"玄府-腠理-三焦"皆是人体气血津液运行的门户通路,从微观到宏观,辩证统一,形成一个相对连贯的气液循环系统,共同维系着人体气血津液的运行以及生命活动的正常进行.玄府启闭,腠理开合,三焦畅达,对调节人体正常的水液代谢具有重要作用.干眼是以泪膜稳态失衡为特点并伴有眼部不适症状的多因素眼表疾病之一,随着社会压力增大、环境污染、视频终端品广泛使用等,本病发病率逐渐增加.遵循"玄府-腠理-三焦"理论,提出以"开宣玄府、疏固腠理、畅达三焦"为治法,以期丰富干眼内涵和提高临床疗效,为干眼的中医防治提供新思路.

目的:观察视频显示终端干眼(VDT)应用嘌呤受体族中的P2Y 2受体的激动剂(地夸磷索钠滴眼液)治疗的效果。 方法:前瞻性随机对照研究。纳入2020年2月至2020年8月与2021年6月至2021年9月福建省立医院的视频显示终端干眼连续病例60例，年龄(26.05±1.97)岁，随机分为两组：研究组30例予嘌呤受体族中的P2Y 2受体的激动剂滴眼，对照组30例未予干预。随访4周进行两组效果对比。 结果:随访4周，研究组的干眼相关生活质量评分、泪膜破裂时间、角结膜染色评分和泪河高度显著改善，而且优于对照组(均 P<0.001)；泪液分泌试验及结膜充血评分无明显改善( t＝-1.757，1.157； P＝0.084，0.252)，与对照组相比差异无统计学意义( t＝1.478，1.856； P＝0.145，0.068)；结膜印迹细胞学与基线相比未见明显改变。随访期间，未观察到严重不良反应。 结论:视频显示终端年轻干眼患者使用P2Y 2受体激动剂治疗安全有效。

目的:对首诊的干眼患者临床表现和体征进行分析，探讨中国干眼诊断标准诊断干眼与亚洲干眼诊断标准的符合情况。方法:采用横断面研究方法，于2016年12月至2018年5月在厦门大学附属厦门眼科中心、首都医科大学附属北京同仁医院、四川大学华西医院、上海市普陀区中心医院4个临床研究中心连续纳入首次就诊的干眼患者141例141眼。所有患者均自行完成中国干眼问卷，眼表疾病指数量表(OSDI)和干眼相关生活质量评分问卷(DEQS)调查以评估干眼相关症状，患者均接受泪膜破裂时间(BUT)、角结膜荧光素钠染色、睑板腺形态和功能检查、无麻醉泪液分泌试验(Schirmer Ⅰ试验)检查以评估干眼相关体征，评估受检眼干眼症状与体征之间的关联；根据有无角膜荧光素染色将受检眼分为角膜染色阳性组和角膜染色阴性组，采用各问卷评分方法评估两个组受检眼干眼症状情况。根据《干眼临床诊疗专家共识》标准将受检眼分为水液缺乏型干眼组、蒸发过强型干眼组、混合型干眼组和泪液动力学异常型干眼组，比较组间受检眼干眼相关体征的差别。结果:受检眼中国干眼问卷总评分为12.00(7.00，16.00)分，OSDI问卷总评分为25.00(17.50，36.93)分，DEQS问卷总评分为32.02(15.77，52.34)分。最常见的症状是受检眼中有眼干燥感者130眼，占92.2%；有眼疲劳症状者109眼，占77.3%；有异物感者108眼，占76.6%。眼干、异物感、畏光评分与角膜染色评分均呈弱正相关( r＝0.177、0.297、0.172，均 P<0.05)；受检眼眼痛不适、畏光、视力波动评分与泪液分泌量呈弱负相关( r＝－0.178、－0.197、－0.174，均 P<0.05)。43.3%(61眼)患者使用视频终端。蒸发过强型干眼75眼，占53.2%；混合型干眼43眼，占30.5%；水液缺乏型干眼18眼，占12.8%；泪液动力学异常型干眼3眼，占2.1%。 结论:首次就诊的干眼患者以轻中度干眼为主，症状与体征具有一定关联。蒸发过强型干眼是最常见的干眼类型。中国干眼诊断标准诊断干眼与亚洲干眼诊断标准的符合率为97.2%。

