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基于体成分探索儿童体脂状况及适宜的肥胖界值点

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中国儿童保健杂志 2025年第2期33卷 160-165页

作者：何璐赵焱龚金鑫赵璐张小林毛广惠马周瑞师晓燕蔡世忠严向明苏州大学附属儿童医院儿童保健科江苏苏州215021 苏州大学第二附属医院儿科苏州大学附属儿童医院外科苏州大学附属儿童医院神经内科苏州大学附属儿童医院儿童泌尿外科

目的应用体成分探索儿童体脂状况以及利用脂肪质量指数(FMI)、体脂含量百分比(PBF)探索儿童肥胖的诊断切点。方法采用横断面研究,应用生物电阻抗技术测量2017年1月—2022年8月期间在苏州大学附属儿童医院儿童保健部门诊就诊的22198名儿... 详细信息

目的应用体成分探索儿童体脂状况以及利用脂肪质量指数(FMI)、体脂含量百分比(PBF)探索儿童肥胖的诊断切点。方法采用横断面研究,应用生物电阻抗技术测量2017年1月—2022年8月期间在苏州大学附属儿童医院儿童保健部门诊就诊的22198名儿童体成分。记录参与者的体质量指数(BMI)、脂肪量(FM)、去脂体重(FFM)、FMI和PBF等指标。结果男、女童3~5岁的BMI、PBF和FMI呈下降趋势,5岁以后的BMI、PBF和FMI呈不断增长趋势,而男童的PBF和FMI在10岁以后呈下降或平缓趋势。ROC曲线分析显示,性别、年龄别FMI和PBF诊断肥胖的AUC均大于0.900,特异度和灵敏度基本>90%。结论FMI和PBF作为临床预测肥胖指标的诊断价值较高。应用FMI或PBF可直观准确地反映儿童体脂含量和变化。

关键词：肥胖体成分脂肪质量指数体脂含量百分比儿童

基于精益六西格玛管理法的某院PIVAS运营成本-效益管理

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中国药房 2025年第1期36卷 13-18页

作者：黄蕾张慧耿洲施爱明潘杰苏州大学附属第二医院药学部江苏苏州215004

目的探讨精益六西格玛管理法在某三甲综合医院(以下简称“S医院”)静脉用药集中调配中心(PIVAS)运营成本-效益管理中的实践与应用效果,为医院PIVAS的运营管理提供借鉴。方法对S医院PIVAS运营成本-效益实施精益六西格玛管理的5个步骤(界... 详细信息

目的探讨精益六西格玛管理法在某三甲综合医院(以下简称“S医院”)静脉用药集中调配中心(PIVAS)运营成本-效益管理中的实践与应用效果,为医院PIVAS的运营管理提供借鉴。方法对S医院PIVAS运营成本-效益实施精益六西格玛管理的5个步骤(界定、测量、分析、改进、控制,即DMAIC),对其运营成本-效益管理要素(人力资源成本、医疗卫生材料成本、全合-肠外营养配制收益)实施精益管理,制定人员培训与绩效考核、耗材精细化管理制度、全合-肠外营养液医嘱套餐等在内的多项干预措施,最后以PIVAS总收益、总成本、净收益评价总体改善效果;以员工工作效率、工作质量、工作满意度、离职率、积休天数评价人力资源配置优化效果;以医疗卫生材料成本金额评价耗材成本管理效果;以全合-肠外营养液配制收益金额、配制数量、单瓶肠外营养液使用占比评价全合-肠外营养液配制收益改进效果。结果与S医院PIVAS运营成本-效益实施DMAIC前比较,实施DMAIC后,PIVAS总收益由(471366.50±9201.5)元/月上调至(479679.50±14320.14)元/月(P>0.05),总成本由(305878.88±3201.75)元/月显著降低至(294610.59±5007.33)元/月(P<0.05),PIVAS净收益较实施DMAIC前增加11.83%;员工工作效率、工作质量、工作满意度显著提高,员工积休天数显著降低,第三方员工离职率由15.0%降低至7.5%;医疗卫生材料成本由(67826.42±2812.76)元/月显著降低至(56384.33±4607.67)元/月(P<0.05);全合-肠外营养液配制数量由(1263.75±135.83)组/月显著增加至(2061.25±89.04)组/月(P<0.05),单瓶肠外营养液使用人数占肠外营养液总使用人数的比例由93.25%降低至58.75%,全合-肠外营养液配制收益较实施DMAIC前上涨63.18%。结论基于DMAIC实施PIVAS运营成本-效益管理,有助于加强PIVAS的成本管控,促进PIVAS的健康发展。

