磁共振氢谱定量评价2型糖尿病合并非酒精性脂肪肝病患者心肌三酰

目的应用磁共振氢谱（¹H-MRS）对2型糖尿病（T2DM）合并非酒精性脂肪肝病（NAFLD）患者心肌三酰甘油含量进行定量评价,探讨心肌三酰甘油含量与心功能参数、血清生物化学指标等的相关性。方法纳入2017年1月至2018年8月确诊的52例T2DM患者。测定患者血清生物化学指标,并应用¹H-MRS扫描评价患者左心室功能和心肌三酰甘油相对含量。采用Dixon技术行腹部磁共振成像扫描评价肝脏脂肪含量百分比。应用Pearson相关分析探讨心肌三酰甘油含量与心功能参数、血清生物化学指标等的相关性。结果腹部Dixon技术评价显示,合并NAFLD组T2DM患者肝脏脂肪含量百分比高于未合并NAFLD组患者[（14.99±5.21）% vs （3.51±1.75）%],差异有统计学意义（t=－7.209,P<0.01）。¹H-MRS分析结果显示,合并NAFLD组T2DM患者的心肌三酰甘油相对含量为（1.87±0.55）%,高于未合并NAFLD组患者的（1.19±0.48）%,差异有统计学意义（t=－4.105,P<0.01）。T2DM患者心肌三酰甘油相对含量与肝脏脂肪含量百分比、室间隔厚度（IVS）、空腹血糖及左心室重构指数（LVMVR）均呈正相关（r=0.582、0.293、0.318、0.282,P=0.001、0.035、0.021、0.042）。结论 ¹H-MRS可无创定量评价T2DM合并NAFLD患者的心肌三酰甘油代谢异常,且心肌三酰甘油相对含量与肝脏脂肪含量百分比、IVS、空腹血糖及LVMVR有关。     

中国男男性行为者HIV暴露前预防服药依从性影响因素的Meta分析

目的 系统评价中国男男性行为者（MSM）人群PrEP服药依从性影响因素。方法 检索中文数据库（CNKI、WanFang、VIP、CBM）和英文数据库（PubMed、Cochrane Library、EMBASE、Web of Science）,筛选关于中国MSM人群PrEP服药依从性影响因素的前瞻性队列研究,检索的时间从建库至2023年2月。经过文献筛选、资料提取和质量评价之后,采用RevMan 5.4将数据进行meta分析。结果 共纳入14篇文献,8 785例样本量进行meta分析,结果显示,受方（OR=3.37,95%CI:1.87～6.10）、药物效果的正向预期（OR=1.19,95%CI:1.01～1.41）、艾滋病知识水平（OR=1.82,95%CI:1.29～2.57）是我国MSM人群PrEP服药依从性的保护因素;担心药物不良反应（OR=0.89,95%CI:0.78～1.01）、服药后产生不良反应（OR=0.39,95%CI:0.22～0.68）、毒品的使用（OR=0.66,95%CI:0.50～0.86）是我国MSM人群PrEP服药依从性的危险因素。结论 现有研究证据表...     

老年人肌少症与肠道微生物群关联性研究进展

通过对肠道微生物群与肌少症的关系、危险因素及干预措施进行综述,指出医护人员应关注肌少症患者肠道微生物群情况,对共同危险因素进行早期干预,并积极探讨运动、营养及联合干预方案,以延缓肌肉萎缩,改善功能障碍和肠道微生物群落丰富度。     

糖尿病视网膜病变患者的护理研究进展

糖尿病视网膜病变是糖尿病常见的慢性并发症之一,可能导致严重的视力障碍甚至失明。对糖尿病视网膜病变患者进行有效的护理管理对于预防其发生发展至关重要,对于患者来说将血糖水平控制在正常范围内,并培养自我管理能力是居家血糖管理的关键组成部分。此外,指导患者制订均衡饮食计划、定期运动和管理药物依从性能够显著延缓糖尿病视网膜病变的发生发展。本文全面综述了国内外糖尿病视网膜病变的危险因素和护理措施,旨在为临床护理人员在为糖尿病视网膜病变患者构建个性化护理方案时提供参考依据。     

