简介：摘要目的对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）临床预测模型，便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测（PSG）的打鼾患者299例，根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组（143例）及对照组（156例），收集其临床资料数据，形态测量数据，根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征（ROC）曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程，绘制ROC曲线，计算曲线下面积，并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级，该预测模型ROC曲线的AUC为0.851（95% CI 0.807 ~ 0.895），灵敏度为83.9%，特异度为79.5%，临界值为0.634。验证数据集ROC曲线的AUC为0.827（95% CI 0.751 ~ 0.904），灵敏度为73.3%，特异度为86.0%，准确率为79.1%，阳性预测值5.238，阴性预测值0.310。结论联合临床方便获取的临床资料数据（性别）、人体测量指标（体质量指数、改良Mallampati分级的舌位、扁桃体大小）建构的预测模型对打鼾患者中重度OSAHS具有较高的预测效率，该模型经外部验证具有较好的预测准确性。

简介：摘要目的探讨任务导向性训练在社区卒中偏瘫患者中的疗效。方法选择上海市黄浦区半淞园街道社区卫生服务中心2017年1月至2019年12月收治的80例卒中患者，38例在康复过程中采用常规Bobath技术和运动再学习方法的患者纳入对照组，42例在此基础上联合任务导向性训练的患者纳入观察组，所有患者均康复治疗12周。分别在治疗前和治疗12周后采用Brunnstrum分期评价患者肢体功能，采用Bobath法平衡功能评定表评价患者坐站平衡功能，采用改良Barthel指数（MBI）评价患者日常生活活动能力。结果两组患者治疗后上肢、手、下肢Brunnstrum分期，Bobath法坐位、立位平衡功能分级以及MBI评分均明显提高（观察组：Uc=5.037、4.567、5.228、2.538、6.508，t=36.215，均P<0.05；对照组：Uc=2.483、2.311、2.335、2.200、4.102，t=29.260，均P<0.05），且观察组患者治疗后各项指标均优于对照组，差异有统计学意义（Uc=2.592、2.243、2.897、2.018、2.825，t=8.375，均P<0.05）。结论Bobath技术和运动再学习方法结合任务导向性训练对卒中患者肢体运动功能的恢复和日常生活能力的提高具有积极的促进作用。

简介：摘要目的探讨任务导向性训练在社区卒中偏瘫患者中的疗效。方法选择上海市黄浦区半淞园街道社区卫生服务中心2017年1月至2019年12月收治的80例卒中患者，38例在康复过程中采用常规Bobath技术和运动再学习方法的患者纳入对照组，42例在此基础上联合任务导向性训练的患者纳入观察组，所有患者均康复治疗12周。分别在治疗前和治疗12周后采用Brunnstrum分期评价患者肢体功能，采用Bobath法平衡功能评定表评价患者坐站平衡功能，采用改良Barthel指数（MBI）评价患者日常生活活动能力。结果两组患者治疗后上肢、手、下肢Brunnstrum分期，Bobath法坐位、立位平衡功能分级以及MBI评分均明显提高（观察组：Uc=5.037、4.567、5.228、2.538、6.508，t=36.215，均P<0.05；对照组：Uc=2.483、2.311、2.335、2.200、4.102，t=29.260，均P<0.05），且观察组患者治疗后各项指标均优于对照组，差异有统计学意义（Uc=2.592、2.243、2.897、2.018、2.825，t=8.375，均P<0.05）。结论Bobath技术和运动再学习方法结合任务导向性训练对卒中患者肢体运动功能的恢复和日常生活能力的提高具有积极的促进作用。

简介：摘要目的对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）临床预测模型，便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测（PSG）的打鼾患者299例，根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组（143例）及对照组（156例），收集其临床资料数据，形态测量数据，根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征（ROC）曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程，绘制ROC曲线，计算曲线下面积，并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级，该预测模型ROC曲线的AUC为0.851（95% CI 0.807 ~ 0.895），灵敏度为83.9%，特异度为79.5%，临界值为0.634。验证数据集ROC曲线的AUC为0.827（95% CI 0.751 ~ 0.904），灵敏度为73.3%，特异度为86.0%，准确率为79.1%，阳性预测值5.238，阴性预测值0.310。结论联合临床方便获取的临床资料数据（性别）、人体测量指标（体质量指数、改良Mallampati分级的舌位、扁桃体大小）建构的预测模型对打鼾患者中重度OSAHS具有较高的预测效率，该模型经外部验证具有较好的预测准确性。

简介：摘要目的聚焦临床医学领域，通过案例分析验证本研究前期基于特征匹配法构建的跨学科科技论文评价体系的可行性，以期为跨学科的科研评价提供支撑与铺垫。方法运用特征匹配法、德尔菲法以及归一化评价等方法对临床医学领域重点二级学科构建一套科技论文评价体系，并进行相关的案例验证。结果归一化评估系数反映了科研工作者发表高影响因子文章的难度系数。经过特征匹配与归一化过程发现，与神经病学、精神病与精神卫生学、外科学领域相比，肿瘤学、内科学领域科研人员更容易发表高影响因子文章。结论通过案例分析，本研究验证了跨学科科技论文评价体系的可行性。基于特征匹配法、归一化评价方法的跨学科科技论文评价体系综合考虑了临床医学各学科特征，为评价临床科研人才提供了新思路。