慢加急性肝衰竭合并自发性细菌性腹膜炎影响因素分析与预测模型构建

目的 探究慢加急性肝衰竭(acute - on - chronic liver failure,ACLF)患者合并自发性细菌性腹膜炎(spontaneous bacterial peritonitis,SBP)的影响因素并构建预测模型。方法 收集来自重庆市7家医疗机构2018年1月—2020年6月的627例ACLF患者,根据其是否发生自发性腹膜炎分为ACLF合并SBP组(n = 423)和ACLF组(n = 204)。将纳入研究患者资料随机抽取70%（436例）作为训练集构建预测模型,剩余30%（191例）作为测试集进行内部验证。采用ROC曲线评估模型临床效能,并将预测模型以公式和列线图形式表现出来。结果 经Lasso - logistic回归结果显示,肝肾综合征(OR = 9.570,95%CI:2.662～34.407)和直接胆红素(OR = 1.006,95%CI:1.004～1.008)是ACLF患者合并SBP的独立危险因素;白蛋白(OR = 0.890,95%CI:0.846～0.937)和凝血酶原活动度(OR = 0.915,95%CI:0.913～0.917)是ACLF患者合并SBP的保护因素。logistic预测模型表现为,X = 6.105 + 2.259×肝肾综合征 + 0.006×直接胆红素 - 0.116×白蛋白 - 0.089×凝血酶原活动度。预测模型ROC曲线下面积为0.843(95%CI:0.825～0.861),敏感度为79.6%,特异度为70.1%;内部验证ROC曲线下面积为0.825(95%CI:0.809～0.841),敏感度为77.8%,特异度为73.0%。结论 ACLF合并SBP风险预测模型能较好地预测SBP的发生风险,同时可为医务人员及时采取预防性管理措施提供参考。     

基于本体技术的高血压知识库平台构建

详细阐述基于本体技术的高血压知识库平台构建，包括本体库以及Web端界面等，指出该平台可以为高血压诊断和治疗提供依据，为其他慢病知识库平台构建提供借鉴。     

基于xMOOC模式的校园公开课程参与者角色剖析

以目前国内外MOOC建设中存在的问题为切入点,结合校园公开课程在线学习的特殊性,采用文献综述及理论分析的方法对高校校园公开课程开展的xMOOC模式进行了探讨,重点剖析了学习者、教师、执行体系以及观察者这四种参与角色,发现存在角色定位不准确甚至缺失的情况,并对高校校园公开课xMOOC开展提出了建议。     

基于教育生态学的智慧医学人才培养模式探讨

本文阐述了智慧医学人才培养生态学机理，比较了国内外智慧医学人才培养模式，并结合教育生态学理论和重庆医科大学医学信息学院智慧培养人才培养经验，从生态主主体、生态客体和生态环境三个方面构建了智慧医学人才培养生态体系，实现以人才培养为核心，以数据建设为中心，以平台服务为支撑，以医学应用为目的的智慧医学学科建设，为高校智慧医学复合型专业人才培养提供参考。     

灰阶超声鉴别诊断良、恶性乳腺肿瘤

目的探讨灰阶超声鉴别良、恶性乳腺肿瘤的价值。方法利用改进的Level Set变分模型对126例乳腺肿瘤的超声图像进行分割,提取肿瘤边界,分别计算16个形态特征参数,结合特征参数间的相关性及部分特征参数性质确定特征向量组合,最后用模糊C-均值方法鉴别乳腺肿瘤的良、恶性。结果 126例中,恶性肿瘤50例,良性肿瘤76例。通过Level Set模型得到了较好的分割良、恶性的准确率达80.95%(102/126),其敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为80.00%(40/50)、81.58%(62/76)、74.07%(40/54)和86.11%(62/72)。结论良、恶性乳腺肿瘤在形态上有较大差异,灰阶超声可有效鉴别乳腺肿瘤的性质。     

