关键词： 新型冠状病毒   医学检验   教学   反思  

摘要： 新型冠状病毒(SARS-CoV-2)席卷全球,给人民的生命安全带来了巨大威胁。高效而精准的开展核酸检测工作,为疫情防控的胜利贡献了自己的力量。然而核酸检测工作中也暴露出了一些问题如生物安全防护不完善、检验人员身心压力过大和分子生物学知识不足等。医学检验专业学生是核酸检测的后备军,暴露的这些问题给了研究者反思医学检验专业教学的机会。医学检验专业教学内容中尚缺乏生物安全教育、心理教育、思政教育、临床思维教育以及深入的分子生物学教育内容。在新冠疫情背景下,研究者从实践到教学的环节中反思核酸检测中暴露的问题,通过改变传统教学思维、增加实践教学、组织教学活动等方式来尝试弥补医学检验专业教学的漏洞和解决一线核酸检测中暴露出来的问题。

关键词： 新型冠状病毒   免疫缺陷人群   肺炎   小分子药物  

摘要： 自2019年年底以来,新型冠状病毒(以下简称"新冠病毒")感染席卷全球,给人类社会带来严重危害,卫生负担显著增加。奥密克戎变异株由于传染性更强、传播力更快、再感染率更高,现已取代德尔塔变异株成为我国境外输入和本土疫情的主要流行株。我国《新型冠状病毒感染诊疗方案(试行第十版)》中强调"强化重点人群保护",其中就包括数量越来越多的免疫缺陷人群。这类人群感染新冠病毒后重症发生率高、病死率高,属于重型/危重型高危人群;而且由于基础疾病的存在,这类人群长期服用免疫抑制剂等相关药物,抗新冠病毒的治疗药物与原有药物之间相互作用复杂,给新冠病毒感染后的治疗带来极大挑战。目前,尚缺乏可供参考的针对免疫缺陷人群新冠病毒感染诊疗的相关指南或共识。因此,广州呼吸健康研究院、国家呼吸医学中心组织国内多学科(呼吸与危重症医学科、器官移植科、风湿免疫科、血液科、感染科、重症医学科等)专家,基于循证医学证据,经过多次讨论,总结出13条建议供参考,以期为该类特殊人群的诊治策略提供理论和实践参考。

关键词： 新冠病毒感染   日常监测   高通量测序   系统发育分析   突变  

摘要： 目的了解北京市2022全年新型冠状病毒分支BA.5.2流行特征与基因组学特征,为科学监测和防控新冠病毒感染提供依据。方法收集北京市2022全年新冠病毒感染病例呼吸道标本,过滤后采用高通量测序法进行全基因组测序,测序数据进行比对、分析并构建系统发育树。结果截止2022年12月中旬累计获得2881条新冠病毒全长序列,其中BA.5.2占比12.22%,与Wuhan-Hu-1参考基因组的核苷酸和氨基酸序列一致性中位数分别为99.2%和99.0%。352条BA.5.2新冠序列共发现271个氨基酸突变位点,其中常见突变位点有ORF1ab区域的S135R和S蛋白区的D614G等35个;常见缺失位点有ORF1a基因的3675~3677位、ORF9b基因的27~29位和S基因的69~70位等;未发现插入变异。系统发育分析显示,北京市2022全年的BA.5.2的病毒基因组均位于GR进化支,与GISAID上的其他分支以及北京监测的其他分支存在一定的进化距离。结论北京市2022年BA.5.2变异株的流行规律基本与全球流行趋势相一致。352条新冠病毒序列由于时间跨度长、多波输入和本土局部传播疫情共同构成,进化树存在多个进化分支并且存在高达271个氨基酸突变位点。加强对新冠病毒感染等呼吸道传染病的常规监测和全基因组测序,及时了解北京市新冠流行毒株的变化,为及时调整疾病防控策略提供指引。

