青年人群近距离工作后眼部参数的变化及恢复时间

目的：观察青年人群近距离用眼后眼部生理及功能性参数的变化及恢复时间。

方法：前瞻性研究。随机选取2019-12/2020-06在我院进行医学验光的患者69例138眼，根据主觉验光结果分为正视组(+0.75D≤等效球镜度≤-0.50D，18例36眼)、低度近视组(-0.75D≤等效球镜度≤-3.00D，25例50眼)和中度近视组(-3.25D≤等效球镜度≤-6.00D，26例52眼)。所有受试者近距离阅读20min后远眺放松20min，分别于近距离用眼前、近距离用眼20min后、远眺5、10、15、20min时测量受试者眼部生理性参数\〖前房深度(ACD)、眼轴长度(AL)\〗和功能性参数\〖正相对调节(PRA)、调节反应(BCC)\〗，分析各参数的达极时间和恢复时间。

结果：近距离用眼后眼轴变长，前房变浅，PRA绝对值变大，BCC无明显变化，75%(52/69)的受试者AL在近距离用眼20min后达极，87%(60/69)的受试者ACD在远眺5min时达极，96%(66/69)的受试者PRA在近距离用眼20min后达极，且以上参数均在远眺10min后逐渐恢复至初始状态。

结论：近距离用眼后眼部参数发生改变，眼轴变长，前房变浅，PRA绝对值增大，但均在远眺放松过程中逐渐回退，且均需要10min以上才能恢复至初始状态。     

人工智能在妇科恶性肿瘤领域应用的研究进展

近年来, 人工智能(AI)飞速发展, 其深入服务医疗的需求也日益增多, 助力妇科恶性肿瘤的诊断、分期和治疗刻不容缓。本研究汇总近10年国内外相关研究, 总结AI在妇科恶性肿瘤中的应用进展, 列举出27项代表研究(包括子宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢上皮性癌各9项), 发现目前在妇科恶性肿瘤领域, 主要通过深度学习的多种算法将阴道镜图像、子宫颈细胞学图像、磁共振成像(MRI)图像、超声图像进行定位、分割, 从而指导疾病的预测和诊疗。AI在妇科恶性肿瘤领域的应用价值和潜力巨大, 可以更加准确地为妇科恶性肿瘤的预防和诊疗提供帮助, 实现精准医学的目标。     

Meek植皮术和微粒皮移植术治疗特大面积深度烧伤患者的效果比较

目的:比较Meek植皮术和微粒皮移植术治疗特大面积深度烧伤患者的效果。方法:回顾性分析2018年6月至2020年6月该院烧伤科收治的100例特大面积深度烧伤患者的临床资料,按手术方法不同分为对照组和研究组各50例。对照组采用微粒皮移植术,研究组采用Meek植皮术。比较两组植皮效果、手术相关指标(手术时间、创面愈合时间、住院时间和治疗费用)、患者满意度和并发症发生率。结果:研究组植皮优良率为90.00%(45/50),显著高于对照组的56.00%(28/50),植皮达优率为60.00%(30/50),显著高于对照组的20.00%(10/50),差异均有统计学意义(P<0.05);研究组手术时间、住院时间、创面愈合时间均显著短于对照组,治疗费用和并发症发生率均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);研究组满意度为96.00%(48/50),显著高于对照组的76.00%(38/50)。结论:Meek植皮术治疗特大面积深度烧伤患者的效果优于微粒皮移植术,能缩短手术时间、创面愈合时间和住院时间,降低并发症发生率和治疗费用,且患者满意度较好。     

分层分析影像组学模型在肺腺癌诊断中的价值

目的:建立并验证可高效鉴别肺腺癌及其浸润程度的预测模型,并根据结节/肿块性质分层分析模型的预测效能。方法:回顾性分析本院2011年10月-2018年12月经病理证实的肺结节/肿块患者2105例。根据肿瘤性质,分为磨玻璃组(A组,1711例)和实性组(B组,394例),组内以2017年10月为界,分为训练集和测试集。收集患者的传统影像特征、人口统计学资料;采用3D slicer对兴趣区(ROI)进行手动勾画,Pyraodiomics提取影像组学特征,最大相关-最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)算法对特征进行筛选、降维,构建预测模型,并采用受试者操作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC),校准曲线和拟合优度检验,临床决策曲线分别评价模型的预测准确性、校准度、临床实用性。结果:在A组、B组分别建立独立组学模型、传统模型和融合组学模型。A组:融合组学模型在训练集、测试集、外部验证集的AUC分别为0.92(0.90~0.93)、0.94(0.93~0.96)、0.87(0.82~0.91);B组:融合组学模型在训练集、测试集以及外部验证集的AUC分别为0.85(0.80~0.90)、0.80(0.72~0.89)、0.70(0.54~0.85)。De-long检验A组测试集组学模型与传统模型间效能差异有统计学意义(P<0.05);B组组学模型与传统模型间的效能结果差异无统计学意义。无论是A组还是B组,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验融合组学模型、传统模型P值均大于0.05,校准曲线中融合组学模型预测值与标准基线重合度较高。决策曲线中融合组学模型的净利润率最高。该结果在外部验证集中得到部分验证。结论:影像组学进一步提升了传统诊断模式对肺腺癌的诊断效能。相比于实性肺结节/肿块,融合组学模型在磨玻璃肺结节/肿块中的预测准确性、校准度、临床实用性更为优异。