基于CiteSpace可视化分析代谢组学在中医药领域的研究现状及趋势＊

目的 应用可视化方法分析代谢组学在中医药领域的现状及趋势。方法 检索中国知网数据库（CNKI）和Web of Science 核心合集数据库2021年3月15日之前收录的中医药领域代谢组学研究的相关文献，应用CiteSpace软件对纳入的文献进行关键词、作者、研究机构等内容进行可视化分析。结果 共纳入中文文献247篇，英文文献350篇。文献数量在波动中迅速上升。中、英文文献作者合作网络显示，张爱华是中医药领域代谢组学研究发文量最多的作者，并形成了核心研究团队。发文机构显示，中国医学科学院是该领域的重要研究机构，机构间合作紧密。中、英文文献关键词分析显示，研究内容主要集中在核磁共振、代谢标记物、冠心病、质谱技术、代谢通路等相关领域。结论 中医药领域代谢组学研究的热点主要为中医药治疗代谢性疾病的机制研究。研究趋势为卵泡代谢组学研究及中药有效成分的研究。     

Bayesian consensus clustering for multivariate longitudinal data

In clinical and epidemiological studies, there is a growing interest in studying the heterogeneity among patients based on longitudinal characteristics to identify subtypes of the study population. Compared to clustering a single longitudinal marker, simultaneously clustering multiple longitudinal markers allow additional information to be incorporated into the clustering process, which reveals co-existing longitudinal patterns and generates deeper biological insight. In the current study, we propose a Bayesian consensus clustering (BCC) model for multivariate longitudinal data. Instead of arriving at a single overall clustering, the proposed model allows each marker to follow marker-specific local clustering and these local clusterings are aggregated to find a global (consensus) clustering. To estimate the posterior distribution of model parameters, a Gibbs sampling algorithm is proposed. We apply our proposed model to the primary biliary cirrhosis study to identify patient subtypes that may be associated with their prognosis. We also perform simulation studies to compare the clustering performance between the proposed model and existing models under several scenarios. The results demonstrate that the proposed BCC model serves as a useful tool for clustering multivariate longitudinal data.     

人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇，中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角，二者的融合不断加深，人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手，对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面，就近年来国内外研究进展进行总结与分析，以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。     

某二级公立医院员工满意度与影响因素分析

目的:通过调查、分析某二级公立医院员工满意度现状及影响因素,为探寻提升员工满意度路径提供依据。方法:按分层随机抽样法,抽取医院276名员工进行满意度问卷调查,对搜集到的数据进行统计分析。结果:医院员工满意度为(71.26±8.57)分;各维度评分中得分最高的是"领导与管理"维度,为(15.52±2.02)分;最低的是"薪酬与福利"维度,为(12.57±2.77)分。学历和岗位是影响该院员工满意度的主要因素。结论:医院员工满意度处于一般水平,医院应从健全薪酬福利机制、做好职业规划、重视不同群体需求、营造文化氛围等路径入手,提升员工满意度。     

Confounded association between proton pump inhibitor use and risk of biliary tract cancer: Result from three cohorts

Recent epidemiological studies suggested that proton pump inhibitor (PPI) use was associated with an increased risk of biliary tract cancer (BTC), however, confounders were not adequately controlled. Our study aimed to evaluate PPI use and subsequent risk of BTC and its subtypes in three well-established cohorts. We conducted a pooled analysis of the subjects free of cancers in UK Biobank (n = 463 643), Nurses' Health Study (NHS, n = 80 235) and NHS II (n = 95 869). Propensity score weighted Cox models were used to estimate marginal HRs of PPIs use on BTC risk, accounting for potential confounders. We documented 284 BTC cases in UK Biobank (median follow-up: 7.6 years), and 91 cases in NHS and NHS II cohorts (median follow-up: 15.8 years). In UK biobank, PPI users had a 96% higher risk of BTC compared to nonusers in crude model (HR 1.96, 95% CI 1.44-2.66), but the effect was attenuated to null after adjusting for potential confounders (HR 0.95, 95% CI 0.60-1.49). PPI use was not associated with risk of BTC in the pooled analysis of three cohorts (HR 0.93, 95% CI 0.60-1.43). We also observed no associations between PPI use with risk of intrahepatic (HR 1.00, 95% CI 0.49-2.04), extrahepatic bile duct (HR 1.09, 95% CI 0.52-2.27) and gallbladder cancers (HR 0.66, 95% CI 0.26-1.66) in UK Biobank. In summary, regular use of PPIs was not associated with the risk of BTC and its subtypes.     

