儿童中枢神经系统非典型畸胎样/横纹肌样瘤研究进展

非典型畸胎样/横纹肌样瘤（atypical teratoid/rhabdoid tumor,AT/RT）是一种罕见且高度恶性的儿童中枢神经系统胚胎性肿瘤,其组织形态多变、恶性程度高、临床进展迅速,患儿预后不佳。AT/RT的发病机制涉及染色体和基因的突变,特别是SMARCB 1基因功能的丧失。AT/RT的诊断主要依赖于组织学及免疫组化检测。目前关于AT/RT的治疗方案尚无统一标准,主要包括手术、化疗、放疗等多模式治疗以及新兴的靶向治疗和免疫治疗。尽管近年来对AT/RT的研究和临床试验有所进展,但患儿预后仍然不佳,仍需进一步研究以制定更有效的治疗策略,以提高患儿的预后。     

凉山州会东县高中女学生月经卫生保健调查分析

目的：调查高中女学生月经状况、经期卫生、月经紊乱症状表现、经期运动情况等方面知识,为针对性开展女生月经卫生保健及防治月经病提供科学依据。方法2015年5月采用整群抽样的方法对某中学在校250名女中学生进行了问卷调查。结果女中学生月经卫生保健知识来源匮乏,仅限于母亲（66.8%）、朋友和同伴（60.9%）、书报（41.3%）等;66.4%的女生出现痛经现象,60.4%的女生月经不调。结论学校应加强女学生及其母亲月经卫生保健教育,保证女中学生的身心健康,降低该地区女性感染妇科疾病的几率。     

暴露类非随机研究偏倚风险评价工具（ROBINS-E 2022版）解读

非随机研究是评估暴露（包括环境、职业和行为等暴露）对人类健康影响的重要方法。暴露类非随机研究偏倚风险评价工具（ROBINS-E）用于评价自然环境暴露或职业暴露观察性研究中的偏倚风险。本文主要介绍ROBINS-E 2022版的主要内容,包括制订背景、偏倚领域及相关的信号问题回答以及操作过程。     

基于机器学习的诊断性试验准确性研究（一）：研究设计

随着人工智能的发展,机器学习在疾病诊断方面的运用逐渐广泛,对于基于机器学习的诊断性试验准确性研究,如何合理评估模型的性能对提升诊断准确性至关重要。本研究为系列方法学研究之一,首先从靶疾病、受试者选择、诊断性试验、参考标准、伦理等方面介绍了基于机器学习的诊断性试验准确性研究的设计原则。