运用Delphi法构建基于计算机辅助语言评估系统一级条目的可行性分析

目的:运用Delphi法构建基于计算机辅助语言评估系统一级条目,发挥计算机的辅助作用,通过构建计算机辅助下的语言评估检测指标,为计算机语言智能系统量表构建提供理论基础。方法:文献查阅借鉴国内外语言量表应用情况,筛选一级指标,采用Delphi法,选取25位专家并对指标进行问卷调查和意见咨询。结果:国内外排名前三量表汉语失语检查法(ABC)、BDAE、WAB、结合(36项目)Token (筛查),筛选出一级条目池。参与评卷专家25名(平均年龄38.41岁),62.5%以上专家为硕士及以上学历。专家积极系数88%,意见提出率40%,Kendall’s W系数0.361,差异有统计学意义(P 【0.001),根据专家意见集中程度筛选语言一级筛查条目是:听觉理解、自发性语言、口语表达、命名、阅读、复述。结论:专家意见集中,协调程度一致,筛选出合适的语言评估系统一级条目,为计算机构建语言评估智能系统量表提供可靠的理论基础。

初诊2型糖尿病患者心脏舒张功能障碍预测模型的建立与验证

目的:探究新诊断的2型糖尿病(T2DM)无症状患者左心室舒张功能障碍(LVDD)的患病率及其相关因素,以便于对LVDD进行早期的识别和干预。方法:选取2014年1月至2021年10月在广州医科大学附属第二医院内分泌科住院的692例新诊断的T2DM患者。应用超声心动图评估心脏舒张功能,并收集患者临床资料及检查结果。探究LVDD的发生率,并采用logistic多因素逐步回归分析构建LVDD的预测模型。使用受试者工作特征曲线(ROC曲线)和校准图评价模型的区分度和准确性,并绘制列线图。结果:初诊T2DM患者的LVDD患病率较高(n=460,66.5%)。多因素logistic回归分析显示,年龄≥60岁、女性、合并高血压、eGFR、cIMT≥1.0 mm为初诊T2DM患者患LVDD的独立影响因素(均为P<0.05)。由此构建的预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.752(95%CI:0.708~0.797),校准图显示出良好的一致性。结论:LVDD在新诊断的T2DM患者中很常见。本研究构建的预测模型有助于甄别心血管疾病高风险的初诊T2DM患者。

轻度认知障碍的神经心理测量

该文综合2005年—2018年10余年有关轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)的研究结果和实验,从心理测评、影像研究、神经电生理研究和神经环路与心理模型进行归纳,综合探讨MCI患者在这几方面的变化,以帮助临床上对MCI的诊断,进而找到合适的方法提高MCI检出的敏感性和特异性,提高对其转归的预测力。