常导致学业失败、同伴关系不佳、行为问题、家庭及社会关系冲突,甚至自杀等不良后果,早期预防和积极有效的治疗至关重要.磁共振扩散张量成像技术能定量评价脑白质微结构,构建结构网络,可用于分析青少年抑郁症患者脑白质异常与症状、年龄、性别等临床变量的相关性.青少年抑郁症扩散张量成像研究显示,青少年抑郁症患者存在胼胝体、扣带束及钩状束等多个白质纤维束微结构异常,前额叶-纹状体环路、前额叶-边缘系统神经环路受损,且与记忆、情绪调节、奖励处理、认知加工等密切相关,与成人抑郁症中的发现一致.本研究对扩散张量成像的成像原理、数据处理方法及在青少年抑郁症中的应用进展进行简要综述,为今后的研究提供新思路.

目的 基于生物信息学、网络药理学、免疫浸润分析和机器学习等方法并结合实验验证探讨温脾通络开窍方调节线粒体功能治疗阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的分子机制.方法 获取差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs)进行相关性分析、KEGG分析以及免疫浸润分析.对公用数据集样品聚类分类后分析免疫细胞差异,构建机器学习模型、筛选特征基因并构建风险预测列线图模型.建立AD大鼠模型,进行水迷宫实验、HE染色及RT-qPCR检测,对数据挖掘的结果进行动物实验验证.结果 DEGs相互联系、调节免疫系统并调控P53(tumor protein 53,p53)信号通路.结果 显示有 13 个差异表达基因,并和免疫细胞在亚型分布上有差异.最佳机器学习模型是支持向量机模型(support vector machine,SVM),评分前 5 的特征基因是MAOB、MAOA、CASP9、Bcl-2、ABAT.风险预测列线图模型的准确性高,预测误差的风险小.动物实验结果显示中药组大鼠学习认知功能障碍和神经损伤比模型组明显减轻,特征基因的mRNA相对表达量与数据挖掘的结果具有一致性.结论 温脾通络开窍方可能是通过13 个差异性分子靶点相互网络调控、P53 信号通路和免疫调控作用实现调节线粒体功能以缓解AD症状.

目的 通过整合肺系疫病的各阶段临床表现与中药复方,利用现代生命科学的组学大数据资源,挖掘肺系疫病各阶段症状与中药的内在联系,为阐明中医药在治疗肺系疫病中的作用机制提供数据支持.方法 明确界定肺系疫病非特异性症状特征,系统梳理古代疫病文献资料、中成药目录,以及针对新型冠状病毒肺炎的中医药诊疗方案,构建包含肺系疫病各阶段症状与方药的大数据集;运用网页排名算法提炼出肺系疫病在急性期(轻症、重症)和恢复期 3 个不同阶段的"核心症状群"和"核心中药群",并通过随机游走算法深入剖析核心"症-药"间的相互关系.结果 在纳入的 822 条数据中(轻症 287 条,重症 403 条,恢复期 132 条),所识别的核心症状群与各阶段肺系疫病的实际临床表现高度吻合.轻症阶段的核心中药以解表药和清热药为主,重症阶段则在此基础上增加了祛湿化痰药,而恢复期以补气养阴药为核心.进一步的富集分析揭示,急性期核心中药主要涉及调控Janus激酶/信号转导与转录激活子和核转录因子κB信号通路,恢复期核心中药主要影响成纤维细胞增殖相关通路.结论 核心症状群对应的核心中药群可能通过调节关键转录因子来治疗肺系疫病.

目的:通过分析孤独症谱系障碍学龄前儿童(autism spectrum disorder-preschoolers，ASD-p)静息状态下功能连接的动态变化，表征ASD-p灵活社会认知的大脑网络动态性，并为了解其社会交往障碍的潜在神经机制提供全新视角。方法:选取2018年10—12月于扬州大学附属医院门诊就诊的60例ASD-p(ASD-p组)和与之匹配的60名典型发育儿童(typical development，TD组)，基于MATLAB 2013b平台使用组独立成分分析、滑动窗口分析方法研究动态功能连接。基于每种功能连接模式的空间相似性，进行k-均值聚类分析以识别不同的连接状态，从而分析功能连接的时间动态性。使用SPSS 21.0进行统计分析。结果:动态功能连接分析最终确立了3种不同的连接状态：不频繁和强连接的状态Ⅰ、更频繁和弱连接的状态Ⅱ以及相对频繁和较强连接的状态Ⅲ。ASD-p组处于弱连接的状态Ⅱ的窗口分数较TD组降低了48.04% ，状态Ⅰ和状态Ⅲ的出现比例分别增加22.01%、32.39%；ASD-p组状态Ⅱ平均停留时间降低了74.89个窗口，状态Ⅰ和Ⅲ的平均停留时间分别增加了22.55个窗口和14.84个窗口( Z＝－6.080，6.991，－6.107，均 P<0.001，Mann-Whitney U test)。ASD-p组各网络状态之间的转换次数显著多于TD组[(6.63±3.25)次，(2.65±2.56)次， Z＝－6.296， P<0.001，Mann-Whitney U test]。Spearman相关分析表明ASD-p社交障碍的严重程度与状态Ⅱ的平均停留时间呈负相关( r＝－0.263， P<0.05)，并与网络状态转换次数呈正相关( r＝0.272， P<0.05)。 结论:ASD-p强连接状态Ⅰ和较强连接状态Ⅲ的窗口分数、平均停留时间成比例的增加，转换次数增多。ASD-p核心症状相关的动态功能连接特征可能成为一种可靠的神经影像标记物。