本研究深入分析了3所军医大学在本科生课外科研管理上存在的沟通手段缺乏、线上资源有限、实验室开放落后、设备利用率低等共性问题，有针对性地搭建了一套本科生课外科研云平台管理系统。该系统首先建立包括视频、PPT、文档、图片、电子教材、题库等的教学资源存储模块；然后根据角色不同设置学生、导师、实验教学人员和系统管理员等4个子系统；最后通过与用户终端设备的无缝衔接，实现学生自主实验、导师实时评价、仪器共享预约及软硬件高效管理等功能。本研究对该系统的使用情况进行了评估。

目的:设计与建设整合5G通讯技术的大型移动急救复苏单元，以提高院前救治水平和转运效率。方法:研究于2022年11月至2023年9月在杭州完成。梳理突发事件救援中院前急救、转运、院前-院内急诊联系等应用场景需求，依次开展方案设计、单项技术测试、上车调试和集成调试阶段。结果:设计由电动公交车改装的大型5G移动急救复苏单元，车辆于2023年9月完成交付。（1）车辆外观：整车长12.9 m，宽2.3 m，高2.6 m，单次里程200 km；（2）内部结构：车厢内设有1个抢救床位，2个担架位，车厢前部设计有综合操作台、中部安装中央数字控制屏；（3）急救物资及仪器设备：车内物资包括抢救、监护、手术、检查检验、通讯模块，配备除颤监护仪、转运呼吸机、体外膜肺氧合等急救仪器，心电图、数字摄片、血气分析仪、胸痛5项检测仪等检查检验设备；（4）车载通讯、信息系统：搭载高清远程视频互动系统，远程医疗终端DP300一体化系统，实时全景体验系统及中央监护系统；（5）车辆消毒：车厢顶部安装等离子消毒仪，车内可达到医院消毒卫生标准Ⅱ类环境管理要求。结论:整合5G通讯技术的大型移动急救复苏单元集成各种先进救治设备和远程会诊系统，可以满足最危重患者复苏的需求，为突发公共事件的救援提供有力的支持，值得进一步的探索。

目的：:分析大学生近视分级与干眼程度的相关性，探索列线图模型对大学生干眼患病风险的预测价值。方法：:横断面研究。于2023年2月随机收集武汉大学就读的365例大学生为研究对象，通过问卷调查、眼表综合分析仪、角膜荧光素染色检查采集相关数据。运用Logistic回归分析筛选大学生干眼相关因素，构建大学生干眼发病风险列线图预测模型并进行内部验证。结果：:共纳入365名受检者，年龄（22.8±2.9）岁，男性占47.7%，干眼的患病率为40.0%（146/365)。多因素Logistic回归分析显示，吸烟（ OR=2.45， P=0.045）、视频终端使用时长（ OR=4.09， P<0.001）、睡眠时长（ OR=2.02， P=0.004）、抑郁（中度 vs.无， OR=3.67， P=0.001；重度 vs.无， OR=4.66， P=0.030）、过敏性结膜炎（ OR=2.38， P=0.036）、屈光不正（<-3.0 D vs.>-0.5 D， OR=4.45， P<0.001）、配戴角膜接触镜（ OR=4.84， P<0.001）为大学生干眼的相关因素，性别、年龄、身份、婚姻、体质量指数、饮酒、运动、口服避孕药、干眼家族史不是大学生干眼的相关因素（ P>0.05）。屈光度数与眼表疾病指数问卷（ r=-0.73， P<0.001）及泪膜破裂时间（ r=-0.64， P<0.001）呈高度相关，与泪河高度（ r=-0.47， P<0.001）呈中度相关，与睑板腺丢失（ r=-0.24， P<0.001）及堵塞程度（ r=-0.20， P<0.001）相关性较低。由7项危险因素构建的干眼列线图预测模型，Hosmer-Lemeshow检验得 P=0.150，二元Logistic模型与观测值拟合良好，C指数为0.794（95%置信区间：0.746~0.841），受试者工作特征曲线下面积为0.794（95%置信区间：0.745~0.842， P<0.001），敏感性78.1%，特异性74.9%，该模型具有中等预测能力。 结论：:中高度近视与大学生干眼显著相关，吸烟、视频终端使用时长、睡眠时长、抑郁、过敏性结膜炎、屈光不正、配戴角膜接触镜为大学生干眼的相关因素，基于此构建的风险预测模型可辅助早期筛查及干预大学生干眼。

