新疆地区临床医学专业学位硕士研究生住院医师规范化培训满意度调查:基于潜在剖面分析

目的了解新疆地区临床医学专业学位硕士研究生(简称“临床专硕生”)对住院医师规范化培训(简称“住培”)的满意度现状,并分析其影响因素。方法分层随机抽取2023年3月—6月在新疆9所医院住培的临床专硕生作为研究对象,使用住培满意度量表进行调查。采用潜在剖面分析探索满意度得分的群体异质性,采用有序Logistic回归分析潜在类别的影响因素。结果共纳入1404名临床专硕生,住培满意度总体平均得分为(3.79±0.77)分,潜在剖面分析显示临床专硕生住培满意度可以分为三个潜在类别:较低满意(26.71%)、中等满意(48.43%)、高满意类(24.86%)。有序Logistic回归显示:中等压力[OR=1.808,95%CI(1.446,2.259)]或较小压力[OR=4.229,95%CI(2.861,6.259)]、认为“四证合一”模式对就业帮助较大[OR=1.627,95%CI(1.102,2.401)]、临床知识运用能力较强[OR=2.936,95%CI(1.432,6.025)]、对培养定位中等认同[OR=1.853,95%CI(1.255,2.737)]或较高认同[OR=4.108,95%CI(2.793,6.050)]的临床专硕生,其更可能属于更高住培满意度的潜在类别。结论新疆地区临床专硕生住培满意度处于中等水平,建议分析压力来源并采取对应缓解措施,在培养内容上,应更注重培养临床知识转化能力,通过了解学员就业意向,制定个性化的培养方案,以提高临床专硕生的住培满意度。

肺腺癌预后相关的炎症反应关键基因筛选及其预后预测模型建立

目的筛选基于肺腺癌(LUAD)预后相关的炎症反应关键基因,并基于该基因构建预后预测模型。方法在TCGA数据库中下载肺腺癌组织数据作为训练集,在GTEx数据库中下载正常肺组织数据作为训练集的正常对照,筛选差异表达基因(DEG);在分子特征数据库中下载炎症反应相关基因列表,采用单变量COX回归分析其中与预后相关的炎症反应相关基因,与DEG取交集得到与LUAD预后相关的炎症反应相关基因,应用LASSO回归和随机生存森林(RSF)算法筛选与LUAD预后相关的炎症反应关键基因,并建立预后风险评分公式。使用训练集进行内部验证,从GEO数据库中下载LUAD数据作为验证集进行外部验证,绘制该预后风险评分预测患者1年、3年和5年生存率的受试者工作特征(ROC)曲线,根据cut-off值分为高、低风险组,比较其总生存期(OS)。单因素及多因素COX回归分析风险评分与训练集和验证集OS的关系,整合所有独立的预后相关因素,构建预测训练集患者1年、3年和5年生存率的列线图。结果LUAD组织和正常肺组织的DEG共48个,与预后相关的炎症反应相关基因共50个,取交集后获得与LUAD预后相关的炎症反应相关基因共11个,LASSO回归和RSF算法筛选得到9个关键基因,即肾上腺髓质素(ADM)、LCCL结构域蛋白2(DCBLD2)、白细胞介素7受体(IL-7R)、MAX二聚化蛋白1(MXD1)、神经介素U受体1(NMUR1)、原钙粘蛋白(PCDH7)、磷酸肌醇3激酶调节亚基5(PIK3R5)、清道夫受体F类成员1(SCARF1)、人纤溶酶原激活物抑制剂1(SERPINE1)。内外部验证结果显示,该预后风险评分预测训练集患者1年、3年和5年生存率的曲线下面积(AUC)分别为0.73、0.64和0.68,预测验证集患者1年、3年和5年生存率的AUC分别为0.578、0.602和0.581,高风险组OS均短于低风险组(P均<0.01)。单因素及多因素COX回归分析结果显示,预后风险评分是训练集和验证集患者OS的独立影响因素(训练集HR=2.99、P<0.01,验证集HR=2.47、P<0.01)。构建包含所有独立预后相关因素(年龄、性别、肿瘤分期、预后风险评分)的列线图,其总体的一致性指数为0.710,模型预测精度高,校准曲线和标准曲线的重合度较好。结论筛选出LUAD预后相关的炎症反应关键基因9个,即ADM、DCBLD2、IL-7R、MXD1、NMUR1、PCDH7、PIK3R5、SCARF1、SERPINE1,基于上述炎症反应关键基因的预后风险模型有助于判断LUAD患者的预后。