证据驱动的循证决策国际进展、趋势与展望

起源于上世纪90年中期英国政府的循证实践,近年来在全球战略规划制定、国际学术交流、国际合作网络搭建、跨部门协作等方面涌现出诸多新进展,推动了循证决策的快速发展。上述新进展显示出循证决策已成为全球治理和政策制定的共同愿景、循证决策制度化成为全球共同追求的治理创新、证据流动系统成为循证决策的基础遵循、多元化证据产品贯穿于循证决策全过程等发展趋势。随着循证决策助推国际战略规划制定更加科学和有效,证据获取体系、证据评估系统、多样化证据产品将得到快速发展,政府决策者的循证决策能力将得到快速提升。

中医药多元证据整合方法学MERGE框架

在循证医学时代下,依托规范的技术方法和标准化的操作规程发掘中医药独特优势,是实现中医药现代化、国际化发展并惠泽人类的必由之路。中医理论、人用经验和研究证据三结合证据体系的提出标志着中医药特色评价体系思维方法取得了重要进步,经过恰当方法整合后的多元证据体是中医药临床指南推荐意见和循证卫生决策的有力支撑。本文基于当前国际证据合成与分级方法学前沿进展,初步提出中医药多元证据整合的方法学框架——MERGE(Merge Evidence-based Research and artificial intelliGence to support smart dEcision)框架,以期为中医药循证医学方法学体系的完善和发展提供借鉴和参考。

快速动态循证指南制订方法

快速动态循证指南的制订旨在使指南的推荐意见处于最新状态,相较于标准指南,快速动态循证指南可更好地利用现有证据,并及时、快速地将证据应用及转化。因此,本文从快速动态循证指南的优势、适用情况、制订流程和现存挑战等方面进行阐述,并提出思考,以期为国内指南制订机构和学者提供借鉴与参考。

中文期刊发表的预测模型系统评价文献调查与评价:方法学质量和报告质量

目的评价中文期刊发表的预测模型系统评价文献的方法学质量和报告质量,为提高我国预测模型系统评价的整体质量提供依据。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、中国生物医学文献数据库和维普数据库,获取自建库至2023年7月20日发表的预测模型系统评价相关文献。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,采用AMSTAR(A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews)和PRISMA 2020(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses 2020)分别评价纳入的系统评价文献方法学质量和报告质量。结果共纳入发表于2015—2023年的55篇系统评价文献,其中12篇为Meta分析,最常见的研究主题为心血管疾病、脑卒中和糖尿病。预测模型系统评价文献的方法学质量需改进的内容主要涉及AMSTAR的条目1、4、5、6和10,报告质量需提高的内容主要涉及PRISMA 2020的条目7、10a、12、13a-f、14、15、16a-b,17、20b-d、21、22、23d、24a-c、25和26。纳入的系统评价文献方法学质量与报告质量具有中等程度的正相关性(r=0.58,P<0.001)。多重线性回归分析表明,较长的篇幅、近期发表和受到基金资助与更高的方法学质量相关(P<0.05);较长的篇幅、近期发表、发表为定性系统评价和受到基金资助与更高的报告质量相关,但更多的作者却与更低的报告质量相关(P<0.05)。结论当前中文期刊发表的预测模型系统评价的方法学质量和报告质量整体较低,尚有待提高。

针刺疗法网状Meta分析的发表现状调查

目的梳理分析针刺疗法网状Meta分析(NMA)的现状和热点,并提出相应的优化建议,为研究者提供参考和借鉴。方法计算机检索PubMed、Web of Science、the Cochrane Library、Embase、CNKI、CBM、VIP和WanFang Data,搜集关于针刺NMA相关研究,检索时限均为建库至2022年2月。采用Excel 2019设计资料提取表,对纳入研究的发表特征、研究特征和关键词进行提取和编码,运用VOSviewer 1.6.16软件进行作者、关键词的聚类分析。结果共纳入113篇文献,2019年以后发文量显著上升。73种期刊刊载了相关研究。贡献较为突出的是以张金焕为代表的广州中医药大学,但不同团体之间的合作交流较少。热点关键词主要集中在针刺相关措施、疾病种类及临床疗效等方面。结论针刺网状Meta分析发表量持续增长,表明其关注度日益提升。载文期刊分布较分散,尚未形成核心作者群,研究机构主要集中在高校,缺乏跨界合作。因此,应加强不同地区研究机构之间的合作,进一步深化与拓展针刺研究,构建系统化的研究体系。

