目的 分析各种品牌医用防护口罩的适合性检验通过率,探讨快速根据头面尺寸匹配医用防护口罩的方法.方法 选择天津市定点医院的 202 名医务人员作为研究对象,对A、B、C、D、E 5 种品牌口罩采用气溶胶凝结核计数器进行定量适合性检验.采用二维摄影测量获取研究对象形态面长及面宽,对应颜面分栏将研究对象脸型归为#1～#10 类.比较各颜面分区研究对象口罩通过率、不同品牌口罩测试通过率、不同脸型研究对象各种口罩测试通过率的差异.结果 共有 202 名测试人员参加本研究.根据颜面分栏,其中#1 类脸型占比最多[43.6%(88/202)],其次为#3 类脸型[18.2%(37/202)],研究对象多为#1、#2、#3、#4 类脸型,共 176 名,占 87.1%.202 名测试者共进行 914 次测试,通过次数 678 次,整体口罩通过率为 74.18%.A、B、C3 种品牌口罩通过率明显高于D、E口罩[87.03%(161/185)、85.57%(166/194)、82.02%(146/178)比 62.98%(114/181)、51.70%(91/176),均P＜0.05],头戴式可调节口罩通过率明显高于不可调节口罩[79.54%(587/738)比 51.70%(91/176),P＜0.05],B品牌口罩对＜#1～#5 类脸型的适合因数(FF)明显高于#6～#10 类脸型[200(163,200)比 132(86,200),P＜0.05].结论 通过二维摄影测量可以快速获得研究对象面部信息并匹配相应口罩,医院在配置时可根据医务人员脸型分区占比情况匹配测试通过率较高的口罩.在口罩选择中,尽量选择头戴式可调节口罩.

目的:探究StereoPhan(SP)模体与SRS MapCHECK(SMC)半导体矩阵用于脑转移瘤患者HyperArc(HA)计划剂量验证的可行性。方法:选取16例在北京协和医院接受HA放射治疗的脑转移瘤患者为研究对象，分别将电离室和SMC半导体矩阵插入SP模体，测量患者的HA验证计划的点剂量与平面剂量，并与治疗计划系统(TPS)计算数据对比，平面剂量的γ分析标准取2 mm/3%、2 mm/2%、1 mm/3%和1 mm/2%。结果:16例患者的点剂量平均偏差是1.33%±0.84%，平面剂量γ通过率在2 mm/3%、2 mm/2%的标准下依次为99.72%±0.46%、98.93%±1.32%，在1 mm/3% 、1 mm/2%的标准下依次为98.85%±1.79%、97.13%±3.19%。结论:SP模体与SMC半导体矩阵适合用于开展脑转移瘤患者HA计划的剂量验证工作，在进行点剂量和平面剂量验证时，可以分别采用3%和1 mm/2%的分析标准。

目的:建立血液分析检验结果人工智能（AI）审核规则。方法:纳入2019年8月1日至31日吉林大学第一医院住院患者血液分析数据18 474份，作为AI审核规则训练组，采集其对应的患者年龄、镜检结果、临床诊断信息，以血液分析报告参数、研究参数、报警信息等92个实验室参数作为AI审核规则的候选条件；依据镜检的人工审核作为审核标准，标注是否通过或拦截；采用决策树算法，通过高强度、多轮次及五折交叉验证，初步建立AI审核规则，通过设置重要病例必中，以优化AI审核规则。采用卡方检验比较AI审核规则与自动审核规则的假阴性率、精确率、召回率、F1分数、通过率等指标，评价AI审核规则性能。收集2023年11月1日至31日吉林大学第一医院检验科12 475份住院患者血液分析数据作为验证组，将AI审核规则模拟用于结果审核，分析AI审核规则的性能指标，验证AI审核规则的性能。结果:AI审核规则由15项规则、17条参数构成，能够分辨计数和形态异常。与自动审核规则相比，AI审核规则的训练组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为22.7%、1.6%、74.5%、1.3%、75.7%、97.2%、93.5%、94.7%、94.1，均优于自动审核规则，差异具有统计学意义（ P<0.001），且无重要病例漏检。验证组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为19.2%、8.2%、70.1%、2.5%、72.6%、89.2%、70.0%、88.3%、78.1，与自动审核规则相比，假阴性率较低、假阳性率和召回率稍高，差异具有统计学意义（ P<0.001）。 结论:利用机器学习的决策树算法建立并验证的血常规AI审核规则，能较稳定地识别、拦截与提示异常结果，与自动审核相比在血液分析检验结果报告中更加简便、高效、准确。

