老年人生命晚期获知疾病信息意向及影响因素CSCD

目的了解老年人生命晚期获知疾病相关信息意向及影响因素。方法2016年10月至2017年6月,采用生命晚期疾病信息意向问卷,利用方便抽样法对福州市中心城区7所养老机构及15个社区的414例年龄≥60岁的老年人进行横断面调查,采用单因素分析、多元线性回归与有序多分类logistic回归分析老年人对疾病相关信息的需求水平、获知程度意向及其影响因素。结果414例老年人疾病相关信息需求得分为(17.1±4.9)分;48.8%(202/414)希望详尽知晓,30.7%(127/414)希望选择性了解,20.5%(85/414)不想知道任何信息;多元线性回归分析显示,年龄、文化程度、是否接受/见过其他生命维持治疗(LSTs)是影响老年人疾病相关信息需求水平的主要因素(标准化回归系数分别为-0.141、0.116、0.115,均P<0.05);有序多分类logistic分析显示,年龄(以60~69岁为参照,70~79岁:OR=0.544,95%CI:0.310~0.957;80~89岁:OR=0.526,95%CI:0.289~0.956)、文化程度(以小学及以下为参照,大专及以上:OR=2.166,95%CI:1.093~4.290)、主要生活费来源(以其他补贴为参照,家人支持:OR=7.303,95%CI:1.157~46.108;退休金:OR=9.288,95%CI:1.502~57.415;公积金/储蓄:OR=15.676,95%CI:2.122~115.793)、是否接受/见过其他LSTs(以是为参照,OR=1.985,95%CI:1.150~3.425)是影响老年人疾病相关信息获知程度意向的主要因素。结论老年人生命晚期获知疾病相关信息的意向程度较高,年龄、文化程度、主要生活费来源、是否接受/见过其他生命维持治疗等是其主要影响因素。     

基于网络药理学和分子对接技术探讨黄芪干预腹膜纤维化的机制

目的 运用网络药理学方法及分子对接技术探讨黄芪干预腹膜纤维化的可能机制。方法 利用中药系统药理学数据库及分析平台(TCMSP)检索黄芪的主要化学成分及靶点,并补充文献报道相关药理作用的成分作为潜在活性成分。以"peritoneal fibrosis"为关键词分别在OMIM、Genecards获取目前已知的与腹膜纤维化相关的疾病靶点,后取两者的交集靶点;对交集基因通过STRING数据库与Cytoscape 3.7.2软件构建"药物-成分-靶点-疾病"网络及蛋白互作(PPI)网络并筛选核心网络。基于R软件使用Bioconductor生物信息软件对核心靶点进行GO及KEGG富集分析,最终采用AutoDock软件将主要有效成分与核心靶点进行分子对接,得出其结合能力。结果 筛选出20个黄芪活性成分及文献报道有相关药理作用4个, 457药物作用靶点,与674个腹膜纤维化病靶点取交集,得到86个共同靶点。GO功能富集分析提示黄芪拮抗腹膜纤维化主要参与了蛋白激酶B信号转导的调节、细胞对化学的应激反应、炎症反应的调节等通路; KEGG通路富集分析主要涉及调控肿瘤、磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)、晚期糖基化终末产物/晚期糖基化终末产物受体(AGE-RAGE)、人类巨细胞病毒感染、HIF-1信号通路等;分子对接结果显示关键靶点与活性成分具有较好的结合能力。结论 黄芪治疗腹膜纤维化的分子机制,可能与抑制炎症及氧化应激反应、调节多种信号通路等相关。     

Education Outcomes of Children Born Late Preterm: A Retrospective Whole-Population Cohort Study

Maternal and Child Health Journal - Early life exposures can have an impact on a child’s developmental trajectory and children born late preterm (34–36&nbsp;weeks gestational age)...     

Proteomic Profiling of Small Extracellular Vesicles Isolated from the Plasma of Vietnamese Patients with Non-Small Cell Lung Cancer Reveals Some Potential Biomarkers

Background: Considering the poor prognosis of non-small cell lung cancer (NSCLC), the objective of this study was to examine the potential of plasma-derived vesicles as a source of lung cancer-specific proteins. Extracellular vesicle (EV) cargos are specific to the source cells, hence they have the potential of being a source of cancer-specific proteins.  Methods: The proteins differently expressed in cancer were determined and derived from EVs isolated from the plasma of NSCLC patients at the National Lung Hospital. To this end, purification was done using gel filtration chromatography and ultracentrifugation. In addition, nano liquid chromatography mass spectrometry (LC–MS/MS) was used for analyzing. Results: Fifty-seven EV-derived proteins related to NSCLC were highlighted in this research. Some of them have not been addressed before, such as EEF1A1 (elongation factor 1-α1), KPNB1 (Importin subunit beta 1), SRC (proto-oncogene tyrosine-protein kinase) and ACTC1 (actin, alpha cardiac muscle 1). This list was further confirmed through a comparison with ExoCarta and Vesiclepedia. Conclusion: This study is the first work to show the involvement of several novel proteins of small EV (EEF1A1, KPNB1, SRC, and ACTC1) in the progression of NSCLC. The results suggested that they could serve as novel biomarkers for non-small cell lung cancer in the future.     

空腹血糖与TG/HDL-C 对非糖尿病患者并发COVID-19 的预测价值研究

目的　探究空腹血糖与三酰甘油/ 高密度脂蛋白胆固醇(triglyceride/high density lipoprotein cholesterol, TG/HDL-C) 比值在对糖尿病患者并发新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019, COVID-19) 的预测价值。方法　连续收集2021 年12 月～ 2022 年1 月西安市第四医院收治的非糖尿病并发COVID-19 患者39 例，通过倾向性评分匹配同期西安交通大学第二附属医院健康体检者34 例( 健康对照组)，比较两组间临床特征与实验室检验指标，Logistic 回归及受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC) 曲线分析空腹血糖与TG/HDL-C 对非糖尿病患者并发COVID-19 的预测价值。结果　COVID-19 患者均为轻型(30 例) 或普通型(9 例)，整体症状较轻，中位年龄29.0 (20.0, 49.0) 岁，男性24 例(61.5%)，临床预后较好。COVID-19 患者入院时空腹血糖(4.30±0.47 mmol/L) 与HDL-C[1.07(0.86, 1.30) mmol/L]较健康对照组[5.15±0.70 mmol/L, 2.24(1.77, 3.05) mmol/L] 显著降低，差异具有统计学意义(t=6.277, P ＜ 0.001；Z =-6.026,P＜0.001)，而低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterol, LDL-C) [2.40(1.81, 2.91) mmol/L] 与TG/HDL-C [0.91(0.54, 1.52)] 较健康对照组[1.11 (0.99, 1.30) mmol/L, 0.54 (0.33, 0.90)] 显著升高，差异具有统计学意义(Z=-6.271, -2.801,均P ＜ 0.005)。Logistic 回归分析显示入院时空腹血糖可能是非糖尿病患者感染COVID-19 的独立保护因素(OR :0.020,95% CI: 0.003 ～ 0.150)，TG/HDL-C 升高可能是COVID-19 发病的独立危险因素(OR :4.802, 95% CI: 1.249 ～ 18.460)。ROC 曲线结果显示，空腹血糖与TG/HDL-C 能较好地预测COVID-19 发病风险，曲线下面积(area under curve, AUC) 分别为0.871 和0.708，二者联合诊断的AUC 为0.895。结论　空腹血糖降低与TG/HDL-C 升高可能是非糖尿病人群并发COVID-19 的危险因素，对COVID-19 发病具有较好的预测价值。