中国科学引文数据库收录期刊的系统评价/Meta分析文献方法学质量评价

目的评价中国科学引文数据库(Chinese Science Citation Database,CSCD)收录期刊2020年发表的系统评价/Meta分析(systematic review/meta analysis,SR/MA)文献的方法学质量,旨在为我国研究人员制作SR/MA提供建议,为编辑和审稿专家审阅SR/MA提供参考。方法以CSCD收录的中华医学会杂志社系列期刊为样本形成期刊列表。4名研究人员两两分组独立进行手动检索,纳入期刊发表于2020年的SR/MA文献,1名研究人员在中国知网进行补充检索。研究人员两两分组对纳入的研究进行独立筛选和信息提取,使用AMSTAR 2(A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews 2,AMSTAR 2)评价工具进行方法学质量评价并对评价结果进行统计学分析。结果共79本中华医学会杂志社系列期刊被CSCD收录,其中46本期刊在2020年发表SR/MA文献,按照纳入和排除标准进行筛选,共纳入126篇SR/MA文献。AMSTAR 2评价结果显示,SR/MA文献的平均得分为(10.38±1.91)分;9个条目的符合/部分符合比例在70%以上;SR/MA至少符合/部分符合5个AMSTAR 2条目,最多符合/部分符合12个条目;关键条目未调整前超过90%的SR/MA可信度分级为“极低”,结合国内实际情况调整关键条目后,分别有约40%的SR/MA可信度分级为“中”和“低”;分层分析结果显示,是否使用GRADE分级、是否遵循PRISMA声明、作者数量是否>5、发表语种是否不同、纳入研究类型是否包括随机对照试验和是否报告资金资助均不是SR/MA方法学质量的影响因素。结论CSCD收录期刊2020年发表的SR/MA文献方法学质量仍有待提高,未来应重点关注SR/MA的注册、检索、纳入和排除标准及资金资助等问题,以切实提高SR/MA的方法学质量。

罕见病指南的制订:现状、挑战与机遇

罕见病发病率虽然极低,但7000多种罕见病却影响着全球6%~8%的人群。罕见病临床实践指南作为改善罕见病患者健康结局的指导性文件发挥着越来越重要的作用。本文将系统阐述国内外罕见病指南的研究现状、面临的挑战以及当前的机遇,并在此基础上提出推动我国罕见病指南发展的思考与建议。

基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究

引入图像语义分割技术,对矿井次光照环境中的目标物进行分割,将图像分成原始清晰图像和次光照图像两类,采用基于深度学习的图像增强方法对次光照条件下拍摄的图像增强细节后替换,再利用单应变换算法对数据集进行扩充,进而构建矿井巷道图像语义分割标准数据集。提出一种基于自注意力机制的轻量级编码—解码结构网络:以DeepLab V3+编码—解码网络为基础网络,在编码结构中,提取矿井图像深、浅层语义特征信息,将深层语义特征信息经由轻量级自注意力机制模块进行特征激活,而浅层语义特征信息直接送入解码器中,在解码结构中拼接深、浅层语义特征信息,恢复原始图像尺寸,输出分割结果。与传统算法就图像预测进行对比实验,结果表明:在网络复杂度方面,对于3通道512×512像素大小的图像,算法的网络理论计算量FLOPs仅48.80 G,参数量仅11.90 M;在网络分割精度方面,平均交并比76.50%,平均像素精度87.75%,领先其他主流网络;在速度方面,推理一张图像的速度能达到0.032 s,可满足轻量级网络的要求。

中西医结合临床实践指南实施框架构建的思考

中西医结合临床实践指南作为医学实践的重要指导性文件,是发挥中西医各自优势,促进中西医结合的重要抓手。然而目前中西医结合指南的研究存在“重研制”而“轻实施”的问题,依据实施科学的理论框架,构建中西医结合临床实践指南实施框架和方法,有利于促进中西医结合指南的实施和中西医临床的融合与发展。本文通过梳理和分析知识-行动框架,对中西医结合指南实施框架的研发思路展开讨论和思考,以期为未来相关研究奠定基础。

中医药治疗新型冠状病毒感染作用机制研究概况

新型冠状病毒感染(coronavirus disease 2019,COVID-19)已蔓延到几乎世界所有角落,人类疫情防控形势依然严峻。目前,许多国家正在进行疫苗接种工作,并且不同的疫苗载体也正在开发中,但有限的供应与巨大的需求之间的矛盾依然突出。我国在新冠肺炎防治中坚持中西医结合的防治策略,形成了已被证明疗效显著的几种方剂,在COVID-19的防治中发挥了重要作用,并得到广泛认可。在现今全球疫情多点散发的严峻形势下,综述中医药治疗COVID-19的潜在机制,以期为中医药防治COVID-19提供参考和依据,促进其进一步临床应用。

