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目的 分析不同特征的结直肠癌患者就医行为选择在中医院(含中西医结合医院)、西医院及肿瘤专科医院间的差异,为合理引导结直肠癌患者适宜就医及制订相关政策提供依据。方法 收集北京地区2018年1月-2019年12月17家三级甲等医院21894例首诊结直肠癌成年住院患者的病案首页数据,采用EmpowerStats 2.0对数据进行描述性分析。结果 21894例结直肠癌患者中就诊于中医院的有862例(3.93%),西医院的有8723例(39.85%),肿瘤专科医院的有12309例(56.22%)。对于不同医疗机构,男性占比均大于女性,58-68岁患者占比最大。且结直肠癌患者年龄、医疗付款方式及肿瘤分期在不同医疗机构间的分布存在差异(P<0.001)。西医院及肿瘤专科医院结直肠癌Ⅲ期患者占比最大,而就诊于中医院患者中结直肠癌Ⅳ期最多。从地域分布来看,异地就诊比例(57.32%)大于本地,且就诊于肿瘤专科医院的患者中73.66%来自外地。患者来源前三名分别是北京市、河北省及内蒙古自治区。而在北京市内,西医院患者主要来源于朝阳区、海淀区及西城区,中医院患者主要来源于海淀区、朝阳区及丰台区,肿瘤专科医院则主要来源于朝阳区、海淀区及丰台区。结论 应大力倡导年轻以及早期结直肠癌患者向中医院分流,充分施展中医药在结直肠癌患者中的治疗优势;发挥三级医院带动作用,建立对口帮扶医院,减少不必要的跨省流动及提倡结直肠癌的早筛早治,以降低结直肠癌死亡率。  相似文献   
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PurposeUnderstanding the value of genetic screening and testing for monogenic disorders requires high-quality, methodologically robust economic evaluations. This systematic review sought to assess the methodological quality among such studies and examined opportunities for improvement.MethodsWe searched PubMed, Cochrane, Embase, and Web of Science for economic evaluations of genetic screening/testing (2013-2019). Methodological rigor and adherence to best practices were systematically assessed using the British Medical Journal checklist.ResultsAcross the 47 identified studies, there were substantial variations in modeling approaches, reporting detail, and sophistication. Models ranged from simple decision trees to individual-level microsimulations that compared between 2 and >20 alternative interventions. Many studies failed to report sufficient detail to enable replication or did not justify modeling assumptions, especially for costing methods and utility values. Meta-analyses, systematic reviews, or calibration were rarely used to derive parameter estimates. Nearly all studies conducted some sensitivity analysis, and more sophisticated studies implemented probabilistic sensitivity/uncertainty analysis, threshold analysis, and value of information analysis.ConclusionWe describe a heterogeneous body of work and present recommendations and exemplar studies across the methodological domains of (1) perspective, scope, and parameter selection; (2) use of uncertainty/sensitivity analyses; and (3) reporting transparency for improvement in the economic evaluation of genetic screening/testing.  相似文献   
