《应用GRADE方法结合检验试验准确性结果和患者重要结局制定推荐意见》文献解读

原文出处SCHÜNEMANN H J,MUSTAFA R A,BROZEK J,et al.GRADE guidelines:22.The GRADE approach for tests and strategies-from test accuracy to patient-important outcomes and recommendations.J Clin Epidemiol,2019,111:69-82.原文通讯作者SCHÜNEMANN H J,email:schuneh@mcmaster.ca说明本文解读者根据对原文理解做解读,可能不完全反映原文的思想。

临床数据交换标准协会体系及其应用现状

临床数据交换标准协会(CDISC)是全球性的非营利性标准开发组织,其基于临床研究的共识创建了一套标准体系,主要包括核心标准、数据交换标准、受控术语集和治疗领域标准四大方面,各类标准在研究中的角色不同,贯穿于研究流程的各个环节。伴随着自动化软件的开发,国际监管机构和大型药物研发企业已实现CDISC标准的应用,该标准体系在国内逐渐得到认可和推广,专业技术服务亦正在逐步开展和普及。本文详细介绍了CDISC标准体系下的各类标准及其关系和应用流程,总结国内外应用现状并提出建议,以期为相关研究的标准化建设提供重要参考。

数据融合技术及其在疾病“防诊治康”领域中的应用

数据融合技术是将多类同构或异构传感器的冗余或互补信息融合起来,更加精确的评估被观测对象的情况,以便对事物做出正确的判决。随着医学技术的不断进步,不同模态的医学数据迅速增多,相较于单一模态,利用数据融合技术处理多模态医学数据,可获得更加丰富全面的信息,避免信息孤岛,为开展医学研究提供强有力的信息支持。本文概述了数据融合的概念及原理,以及数据融合中不同层级和常用算法的工作原理及优缺点,并详细阐述了数据融合技术在疾病预防、诊断、治疗和康复领域中的应用,以期为充分应用医学数据,实现精准医疗和提高人民健康水平提供新的思路和信息支持。

国内外医学通用数据模型研究现状及跨队列研究模型建立模式

由于医疗信息资源的多来源、多类型、非标准等特征,“信息孤岛”现象在医学研究中普遍存在。中国大型队列数据来源复杂、类型丰富,在实现队列间数据的整合、共享和利用时存在较大难度。为促进医疗健康资源数据的标准化融合,本研究在深入剖析国内外医学通用数据模型(CDM)研究现状的同时,进一步探索跨队列研究CDM建立模式,并结合我国精准医学背景下医疗数据融合共享中存在的关键问题提出相关建议,以此为跨队列研究数据的集成、整合、共享及利用提供参考思路。

湖南省典型地区水田土壤锑和砷元素纵向迁移行为分析

为探讨锑(Sb)和砷(As)在土壤中的纵向迁移行为及其差异,采集湖南省典型地区水田土壤20个剖面共100个样品,对水田土壤中Sb和As的含量、垂直分布特征及其纵向迁移行为差异进行研究,为湖南省水田土壤环境影响评价和污染防控以及进一步探寻Sb和As环境行为和来源提供科学依据。结果表明:水田土壤Sb和As含量分别为1.61±1.79 mg/kg和13.48±6.57 mg/kg;Sb在表层土壤富集,Sb随深度的增加含量逐渐下降,As在土壤剖面中累积明显,随深度的增加含量逐渐上升。两者相比,As元素在水田土壤周期性氧化还原过程中淋溶释放更强烈,其纵向迁移能力也更强。Sb和As在土壤中表现不同氧化还原性质是影响其纵向迁移行为的主要因素,土壤理化性质及成土母质也在一定程度上影响了Sb、As的纵向迁移。