中医移动医疗App信息服务现状研究

以“七麦数据”网站收录的中医移动医疗App作为研究对象，采用网络调查法和文献分析法，根据“七麦数据”对移动医疗App的分类，结合中医移动医疗App的信息服务内容和特点，将筛选出的中医移动医疗App划分为医疗健康类、中医养生类、知识传播类、全面综合类，并根据“七麦数据”网站中对各类中医移动医疗App的打分及累计下载量筛选出最具代表性的12款中医移动医疗App，从全面性、人性化、安全性、实用性4个一级指标和40个二级指标对其信息服务现状进行评价，指出当前中医移动医疗App信息服务存在的问题并提出建议。     

基于文献的老年人群常见证候分布特征研究＊

目的 了解我国老年人中医证候分布特征，为中医药辨治老年人提供参考依据。方法 系统检索中国知识基础设施（CNKI）、中文科技期刊数据库（CCD）、万方数据资源系统数据库（CSPD），纳入研究对象为老年人的临床流行病学调查研究文献，对其调查目的、调查疾病及调查结果等进行描述统计。结果 ①最终纳入168篇文献，其中2010至2020年之间发表138篇（82.14%）；调查地区涵盖全国28个省市自治区，共纳入43948例老年人，累计覆盖340个研究中心；②主要研究结果显示，老年人中医证候阴虚阳亢证（10.05%）>血瘀证（9.5%）>痰浊（湿）证（8.91%）>阴阳两虚证（4.98%）>痰瘀互结证（4.96%）；单元证分布阴虚证（14.70%）>痰证（11.22%）>气虚证（7.15%）>肾虚证（4.72%）>血瘀证（4.18%）；涉及病变脏腑肾>肝>脾>肺>心。结论 根据统计结果，可以看出老年人证候分布虚证多于实证，虚证中又以阴虚证、气虚证最为多见，实证常见血瘀证、痰浊（湿）证等，且多见痰瘀互结证；老年人五脏皆损，其中又以肾、肝、脾功能失调最为突出。     

中药药浴治疗痉挛型脑性瘫痪患儿的临床效果

目的研究中药药浴治疗痉挛型脑性瘫痪患儿的临床效果。方法选取2021年1月至12月于粤北人民医院儿童康复科确诊的80例痉挛型脑性瘫痪患儿,按随机数字表法分为对照组和观察组,每组各40例。对照组实施常规康复疗法,涉及运动疗法、作业疗法、物理因子治疗等,观察组进行常规康复治疗并结合中药药浴疗法,分别评估两组的肌张力及大运动功能并进行比较。结果治疗后观察组的肌张力低于对照组,大运动功能评估得分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论中药药浴治疗痉挛型脑性瘫痪患儿可获得显著的效果,可改善肌张力,促进大运动功能提升,具有临床推广价值。     

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。     

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.     

A meta-analysis for Lianhua Qingwen on the treatment of Coronavirus disease 2019 (COVID-19)

BackgroundTraditional Chinese medicine (TCM) has been proven to played a great important role on the treatment of COVID-19. As one of the drugs recommended in Chinese guidelines, Lianhua Qingwen Granules or Capsules (LQ) are widely used.This systematic review and meta-analysis amis to evaluate the clinical efficacy of LQ on the treatment of COVID-19.MethodsSeven databases (PubMed, EMBASE, CENTRAL, CNKI, VIP, CBM and Wanfang) were searched to include all appropriate clinical trials that explore the efficacy of LQ on the treatment of COVID-19.ResultA total of 3 trials including 245 COVID-19 patients were eventually enrolled.Compared with the control group,the LQ group showed great significant difference on reducing the rate of clinical change to severe or critical condition[RR = 0.38, 95 %CI (0.17,0.85), P < 0.05]and the fever time (SMD =-0.57,95 %CI (-0.96,-0.17), P<0.05),as well as the significant improvement on the disappearance rate of the clinical symptoms: fever [RR = 1.36,95 %CI (1.14,1.61), P < 0.05],cough[RR = 1.99,95 %CI (1.39,2.86), P < 0.05],fatigue[RR = 1.52,95 %CI (1.15,2.01), P < 0.05] and anhelation [RR = 4.18,95 %CI (1.99,8.81), P < 0.05], but no significance on expectoration[RR = 2.46,95 %CI (0.81,7.51), P < 0.05].ConclusionThe clinical application of LQ on the treatment of COVID-19 has significant efficacy in improving clinical symptoms and reducing the rate of clinical change to severe or critical condition. Nevertheless, due to the limited quantity and quality of the included studies, more and higher quality trials with more observational indicators are expected to be published.     

人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇，中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角，二者的融合不断加深，人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手，对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面，就近年来国内外研究进展进行总结与分析，以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。