针刺研究证据知识图谱及发表趋势分析

目的:使用文献计量学方法梳理与总结2001-2021年针刺领域相关系统评价/Meta分析(SRs/MAs)和临床实践指南(CPGs),并进行可视化分析,探索该领域的发展趋势和研究热点,以期为后续针刺领域相关研究提供参考。方法:计算机检索Web of Science(WOS)核心合集2001-2021年针刺SRs/MAs和CPGs。由两名研究人员独立筛选文献后,使用VOSviewer、CiteSpaceV 5.8 R3和Excel2016软件,对纳入研究的国家/地区、机构、期刊、作者和关键词进行知识图谱可视化分析。结果:该研究共纳入852篇文献,其中系统评价846篇,临床实践指南6篇。系统评价由42个国家/地区的431个不同机构出版,其中中国机构发文量最多(484篇),发文量最多的机构为北京中医药大学和庆熙大学(各73篇);指南由3个国家/地区的4个机构发布。Ernst发表论文最多(42篇),Higgins是被引用次数最多的作者(423次)。大多数研究(108篇)发表在Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine期刊上,而Cochrane Database of Systematic Reviews的共引次数最多(572次)。关键词聚类分析显示,目前研究主要集中在疼痛、抑郁、失眠、癌症和血管舒缩症状等。结论:与针刺相关的SR/MAs和CPGs的数量持续增加,这意味着该领域持续吸引着学者们的广泛关注。针刺的安全性、针刺对某种疾病的干预效果及其机制、针刺指南等均反映了研究热点,未来应该鼓励国家/地区及机构之间的合作,为研究热点开展更深层次的研究。

图像识别智能放煤技术原理与应用

煤炭智能开采是煤炭行业高质量发展的必由之路,放顶煤工作面的智能化滞后于综采工作面。智能放煤是实现智能放顶煤开采的关键核心技术,低照度、小空间、高粉尘、煤矸叠压、声振信号干扰、夹矸误识别等问题严重制约智能放煤技术开发。在探索尝试图像、声音、振动等多种煤矸识别技术的基础上,提出了图像识别智能放煤技术。精准快速识别混矸率与适应恶劣环境是图像识别智能放煤需要攻克的主要技术难题。针对混矸率识别问题,将混矸率细化为投影面积混矸率、表面体积混矸率、内部体积混矸率。建立了轻量级的放顶煤工作面矸石识别及边界测量模型,实现了投影面积混矸率的精准快速识别。提出了快速写意重建和精准重建等2种煤矸块体三维重建方法,研究了煤矸块体三维形态特征与二维形态特征关系,揭示了后部刮板输送机上煤矸块体堆积特征。在此基础上,提出了“由表及里”的混矸率高精度预测2步走策略,以实现透明化煤流,达到混矸率高精度测量的目的。针对低照度、高粉尘等恶劣环境适应问题,提出了立体视觉照度智能监测与自适应调节方法,为图像采集实时提供最优照度环境。基于人体仿生学以及边缘AI技术开发了智能图像采集系统,提出了基于频域先验的单通道Retinex去粉尘算法以及空频域联合强化去粉尘算法,为图像识别持续提供高质量图像。形成了“三位一体”夹矸智能识别技术,对放煤过程中可能出现的夹矸进行了精准识别,减少了由于夹矸放出而引发的误识别、误操作。图像识别智能放煤技术可以提高放煤工序的智能化水平,提高资源回收率、降低含矸率,保证矿井安全生产,研究成果的科学应用将有助于高质量实现智能化放顶煤开采。

基于MFCC和FD-CNN卷积神经网络的综放工作面煤矸智能识别

煤矸的在线准确快速识别是放顶煤采煤法的关键技术,对提升采煤效率有重要的指导意义。从梅尔频率倒谱系数在语音识别中的广泛应用得到启发,以实际生产状态下采集的煤与煤矸滚落到液压支架尾梁振动信号的MFCC特征参数为训练与测试样本,分别计算顶煤垮落和煤矸混放2种情况下液压支架尾梁振动信号的梅尔频率倒谱系数并构成二维特征矩阵。近些年随着深度学习的迅速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法,它可以自动地从数据集中学习提取特征。但是卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢,使得深度卷积神经网络很难满足煤矸石在线识别的实时性要求。基于卷积神经网络与LD-CNN轻型神经网络建立FD-CNN煤和煤矸智能识别模型,将液压支架尾梁振动信号的MFCC特征矩阵作卷积神经网络的输入,实现了识别模型的结构优化,大大提高运算速度,减少资源的使用,并且揭示了模型的识别机理与分类依据。实验结果表明:模型复杂度对识别速度影响较大;基于MFCC参数枝得到的煤矸识别模型可以将振动信号作为煤矸识别的可靠依据,同时准确捕捉煤与矸石由于物理性质不同所产生的振动信号高维差异,综合给出识别结果。压缩后的模型在计算量与模型大小减少同时,识别精度提升了8%,推理速度提升了14%。实现节约计算与存储资源的同时提升识别精度,模型性能明显优于常规网络模型。

