目的 评估脑心共患疾病在共治与分治两种模式下的卫生经济学效益,以确定更优的医疗策略,提高治疗效率与经济效益.方法 本研究采用回顾性分析方法,收集2019年1月—2023年12月在首都医科大学附属北京天坛医院心血管内科、神经内科、神经外科、心血管外科和介入放射科等治疗的,符合中国疾病诊断相关分组(Chinese diagnosis related groups,CN-DRG)中神经系统疾病及功能障碍合并循环系统疾病及功能障碍患者的病历资料,记录患者的人口学特征、总住院天数、各类医疗费用以及病例组合指数(case mix index,CMI)和权重(relative weight,RW).将患者分为共治组(一次住院期间对患者的脑心共患疾病进行统筹规划和综合治疗)与分治组(不同住院期间分别进行神经系统和心血管系统疾病的治疗),比较两组的基线特点及总住院天数、费用等经济学指标.结果 共纳入442例患者数据.共治组总住院天数低于分治组(6 d vs.14 d,P＜0.001).经济学效益分析显示,共治组住院总费用低于分治组(65 967元vs.106 673元,P＜0.001).此外,共治组的RW高于分治组(2.24 vs.1.61,P＜0.001).结论 相较于分治模式,共治模式下脑心共患疾病患者的住院时间更短,住院费用更低.共治模式有利于优化脑心共患疾病的医疗资源配置和诊疗流程.

目的 探讨深度学习重建算法(DLR)在肩关节MRI中提高图像质量和缩短扫描时间的可行性与临床价值.方法 前瞻性纳入2023年6月至10月期间在南京医科大学第四附属医院的50例疑似患有肩关节病变的患者,采用1.5T MRI行常规序列扫描图像为Fsecon组,使用并行采集加速因子2的扫描图像为Fsefast组,扫描序列包括脂肪抑制质子加权像(PDWI-FS)和T1加权像(T1WI),将Fsefast组传至Subtle MRTMdlr后获得图像Fsedlr组.测量三组图像中的冈上肌、肱二头肌长头肌腱、盂唇软骨、肱骨骨髓的信号噪声比(SNR)及冈上肌/盂唇软骨的对比噪声比(CNR)并进行比较,两名放射科医师双盲采用Likert 4分法分别对Fsedl,组与Fsecon组的图像清晰度和伪影进行主观评价,并对这两组的病理异常结构进行诊断效能对比.结果 相对于Fsecon组,Fsedlr组扫描时间缩短了 44％,且图像清晰度评分、伪影评分均增高,差异有统计学意义(P＜0.05),两名医师主观评分组内相关性系数为0.797～0.919.客观评价指标中,Fsedlr组的SNR和CNR均明显高于Fsecon组与Fsefast组,差异均有统计学意义(P＜0.05).在两位医师对Fsecon组与FSEdlr组病理异常结构的评估中,两组的诊断结果均有较好的一致性(Kappa值:0.675～1.000),在同一名医师的评估中也显示出极好的一致性(Kappa值:0.771～1.000),其中肱骨骨髓、关节滑囊、肱二头肌长头肌腱的Kappa值均高于0.8.结论 将DLR算法应用于肩关节MRI检查中,能够提高图像质量、缩短图像采集时间,并保证诊断效能,提高检查效率,具有较好的临床价值.

目的 比较分析以急性、慢性肝损伤模式起病的自身免疫性肝炎(AIH)患者临床特征,并观察临床治疗方案的效果差异.方法 选取2020年1月—2022年1月信阳市中心医院收治的AIH患者98例,按照临床诊断分为急性起病组(n=46)和慢性起病组(n=52),分析两组临床资料,给予糖皮质激素治疗后对比两组的疗效.结果 经分析,急性起病组和慢性起病组的首发症状中,黄疸在急性起病组中更常见,占比21.7％,高于慢性起病组的7.7％(P＜0.05);而慢性起病组首发无症状者占比28.8％,高于急性起病组10.9％(P＜0.05);炎症表现中,急性起病组中肝小叶炎症占比为56.5％,高于慢性起病组的34.6％(P＜0.05),而门静脉炎占比仅为17.4％,低于慢性起病组55.8％(P＜0.05);慢性起病组纤维化比例为82.7％,相对于急性起病组65.2％更高(P＜0.05);生化指标上看,慢性起病组AST值为(169.9±10.4)U/L,低于急性起病组[(206.5±13.5)U/L,P＜0.05],慢性起病组ALT水平为(196.7±11.4)U/L,低于急性起病组[(279.8±14.7)U/L,P＜0.05],慢性起病组 IgG 水平为(1807.8±122.7),较急性起病组更高[(1648.8±110.9),P＜0.05].治疗6个月后,急性起病组ALT水平(20.1±2.0)U/L,低于慢性起病组[(24.7±1.9)U/L,P＜0.05],IgG水平为(941.5±90.1),低于慢性起病组[(1122.7±100.2),P＜0.05].急性起病组的总有效率为95.7％,较慢性起病组的82.7％更高(P＜0.05).结论 不同的炎症导致的起病急缓不同,而起病急缓的首发症状和生化指标也存在一定差异,急性起病的患者应用标准治疗方案的疗效较慢性起病更显著,在临床治疗中需根据炎症类型和患者对治疗方案的适应性进行及时的用药调整.

