简介：摘要目的探讨矽肺患者病情评估指数模型的建立。方法于2018年10月，选取2014年11月至2015年11月期间住院治疗的矽肺患者作为研究对象，共171例。根据死亡风险标准将研究对象分为两组：无死亡风险组（153例）和有死亡风险组（18例）。通过文献分析及临床资料的收集，初步筛选与矽肺患者病情相关的变量，观察初筛变量的变化。采用多因素logistic回归分析变量与死亡风险的关系，选择与死亡风险有关联的变量作为最终变量，建立病情评估指数模型。用受试者工作特征（ROC）曲线评价病情评估指数的临床实用性。结果《改良版英国医学研究委员会呼吸问卷》（mMRC）评分、肺功能损伤分级、尘肺期别、病情加重和有无并发症5个变量作为矽肺病情评估指数的变量，病情评估指数评分范围1~11分。病情评估指数的ROC曲线下面积0.747（95%CI:0.590~0.904），能较好地判别矽肺患者有无死亡风险；随着病情评估指数评分升高，死亡风险增加。当截断值为7分时，对存在死亡风险的判别效果最好，灵敏度0.667，特异度0.876。病情评估指数对存在死亡风险的判别正确率66.7%。结论病情评估指数可以预测矽肺患者的死亡风险，能够较全面评估病情。

简介：摘要目的探讨18F－AV45 PET/CT脑显像中视觉分析、标准摄取值比值(SUVR)对不同认知障碍患者大脑内β－淀粉样蛋白(Aβ)沉积情况的评估以及临床辅助诊断价值。方法自2018年12月至2019年7月共纳入47例(名)受试者，包括5名[男3名、女2名，年龄(58±13)岁]健康人对照(NC)、8例[男2例、女6例，年龄(66±10)岁]阿尔茨海默病(AD)患者和34例[男16例、女18例，年龄(70±7)岁]轻度认知障碍(MCI)患者。对所有纳入者行18F－AV45 PET/CT检查，进行视觉分析，并计算SUVR。对视觉分析和SUVR的诊断效率采用McNemar检验比较，一致性采用Kappa检验分析；组间比较采用单因素方差分析及Welch检验。另外，通过受试者工作特征(ROC)曲线分析获得SUVR的最佳界值。结果SUVR和视觉分析评估的全部受试Aβ沉积阳性率分别是46.81%(22/47)和38.30%(18/47)，差异无统计学意义(χ2＝33.15，P>0.05)，一致性较好(Kappa＝0.83)。以临床诊断为"金标准"，视觉分析与SUVR均可鉴别AD和NC：灵敏度分别为7/8和8/8，特异性均为5/5(χ2＝9.48，P>0.05)，一致性较好(Kappa＝0.84)。SUVR定量分析可以鉴别AD与NC组、AD与MCI组，组间SUVR差异有统计学意义(F值：3.99～8.79，均P<0.01)，无法鉴别NC与MCI组(均P>0.05)。ROC曲线分析示，楔前叶SUVR>1.08对AD与NC的鉴别诊断效能最高；侧颞叶SUVR>1.06是鉴别AD与MCI的最佳界值。结论在18F－AV45 PET/CT显像中，视觉分析与SUVR定性判断大脑Aβ沉积能力一致，而SUVR定量分析可以辅助鉴别AD与NC、AD与MCI。