长期放牧改变了草地生态系统的土壤资源可利用性和微生物生物量化学计量.研究放牧荒漠草原土壤化学计量不平衡与微生物碳利用效率(CUE)的关系,有助于从微生物视角理解土壤碳动态.本研究依托2004年建立的内蒙古短花针茅荒漠草原长期放牧实验平台,以围封禁牧为对照,设置重度、中度和轻度放牧处理,测定了 土壤有效养分、微生物生物量及其获取的相关酶活性,并利用生态化学计量法对土壤微生物CUE进行计算.结果表明:与对照相比,放牧抑制了土壤微生物CUE,降幅为1.0％～10.3％;土壤C∶N不平衡在中度放牧处理下显著增加20.6％,C∶P不平衡和N∶P不平衡在重度放牧处理分别显著增加20.7％和25.2％,这表明土壤微生物群落更容易受N、P限制.土壤微生物群落通过调节元素阈值计量比和胞外酶的产生来维持自身化学计量平衡.结构方程模型结果表明,化学计量不平衡通过改变元素阈值计量比、微生物生物量化学计量和酶化学计量间接影响微生物CUE.

在抗逆转录病毒治疗时代,人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染者(people living with HIV,PLWH)的主要发病及死亡原因是机会性感染.全球现存活的PLWH中,约6.2％ 的病例合并感染了丙型肝炎病毒(hepatitis C virus,HCV),而几乎所有病例至少合并感染了1种人类疱疹病毒(human herpesvirus,HHV).因全球检测和治疗覆盖率不足,且受社会经济不平等、医疗资源分配不均和政策限制等的严重影响,HIV的机会性感染已成为全球艾滋病领域最关注的公共卫生问题之一.本文综述了HIV/HCV及HIV/HHVs合并感染的流行现状,并总结了相应的防控策略,以期为防控HIV的机会性感染提供参考.

骨科是一门理论性、实践性和应用性很强的学科,其专业性强、内容涉及广,而且知识不断更新.传统的教学方法受到多方面因素的影响和限制,已经不能完全适应当下骨科临床教学.随着多媒体信息技术及"互联网+"的发展,网络学习手段及资源越来越丰富,尤其近些年在中华医学会、中国医师协会及无数骨科医生的努力下,"唯医网""骨科在线""好医术"网站及微信公众号等骨科教育资源迅猛攀升,覆盖骨科方方面面,深受骨科医生喜爱,也是临床医学生学习拓展的重要资源.

"互联网+护理"可打破时间和空间的限制，方便又快捷地提供优质护理服务，将有限的医疗护理资源最大化，成为国家医疗卫生保健改革的重点，也成为慢性伤口延续性护理的发展方向。本文就"互联网+护理"在慢性伤口管理中的应用理念和方式进行综述，旨在为在慢性伤口管理中进一步开展"互联网+护理"提供参考。

受自身发展空间限制、城郊区域发展、政策引导(医共体、医联体、分级诊疗等)等因素影响，越来越多的公立医院通过多院区发展来拓展医疗辐射范围。在多院区发展过程中，医疗质量同质化是核心难点，关乎医院整体运营和发展。作者所在医院通过统一思想、统一领导、统一构架、统一信息系统、统一质控系统、统一培训、统一人员资质管理等举措，解决了院区间医疗质量发展不均衡、医务人员能力有差别、科室人力资源分散等问题，增强了院区间凝聚力，实现了同质化医疗服务，提升了患者满意度。

在线教学是一种基于互联网技术的远程教学形式，它突破了时间和空间限制，可以更为充分的利用教学资源，成为疫情防控常态化阶段各级各类学校的主要教学模式。本文分析疫情背景下线上教学面临的问题，并以听觉生理学为例探讨如何"以问题为导向，以学生为主体"制定针对性的教学方案，将传统教学方式的优势和网络化教学的优势结合起来，以期为提高线上教学的效率和效果提供实践参考。