目的 以有创动脉造影(digital subtraction angiography,DSA)为参考标准,通过与手动后处理法比较,探讨在头颈部CT血管成像(ct angiography,CTA)后处理过程中人工智能(artificial intelligent,AI)辅助分析的应用价值.方法 回顾性分析2020年4月-2022年9月在本院行头颈动脉CTA并于1月内行头颈动脉造影检查且符合纳入标准的42例患者的影像资料,男30例,女12例,平均年龄(67±10.9)岁.通过与手工法图像后处理进行比较,评价AI法后处理的工作效率、VR图像质量、标准符合率以及对颈动脉狭窄程度的诊断符合率.结果 对42例患者的84条双侧颈动脉进行分析,人工智能平均完成时间为(1.23±0.17)min,比手工方法(7.95±2.42)min缩短约6.72min,平均时间增益率为84％.人工智能获得的VR图像质量与一般图像质量之比分别为88.1％(37/42)和9.5％(4/42),手动方法获得的VR图像质量与一般图像质量之比分别为19.0％(8/42)和69.0％(29/42).两种方法获得的VR图像质量主观评分差异有统计学意义(P＜0.001);以DSA为"金标准",其中正常33根,闭塞10根,狭窄41根;在检测闭塞上手工和AI测量准确率均100％,狭窄率手工及人工智能测量结果分别为49.7％±20.9％、51.9％±26.3％,二者无显著性差异(P=0.24),组内相关系数为0.879;结论 基于图像分割技术对头颈部CTA血管成像进行后处理,可以显著缩短后处理时间,提高诊断的准确性和效率.此外,VR后处理的图像质量优于手工方法,诊断血管闭塞和狭窄的准确性与手工方法相当,可以更好地辅助影像医生进行诊断.

目的 动态监测血清鳞状上皮细胞癌抗原(SCC-Ag)、细胞角蛋白19血清片段21-1(CYFRA21-1)、人附睾蛋白4(HE4)水平在非小细胞肺癌患者疗程中的变化,并分析其临床应用价值.方法 自2021年1月至2023年9月择取我院非小细胞肺癌患者108例为研究组,另收集同期良性肺病患者108例为作为对照组.分别检测良性肺病患者及非小细胞肺癌患者入院时血清SCC-Ag、CYFRA21-1、HE4水平;对比研究组不同治疗疗程患者血清各指标水平,并分析其诊断价值.结果 入院时血清SCC-Ag、CYFRA21-1、HE4比较,研究组高于对照组(P＜0.05);研究组患者血清SCC-Ag、CYFRA21-1、HE4水平:术后1 d＞术后7 d＞术后30 d＞术后90 d;入院时血清SCC-Ag、CYFRA21-1、HE4水平联合诊断非小细胞肺癌的曲线下面积(AUC)为0.923,灵敏度为88.0％,特异度为83.3％.结论 血清中SCC-Ag、CYFRA21-1、HE4表达水平在非小细胞肺癌患者中升高,并在不同术后疗程中存在降低,并发现三者联合检测可提高非小细胞肺癌的诊断效率,为肺癌的早期诊断及疗效评估提供新的手段.

CRISPR/Cas是原核生物在进化过程中获得的一种免疫防御系统,用于抵抗外来遗传物质的入侵,近年来被开发成为高效的基因编辑、基因调控以及分子诊断工具.其可编程靶向机制揭开了利用该系统进行基因组操作的序幕,并允许在活性范围内实现动态调节和控制基因表达.作为现有基因修饰手段中灵活性最强和成本最低的技术之一,已被广泛应用于临床疾病治疗、工农业生产、可持续染料开发和化学品加工等领域.随着对CRISPR/Cas系统的不断深入挖掘和探索,大量研究报道了 gRNA工程改造及优化方法,包括改变间隔序列长度、调节恒定区和可变区的结构、向末端或中间延伸添加额外功能序列及化学合成修饰等,以期降低脱靶突变率,提高作用效率,充分激发CRISPR基因操纵工具在生物医学方面的潜力.基于此,本综述将介绍CRISPR/Cas9和CRISPR/Cas12系统中gRNA工程化设计方法及应用研究的最新进展,分析探讨了当前工程化gRNA技术面临的机遇和挑战,旨在为获得性能更加优异的gRNA提供思路和方向,从而提高利用CRISPR/Cas系统探测人类细胞基因组的能力,进一步为可编程生物学带来更多可能性.

