复发性流产患者病因构成分析

背景　复发性流产（RSA）发病率呈逐年上升趋势，严重影响妇女身心健康，目前现代医学对RSA的病因和发病机制尚未完全明确。目的　了解RSA病因的分布情况，以及流产孕周与流产次数和RSA病因之间的关系。方法　选取2018年在新疆医科大学第二附属医院确诊为RSA的患者198例，收集患者的一般资料包括年龄、自然流产次数、流产孕周，并筛查患者的病因：染色体异常、生殖道解剖结构异常、内分泌系统异常、生殖道感染、自身免疫异常等，并对这些资料进行回顾性分析。根据患者的流产孕周，分为早期RSA组（<12周）（155例）和晚期RSA组（≥12周）（43例）；根据流产次数分为2次组（123例）和≥3次组（75例）。分析RSA患者各病因所占比例，以及RSA病因在不同流产孕周组和不同流产次数组间的差异。结果　198例RSA患者，染色体异常9例（4.55%），生殖道解剖结构异常11例（5.56%），内分泌系统异常36例（18.18%），生殖道感染14例（7.07%），自身免疫异常30例（15.15%），不明病因98例（49.49%）。晚期RSA组患者生殖道解剖结构异常发生率大于早期RSA组，不明病因发生率低于早期RSA组（P<0.05）；早期RSA组与晚期RSA组患者染色体异常、内分泌系统异常、生殖道感染、自身免疫异常发生率比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。流产次数2次组和流产次数≥3次组患者染色体异常、生殖道解剖结构异常、内分泌系统异常、生殖道感染、自身免疫异常、不明病因发生率比较，差异均无统计学意义（P>0.05）。结论　导致RSA的病因有多种，包括染色体异常、生殖道解剖结构异常、内分泌系统异常、生殖道感染、自身免疫异常及不明病因等多种因素，其中不明病因的RSA占多数；生殖道解剖结构异常对妊娠晚期的影响大于妊娠早期。     

Surgeons see anatomical structures faster and more accurately compared to novices: Development of a pattern recognition skill assessment platform

Background

This study aimed to identify differences in pattern recognition skill among individuals with varying surgical experience.

浅论中医学对胰腺实体解剖的认知过程

中医学古籍中罕有关于“胰腺”的明确记载，缺乏直观、系统的理论论述。本文试图通过对各个时期具有代表性的医学典籍所记载内容的分析，结合现代解剖学相关理论，梳理中医学对胰腺实体解剖的认识过程。通过分析，笔者认为中医学对胰腺实体解剖的认识具有阶段性：①先秦两汉时期，存在胰腺实体解剖，但并非认为胰腺是脏器；②唐宋时期，胰腺实体解剖更加清晰，在医学上胰腺附属于脾，并非为独立的脏器；③明清时期，胰腺实体解剖明确，部分医家以独立脏器论之，出现“脾”、“胰”之争。中医学理论缺少对胰腺的单独论述，目前学界的主流观点多为“胰属脾”，线性归属以脾笼统代之略显单薄，不利于理论的丰富与发展。笔者认为胰腺藏象应独立于脾单独讨论，现代解剖学对胰腺命名同一，形态结构清楚，位置描述明确，可直接补充进中医学胰腺藏象（藏）理论中，为完善胰腺藏象理论搭建解剖学基础。     

Evaluation of volume of the sphenoid sinus according to sex,facial type,skeletal class,and presence of a septum: a cone-beam computed tomographic study

We have used cone-beam computed tomographic (CT) images to retrospectivelyevaluate the influence of sex, skeletal class, facial type, and the presence of septa on the volume of the sphenoid sinus in 172 images from 85 men (mean (SD) age 28 (2) years) and 87 women (mean (SD) age 30 (1) years). Skeletal class and facial type were calculated for each patient from multiplanar reconstructions using NemoCeph® software. Volumetric analysis of the sphenoid sinus was made with the help of the ITK-SNAP® 3.4.0 segmentation software, while the presence or absence of septa in the sphenoid sinus was evaluated with the Carestream 3D Imaging® software 3.4.3. We analysed the results using two-way ANOVA, Student’s independent sample t test, and Fisher’s exact test, as appropriate, and probabilities of <0.05 were accepted as significant. Sex (p = 0.0946), facial type (p = 0.790), and skeletal class (p = 0.120) had no significant influence on the volume of the sphenoid sinus, and nor did the volumes of the right and left sphenoid sinuses (p = 0.0923), or the presence of a septum within the sinus (p = 0.330) in its volume.