特发性肺纤维化急性加重期证候与血清生物标志物的相关性研究＊

目的 通过分析特发性肺纤维化急性加重期（AE-IPF）患者证候与血清生物标志物的关系，为中医辨证治疗提供参考。方法 采用观察性研究设计，收集2019年3月至2019年11月三个中心的AE-IPF患者76例，其中痰热壅肺证26例、痰浊阻肺证50例，并纳入健康志愿者10例作为对照。采用ELISA测定患者血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7、SP-A和SP-D水平，分析与中医证候的相关性。结果 AE-IPF患者血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7、SP-A和SP-D水平均显著高于健康对照组。血清CCL18、HMGB1、KL-6、MMP-7和SP-D水平在痰热壅肺证和痰浊阻肺证患者间无显著性差异（P＞0.05），而血清SP-A水平存在显著性差异（P＜0.05）。结论 血清SP-A与AE-IPF证候存在一定的相关性，血清SP-A的浓度升高，与痰热壅肺证关系越密切，反之，血清SP-A浓度降低，则与痰浊阻肺证关系越密切。AE-IPF痰热壅肺证患者的预后可能较痰浊阻肺证患者更差。     

老年人生命晚期获知疾病信息意向及影响因素CSCD

目的了解老年人生命晚期获知疾病相关信息意向及影响因素。方法2016年10月至2017年6月,采用生命晚期疾病信息意向问卷,利用方便抽样法对福州市中心城区7所养老机构及15个社区的414例年龄≥60岁的老年人进行横断面调查,采用单因素分析、多元线性回归与有序多分类logistic回归分析老年人对疾病相关信息的需求水平、获知程度意向及其影响因素。结果414例老年人疾病相关信息需求得分为(17.1±4.9)分;48.8%(202/414)希望详尽知晓,30.7%(127/414)希望选择性了解,20.5%(85/414)不想知道任何信息;多元线性回归分析显示,年龄、文化程度、是否接受/见过其他生命维持治疗(LSTs)是影响老年人疾病相关信息需求水平的主要因素(标准化回归系数分别为-0.141、0.116、0.115,均P<0.05);有序多分类logistic分析显示,年龄(以60~69岁为参照,70~79岁:OR=0.544,95%CI:0.310~0.957;80~89岁:OR=0.526,95%CI:0.289~0.956)、文化程度(以小学及以下为参照,大专及以上:OR=2.166,95%CI:1.093~4.290)、主要生活费来源(以其他补贴为参照,家人支持:OR=7.303,95%CI:1.157~46.108;退休金:OR=9.288,95%CI:1.502~57.415;公积金/储蓄:OR=15.676,95%CI:2.122~115.793)、是否接受/见过其他LSTs(以是为参照,OR=1.985,95%CI:1.150~3.425)是影响老年人疾病相关信息获知程度意向的主要因素。结论老年人生命晚期获知疾病相关信息的意向程度较高,年龄、文化程度、主要生活费来源、是否接受/见过其他生命维持治疗等是其主要影响因素。     

基于网络药理学和分子对接技术探讨黄芪干预腹膜纤维化的机制

目的 运用网络药理学方法及分子对接技术探讨黄芪干预腹膜纤维化的可能机制。方法 利用中药系统药理学数据库及分析平台(TCMSP)检索黄芪的主要化学成分及靶点,并补充文献报道相关药理作用的成分作为潜在活性成分。以"peritoneal fibrosis"为关键词分别在OMIM、Genecards获取目前已知的与腹膜纤维化相关的疾病靶点,后取两者的交集靶点;对交集基因通过STRING数据库与Cytoscape 3.7.2软件构建"药物-成分-靶点-疾病"网络及蛋白互作(PPI)网络并筛选核心网络。基于R软件使用Bioconductor生物信息软件对核心靶点进行GO及KEGG富集分析,最终采用AutoDock软件将主要有效成分与核心靶点进行分子对接,得出其结合能力。结果 筛选出20个黄芪活性成分及文献报道有相关药理作用4个, 457药物作用靶点,与674个腹膜纤维化病靶点取交集,得到86个共同靶点。GO功能富集分析提示黄芪拮抗腹膜纤维化主要参与了蛋白激酶B信号转导的调节、细胞对化学的应激反应、炎症反应的调节等通路; KEGG通路富集分析主要涉及调控肿瘤、磷脂酰肌醇-3-羟激酶-蛋白激酶B(PI3K-Akt)、晚期糖基化终末产物/晚期糖基化终末产物受体(AGE-RAGE)、人类巨细胞病毒感染、HIF-1信号通路等;分子对接结果显示关键靶点与活性成分具有较好的结合能力。结论 黄芪治疗腹膜纤维化的分子机制,可能与抑制炎症及氧化应激反应、调节多种信号通路等相关。