关键词： 新型冠状病毒   性能验证   核酸检测   实时荧光PCR法  

摘要： 目的验证某公司的一种新型冠状病毒试剂盒的灵敏度、精密度、特异性、抗干扰和准确度五项性能指标,以期评估该试剂盒检测能力是否符合制造商的要求和临床试验的需要。方法选用广州邦德盛生物科技有限公司提供的性能验证参考品和广东省临床检验中心发放的新型冠状病毒室间质评样本作为实验对象,通过荧光PCR法对一种新型冠状病毒检测试剂盒的灵敏度、精密度、特异性、抗干扰和准确度进行性能评估。结果该试剂盒核衣壳蛋白(N)基因和开放阅读框架1ab(ORF1ab)基因最低检测限为250 copies/mL;精密度中浓度和低浓度参考品CV值均小于5%;16种与新型冠状病毒种属相近或引起症状相似的其他病原体以及人类基因组DNA不发生交叉反应;14种干扰物参考品CV值均小于5%;阴性、阳性符合率均为100%(20/20)。结论该新型冠状病毒试剂盒的灵敏度、精密度、特异性、抗干扰和准确度均为合格,说明该试剂盒有良好的性能指标,符合厂家声明,可以应用于临床新型冠状病毒核酸检测。

关键词： 老年人   新型冠状病毒疾病   医疗卫生变革   老年人健康服务   老人院   长期护理   疗养院   疾病大流行  

摘要： 探讨4个高收入国家长期照护机构在新型冠状病毒疫情期间系统性失误的关键因素,并试图提出实践和政策方面的解决方案,以避免不幸状况再次发生.基于澳大利亚、加拿大、西班牙和美国报告的数据,分别从宏观、中观和微观层面对实践和政策的干预提出建议.宏观层面的建议主要包括提高经费和透明度、问责制和卫生系统一体化,以及促进发展非营利和政府运营的长期护理机构.中观层面的建议涉及从长期照护从"仓库式"管理转向更加舒适的"绿色家园(green houses)".微观层面的建议强调应规定执业人员配备水平和技能组合,提供感染预防和控制方面的培训,为长期照护机构的入住者和工作人员提供福利和心理健康支持,建立循证实践文化,保障工作人员和护理专业学生的持续教育,以及充分整合照顾伙伴,比如,让家人或朋友融入到医疗照护团队中.这些建议的制订将有助于改善长期照护机构入住者的安全和生活质量,让家人安心,以及留住工作人员和提高其工作满意度.

关键词： 教学病例   虚拟仿真实验   翻转课堂   实验教学  

摘要： 为探索一种提升学生综合实践能力的临床生物化学检验实验的教学方法,课题组在济宁医学院在线教育中心自建线上课程提供学习资源,将教学病例引入临床生物化学检验实验教学,在医学检验技术专业学生中实施“翻转课堂+虚拟仿真”相结合的实验教学研究,结果显示学生对翻转课堂+虚拟仿真实验的教学方法表示认可,认为该教学方法实现了理论知识与实验技术的有效结合,激发学习兴趣,启发学生发现问题,解决问题的能力。该教学方法实现了对学生综合能力的提升,可为后疫情时代背景下医学相关课程的实验教学提供参考。

关键词： 乡村旅游   发展变化   烟台蓬莱  

摘要： 新冠肺炎疫情的暴发给我国的旅游产业造成了巨大冲击,党的二十大报告给乡村旅游指出了明确的发展道路。文章以烟台市蓬莱区为例,分析了新冠肺炎疫情后当地乡村旅游存在的主要问题,并给出了一定的发展策略与建议。

关键词： 新型冠状病毒感染   危重型   细菌感染   真菌感染   风险预测模型  

摘要： 目的建立危重型新型冠状病毒感染(corona virus disease 2019,COVID-19)合并细菌/真菌感染风险预测模型并验证。方法回顾性选取2022年12月1日—2023年1月11日间在我院确诊为危重型COVID-19的186例患者作为研究对象,其中在2022年12月1—28日间收治的127例患者作为建模组,2022年12月29日—2023年1月11日收治的59例作为验证组。根据是否合并细菌/真菌感染,将研究对象分为感染组和非感染组。记录研究对象获得标本培养阳性结果前的一般资料及临床资料,Logistic回归分析筛选独立危险因素,构建列线图,并验证模型准确性。结果Logistic回归分析显示,年龄、APACHEⅡ评分、基础疾病种数、意识障碍情况、是否使用呼吸机是危重型COVID-19患者发生细菌/真菌感染的独立危险因素。据此建立列线图模型,Hosmer-Lemeshouw检验结果显示建模组P=0.459,验证组P=0.982,拟合度较好。ROC曲线显示此列线图模型具有较好的区分度,建模组和验证组列线图模型预测危重型COVID-19患者发生细菌/真菌感染的AUC分别为0.941(95%CI:0.899~0.983)、0.843(95%CI:0.728~0.959),决策曲线结果显示此列线图预测模型价值较高。结论基于危重型COVID-19患者危险因素构建的预测合并细菌/真菌感染发生风险的列线图模型具有一定的临床实用价值,能为医护人员早期识别管理危重型COVID-19发生细菌/真菌感染高风险患者提供参考。

