医学论文写作基本要求应是客观地、真实地反映事物的本质,反映事物内部的规律性.医学论文虽然都源于临床,但决不是临床工作的平铺直叙,应是从中取其精华,内容必须有材料、有概念、有判断、有观点,合乎逻辑,顺理成章,且材料确实(经得起考证)、概念明确、判断恰当,观点正确,不含水分.即应避免文题不一致、主题不突出,忌雷同和分析不深入.

目的 利用可解释的机器学习模型,探讨轻型缺血性卒中(minor ischemic stroke,MIS)2年内复发相关危险因素.方法 回顾性收集2020年7-12月山西省心血管病医院神经内科MIS患者一般资料、实验室结果、影像学等资料,单因素分析进行复发危险因素变量筛选,合成少数过采样技术-标称连续处理数据不平衡,数据集按8∶2的比例分为训练集与测试集,网格搜索10折交叉验证构建轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)、支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)模型进行比较,基于ROC的AUC、校准曲线分别评价模型的区分度与校准度,性能最好的模型通过Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)模型对预测结果进行解读.结果 本研究共纳入520例MIS患者,2年内复发93例(17.9％),测试集中LightGBM、SVM、LR预测患者2年内复发的AUC分别为0.935(95％CI 0.896～0.973)、0.833(95％CI 0.770～0.896)、0.764(95％CI 0.691～0.835),准确度分别为0.890、0.773、0.693,布里尔分数分别为0.105、0.167、0.200.结果 显示LightGBM模型性能最优,基于SHAP的LightGBM可解释模型重要性前5的是舒张压、年龄、糖尿病、LDL-C、吸烟.结论 本研究建立的LightGBM模型预测效果良好,可为MIS患者2年内复发的预测提供借鉴.通过SHAP可解释性帮助临床医师更好地理解预测模型结果背后的原因,对MIS患者做出更个性化与合理化的临床决策.

目的 通过机器学习方法对流行性感冒临床证候学资料进行训练,获得流感辨证模型.方法 收集2019年12月-2022年3月就诊于中日友好医院发热门诊的流行性感冒患者病历资料,使用数据采集系统进行数据处理,将不同数据处理过程产生的数据分别存储,以逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM和随机森林为备选模型,通过Optuna进行超参数优化选择,并在各数据集中分别训练模型,以macro-F1评分为核心指标,对模型的预测性能进行评价.结果 整理得到训练样本1 011个,其中风热犯卫证453个、风寒束表证152个、表寒里热证406个;得到用于训练的数据集8个,包含数据80份.经训练,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、多层感知机、lightGBM、随机森林模型的macro-F1评分分别为0.783 0、0.774 2、0.731 5、0.782 4、0.716 7、0.793 8、0.815 3.加权样本能显著提高平均模型性能,而主成分分析降维会降低平均模型性能.单一模型中,逻辑回归模型预测性能最佳;集成方法模型中,随机森林模型预测性能最佳.结论 在样本量较小的情况下,流行性感冒中医辨证模型使用逻辑回归、决策树、支持向量机和lightGBM较为适宜,随着样本量增加,逻辑回归、支持向量机、lightGBM和随机森林可能更为合适.不同数据处理方式会影响模型性能,对证型典型程度信息的采集有利于提高模型性能.

目的 构建孕产妇心理健康素养理论框架,为提高孕产妇心理健康素养提供参考.方法 对32例门诊孕产妇进行半结构化深度访谈,收集孕产妇心理健康素养相关信息,探索她们在心理健康素养方面的认识、理解、感受和需求.采用扎根理论方法对访谈数据进行主题分析.结果 析出知识与信息(获取渠道、提升认知、提早识别),支持与沟通(咨询参与、沟通能力、支持网络),应对与调适(压力应对、情绪管理、心境塑造),效能与弹性(提升技能、提高韧性、增强信心)4个主题.结论 孕产妇心理健康素养理论框架的构建为深化对其心理健康素养的认识和理解提供了科学的方法和逻辑基础,为孕产妇心理健康素养的研究和实践提供依据.

