手足口病与相似疾病鉴别模型构建研究

目的/意义建立手足口病与相似疾病鉴别模型总体架构,有效促进传染病防控并推动智慧公共卫生体系建设。方法/过程通过查阅文献资料确定需与手足口病进行鉴别的疾病及其鉴别要点,通过Meta分析对某一症状与疾病的特异性关联程度赋值,构建基于相似度算法的鉴别模型。结果/结论实现对手足口病的早期和大规模监测预警,为进一步提升手足口病的智能化识别、诊断、预警水平提供帮助。

三阴乳腺癌组织中TUFT1和Rab5-GTP的表达水平及临床意义

目的研究三阴乳腺癌(TNBC)组织中TUFT1和Rab5-GTP的表达水平,分析两种蛋白表达的相关性及TUFT1与患者临床病理特征的关系。方法选取2021年3月至2021年12月住院手术的TNBC患者80例,收集其癌组织。免疫组化法检测TUFT1和Rab5-GTP在癌组织中的表达情况,分析两种蛋白表达的相关性;评估TUFT1与TNBC患者临床病理特征之间的关系。结果在TNBC组织中,观察到TUFT1主要在癌细胞胞膜上和胞质内均有染色,以胞质内染色最强,Rab5-GTP在胞质内染色,两种蛋白的表达呈正相关(P<0.05);TUFT1表达与患者年龄无关(P>0.05),而与肿瘤大小、组织学分级、腋窝淋巴结转移均呈正相关(均P<0.05)。结论TUFT1和Rab5-GTP的表达水平与三阴乳腺癌病程的进展关系密切。

基于电子病历的心脑血管疾病精准防控方案设计

目的/意义基于大数据建立心脑血管电子病历分析平台,通过影像学数据分析技术和临床文档分析技术,向患者提供精准诊断、治疗方案、科学给药、预后预测、智慧健康教育处方等精准服务。方法/过程利用Protégé开发构建心脑血管疾病医学本体、知识规则、知识图谱。基于所构建知识图谱形成心脑血管疾病临床诊断、治疗、病理分析、预后判断等知识库,进而设计心脑血管电子病历分析平台。结果/结论心脑血管电子病历分析平台能够为不同人群提供个性化诊疗方案,向患者提供多种精准诊疗服务。

人不同程度疲劳状态唾液蛋白标志物的肽谱研究

目的利用目前比较成熟的唾液飞行时间质谱分析技术探索疲劳状态与非疲劳状态下有差异的大分子量肽段,为研究疲劳更加便捷稳定的标志物提供重要的理论基础。方法采集10名健康志愿者唾液样本,采用磁珠富集(MB)和原液直接检测两种样品处理方式进行飞行时间质谱分析,以MB的唾液质谱和离心后直接取上清液(原液)的唾液质谱建模。结果磁珠和直接采样均在2000~15000 Da具有很好的谱图,富集会丢失部分峰。每个人早、晚的谱图均有差异,由于样本份数有限,暂未行交叉验证,因此每个样本采两张谱图,早晚各用20张谱图进行建模分析:在原液样本两组间发现3个差异肽。MB模型的交叉效度为92.06%,原液模型的交叉效度为95.49%。结论人不同程度疲劳状态唾液蛋白标志物的肽谱在分子量2000~15000 Da范围内有差异峰,为进一步实现基于生物传感器技术等的便捷疲劳检测方法提供科学依据,具有重要的理论和现实意义。

突发公共卫生事件中基层医疗机构物资保障决策支持系统研究

目的:建立一套可应对突发公共卫生事件的智能化物资保障决策支持系统架构。方法:采用Pareto图、CVA管理法和价值流分析等方法全面分析应急医疗物资保障中的有效环节,采用多种工程学算法建立优先级决策原则并对不确定因素进行处理,通过LabVIEW开发平台实现系统功能。结果:从检测网络、致病因子预报、疫情预测、风险评价、干预5个层次更新了系统概要,建立了优先级的筛选配置函数原则;应急救援物资结合经济效值分为4个等级。结论:优先级决策支持系统可在突发公共卫生事件导致的暂时性资源短缺情况下,较大程度保障医疗物资供应。基于区域信息平台,可辅助管理者快速掌握各环节运行状态和盲点。

