母亲龋易感性与婴儿口腔微生物多样性关系的纵向探究

目的通过检查有龋及无龋母亲的口腔卫生状况,并通过随访收集其婴儿1个月(1月龄)及6个月(6月龄)的唾液样本测序分析,观察母亲患龋情况对其婴儿口腔微生物多样性的影响。方法通过筛查收集1月龄婴儿的唾液样本;于首次采样时记录母亲的口腔卫生状况,根据母亲患龋情况将婴儿分为母亲有龋组(简称有龋组)和母亲无龋组(简称无龋组),跟踪随访至婴儿6个月时再次收集唾液样本。通过高通量测序的方法,分析婴儿不同月龄微生物多样性的变化。结果本研究随访受试者10例(男6例,女4例),其中有龋组7例,无龋组3例,各组间的微生物群落多样性Shannon指数均无显著性差异(P>0.05)。无龋组婴儿1月龄至6月龄时微生物群落的物种组成有较大变化;有龋组婴儿在1月龄和6月龄时组内各样本间物种组成均差异较大;1月龄时两组微生物群落较相似,而至6月龄时两组婴儿唾液的物种组成已开始发生变化。结论有龋组婴儿口腔内菌群多样性总体高于无龋组,在1月龄至6月龄间婴儿口腔内微生物物种的多样性及丰度均有了不同程度的提高。     

嗜酸性细胞肺类癌18F-FDG PET/CT异常高摄取一例

患者女,40岁,因"咳嗽10个月余,咳绿色浓痰伴发热5 d"就诊本院。体格检查:神志清,一般情况可。2018年10月26日外院胸部CT平扫及增强(图1)示右肺上叶肺门旁直径约2.2 cm类圆形结节影,边缘光整,无毛刺及卫星灶,密度尚均匀;增强后明显强化,动脉期CT值约107 HU,静脉期CT值约89 HU,考虑为硬化性肺细胞瘤。于外院行抗炎、止咳、化痰等治疗,症状无缓解。     

基于自动勾画和快速蒙特卡罗计算的放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性研究

目的:探讨建立一种放射治疗全身器官剂量数据库平台的可行性。方法:使用基于深度学习的自动勾画软件DeepViewer?1例食管癌患者的全身CT上勾画全身器官，然后利用基于GPU加速的蒙特卡罗软件ARCHER计算相应的器官剂量分布，最后利用Lyman-Kutcher-Burman（LKB）模型评估放疗患者正常组织并发症概率（NTCP）。结果:针对该病例，成功建立基于DeepViewer?ARCHER和LKB模型的全身器官剂量数据库，发现距离靶区越近的器官剂量越大，其中心脏与靶区间距离最小，剂量为14.11 Gy，但因其模型参数特殊，通过LKB模型计算的NTCP为0.00%；左、右肺的剂量分别为3.19和1.16 Gy，但是NTCP值却很大，分别为2.13%和1.60%。对于距离靶区较远的头颈部器官（视交叉、视神经和眼）和腹部器官（直肠、膀胱和股骨头）剂量分别约为9和2 mGy，并且NTCP均近似为0.00%。结论:研究结果证明通过自动勾画软件DeepViewer?蒙特卡罗软件ARCHER和LKB模型建立全身器官剂量数据库的可行性。     

医学生人格特质与共情能力的相关性研究

目的  测评医学生的共情能力现状，探讨人格特质对其共情能力的影响,为培养医学生的共情能力提供对策。方法  以上海市3所高校临床医学专业学生为研究对象，采用班级整群抽样的方式进行问卷调研。采用杰斐逊共情量表-医学生版（JSPE-S）和大五人格量表（NEO-FFI）分别评估医学生的共情和人格特质。结果  共发放问卷2 020份，回收有效问卷1 958份，有效率为96.93%。医学生的共情能力总分均值为（103.24±14.35）。共情能力总分与大五人格中的“外向性”“开放性”“宜人性”“严谨性”维度呈显著正相关（r=0.154~0.406, P<0.01），与大五人格中的“神经质”维度呈显著负相关（r=-0.175, P<0.01）。分层回归结果表明：“共情重要性”和“大五人格”量表的5个维度进入回归方程。其中，人格因素占可解释方差变异量的16.2%（P<0.01）。结论  我国医学生的共情能力低于国外医学生，重视人格特质的塑造有助于提高其共情能力。     

Ⅱ型固有淋巴样细胞在嗜酸性粒细胞性慢性鼻窦炎发病机制中的作用研究进展

慢性鼻窦炎(CRS)是一种常见的慢性非特异感染性鼻部疾病,病理分型主要分为Th2细胞介导的嗜酸性粒细胞性鼻窦炎(ECRS)和Th1细胞介导的非嗜酸性粒细胞性鼻窦炎(非ECRS)2种表型。欧洲国家CRS患病人群主要表现为ECRS,而随着亚洲国家的急剧工业化发展,其ECRS的比例也在急剧增加。ECRS发病机制复杂,涉及多种免疫细胞和相关因子相互作用。其治疗方法包括抗生素、激素药物治疗及手术治疗等,但仍有部分患者症状难以改善或存在复发的风险。Ⅱ型固有淋巴样细胞(ILC2s)是一种非B、非T的新型淋巴细胞,与Th2免疫应答关系密切。文章就ILC2s在ECRS发病机制中的作用进行综述,以期为ECRS的诊断和治疗提供理论参考。     

Growth of the Social #RadOnc Network on Twitter

PurposeTwitter is an increasingly popular social media platform within the health care community. The objective of this analysis is to characterize the profile of radiation oncology–related tweets and Twitter users over the past 6 years.Methods and MaterialsUsing the web-based social media analytics platform Symplur Signals, we filtered tweets containing at least 1 of the following hashtags or key words: #radonc, #radiationoncology, "rad onc," or "radiation oncology." We evaluated radiation oncology–related Twitter activity between October 2014 and March 2020 for tweet frequency, tweet content, and individuals or groups posting tweets. We identified the most influential Twitter users contributing to radiation oncology–related tweets.ResultsFrom 2014 to 2020, the quarterly volume of radiation oncology–related tweets increased from 5027 to 29,763. Physicians contributed the largest growth in tweet volume. Academic radiation oncologists comprise 60% of the most influential Twitter accounts responsible for radiation oncology–related content. The number of radiation-oncology resident physicians on Twitter increased from 25 to 328 over the past 6 years, and 20% of radiation-oncology residency programs have a Twitter account. Seventy-one percent of radiation oncology–related tweets generated direct communication via mentions, and 59% of tweets contain links to external sources, including scientific articles.ConclusionsThe number of physicians contributing radiation oncology–related Twitter content has increased significantly in recent years. Academic radiation oncologists are the primary influencers of radiation oncology–related Twitter activity. Twitter is used by radiation oncologists to both professionally network and discuss findings related to the field. There remains the opportunity for radiation oncologists to broaden their audience on Twitter to encompass a more diverse community, including patients.