创伤具有病情复杂、致残率和致死率高等特点，救治难度大，目前创伤救治模式由于医疗条件限制、资源调度分配不及时等原因，仍然存在急救效率低与流程应用不规范等不足，创伤患者的救治面临巨大挑战。创伤患者在救治过程中会产生大量对病情诊断及治疗有价值的动态数据。大数据及人工智能技术是基于大规模的数据集合，对给定的数据进行合理预判或估算的算法，现已应用于创伤患者的救治模式中，其高效精准的大数据统计分析，以及机器学习、规划决策等创新医疗技术既提高了创伤患者救治的效率和安全性，同时也降低了临床医师的工作负荷，弥补了传统创伤救治模式的不足。笔者就大数据及人工智能技术在创伤患者院前急救和院内诊治过程中应用的研究进展进行综述，以期为创伤救治提供参考。

新型冠状病毒感染（COVID-19）疫情的持续大流行给全球卫生健康系统带来了前所未有的挑战，并在世界范围内对恶性肿瘤患者的标准治疗产生了一定影响，包括放疗。资源的限制会导致治疗能力下降，若要降低肿瘤患者暴露于新型冠状病毒的风险，则需要限制放疗的就诊次数，放疗科医生有必要根据现有的临床证据，在不降低疗效的基础上，做出有利于减少感染风险的放疗决策。目前，COVID-19疫情已接近尾声，但更具传染性的变种或其他病毒还可能会出现并传播。为此，中国医师协会放射肿瘤治疗医师分会、中华医学会放射肿瘤治疗学分会、中国抗癌协会肿瘤放射治疗专业委员会参考国内外多项关于恶性肿瘤患者在COVID-19疫情期间的相关指南及最新循证证据，根据中国的国情、医疗体系以及COVID-19流行特征制定了《新型冠状病毒感染疫情背景下肿瘤患者放射治疗管理相关问题中国专家共识（2023版）》。

我国眼底病患者群体基数庞大，这一现象在人口老龄化的持续影响下显得尤为突出，患病人数呈现出不断增长的趋势。当前社会公众对眼底病的认知程度相对较低，基层筛查网络亟待完善，诊疗覆盖率不足，且疾病晚期治疗手段受限，这些因素共同导致了眼底病患者的视功能恢复情况欠佳，致盲率居高不下。同时，眼底慢性疾病的特性决定了其需要长期、系统化的管理与治疗，但现实中患者往往面临沉重的随访负担，较高的失访率又进一步限制了诊疗效果的充分实现。鉴于此，《"十四五"全国眼健康规划（2021-2025年）》明确提出了加强眼底病防控体系建设的要求。我们迫切需要构建一套符合中国国情的眼底病慢病管理模式，包括搭建科学高效的管理平台，优化医疗资源配置，提高患者对治疗方案的依从性，从而有效提升治疗成功率，从根本上降低因眼底病导致的视力丧失比例。为此，我国眼底病领域的权威专家通过组织深入全面的专题研讨，并运用改良版德尔菲法进行集体决策和意见征询，最终形成了一系列具有共识性的指导建议。这些宝贵的专业见解将有力推动我国建立适宜的眼底病慢病管理体系，保障眼底病慢病患者获得长期、规范的医疗服务，为改善眼底病整体防治状况奠定了坚实的基础。

目前人工智能（AI）在多种眼科疾病的诊断治疗中取得了日益广泛的应用，但依然存在很多问题。由于AI产品的准确性缺乏标准测试集、金标准以及公认的评价体系，难以对多项研究结果进行横向比较。而在图像生成领域，评价体系更存在较大空白。在临床应用中，眼科AI研究常与临床实际需求脱节，被寄予了过高的期望，且对临床数据的质量及数量均具有较高的要求，限制了AI研究成果转化。利用眼底影像对全身性疾病进行预测、识别是新晋的研究热点，但其研究结果缺乏可解释性，限制了临床医生的接受度。眼科AI研究也因缺乏完善的法律规定、监管机制，涉及患者隐私风险及数据安全，且存在因商业化加重医疗资源不公平性的风险，而饱受伦理争议。