关键词：静脉用药集中调配中心成本-效益精益六西格玛管理全合-肠外营养液

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梗阻性黄疸PTCD术后胆道感染病原菌及CD36/mTORC1信号转导通路活化状态

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中华医院感染学杂志 2025年第1期35卷 70-74页

作者：李雯原强赵建琴苏州大学附属第二医院导管室江苏苏州215004 苏州大学附属第二医院介入科江苏苏州215004 苏州大学附属第二医院普外科江苏苏州215004

目的探讨梗阻性黄疸经皮肝穿刺胆道引流(PTCD)术后胆道感染患者CD36/雷帕霉素靶蛋白复合物1(mTORC1)信号转导通路的活化状态及病原菌分布特征。方法选取2020年11月-2023年12月苏州大学附属第二医院收治的梗阻性黄疸行PTCD术后胆道感染患... 详细信息

目的探讨梗阻性黄疸经皮肝穿刺胆道引流(PTCD)术后胆道感染患者CD36/雷帕霉素靶蛋白复合物1(mTORC1)信号转导通路的活化状态及病原菌分布特征。方法选取2020年11月-2023年12月苏州大学附属第二医院收治的梗阻性黄疸行PTCD术后胆道感染患者69例为感染组,同期术后未感染患者281例为未感染组,分析术后胆道感染病原菌分布及主要病原菌的耐药情况,比较两组患者外周血CD36、磷酸化蛋白激酶(pAKT)、磷酸化p7036K、雷帕霉素靶蛋白(mTOR)水平,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析CD36/mTORC1信号转导通路关键因子对梗阻性黄疸患者PTCD术后胆道感染的诊断价值。结果69例感染患者共检出病原菌75株,其中革兰阴性菌占比81.33%,以大肠埃希菌、铜绿假单胞菌占比最高,分别为42.67%、26.67%,两者对氨苄西林、头孢克洛、头孢噻肟、环丙沙星的耐药率均较高,对碳青霉烯类抗菌药物耐药率较低;感染组患者CD36、P-AKT、P-p7036K、mTOR水平均高于未感染组(P<0.05),ROC曲线分析结果显示,CD36/mTORC1信号转导通路关键因子联合诊断梗阻性黄疸患者PTCD术后胆道感染的曲线下面积(AUC)值为0.931,敏感度、特异度为88.41%、85.77%。结论革兰阴性菌为梗阻性黄疸患者PTCD术后胆道感染主要致病菌,感染患者CD36/mTORC1信号转导通路关键因子呈异常高表达,各因子联合对术后胆道感染的诊断价值更高。

关键词：梗阻性黄疸经皮肝穿刺胆道引流胆道感染 CD36 雷帕霉素靶蛋白复合物1 病原菌

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基于SWOT分析的M医院PIVAS 临时医嘱调配服务运营策略与实施

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医药导报 2025年

作者：张毅管海燕张慧蔺维维浦静雯潘杰耿洲苏州大学附属第二医院药学部

目的基于SWOT分析法构建M医院静脉用药集中调配中心（PIVAS）临时医嘱调配服务模式并评价其实施效果，为其他医疗机构开展PIVAS临时医嘱调配服务提供借鉴。方法采用SWOT分析法对M医院PIVAS开展临时医嘱调配服务的优势、劣势、机遇与... 详细信息