在"健康海南"建设背景下,本报告聚焦"十四五"中期海南省卫生健康发展现状与未来方向,分别探讨精神障碍治理、中医药健康产业、现代化卫生健康治理体系以及科技与人才支撑能力面临的挑战和发展机遇,并提出相应的策略与建议.首篇文章应对海南省高发的精神卫生问题,强调数字化治理平台在解决精神卫生问题和支持自贸港建设中的关键作用.第二篇详细分析了中医药在健康产业中的战略地位和发展瓶颈,建议充分利用海南省丰富的中医药资源,推动产业向高质量发展.第三篇从现代化治理角度出发,强调顶层设计和协同机制优化对提升治理效能的重要性.最后一篇聚焦于科技和人才支撑能力,通过SWOT分析提出了推动卫生健康事业跨越式发展的关键策略.综上,四个报告在逻辑上相互补充,形成了一个多维度、多层次的研究框架,全面展示了海南省在"健康海南"建设中的创新实践与未来展望.为政策制定者和决策者提供了重要的参考和指导,助力海南省在未来进一步提升健康水平和治理能力,实现卫生健康事业的跨越式发展.

从高中教学的角度出发,用简明的语言和清晰的逻辑,详细介绍了酶降低活化能的几种主流假说并举例分析,有效帮助师生从生物化学、空间结构等角度深入理解酶的作用机理,将新课标要求中"让学生能够深刻理解和应用重要的生物学概念"落到实处.

目的 通过系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)患者的临床数据和外周血淋巴细胞亚群水平,分析SLE患者继发感染和继发严重感染的危险因素,进一步探究淋巴细胞亚群与SLE继发严重感染的关系.方法 收集SLE患者的临床数据,使用流式细胞术检测外周血淋巴细胞亚群水平;比较SLE患者感染组和非感染组临床数据的差异;比较SLE患者感染组、非感染组和健康对照组淋巴细胞亚群的差异;使用多因素二元逻辑回归分析SLE患者发生感染的危险因素;进一步比较SLE患者严重感染组、非严重感染组和健康对照组淋巴细胞亚群的差异,再采用多因素二元逻辑回归分析淋巴细胞亚群对SLE患者继发严重感染的危险因素,绘制出受试者工作特征曲线(即ROC曲线),分析其对SLE患者继发严重感染的临界值.结果 研究共纳入 382 名SLE患者,发生感染的患者有 94 名,感染发生率为 24.6%.其中,严重感染为 4.5%.最常见的感染部位是肺,占 43.7%;其次是上呼吸道,占 13.6%.最常见的病原体是细菌,占 64.9%;其次是病毒,占 12.8%.与非感染组相比,SLE患者感染组外周血中的CD4+T细胞、CD8+T细胞水平显著下降(P均<0.05),B细胞和NK细胞差异无统计学意义(P>0.05).多因素二元逻辑回归分析SLE患者继发感染的危险因素为C反应蛋白(P=0.012)、白蛋白(P=0.005)以及激素用量(P=0.026).与SLE患者非严重感染组和健康对照组相比,严重感染组的CD4+T细胞、CD8+T细胞、B细胞和NK细胞均减少,差异均有统计学意义(P均<0.05).NK细胞(P=0.039,P<0.05)和红细胞沉降率(P=0.037,P<0.05)是SLE患者继发严重感染的危险因素,其中NK细胞诊断SLE继发严重感染临界值为 18 个/μL,诊断的敏感性和特异性分别为 93.2%和 77.8%.结论 从SLE病例数据分析,SLE患者发生感染的危险因素为:白蛋白的减少、激素用量增加和C反应蛋白水平增加.外周血NK细胞减少是SLE患者继发严重感染的危险因素,可能对SLE患者继发严重感染具有很好的预测价值.

目的本研究旨在结合传统MRI序列及增强检查,提取多模态高通量影像组学特征并联合语义特征,使用不同的机器学习分类器构建不同的模型并绘制列线图来鉴别高级别胶质瘤(high-grade glioma,HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis,SBM).材料与方法本研究对101名患者的多参数MR图像进行了回顾性分析,由两位资深医师标定肿瘤感兴趣区,然后对每个序列分别提取影像组学特征后进行组合,共提取428组影像组学特征.为消除人为标定差异,进行组内相关系数一致性检验,并运用最大相关最小冗余算法选取最具相关性的特征,然后进一步通过最小绝对收缩和选择算子算法筛除冗余特征.本研究采用支持向量机、逻辑回归、随机森林及K近邻四种算法建立分类模型.结合放射科医生评估的七项语义特征,通过卡方检验和多因素分析去除差异无统计学意义的语义特征.然后结合组学特征建立综合模型并绘制列线图.最终,评价各模型的诊断能力,以确定最优分类器.结果HGG及SBM患者建立的影像组学模型中LR的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值最高,训练集与测试集分别为0.90和0.90.语义特征建立的模型中随机森林模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.82和0.87.语义特征联合影像组学评分后采用逻辑回归建立的模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.91和0.92.结论本研究使用影像组学机器学习分类器并联合其他图像语义特征绘制列线图对HGG及SBM进行鉴别,这是一种非侵入性方法,具有较好的准确性,为临床决策和实践提供了较大的帮助.

