基于PBL教学模式的医学人文调查

通过对广东省珠三角地区部分医学院校基于医学人文的PBL教学模式进行调查研究,我们了解与掌握了广东省珠三角地区部分医学院校学生通过PBL教学模式学习医学人文知识的现状及参与和未参与PBL课程学习的学生对医学人文认知的差异,并且就存在的问题提出了相应的建议,以期对医学院校进行PBL医学人文教育改革提供基础依据。

人工智能在肺动脉高压辅助诊断中的应用进展

肺动脉高压(PH)是一种由多种病因和发病机制所致的临床和病理生理综合征,发病机制复杂,其诊断的金标准为右心导管的有创性操作。人工智能(AI)的无创辅助诊断技术依赖于图像分析,是其在医学领域应用的首选目标,目前已在胸部X线、超声心动图、CT、MRI等诊断PH的研究领域取得了阶段性的成果。AI与医学的融合为医疗服务和医学研究带来了革命性的改变,是医学未来发展的方向。AI在PH无创辅助诊断中的应用必将提高诊疗效率,降低患者的经济负担。因此,本文的目的是回顾近期关于AI在PH辅助诊断领域的研究,促进其在临床诊断和科学研究中的应用。

慢性阻塞性肺疾病合并肺动脉高压诊断预测列线图模型的建立及效果评价

目的构建慢性阻塞性肺疾病(COPD)合并肺动脉高压(PH)诊断预测模型并评估其效果。方法回顾性收集2014年1月1日至2019年12月31日于5家医院就诊的1 514例COPD患者,根据纳入时间排序,将患者按7∶3的比例分为训练集(1 072例)和验证集(442例)。通过患者病历和电子病历系统收集相关资料,包括人口学资料、吸烟情况、疾病既往史和临床检查资料。采用多因素logistic回归模型分析COPD合并PH的相关因素,采用"rms"程序包构建列线图模型。采用Calibration校准曲线评估模型预测概率与实际结果的一致性,采用C 指数、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的区分度,采用决策分析曲线(DCA)评估模型的临床实用性。结果训练集年龄为50~59、60~69和≥70岁者分别占3.7%、15.2%和81.1%,与验证集的年龄构成(分别占7.9%、27.8%和64.3%)差异有统计学意义(P=0.041)。训练集男性占79.4%,与验证集(84.6%)差异无统计学意义(P=0.243)。对训练集的多因素logistic回归模型分析显示:年龄≥70岁[OR(95%CI):3.32(1.49~7.36)]、吸烟状态[曾经、目前吸烟OR(95%CI)分别为3.67(2.51~5.37)和2.04(1.44~2.90)]、N末端B型利钠肽前体(NT-proBNP)≥1 400 ng/L[OR(95%CI):9.88(6.23~15.66)]、右心房直径[OR(95%CI):1.11(1.07~1.15)]是COPD合并PH的相关因素,基于以上因素建立COPD合并PH列线图模型并开发为在线工具(https://ph-666.shinyapps.io/zhonghua-PH/)。训练集和验证集的偏差校正后C指数(95%CI)分别为0.82(0.77~0.87)和0.77(0.68~0.86),Calibration校准曲线在训练集与验证集中均接近于对角线。训练集和验证集列线图模型AUC(95%CI)分别为0.82(0.80~0.85)和0.77(0.73~0.82)。通过ROC曲线得出训练集中最佳阈值为0.60,该值下的灵敏度、特异度分别为0.74、0.78;验证集最佳阈值为0.70,该值下的灵敏度和特异度分别为0.76和0.65。DCA分析显示:列线图模型分别在训练集和验证集中以阈概率>15.0%和>13.0%提供了优于变量全选和变量均不选策略的净效益。结论建立COPD合并PH诊断预测列线图模型简便、准确,具有良好的临床应用前景。

骨髓间充质干细胞移植通过抑制肺血管内皮‐间充质转化治疗肺动脉高压

背景与目的:肺动脉高压(PH)是肺血管阻力和肺动脉压力进行性升高的致命性肺血管疾病,近年来干细胞治疗肺动脉高压得到研究者的关注,但机制未明。本研究旨在探讨骨髓间充质干细胞(MSCs)对肺动脉高压的治疗作用及其对内皮‐间充质转化(EndMT)的潜在调节作用。方法:本研究采用慢性低氧性肺动脉高压(CHPH)大鼠模型和Sugen联合缺氧诱导的PH(SuHx‐PH)大鼠模型两种模型,于缺氧第7天从尾静脉注射骨髓间充质干细胞(细胞数为1×106个);采用肺组织免疫荧光、流式细胞术检测不同时间点用绿色荧光蛋白(GFP)标记的MSCs(GFP+MSCs)在CHPH大鼠肺中的归巢情况;通过血流动力学、肺组织病理学、Masson染色法、免疫荧光、免疫组化、实时荧光定量PCR、免疫蛋白质印迹和羟脯氨酸测定等方法评估MSCs对肺动脉高压大鼠模型的治疗作用及对EndMT的影响。另外培养原代大鼠肺微血管内皮细胞,用MSCs条件培养液(50%v/v)治疗处理,在缺氧72 h后应用免疫荧光、免疫蛋白质印迹、细胞迁移等实验来检测EndMT特异性标志物和细胞迁移特性。