目的:设计一款电子鼻，用于检测与识别膀胱癌尿液中的挥发性有机化合物（VOCs）标志物气体。方法:选取异丙醇、乙苯、乙酸和氨气作为目标气体，由8款金属氧化物气体传感器构建传感器阵列进行测试收集实验数据，并对不同特征归一化处理。通过递归特征消除（RFE）筛选出最佳特征子集，进一步引入主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）降低数据维度便于可视化分析。此外，结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最近邻（KNN）3种机器学习算法进行模型训练和验证。结果:特征数为12时，模型分类的准确率最高，特征子集由5个差值、5个灵敏度和2个积分组成，同时将数据降至12维；仅PCA无法区分4种气体，LDA分类效果明显好于PCA，除异丙醇与乙酸有小部分重叠区域，能够将乙苯、氨气很好地与前二者区分开，且样本点聚集在一起，聚类效果也更佳。SVM、RF和KNN的预测准确率分别为0.85、0.56、0.79，经过模型验证，PCA＋SVM、LDA＋RF和LDA＋KNN的分类准确率分别为0.97、0.94、0.97。结论:设计了一款电子鼻，能够用于检测与识别膀胱癌尿液VOCs标志物气体。

构建符合WHO推荐的非传染性疾病综合监测系统，研制关键技术并推广应用，获得主要健康指标以及慢性病流行状况和变化趋势，为慢性病防控和科学研究提供支撑。通过因子分析、K-means聚类分层以及多组合整群随机抽样，设计并建立了具有省级代表性的30个样本监测地区；在参考WHO非传染性疾病监测框架以及美国行为危险因素抽样和调查问卷基础上，结合我国实际需求，构建了涵盖发病和死亡等结局、危险因素暴露和社区慢性病管控3方面内容的慢性病综合监测系统；形成了监测数据收集、管理、分析和反馈的“5+12+1”全过程质量控制体系；研发了集生命登记、慢性病病例报告与社区主要慢性病管理等功能于一体的省-市-县三级监测信息管理平台和信息技术建设标准。应用上述关键技术，获得了全省高质量的监测数据，产出主要健康指标，开展慢性病科学研究，阐述主要慢性病及其危险因素的流行现状和变化趋势，助推政府民生改革实事项目，助力“健康浙江”建设。监测成功经验和关键技术已推广应用于全国及部分省市慢性病监测系统建设。