罕见病智能知识服务平台的设计

随着信息技术的发展和信息传播方式的日益便捷,借助智能知识服务平台增加患者及其家属、基层医生和专科医生等对罕见病的熟悉程度并提高罕见病识别能力和知识水平成为切实可行的措施。本研究在分析罕见病患者及其家属、医务人员和医药科研人员等罕见病智能知识服务平台主要用户知识需求的基础上,设计了罕见病智能知识服务平台的技术架构,展现了数据集成层、知识层、功能层、表现层和用户层的主要内容;明确了罕见病智能知识服务系统的主要功能,包括综合资讯、知识地图、信息查询、智能服务、辅助登记、交流互动和健康管理等,并设计了相应的功能模块,可为有效满足信息时代下不同用户多样化的知识需求、提高公众对罕见病的认知、促进罕见病智能服务体系的建设、减少罕见病研究信息孤岛和数据盲点、充分发挥信息化整体效应和规模效应奠定良好基础。

优化信息系统模块在改进社区慢病管理效能中的应用效果研究

目的改进社区卫生服务中心现使用的慢病管理信息系统,优化模块功能,使其更加贴合实际需求。方法(1)采用问卷、访谈的形式对邯郸市福瑞社区卫生服务中心用户系统需求进行抽样调查,根据帕雷托首要因素分析结果确定系统概要;(2)根据利益相关集团权势分析,定义社区卫生服务中心在分级诊疗中的角色,确定资源转换计划;(3)联合东软公司,根据网络打分和满意度测评、收集反馈,完善改进系统功能。结果对基层医疗信息系统的需求调查结果显示:不满意主要表现在临床决策支持功能和医疗管理方面,确定添加远程诊疗模块,优化门诊系统中慢病诊疗模块,并建立与体检系统的信息连接端口。结论福瑞社区卫生服务中心的慢病管理信息系统的模块优化可以解决目前存在的大部分不满意问题,运行效果良好,同样改进也适合在其他管理模块中展开。

基于疲劳疾病知识图谱的疲劳标志物对疲劳相关疾病潜在筛查价值模型构建

疲劳是一种主观不适感觉,可导致正常活动和工作失能。以往研究表明,疲劳征象不只是自我感觉症状,而是临床许多疾病(包括危重疾病)的外在反映,医患双方均不可忽视[1]。随着对疾病机制研究的日益深入,疲劳领域的研究逐渐成为热点。日本率先成立了疲劳疾病研究所,《欧洲工作时间法》(EWTD)是国际上最早对医生职业疲劳实施的立法,美国CDC于2017年成立了人群健康疲劳研究所。我国对疲劳症状相关疾病的筛查方面研究近期也取得了良好进展,2019年本研究团队利用Q Exactive Plus质谱对唾液样品中的蛋白(或肽)谱进行鉴定,找到疲劳状态下的稳定、特异的生物标志物和生物标志物组合,建立疲劳-相关生物标志物评价模型并进行综合评价,证实了唾液中存在可检测到的疲劳生物标志物,并利用唾液中不同疲劳因子含量来判定疲劳和程度[2-7]。以往研究证实,疲劳与多种疾病密切相关,如肿瘤、帕金森、卒中、银屑病、阿尔兹海默病、心梗等多种疾病[8-13]。因此利用疲劳症状及疲劳程度预测发生相关疾病有很大的可行性。

疾病诊断相关分组(DRGs)付费在中国实施的缘由及国际比较

新医改已经在全国范围内开展,新的卫生体制的引进对我国医疗事业的发展有一定的推动作用。疾病诊断相关分组(DRGs)付费制度根据病人的年龄、性别、住院天数、临床诊断、病症、手术、疾病严重程度,合并症与并发症及转归等因素把病人分入诊断相关组[1],在分级上进行科学测算,给予定额预付款。DRGs控制医疗服务中的不合理消费,限制过度医疗,提高了医院的医疗质量,增加医疗效率和效益,减少了卫生资源的浪费。美国是最早实行DRGs的国家,法国和德国的先进经验也值得我国学习,本文通过DRGs在中国实行的缘由,针对国外DRGs实行情况进行比较分析,为我国DRGs的实行提供建议。

