人工智能背景下妇产科课程设计教学改革研究

人工智能背景下妇产科本科教学改革旨在培养学生的跨学科知识和技能。从课程设计的重要性和现状入手,探讨了课程设计的关键要素和实践经验。首先,授课内容的选择应注重理论与实践的结合,解决实际问题。其次,教学方法应灵活多样,包括案例研究、实践操作等,以培养学生的创新思维和问题解决能力。同时,课程设计需要依托优秀的师资力量和学术资源,为学生提供充足的指导和支持。考核方式应综合评估学生的基础知识和实践能力。为人工智能与妇产科融合的本科课程设计提供了一些参考,有利于促进交叉学科人才的培养。

基于SEER数据库的早期卵巢癌患者切除淋巴结后生存列线图模型构建

目的分析并筛选系统性淋巴结切除后的早期卵巢癌的独立预后因素,并构建及验证列线图预测早期卵巢癌患者生存。方法从SEER数据库中收集2010—2017年确诊的3906例进行系统性淋巴结切除术的早期卵巢癌患者,获取相关临床信息,按照7∶3比例随机分成训练组2736例及验证组1170例。使用单因素及多因素Cox回归分析对临床信息进行筛选,确定进行系统性淋巴结切除术后的早期卵巢癌患者预后的独立危险因素。并根据独立危险因素绘制列线图构建预后预测模型。采用C-index、曲线下面积(AUC)、校准曲线对预测模型的一致性及精确性进行评价。结果患者年龄>75岁、病理分化Ⅲ或Ⅳ级、肿瘤分期高、粘液性癌是预后的独立危险因素;年龄<60岁、白种人是预后的独立保护因素。应用独立预后因素构建列线图,训练组及验证组中C-index分别为0.72(95%CI为0.69~0.74)和0.71(95%CI为0.67~0.75)。训练组及验证组中1、3、5年预后的AUC分别为0.683,0.738,0.745及0.736,0.754,0.722。校准曲线均显示出一致性良好。结论基于SEER数据库中淋巴结切除术后的早期卵巢癌患者资料确定独立预后因素,所构建列线图具有良好预测效果,有助于临床快速准确评估患者生存预后。

卵巢癌免疫细胞浸润模式及其临床意义

目的探讨卵巢癌中免疫细胞浸润模式及对临床结局和化疗反应的影响。方法从公共数据库TCGA和GEO中下载2206例卵巢癌患者的临床资料和基因表达谱,使用反卷积算法(CIBERSORT)评估22种免疫细胞分布,以及其对总生存和化疗反应的影响。无监督聚类法将病例聚类,分析亚组之间临床结果的差异。采用从中山大学附属第一医院妇科收集的临床病例标本荧光染色对巨噬细胞浸润进行验证。结果幼稚B细胞、M2型巨噬细胞和静息记忆CD4^(+)T细胞与不良预后显著相关,而滤泡辅助性T细胞与良好预后显著相关。浆细胞、M1型巨噬细胞及活化记忆CD4^(+)T细胞与化疗敏感相关,M2型巨噬细胞与化疗耐药相关。无监督聚类确定了3个亚组,表现为巨噬细胞及T细胞不同分布比例,亚组之间总生存差异显著。卵巢癌转移组织中巨噬细胞浸润多于原发肿瘤。结论卵巢癌中免疫细胞浸润与临床预后及化疗耐药相关。免疫细胞靶向治疗或联合化疗可能是卵巢癌潜在治疗新模式。

基于双样本孟德尔随机化研究二甲双胍治疗与卵巢癌发病风险的因果关系

目的 探讨孟德尔随机化(MR)分析二甲双胍治疗与卵巢癌发病风险的因果关系。方法 本研究基于两样本MR分析,将二甲双胍作为暴露因素,卵巢癌为结局变量。二甲双胍数据来源于IEU OpenGWAS project网站的全基因组关联研究(GWAS)及已发表的药物靶点研究,卵巢癌的GWAS数据来自卵巢癌协会联盟。使用随机效应逆方差加权(IVW)法、加权模式法、MR-Egger回归法、加权中位数法、简单模式法进行MR分析;科克伦Q检验用于异质性检验,MR-Egger截距法和MR-PRESSO法进行水平多效性检验;留一法确定单个工具变量是否对结果产生影响。结果 对于第一种暴露因素,最终获取了45个单核苷酸多态性位点作为工具变量;对于第二种暴露因素,获取32个工具变量。二甲双胍治疗与卵巢癌发病风险不存在因果关系;对于第一种暴露因素,工具变量不存在异质性及水平多效性;对于第二种暴露因素,工具变量存在异质性,但本研究使用随机效应IVW法,不影响最终结果;留一法均提示无异常工具变量。二甲双胍治疗与不同类型卵巢癌发病风险不存在因果关系。对于两种暴露因素,工具变量均存在部分异质性,但本研究使用随机效应IVW法,不影响最终结果;留一法均提示无异常工具变量。结论 二甲双胍治疗与卵巢癌发病风险之间无明显因果关系。

莫言《透明的红萝卜》艺术分析

《透明的红萝卜》是一篇充满神秘感的奇异的小说，以其独特的艺术风格和人物形象引起文坛的反响。小说的主人公黑孩有独特的听觉、感觉和神秘莫测的行为，小说主题含蓄、朦胧不可确定，意境妙不可言，风格奇异、荒凉，艺术地反映了20世纪中国农民的真实生活。