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目的 基于“伏风暗瘀宿痰”小儿哮喘病机新说,采用网络药理学及实验验证的方法,探索搜风愈喘方拆方“祛宿痰方”治疗儿童哮喘的作用机制,验证中医“宿痰”病机与西医细胞外基质改变病理之间的交通性。方法 通过TCMSP数据库建立“祛宿痰方”的有效成分和靶点数据集,利用OMIM、GeneCards、DrugBank、TTD疾病数据库建立哮喘疾病靶点数据集,利用Cytoscape软件取交集并构建“祛宿痰方”与哮喘的蛋白质互作网络,筛选关键靶点蛋白。利用Metascape数据库进行基因本体(Gene ontology,GO)分析以及京都基因和基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)富集分析。复制卵蛋白(OVA)诱导的哮喘大鼠模型,对核心通路及关键靶点进行实验验证。结果 共得到“祛宿痰方”治疗哮喘的靶点98个,包括IL-13、TP53、TGF-β1、VEGF-A、MMP9等,KEGG得到与哮喘相关的通路287条(P<0.05),包括NF-κB信号通路、PI3K-AKT信号通路、IL-17信号通路等。GO结果显示与哮喘相关生物进程包括炎症反应、细胞外基质调控、氧化应激、血管生成等。动物实验证实“祛宿痰方”可下调大鼠肺组织中p-NF-κB-P65磷酸化水平,抑制NF-κB信号通路的激活,降低IL-13、TGF-β1 mRNA表达量(P<0.05),减少哮喘大鼠肺组织中炎症细胞浸润、黏液产生,从而延缓哮喘的进程。结论 “祛宿痰方”可抑制NF-κB信号通路的激活,降低肺组织中IL-13、TGF-β1 mRNA表达量,可能通过抑制炎症反应、调控细胞外基质等途径作用于哮喘,中医“宿痰”病机与西医细胞外基质改变病理之间存在一定的的交通性。  相似文献   
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目的 基于网络药理学和分子对接技术探究黄芪-赤芍配伍对治疗慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)的作用机制。方法 利用TCMSP,Pharmmaper数据库,筛选黄芪-赤芍治疗COPD的活性成分和潜在靶点;结合Genecards数据库挖掘的COPD相关靶点,对黄芪-赤芍药对与COPD靶点进行PPI网络构建,交互处理得到黄芪-赤芍药对治疗COPD的关键靶点,并进行GO分析和KEGG通路富集分析;并采用分子对接技术将主要活性成分与TNF-α(肿瘤坏死因子),IL-6(白细胞介素6)等进行分子对接;最后利用A549炎症细胞与人脐静脉内皮细胞缺氧损伤模型进行体外细胞实验对结果加以验证。结果 黄芪-赤芍药对中44个有效成分作用于COPD,核心成分为:槲皮素、山奈酚、丁子香萜、芍药苷、(2R,3R)-4-methoxyl-distylin、二氢异黄酮;黄芪-赤芍药对通过IL6、PTGS2、TNF等113个靶蛋白,调控Ras、PI3KAkt、IL-17等多条信号通路治疗COPD,且分子对接结果显示槲皮素、山奈酚、丁子香萜、芍药苷与IL-6、PTGS2、TNF大分子蛋白有良好的结合性,体外细胞试验证实,槲皮素与山奈酚均能减少IL-8,MMP-9炎症因子的分泌,具有不同程度的抗炎效果;芍药苷有明显的扩血管、抗血栓之效。结论 黄芪-赤芍药对治疗COPD具有多成分、多靶点、多通路、整体调节的作用特点。初步揭示了黄芪-赤芍药对通过抑制炎症反应、调节上皮细胞生长增强保护屏障等预测出黄芪-赤芍药对治疗COPD的潜在作用机制,以期为其活性成分的药效物质基础提供理论研究和思路。  相似文献   
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人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手,对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面,就近年来国内外研究进展进行总结与分析,以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。  相似文献   
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目的 借助网络药理学的方法,探究两组王琦教授新冠肺炎预防方(简称预防方)预防新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的分子靶点和机制。方法 通过TCMSP数据库检索并筛选其活性成分及其作用靶点,通过Uniprot数据库进行蛋白标准化处理。从Genecards数据库中以“Novel coronavirus pneumonia”为关键词搜索获取COVID-19的靶标,构建相交靶点韦恩图。通过cytoscape3.7.2构建PPI蛋白互作网络,寻找富集数目最多的靶点。通过R语言对预防方治疗COVID-19的靶点进行GO和KEGG富集分析,并绘制气泡图。结果 预防方与新冠肺炎相关靶点涉IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9;GO功能富集分析分别获得53、57条通路;27、29条KEGG相关信号通路。结论 王琦教授新冠肺炎预防方中的主要活性成分为槲皮素、山奈酚、木犀草素、β-谷甾醇、植物甾醇等,可能通过作用于IL-6、TNF、CXCL8、VEGFA、MMP9、CXCL8、IL10、CCL2、IL1B等靶点和介导TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路等发挥作用,从而促进免疫反应、炎症反应及细菌防御反应,预防COVID-19。  相似文献   
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