目的：:探讨不同类型视觉显示终端（VDT）引起受检者视觉疲劳的差异和对视觉健康的影响。方法：:前瞻性自身对照研究。纳入30名受检者，男7名，女23名，年龄23（23，25）岁，等效球镜度（-3.86±2.71）D，受检者按照随机数字表法分配的顺序先后观看类纸护眼屏及电视屏幕的视频，所有受检者在相同环境相同视角下观看视频30 min，观看前后分别填写视疲劳量表，测量调节、集合、融合等视觉功能指标并记录瞬目次数。观看视频前后各观测指标数据的比较根据数据正态性选择重复测量方差分析或Friedman检验及Wilconxon秩和检验进行统计。结果：:观看2种屏幕后所有受检者的瞬目频率增加，看近的单眼、双眼正相对调节能力提高。观看类纸屏及电视屏前受检者的瞬目频率分别为15.7（11.8，17.3）、16.9（13.1，19.4）次/min，观看2种屏幕后分别为18.9（12.7，20.1）、20.4（15.3，21.9）次/min，2种屏幕观看后都较观看前瞬目频率明显增加（ Z=2.82， P=0.01； Z=-2.27， P=0.02），但2种屏幕间无差异；观看类纸屏后视疲劳量表评分较观看前明显降低（ P=0.02）且明显低于观看电视屏后（ χ2=5.57， P=0.01），而观看电视屏前后量表评分无显著变化；观看类纸屏后看近水平外隐斜度数较看屏幕前增长明显（ F=2.87， P=0.049），且明显大于观看电视屏后（ P=0.049）；观看类纸屏后调节性集合/调节比值（AC/A）相较观看电视屏后更低（ χ2=2.99， P=0.03），但观看2种屏幕前后无明显差异；观看2种屏幕后，受检者右眼、左眼及双眼的正相对调节能力（PRA）都较观看前增加（ F=11.01、5.01、10.00，均 P<0.05），同时观看类纸屏后的双眼PRA较观看电视屏更高（ P=0.02）。观看类纸屏后近眼位负融像破裂点，远眼位正融像恢复点较看屏幕前均有增加（ P=0.02、0.04），观看电视屏后各融像性功能参数无明显改变。 结论：:短时间、中等距离观看VDT可引起视疲劳感受及部分双眼视觉功能指标变化；不同类型的VDT可对人眼的视觉功能产生不同影响，观看电视屏比观看低蓝光、无频闪的类纸护眼屏可能更容易引起视疲劳。

目的：:量化分析视频终端使用时长及屏幕蓝光照度对干眼相关眼表指标的影响。方法：:前瞻性干预性试验研究。于2018年10─12月招募武汉爱尔眼科医院汉口医院非医学专业行政人员15名作为受试者，所有受试者依次进入无蓝光2 h、低蓝光2 h、高蓝光2 h、高蓝光4 h等环境进行试验，每次试验间隔2 d，以消除上次试验的影响。每次试验前后行快速干眼评估问卷调查（SPEED）、LipiView眼表干涉仪、Keratograph眼表综合分析仪及裂隙灯显微镜检查。采用一般线性回归分析、配对 t检验、秩和检验等进行统计学分析。 结果：:低蓝光2 h、高蓝光2 h、高蓝光4 h较无蓝光2 h环境的SPEED评分分别增加2.07、2.13、4.20分（ P=0.001， P=0.001， P<0.001）；泪膜破裂时间（BUT）分别缩短1.83、0.27、1.99 s（ P=0.028， P=0.746， P=0.017）。高蓝光2 h、高蓝光4 h较无蓝光2 h受试者的角膜荧光素染色评分分别增加0.47、0.43分（ P=0.008， P=0.014）；结膜荧光素染色评分分别增加0.33、0.30分（ P=0.036， P=0.048）。各有蓝光环境间比较，高蓝光4 h较高蓝光2 h环境SPEED评分增加2.07分（ P=0.002），较低蓝光2 h环境增加2.13分（ P=0.003）；高蓝光2 h较低蓝光2 h环境角膜荧光素染色评分增加0.4分（ P=0.029）。其余指标差异均无统计学意义。 结论：:视频终端相关干眼与屏幕蓝光照度及使用时长有关，降低屏幕蓝光照度可减少角结膜上皮损伤。但即使降低屏幕蓝光照度，持续操作2 h仍可出现泪膜稳定性下降及眼部不适症状。

