不同抗凝治疗启动时间对肺癌术后下肢深静脉血栓形成与手术结局的影响

目的 探讨不同抗凝治疗启动时间对肺癌术后下肢深静脉血栓(DVT)形成与手术结局的影响。方法 收集2018年3月至2023年5月江门市中心医院收治的111例肺癌患者的临床资料,按照启动低分子肝素抗凝治疗的时间将患者分为术前给药组(n=52)和术后给药组(n=59)。观察并比较两组患者术后住院期间下肢DVT的发生率、D-二聚体水平、凝血功能以及围手术期并发症的总发生率。结果 两组患者术后住院期间均未发生下肢DVT。复查结果显示,两组患者术后的D-二聚体水均较本组术前升高,但术前给药组患者术后D-二聚体水平及D-二聚体水平升高(﹥500μg/L)的比例均低于术后给药组患者(P﹤0.05)。两组患者术后复查的凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。两组患者术后住院期间并发症的总发生率比较,差异无统计学意义(P﹥0.05)。结论 与术后启动低分子肝素抗凝治疗相比,术前启动低分子肝素抗凝治疗能够降低术后D-二聚体水平,不影响凝血功能,且不会增加术后并发症,可更好地预防肺癌患者术后发生下肢DVT。

基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究

目的:采用深度强化学习方法构建老年肺癌发病风险预测模型,为有针对性地开展老年肺癌预防干预提供依据。方法:整合健康调查和基因突变数据,识别老年分层人群的肺癌发病危险因素,构建基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测模型。结果:60岁以上男性和女性在戒烟超过5年后,肺癌发病风险都有显著下降,其中60岁以上男性携带C>A/G>T突变组肺癌发病率下降最明显,下降率为38.6%。结论:基于深度强化学习的老年肺癌发病风险预测研究可为老年肺癌预防干预和早诊早治提供理论支撑。

肺癌人工智能细胞病理诊断系统的研发及诊断价值探讨

背景传统细胞病理诊断肺癌虽具有优势,但受医师主观经验和工作负荷影响较大。以深度学习算法模型为代表的新一代人工智能,能够自动提取和归纳医学图像中的特征,在智能诊断中展现出显著优势。目的结合人工智能和数字病理学新技术,研发适用于肺癌的人工智能细胞病理诊断系统并对其诊断价值进行评价。方法选取解放军总医院第一医学中心2021年5月—2023年7月临床拟诊肺癌患者533例,其中最终病理确诊肺癌354例(包括腺癌98例、鳞癌140例、小细胞癌116例),非肺癌179例。将选取病例的气管镜活检标本及胸腔积液标本进行涂片、染色、扫描。使用随机选取的340例样本(肺癌病例229例和非肺癌病例111例)的数字病理切片分别对备选的检测模型和分类模型进行训练、验证及测试,根据测试结果,择优选取YOLO v7检测模型及Vision Transformer分类模型为基本架构初步建立肺癌人工智能细胞病理诊断系统。利用训练过的人工智能细胞病理诊断系统对剩下的193例未经训练的样本进行诊断测试,以病理学诊断结果为标准比较判读结果。结果本研究研发的人工智能细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的准确率为91.2%(176/193),敏感度为98.4%(123/125),特异度为77.9%(53/68),阳性预测值为89.1%(123/138),阴性预测值为96.4%(53/55),Youden指数为0.763,Kappa值为0.798。结论人工智能细胞病理诊断系统对肺癌的诊断敏感度和准确率均较高,可有效提高肺癌诊断效率,但该系统仍需进一步优化,从而提高诊断特异度。