目的:构建中重型创伤性脑损伤（msTBI）患者伤后6个月预后不良的预测列线图并进行验证。方法:采用回顾性队列研究分析2020年1月至2022年12月中国人民解放军联勤保障部队第九〇四医院收治的387例msTBI患者的临床资料，其中男265例，女122例；年龄6~97岁［58（47，68）岁］。根据伤后6个月格拉斯哥预后评分（GOS），将患者分为预后良好组（GOS 4~5分，201例）和预后不良组（GOS 1~3分，186例）。记录两组入院时临床特征、影像学表现和实验室检查结果。采用单因素分析评估上述指标与msTBI患者伤后6个月预后不良的相关性。绘制单个变量的受试者工作特征（ROC）曲线及连续性变量之间的相关性热图。Lasso回归用于筛选变量，多因素Logistic回归分析确定独立预测因子用于构建Logistic回归方程，并绘制列线图。采用数据随机拆分和非随机拆分方式进行内部验证。随机拆分时，数据按6∶4的比例拆分为训练组（232例）和验证组（155例）。非随机拆分时，2020年1月至2021年12月收治的患者为训练组（260例），2022年1月至2022年12月收治的患者为验证组（127例）。采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型在训练组和验证组中的预测能力，校准曲线及Hosmer-Lemeshow（H-L）检验评估模型的校准度，决策曲线分析（DCA）评估模型的临床适用性。与非纳入中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）模型相比，分析纳入NLR模型对msTBI患者伤后6个月预后不良预警效能的影响。结果:单因素分析结果显示，年龄、住院时长、格拉斯哥昏迷评分（GCS）、美国麻醉医师协会身体状态（ASA-PS）分级、损伤严重度评分（ISS）、院前气管插管、低血压、低氧、瞳孔反应性、中线移位、基底池状态、创伤性蛛网膜下腔出血（tSAH）、D-二聚体、凝血酶原时间活动度（PTA）、葡萄糖、血红蛋白、K +、Cl -、Ca 2+、HCO -、肌酐、白蛋白、乳酸、血小板、淋巴细胞、系统免疫炎症指数（SII）、NLR和淋巴细胞与单核细胞比值（LMR）与msTBI患者伤后6个月预后不良有一定的相关性（ P<0.05或0.01）。单个变量的ROC曲线显示，GCS（AUC=0.82）、ISS（AUC=0.81）、瞳孔反应性（AUC=0.76）、基底池状态（AUC=0.73）和NLR（AUC=0.73）具有较好的预测效能。相关性热图显示，各连续性变量之间存在显著相关性和共线性，而ISS和NLR之间不存在共线性。Lasso回归共筛选出14个潜在预测因子并被纳入多因素Logistic回归分析，结果表明，年龄（ OR=0.86，95% CI 1.38，5.19）、GCS 6~8分（ OR=3.13，95% CI 1.06，9.27）、GCS 3~5分（ OR=12.36，95% CI 2.81，54.27）、ISS（ OR=3.68，95% CI 1.38，9.80）、瞳孔反应性（ OR=2.45，95% CI 0.85，7.07）及NLR（ OR=2.62，95% CI 1.52，4.51）是msTBI患者伤后6个月预后不良的独立危险因素（ P<0.05或0.01）。多因素Logistic回归方程为Logit［P/（1-P）］=0.066ד年龄”+1.474דGCS 6~8”+2.357דGCS 3~5”+0.066דISS”+0.965ד瞳孔对光反射缺如”+0.194דNLR”-10.704。随机拆分数据的内部验证中，训练组模型AUC为0.93（95% CI 0.89，0.96），验证组模型AUC为0.93（95% CI 0.89，0.97）。非随机拆分的内部验证中，训练组模型AUC为0.94（95% CI 0.91，0.97），验证组模型AUC为0.93（95% CI 0.89，0.97）。校准曲线和H-L检验显示，该模型具有较好的校准能力（ P>0.5）。DCA结果表明，应用该列线图将增加患者净收益率（风险阈值概率为0.0~0.8）。纳入NLR模型（AUC=0.93）较传统模型（AUC=0.90）能增强预警效能。 结论:年龄、GCS、ISS、瞳孔反应性及NLR是msTBI患者伤后6个月预后不良的独立危险因素。以这些参数所构建的列线图可较好地预测msTBI患者的临床结局。