微传播环境下的信息窄化用户感知分析

目的：探讨用户行为习惯与信息窄化之间的关联性和信息窄化在微传播环境下对用户信息获取产生的实质性影响。方法：采用文献分析法分析目前信息窄化现象及成因,通过问卷调查对用户的信息窄化感知进行实证分析,采用SPSS 21.0对调查结果进行有序多分类Logistic回归分析。结果：回归模型析出的5个强关联变量对信息窄化产生了明显的影响。结论：信息窄化现象在一定程度上会影响人们对真相的认知,会将人的思维逐渐固定在一个狭窄的范围,导致虚假信息和谣言的传播。为削弱信息窄化的不良影响,用户应拓展自身知识结构和信息获取渠道,国家应强化互联网管理规范,引领网络信息传播的健康发展。     

校园在线公开课平台用户体验研究

重庆医科大学校园在线公开课“酷课”是基于课程知识点的网络自主学习平台,其用户体验和完善程度直接关系到平台的使用效率。在对该平台的用户体验研究中,梳理出基于感官、交互、情感的评价体系作为用户体验指标,以《文献检索与临床信息系统》的课程教学为切入点,采用问卷调查和焦点小组访谈调查的方式对体验者（包括学生及教师）进行研究,为平台建设提供建议。     

丙种球蛋白非敏感型川崎病危险因素分析

目的探讨丙种球蛋白非敏感型川崎病早期实验室检查中的危险指标。方法回顾性分析2015年7月1日至2016年6月30日881例川崎病患儿的临床资料,其中丙种球蛋白非敏感型患儿26例(A组),一般型855例(B组)。通过以年龄、性别1:3为匹配条件的logistic回归分析,构建各变量[性别、月龄、发热天数、体温、红细胞计数(RBC)、白细胞计数(WBC)、中性粒细胞(N)、淋巴细胞(L)、血小板计数(PLT)、C反应蛋白(CRP)]的回归模型。结果与B组相比,A组的RBC计数较低,PLT较高,差异均有统计学意义(P0.05)。以月龄为条件logistic回归分析回归模型为Y=-2.87+0.01×PLT(PLT:OR=1.01,95%CI:1.00~1.01,P0.01),以性别为条件logistic回归分析回归模型为Y=-32.98+0.44×WBC+0.28×N+0.01×PLT(WBC:OR=1.55,95%CI:1.17~2.05,P0.01;N%:OR=1.32,95%CI:1.04~1.68,P0.05;PLT:OR=1.01,95%CI:1.00~1.01,P0.01)。结论确诊川崎病时伴随PLT水平异常增高,需要警惕丙种球蛋白无反应型的可能。     

基于数据挖掘技术建立的BP神经网络模型鉴别儿童川崎病与发热性疾病的研究

目的：以临床表现和实验室指标建立诊断川崎病（KD）的BP神经网络模型并考察其诊断性能。方法：收集重庆医科大学附属儿童医院（我院）2007年1月至2016年1月电子病历系统中出院诊断为KD的连续病例和待鉴别发热疾病病例,使用R 3.2.3软件中的随机抽样函数分为训练集和测试集。截取病历中一般情况、临床表现和实验室指标的共51项信息,单因素分析后提取有统计学意义的变量,以此分别构建Logistic回归和BP神经网络模型,比较两种模型的诊断性能。结果905例KD患儿和438例待鉴别发热疾病患儿进入数据模型分析,训练集1 042例,其中KD 700例,待鉴别发热类疾病342例;测试集301例,其中KD 205例,待鉴别发热类疾病96例。单因素分析结果显示差异有统计学意义37项信息。Logistic回归分类模型有16个变量纳入最佳回归方程。BP神经网络输入层、隐含层和输出层分别有37、24和1个节点。Logistic回归分类模型对训练集和测试集的分类正确率为84.1%和82.1%,ROC曲线下面积为0.91和0.89;BP神经网络模型对训练集和测试集的分类正确率为96.4%和86.0%,ROC曲线下面积为0.94和0.92;2个模型的敏感度均很好, BP神经网络模型的特异度优于Logistic回归分类模型。结论：本文建立的BP神经网络诊断模型对KD有较好的诊断辅助功能,有待进一步通过临床检验。     

泛在网络环境下的高血压健康信息网络关注度时空分布特征研究

通过百度指数平台获取近5年高血压健康信息网络空间关注度数据,以探索泛在网络环境下健康信息用户对网络健康信息关注的时空分布规律和用户人群特征。提出健康信息服务机构应该更多地利用移动终端针对特定人群开展精准的健康信息服务,改变信息组织方式,呼吁专业医疗机构和医疗专业人士参与。