基于深度学习模型的非小细胞肺癌新辅助免疫联合化疗疗效预测

目的:基于深度学习算法,使用临床数据构建人工智能(artificial intelligence,AI)模型,评估其预测非小细胞肺癌(nonsmall cell lung cancer,NSCLC)新辅助免疫联合化疗疗效的可行性。方法:收集2020年1月至2024年1月于首都医科大学附属北京胸科医院确诊且接受新辅助免疫联合化疗的132例NSCLC患者的临床病理数据。对影响新辅助免疫联合化疗疗效的主要因素进行统计学分析。根据统计学分析结果以及查阅相关文献对变量进行筛选,构建变量数据集。基于多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)算法采用5折交叉验证建立深度学习模型,应用接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型性能。结果:132例患者中单因素分析显示获得主要病理缓解(major pathological response,MPR)组与未获得MPR组的患者在性别(P=0.020)、吸烟史(P=0.004)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)(P=0.038)及程序性死亡配体-1(programmed death-ligand 1,PD-L1)是否≥1%(P=0.038)方面差异具有统计学意义;获得完全病理缓解(complete pathological response,pCR)组与未获pCR组患者在肿瘤大小是否≤3 cm(P=0.007)和CEA水平方面(P=0.010)差异具有统计学意义。经5折交叉验证后,MPR预测模型在验证集和测试集的平均受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值分别为0.72及0.71。结论:该深度学习模型能够有效预测NSCLC患者新辅助免疫联合化疗疗效。

深度学习检测肺结节难点问题综述

肺癌在全球范围内是致命性最高的癌症之一,肺结节是肺癌的早期表现形式,基于深度学习的肺结节检测模型因较高的检测准确率与效率逐渐成为辅助医生检测肺结节的有效方法。但是目前基于深度学习的肺结节检测模型仍有不足,一些重难点问题需要解决。第一,基于迁移学习、GAN网络、半监督学习与无监督学习解决模型训练时肺结节数据不足与类别不平衡问题;第二,增强模型特征提取能力提升对肺结节检测的敏感度与准确度;第三,提升模型假阳性肺结节筛查能力降低假阳性率;第四,加强模型检测肺结节的可解释能力;第五,基于大模型技术解决以上4个难点问题。最后,介绍检测模型训练与测试所需的数据集与评价指标并对未来肺结节检测优化方向进行讨论。

肺癌患者合并深静脉血栓形成的列线图模型构建与评估

目的 构建肺癌患者合并深静脉血栓形成(DVT)的列线图模型并进行评估。方法 回顾性分析2022年1月至2023年1月蚌埠医科大学附属合肥市第二人民医院收治的330例肺癌患者的临床资料,根据入院时DVT发生情况将其分为DVT组(33例)和非DVT组(297例)。采用LASSO回归和多因素logistic回归筛选肺癌患者合并DVT的风险因素来构建列线图模型,并对该模型进行内部验证,评估模型的准确性、一致性和临床效用。结果 与非DVT组相比,DVT组年龄更大,吸烟、使用抗血管生成药物的人数比例更大,白细胞、中性粒细胞、红细胞分布宽度(RDW)、中性粒细胞-淋巴细胞比值(NLR)、乳酸脱氢酶(LDH)、脑钠尿肽(BNP)、D-二聚体、凝血酶原时间(PT)、C反应蛋白(CRP)和神经元特异性烯醇化酶(NSE)水平更高,血红蛋白、白蛋白水平更低,差异有统计学意义(P<0.05)。以DVT发生情况为因变量,通过LASSO回归和多因素logistic回归筛选出高血压、吸烟史、抗血管生成药物、D-二聚体、白蛋白5个肺癌合并DVT的风险因素,并以此构建列线图模型。受试者工作特征(ROC)曲线分析结果提示该模型具有良好的判别能力[AUC(95%CI)=0.880(0.811~0.950)]。校准曲线显示,模型的预测结果与实际观测值之间保持良好的拟合;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果(χ^(2)=6.469,P=0.595)进一步证明了模型具有较好的一致性。决策曲线分析(DCA)结果显示,阈值概率处于0.07~0.95时,该模型具有较大的临床应用潜力。临床影响曲线(CIC)分析结果显示,在阈值概率范围内,预测发生DVT的患者数量总是大于实际发生DVT的患者数量,提示该列线图模型可以有效识别出DVT的高危患者。结论 该研究构建的肺癌合并DVT列线图模型具有良好的预测能力和临床实用性,有助于临床医师更好地识别高风险患者,并及时采取适当的干预措施,改善患者预后。