目的 探讨瘙痒和睡眠质量对成人中重度特应性皮炎(AD)患者的生活质量的影响,提高目前疾病管理和治疗策略.方法 采用便利抽样法,选取 2023 年 1～12 月于上海市皮肤病医院AD诊疗中心收治的 244 例成人中重度AD患者作为研究对象,采用一般资料调查表、皮肤病生活质量指数(DLQI)、AD控制工具(ADCT)、瘙痒数字分级法(NRS)评分和睡眠视觉模拟评分(VAS)问卷进行横断面调查.根据DLQI评分是否>5 分,将患者分为生活质量受损组和生活质量未受损组.采用多因素逻辑回归方法分析探究成人中重度AD患者生活质量受损的影响因素.通过限制性立方样条图分析,进一步探讨瘙痒程度和睡眠质量与成人中重度AD患者生活质量受损之间的关系.结果 本研究纳入了 244 例成人中重度AD患者,男性 117 例,女性 127 例,其中 192 例患者存在生活质量受损(DLQI评分>5分).与生活质量未受损组患者比较,生活质量受损组患者ADCT评分(P<0.001)、瘙痒数字分级法(NRS)评分(P<0.001)和睡眠视觉模拟评分(VAS)均明显升高(P=0.001).Logistic回归分析结果显示瘙痒程度和睡眠质量是成人中重度AD患者生活质量受损的独立危险因素.此外,瘙痒NRS和睡眠VAS与成人中重度AD患者生活质量受损存在显著的线性关系.结论 瘙痒和睡眠质量是影响成人中重度AD患者生活质量的重要影响因素,对瘙痒和睡眠质量的关注不仅有助于提高AD患者的整体生活质量,也有利于AD患者的长期管理.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征构建模型预测局部晚期宫颈癌(locally advanced cervical cancer,LACC)新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)状态.材料与方法回顾性分析了300例于2013年至2022年来自于河南省人民医院(训练集187人,LVSI阳性73人)和河南省肿瘤医院(验证集113人,LVSI阳性31人)接受NACT并行根治性子宫切除术LACC患者的临床及影像资料.于轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)、矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)和矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)上勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取特征,利用递归特征消除算法与最小绝对值收缩与选择算法筛选影像组学特征.随后,基于逻辑回归分类器分别建立单序列模型,双序列模型及基于三序列组学特征的联合序列模型.使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各模型性能,使用DeLong检验比较曲线下面积(area under the curve,AUC),通过决策曲线评估模型的临床价值.结果在验证集中,基于Ax_DWI、Sag_T2WI及Sag_T1C构建的单序列模型的AUC分别为0.717[95％置信区间(confidence interval,CI):0.605～0.829]、0.734(95％CI:0.633～0.836)和0.733(95％CI:0.626～0.841);基于Ax_DWI+Sag_T2WI、Ax_DWI+Sag_T1C及Sag_T2WI+Sag_T1C构建的双序列模型的AUC值分别为0.763(95％CI:0.660～0.866)、0.786(95％CI:0.692～0.881)与0.815(95％CI:0.731～0.899);联合序列模型的AUC值为0.829(95％CI:0.740～0.914),高于各单序列模型与双序列模型,但联合序列模型与Ax_DWI模型、Sag_T2W1模型及Ax_DWI+Sag_T2W1模型之间AUC差异无统计学意义(P=0.015～0.047).决策曲线显示联合序列模型的临床净效益高于单序列模型与各双序列模型.结论基于治疗前mpMRI影像组学特征构建的联合序列模型可有效预测LACC患者NACT后的LVSI状态.