宽胸气雾剂联合西医规范化治疗对冠心病患者部分炎症指标、血小板水平的影响

摘要：目的 观察宽胸气雾剂治疗冠状动脉粥样硬化性心脏病（CHD）临床症状缓解率及对部分炎症指标、血小板水平的影响。方法 在2020年12月至2021年7月期间，武汉市第三医院（光谷院区）心血管内科住院部总共有147例CHD患者使用宽胸气雾剂，排除92列不符合研究标准的患者后，最终有55例患者纳入此次分析，列为试验组；同时，随机选取55例CHD患者为对照组。对照组依据CHD合理用药指南给予西医规范化治疗，试验组在规范化治疗方案基础上给予宽胸气雾剂，每次2揿，每日3次，住院期间不间断使用。治疗前后检测相关血液指标，观察临床疗效。结果 试验组CHD临床症状缓解率显著高于对照组（90.91% vs 70.91%，P<0.05）。对两组患者一般资料、用药情况、血常规相关指标、肝肾功能以及血脂情况在治疗前进行对比，发现差异不显著（P>0.05），表明两组可比性较好；在试验组，白细胞计数、中性粒细胞计数、中性粒细胞/淋巴细胞值（NLR）以及血小板计数治疗后低于治疗前（P<0.05），且试验组治疗后水平低于对照组治疗后水平（P<0.05）。结论 宽胸气雾剂联合西医规范化治疗在缓解CHD临床症状方面疗效显著，同时能够有效降低部分炎症指标及血小板水平。     

三级甲等妇幼保健院门诊药房医患沟通现状及解决策略△

目的：分析三级甲等妇幼保健院门诊药房医患沟通的现状和问题产生的原因，寻求解决策略。方法：随机选取徐州市妇幼保健院2020年4月1日~2021年3月31日期间取药患者（含家属）共计36 500例，记录患者的基本信息及其与门诊药房药师的交流沟通情况。统计药师与患者的双向沟通率以及患者对药师的现场致谢率。记录不良沟通发生率并分析不良沟通产生的原因，从而探索解决策略。结果：30 603例患者能够积极回应药师，与药师达到双向交流，占83.84%。10 861例患者对药师的提醒和宣教表示感谢，占29.74%。儿科、新生儿科以及下午取药的患者与药师的沟通情况有待改善。54例患者表露出强烈负性情绪，占0.15%。主要原因包括排队时间长、往返奔波于诊室和药房、超处方限量购药、患者对用药咨询不满意和发药差错。解决策略包括优化患者取药流程和提高药学专业技能。结论：妇幼保健院门诊药房可重点关注药师与儿科、新生儿科患者以及下午取药的患者沟通情况。通过优化患者取药流程和提高药学专业技能来改善医患沟通，从而减少医患纠纷。     

红外光谱数据融合对栽培滇重楼产地鉴别*

目的 多样的环境因素使得不同产地栽培滇重楼的化学成分也丰富多样，不同居群栽培滇重楼的甾体皂苷类成分具有很大的差异，多源数据融合分析能更全面的表征药材化学信息，建立一个高效而准确的产地鉴别模型，为其资源合理开发利用提供依据。方法 以来自云南和四川的8个产地（保山、楚雄、大理、红河、丽江、成都、文山、玉溪）共366份栽培滇重楼根茎为实验材料，采集其傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）和衰减全反射-傅里叶变换中红外光谱（ATR-FTMIR）数据。采用Kennard-Stone算法将不同产地的样品分为2/3的训练集和1/3的预测集，基于4种特征变量提取方法（CARS、VIP、SPA、SO-Covsel）结合2种数据融合策略（低级数据融合和中级数据融合），建立偏最小二乘产地判别分析模型。根据模型参数交叉验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）评估模型的稳定性，模型训练集和预测集准确率（ACC）评估模型分类性能。结果 近红外光谱和中红外光谱均能反应不同产地栽培滇重楼的化学成分差异，在中级数据融合中，基于VIP和SPA提取的特征变量建立的模型正确率均大于94%。相较于中级数据融合，低级数据融合模型得到了最为满意的结果，其预测集分类正确率达到100%。结论 根据近红外和中红外数据建立的低级数据融合PLS-DA模型，能够用于栽培滇重楼的产地鉴别分析。     

一测多评法在中药质量控制中的应用及研究进展＊

一测多评法（quantitative analysis of multi-components by single marker，QAMS）已成熟应用于中药材、中药提取物及中成药领域等中药复杂体系的质量评价研究中，有效解决了因对照品缺乏而导致的多指标质控技术推广难问题。本文查阅近五年的国内外研究文献，重点总结了高效液相色谱、气相色谱和质谱等技术在QAMS法中药质量控制中的应用。高效液相色谱联用紫外检测器（UV）技术应用最为广泛，最适合于中药QAMS法定量，结果稳定、准确；而高效液相色谱联用蒸发光检测器在中药QAMS法应用中，其测定准确性和适用性仍然需进一步探索和验证。液质联用技术虽然具有灵敏度高、线性范围宽等优点，但易受仪器参数、基质效应等的影响。进一步发展HPLC-UV技术在中成药制剂质量评价中的应用，是QAMS法多成分定量值得关注的方向；探索LC-MS和GC技术在中药QAMS质量评价中的稳定性和普适性是未来将面临的挑战。