低分子肝素对肺癌患者术后住院期间下肢深静脉血栓形成的影响

目的探讨低分子肝素对肺癌患者术后住院期间下肢深静脉血栓形成(DVT)的影响。方法收集2020年1月至2023年6月于河北承德医学院附属医院接受外科手术治疗的156例肺癌患者的临床资料,将2021年12月之前未使用低分子肝素预防下肢DVT的患者作为对照组(n=81),将2022年1月开始使用低分子肝素预防下肢DVT的患者作为干预组(n=75)。比较两组患者的手术相关指标、住院期间下肢DVT发生情况、出院之前凝血功能指标及住院期间其他并发症的发生情况。结果两组患者的肿瘤部位、肿瘤分型、手术时间、术中低体温比例、术中出血量、使用呼吸机情况、间歇性气压治疗情况及使用足底静脉泵情况比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。住院期间共13例患者发生下肢DVT,其中,干预组患者下肢DVT的发生率低于对照组患者,差异有统计学意义(P﹤0.05)。住院期间共有49例患者发生了除下肢DVT之外的其他并发症,两组患者其他并发症的发生率比较,差异无统计学意义(P﹥0.05)。出院之前化验结果显示,两组患者的凝血酶原时间、活化部分凝血活酶时间比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。结论低分子肝素可有效降低肺癌手术患者住院期间发生下肢DVT的风险,且不会对患者的凝血酶原时间和活化部分凝血活酶时间造成明显的影响,亦不会增加并发症,值得临床推广。

非小细胞肺癌患者术后下肢深静脉血栓形成的列线图预测模型构建与评估

目的 构建预测非小细胞肺癌患者术后下肢深静脉血栓(DVT)形成风险的列线图模型,并评估模型的区分度和一致性。方法 选取2016年1月~2022年3月本院收治的术后发生DVT的非小细胞肺癌患者60例(发生DVT组),同期选取本院收治的术后未发生DVT的非小细胞肺癌患者70例(未发生DVT组)。收集患者临床资料,Logistic回归分析影响非小细胞肺癌患者术后DVT形成的危险因素。采用R软件构建预测非小细胞肺癌患者术后DVT形成风险的列线图模型,并使用ROC曲线及校准曲线验证列线图模型的区分度和一致性。结果 发生DVT组患者合并糖尿病比例、肺腺癌比例、肺癌Ⅲ期比例、术前化疗比例、开胸手术比例、年龄≥70岁比例高于未发生DVT组患者,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归显示,合并糖尿病、肺腺癌、肺癌Ⅲ期、年龄≥70岁是非小细胞肺癌患者术后DVT的危险因素(P<0.05);内部验证显示构建的列线图预测模型具有较好的区分度(ROC曲线下面积为0.900)与一致性(Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ~2=6.016,P=0.538);外部验证结果显示校准曲线预测概率与实际概率接近,有良好的一致性及区分度。结论 研究构建的非小细胞肺癌患者术后DVT风险的列线图预测模型具有较好的区分度和一致性。

深部热疗联合重组人血管内皮抑制素注射液及AP方案治疗晚期非小细胞肺癌的近期疗效观察

目的探讨深部热疗联合重组人血管内皮抑制素注射液及培美曲塞联合顺铂(AP方案)治疗晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的近期疗效。方法回顾性分析2016年1月至2022年1月河北省第七人民医院收治的120例晚期NSCLC患者的相关资料,按照治疗方法不同将患者分为研究组(n=59)和对照组(n=61)。研究组患者采用深部热疗联合重组人血管内皮抑制素注射液及AP方案治疗,对照组患者采用重组人血管内皮抑制素注射液及AP方案。观察两组患者的近期疗效[客观反应率(ORR)、疾病控制率(DCR)],治疗前、治疗后3个月的血清肿瘤标志物[神经元特异性烯醇化酶(NSE)、糖类抗原125(CA125)、细胞角质素片段抗原(Cyfra21-1)及癌胚抗原(CEA)]水平、生活质量评分(KPS)评分]、血常规指标[红细胞计数(RBC)、白细胞计数(WBC)、血小板计数(PLT)]以及不良反应发生情况。结果研究组ORR、DCR分别为15.25%、57.63%,均高于对照组(3.28%、36.07%),差异均有统计学意义(P<0.05)。治疗3个月后,两组NSE、CA125、Cyfra21-1、CEA水平均低于治疗前,且研究组治疗后NSE、CA125、Cyfra21-1、CEA水平分别为(15.23±5.06)ng/mL、(50.16±5.12)U/mL、(6.52±2.03)ng/mL、(30.17±4.17)ng/mL,均低于对照组[(20.16±5.04)ng/mL、(80.24±5.22)U/mL、(10.25±3.09)ng/mL、(60.22±4.17)ng/mL],差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组KPS改善率为77.97%,高于对照组(57.38%),差异有统计学意义(P<0.05)。治疗3个月后,两组RBC、WBC、PLT值均较治疗前降低,研究组RBC、WBC、PLT值分别为(3.61±0.12)×10^(12)、(3.98±1.07)×10^(9)、(210.23±30.16)×10^(9),均高于对照组[(3.50±0.11)×10^(12)、(3.12±1.03)×10^(9)、(198.24±20.17)×10^(9)],差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组0~Ⅳ级胃肠道不适、肝损伤、肾损伤、贫血不良反应发生率与对照组比较,差异均有统计学意义(P<0.05),研究组各种不良反应的严重程度低于对照组。结论深部热疗联合重组人血管内皮抑制素注射液及AP方案可有效提高晚期NSCLC患者的近期疗效,降低肿瘤标志物水平,改善生活质量和血常规,减少不良反应发生,值得临床推广和应用。