关键词： COVID-19   人工智能   深度学习   机器学习   影像诊断  

摘要： 新型冠状病毒肺炎(Corona Virus Disease 2019, COVID-19)是一种通过密切接触和呼吸道飞沫传播导致的严重呼吸道疾病,传染病大流行对人们健康和生命安全、公共卫生防疫体系和社会稳定性及经济发展有巨大影响。人工智能(Artificial Intelligence, AI)是流行病相关研究中热点技术,在COVID-19疫情期间发挥重要作用。本文重点介绍医学影像学与AI技术的医工交叉在COVID-19患者临床诊断、病程发展、治疗决策、疗效评估及COVID-19疫情防控等方面的应用进行综述,以期提高临床的效率,减轻医务人员的负担。

关键词： 新型冠状病毒   RBD-ACE2结合亲和力   深度神经网络  

摘要： 新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的快速变异导致不断出现新的毒株.已有研究表明SARS-CoV-2的S蛋白受体结合域(Receptor Binding Domain,RBD)与宿主ACE2的结合亲和力与病毒的侵染能力相关.随着新型冠状病毒在全球的持续暴发,出现了大量RBD多点突变的新毒株.通过生物试验方式获得突变毒株RBDACE2结合亲和力费时费力,远远落后于突变株的积累,不能满足对该病毒实时监控的需求.为了快速预测具有多点突变毒株的结合亲和力,设计了一种深度神经网络模型.该模型结合卷积神经网络、循环神经网络与注意力机制,从RBD序列上学习关键特征并预测RBD-ACE2的结合亲和力,在真实数据集上对模型进行训练和评估.实验结果表明新模型可以有效地预测关切变异株的RBD-ACE2结合亲和力,也有助于对SARSCoV-2突变株的传播能力进行监控.

关键词： 新型冠状病毒   关注变异株   抗体   疫苗   中和抗体  

摘要： 迄今为止,新型冠状病毒感染大流行已有3年,累计感染约7亿人,造成600多万人死亡,给人类社会造成了极大的影响。据全球共享流感数据倡议组织统计,SARS-CoV-2的变异序列超过1200万种,其中影响力最大的是5种关注变异株:Alpha、Beta、Gamma、Delta以及Omicron。它们的传染性、致病性及中和抗性相对于原始株都有极大的改变,给疫情防控带来了极大的压力。抗体水平检测对确诊感染、流行病学调查、疫苗研发和中和药物的制备有着至关重要的意义。本文从SARS-CoV-2的体液免疫出发,简要总结了5种关注变异株的突变位点、中和抗性和疫苗效果,并简要探讨了SARS-CoV-2的进化特征、未来变异方向及宿主免疫。

关键词： 体层摄影术,X线计算机   新型冠状病毒肺炎   奥密克戎  

摘要： 目的探讨新型冠状病毒奥密克戎变异株感染者CT表现及临床特点。方法收集2022年3月8日至3月30日本院收治的527例新型冠状病毒奥密克戎变异株感染者,其中男270例、女257例,年龄1~91岁,中位年龄15岁,平均年龄26岁,分析其临床特点以及198例进行CT检查患者的影像特点。结果527例患者的临床表现中,主要以咳嗽(44.4%)、咽痛(30.9%)、发热(24.3%)、咳痰(20.2%)为著,部分伴有流涕、鼻塞、咳痰,偶有头痛、腹泻、乏力等症状。外周血白细胞计数下降33例(6.2%),淋巴细胞比率降低91例(17.3%)、升高36例(6.8%),C反应蛋白升高102例(19.4%),降钙素原升高45例(8.5%)。CT表现肺内炎症8例,呈磨玻璃影、磨玻璃影伴部分实变或斑片状高密度影,肺外表现:28例患者见少量心包积液、4例患者见少量胸腔积液、11例患者见脾脏局限性增大。结论新型冠状病毒奥密克戎变异株传染性强,全身多系统受累,各年龄段均易感,青少年疫苗接种率高,临床症状轻,肺部炎症少见。老年人出现肺部炎症者主要为有基础疾病或者未接种新冠疫苗者,其CT可表现为磨玻璃影、磨玻璃影伴部分实变及斑片状高密度影,以肺野外带胸膜下和(或)肺外围多见。

