物理治疗翻转课堂教学应用效果的系统综述

目的 系统评价翻转课堂教学模式在物理治疗学教学中的应用效果。方法 计算机检索CENTRAL、MEDLINE、EMBASE、CINAHL Plus、Academic Search Premier、Teacher Reference Center、ERIC以及Education Research,纳入翻转课堂教学模式应用于物理治疗学教学的原始研究。检索时限为建库至2021年6月。由2名研究人员独立完成文献筛选、数据提取、质量评价,对翻转课堂教学模式对比传统教学模式在物理治疗学教学中的效果进行综述。结果与结论 共检索文献1 307篇,最终纳入7篇,包括至少770名学生。发表时间集中在2013年至2019年,研究对象为物理治疗学专业学生,主要结局指标为考试成绩。翻转课堂教学模式总体说来可提高学生的笔试成绩,增强高阶思维能力,得到了学生和教师的积极评价。     

2010—2020年北京市房山区梅毒防治效果分析

目的了解北京市房山区梅毒规划(2010—2020年)实施期间梅毒防治效果和各考核指标达标情况,为下一步制定有效的梅毒防治策略提供科学依据。方法根据《中国预防与控制梅毒规划(2010—2020年)》(以下简称《梅控规划》)终期评估的要求,通过专网、现场调查、APP答题等方式对涉及的16个指标进行收集,并将16个指标划分为梅毒防治保障措施的落实、防治工作开展和防治效果3个层面进行评估,同时将评估结果与终期评估标准进行比较。采用SPSS 18.0软件进行描述性统计分析。结果2010—2020年北京市房山区共报告梅毒病例3260例,年均报告发病率27.99/10万,年均增长0.08%,男女比例基本持平,以25岁年龄组病例数最多,历年病例均以隐性梅毒为主。保障措施与能力建设方面均达标;防治工作方面:感染梅毒的孕产妇所生婴幼儿接受规范诊疗服务的比例为50.00%,梅毒患者接受规范化治疗的比例86.11%,两指标未达标,其余均达标;防治效果中一期和二期梅毒年报告发病率增长幅度为3.80%,未达标,先天梅毒年报告发病率为9.25/10万活产数达到了《梅控规划》的工作要求。结论2010—2020年北京市房山区梅毒防治工作取得了一定成效,但部分指标仍未达标,应继续加强梅毒防治工作,尤其是需提高规范化诊疗的比例同时控制新发梅毒发病率。     

女性致密性骨炎血清骨转换生化标志物水平变化研究

背景 致密性骨炎（OCI）和其他疾病有时难以鉴别，探讨血清骨转换生化标志物可为OCI的鉴别诊断提供依据。 目的 探索女性OCI患者的血清骨转换生化标志物的水平变化及临床意义。 方法 回顾性选取2013年6月至2022年2月在北京积水潭医院门诊及住院诊断为OCI的61例女性患者作为观察组，年龄15~50岁，平均（33.8±6.6）岁，病程2周~15年。选择同期61例女性体检健康者作为对照组，年龄15~48岁，平均（35.6±7.6）岁。比较两组一般临床资料和血清骨转换生化标志物水平，并对血清骨转换生化标志物与病情相关指标进行相关性分析。 结果 观察组血清白蛋白（45.4±2.9）g/L低于对照组（46.5±2.8）g/L（t=2.190，P<0.05）。血清骨转换生化标志物比较结果显示，观察组血清1型胶原羧基末端肽β特殊序列（β-CTX）〔0.28（0.23，0.37）μg/L〕、N-端骨钙素（OC）〔13.1（11.2，16.2）μg/L〕、25-羟维生素D3〔25-（OH）VD3〕〔（14.1±5.1）μg/L〕低于对照组〔0.36（0.29，0.48）μg/L，15.6（13.7，17.3）μg/L，（17.5±6.6）μg/L〕（Z=-2.983、-3.255，t=3.081，P<0.05）。长病程亚组OC水平〔14.6（12.4，18.5）μg/L〕高于短病程亚组〔11.7（10.2，14.0）μg/L〕（Z=-2.407，P<0.05）。多孕亚组β-CTX〔0.25（0.22，0.32）μg/L〕、OC水平〔12.2（10.3，15.0）μg/L〕低于非多孕亚组〔0.33（0.26，0.44）μg/L、13.4（12.0，18.8）μg/L〕（Z=-2.486、-1.897，P<0.05）。相关性分析显示，观察组血清1型前胶原氨基端延长肽（tP1NP）与妊娠次数、生产次数均呈负相关（rs=-0.276、-0.298，P<0.05），OC与体质指数（BMI）、视觉模拟评分法（VAS）评分、妊娠次数均呈负相关（rs=-0.284、-0.374、-0.360，P<0.05），25-（OH）VD3水平与BMI呈正相关（rs=0.275，P<0.05）。 结论 女性OCI患者血清OC、β-CTX水平明显降低，可为鉴别其他疾病提供依据；血清OC水平可以反映OCI患者的严重程度，同时OC水平与患者妊娠次数相关；tP1NP与妊娠次数、生产次数相关。     

