肿瘤早期预警生物标志物的研究与思考

寻找肿瘤预警生物标志物这个老话题源自人们对尽可能早地、无创/微创地发现肿瘤或预知肿瘤发病风险的渴求。由于肿瘤细胞的产生从基因变异起步,并最终表现为包括基因在内的一系列生物学特性的改变,如果发生改变的物质能够释放到体液里或出现在细胞中,就在理论上有可能通过无创或微创手段被发现和追踪。纵观几十年来医学科学界的不断努力。

基于离散选择实验的医生互联网诊疗服务选择偏好研究

目的:研究医生互联网医院诊疗服务的选择偏好及其影响因素,了解医生参与互联网医院诊疗服务的偏好、意愿和需求。方法:应用离散选择实验方式,抽取北京市2所综合医院及3所专科医院共119位医生进行问卷调查,应用条件Logit回归分析其选择偏好。结果:医生支付意愿从高到低为:医生对线上诊疗绩效分成比例较线下的变化、每日工作时长、响应时间。不同年龄、职称、工作年限及科室的医生选择偏好存在差异。结论:医生更偏向于在线上诊疗绩效分成比例较线下增加20%、互联网诊疗服务占年度考核的权重占比增加10%、每日工作时长为线下减少1小时同时线上增加1小时、响应时间为24小时以内的情形下选择互联网医院诊疗服务。可对医生采取经济激励和非经济激励相结合、合理分配工作量等激励机制,满足医生的偏好和需求,促进互联网医院高质量发展。

食管鳞状细胞癌患者根治术后生存预测模型的建立与验证:一项多中心真实世界队列研究

目的建立并验证食管鳞状细胞癌患者根治术后生存预后预测模型与风险分级标准,为术后最优辅助治疗方案的确定提供真实世界证据。方法分别收集2011年5月31日至2018年7月31日在河南省安阳市肿瘤医院(安阳中心)和2009年8月1日至2018年12月31日在广东省汕头大学医学院附属肿瘤医院(汕头中心)连续就诊的食管鳞状细胞癌患者的临床数据和生存随访数据。以安阳中心数据集为建模集,采用基于多因素Cox比例风险回归逐步后退法和AIC准则(Akaike information criterion)的“两步法”构建总生存预测模型。通过Bootstrap重抽样1000次对模型进行内部统计验证,在汕头中心数据集进行外部验证。根据列线图得分构建预后风险分级标准。结果建模队列和验证队列分别纳入4171例和1895例食管鳞状细胞癌患者。模型由年龄、性别、肿瘤原发位置、T分期、N分期、淋巴结清扫数、肿瘤大小、辅助治疗方案和术前血红蛋白水平9个变量组成。其中,N分期与辅助治疗方案存在显著交互作用(P<0.001),即与单纯手术相比,N+期患者可能从辅助治疗中获益,但辅助治疗无法改善N0期患者的预后。建模队列的模型一致性指数(C-index)为0.728(95%CI:0.713~0.742),经Bootstrap内部验证后为0.722(95%CI:0.711~0.739),验证队列的模型C-index为0.679(95%CI:0.662~0.697)。校准图提示模型预测生存率与观测生存率一致性良好。在两个队列中模型准确性均显著高于第7版AJCC(American Joint Committee on Cancer)TNM分期系统(P<0.05)。此外,在各TNM分期内部,该模型仍可实现理想的预后风险分层效果。结论本研究为我国食管鳞状细胞癌患者根治术后总生存提供了个体化预测模型,并揭示N分期可能是制订食管鳞状细胞癌患者术后辅助治疗方案的重要决定因素。

食管鳞癌精准防治基础研究概述

本文回顾了我国科学家在食管鳞癌病因学、分子机制研究及早诊早治方面的努力和成效,提出:(1)食管鳞癌作为典型复杂因果疾病,保护食管免受各种物理化学损伤至关重要;(2)有必要在各种组学研究基础上,采用高规格前瞻性人群研究设计,整合已有结果开展系统分析,深入挖掘潜在干预靶点;(3)在尚未发现高归因风险致病因素的情况下,大规模筛查需随机对照研究对其效果及卫生经济学价值加以评估,同时需进一步推动现有筛查模式不断向精准化与个体化方向发展。