我国家庭医生签约服务背景下社区卫生服务机构诱导需求的防范和规制研究

诱导需求是世界各国均存在的医疗卫生服务现象,会导致患者的利益受损,医疗资源分配不均。近年来随着我国对基层医疗卫生投入增加,分级诊疗制度和家庭医生签约服务的推动和开展,卫生费用从大医院流入社区,契约式社区医疗服务的利益博弈与优化策略研究成为签约背景下的重要研究方向,关乎医改实施的成败。本文从社区卫生服务诱导需求入手,结合经济学理论对社区全科医生诱导需求进行分析,通过比较美国、澳大利亚、欧盟国家现状及相关研究,总结各国经验,分析我国当前家庭医生签约服务背景下社区卫生服务机构产生诱导需求的因素,并提出以下建议:通过扩大家庭医生群体数量,采用约束和监督与激励机制相结合的形式,对社区家庭医生进行防范和规制;通过市场竞争向医生传递压力,增加其诱导需求成本;加强对社区居民的健康教育力度,加快基层信息化建设,增加信息透明度,削弱诱导需求的影响,为患者提供更多的疾病知识和医疗选择。

独立自然村老年高血压人群流行病学数据获取方法的分析

背景我国慢性疾病早期发现、实时监测和有效控制情况仍不完善,致使临床工作者不能准确掌握高血压等慢性疾病的流行病学特征,不利于慢性疾病管理和居民健康。人工智能在居民健康档案管理中显现出优势,探索能够准确获取流行病学特征的方法有利于慢性疾病的管理。目的调查独立自然村老年高血压人群流行病学特征,掌握患者确实数据资料,研究获取高血压流行病学数据的可靠方法,为更有效地开展基层防治高血压工作提供大数据支持。方法2019年6—7月调查河北省衡水市冀州区门家庄乡某独立自然村65岁以上老年人群。至2019年6月,该村总人口为2603名,村医自2016年1月开始至2019年6月使用当地卫生信息管理系统共登记管理2485名(占该村总人口95.47%),其中65岁以上老年人516名(20.76%,方法一研究对象);2019年6—7月对该村65岁以上老年人进行入户走访调查,实际参与调查416名(方法二研究对象),应答率80.62%(416/516);该独立自然村从2017年12月开始使用智能辅助诊疗系统,至2019年6月,已对2460名村民进行健康数据管理,诊疗记录9856人次,65岁以上老年人337名(方法三研究对象)。分析三种方法采集高血压流行病学数据的优缺点。方法一:根据当地卫生信息管理系统中确诊为高血压者的记录,分析高血压患病率;方法二:采用入户调查和现场检测血压的方法,分析高血压患病率、知晓率、治疗率、控制率;方法三:采用智能辅助诊疗系统中老年人群多次就诊数据记录,分析高血压患病率、知晓率、治疗率、控制率。结果三种方法中研究对象的年龄及性别构成比较,差异无统计学意义(P>0.05)。方法一确诊高血压患者226名,患病率为43.80%(226/516)。方法二确诊高血压患者313名,患病率75.24%(313/416);入户调查新发现高血压患者53名,知晓既往有高血压者260名,高血压知晓率为83.07%(260/313);近两周在服用高血压药物者238名,治疗率为76.04%(238/313);调查时血压<140/90 mm Hg(1 mm Hg=0.133 kPa)者74名,控制率为23.64%(74/313)。方法三确诊高血压患者176名,患病率为52.23%(176/337);既往有高血压者172名,高血压知晓率为97.73%(172/176);近两周在服用高血压药物者168名,治疗率为96.45%(168/176);有血压测量记录者118名,血压<140/90 mm Hg者32名,控制率为27.12%(32/118)。结论采用智能辅助诊疗系统和入户调查的方式均能较好了解高血压患病率、知晓率、治疗率,与原有数据登记仅有疾病诊断的方式相比具有优势,其中智能辅助诊疗系统可更加全面、动态地获取数据,有利于疾病流行病学数据的收集和慢性疾病的管理。