目的:探讨示教与反示教系统在住院医师规范化培训临床技能教学中的应用及效果。方法:将湖南省儿童医院2018级40名儿科住院医师分成传统教学组、示教与反示教教学组，每组20人。对其进行执医技能培训，并对教师现场单项技能教学时间、两组学员掌握单项技能的时间、技能操作能力、综合能力进行比较分析；另外通过问卷星调查师生对示教与反示教系统教学的满意度。采用SPSS 17.0软件进行 t检验和卡方检验。 结果:示教与反示教教学组教师现场单项技能教学时间[（21.75±3.24）min vs.（48.65±2.91）min]、住院医师单项技能掌握时间[（20.46±3.57）min vs. （30.24±4.73）min]均短于传统教学组（ P<0.05）。示教与反示教教学组住院医师临床技能成绩[（92.96±5.21）vs.（84.13±3.28）]及综合能力评分[（91.23±5.06）vs.（85.23±5.72）]均高于传统教学组（ P<0.05）。调查问卷显示住院医师对示教与反示教教学持肯定积极的态度：认为其具有便于全维度观看、提高学习兴趣、学习效果好等优势。 结论:示教与反示教系统在儿童专科医院住院医师规范化培训中的运用，能弥补在儿童专科医院少见的成人临床操作学习机会，迅速提高住院医师的专业技能，提高执业医师考试通过率，有助于提高住院医师岗位胜任力。

目的:通过分析新生儿听力联合耳聋基因筛查的结果，以及对阳性病例的随访和管理，提高遗传性耳聋的检出率。方法:收集33 911例新生儿听力联合耳聋基因筛查的结果，应用Sanger测序对听力未通过或基因筛查提示阳性的患儿进行验证。结果:听力初筛通过率为93.32%，复筛为87.01%。耳聋基因筛查阳性率为4.18%。 GJB2、SLC26A4、GJB3和 12SrRNA基因变异的检出率分别为1.98%、1.58%、0.37%和0.25%。共检出126例迟发性耳聋，84例药物性耳聋，4例 GJB2纯合/复合杂合变异，5例 SLC26A4纯合/复合杂合变异。联合筛查发现 GJB2、SLC26A4、GJB3和 12SrRNA单杂合变异者听力初筛和复筛未通过的比例分别为6.75%和2.61%、3.3%和1.2%、0.72%和0.14%、0.36%和0%。纯合/单基因复合杂合变异、单基因杂合变异、多基因复合杂合以及 GJB3纯合变异组听力筛查未通过率明显高于阴性组，差异具有统计学意义。 结论:基因检测是对新生儿听力筛查很好的补充。对阳性患儿的追踪管理能够有效提高耳聋的诊断率，但基因筛查不能等同于诊断，应综合分析基因检测、听力筛查和影像学的结果，Sanger/二代测序可作为重要的补充检查手段。

医院感染预防与控制(以下简称感控)工作是医疗机构落实"医防融合"的重要环节，而感控专职人员的专业知识与技能水平直接影响医疗机构感控能力。江苏省立足于感控专职人员的核心能力需要，自2021年开始探索建立针对新上岗感控专职人员的岗位培训体系并于2022年1月采用新的培训体系进行了培训实践。该省首先制定面向新上岗感控专职人员的培训大纲，通过培训与竞争性选拔建立省级感控培训师资库并择优选定省级感控专职人员培训基地；然后组织包括理论学习和实践培训的岗位培训，并进行相应的理论知识与实践操作的考核。理论学习采用线上学习方式；实践培训则在接受委托的三级甲等医院中进行，涵盖临床重点科室实践、环境卫生学监测、医院感染病例监测、感控信息系统使用等内容。2022年，江苏省对804名新上岗感控专职人员进行了培训，其中567人通过结业考核，通过率为70.52%。江苏省构建的新上岗感控专职人员岗位培训体系可为其他省份的感控专职人员岗位培训管理提供借鉴。

目的:回顾2010年至2018年参加上海糖化血红蛋白（HbA 1c）一致性计划的实验室比对结果，分析各实验室HbA 1c检测质量的演变，为进一步提高全国糖化血红蛋白检测能力提供依据。 方法:回顾性分析。收集2010年至2018年所有参加上海糖化血红蛋白一致性比对计划的实验室比对结果。分析各实验室所在医院分布、检测方法分布的演变。对上海糖化血红蛋白一致性比对计划中各参加实验室历年的判断标准、季度及年度通过率、偏倚、变异系数（ CV）进行回顾性分析，并与国家卫健委临检中心、上海市临检中心以及美国病理家协会（CAP）开展的室间质量评价计划结果进行比较。收集2019年第一季度的比对数据，计算各实验室比对结果与靶值的偏倚、变异系数和Sigma（σ）值，并绘制Sigma结合生物医学变异参数评估模型图。 结果:参加实验室从上海地区9家增长至全国192家，年平均增长率为76.6%；各季度比对判断标准从允许偏差百分比为±8%提高至±6%，各参加实验室通过率从39.1%提高至近90%；各仪器方法组内的最大 CV从14.3%降低至4.8%。2019年第一季度，比对结果满足6σ的实验室均近60%，95%以上的实验室满足生物学变异参数模型中的合格及以上标准。 结论:上海糖化血红蛋白一致性计划使各参加实验室的HbA 1c检测结果一致性明显得到了提高。