目的基于SWOT分析法构建M医院静脉用药集中调配中心（PIVAS）临时医嘱调配服务模式并评价其实施效果，为其他医疗机构开展PIVAS临时医嘱调配服务提供借鉴。方法采用SWOT分析法对M医院PIVAS开展临时医嘱调配服务的优势、劣势、机遇与威胁等影响因素进行分析，提出针对性的运营策略并运行，采用静脉用药安全性、药学服务水平及部门成本效益等指标评价实施效果。结果运营策略实施后，M医院PIVAS贴签摆药单个医嘱用时由每袋（7.19±0.06）s显著降低为（6.06±0.09）s (P医院PIVAS 临时医嘱调配服务运营策略充分发挥了优势，为临床及患者提供了更全面优质的服务，保障了患者用药安全性与及时性并提高了部门经济效益。

关键词：静脉用药集中调配中心临时医嘱 SWOT分析运营策略

炎症标志物动态变化对急性缺血性卒中患者血管内治疗预后的影响

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中国卒中杂志 2025年第2期20卷 163-170页

作者：王辰涛戴婧李瑛姿温宇昕董理刘春风刘慧慧苏州大学附属第二医院神经内科苏州215004

目的探讨急性大血管闭塞性缺血性卒中(acute ischemic stroke with large vessel occlusion,LVO-AIS)患者血管内治疗(endovascular treatment,EVT)术前、术后24 h炎症标志物水平及其动态变化与3个月预后的关系。方法回顾性连续纳入2017... 详细信息

目的探讨急性大血管闭塞性缺血性卒中(acute ischemic stroke with large vessel occlusion,LVO-AIS)患者血管内治疗(endovascular treatment,EVT)术前、术后24 h炎症标志物水平及其动态变化与3个月预后的关系。方法回顾性连续纳入2017年4月—2021年10月在苏州大学附属第二医院接受EVT的LVO-AI S患者,根据术后3个月mRS评分分为预后良好(mRS评分0~2分)组与预后不良(mRS评分3~6分)组。收集两组患者的年龄、性别、既往史、术前与术后24 h炎症反应相关指标[中性粒细胞(neutrophil,NEUT)、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、全身性炎症反应指数(systemic inflammation response index,SIRI)等]资料。通过logistic回归分析探讨炎症标志物与患者不良预后、症状性颅内出血(symptomatic intracranial hemorrhage,sICH)的相关性。结果共纳入354例LVO-AI S患者,其中预后良好组120例(33.90%),预后不良组234例(66.10%)。多因素logistic回归分析显示,EVT术后24 h NEUT(OR 1.24,95%CI 1.12~1.37,P<0.001)、NLR(OR 1.09,95%CI 1.03~1.14,P=0.001)、SI RI(OR 1.14,95%CI 1.05~1.23,P=0.002)是3个月不良预后的独立危险因素。EVT术后24 h NEUT(OR 1.23,95%CI 1.11~1.36,P<0.001)、NLR(OR 1.06,95%CI 1.03~1.10,P<0.001)、SI RI(OR 1.08,95%CI 1.02~1.14,P=0.005)是患者发生sICH的独立危险因素。结论术后炎症标志物NEUT、NLR、SIRI的动态升高可能增加LVO-AIS患者EVT后3个月不良预后的风险。

关键词：缺血性卒中血管内治疗预后炎症标志物大血管闭塞

基于Web of Science数据库的麻醉学人工智能文献计量学与可视化分析

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临床麻醉学杂志 2025年第1期41卷 72-78页

作者：陈文雅覃琴王玉叶朱江苏州大学附属第二医院麻醉科 215004

目的通过文献计量学与可视化分析的方法系统探索基于Web of Science数据库人工智能(AI)在麻醉学领域的研究现状,评价其研究热点。方法检索Web of Science核心数据库发表的麻醉学和AI的相关文献,检索时间为1990年1月至2024年6月。采用Cit... 详细信息

