北京市三级甲等医院结直肠癌患者就医流向规律分析

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。     

从湿热体质论治脂溢性脱发

中医对于脂溢性脱发，传统多按"血热风燥""血虚风燥""湿热""肝肾不足"等分型论治，虽能取得一定的临床疗效，暂时缓解病情，但难以根治，给患者带来困扰。倪诚教授根据国医大师王琦教授所提出的"肤-体相关论""体质可调论"，认为湿热体质是脂溢性脱发发病的主要土壤，指出瘀浊蛀发是脂溢性脱发的病机要点，治疗上以清利湿热调体治本、凉血活血为主、佐以滋养肝肾，方用茵陈蒿汤合升降散加减配合外洗经验方，从标本兼顾、分期论治、内服外洗等方面治疗脂溢性脱发，在临床上取得良好的疗效。     

乙肝孕妇血清标志物模式与HBV-DNA载量及肝功能关系研究

目的探讨乙肝孕妇血清标志物模式、HBV-DNA载量及肝功能三者之间的关系,为孕期乙肝病毒感染情况的监控和乙肝病毒母婴传播的预防提供参考。方法选取2019年1月-11月在我院产检的767例乙肝表面抗原阳性孕妇的乙肝血清标志物模式、肝功能指标的丙氨酸氨基转移酶(alamine aminotransferase,ALT)及HBVDNA载量进行研究,探讨三者间的关系。结果HBsAg、HBeAg、HBcAb阳性组孕妇HBV-DNA阳性率及病毒载量均高于其余两组(P<0.05);ALT升高程度与HBV-DNA载量具有一定相关性(r=0.255,χ^2=80.150,P=0.000);HBeAg阳性组和HBeAg阴性组间HBV-DNA阳性率、ALT异常率差异均有统计学意义。结论HBV-M、HBV-DNA与肝功能之间有一定的相关性,大三阳孕妇中高病毒载量比例高,应加强乙肝孕妇孕期各项指标的监测,必要时进行干预治疗。     

中医体质研究40年回顾与展望

文章回顾中医体质研究40年来在6大理论创新、3大技术创新、4大转化应用、2大学术平台方面取得的辉煌成就。展望未来，中医体质研究将积极策应国家需求，进一步发挥其原创优势、深化理论研究、完善技术方法、加快平台建设、提升服务能力，为实施“健康中国”战略作贡献。     

鼠巨细胞病毒感染C57BL/6小鼠急性肝炎动物模型的建立与鉴定

目的：建立鼠巨细胞病毒（MCMV）感染C57BL/6小鼠急性肝炎模型并对其感染特点进行分析及鉴定。方法：将24 只C57BL/6小鼠随机分为阴性对照组（n =12）及病毒感染组（n =12），病毒感染组腹腔注射1.0×106 PFU（200 μL）MCMV悬液，阴性对照组注射等体积小鼠胚胎成纤维细胞（MEF）悬液。于感染后第3天和第7天取外周血分离血清检测谷丙转氨酶（ALT）及谷草转氨酶（AST）。同时进行肝组织病毒分离、组织病理学及MCMV IE和M55基因、细胞因子白细胞介素-6（IL-6）、白细胞介素-1β（IL-1β）、肿瘤坏死因子α（TNF-α）的检测。结果：病毒感染组肝组织匀浆病毒分离均为阳性，肝炎发生率为100%。在感染后第3天即发生肝炎病理改变，病毒感染组血清ALT及AST较阴性对照组明显升高（P ＜0.01）；病毒感染组肝脏HE染色第3天可见局灶性炎性细胞浸润及肝脏点灶状坏死，持续至第7天，Ishak评分较阴性对照组明显升高（P ＜0.01）；在感染后第3天病毒感染组肝组织内可检测到MCMV IE及M55基因，且在感染后第7天仍可测得IE基因；感染后第3天及第7天病毒感染组炎性细胞因子IL-6、TNF-α及IL-1β mRNA表达水平明显升高（P ＜0.05）。 结论：成功建立MCMV感染C57BL/6小鼠急性动物肝炎模型，其感染表现主要集中在急性感染前期。     

吉西他滨联合西妥昔单抗对三阴乳腺癌细胞转移相关基质金属蛋白酶-9(MMP-9)活性的影响

目的：探讨吉西他滨联合西妥昔单抗对三阴乳腺癌细胞增殖、迁移、侵袭的影响，并对可能的机制进行初步的探究。方法：将实验分为西妥昔单抗组（150 μg · mL^-1）、吉西他滨联合用药组（西妥昔单抗150 μg · mL^-1，吉西他滨2.8 μg·mL^-1）。通过MTT、Transwell实验检测联合用药对MDA-MB-231细胞增殖、迁移、侵袭能力的影响，Western blotting实验检测合用药对MDA-MB-231细胞MMP-9、TIMP-1、p-IkB、NF-kB-p65表达水平的影响。结果：吉西他滨联合西妥昔单抗作用MDA-MB-231细胞后，其生长被不同程度的抑制，抑制率随吉西他滨浓度的增加而增高（P<0.05）；联合用药组MDA-MB-231细胞迁移、侵袭数目明显减少（P<0.05），同时MMP-9、p-IkB、NF-kB-p65的表达含量降低，TIMP-1表达含量增加。结论：吉西他滨联合西妥昔单抗对三阴乳腺癌细胞增殖、侵袭、迁移具有抑制作用，并明显抑制MMP-9的表达，其机制可能是通过抑制NF-kB通路实现。     

Learning to Discretize: Solving 1D Scalar Conservation Laws via Deep Reinforcement Learning

Conservation laws are considered to be fundamental laws of nature. It has broad applications in many fields, including physics, chemistry, biology, geology, and engineering. Solving the differential equations associated with conservation laws is a major branch in computational mathematics. The recent success of machine learning, especially deep learning in areas such as computer vision and natural language processing, has attracted a lot of attention from the community of computational mathematics and inspired many intriguing works in combining machine learning with traditional methods. In this paper, we are the first to view numerical PDE solvers as an MDP and to use (deep) RL to learn new solvers. As proof of concept, we focus on 1-dimensional scalar conservation laws. We deploy the machinery of deep reinforcement learning to train a policy network that can decide on how the numerical solutions should be approximated in a sequential and spatial-temporal adaptive manner. We will show that the problem of solving conservation laws can be naturally viewed as a sequential decision-making process, and the numerical schemes learned in such a way can easily enforce long-term accuracy. Furthermore, the learned policy network is carefully designed to determine a good local discrete approximation based on the current state of the solution, which essentially makes the proposed method a meta-learning approach. In other words, the proposed method is capable of learning how to discretize for a given situation mimicking human experts. Finally, we will provide details on how the policy network is trained, how well it performs compared with some state-of-the-art numerical solvers such as WENO schemes, and supervised learning based approach L3D and PINN, and how well it generalizes.     

海水浸泡爆炸伤延期植皮最佳时机的研究

目的确定海水浸泡爆炸伤延期植皮的最佳时机。方法建立海水浸泡爆炸伤动物模型后，分别于0、3、7、14d切取创面组织作病理切片，镜下观察创面受床的病理改变；同期对创区实施植皮术，通过计算机全自动图像分析系统准确计算出各组的皮片成活率。结果分别于伤后0、3、7、14d，对皮肤缺损区施行植皮术，发现不同时机植皮成活率不同，伤后7d对海水浸泡爆炸伤皮肤缺损区植皮，皮片成活率最高。结论海水浸泡爆炸伤延期7d后植皮是对创面实施植皮术的最佳时机。