基于文献计量学方法的实验动物研究现状分析

目的:运用文献计量学方法分析国内外实验动物(laboratory animal,LA)相关研究,旨在了解实验动物相关研究的现状。方法:分别检索Web of Science(WoS)核心合集和中国知网(CNKI)收集国内外实验动物相关研究。利用CiteSpace(5.1.R6)、VOSviewer(1.6.10)及Excel 2017统计分析实验动物相关研究的发文量、国家/地区、研究热点、机构、作者、期刊分布等文献关键特征。结果:中、外文实验动物研究分别从2008、1990年开始呈现增长趋势,且中文实验动物研究增势明显。共计112个国家/地区开展了实验动物研究,其中美国发表实验动物研究最多,达4109篇,且与其他国家间具有广泛的合作。研究热点主要包括大鼠、小鼠、动物模型、动物福利以及基于实验动物开展的代谢、毒理、感染、癌症、行为及脑等基础研究。与中文期刊相比,刊载实验动物研究的外文期刊影响因子更高。结论:实验动物是开展科学研究的基石,近年来受到广泛关注。与国际水平相比,我国实验动物研究的发展水平相对滞后,具体表现在发文量较少、占比较低及与其他国家的合作度较低等方面。建议政府机构增加资助力度,鼓励研究人员加强国际合作,“质”与“量”同抓,以期尽快全面提升我国实验动物研究的国际影响力。

儿童新型冠状病毒肺炎流行病学、临床特征和诊疗的研究

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的全球大流行,给医疗保健行业带来重大挑战。COVID-19的流行病学和临床特征正处于研究中,随着家族聚集的出现以及疫情进入高峰阶段和病原学检测工作的开展,儿童感染病例逐渐增多。儿童COVID-19感染例数远低于成人,发病较分散,症状少,表现不典型,不利于大规模临床研究的进行和诊治方案的制定。儿科医生应提高警觉,及时识别COVID-19患儿,尤其是那些具有潜在疾病或合并症的儿童并及早治疗。

数字人文“一手证据”循证范式研究:基于《鲍氏国策》的共词分析

[目的/意义]蕴藏于原始文献典籍的“一手证据”是展开数字人文研究的重要途径。[方法/过程]本文以《鲍氏国策》为例,基于自然语言处理技术,以共词分析方法为突破口,比较全面地展开了数字人文研究者如何基于来自原始文献的“一手证据”展开系统化的研究。[结果/结论]本研究针对《鲍氏国策》中“一手证据”的提取,从词频统计、停用词的去除、词义模糊词的识别与剔除等方面,展开了基于词语展开分析时若干基础指标的获取过程;进而,本研究以《鲍氏国策》为例,提供了数字人文研究中,应用共词网络可视化、聚类系数、中心度指标、结构洞识别等一系列统计分析方法与指标,对一手证据展开解析的基本程序。本研究所展开的方法,有助于为完成数字人文“一手证据”的循证范式提供参考。

我国农产品质量安全监管领域研究热点可视化分析

对我国农产品质量安全监管领域当下的研究热点进行可视化分析,通过计算机检索中国知网(CNKI)和万方数据库中有关农产品质量安全监管的文献,采用书目信息共现挖掘系统(BICOMS)对相关主题词信息进行归纳整理,并生成词篇和共现矩阵;利用Ucinet6.0软件绘制相关主题词的社会网络分析图;采用gCLUTO 2.0软件对主要主题词进行聚类分析。共检索出文献8 469篇,最终纳入分析的文献1 835篇;农产品质量安全监管领域文献量整体呈上升趋势;高频率研究单位主要为西北农林科技大学、中国农业科学院等。结果显示,目前我国关于农产品质量安全监管的研究主要集中在农产品本身的质量现状、问题和对策的提出上,今后可着眼于农业投入品、农产品供应链、政府监督和法规建立等领域的研究。

