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关键词： 5A护理模式   完全植入式静脉输液港   肿瘤患者  

摘要： 目的探究5A护理模式对留置完全植入式静脉输液港(TIVAP)肿瘤患者的影响。方法回顾性分析2023年1月至2024年12月我院肿瘤科收治的200例TIVAP肿瘤患者的临床资料,根据护理干预方式将其分为两组:2023年1—12月接受常规护理的100例患者作为对照组,2024年1—12月接受5A护理模式的100例患者作为研究组。比较输液港留置期间两组非计划拔管率、异常情况识别及时率、生活质量评分及并发症发生率。结果研究组非计划拔管率(3.00%)低于对照组(10.00%),异常情况识别及时率(88.89%)高于对照组(27.27%),干预后生活质量评分[(72.90±7.14)分]高于对照组[(67.47±6.92)分],并发症发生率(8.00%)低于对照组(21.00%),差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论5A护理模式通过系统化的护理干预显著降低了完全植入式静脉输液港肿瘤患者并发症发生率,保证了异常情况识别的及时性,降低了非计划拔管率,同时有效改善了患者的生活质量。

关键词： 人工智能   应用认知   情感态度   肿瘤护理   SWOT分析   质性研究  

摘要： 目的了解肿瘤科护士对人工智能的情感态度,为针对性护理管理提供参考。方法采用描述性质性研究方法,基于SWOT模型制订访谈提纲,通过目的抽样法,选取深圳市4所三级甲等医院肿瘤科的13名护士和4名护士长进行半结构式访谈,运用内容分析法进行资料分析。结果共提取4个主题12个亚主题,包括人工智能对护理工作带来的积极影响(激发学习人工智能的内在驱动力、赋能肿瘤护理、辅助提升临床护理服务质量、赋能多学科合作诊疗护理),人工智能应用对护士工作带来的挑战(年长护士的人工智能适应困境、人工智能信息的正确性和真实性甄别困难、过度依赖人工智能导致护士技能退化、人工智能导致的负面情绪、护士的专业性要求更高),人工智能带来的外部机会(更广阔的发展空间、提供跨学科学习和协作的机会),人工智能在护理工作中的应用前景(医院智慧系统有待优化、研发人机协同的护理生态体系)。结论人工智能技术的应用对肿瘤护理工作带来积极的影响,给护士提供更多的学习机会和发展空间,但也存在诸多挑战。应采取针对性培训、制订人工智能应用规范等措施提高人工智能技术在肿瘤护理中的应用效果。

关键词： 妇科   恶性肿瘤   社会约束   社会期望   孤独感   应对方式   影响因素  

摘要： 目的:调查妇科恶性肿瘤病人孤独感的现状、影响因素及其与社会约束、负面社会期望、应对方式间的相关性。方法:选取2024年1月—8月在山西省某三级甲等医院住院的331例妇科恶性肿瘤病人为研究对象,采用一般资料问卷、癌症孤独感量表、癌症负面社会期望量表、社会约束量表、医学应对方式问卷进行调查。结果:妇科恶性肿瘤病人孤独感得分为(16.22±4.18)分,社会约束、负面社会期望、应对方式得分分别为(23.91±5.33)分、(14.40±3.94)分、(42.53±5.99)分;社会约束与负面社会期望、回避、屈服、孤独感呈正相关(P<0.001);负面社会期望与孤独感、回避、屈服维度呈正相关(P<0.001),孤独感与回避、屈服维度呈正相关(P<0.001);回归分析显示,学历、婚姻状况、癌症类型、社会约束、负面社会期望、回避应对为妇科恶性肿瘤病人孤独感的影响因素(P<0.05)。结论:妇科恶性肿瘤病人孤独感处于中等水平,护理人员可通过减少社会约束事件的发生、改善病人的消极倾向性认知、促进积极应对等方式帮助病人早日回归正常生活。

关键词： 尊严疗法   家庭叙事疗法   终末期肿瘤患者   安宁疗护   生活质量  

摘要： 目的:探讨尊严疗法联合家庭叙事疗法在终末期肿瘤患者安宁疗护中的应用效果。方法:选取接受安宁疗护的120例终末期肿瘤患者为研究对象。按照照护方式不同将其分为干预组(n=60)与对照组(n=60)。对照组接受安宁疗护方案;干预组在该基础上提供尊严疗法联合家庭叙事疗法,干预时长为4周。评估并比较两组患者干预前后疼痛程度、死亡态度、睡眠质量及生活质量。结果:干预4周后,干预组患者美国疼痛协会患者结局问卷-修订版(APS-POQ-R)中疼痛程度、疼痛信念、疼痛对生活的影响维度评分均低于对照组(P<0.05),疼痛控制满意度维度评分均高于对照组(P<0.05);干预组死亡态度描绘量表-修订版(DAP-R)量表中死亡恐惧、死亡逃避维度评分均低于对照组(P<0.05),自然接受、趋近接受、逃离接受维度评分均高于对照组(P<0.05);干预组匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)中睡眠质量、入睡时间、睡眠时间、睡眠效率、睡眠障碍、日间功能障碍维度评分及总分均低于对照组(P<0.05);干预组世界卫生组织生命质量测定量表-简表(WHOQOL-BREF)中生理、心理、环境、社会维度评分均高于对照组(P<0.05)。结论:在终末期肿瘤患者安宁疗护中应用尊严疗法联合家庭叙事疗法,可有效缓解其疼痛程度,改善其对死亡的态度,并有利于提升患者睡眠质量与生活质量。