肺癌患者术后深静脉血栓形成风险预测模型的构建

目的探讨肺癌患者术后深静脉血栓形成(deep vein thrombosis,DVT)的独立危险因素,并构建风险预测模型。方法收集2019年5月至2023年5月在陆军军医大学第一附属医院胸外科接受肺癌胸腔镜手术的354例住院患者。采用LASSO回归筛选潜在因素后,行多因素Logistic回归筛选危险因素并构建列线图预测模型,通过绘制校准度曲线、接受者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和决策曲线分析法(decision curve analysis,DCA)评价模型的校准度、区分度、灵敏度、特异度及临床有效性。使用净重新分类改善指数(net reclassification index,NRI)和综合判别改善指数(integrated discrimination improvement,IDI)比较本研究构建模型与Caprini模型对于结局事件的预测性能优劣。结果LASSO回归筛选出17个潜在的影响因素,以此行多因素回归分析结果显示,D-二聚体、中心静脉导管(central venous catheter,CVC)和下肢静脉曲张为肺癌患者胸腔镜术后DVT的独立危险因素(P<0.05)。模型校准曲线结果显示,预测曲线与标准曲线拟优度良好。ROC曲线分析结果显示,建模组最佳截断值敏感度和特异度分别为0.812和0.963,建模组曲线下面积(area under curve,AUC)为0.912(95%CI:0.840~0.983),而Caprini模型敏感度和特异度分别为0.625和0.860,AUC为0.752(95%CI:0.657~0.846),建模组相较于Caprini模型的NRI为0.709,IDI为0.431。DCA结果显示,应用本研究模型的净收益高于Caprini模型。结论D-二聚体、CVC和下肢静脉曲张为肺癌患者胸腔镜术后DVT的独立危险因素,本研究构建的列线图模型能够有效预测肺癌患者胸腔镜术后DVT发生风险。

基于多尺度特征互补和聚合约束的肺结节分类方法

肺结节分类问题是早期肺癌检测与诊断的重要问题之一,针对现有的肺结节分类方法存在多尺度特征融合的信息冗余和缺乏判别性特征表示等问题,提出了一个基于多尺度特征互补与聚合约束(Multi-scale Feature Complementation and Aggregate Constraint, MFCAC)的肺结节分类方法,并提出了多尺度特征互补模块用于学习相邻尺度特征的差异信息,从而避免特征融合过程中的信息冗余;同时在网络特征层引入了聚合约束损失,实现对同类特征的聚集,提高网络判别性特征表示能力;将两个模块融入在编码器-解码器架构中形成MFCAC,共同作用实现高效分类。本文在LIDC-IDRI数据集上进行了对比实验,并通过消融实验分析了该方法中各组成部分的贡献和影响,结果表明,相较于对比算法,MFCAC在肺结节分类上具有更优的性能。

中医适宜技术联合深部热疗治疗肺癌患者的疗效及对免疫功能的影响

目的探讨中医适宜技术联合深部热疗治疗肺癌患者的疗效及对免疫功能的影响。方法将82例肺癌患者根据治疗方法的不同分对照组与观察组,每组41例。对照组采用深部热疗,观察组采用深部热疗联合中医适宜技术。比较两组患者的卡氏功能状态(KPS)评分、中医证候积分、免疫功能指标及不良反应发生情况。结果干预4周后,两组患者KPS评分均较干预前升高,各中医证候积分均较干预前降低,且观察组患者KPS评分高于对照组,各中医证候积分均低于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。干预4周后,两组患者CD4^(+)水平及CD4^(+)/CD8^(+)均较干预前升高,CD8^(+)水平均较干预前降低,且观察组患者CD4^(+)水平及CD4^(+)/CD8^(+)均高于对照组,CD8^(+)水平低于对照组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。两组患者不良反应总发生率比较,差异无统计学意义(P﹥0.05)。结论中医适宜技术联合深部热疗能提高肺癌患者的KPS评分,有助于降低中医证候积分,改善免疫功能,且未增加不良反应发生率,值得推广应用。