目的：:研究儿童青少年睑板腺形态异常的相关影响因素。方法：:横断面研究。采用随机抽样的方法于2021年10月对淄博市桓台县2所学校149例学生（6~15岁）进行睑板腺形态检查。所有研究对象填写眼表疾病指数（OSDI）问卷和每日视频终端使用时间及每日读写时间。生物学指标测量包括身高、体质量、体质量指数（BMI）及屈光度。通过非侵入式眼表综合分析仪进行睑板腺缺失评分与睑板腺扭曲评分。分析睑板腺异常程度与年龄、性别、BMI、屈光度、OSDI、每日视频终端使用时长、每日读写时长的相关性。采用秩和检验及Logistic回归分析睑板腺形态异常的相关因素。结果：:149例学生年龄为（9.6±2.2）岁。睑板腺形态异常的占比为71.1%。睑板腺缺失的占比为50.3%，缺失评分为0分占49.7%，1分占48.3%，2分占2.0%；睑板腺扭曲的占比为50.3%，睑板腺扭曲评分为0分占49.7%，1分占46.3%，2分占4.0%。Logistic分析结果显示，儿童青少年睑板腺形态异常与年龄≥12岁（ OR=4.34， P=0.025）、OSDI得分（ OR=1.11， P=0.030）相关。 结论：:大多数儿童青少年存在轻度睑板腺形态异常，并且睑板腺形态异常改变与年龄、OSDI有关。

目的:探索构建基于深度学习的心肺复苏术(cardiopulmonary resuscitation，CPR)实时人工智能辅助培训和考核系统，为CPR培训和考核提供有效便捷的方法。方法:2021年3月至2022年3月获取郑州大学第一附属医院临床技能培训中心90名学员的心肺复苏培训和考试数据，随机分为训练组(72例)与测试组(18例)。应用训练组视频资料和深度学习模型，构建CPR人工智能实时辅助培训和考核系统，对两组学员视频中身体的关键点进行检测和定位，提取CPR的考核指标，实时展示在移动终端上。比较两组学员的考核指标，并与传感器显示的考核指标进行比较，同时比较人工智能评分与考官评分，采用 t检验、非参数检验或方差分析。 结果:视频人工智能分析结果显示，训练组和测试组每轮按压时间分别为(16.82±1.24)秒、(16.88±1.22)秒，按压深度分别为[5.85(5.60，6.00)]厘米、[5.80(5.50，6.10)]厘米，按压频率分别为(107.64±8.13)次/分钟、(107.11±8.49)次/分钟，差异均无统计学意义( P>0.05)。人工智能分析结果和传感器测量结果显示，按压时间分别为(16.83±1.23)秒、(16.80±1.21)秒，按压频率分别为(107.42±8.07)次/分钟、(107.71±8.00)次/分钟，差异均无统计学意义( P>0.05)。人工智能与3位考官的评价分别为(68.92±3.20)分，(68.92±3.28)分，(68.83±3.24)分，(68.84±3.25)分，差异均无统计学意义( P>0.05)。 结论:CPR人工智能实时辅助培训和考核系统能够通过对学员CPR操作时身体关键点的检测和定位，较为准确地实时检测学员CPR操作情况并在移动终端显示，这有助于学员CPR的培训和考核。