目的 运用网络药理学方法和分子对接技术探讨滋肾健脾化瘀片(山萸肉、三七、黄芪、葛根、鸡血藤、生地黄)治疗糖尿病视网膜病变(DR)的作用机制,并通过体外实验进行验证.方法 (1)利用中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)及BATMAN-TCM数据库筛选滋肾健脾化瘀片的有效成分及其对应的靶点蛋白.利用GeneCards、OMIM及TTD数据库检索DR疾病相关靶点.利用VENNY 2.1.0 平台对药物活性成分靶点与DR疾病相关靶点取交集(共同靶点),即为滋肾健脾化瘀片治疗DR的潜在作用靶点.构建"中药-活性成分-共同靶点"网络,筛选出滋肾健脾化瘀片治疗DR的关键活性成分.将共同靶点导入STRING数据库,获取PPI网络关系,并筛选出核心靶点.运用Metascape平台对共同靶点进行GO功能及KEGG通路富集分析.将关键活性成分及核心靶点通过Autodock 4 软件进行分子对接验证.(2)制备滋肾健脾化瘀片含药血清及空白血清.将人视网膜微血管内皮细胞(HRmECs)随机分成 5 组:对照组(低糖DMEM培养基+10%空白血清)、高糖组(高糖DMEM培养基+10%空白血清)及滋肾健脾化瘀片含药血清低、中、高剂量组(高糖DMEM培养基+10%低、中、高剂量含药血清),培养 48 h 后进行检测.采用 CCK-8 法检测 HRmECs 细胞增殖活性;RT-qPCR 法检测HRmECs细胞中IL-1β、AKT1、VEGFA、TP53 mRNA表达水平.结果 (1)共筛选出滋肾健脾化瘀片治疗DR的潜在作用靶点(共同靶点)74 个;9 个关键活性成分包括槲皮素、芒柄花黄素、毛地黄黄酮、β谷甾醇、山柰酚、毛蕊异黄酮、γ-氨基丁酸、豆甾醇、异鼠李亭;12 个核心靶点:IL-1β、PPARG、NOS3、CXCL8、IL-6、AKT1、TNF、INS、EGF、VEGFA、TP53、PTGS2.GO功能及KEGG富集分析显示核心靶点主要参与了炎症反应、蛋白质磷酸化的正调控、细胞迁移等生物过程,以及 NF-κB 信号通路、AGE-RAGE信号通路、HIF-1 通路、TNF通路、PI3K-AKT通路等.关键活性成分与核心靶点均具有较好的结合亲和力.(2)与对照组比较,高糖组HRmECs细胞活性显著降低(P＜0.01);细胞中VEGFA、TP53、IL-1β mRNA表达水平显著升高(P＜0.01),AKT1 mRNA表达水平显著降低(P＜0.01).与高糖组比较,滋肾健脾化瘀片含药血清低、中、高剂量组的HRmECs细胞活性均显著升高(P＜0.05,P＜0.01),并呈浓度依赖性;含药血清高剂量组细胞的VEGFA、TP53、IL-1β mRNA表达水平显著降低(P＜0.05,P＜0.01),而 AKT1 mRNA表达水平显著升高(P＜0.01).结论 滋肾健脾化瘀片可能通过槲皮素、山柰酚、毛地黄黄酮等多种活性成分,作用于IL-1β、IL-6、VEGFA等核心靶点,以及NF-κB信号通路、AGE-RAGE信号通路、PI3K-AKT通路等关键通路,从而发挥对DR的治疗作用.

目的 探讨双源CT增强多参数成像在肺结节诊断中的临床价值.方法 回顾性分析本院2018年10月—2021年12月间接受双源CT增强多参数成像检查患者51例,根据病理活检结果分为良性组(良性肺结节21例)和恶性组(恶性肺结节30例).将双源CT增强多参数成像图像传入Siemens双源CT专用Dual-Energy软件,通过勾画感兴趣区记录结节不同keV时单能量CT值.比较两组患者双源CT增强多参数数据,同时绘制ROC曲线计算各参数鉴别诊断良恶性肺结节的阈值.结果 良性组患者的NIC、K绝对值、碘基值及常规增强CT值均明显高于恶性组(P＜0.01);良性组患者静脉期40、70、100、120及140keV下的CT值均明显高于恶性组(P＜0.01).ROC曲线分析显示,NIC的AUC面积明显高于K绝对值和碘基值(P＜0.05),NIC+K绝对值+碘基值联合诊断的AUC面积均明显高于单独诊断(P＜0.05).结论 双源CT增强多参数成像可作为肺结节良恶性鉴别诊断的有效影像学手段,具有多参数、可量化等优势,对肺结节早期诊断和治疗指导均具有重要意义.

目的:以脑梗死为例探讨CCI指数构建方案,为政策调整提供参考.方法:以Lasso回归筛选合并症构建模型,用K-means聚类进行病例严重程度归类,以1+标准化回归系数和求出CCI指数.结果:经分析找到5个关键变量:肺的其他疾患、非胰岛素依赖型糖尿病伴有酮症酸中毒、非传染性病因的全身炎症反应综合征伴有器官衰竭、急性十二指肠溃疡伴出血、慢性阻塞性肺病伴急性下呼吸道感染,其CCI指数为1、1、1.026、1.034、1.101.模拟测算显示,应用CCI指数后亏损金额较前缩减.结论:基于Lasso回归、K-means聚类的CCI指数构建方案合理有效.

