随着指南科学性、透明性和适用性评级工具(Scientific,Transparent and Applicable Rankings tool for clinical practice guidelines,STAR)的研发,2021年和2022年医学期刊发表中国指南和共识STAR评级结果以及部分专科指南和共识STAR评...随着指南科学性、透明性和适用性评级工具(Scientific,Transparent and Applicable Rankings tool for clinical practice guidelines,STAR)的研发,2021年和2022年医学期刊发表中国指南和共识STAR评级结果以及部分专科指南和共识STAR评级结果的发布,STAR评级受到医学界广泛关注。为进一步提升STAR评级的科学性和透明性,STAR工作组方法与技术专业委员会特撰写本文,对评级过程中的样本确定及专科分配进行详细介绍。展开更多
目的:基于网络药理学探讨“兰州方”治疗急性髓系白血病(acute myelogenous leukemia,AML)的药理机制。方法:通过中药系统药理学与分析平台(traditional Chinese medicine systems phar macology database,TCMSP)收集“兰州方”的活性...目的:基于网络药理学探讨“兰州方”治疗急性髓系白血病(acute myelogenous leukemia,AML)的药理机制。方法:通过中药系统药理学与分析平台(traditional Chinese medicine systems phar macology database,TCMSP)收集“兰州方”的活性成分及对应作用靶点。从Disgenet、Drugbank、NCBI、OMIM、Pharmgkb和TTD疾病数据库中收集AML的相关靶点。使用Cytoscape软件建立“兰州方”治疗AML的有效成分及对应靶点的网络,探寻药物主要活性成分,并利用CytoNCA和CytoHubba插件寻找治疗作用的核心基因。通过基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析“兰州方”治疗AML起作用的主要功能和通路,通过分子对接验证化合物与靶蛋白的亲和性。结果:“兰州方”中共有139种与AML相关的有效化合物。6个疾病数据库中共收集到348个AML疾病相关基因,其中有39个“兰州方”作用于AML的靶基因。“兰州方”中Quercetin、Luteolin、Kaempferol、Naringenin、Diosgenin可能是治疗AML的主要活性成分。治疗作用影响的核心基因有MAPK3、STAT3、TP53、VEGFA、HIF1A、IL1B、CXCL8和PTGS2。GO分析发现“兰州方”治疗AML的基因功能主要富集在血管生成、活性氧代谢过程、对有毒物质的反应及代谢过程等。KEGG分析发现主要通路富集在铂类药物抵抗、癌症中的miRNA、PI3K-Akt通路、HIF-1通路、癌症中的转录失调、VEGF信号通路、NF-kappa B信号通路等。分子对接结果显示“兰州方”中多种化合物与疾病相关靶点PTGS2具有良好的亲和性。结论:“兰州方”通过“多种药物,多个靶点”的模式治疗AML。展开更多
目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的...目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的周期临床资料,根据排除标准剔除不符合的周期,对所纳入患者的一般临床资料、FET相关资料和HDP发病情况进行统计分析。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归技术对预测因子进行选择,按照7∶3的比例将最终纳入的4079个周期随机分配为训练集(n=2855)和验证集(n=1224)。采用多因素Logistic回归分析建立HDP发病的预测模型并采用列线图表示。采用曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型。结果:根据LASSO回归分析计算选择7个非零系数变量,进行多因素Logistic回归分析后,将内膜准备方案、多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)、子宫内膜异位症、卵巢储备功能减退、女方高血压家族史、体质量指数和妊娠囊数量共7个因素作为预测因子建立模型并用列线图展示,训练集AUC为0.728,验证集AUC为0.734,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型拟合好(P=0.867,平均绝对误差=0.004),DCA提示当患者临床妊娠的阈值概率在7%~64%之间时,应用该列线图可增加净收益。结论:建立的FET妊娠HDP发病预测模型具有一定的区分能力,可为临床提供参考,但仍需进一步开发更有效的预测因子。展开更多
文摘随着指南科学性、透明性和适用性评级工具(Scientific,Transparent and Applicable Rankings tool for clinical practice guidelines,STAR)的研发,2021年和2022年医学期刊发表中国指南和共识STAR评级结果以及部分专科指南和共识STAR评级结果的发布,STAR评级受到医学界广泛关注。为进一步提升STAR评级的科学性和透明性,STAR工作组方法与技术专业委员会特撰写本文,对评级过程中的样本确定及专科分配进行详细介绍。
文摘目的:基于网络药理学探讨“兰州方”治疗急性髓系白血病(acute myelogenous leukemia,AML)的药理机制。方法:通过中药系统药理学与分析平台(traditional Chinese medicine systems phar macology database,TCMSP)收集“兰州方”的活性成分及对应作用靶点。从Disgenet、Drugbank、NCBI、OMIM、Pharmgkb和TTD疾病数据库中收集AML的相关靶点。使用Cytoscape软件建立“兰州方”治疗AML的有效成分及对应靶点的网络,探寻药物主要活性成分,并利用CytoNCA和CytoHubba插件寻找治疗作用的核心基因。通过基因本体(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)分析“兰州方”治疗AML起作用的主要功能和通路,通过分子对接验证化合物与靶蛋白的亲和性。结果:“兰州方”中共有139种与AML相关的有效化合物。6个疾病数据库中共收集到348个AML疾病相关基因,其中有39个“兰州方”作用于AML的靶基因。“兰州方”中Quercetin、Luteolin、Kaempferol、Naringenin、Diosgenin可能是治疗AML的主要活性成分。治疗作用影响的核心基因有MAPK3、STAT3、TP53、VEGFA、HIF1A、IL1B、CXCL8和PTGS2。GO分析发现“兰州方”治疗AML的基因功能主要富集在血管生成、活性氧代谢过程、对有毒物质的反应及代谢过程等。KEGG分析发现主要通路富集在铂类药物抵抗、癌症中的miRNA、PI3K-Akt通路、HIF-1通路、癌症中的转录失调、VEGF信号通路、NF-kappa B信号通路等。分子对接结果显示“兰州方”中多种化合物与疾病相关靶点PTGS2具有良好的亲和性。结论:“兰州方”通过“多种药物,多个靶点”的模式治疗AML。
文摘目的:探讨冻融胚胎移植(frozen embryo transfer,FET)妊娠后妊娠期高血压疾病(hypertensive disorders of pregnancy,HDP)发病的影响因素,构建HDP发病的预测模型。方法:纳入2019年1月—2023年5月于兰州大学第一医院生殖医学中心行FET的周期临床资料,根据排除标准剔除不符合的周期,对所纳入患者的一般临床资料、FET相关资料和HDP发病情况进行统计分析。采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归技术对预测因子进行选择,按照7∶3的比例将最终纳入的4079个周期随机分配为训练集(n=2855)和验证集(n=1224)。采用多因素Logistic回归分析建立HDP发病的预测模型并采用列线图表示。采用曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型。结果:根据LASSO回归分析计算选择7个非零系数变量,进行多因素Logistic回归分析后,将内膜准备方案、多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)、子宫内膜异位症、卵巢储备功能减退、女方高血压家族史、体质量指数和妊娠囊数量共7个因素作为预测因子建立模型并用列线图展示,训练集AUC为0.728,验证集AUC为0.734,Hosmer-Lemeshow检验显示该模型拟合好(P=0.867,平均绝对误差=0.004),DCA提示当患者临床妊娠的阈值概率在7%~64%之间时,应用该列线图可增加净收益。结论:建立的FET妊娠HDP发病预测模型具有一定的区分能力,可为临床提供参考,但仍需进一步开发更有效的预测因子。
