不同类型糖尿病患者腹部脂肪分布特点及其与胰岛素抵抗的相关性研究

目的探讨不同类型糖尿病患者腹部脂肪在不同年龄及性别的分布情况,分析其与胰岛素抵抗（IR）的相关性。方法 2010年1月—2011年1月北京大学航天临床医学院内分泌科收治的1型糖尿病（T1DM）79例和2型糖尿病（T2DM）77例,比较不同年龄和性别中腹腔内脂肪含量（VA）、腹壁脂肪含量（SA）、VA/SA、体重指数（BMI）。分析HOMA-IR与VA、SA、VA/SA、BMI、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDLC）和年龄的相关性。结果 T1DM和T2DM患者均存在IR。T1DM 10～、20～岁组女性SA高于男性,VA/SA低于男性（P〈0.01）;同性别组中,VA/SA随年龄增长而增高,男性组不同年龄VA/SA比较差异有统计学意义（P〈0.05）。T2DM患者同年龄组比较,45～、55～65岁组男性VA/SA高于女性（P〈0.01）。T1DM HOMA-IR未发现与腹部脂肪含量及其他临床指标存在相关性（P〉0.05）;T2DM HOMA-IR与VA和TG相关（r=0.259,P=0.026;r=0.378,P=0.001）。结论 T1DM和T2DM糖尿病HOMA-IR相关因素不同,评估腹部脂肪含量可对不同年龄及性别糖尿病患者的临床治疗提供参考。

机器学习方法对前列腺癌的诊断价值

目的建立联合多参数MRI前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)v2.1评分及临床数据的决策树、K近邻、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机5种机器学习模型,评价上述模型对前列腺癌的诊断价值。方法回顾性分析在本院接受MR检查并获得的病理结果的242例患者。将PI-RADS v2.1评分、年龄、总前列腺特异抗原、游离前列腺特异抗原、游离前列腺特异抗原比值、体积、前列腺特异抗原密度录入5种机器学习模型进行诊断。通过F1值及ROC曲线评价机器学习模型的诊断价值并且计算特征变量所占比重大小。结果随机森林模型诊断前列腺癌ROC的AUC最大(0.93),决策树及朴素贝叶斯模型AUC也较高(0.86、0.87),支持向量机最差(0.55);F1值最高的为随机森林模型,其次依序为朴素贝叶斯、决策树、K近邻,支持向量机模型最小。通过随机森林和决策树模型计算各特征变量重要性,PI-RADS评分均占比例最大,其次为前列腺特异抗原密度、前列腺体积,年龄对模型分类贡献最低。结论随机森林、朴素贝叶斯、决策树分类模型用于预测诊断前列腺癌具有更好的效果。随机森林方法在5种机器学习模型中最优,且PI-RADS v2.1及前列腺密度变量的特征重要性表现更明显。

难治性继发性甲状旁腺功能亢进患者角膜和结膜钙化的观察及分析

目的探讨难治性继发性甲状旁腺功能亢进(secondary hyperparathyroidism,SHPT)患者角膜和结膜钙化与血管钙化之间的关系。方法用裂隙灯检查角膜和结膜钙化(conjunctival and corneal calcification,CCC)的情况并量化评分,采用腹部侧位X线平片评判患者腹主动脉钙化(abdominal aortic calcification,AAC)情况,心脏彩超评估心脏瓣膜钙化(cardiac valve calcification,CVC)。Spearman相关性分析CCC与CVC、AAC之间的相关性,用单因素方差分析方法分析难治性SHPT患者不同CCC评分分组的可能影响因素。结果①共入选43例难治性SHPT患者,平均年龄(49.51±9.66)岁,中位透析龄96(12,204)月。CVC和CCC评分之间的Spearman等级相关系数为(r=0.321,P=0.036),AAC和CCC评分之间的Spearman等级相关系数为(r=0.337,P=0.027)。②AAC<5分组与AAC≥5分组患者在年龄(t=-2.258,P=0.029)、吸烟史(t=-2.332,P=0.025)、CVC评分(t=-2.835,P=0.007)之间的差异也具有统计学意义;CVC≤1分组与CVC>1分组患者在年龄(t=-2.283,P=0.028)、透析龄(t=-2.235,P=0.023)、血磷(t=2.927,P=0.006)、尿素(t=2.330,P=0.025)、尿酸(t=2.541,P=0.015)、血高密度脂蛋白(t=-2.634,P=0.012)、AAC评分(t=-2.595,P=0.013)之间的差异存在统计学意义。③CCC不同评分分组间单因素方差分析结果提示透析龄(F=4.772,P=0.014),吸烟史(F=3.334,P=0.046),AAC评分(F=6.803,P=0.003),CVC评分(F=6.227,P=0.004)存在显著差异。结论难治性SHPT患者普遍存在角膜和结膜钙化,CCC与AAC、CVC间呈正相关关系,腹主动脉钙化、心脏瓣膜钙化越重,透析时间越长,发生角膜和结膜钙化的风险也越高。