识别区域生态系统服务簇及其结构模式,是揭示人地系统客观规律的前提和基础.基于中国气候区划、农业自然区划和主体功能区划成果和三级流域单元,并遵循统一性、一致性、区域共轭性等规律,坚持尽可能保持自然与行政边界完整性的原则,对广东省陆域进行自上而下为主的地域区划,以最大化保持流域单元和生态系统的完整性;按照区划单元测算粮食供给、原料生产、水资源供给等 12 项区域典型生态系统服务价值量和z-score分值,最后运用K-均值聚类法,进行生态系统服务簇与模式识别.得到以下结果:广东省陆域涵盖中亚热带、南亚热带和边缘热带 3 个自然地带,可划分为 9 个经济片区共 34 个自然的流域单元,形成了"3+9+34"的三级地域区划方案;识别出水文调节保护型、水土保持调节型、生态保育公园型、生态宜居和谐型、综合协调供给型共 5 类生态系统服务簇的结构模式,展示出广东省陆域生态系统服务簇以珠三角为核心的空间对称分布模式;受地形、地貌等自然地理环境和土地利用等人类活动的影响,不同区域生态系统服务簇各具独特的地形和地理特征,承担着的生态系统服务功能各异.基于这些结果,研究提出生态系统服务簇模式的差异化生态系统管控措施,为省域国土空间规划的实践提供研究支撑.

目的 利用神经心理测试,构建机器学习模型,对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)亚型(Ⅰ型-单认知域遗忘型,Ⅱ型-多认知域遗忘型,Ⅲ型-单认知域非遗忘型,Ⅳ型-多认知域非遗忘型)进行分类,促进MCI亚型早期识别、干预和个性化治疗.方法 数据来源于NACC公共数据库,Ⅰ型 469 人,Ⅱ型 538 人,Ⅲ型 262 人,Ⅳ型274 人.神经心理测试包括学习记忆、语言功能、注意力、执行功能和蒙特利尔认知评估量表.采用随机森林填补缺失值,利用弹性网络选择不同MCI亚型的最佳特征,将这些特征输入极限梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)对MCI亚型进行分类,并将分类效果与K-近邻(k-nearest neighbor,KNN)、支持向量机(supper vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)进行比较.评价指标包括准确率、灵敏度、特异度、F1-score、G-means、AUC以及阳性/阴性临床效用指数(CUI+/CUI-).结果 除Ⅰ/Ⅱ型MCI,4 个模型对其他MCI亚型分类准确率均大于 80%;除灵敏度和CUI-,XG-Boost模型整体分类性能优于其他3 个模型;除KNN,其他3 个模型临床效用指标均大于0.49,且XGBoost对Ⅰ/Ⅲ、Ⅰ/Ⅳ型分类临床效用大于 0.81;XGBoost分类aMCI/naMCI及Ⅰ/Ⅲ型MCI时,最重要的分类特征为延迟 10～15min后复现本森图(UDSBENTD),分类Ⅰ/Ⅱ型MCI及Ⅰ/Ⅳ型MCI时,最重要的分类特征为连线B完成总时间(TRAILB).结论 基于神经心理测试的XGBoost对MCI亚型分类性能较好,相较于经典的机器学习模型有所提升,有实际应用价值.

