目的:基于循证识别原发性肝癌(PLC)患者腹腔镜精准肝切除术后VTE的危险因素,并据此制定预防策略。方法:选取2023年1月—2024年12月德阳市人民医院收治的121例PLC患者作为研究对象。根据患者是否被诊断为静脉血栓栓塞病(VTE),将患者分为...目的:基于循证识别原发性肝癌(PLC)患者腹腔镜精准肝切除术后VTE的危险因素,并据此制定预防策略。方法:选取2023年1月—2024年12月德阳市人民医院收治的121例PLC患者作为研究对象。根据患者是否被诊断为静脉血栓栓塞病(VTE),将患者分为VTE组(32例)和非VTE组(89例)。基于循证医学思想,参考国内外已发表的相关文献资料进行编制针对PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE相关因素的专项调查表,并对单因素分析有统计学差异的因素经变量赋值后进行logistic回归分析。结果:体质量指数高、手术时间>240 min、Caprini评分高、卧床时间>48 h、合并门静脉癌栓、术后第1 d D-二聚体>3000μg/L是影响PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生的独立危险因素(OR>1,P<0.05)。结论:影响PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生的独立危险因素较多,因此临床应多加关注此类患者,建议早期及时采取以上预防性干预策略,以期降低PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生率。展开更多
背景胃肠道癌症患者症状群受生理、心理等因素影响,现有研究多集中于肺癌、乳腺癌等高发癌症,针对胃肠道癌症领域症状群的研究不足,缺乏动态评估和机制探讨。目的通过对胃肠道癌症患者的症状群进行广泛的综述分析,以期为不同类型胃肠道...背景胃肠道癌症患者症状群受生理、心理等因素影响,现有研究多集中于肺癌、乳腺癌等高发癌症,针对胃肠道癌症领域症状群的研究不足,缺乏动态评估和机制探讨。目的通过对胃肠道癌症患者的症状群进行广泛的综述分析,以期为不同类型胃肠道癌症患者的精准化管理提供参考依据。方法系统检索Embase、PubMed、Web of Science、Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网和中国生物医学文献服务系统共8个数据库,检索时限为建库—2024年7月。根据纳入、排除标准提取关于胃肠道癌症患者症状群相关的文献,并对纳入文献的基本特征、胃肠道癌症患者症状群评估工具以及种类特点和影响因素进行分析。结果共检索到4163篇文献,最终纳入14篇。通过文献分析,提取出4个常见的症状群,包括胃肠道症状群、心理相关症状群、疲劳症状群和神经相关症状群。对症状群评估使用的工具较为多样,其中多症状评估工具被广泛应用。影响因素主要包括社会人口学特征、疾病相关因素、生物学指标以及个体心理因素。结论未来可聚焦于开发针对胃肠道癌症患者的特异性症状评估工具,并结合网络分析法、多模态预测建模等先进的分析技术,进一步探索如何构建个性化的症状群管理方案,以提高症状群识别的准确性,实现精准化的症状管理。展开更多
Gastrointestinal tumors require personalized treatment strategies due to their heterogeneity and complexity.Multimodal artificial intelligence(AI)addresses this challenge by integrating diverse data sources-including ...Gastrointestinal tumors require personalized treatment strategies due to their heterogeneity and complexity.Multimodal artificial intelligence(AI)addresses this challenge by integrating diverse data sources-including computed tomography(CT),magnetic resonance imaging(MRI),endoscopic imaging,and genomic profiles-to enable intelligent decision-making for individualized therapy.This approach leverages AI algorithms to fuse imaging,endoscopic,and omics data,facilitating comprehensive characterization of tumor biology,prediction of treatment response,and optimization of therapeutic strategies.By combining CT and MRI for structural assessment,endoscopic data for real-time visual inspection,and genomic information for molecular profiling,multimodal AI enhances the accuracy of patient stratification and treatment personalization.The clinical implementation of this technology demonstrates potential for improving patient outcomes,advancing precision oncology,and supporting individualized care in gastrointestinal cancers.Ultimately,multimodal AI serves as a transformative tool in oncology,bridging data integration with clinical application to effectively tailor therapies.展开更多
文摘目的:基于循证识别原发性肝癌(PLC)患者腹腔镜精准肝切除术后VTE的危险因素,并据此制定预防策略。方法:选取2023年1月—2024年12月德阳市人民医院收治的121例PLC患者作为研究对象。根据患者是否被诊断为静脉血栓栓塞病(VTE),将患者分为VTE组(32例)和非VTE组(89例)。基于循证医学思想,参考国内外已发表的相关文献资料进行编制针对PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE相关因素的专项调查表,并对单因素分析有统计学差异的因素经变量赋值后进行logistic回归分析。结果:体质量指数高、手术时间>240 min、Caprini评分高、卧床时间>48 h、合并门静脉癌栓、术后第1 d D-二聚体>3000μg/L是影响PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生的独立危险因素(OR>1,P<0.05)。结论:影响PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生的独立危险因素较多,因此临床应多加关注此类患者,建议早期及时采取以上预防性干预策略,以期降低PLC患者腹腔镜精准肝切除术后VTE发生率。
文摘背景胃肠道癌症患者症状群受生理、心理等因素影响,现有研究多集中于肺癌、乳腺癌等高发癌症,针对胃肠道癌症领域症状群的研究不足,缺乏动态评估和机制探讨。目的通过对胃肠道癌症患者的症状群进行广泛的综述分析,以期为不同类型胃肠道癌症患者的精准化管理提供参考依据。方法系统检索Embase、PubMed、Web of Science、Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台、维普网和中国生物医学文献服务系统共8个数据库,检索时限为建库—2024年7月。根据纳入、排除标准提取关于胃肠道癌症患者症状群相关的文献,并对纳入文献的基本特征、胃肠道癌症患者症状群评估工具以及种类特点和影响因素进行分析。结果共检索到4163篇文献,最终纳入14篇。通过文献分析,提取出4个常见的症状群,包括胃肠道症状群、心理相关症状群、疲劳症状群和神经相关症状群。对症状群评估使用的工具较为多样,其中多症状评估工具被广泛应用。影响因素主要包括社会人口学特征、疾病相关因素、生物学指标以及个体心理因素。结论未来可聚焦于开发针对胃肠道癌症患者的特异性症状评估工具,并结合网络分析法、多模态预测建模等先进的分析技术,进一步探索如何构建个性化的症状群管理方案,以提高症状群识别的准确性,实现精准化的症状管理。
基金Supported by Xuhui District Health Commission,No.SHXH202214.
文摘Gastrointestinal tumors require personalized treatment strategies due to their heterogeneity and complexity.Multimodal artificial intelligence(AI)addresses this challenge by integrating diverse data sources-including computed tomography(CT),magnetic resonance imaging(MRI),endoscopic imaging,and genomic profiles-to enable intelligent decision-making for individualized therapy.This approach leverages AI algorithms to fuse imaging,endoscopic,and omics data,facilitating comprehensive characterization of tumor biology,prediction of treatment response,and optimization of therapeutic strategies.By combining CT and MRI for structural assessment,endoscopic data for real-time visual inspection,and genomic information for molecular profiling,multimodal AI enhances the accuracy of patient stratification and treatment personalization.The clinical implementation of this technology demonstrates potential for improving patient outcomes,advancing precision oncology,and supporting individualized care in gastrointestinal cancers.Ultimately,multimodal AI serves as a transformative tool in oncology,bridging data integration with clinical application to effectively tailor therapies.