骨密度对围绝经期女性发生颈动脉粥样硬化及颈动脉斑块易损性的影响研究

目的探讨骨密度对围绝经期女性发生颈动脉粥样硬化及颈动脉斑块易损性的影响。方法选取2021年7—10月在河北工程大学附属医院体检中心进行体检的1000例围绝经期女性,收集受试者临床资料、生化指标、骨密度T值及颈动脉粥样硬化、颈动脉易损斑块发生情况。采用多因素Logistic回归分析探讨围绝经期女性发生颈动脉粥样硬化及颈动脉斑块易损性的影响因素。结果根据骨密度T值将受试者分为骨量正常组(n=361)、骨量减少组(n=380)和骨质疏松组(n=259)。骨量减少组、骨质疏松组有冠心病史者占比及颈动脉粥样硬化、颈动脉易损斑块发生率高于骨量正常组,骨质疏松组有冠心病史者占比及颈动脉粥样硬化、颈动脉易损斑块发生率高于骨量减少组(P<0.05)。根据是否发生颈动脉粥样硬化将受试者分为颈动脉粥样硬化组(n=667)和无颈动脉粥样硬化组(n=333)。颈动脉粥样硬化组有高血压史、冠心病史者占比高于无颈动脉粥样硬化组,骨密度T值低于无颈动脉粥样硬化组(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,冠心病史和骨密度T值是围绝经期女性发生颈动脉粥样硬化的独立影响因素(P<0.05)。根据颈动脉斑块易损性将受试者分为颈动脉易损斑块组(n=585)和非颈动脉易损斑块组(n=415)。颈动脉易损斑块组有吸烟史、高血压史、冠心病史者占比高于非颈动脉易损斑块组,骨密度T值低于非颈动脉易损斑块组(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,冠心病史和骨密度T值是围绝经期女性颈动脉斑块易损性的独立影响因素(P<0.05)。结论伴有骨量减少、骨质疏松的围绝经期女性颈动脉粥样硬化、颈动脉易损斑块发生率升高,而骨密度是围绝经期女性发生颈动脉粥样硬化和颈动脉斑块易损性的影响因素。

流行病学模型在突发公共卫生事件中的应用现状及问题剖析:以新型冠状病毒肺炎疫情为例

背景世界卫生组织于2020-03-11表示,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的暴发已经构成全球性"大流行",本次疫情对各国的应急防控体系建设提出了巨大的挑战。流行病传播动力学特征的相关研究是目前全世界共同面对的极其重要的科学课题,有助于更好地对疫情进行掌控和防治,具有重要现实意义。但各国相关研究中使用的流行病学模型不尽相同,预测效果也不同。目的通过范围综述的方法,系统梳理流行病学模型在COVID-19传播、预测中的应用现状及存在的问题,为健康中国背景下我国突发公共卫生事件的预测及预防提供经验借鉴。方法计算机检索中国期刊全文数据库、维普中文科技期刊全文数据库、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库、Pub Med、The Cochrane Library并手工检索相关文献,检索时间为数据库建库至2020年6月。通过阅读标题和摘要筛选合格的文献,提取相关数据进行分析。结果最终纳入文献45篇,共涉及24个国家,分别为中国、美国、西班牙、意大利、法国、德国、英国、土耳其、伊朗、俄罗斯、巴西、加拿大、比利时、荷兰、瑞士、瑞典、丹麦、印度、韩国、智利、新加坡、日本、奥地利、挪威。模型类型有9大类,分别为仓室模型(SIR模型)、传播动力学模型(SEIR模型)、新时滞动力学模型(TDD-NCP模型)、逻辑增长模型(Logistic增长模型)、增长模型、自回归积分滑动平均模型(ARIMA模型)、指数平滑预测模型(Holt模型)、SEAQIR模型、其他模型。结论从计算结果来看,这些模型的预测数据与实际数据存在一定的出入,但其从不同侧面为预测COVID-19疫情传播规律提供了借鉴。后期应考虑传播过程的随机性,提高模型的精确性;考虑潜伏期的传染性,提高模型的真实性;考虑时空结构,提高模型的可扩展性。