目的:基于上海先进质子放疗设备（SAPT）水平固定束，利用开源剂量计算引擎搭建质子放疗独立剂量计算平台并验证该平台的准确性。方法:通过测量SAPT水平固定束的绝对积分深度剂量以及空气中束斑大小，并结合蒙特卡洛模拟得到水中束斑大小增量，笔形束参数与剂量计算引擎相结合，搭建了适用于该水平固定束的剂量计算平台。计算平台精确性的验证主要通过绝对剂量验证和相对剂量验证实现。绝对剂量验证主要是比较单个立方体计划射野中心轴线上不同深度计算值和实测值的点对点误差。相对剂量验证主要是比较计算值和实测值的横向一维及二维相对剂量分布。同时，对单高斯束斑模型和双高斯束斑模型的精确性进行比较。结果:计算值和实测值的点对点绝对剂量偏差在2%以内。3个立方体在中心深度的二维平面相对剂量分布的计算值与实测值的20%~80%半影宽度及半高全宽的偏差分别在1、2 mm以内。3个立方体计划及2个临床病例在中心深度的二维平面相对剂量分布的实测值与计算值的二维γ通过率（3 mm/3%）均>95%。双高斯束斑模型在剂量梯度变化较大或者射程较大的计划中相较于单高斯束斑模型计算得更准确。结论:独立剂量计算平台的精确度能满足临床要求，可利用此平台研究其他剂量相关的问题。

目的:通过对螺旋断层治疗(简称Tomo)计划人为引入叶片打开时间误差进行测试，评估中心型及偏心型两种ArcCheck验证方式在Tomo治疗计划质量验证中对叶片打开时间误差的灵敏度。方法:选择9例鼻咽癌患者，每个患者均分别生成靶区置于ArcCheck周围探测器上的偏心型验证计划、靶区置于ArcCheck中心位置的中心型验证计划。通过Matlab修改Sinogram矩阵文件人为引入2、4、6、8、10 ms的延时打开时间误差。利用ArcCheck分别测试无误差计划及带误差计划，对验证结果进行γ分析(剂量距离误差标准分别为3%/3 mm、3%/2 mm、2%/2 mm，阈值水平分别选择5%、10%、15%)。对误差灵敏度分别利用γ下降梯度和最小误差检测能力进行定量评估。对不同剂量距离误差标准及不同阈值水平分析结果的γ通过率进行 Pearson法相关性分析。 结果:中心型计划的γ下降梯度绝对值在不同γ分析标准下均大于偏心型计划(均 P<0.05)。中心型计划在所有γ分析标准下能检测出的最小叶片打开时间误差均为2 ms，而偏心型计划的最小误差检测能力弱于偏心型计划。中心型验证计划3个剂量距离误差标准的γ通过率均为强相关(均 R2>0.9)，而偏心型计划仅3%/3 mm、3%/2 mm标准的相关性较强( R2>0.9)。偏心型及中心型验证计划不同阈值水平间的γ通过率相关性均为强相关( R2均接近1)。 结论:ArcCheck应用于Tomo验证的中心型验证方式比偏心型验证方式对叶片打开时间误差灵敏度更高，对误差的检测能力中心型计划强于偏心型计划，且中心型验证计划在不同标准下的γ分析结果的相关性均强于偏心型验证计划。建议Tomo临床计划验证采用ArcCheck中心型验证方式。

目的:探索SHAP值结合极端梯度提升树（XGBoost）算法的特征选择技术来构建调强放疗γ通过率预测模型的可行性和有效性，并给出相应的模型解释。方法:回顾性分析2020年11月至2021年11月在湖南省肿瘤医院接受盆腔固定野调强放射治疗的196例肿瘤患者采用基于模体测量方式的调强放疗计划的剂量验证结果，γ通过率标准为3%/2 mm、10%剂量阈值。提取基于剂量文件的影像组学特征并使用SHAP值结合XGBoost算法进行特征筛选后构建预测模型。分别选取特征数量为50、80、110、140个，构建四种机器学习分类模型，计算曲线下面积（AUC）值、召回率及F1分数评估预测模型的分类性能。结果:基于SHAP值特征选择的110个特征构建的预测模型AUC值为0.81，召回率达到0.93，F1分数为0.82，均优于其他三个模型。结论:针对盆腔肿瘤调强放疗计划，可以采用SHAP值与XGBoost算法结合以选择用于预测的最佳影像组学特征子集来构建γ通过率的预测模型，并能通过SHAP值给出模型输出解释，可能在理解依赖机器学习模型所做的预测方面提供价值。