目的为提高医院内骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)患者诊疗质量和管理效率,本研究自主构建一种医院内自动抓取相关资料的“骨质疏松性骨折数据库”,数据库内置管理流程相关的智能化功能模块。在此基础上,分析该数据库在实际...目的为提高医院内骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)患者诊疗质量和管理效率,本研究自主构建一种医院内自动抓取相关资料的“骨质疏松性骨折数据库”,数据库内置管理流程相关的智能化功能模块。在此基础上,分析该数据库在实际场景应用的结果和有效性。方法构建院内封闭式多源异构数据整合的专病数据库,数据库接口可后台对接医院的信息系统(hospital information system,HIS)、影像归档和通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)、实验室信息系统(laboratory information system,LIS)等固有数据平台,并自动运用自然语言处理(natural language processing,NLP)技术识别及整合OF患者相关信息。运用该数据库纳入2022年6月至2024年6月苏州大学附属第二医院收治的50岁以上、4部位骨折(椎体、髋部、肱骨近端和桡骨远端)的12754例患者,并对患者信息进行智能化管理应用分析。结果该数据库可按照纳入条件自动获得12754例患者数据,并自动收集患者基本资料、病历或影像检查的骨折记录、检验检查结果、实时治疗方案等407个结构化字段信息。数据库可自动完成患者的骨质疏松相关数据识别(骨折部位、骨密度值、骨代谢相关指标、抗骨质疏松药使用)、院内转科及经治医生追踪、院内多次骨折记录检索。当患者确定纳入管理,数据库可实现本次骨折后2年档案构建、辅助宣教、智能随访、院内门诊电脑同屏显示等智能化管理功能。结论“骨质疏松性骨折数据库”拥有便捷的OF患者信息抓取功能,可实时了解相应管理的基础数据,可自动完成规定时间内设定管理的指导及提醒。该数据库有院内多源异构数据整合的专病数据库特点,为OF精准化、智能化、便捷化管理提供新的思路和有效工具。展开更多
目的 结合网络药理学和实验探究清肝益脾制剂(Qinggan Yipi formula,QgYp)对治疗肝纤维化(Hepatic fibrosis,HF)的潜在作用机制。方法 通过中药系统药理学数据库(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database,TCMSP)、...目的 结合网络药理学和实验探究清肝益脾制剂(Qinggan Yipi formula,QgYp)对治疗肝纤维化(Hepatic fibrosis,HF)的潜在作用机制。方法 通过中药系统药理学数据库(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database,TCMSP)、化学专业数据库、HERB数据库与分析平台GeneCards数据库以及在线人类孟德尔遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man,OMIN)检索QgYp的成分和HF的相关基因靶点。通过STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质-蛋白质相互作用(Protein-protein interaction,PPI)网络和QgYp与HF作用的相关网络。此外,使用Metascape数据库进行GO富集分析和KEGG富集分析,并利用CB-DOCK 2平台进行分子对接研究。以HSC-T6为研究对象,采用MTT法和蛋白印迹法来评估细胞增殖和蛋白表达的变化,在动物实验部分也检测了相关蛋白表达。结果 筛选出QgYp中的22个有效成分和124个靶点。GO和KEGG富集分析得896个条目和123条信号通路,主要涉及IL-7信号通路、TNF信号通路、Toll-like receptor信号通路、NF-kappa B信号通路等。分子对接研究显示,QgYp中的核心成分与TLR4/NF-κB信号通路蛋白有较好的结合亲和力。实验进一步证实了QgYp能有效抑制LPS诱导下HSC-T6细胞的增殖,并能降低其和肝纤维化大鼠组织α-SMA、COL-1、TLR4、IκB-α、NF-κB p65蛋白的表达水平。结论 QgYp能抑制TLR4/NF-κB信号通路,对LPS诱导的肝星状细胞活化具有抑制作用,这为其在肝纤维化临床治疗中的应用提供了理论依据。展开更多
文摘目的为提高医院内骨质疏松性骨折(osteoporotic fracture,OF)患者诊疗质量和管理效率,本研究自主构建一种医院内自动抓取相关资料的“骨质疏松性骨折数据库”,数据库内置管理流程相关的智能化功能模块。在此基础上,分析该数据库在实际场景应用的结果和有效性。方法构建院内封闭式多源异构数据整合的专病数据库,数据库接口可后台对接医院的信息系统(hospital information system,HIS)、影像归档和通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)、实验室信息系统(laboratory information system,LIS)等固有数据平台,并自动运用自然语言处理(natural language processing,NLP)技术识别及整合OF患者相关信息。运用该数据库纳入2022年6月至2024年6月苏州大学附属第二医院收治的50岁以上、4部位骨折(椎体、髋部、肱骨近端和桡骨远端)的12754例患者,并对患者信息进行智能化管理应用分析。结果该数据库可按照纳入条件自动获得12754例患者数据,并自动收集患者基本资料、病历或影像检查的骨折记录、检验检查结果、实时治疗方案等407个结构化字段信息。数据库可自动完成患者的骨质疏松相关数据识别(骨折部位、骨密度值、骨代谢相关指标、抗骨质疏松药使用)、院内转科及经治医生追踪、院内多次骨折记录检索。当患者确定纳入管理,数据库可实现本次骨折后2年档案构建、辅助宣教、智能随访、院内门诊电脑同屏显示等智能化管理功能。结论“骨质疏松性骨折数据库”拥有便捷的OF患者信息抓取功能,可实时了解相应管理的基础数据,可自动完成规定时间内设定管理的指导及提醒。该数据库有院内多源异构数据整合的专病数据库特点,为OF精准化、智能化、便捷化管理提供新的思路和有效工具。