关键词： 新型冠状病毒   精液分析   生育力   不育,男(雄)性  

摘要： 目前新型冠状病毒感染的机制已经明确,男性生殖系统也可能是新型冠状病毒感染的目标。男性感染新型冠状病毒后,可能会出现暂时性的精液量减少、精子浓度降低、精子数量减少、精子活力降低、正常形态精子百分率降低及精子DNA碎片率增加等精液检测指标的变化,影响男性的精液质量、降低男性的生育能力,引发这一系列变化的机制可能包括了睾丸炎症、过度免疫、细胞因子风暴、内分泌功能受损和发热等,男性精液中是否存在新型冠状病毒还需要进一步的研究检测确定。综述新型冠状病毒感染对男性精液检测指标的具体影响和作用机制,为备孕期夫妇在感染新型冠状病毒后的相关治疗和辅助生殖治疗的受精时机选择提供参考。

关键词： 新型冠状病毒感染   物理治疗   重症监护病房   康复  

摘要： 自新型冠状病毒感染(coronavirus disease 2019, COVID-19)疫情暴发以来,已有大量研究证实物理治疗是住院期间COVID-19患者综合治疗中必不可少的一部分,能促进该类患者恢复。但专门针对重症监护病房中COVID-19患者的物理治疗规范仍然空白。该文围绕对COVID-19患者物理治疗安全防护的建议、评估和干预的建议以及未来的工作进行了文献回顾和实践经验总结,以期为在重症监护病房工作的物理治疗师诊治COVID-19患者过程中提供一份实践建议。

关键词： 新型冠状病毒   病毒RNA脱落时间   危险因素   突变  

摘要： 目的了解新冠病毒感染者病毒RNA脱落时间与病毒单核苷酸突变和感染者人口、基础疾病等因素的关系,为新冠病毒感染动力学的研究提供更多线索。方法收集江苏省2021年7月至9月暴发的一起新冠肺炎聚集性疫情感染者流行病学、临床表现、基础疾病等资料,采集病例鼻咽拭子样本,采用二代测序技术对样本进行病毒全基因组测序。利用在线分析平台判断病毒型别、分析突变位点,利用Cox比例风险模型分析新冠病毒RNA脱落时间与各研究因素的关系。结果本起新冠疫情最终获得病毒全基因组序列的人员350例,其中女性占60.3%,年龄中位数49岁[四分位数间距(IQR,37~65岁)],中位病毒RNA脱落时间33天(IQR,26~44天)。全基因组测序分析显示,同武汉参考株序列相比,感染者序列存在34~41个核苷酸突变位点,属于VOC/Delta变异株(B.1.617.2进化分支),C346T、C1060T、T2803C、T7513C、A29681C为本起疫情350例病例新冠病毒基因组序列主要单核苷酸变异位点(SNP)。单因素Cox回归分析显示,年龄、基础疾病、临床分型、疫苗接种情况、SNP T2803C和T7513C对新冠病毒RNA的脱落时间存在影响;调整后的多因素Cox回归结果显示,年龄[HR=0.73,95%CI(0.55,0.95)]及T7513C[HR=0.37,95%CI(0.18,0.77)]仍然是新冠病毒RNA脱落时间延长的危险因素。结论本研究从病例个体因素和病毒单核苷酸变异两个角度分析了对病毒RNA脱落时间的影响,发现年长、患有高血压、较重临床症状、未接种或未全程接种疫苗,感染病毒存在T7513C突变者,存在新冠病毒RNA脱落时间较长的风险,应给予重点关注和康复后随访。

关键词： 焦虑   抑郁   新型冠状病毒肺炎,重型   实验室特点  

摘要： 目的:探究新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)重症患者焦虑和抑郁的发生率及其与临床特征和实验室特点的关系。方法:回顾性分析2020年1月20日至2020年5月10日武汉雷神山医院收治入院的确诊为新冠肺炎重症及危重症患者371例,采用医院焦虑抑郁情绪量表(HAD)、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)评估焦虑、抑郁症状。通过电子病历收集临床特征和实验室指标。对焦虑、抑郁的影响因素进行统计学分析。结果:基于HAD和SAS量表,焦虑发生率分别为22.91%和24.26%。基于HAD和SDS量表,抑郁发生率分别为16.17%和9.43%。焦虑或抑郁组中未婚女性较多。焦虑或抑郁得分与核酸转阴性时间呈显著性负相关。焦虑和抑郁患者血浆D-二聚体和白细胞介素-6(IL-6)水平明显升高。焦虑抑郁患者淋巴细胞计数、血红蛋白、肌酐均有显著性地降低。血肌酐水平与焦虑或抑郁得分呈显著性负相关。IL-6每上升1个单位和淋巴细胞计数每下降1个单位,焦虑或抑郁的风险比分别增加10.7%和68.9%。结论:有焦虑、抑郁症状的新冠肺炎重症患者与无焦虑、抑郁症状的患者相比,具有不同的临床特征和实验室特点,可能导致患者预后不良。临床医生应对这些危险因素给予有针对性的干预治疗,以提高患者的生活质量和改善疾病转归。

关键词： 机器学习   防控措施   疫情趋势预测   突发公共卫生事件  

摘要： 防控措施对传染病的传播过程有重要作用,因此在预测新型冠状病毒肺炎疫情未来发展趋势时必须要考虑防控措施的影响。该文提出了基于机器学习的新冠肺炎疫情三步预测模型,将神经网络、随机森林、长短期记忆网络和序列到序列等机器学习算法引入到新冠肺炎传染病疫情预测中。与前人的预测模型相比,所提出的模型考虑了新冠肺炎疫情发展过程中防控措施的变化情况,可以使用检测数据预测未来的确诊人数和实际感染规模。研究结果表明:预测结果与实际数据基本一致,模型具有较高的可靠性。该预测方法可以使政府管理部门更准确地了解新冠肺炎疫情的实际发展态势,帮助管理者更有效地分配医疗资源,为新冠肺炎疫情防控提供决策参考。