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。     

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。     

主动脉出口血压对左心室血流特性的影响

采用Mimics对心脏进行三维重构，用3-matic进行模型优化以及模型误差分析，对左心室室壁运动做速度分布假设，基于UDF宏文件对左心室室壁运动编写程序，将血液视为非牛顿流体，采用动网格技术研究不同血压对左心室血液流动的影响。模拟发现当左心室收缩时，压力梯度明显，内部压力减小。当左心室舒张时，内部压力逐渐增高。二尖瓣口处的速率先增大后减小。血压升高，左心室内剪切应力持续增大，极易破坏红细胞结构，产生溶血现象，导致心脏功能紊乱。     

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.     

Confounded association between proton pump inhibitor use and risk of biliary tract cancer: Result from three cohorts

Recent epidemiological studies suggested that proton pump inhibitor (PPI) use was associated with an increased risk of biliary tract cancer (BTC), however, confounders were not adequately controlled. Our study aimed to evaluate PPI use and subsequent risk of BTC and its subtypes in three well-established cohorts. We conducted a pooled analysis of the subjects free of cancers in UK Biobank (n = 463 643), Nurses' Health Study (NHS, n = 80 235) and NHS II (n = 95 869). Propensity score weighted Cox models were used to estimate marginal HRs of PPIs use on BTC risk, accounting for potential confounders. We documented 284 BTC cases in UK Biobank (median follow-up: 7.6 years), and 91 cases in NHS and NHS II cohorts (median follow-up: 15.8 years). In UK biobank, PPI users had a 96% higher risk of BTC compared to nonusers in crude model (HR 1.96, 95% CI 1.44-2.66), but the effect was attenuated to null after adjusting for potential confounders (HR 0.95, 95% CI 0.60-1.49). PPI use was not associated with risk of BTC in the pooled analysis of three cohorts (HR 0.93, 95% CI 0.60-1.43). We also observed no associations between PPI use with risk of intrahepatic (HR 1.00, 95% CI 0.49-2.04), extrahepatic bile duct (HR 1.09, 95% CI 0.52-2.27) and gallbladder cancers (HR 0.66, 95% CI 0.26-1.66) in UK Biobank. In summary, regular use of PPIs was not associated with the risk of BTC and its subtypes.     

特发性肺纤维化急性加重期证候与血清生物标志物的相关性研究＊

目的 通过分析特发性肺纤维化急性加重期（AE-IPF）患者证候与血清生物标志物的关系，为中医辨证治疗提供参考。方法 采用观察性研究设计，收集2019年3月至2019年11月三个中心的AE-IPF患者76例，其中痰热壅肺证26例、痰浊阻肺证50例，并纳入健康志愿者10例作为对照。采用ELISA测定患者血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7、SP-A和SP-D水平，分析与中医证候的相关性。结果 AE-IPF患者血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7、SP-A和SP-D水平均显著高于健康对照组。血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7和SP-D水平在痰热壅肺证和痰浊阻肺证患者间无显著性差异（P＞0.05），而血清SP-A水平存在显著性差异（P＜0.05）。结论 血清SP-A与AE-IPF证候存在一定的相关性，血清SP-A的浓度升高，与痰热壅肺证关系越密切，反之，血清SP-A浓度降低，则与痰浊阻肺证关系越密切。AE-IPF痰热壅肺证患者的预后可能较痰浊阻肺证患者更差。     

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。     

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。