基于深度学习的肺癌病理图像分类器设计

病理学检查是医生确定肿瘤是否发生癌变的“金标准”,但由于肺癌病理组织具有多种亚型,医生需要反复大量阅片才能最终给出医学诊断,不仅耗时且易出错。因此,本文借助深度学习进行肺癌病理组织亚型分类研究。通过对数据库数据进行预处理,找出特征值,使用不同层深的ResNet算法构建肺癌病理图像类别分类器,模型参数调整到最优后,对比训练ResNet18、ResNet34、ResNet50三个不同层次网络模型,分析模型的accuracy、recall、F1-score和算术平均值等评价指标,其中ResNet34模型指标最佳,对肺癌病理图像的分类效果最好。

老年肺癌患者下肢深静脉血栓形成情况及其影响因素分析

目的探讨老年肺癌住院患者下肢深静脉血栓(DVT)形成情况及其影响因素,为临床防治DVT提供参考。方法回顾性分析78例老年肺癌患者临床资料,依据DVT发生情况分为DVT组与非DVT组。收集2组基础资料,先行单因素分析,待获得有统计学差异的数据后再行Logistic回归分析,获得影响老年肺癌住院患者DVT形成的独立危险因素。结果78例老年肺癌患者共18例发生DVT,发生率为23.08%(18/78)。单因素分析显示,病理类型、肿瘤分期、糖尿病、手术方式、辅助化疗与老年肺癌住院患者DVT形成相关,差异有统计学意义(P<0.05);多因素分析显示,腺癌、肿瘤Ⅲ期、糖尿病、开胸手术、辅助化疗为老年肺癌住院患者DVT形成的独立危险因素(OR>1,P<0.05)。结论老年肺癌住院患者DVT发生率较高,腺癌、肿瘤Ⅲ期、糖尿病、开胸手术、辅助化疗为老年肺癌住院患者DVT形成的独立危险因素,临床需以此制定针对性干预措施,减少DVT发生,改善患者预后。

基于医学影像的机器学习预测非小细胞肺癌EGFR突变的研究进展

随着计算机科学的迅速发展,人工智能在医学领域扮演了重要角色,基于影像学图片的机器学习在临床决策中发挥着重要的辅助作用,其与基因组学的深入结合为基因检测提供了新方法。本文主要论述基于医学影像的机器学习在预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患者表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)突变中的研究现状、局限性以及未来发展趋势。

间歇加压充气装置联合保温预防肺癌胸腔镜术后下肢深静脉血栓的临床效果

目的探讨间歇加压充气装置联合保温预防胸腔镜肺癌术后下肢深静脉血栓的临床效果。方法收集2019年11月至2021年4月行胸腔镜肺癌手术的464例患者资料,根据预防下肢深静脉血栓的措施不同分为对照组和试验组。试验组采取保温联合间歇加压充气装置,对照组采用常规措施。比较2组术前、术后10 min、20 min、30 min患者体温情况,统计并比较2组术前3 d和术后1 d凝血功能指标和术后1 d深静脉血栓发生率。结果2组术前体温无差异(P>0.05),术后10 min、20 min、30 min观察组患者体温明显高于对照组(P<0.05)。术后1 d时,试验组患者活化部分凝血酶原时间(APTT)和凝血酶时间(PT)长于对照组患者,纤维蛋白原(Fib)和D-二聚体(D-D)水平低于对照组(P<0.05)。试验组下肢深静脉血栓发生率明显低于对照组(P<0.05)。结论在胸腔镜肺癌术后患者中,间歇加压充气装置联合保温能有效预防术后下肢深静脉血栓和保持患者体温。

