Principles of environmentally-sustainable anaesthesia: a global consensus statement from the World Federation of Societies of Anaesthesiologists

The Earth’s mean surface temperature is already approximately 1.1°C higher than pre-industrial levels. Exceeding a mean 1.5°C rise by 2050 will make global adaptation to the consequences of climate change less possible. To protect public health, anaesthesia providers need to reduce the contribution their practice makes to global warming. We convened a Working Group of 45 anaesthesia providers with a recognised interest in sustainability, and used a three-stage modified Delphi consensus process to agree on principles of environmentally sustainable anaesthesia that are achievable worldwide. The Working Group agreed on the following three important underlying statements: patient safety should not be compromised by sustainable anaesthetic practices; high-, middle- and low-income countries should support each other appropriately in delivering sustainable healthcare (including anaesthesia); and healthcare systems should be mandated to reduce their contribution to global warming. We set out seven fundamental principles to guide anaesthesia providers in the move to environmentally sustainable practice, including: choice of medications and equipment; minimising waste and overuse of resources; and addressing environmental sustainability in anaesthetists’ education, research, quality improvement and local healthcare leadership activities. These changes are achievable with minimal material resource and financial investment, and should undergo re-evaluation and updates as better evidence is published. This paper discusses each principle individually, and directs readers towards further important references.     

地鳖纤溶蛋白口服时间/pH依赖结肠靶向微囊的开发及评价＊

地鳖中的纤溶活性蛋白是从地鳖中提取的具有抗栓及抗肿瘤作用的有效成分，其口服易被上消化道酶分解从而限制了应用。采用恒流泵滴制法开发地鳖纤溶活性蛋白时间/pH依赖口服结肠靶向微囊（EnpolypHaga fibrinolytic protein oral colon targeting microcapsules， CTM-EFP）。采用单因素实验和正交实验相结合的方法寻找到包封率为60.17 % ± 2.72 %、载药量为15.50 % ± 0.44 % 的最佳配方。扫描电子显微镜（SEM）显示微囊呈球形、表面光滑，在人工肠液中24 h的累积释放度为99.53 % ± 0.69 %，在人工胃液中24 h累积释放度为7.43 ± 1.04 %，通过时间/pH依赖达到结肠靶向作用。CTM-EFP在人工肠液中的体外释放曲线符合Korsmeyer方程，提示地鳖纤溶活性蛋白（EnpolypHaga fibrinolytic protein， EFP）是通过扩散和侵蚀机制结合释放的。CTM-EFP为EFP的口服给药提供了一种新的剂型，为EFP应用于临床提供参考。     

基于超声影像组学的乳腺癌预测模型的诊断性能研究

目的评估并比较基于不同机器学习算法建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。 方法回顾性收集2017年1月至2019年4月就诊皖南医学院第一附属医院、有明确病理结果的乳腺肿块病例828例，以2018年8月31日为节点将其分为训练集（526例）和验证集（302例），提取肿块的超声影像组学特征并进行特征筛选，运用k最近邻（kNN）、逻辑回归（LR）、朴素贝叶斯（NB）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）5种机器学习算法分别建立预测模型，使用重复交叉验证方法做内部验证，计算比较各模型的敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV），并实施外部验证，绘制ROC曲线并比较ROC曲线下面积（AUC）以评价模型的鉴别诊断性能，绘制校准曲线评价模型校准度。 结果从提取的109个影像组学特征中筛选出19个特征建立了5种机器学习算法模型。在内部验证中，5种模型的敏感度、特异度、PPV、NPV比较，总体差异均有统计学意义（P均＜0.001）。LR模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.769、0.816、0.778，3项指标均高于其他4种模型；敏感度中位数为0.824，高于kNN、RF和SVM模型。此外，SVM模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.706、0.774、0.759，虽均低于LR模型，但均高于其他3种模型。在外部验证中，LR、SVM、RF、kNN和NB的AUC依次为0.890、0.832、0.821、0.746和0.703，其中LR与SVM的AUC差异有统计学意义（P=0.012）；此外，各模型在校准性能上表现并不一致，LR和SVM模型的校准曲线显示乳腺癌实际概率与预测概率之间的一致性较好。 结论以超声影像组学特征为基础，运用不同机器学习算法建立的乳腺癌超声预测模型，均表现出较高的诊断性能，其中LR模型表现最为突出；选择合适的机器学习算法有助于进一步提高预测模型的诊断性能，提供更加准确的量化预测结果。     

超声造影规范化护理专家共识

为了实现超声对比剂（也称超声造影剂）高效、合理、安全、规范化输注，国内相关医护专家总结了国内外文献证据及临床经验，按照循证医学原则充分讨论后，制订了该共识，旨在为我国超声对比剂安全输注的规范化和标准化提供参考意见。共识介绍了超声对比剂的应用现状和安全性、相关法规与流程，造影前、中、后的规范化护理，并提出16条推荐意见。提出目前国内批准上市使用的超声对比剂安全性高，建议医护人员根据最新说明书或专家共识进行配药和给药，并从造影室管理、风险预案、人员资质等方面予以规范。