基于未增强T1 mapping的深度学习模型早期评价肥厚型心肌病心肌纤维化的初步研究

  目的   通过深度学习（deep learning, DL）模型分析心脏磁共振检查中不伴有心肌延迟强化（late gadolinium enhancement, LGE）的肥厚型心肌病（hypertrophic cardiomyopathy, HCM）未增强T1 mapping图像,探讨其早期识别心肌间质性纤维化的能力。   方法   纳入接受心脏磁共振检查的60例HCM患者及44例正常对照者,以有无LGE判断并标记对应的未增强T1 mapping图像,将其与正常对照者的未增强T1 mapping图像经过预处理后作为矩阵形式输入SE-ResNext-50模型进行训练、验证及测试。   结果   总共241幅未增强T1 mapping图像输入SE-ResNext-50模型,该模型识别测试集中LGE（?）未增强T1 mapping图像的特异性0.87,敏感性0.79,曲线下面积0.83（P<0.05）。   结论   基于SE-ResNext-50的DL模型可较准确地识别LGE（?）未增强T1 mapping图像,可在不依赖对比剂的情况下早期发现HCM心肌纤维化。      

可穿戴式传感器预防医院获得性压力性损伤的研究进展

对翻身与医院获得性压力性损伤的研究现状、可穿戴式传感器概况及其临床应用效果进行综述，以期为我国未来临床护理中可穿戴式传感器的应用提供参考。     

呼气末屏气胸部CT扫描在体检中的应用价值

【摘要】目的：探讨呼气末屏气胸部CT扫描在体检中的应用价值。方法：纳入2016、2017年均在四川大学华西医院体检中心行胸部CT扫描的体检者33例。2016年胸部CT扫描采用常规深吸气末屏气扫描,设为A组;2017年采用深呼气末屏气扫描,设为B组。比较两组图像的信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、整体图像质量评分、辐射剂量及扫描长度。结果：33例体检者均成功完成2次胸部CT检查。A组的整体图像质量评分为（4.73±0.45）分,图像SNR为(-79.02±49.73),CNR为(-84.34±53.13);B组的整体图像质量评分为（4.67±0.54）分,图像SNR为(-91.08±47.39),CNR为(-97.27±50.67);A、B组的图像主、客观评价均无统计学差异（P均＞0.05）。A组和B组的肺尖上段、肺底下段额外扫描长度差异均无统计学意义（P均＞0.05）,而肺段扫描长度具有统计学差异（P＜0.001）。B组的容积CT剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）、有效剂量（ED）均较A组降低13.08%（P均＜0.001）。结论：相对于深吸气末屏气胸部CT检查,深呼气末屏气胸部CT检查可获得满足诊断需求的图像,同时明显降低辐射剂量,可成为体检胸部CT的常规检查方式。     

人工智能用于慢性伤口护理的研究进展

阐述了人工智能的概念,人工智能在伤口评估、敷料制备、伤口愈合预测等方面的应用,提出人工智能技术应用于伤口护理可提高护理效率和质量,应制定统一的伤口图像采集标准、优化人工智能设计、鼓励护理人员积极学习人工智能相关知识,使人工智能更好地服务于伤口护理。     

基于深度学习的重建算法在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中的应用研究

  目的  比较基于深度学习（deep learning, DL）的重建算法、滤波反投影（filtered back projection filtering, FBP）重建算法和迭代重建（iterative reconstruction, IR）算法,探讨DL重建算法在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中临床应用的可行性。  方法  采用联影160层CT对直径180 mm的标准水模进行扫描,比较DL、FBP和IR算法的噪声功率谱。前瞻性纳入健康志愿者100例,其中常规剂量组（normal dose, ND）50例、低剂量组（low dose, LD）50例。ND组采用IR算法;LD组分别采用DL、FBP和IR算法。使用单因素方差分析比较ND-IR、LD-FBP、LD-IR和LD-DL 4组的肝CT值、肝噪声、肝信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）、对比噪声比（contrast noise ratio, CNR）和质量因数（figure of merit, FOM）。采用Kruskal-Wallis检验比较4组图像的解剖结构主观评分。  结果  DL噪声功率谱平均峰值最低,形态与中等迭代等级IR算法相似。ND-IR、LD-FBP、LD-IR和LD-DL的肝CT值差异无统计学意义,LD-DL的噪声低于LD-FBP、LD-IR和ND-IR（P<0.05）,LD-DL的SNR、CNR和FOM均高于LD-FBP、LD-IR和ND-IR（P<0.05）。LD-DL解剖结构的主观评分均与ND-IR无明显差异（P>0.05）,且均高于LD-FBP和LD-IR（P<0.05）。LD组相对于ND组减少约50.2%辐射剂量。  结论  噪声形态与临床常用的中等迭代等级IR相近的DL算法降噪能力高于IR,与FBP相比噪声形态较平滑但降噪能力大幅提高,在健康志愿者肝脏低剂量薄层CT检查中可获得肝脏常规剂量厚层CT的图像质量。