关键词： 脑肿瘤   EfficientNet   图像分类   可解释性  

摘要： 脑肿瘤是一类具有高度侵袭性的神经系统疾病,其早期准确诊断对于制定个性化治疗方案至关重要。基于深度学习的计算机辅助诊断(CAD)技术在医学成像分析中取得了显著进展,但在分类准确性、计算效率及可解释性方面仍存在不足。为此,研究提出了一种基于迁移学习和微调策略优化的EfficientNet模型,通过改进部分卷积层和全连接层,并在网络顶部添加全局平均池化层与Dropout层,以增强模型的特征提取能力与分类性能。同时,引入Grad-CAM技术实现模型决策过程可视化,有效突出脑肿瘤的关键判别特征区域,从而增强模型的可解释性与临床应用可信度。在Figshare数据集上的实验结果表明,所提模型在显著降低参数量与计算复杂度的同时,测试集上的准确率达到99.35%,主要性能指标均优于VGG16、ResNet152V2及Vision Transformer等模型。此外,跨数据集验证实验中模型的准确率达到92.51%,进一步验证了其良好的稳定性与泛化能力。

关键词： 年轻男性   1535岁   睾丸变大   早治疗   异常肿块   睾丸肿瘤  

摘要： 睾丸肿瘤是年轻男性较为常见的肿瘤之一,听上去令人紧张,但只要早发现、早治疗,整体治疗效果十分理想。关键要点是不拖延、不恐惧、不盲目猜测。下面用通俗易懂的方式,教大家尽早识别睾丸肿瘤。什么是睾丸肿瘤睾丸肿瘤,就是在睾丸部位出现异常肿块,多见于15~35岁的年轻男性。常见表现包括睾丸变大、质地变硬,触摸时可摸到硬块或结节,可能伴有轻微坠胀不适感,多数人早期不痛,少数人可能有疼痛感。

关键词： 烯醇化酶-1   烯醇化酶抑制剂   血液系统肿瘤   糖酵解  

摘要： 烯醇化酶-1(ENO1)是糖酵解途径中的关键代谢酶,能催化2-磷酸甘油酸(2-PGA)转化为磷酸烯醇式丙酮酸(PEP),并具有纤溶酶原受体及RNA结合蛋白等多重功能。近年来,大量研究发现ENO1在多种实体瘤及血液系统恶性肿瘤中普遍高表达,提示其在肿瘤发生发展中具有重要的生物学和临床价值。鉴于ENO1在肿瘤代谢重编程和恶性肿瘤进展中的核心作用,深入探讨其功能及机制或可为寻找新的预后标志物和治疗靶点提供依据。本文将重点综述ENO1在急性髓系白血病(AML)、非霍奇金淋巴瘤(NHL)及多发性骨髓瘤(MM)等血液肿瘤中的研究进展、作用途径及分子机制,并介绍特异性烯醇化酶抑制剂(ENOblock)在抗肿瘤治疗中的潜在应用前景。

关键词： 甲氨蝶呤   作用机制   治疗   不良反应   药物浓度监测  

摘要： 甲氨蝶呤(Methotrexate, MTX)是临床上广泛用于治疗恶性肿瘤、自身免疫性疾病和炎症性疾病的一种叶酸拮抗剂。高剂量的MTX(≥500mg/m^(2))主要通过竞争性抑制二氢叶酸还原酶,阻止嘌呤和嘧啶的合成,阻断生成脱氧核糖核酸(deoxyribonucleotide, DNA)、核糖核酸(ribonucleic acid, RNA)和蛋白质,最终抑制肿瘤细胞增殖及诱导其凋亡,在肿瘤性疾病治疗中占据重要地位。而低剂量的MTX(10~25mg/m^(2))则通过促进腺苷的释放、干扰叶酸代谢等来发挥抗炎作用,成为自身免疫性疾病治疗的关键药物。随着对其作用机制的不断深入研究,MTX已被运用到风湿免疫科、眼科、皮肤科、妇产科、胃肠疾病科等领域,以单独或者联合用药的形式进行治疗,取得显著疗效。但由于MTX治疗窗窄,因此及时开展治疗药物监测尤为重要。本文对MTX的作用机制、临床应用、不良反应及应对措施进行综述,帮助临床更好地运用MTX单药或联合用药进行治疗。

关键词： 肿瘤内科   闾军教授   原发性肝癌   访谈  

摘要： 在原发性肝癌防治的征程中,间军教授是勇毅的探索者。她深耕专业领域多年,以精湛医术与仁爱之心,为患者点亮希望之光。此次访谈,让我们一同走进她的世界,聆听专业见解,汲取抗癌力量,共赴健康之约。

关键词： 肾脏精准手术   影像组学   大数据   人工智能   外科决策  

摘要： 近年来,影像组学与人工智能技术的融合为肾脏肿瘤的精准诊疗带来了革命性突破,本文系统综述了影像组学在肾脏肿瘤术前诊断、手术规划、术后预后评估及治疗响应预测中的最新应用进展。研究表明,基于机器学习和深度学习的影像组学模型能有效区分肾脏肿瘤的良恶性,预测肿瘤病理分型及核分级,并为手术方案的制定提供解剖学依据。此外,影像基因组学的兴起揭示了影像特征与分子标志物的关联,为无创生物标志物的开发开辟了新途径。然而,该领域仍面临数据标准化不足,小样本问题和模型可解释性等挑战。未来可通过联邦学习实现多中心协作,结合多模态数据构建动态预测系统,发展可解释人工智能技术,推动影像组学从科研层面向临床常规应用转化,实现肾脏肿瘤诊疗的全流程精准化和个体化。