关键词： 临时隔离区   新建隔离点   室内热湿环境   室内通风环境  

摘要： 为应对疫情,大量的临时隔离区、新建隔离点作为防控措施的一环在各地建立,由于云南省有绵长的边境线,导致抗疫工作困难重重。本文对在用和在建临时隔离区和新建隔离点进行了抽查调研。对调研过程中观察到的各种状况进行了分析整理后,提出建议及意见,用以完善疫情防控建设工程体系。

关键词： 新型冠状病毒感染   定点救治医院   疫情防控设备   高质量管理  

摘要： 新型冠状病毒感染疫情期间,医疗设备在疾病诊断、治疗及疫情防控等多个方面发挥着重要作用。基于疫情初期疫情防控设备管理中存在的问题,某定点救治医院采取建立疫情防控设备管理委员会、健全设备台账、增加配置方式、建立日常消毒机制及设立调度平台等措施,有效提高了疫情防控设备的管理质量,保证了疫情防控工作的顺利开展。

关键词： 新型冠状病毒感染   免疫球蛋白M   淋巴细胞计数   IgM-淋巴细胞计数比值   危险因素   预测   诊断  

摘要： 背景西安市2021—2022年跨年期间暴发的新型冠状病毒感染是发生在一个超大城市且病例数众多、规模较大的本土疫情,有必要对该次疫情的相关内容进行分析和总结。目的 分析新型冠状病毒感染患者的疾病特征,探索重症病例的危险因素以及预测指标。方法 回顾性收集2021年12月至2022年1月收治于西安市第四人民医院的新型冠状病毒感染确诊患者的一般资料和实验室检查指标,计算总IgG与淋巴细胞百分比的比值(IgG∶L%)、总IgM与淋巴细胞百分比的比值(IgM∶L%)、总IgG与淋巴细胞计数的比值(IgG∶L#)、总IgM与淋巴细胞计数的比值(IgM∶L#),将患者分为轻型及普通型组、重型及危重型组。采用多因素Logistics回归分析探究发生重型及危重型新型冠状病毒感染的危险因素;绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析各指标对重型及危重型新型冠状病毒感染的预测价值,计算ROC曲线下面积(AUC),并采用Delong检验比较各指标的AUC。结果 最终纳入699例新型冠状病毒感染确诊患者,分为轻型及普通型组(n=678)和重型及危重型组(n=21),轻型及普通型组年龄、基础疾病、D-二聚体、IgM∶L%、IgM∶L#低于重型及危重型组,淋巴细胞百分比、淋巴细胞计数高于重型及危重型组(P<0.05)。多因素Logistics回归分析结果显示,年龄[OR=1.068,95%CI(1.031,1.105),P<0.001]、D-二聚体[OR=1.612,95%CI(1.026,2.533),P=0.038]以及IgM∶L#[OR=1.034,95%CI(1.006,1.063),P=0.018]是重型及危重型新型冠状病毒感染发生的危险因素,淋巴细胞百分比[OR=0.918,95%CI(0.844,0.997),P=0.043]是重型及危重型新型冠状病毒感染发生的保护因素。建立重型及危重型新型冠状病毒感染的联合预测模型,P=-5.031+0.065×年龄-0.086×淋巴细胞百分比+0.738×淋巴细胞计数+0.477×D-二聚体+0.034×IgM∶L#,联合检测预测重型及危重型新型冠状病毒感染的AUC为0.912[95%CI(0.858,0.965)],截断值为0.04,灵敏度为90.00%,特异度为83.18%,预测价值优于年龄(Z=5.314,P<0.001)、淋巴细胞百分比(Z=-1.987,P=0.047)、D-二聚体(Z=2.273,P=0.023)和IgM∶L#(Z=0.161,P<0.001)。结论 在新型冠状病毒感染急性期,存在炎症反应与细胞免疫功能失衡,该失衡与年龄、D-二聚体均是重症新型冠状病毒感染发生的危险因素。包括年龄、D-二聚体、淋巴细胞百分比、IgM∶L#在内的联合指标可有效预测重型和危重型新型冠状病毒感染。