目的通过文献计量学与可视化分析的方法系统探索基于Web of Science数据库人工智能(AI)在麻醉学领域的研究现状,评价其研究热点。方法检索Web of Science核心数据库发表的麻醉学和AI的相关文献,检索时间为1990年1月至2024年6月。采用CiteSpace V6.3.R1和HistCite 2.1软件分析纳入文献的年发文量、发文国家、发文机构、发文期刊、被引频次和关键词等基本概况。结果共纳入文献2177篇,AI在麻醉学中的研究呈现出明显的上升趋势,尤其是在2017年后迅速攀升。美国发文量887篇(40.74%)排名第一,中国发文量245篇(11.25%)排名第二。Journal of Neurophysiology期刊的总被引频次和篇均被引频次最高。关键词聚类和引文突现分析显示,AI应用在麻醉深度监测、手术机器人、麻醉风险控制、疼痛管理、麻醉药物个体化治疗以及手术风险预测等是近几年的研究热点。结论美国发文量处于领先地位,中国学者发文量近年来迅速增长。AI对麻醉的诊断、预测、监测和管理等方面具有重要影响。

关键词：人工智能麻醉学 CiteSpace 文献计量学可视化分析

医院内骨质疏松性骨折信息“自动抓取数据库”构建及12754例患者智能化管理应用报告

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中华骨质疏松和骨矿盐疾病杂志 2025年第1期18卷 60-72页

作者：朱柯雨刘功稳王一可魏祺郑苗翁程伟云思敏王雄毅张东徐又佳苏州大学附属第二医院骨质疏松症临床中心江苏苏州215000 苏州大学附属第二医院骨科江苏苏州215000 苏州市中医医院骨科江苏苏州215009

目的为提高医院内骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)患者诊疗质量和管理效率,本研究自主构建一种医院内自动抓取相关资料的“骨质疏松性骨折数据库”,数据库内置管理流程相关的智能化功能模块。在此基础上,分析该数据库在实际... 详细信息

目的为提高医院内骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)患者诊疗质量和管理效率,本研究自主构建一种医院内自动抓取相关资料的“骨质疏松性骨折数据库”,数据库内置管理流程相关的智能化功能模块。在此基础上,分析该数据库在实际场景应用的结果和有效性。方法构建院内封闭式多源异构数据整合的专病数据库,数据库接口可后台对接医院的信息系统(hospital information system,HIS)、影像归档和通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)、实验室信息系统(laboratory information system,LIS)等固有数据平台,并自动运用自然语言处理(natural language processing,NLP)技术识别及整合OF患者相关信息。运用该数据库纳入2022年6月至2024年6月苏州大学附属第二医院收治的50岁以上、4部位骨折(椎体、髋部、肱骨近端和桡骨远端)的12754例患者,并对患者信息进行智能化管理应用分析。结果该数据库可按照纳入条件自动获得12754例患者数据,并自动收集患者基本资料、病历或影像检查的骨折记录、检验检查结果、实时治疗方案等407个结构化字段信息。数据库可自动完成患者的骨质疏松相关数据识别(骨折部位、骨密度值、骨代谢相关指标、抗骨质疏松药使用)、院内转科及经治医生追踪、院内多次骨折记录检索。当患者确定纳入管理,数据库可实现本次骨折后2年档案构建、辅助宣教、智能随访、院内门诊电脑同屏显示等智能化管理功能。结论“骨质疏松性骨折数据库”拥有便捷的OF患者信息抓取功能,可实时了解相应管理的基础数据,可自动完成规定时间内设定管理的指导及提醒。该数据库有院内多源异构数据整合的专病数据库特点,为OF精准化、智能化、便捷化管理提供新的思路和有效工具。

关键词：骨质疏松性骨折再骨折专病数据库智能化管理软件开发

脂质代谢在恶性肿瘤放射治疗中的作用研究进展

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中华放射肿瘤学杂志 2025年第2期34卷 206-210页

作者：彭啟亮沈云天朱雅群田野苏州大学附属第二医院放疗科苏州大学放射肿瘤学研究所苏州215004

脂质代谢在恶性肿瘤的发生和发展中起着关键作用,对放射治疗的疗效有着重要影响。本文回顾了当前肿瘤放疗中脂质代谢作用的研究进展,关注了脂质代谢在肿瘤发生、发展和转移中的核心作用,以及放射治疗如何影响和调节脂质代谢。此外,本文... 详细信息