国外医学领域模糊逻辑研究主题分析

目的:通过对国外医学领域模糊逻辑相关研究进行可视化分析,以期为国内学者开展医学领域模糊逻辑研究提供借鉴和参考。方法:计算机检索Pub Med数据库获取模糊逻辑研究,采用书目共现分析系统(BICOMS-2)分析软件对发表时间、期刊、作者和主题词进行抽取和整理;采用Net Draw绘制作者和主题词社会网络分析图;采用g CLUTO 2.0软件对主题词进行聚类分析。结果:最终纳入3 951篇模糊逻辑研究、38个国家的10 027名作者和2个团队参与发表,发表地区之间存在不均衡性,国家之间缺乏合作,形成合作团队数量较少。研究主题主要集中在大脑核磁共振/乳腺肿瘤X射线的图像处理/解释;利用模糊逻辑/人工智能/计算机模型对肿瘤的生理检测/临床反馈两个方面。结论:医学领域模糊逻辑外文研究数量一直呈稳定增长的趋势,近几年发表数量有所下降;参与的作者和国家存在不平衡性,跨区域和国家间合作少见,作者之间的合作需进一步加强,地区交流有待进一步提高,研究主题仍需进一步拓展。

国内医学领域模糊逻辑研究主题分析

目的:通过对我国发表的模糊逻辑研究文章的合作情况、研究热点与前沿进行可视化分析,了解有关模糊逻辑研究最新进展,为学者开展医学领域模糊逻辑相关研究提供参考。方法:计算机检索中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据知识服务平台中文数据库获取模糊逻辑相关研究。采用书目共现分析系统(BICOMS-2)对发表时间、作者、机构、省份和关键词信息进行抽取和整理,并生成共现矩阵;采用Ucinet 6.0软件中的Net Draw绘制作者、机构、关键词和省份的社会网络分析图;采用g CLUTO2.0软件对主要关键词进行聚类分析。结果:最终纳入284篇模糊逻辑研究文章,我国31个省市地区、253个研究机构、651位作者参与发表。作者形成的合作团队人数较少,未形成人数较多的大团队合作;跨机构单位、跨地区的合作关系非常少,均未形成广泛的合作网络。研究主题主要包括利用模糊系统对心电信号/血压的模糊控制/识别;通过人工智能信息检索/数据发掘对心肌梗死患者进行预后的风险评价;模糊理论/模糊逻辑/神经理论/模糊方法/模糊数学在图像处理/糖尿病患者的舌下络脉检测/中药鉴定/胃黏膜异型诊断增生/高校图书馆的应用3个方面。结论:我国模糊逻辑研究的文章数量近几年有所减少,参与研究的作者和机构的跨地区和跨机构合作需要进一步加强,研究主题仍需进一步拓展。

示踪剂乳晕注射鉴别乳腺癌前哨淋巴结的临床研究

目的:探讨乳腺癌前哨淋巴结活检(SLNB)时采用示踪剂乳晕区皮内组织单点注射方法的可行性。方法:选取2016年8月至2017年8月我院确诊的75位早期乳腺癌患者,99mTc-亚锡植酸钠(99mTc-PHY)和美兰(MB)作为示踪剂于SLNB前患侧乳晕区皮内组织单点注射,示踪并切除染料及核素标记的前哨淋巴结(SLN),依术中冰冻病理结果判断腋窝淋巴结是否存在肿瘤转移。SLNB后所有患者接受肿瘤原发灶处理及腋窝淋巴结清扫,以淋巴清扫术后石蜡病理结果作为判断腋窝淋巴结状态的金标准。结局指标为该示踪方法的示踪成功率以及SLNB诊断准确性;次要结局指标则比较MB、99mTc-PHY单独示踪与两者联合示踪在主要结局指标方面的差异。结果:MB+99mTc-PHY于乳晕皮内组织单点注射时SLN示踪成功率:98.7%,SLNB综合诊断效能(AUC):0.932,95%CI(0.816,1.000)。2.与联合示踪相比,MB示踪成功率:90.7%,P=0.039,AUC:0.884,95%CI(0.779,0.989);99mTc-PHY示踪成功率:97.3%,P=0.560,AUC:0.908,95%CI(0.812,1.000)。结论:1.示踪剂乳晕区皮内组织单点注射能够在术中精准的定位乳腺癌SLN并且具有较高的SLNB诊断准确性。2.MB+99mTc-PHY联合示踪在示踪成功率、SLN检出数量以及前哨淋巴结活检综合诊断效能方面均优于MB单独示踪。