基于ResNet和Transformer的早期肺癌诊断算法

肺癌的早期诊断对于提高患者的存活率具有关键性作用。通过计算机辅助诊断系统进行肺部影像的分析,可以帮助医生及早发现病变。文章提出了一个结合ResNet和Transformer的深度学习框架,用于CT图像中的肺结节检测和分类,从而实现早期肺癌的自动诊断。我们首先进行数据增强,然后利用Res-Net强大的特征提取能力来获取图像的深层特征,同时引入Transformer来捕获特征间的长范围依赖关系,增强模型对肺结节微小变化的识别能力。实验结果表明,该算法能有效提高早期肺癌检测的准确性和灵敏度。

改进深度极限学习机在肺癌中医证型分类中的应用研究

目的利用特征选择及Likert分级法量化肺癌病历数据,构建基于麻雀搜索算法优化的深度极限学习机模型,对肺癌中医病历数据进行证型分类与预测,为中医证型分类研究提供科学有效手段。方法从江西中医药大学附属医院收集了2015年1月-2021年12月诊断为肺癌的497例病历,筛选412例病历作为研究对象。利用特征选择和特征重要性排序等方法归纳出不同证型的证型因子,并使用Likert分级法量化证型因子。构建基于麻雀搜索算法优化的深度极限学习机,对模型进行训练、测试。最后把本研究所建模型与其他机器学习模型按照3种评价标准进行比较。结果本研究建立的SSA-DELM模型的平均分类准确率为88.44%,而采用支持向量机和贝叶斯网络的平均准确率分别为83.39%和84.53%。SSADELM模型在5种证型上的召回率及F1值大部分在80%以上,也优于其他传统的机器学习模型。结论研究结果表明,利用特征选择结合Likert分级法量化后的肺癌病历数据,相比于0-1化处理的数据更能显现出数据的特征,提高了分类模型的准确率,SSA-DELM新模型相比其他传统的机器学习分类模型,有更好的表征学习能力及学习速度。该模型不仅为临床治疗肺癌的研究提供了科学的技术手段,也为中医辨证论治的信息化、智能化发展提供有益的借鉴。

基于倾向评分匹配法评估影像融合导航技术引导经皮穿刺活检在肺深部微小癌变检测中的应用价值

目的基于倾向评分匹配法研究影像融合导航技术引导经皮穿刺活检在肺深部微小癌变检测中应用的价值。方法选取2018年4月至2021年4月河北省胸科医院收治的影像融合导航技术引导经皮穿刺肺活检术患者105例为观察组,选择同期本院常规CT引导下经皮穿刺肺活检术患者223例为对照组。分析两种方法对肺深部微小癌变的诊断准确性及患者并发症发生情况的差异。结果采用1∶1最邻近匹配法,倾向评分匹配法匹配后,观察组90例,对照组90例。与对照组比较,观察组操作时间、探针次数减少(P<0.05),针刺深度增加(P<0.05),气胸、少量出血并发症发生率、总并发症发生率降低(P<0.05)。与对照组比较,观察组诊断腺癌、鳞癌、小细胞癌的准确性均提高(P<0.05)。结论影像融合导航技术引导经皮穿刺活检对肺深部微小癌变的诊断具有较高的准确性,且具有操作时间短、辐射剂量小、并发症发生率低等特点,值得临床推广应用。

血栓弹力图在预防肺癌患者术后深静脉血栓中的应用研究

目的探讨血栓弹力图(TEG)及相关检验指标在预防老年肺癌患者术后下肢深静脉血栓(DVT)形成中的应用价值。方法选取2021年6月至2022年6月手术治疗的肺癌患者150例,收集患者的一般资料,术前接受常规凝血指标检测和TEG检查。根据患者术后是否发生DVT将150例患者分为DVT组(14例)和非DVT组(136例),比较2组患者的常规凝血指标[凝血酶原时间(PT)、凝血酶时间(TT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、D-二聚体]及TEG指标[凝血反应时间(R值)、血凝块形成时间(K值)、凝固角(α值)、最大振幅(MA值)]。结果DVT组和非DVT组PT、APTT、TT水平差异均无统计学意义(P>0.05);DVT组TEG指标和D-二聚体水平明显高于非DVT组,组间差异有统计学意义(P<0.05)。高龄是肺癌手术患者术后发生DVT的危险因素(P<0.05)。结论与常规凝血指标相比,TEG更能准确全面地评估肺癌患者围术期的凝血状态,有助于预防肺癌患者术后DVT的发生。