大气污染与儿童哮喘研究文献计量学分析

目的 分析大气污染与儿童哮喘研究,为后期开展深入研究提供借鉴和指导。方法 采用文献计量和数据图谱可视化分析,以2000-2017年Science Citation Index Expanded数据库收录论文为研究对象,从发表和被引时间序列、国家、学科和期刊、研究机构和作者、论文关键词5个方面统计分析。结果 论文发表数量和被引次数随时间快速上升;80%高质量杂志和60%研究机构来自美国;期刊发表文献数量与其影响因子线性相关无统计学意义(r=0.39, P=0.221);91%论文来自环境科学和过敏学;出生队列和细颗粒物为近年研究热点。结论 大气污染与儿童哮喘研究处于增长期,美国主导该领域研究,研究重点从单一污染物与儿童哮喘关系向复合空气污染和生命历程流行病学扩展。     

基于机器学习构建放射性碘治疗疗效的预测模型

目的 基于分化型甲状腺癌(DTC)患者的临床资料及放射学参数,通过机器学习算法构建放射性碘治疗(RAI)疗效的预测模型。 方法 选取2015年12月至2020年12月于山东大学第二医院核医学科接受RAI治疗的1 642例DTC患者为研究对象,在RAI治疗结束的6个月后评估其治疗疗效,筛选与疗效相关的核心特征进行机器学习建模。将研究对象按就诊时间(2019年7月)划分为训练集(n=973)和验证集(n=669),于训练集中利用Logistic、随机森林、支持向量机、Adaboost 4种方法进行模型构建,利用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、灵敏度和特异度评估模型的性能,绘制校准曲线及决策曲线评估模型的准确度和临床受益性,并在验证集中评估模型外部稳定性。 结果 4种模型的预测性能较高,稳定性较好,预测精度和净收益高于目前临床常规应用的肿瘤-淋巴结-转移(TNM)分期和复发风险分层。Logistic模型表现最佳,其AUC在训练集中为0.827、验证集中为0.869。 结论 基于机器学习构建的术后RAI治疗疗效预测模型有较高的预测性能,由此构建的列线图可实现个体化精准预测。     

无抽搐电休克治疗应用于精神分裂症患者的临床效果

目的:探讨精神分裂症患者应用无抽搐电休克治疗的临床效果.方法:选取我院2017年1月～2020年1月收治的86例精神分裂症患者,按照随机数字表法分为观察组和对照组,各43例.对照组口服利培酮片治疗,基于对照组观察组结合无抽搐电休克进行治疗,两组患者均连续治疗7周.比较治疗后两组患者的临床疗效,治疗前后的血清GLU、TC、TG、PRL水平及PANSS评分.结果:治疗后观察组患者的临床总有效率为88.37％,高于对照组的67.44％;与治疗前相比,治疗后两组患者的阴性因子、阳性因子和一般精神病理量表因子评分均降低,且观察组低于对照组(P<0.05);治疗后两组患者血清PRL水平均升高(P<0.05),但组间比较无显著差异(P>0.05);两组患者血清GLU、TC、TG水平治疗前后及治疗后组间比较均无显著差异(P>0.05).结论:精神分裂症患者应用无抽搐电休克治疗可有效改善其临床精神症状,降低对血糖血脂及PRL水平的影响,疗效确切且整体安全性较高.     

女性癌症患病史与其新生儿出生结局的相关性研究

目的 采用系统综述与Meta分析方法,探讨女性癌症患病史与新生儿不良出生结局的相关性,为女性癌症幸存者生育保护措施的制订提供参考依据。方法 系统检索从2008年1月1日－2018年8月1日PubMed,Web of Science数据库公开发表的女性癌症患病史与新生儿出生结局的相关研究。文献质量评价采用纽卡斯尔-渥太华量表(NOS量表)。结局指标为早产、低出生体重、先天性畸形、小于胎龄儿(SGA)和活产。对纳入文献进行异质性检验,根据异质性检验结果选择固定效应模型或随机效应模型进行Meta分析并计算合并效应值。采用逐一剔除法进行敏感性分析。采用Begg检验和Egger检验评价研究文献的发表偏倚。结果 共纳入12篇文献,根据异质性检验结果,采用随机效应模型计算早产、先天性畸形、活产的合并RR值(95%CI)分别为2.058(1.337~3.169)(P＝0.001),0.929(0.676~1.277)(P＝0.650),0.852(0.756~0.960)(P＝0.008);采用固定效应模型计算低出生体重、SGA的合并RR值(95%CI)分别为1.563(1.386~1.763)(P＜0.001),1.017(0.859~1.205)(P＝0.843)。结论 女性癌症患病史可显著增加早产、低出生体重的风险,降低活产的风险;女性癌症患病史与先天性畸形、SGA的发生风险无统计学相关性。