基于剂量组学预测肺癌患者放射性肺炎发生的研究

目的 探讨剂量组学在预测肺癌根治性放疗患者放射性肺炎发生中的应用潜能。方法 回顾性收集行根治性放疗的314例肺癌患者的临床资料、放疗剂量文件、定位及随访CT图像,根据临床资料及影像学随访资料对放射性肺炎进行分级,提取全肺的剂量组学特征,构建机器学习模型。应用1000次自助抽样法（bootstrap）的最小绝对值收敛和选择算子嵌套逻辑回归（LASSO‐LR）及1000次bootstrap的赤池信息量准则（AIC）向后法筛选与放射性肺炎相关的剂量组学特征,随机按照7∶3划分为训练集及验证集,应用逻辑回归建立预测模型,并应用ROC曲线及校正曲线评价模型的性能。结果 共提取120个剂量组学特征,经LASSO‐LR降维筛选得到12个特征进入“特征池”,再经过AIC向后法筛选,最终筛选出6个剂量组学特征进行模型构建,训练集AUC为0.77（95%CI为0.65~0.87）,独立验证集AUC为0.72（95%CI为0.64~0.81）。结论 利用剂量组学建立的预测模型具有预测放射性肺炎发生的潜力,但仍需继续纳入多中心数据及前瞻性数据进一步挖掘剂量组学的应用潜能。     

我国日间手术开展现状与前景展望

日间手术在国外已有上百年的发展历史，现已成为欧美国家重要手术模式。我国于20世纪初开始开展日间手术，但目前尚未普及，发展不平衡问题比较突出，存在认识不清、开展不规范、与医保支付对接不畅等问题。日间手术是一种使国家、医院和病人三方均受益的新型手术模式。近年来，国家相关管理部门积极引导，开展日间手术的医院明显增多，可以预见，我国日间手术即将进入快速发展的新阶段。因此，有条件的医院可以从简单、易操作的病种开始，落实临床路径，积累经验，再逐步稳妥展开。在保证质量的前提下，不断拓展日间手术范围，提高三、四级手术比例。同时，积极与医保支付政策对接，采取灵活的方式，获得医保的支持，更好地促进我国日间手术的快速发展。