基于CiteSpace可视化分析代谢组学在中医药领域的研究现状及趋势＊

目的 应用可视化方法分析代谢组学在中医药领域的现状及趋势。方法 检索中国知网数据库（CNKI）和Web of Science 核心合集数据库2021年3月15日之前收录的中医药领域代谢组学研究的相关文献，应用CiteSpace软件对纳入的文献进行关键词、作者、研究机构等内容进行可视化分析。结果 共纳入中文文献247篇，英文文献350篇。文献数量在波动中迅速上升。中、英文文献作者合作网络显示，张爱华是中医药领域代谢组学研究发文量最多的作者，并形成了核心研究团队。发文机构显示，中国医学科学院是该领域的重要研究机构，机构间合作紧密。中、英文文献关键词分析显示，研究内容主要集中在核磁共振、代谢标记物、冠心病、质谱技术、代谢通路等相关领域。结论 中医药领域代谢组学研究的热点主要为中医药治疗代谢性疾病的机制研究。研究趋势为卵泡代谢组学研究及中药有效成分的研究。     

"五习惯"医患沟通评价量表的构建及信效度研究

背景 医患沟通障碍是导致医疗纠纷发生的主要原因之一。目前，我国对医务人员医患沟通能力的评价研究较少，缺乏信效度良好的评估工具。 目的 构建"五习惯"医患沟通评价量表（5HCS），检验其信度和效度。 方法 2014年3月，采用Brislin翻译法在"四习惯"医患沟通评价体系（4HCS）的基础上，形成5HCS初稿；2014年4—6月，采用德尔菲法，使用问卷分两轮征求专家意见，根据专家意见修订条目后形成5HCS定稿；2018年3月，使用新构建的5HCS对127名住院医师的医患沟通能力进行评估，通过分析其评价数据，检验量表的内部一致性、评价者间信度、内容效度和标准关联效度。 结果 正式版5HCS包含5个维度（"尊重示善，融洽关系""采集信息，引导观点""表达共情，建立信任""风险告知，知情同意""提供诊断，协商决策"），21个条目。量表的Cronbach's α系数为0.716，各维度与量表总分的r值为0.524~0.692，各条目的内容效度指数（I-CVI）≥0.81，量表总分的评价者间信度r值为0.912，组内相关系数（ICC）=0.912，标准关联效度以中文版医患沟通技能评价量表（SEGUE）为标准，两个量表总分之间的r值为0.377（P<0.01）。 结论 5HCS具有良好的信度和效度，可将其作为我国住院医师医患沟通能力测评工具加以推广应用。     

中文SCI科技期刊现状与影响力提升建议

【目的】 研究我国中文SCI科技期刊的现状,以期为其影响力提升和未来发展提供思考。【方法】 利用网站调研(期刊官网和Web of Science数据库等)、微信公众号运营情况查询及统计分析等方法对中文SCI科技期刊进行较全面的数据采集与分析。【结果】 18种中文SCI科技期刊有深厚的历史积淀和良好的发展基础,但整体上仍存在一些问题,如国内影响力不如优秀的纯中文期刊(国内影响力排名不够靠前),国际影响力不高(JCR分区仅为Q3或Q4区),国际化发展程度不够(国际编委占比为0的期刊高达11种,缺乏国际新媒体宣传),不够重视网络首发(仅9种期刊有网络首发)等。【结论】 在目前国内良好政策环境下,我国中文SCI科技期刊需要坚守初心,可根据各自期刊定位制定个性化发展策略,从而发展成为旗舰期刊甚至是世界一流期刊。     

Bayesian consensus clustering for multivariate longitudinal data

In clinical and epidemiological studies, there is a growing interest in studying the heterogeneity among patients based on longitudinal characteristics to identify subtypes of the study population. Compared to clustering a single longitudinal marker, simultaneously clustering multiple longitudinal markers allow additional information to be incorporated into the clustering process, which reveals co-existing longitudinal patterns and generates deeper biological insight. In the current study, we propose a Bayesian consensus clustering (BCC) model for multivariate longitudinal data. Instead of arriving at a single overall clustering, the proposed model allows each marker to follow marker-specific local clustering and these local clusterings are aggregated to find a global (consensus) clustering. To estimate the posterior distribution of model parameters, a Gibbs sampling algorithm is proposed. We apply our proposed model to the primary biliary cirrhosis study to identify patient subtypes that may be associated with their prognosis. We also perform simulation studies to compare the clustering performance between the proposed model and existing models under several scenarios. The results demonstrate that the proposed BCC model serves as a useful tool for clustering multivariate longitudinal data.