目的 探讨血清钾、钠联合肝转氨酶在钝性肝损伤中的临床应用价值.方法 回顾性分析2003年10月—2016年4月福州总医院收治的202例钝性肝脾损伤患者的临床资料.按是否存在肝损伤分为肝损伤组101例,无肝损伤组即脾损伤组101例;按肝损伤程度分为轻度肝损伤组53例,严重肝损伤组48例.检测两组血清钾(K+)、血清钠(Na+)、谷丙转氨酶(ALT)、谷草转氨酶(AST)的值,通过Logistic回归建立回归模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)并计算曲线下面积(AUC)以评价单独及联合指标检测的诊断价值.通过ROC曲线确定ALT、AST在肝损伤中的最佳阈值及血清K+、Na+、ALT、AST在严重肝损伤中的最佳阈值.结果 肝损伤与无肝损伤组血清K+、Na+、ALT、AST水平四种指标的差异有统计学意义(P<0.01);轻度与严重肝损伤组四种指标水平的差异有统计学意义(P<0.01).对于判断闭合性腹部损伤是否合并肝损伤,联合指标检测的AUC大于单独检测的AUC,但差异无统计学意义(P>0.05);ALT单独和联合检测对肝损伤和非肝损伤的预测率分别为89.1%、94.1%;ALT单独判断肝损伤的敏感度和特异度分别为92.1%、93.1%,而联合检测则分别为93.1%、93.1%.对于判断钝性肝损伤是否为严重肝损伤,联合检测的AUC大于单独检测的AUC,且差异有统计学意义(P=0.043);ALT单独检测对轻度肝损伤和严重肝损伤的预测率分别为79.2%、58.3%,而联合则分别为81.1%、70.8%;ALT单独检测判断严重肝损伤的敏感度和特异度分别为83.3%、54.7%,而联合则分别为66.7%、94.3%.通过ROC曲线评估得出ALT、AST在肝损伤中的最佳阈值分别为57.55U/L、59.2U/L;血清K+、Na+、ALT、AST在严重肝损伤中的最佳阈值分别为3.685mmol/L、142.55mmol/L、171.50U/L、364.00U/L.血清K+和Na+水平在轻度和严重肝损伤组呈负相关(P=0.005,r=-0.382;P=0.001,r=-0.494),且在严重肝损伤中最为明显.结论 肝转氨酶升高与肝损伤密切相关;肝功能联合电解质检测对临床鉴别钝性肝损伤是否为严重肝损伤有较高的准确性、预测性和特异度,可作为临床早期鉴别的一种初步有效的手段之一,从而为其治疗提供有力的证据.

目的 了解医院产超广谱β-内酰胺酶(ESBLs)和头孢菌素(AmpC)酶肺炎克雷伯菌的分布及耐药性,为临床合理使用抗菌药物提供依据.方法 对医院2011年1月-2016年12月临床送检各类标本进行培养,分析产ESBLs与AmpC酶肺炎克雷伯菌的检出率,药敏试验采用K-B扩散法;双纸片增效法检测ESBLs;头孢西丁三维实验法检测AmpC酶;采用法国生物梅里埃公司VITEK-2-compact GN卡进行细菌鉴定.结果 共分离肺炎克雷伯菌2 124株,主要来自下呼吸道及气管抽吸物,占60.64％;六年间共检出952株产酶菌,检出率为44.82％,其中单产ESBLs750株,占78.78％,单产AmpC酶123株,占12.92％,同产ESBLs+ AmpC酶79株,占8.30％;产酶株主要集中在ICU及康复科,检出率分别为56.07％及55.77％;＞60岁年龄组产酶检出率最高,为55.52％,与其他年龄组比较,差异有统计学意义(x 2=174.468,P＜0.01);产酶株与非产酶株对相同抗菌药物的耐药率,存在差异(P＜0.01);产酶株中出现了对碳青霉烯类抗菌药物耐药菌;除外头孢唑林、头孢呋辛、头孢吡肟、左氧氟沙星、环丙沙星、磺胺甲噁唑/甲氧苄啶及米诺环素等7种抗菌药物,单产AmpC酶肺炎克雷伯菌对其余15种抗菌药物的耐药率相比于单产ESBLs要高;除头孢唑林、头孢呋辛及阿莫西林/克拉维酸外,同产ESBLs+ AmpC酶的肺炎克雷伯菌对其余19种抗菌药物的耐药率相比于单产AmpC酶及单产ESBLs更高.结论 产酶的肺炎克雷伯菌耐药严重,临床应合理使用抗菌药物以降低耐药率.