新冠疫情期间医务人员职业倦怠水平及影响因素分析

目的:调查新型冠状病毒肺炎疫情期间,医务人员职业倦怠水平及其影响因素.方法:采用横断面设计,分层抽取川渝地区各级各类医疗机构医务人员504名,以自制问卷和职业倦怠问卷(MBI-GS)调查新型冠状病毒疫情期间医务人员职业倦怠水平.Logistic回归分析职业倦怠的相关影响因素.结果:本研究总体职业倦怠检出率为71.43％(360/504);上夜班的频率、工作耐受情况、自我调节频率、对疫情的烦扰程度均与职业倦怠显著相关(P<0.05).结论:新冠疫情期间,人口社会学因素对医务人员的职业倦怠影响不显著;自我调节能力、上夜班频率、对疫情烦扰程度是职业倦怠主要影响因素.应鼓励医务人员自我放松调节,调整心态积极应对公共卫生应急事件.     

影像组学在宫颈癌中的研究进展

<正>自1895年伦琴发现X线开始,便诞生了医学影像学^[1]。经过一百多年的发展,医学影像学已不再满足单纯的解剖成像,功能成像、分子成像等也成为目前影像检查的核心内容,为病变提供较全面的分析、解读视角。随着医学影像大数据与临床辅助诊断技术的快速发展,加上精准医疗理念的提出,影像组学技术应运而生。本文将从影像组学的概念及影像组学现状、影像组学在宫颈癌中的应用及挑战等方面进行综述。1 影像组学概念及影像组学现状影像组学是使用自动化、     

基于增强CT影像组学在宫颈癌根治性放疗疗效的研究

目的 探讨基于增强CT的影像组学对宫颈癌患者根治性放疗疗效的二分类预测，进一步对其进行四分类预测，并建立四分类预测模型，为临床宫颈癌精准治疗提供基础支撑。方法 回顾性分析2016年7月至2021年7月川北医学院附属医院肿瘤放疗科收治的宫颈癌患者316例，行根治性放疗后评效结果为：完全缓解(CR)77例、部分缓解(PR)161例、疾病稳定(SD)71例和疾病进展(PD)7例。将纳入患者治疗前增强CT图像进行感兴趣区(ROI)勾画，并提取相关影像组学特征，然后采用自适应合成抽样法将数据平衡至644例。根据CR、PR、SD、PD四分类标签经过互信息、基于随机森林递归特征消除法得到最相关的影像组学特征，分别带入逻辑回归(LR)与支持向量机(SVM)进行模型训练、验证和测试，根据模型评价指标选出最优模型。绘制各模型的受试者工作特征曲线(ROC),并计算曲线下面积(AUC)。结果 经过特征筛选后，选出5个最相关的影像组学特征，对于LR四分类模型：测试集准确率为0.531,micor AUC值与macor AUC值分别为0.755、0.737;SVM四分类模型：测试集准确率为0.636,micor ...