脂质代谢在恶性肿瘤的发生和发展中起着关键作用,对放射治疗的疗效有着重要影响。本文回顾了当前肿瘤放疗中脂质代谢作用的研究进展,关注了脂质代谢在肿瘤发生、发展和转移中的核心作用,以及放射治疗如何影响和调节脂质代谢。此外,本文重点探讨了脂质代谢与肿瘤放射敏感性之间的内在联系,同时综述了如何将脂质代谢作为一种治疗策略来提高放射治疗的疗效。深入研究肿瘤放射治疗中脂质代谢的作用,可为基于调节脂质代谢的肿瘤放射治疗的临床试验及机制研究提供帮助。

关键词：脂质代谢肿瘤,恶性放射疗法放射敏感性

基于三种机器学习方法研究骨质疏松性骨折危险因素及构建列线图预测模型

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中华骨质疏松和骨矿盐疾病杂志 2025年第1期18卷 36-48页

作者：云思敏王雄毅谢伊代·如则朱柯雨翁程伟郑苗魏祺徐又佳苏州大学附属第二医院骨科、骨质疏松症临床中心苏州215000

目的运用3种机器学习方法探讨骨质疏松症患者发生骨质疏松性骨折的危险因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年10月至2023年5月苏州大学附属第二医院289例骨质疏松症患者作为研究对象,按是否骨折分为骨折组(93例)和非骨折组(196例)... 详细信息

目的运用3种机器学习方法探讨骨质疏松症患者发生骨质疏松性骨折的危险因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年10月至2023年5月苏州大学附属第二医院289例骨质疏松症患者作为研究对象,按是否骨折分为骨折组(93例)和非骨折组(196例)。采用R语言开展相关研究。运用拉索回归(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、随机森林(random forest,RF)3种机器学习方法平行评估“变量”与骨质疏松性骨折风险的相关性,分析3种机器学习方法“重叠覆盖”的风险因素,采用多因素Logisitic回归方法验证结果的独立预测性。基于机器学习和多因素Logisitic回归分析筛选出的独立危险因素构建“列线图预测模型”,采用Bootstrap方法进行内部和外部验证,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估列线图预测模型的准确性和临床适用性。结果3种机器学习方法各自筛选到不同风险因素,经过“重叠覆盖”分析得到6项共同的骨质疏松性骨折重要风险因素:年龄、甘油三酯、Ca、血清25羟维生素D、股骨颈T值、血清白蛋白。多因素Logistic回归分析显示其中5个因素是脆性骨折的独立危险因素:年龄(OR=1.075,95%CI:1.017~1.136,P=0.011)、甘油三酯(OR=0.207,95%CI:0.103~0.415,P<0.001)、Ca(OR=0.010,95%CI:0.000~0.602,P=0.028)、股骨颈T值(OR=0.443,95%CI:0.245~0.800,P=0.007)、血清25羟维生素D(OR=0.902,95%CI:0.830~0.980,P=0.015)。基于5个预测危险因素构建的列线图预测模型验证结果显示:模型训练集AUC值为0.934(95%CI:0.897~0.972),内部验证集的AUC值为0.893(95%CI:0.802~0.984),外部验证集的AUC值为0.849(95%CI:0.792~0.905),预测效能良好。校准曲线显示预测值与理想曲线有较好一致性。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(训练集:χ^(2)=9.842,P=0.276;内部验证集:χ^(2)=5.174,P=0.739;外部验证集:χ^(2)=12.828,P=0.118)表明模型有较高的预测准确性。DCA表示该模型临床效能表现良好。结论3种机器学习方法共同指出的骨质疏松性骨折高风险因素有6项,经多因素Logistic回归分析认为高龄、低甘油三酯、低Ca、低血清25羟维生素D、低股骨颈T值为独立危险因素,其中低甘油三酯、低血清25羟维生素D危险因素以往报道较少。基于3种机器学习方法构建的列线图预测模型有较好便捷性、准确性,可帮助临床医生识别骨质疏松性骨折高危患者,有益实施早期干预。

关键词：骨质疏松性骨折机器学习列线图预测模型