不典型肺脓肿的CT影像诊断的临床特点及检出率分析

目的:分析不典型肺脓肿的C T影像表现特征及检出率。方法:本次45例研究对象均为湖北省赤壁市人民医院收治的不典型肺脓肿患者,入院日期为2016年3月—2020年9月,病理诊断确诊38例,对患者实施C T影像诊断,分析诊断结果。结果:本次C T诊断中,患者能够分为三类:血行性肺脓肿共18例、急性肺脓肿共9例、慢性肺脓肿共7例,CT诊断检出率较高,具备较强相似性(P>0.05),C T诊断敏感度94.44%、特异度55.56%、准确性86.67%、误诊率44.44%、漏诊率5.56%、阳性预测值89.47%、阴性预测值71.43%。结论:CT影像诊断能够通过脓腔是否存在病灶进行周围出现渗出性变化片判断,实现不典型肺脓肿的鉴别诊断。     

基于移动医疗的妊娠期盆底肌训练对产后尿失禁发生的影响：一项基于随机对照试验设计的探索性研究

背景 孕产妇尿失禁（UI）发病率高，严重影响了女性生活质量。研究表明，盆底肌训练是UI有效的防治手段，本研究前期进行了一项随机对照试验（RCT），结果发现相比于常规宣教，基于移动医疗APP的盆底肌训练并未显现出预防优势，其原因需要进一步深入探讨。 目的 本研究拟对一项基于APP的妊娠期盆底肌训练的干预研究的阴性结果进行探索性分析，旨在探讨产后UI预防效果的影响因素以及获益的亚组人群。 方法 本研究数据来源于前期开展的一项RCT，采用方便抽样法，于2020年6—10月在南方医科大学深圳医院产科门诊招募了126例研究对象，采用随机数字表法分为干预组与对照组，每组各63例。对照组采用常规护理，干预组在此基础上使用"有爱屋"APP进行尿失禁自我管理，干预周期为2个月。产后42 d随访时收集两组产后相关资料，包括产后42 d UI发生情况。以产后是否发生UI为结局指标，将研究对象分为病例组和对照组，采用Logistic回归分析探讨混杂因素及其与干预方式之间的交互作用对产后UI发生的影响。针对Logistic回归分析的结果进行分层分析，探讨是否存在能从APP干预中获益的亚组人群。 结果 病例组和对照组阴道分娩史、入组时存在UI、Broome盆底肌自我效能量表（BPMSES）得分比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。Logistic回归分析结果显示，入组时存在UI是产后发生UI的危险因素〔OR=15.897，95%CI（4.724，53.495），P<0.001〕；BPMSES得分与干预方式的交互作用可影响产后UI的发生〔OR=1.034，95%CI（1.017，1.051），P<0.001〕。分层分析结果显示，入组时存在UI症状的孕妇，干预组产后UI发生率低于对照组（χ2=4.18，P=0.041）；入组时不存在UI症状的孕妇，两组产后UI发生率比较，差异无统计学意义（χ2=1.89，P=0.284）。 结论 推荐有UI症状的孕妇使用"有爱屋"APP或许可预防产后UI的发生。而对于妊娠期没有UI症状的人群使用"有爱屋"APP预防产后UI发生的证据尚不充分。另外，不管有无UI症状，盆底肌训练自我效能高的孕妇有望从APP干预中获益。     

牙源性透明细胞癌的影像学表现

<正>牙源性透明细胞癌(clear cell odontogenic carcinoma,CCOC)是一种十分少见的牙源性恶性肿瘤,2005年WHO牙源性肿瘤新分型认为,该病是以透明细胞为主的上皮性肿瘤,是一种以空泡状或透明细胞岛和团块为特点的牙源性恶性肿瘤。迄今为止,关于该病的报告约75例~([1])。笔者搜集了1例牙源性透明细胞癌的临床及影像资料,现结合相关文献分析如下。     

术前影像特征与脑膜瘤患者手术疗效的相关分析

目的探讨术前影像特征与脑膜瘤患者手术疗效的关系。方法对我院100例脑膜瘤手术患者的影像资料进行回顾性分析,包括肿瘤大小、肿瘤位置、是否具有侵袭性、肿瘤形状、有无神经血管包绕、增强程度、水肿情况、肿瘤边界,筛选出影响肿瘤的切除程度、并发症和死亡的因素,然后对筛选出的因素进行Logistic回归分析。结果肿瘤大小、肿瘤部位、肿瘤侵袭性、肿瘤形状和肿瘤边界是影响肿瘤残留的独立危险因素;肿瘤大小、肿瘤部位、神经血管包绕和肿瘤增强程度是影响手术并发症的独立危险因素;肿瘤大小和肿瘤部位是影响死亡的独立危险因素。结论脑膜瘤的术前影像特别是肿瘤大小、肿瘤部位、肿瘤侵袭性和神经血管包绕4个主要因素可较客观和准确地判断及评估脑膜瘤的肿瘤残留程度、并发症和死亡情况。     

“互联网+”远程医疗体系建设实践研究

介绍以贵州医科大学附属医院为代表的贵州省“互联网+”远程医疗体系建设背景与规范、技术支撑及其成效，探索适合省情的远程医疗模式，实践证明该模式有利于实现优质医疗资源上下联通，具有可行性、推广性、科学性。     

远程胎儿监护的临床应用

远程胎儿监护是应用互连网及计算机技术，孕妇在家中或远程监护终端将胎心监护图形传输到中央监护站，医生即可通过电脑或手机APP远程判读。对高危孕妇实行远程监护，便于及时发现胎儿宫内缺氧情况和及时处理，改善围产儿结局。     

基于机器学习的脑胶质瘤多模态影像分析

脑部胶质瘤是临床中常见的一种原发性脑肿瘤，具有复发率高、死亡率高以及治愈率低的特点。常规临床诊断主要依靠计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)检查技术进行鉴别。随着成像技术和机器学习方法的不断发展，多模态影像智能分析技术已经逐步成为研究热点，在脑胶质瘤的病灶分割测量、肿瘤分级、预后生存周期预测和基因型辨别等方面具有重要的应用前景。本文重点介绍基于机器学习和多模态影像在脑胶质瘤临床辅助诊断和预后评估中的应用进展。