目的 运用疾病诊断相关分组(DRG)指标在卫生专业技术职称评定时对医师专业能力进行考核,同时分析其效果.方法 采用对比分析的方法调取某三级甲等综合医院1 184名医师实施晋级政策前后2年的DRG指标进行统计分析.采用Wilcoxon秩和检验比较医师病例组合指数(CMI)、DRG组数、总权重、时间消耗指数以及费用消耗指数的差异.结果 引入DRG指标后,医师的CMI、DRG组数以及总权重均有上升趋势,其中CMI从1.17提升至1.20,时间消耗指数降低,费用消耗指数差异无统计学意义(P＞0.05),医院收治患者难度与医疗效率提升.结论 运用DRG指标作为考核医师专业能力对医院有积极作用,能够提升诊疗质量、提高效率、优化病患分组及医疗组分工,DRG指标可以作为考核医生专业能力的工具.

目的 探讨按疾病诊断相关分组(DRG)付费对康复病例的影响,针对康复病组进行DRG付费效果评价并提出相关建议.方法 抽取2020-2021年四川省定点医疗机构收治的康复病例,经倾向性得分匹配后利用双重差分法进行回归分析,评估DRG付费对康复病例住院费用、住院日的影响,分析政策净效应.结果 DRG付费实施后,康复病例住院总费用、药品费、治疗费、检查费都存在不同程度的下降,只有床位费有所上升.其中,住院总费用下降了21.8％(P＜0.05),病例费用结构较DRG付费前也发生一定变化.此外,康复病例住院日并未在DRG政策导向下有效缩短,反而增加了 13.4％(P＜0.05).结论 DRG付费能够有效减轻康复病种患者负担,但并未优化医院在康复病种方面的服务效率,DRG付费是否适用于康复病种有待进一步商榷,医保部门与医院应当紧密联系,积极探索康复病例的医保支付新模式.

目的:评价网织红细胞平均血红蛋白含量(mean reticulated hemoglobin content,Mchr)在诊断缺铁性贫血(iron deficiency anemia,IDA)及其严重程度中的价值.方法:选取2021年1月至2021年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院(北部院区)、新华医院和瑞金医院的302例IDA患者,其中轻度贫血118例,中度贫血159例和重度贫血25例,365例非IDA患者(包括地中海贫血、巨细胞性贫血、纯红细胞再生障碍性贫血、溶血性贫血、再生障碍性贫血),以及138名健康体检者.采集所有患者的静脉血样本,检测血红蛋白(hemoglobin,Hb)、红细胞压积(hemato-crit,HCT)、Mchr、平均红细胞体积(mean corpuscular volume,MCV)、平均红细胞血红蛋白(mean corpuscular hemoglo-bin,MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(mean corpuscular hemoglobin concentration,MCHC)、血清铁(serum iron,Fe)、铁饱和度(the saturability of iron,TS)、铁蛋白(Ferritin)和总铁结合力(total iron-binding capacity,TIBC).比较IDA患者组与非IDA患者组以及IDA不同严重程度之间的Mchr水平,绘制受试者操作特征(Receiver operating characteris-tic,ROC)曲线,评估Mchr在IDA中的诊断价值.结果:与非IDA组相比,IDA组的Mchr、Hb、MCV、MCH、MCHC、HCT、Fe、TS、Ferritin水平显著降低,而TIBC显著升高,差异均有统计学意义(P<0.05).IDA组的Mchr与Hb、MCV、MCH、MCHC、HCT、Fe、TS、Ferritin呈正相关,与TIBC呈负相关.轻度、中度、重度IDA患者的Mchr水平依次减低,3组间差异有统计学意义(P<0.05).ROC曲线分析结果显示,Mchr诊断IDA的最佳临界值为<26.7 pg,诊断灵敏度为80.00%,特异度为93.38%,曲线下面积(the area under the curve,AUC)为0.933 8(95%CI为0.915 7～0.951 8),Mchr+Fe+Ferritin+TIBC联合诊断IDA(各项目的临界值分别为Mchr<26.7pg,Fe<5.7 μmol/L,Ferritin<7.1 ng/mL,TIBC>65.8 μmol/L)的灵敏度为90.76%,特异度为94.70%,AUC为0.983 9(95%CI为0.977 2～0.990 5).结论:Mchr可作为诊断筛查IDA及其严重程度的潜在临床指标,其联合铁代谢指标诊断IDA更具有诊断价值,能够为选择是否需要进行侵入性诊断提供有力依据.

针对当前皮肤病辅助诊断中生物医学特征建模规模较小且耗费巨大人工成本,而患者疾病特征的时间序列同样无法准确描述等难点,本研究运用融合文本分类算法,融合常用的文本分类模型TextLSTM、TextCNN、RCNN得到皮肤疾病辅助诊疗模型(TLNN模型),通过提取图像传感器医学特征向量化后进行预处理减少焦块数量以及消除偏差较大的特征信息,提高决策数据精度.在ISIC2018和PH2数据集进行对照实验,TLNN模型的准确率为72.36%,高于其余3种文本分类模型.在与医生主观诊断对比实验中,模型诊断准确率为92%,接近于医生94%的平均准确率,而有效诊断效率(1.17 min/例)明显高于医生人工诊断(4.57 min/例),整体效率提升幅度达290%,结果表明对比传统人工诊断,融合文本分类算法模型能以更短时间获得精确的诊断.TLNN模型可以应用于疾病诊断,辅助医生医疗决策,为患者提供优质便捷的智能诊疗服务.