HIV/AIDS患者眼部疾病及其干预措施研究进展

感染人类免疫缺陷病毒（HIV）后,患者因免疫力下降可能出现多种疾病,其中包括白内障和视网膜病变等眼部疾病,严重影响生活质量。本文着重对HIV/AIDS患者较常见的眼部疾病及其干预措施进行综述,为该人群相关眼部疾病的预防与治疗提供一定的参考。     

真实世界针灸大数据研究现状、问题与解决路径

文章对目前真实世界中针灸大数据应用现状进行汇总分析。根据针灸大数据相关文献,从针灸相关数据库现状、针灸大数据存在问题及解决路径3个方面进行论述,并对针灸大数据未来发展提出设想。目前针灸大数据主要研究方法多为数据挖掘、关联分析、频次统计等,并建立疾病相关数据库,开发辅助诊疗系统,用以指导临床诊断治疗。但在针灸结构化数据的收集、临床疗效标准的选取等方面依旧存在缺陷。大数据技术的更广泛应用、多学科的交叉融合、系统化的架构设计可能成为未来针灸大数据研究发展中的重要方式。     

D-丝氨酸在中枢神经系统中的作用

D-丝氨酸是N-甲基-D-天冬氨酸受体(NMDAR)的内源性共激活分子,是激活NMDAR和维持长时程增强(LTP)所必需的,并参与大脑发育、神经元兴奋、突触可塑性以及学习和记忆的调节。D-丝氨酸是由丝氨酸消旋酶(SR)合成,它能将L-丝氨酸转化为D-丝氨酸。D-丝氨酸代谢障碍会导致神经系统发育缺陷、神经退行性病变,并可能参与精神疾病的发生。本篇综述中,我们回顾了D-丝氨酸在中枢神经系统中的分布及功能,并介绍了其在神经系统疾病中的作用,为深入研究D-丝氨酸的临床诊疗价值提供思路。     

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。