简介:摘要:妇科肿瘤是妇女常见的恶性肿瘤,发病率高,预后差,且有一定的遗传性。对妇科肿瘤高危人群进行风险评估可以及时发现高危患者,预防疾病恶化和提高治愈率。目前我国尚无成熟的基于大数据分析的妇科肿瘤风险评估系统,本研究构建了基于大数据分析的妇科肿瘤风险评估系统,从多源异构数据中挖掘出可能影响女性妇科肿瘤发病的主要因素,包括年龄、妊娠情况、生育情况、性生活史、吸烟酗酒等,通过构建的模型预测出女性发生妇科肿瘤的概率和疾病恶化概率。该系统可以为妇科肿瘤患者提供预防措施,为临床医师制定治疗方案提供科学依据。
简介:摘要目的建立一套规范化、信息化的用于保存、管理、查询和统计生物样本及其临床数据的信息化管理系统,有利于提高生物样本及其信息的利用率。方法在保障生物样本库运营环境和样本数据安全的前提下,创建一种基于数据库的数据逻辑关系模型,应用于信息管理系统管理和分析中心入组生物样本库患者的生物样本及其配套临床信息。结果为保证随访队列的建立,中心生物样本库持续的采集住院和门诊患者的生物样本和配套的临床信息。2014年12月年至今,共保存来自住院、门诊和科研的生物样本超过27万余份。利用该模型优化的信息管理系统高效的完成了生物样本库基本工作;同时,实现了样本源多种信息的联合查询和批量查询功能,并以报表格式进行相互转换和统计学分析。结论中心信息管理系统符合医院级样本库的建设管理模式,优化的信息管理系统满足了样本库日常工作和研究人员多元的科学需求,为精准医疗的发展提供了便利的平台和丰富的资源。
简介:摘要通过对WHO、欧洲、英国、美国、日本和中国的新型冠状病毒感染(COVID-19)监测系统的性质、监测指标与报告时限以及疫情数据等进行分析,探究了监测数据与大流行的关系及可能的影响因素。在COVID-19全球大流行持续近3年时间中,全球及主要国家建立了COVID-19的监测系统,收集了监测数据。监测数据在大流行的应对和控制中起到关键作用,不仅可以反映COVID-19大流行的全貌,而且可以及时评估防疫政策的效果。但是,监测数据可能会受到不同国家的监测系统特点的影响。因此,对大流行现状及危害的认识除了利用监测数据外,还需要结合医疗机构挤兑情况、同一时期的超额死亡率等多源信息加以综合分析。
简介:摘要目的挖掘布格替尼不良事件(AE)风险信号,为该药临床安全使用提供参考。方法检索FDA不良事件报告系统数据库,收集2017年4月1日至2022年3月31日以布格替尼为主要怀疑药物的AE报告。采用国际医学用语词典24.0版的首选术语(PT)和系统器官分类(SOC)对AE进行标准化和分类,采用报告比值比(ROR)法和比例报告比值比(PRR)法进行布格替尼AE风险信号挖掘,报告数≥3、ROR≥2且ROR的95%置信区间(CI)下限>1或报告数≥3、PRR≥2且χ2>4的AE定义为阳性信号,对得到的阳性PT信号进行描述性分析。结果纳入分析的AE报告为1 564例,涉及672个PT,采用ROR法和PRR法分析,获得52个阳性PT,涉及16个SOC。报告数排在前10位的PT为疲劳、腹泻、恶心、咳嗽、血肌酸磷酸激酶异常、呼吸困难、头痛、皮疹、呕吐和高血压,均为说明书中常见AE;信号强度排在前10位的PT是垂体梗死、放射性坏死、淀粉酶升高、食管静脉曲张、早饱、脂肪酶升高、血肌酸磷酸激酶异常、肺毒性、活化部分凝血活酶时间延长和光敏反应,其中排在第1、2、4、5、8、10位的PT在药品说明书中未见记载。肺炎和间质性肺疾病为布格替尼严重AE,报告数分别为31和8例。52个PT中共有28个在药品说明书中未收录,涉及12个SOC。结论布格替尼的主要不良事件为腹泻、恶心、咳嗽、血肌酸磷酸激酶异常等,其严重AE如肺炎、间质性肺疾病均有报告,与药品说明书记载的常见不良反应一致。此外,布格替尼还可能导致垂体梗死、放射性坏死、肺毒性、光敏反应等,临床应予警惕。
简介:【摘 要】目的:分析超声乳腺影像报告和数据系统在诊断乳腺良恶性病变中的应用价值。方法:选取我院2022年1月至2023年2月期间收治的乳腺肿瘤患者70例,对其开展超声检查,并通过数据系统判断良恶性,以病理检查当作诊断金标准。病理结果中,恶性肿瘤和良性肿瘤分别为20例和50例。对不同组别的超声特征、超声血流特征进行比较,研究数据系统对乳腺良恶性肿瘤的诊断价值。结果:相比于参照组,恶性肿瘤高回声、边界毛刺、回声衰减和微钙化占比更高,P<0.05。恶性肿瘤患者动脉血流峰值速度明显比良性肿瘤患者低,阻力指数较良性肿瘤患者高,P<0.05。数据系统结果中,1-3类患者共计22例,4-6类患者共计48例,恶性肿瘤和良性肿瘤分别为22例和48例。结论:在诊断乳腺良恶性病变中应用超声乳腺影像报告和数据系统可将肿瘤性质和血流特征充分显示,具有较高的可行性。