目的分析急性胰腺炎（AP）合并肺部感染的臨床特點，并探討 AP 嚴重程度床邊指數評分（BISAP）、急性生理與慢性健康評分（APACHEⅡ）和 CT 嚴重指數評分（CTSI）聯合 C 反應蛋白（CRP）對 AP 合并肺部感染早期診斷及預后的預測價值。方法選取 2018 年 1 月至 2020 年 1 月期間川北醫學院附屬醫院收治的 AP 病例 484 例，經篩選后最終納入 460 例作為研究對象，其中發生肺部感染 114 例歸為感染組，未并發肺部感染的 346 例歸為對照組。收集 2 組病例的基線資料、臨床特征、實驗室化驗指標、住院時間、住院費用以及轉歸資料，并重點分析 AP 患者發生肺部感染的危險因素及早期預測指標。結果住院時間及住院費用、轉歸、24 h 內補液量、飲酒、吸煙、年齡、APACHEⅡ評分、BISAP 評分、CTSI 評分、血紅蛋白（Hb）、白蛋白（ALB）、CRP、降鈣素原（PCT）、總膽紅素（TB）、淋巴細胞計數、國際標準化比值（INR）以及血鈣水平，2 組間比較差異均有統計學意義（P<0.05）；BMI、性別、復發率、脂肪肝分級、高血壓及糖尿病患者占比，2 組比較差異無統計學意義（P>0.05）。多因素回歸分析結果顯示：Hb≤120 g/L、CRP≥56 mg/L、PCT≥1.65 ng/mL、血鈣≤2.01 mmol/L、BISAP 評分≥3 分、APACHEⅡ評分≥8 分、CTSI 評分≥3 分 和飲酒是 AP 合并肺部感染的獨立危險因素（P<0.05）。受試者工作特征曲線顯示 CRP、BISAP 評分、APACHEⅡ評分及 CTSI 評分對應的曲線下面積（AUC）分別為 0.846、0.856、0.882 和 0.783，4 項聯合檢測的 AUC 為 0.952；4 項聯合檢測的 AUC 顯著大于各自單項檢測的 AUC，其差異均有統計學意義（P<0.05）。結論AP 合并肺部感染患者的 CRP 水平、APACHEⅡ評分、BISAP 評分和 CTSI 評分均明顯較高，其水平與 AP 合并肺部感染患者的病情嚴重程度及預后密切相關。4 項聯合檢測比單項檢測對 AP 合并肺部感染的早期診斷及預后評估具有更大的預測價值，對縮短住院時間，降低住院費用及病死率具有重要意義。
目的探討新血液生化評分系統（CPWAG 評分系統）對急性胰腺炎（AP）的嚴重程度及死亡的預測價值。方法回顧性分析 2017 年 1 月至 2019 年 6 月期間川北醫學院附屬醫院收治且符合納入和排除標準的 AP 患者，根據最新亞特蘭大分類標準將其分為重癥急性胰腺炎（SAP）和非 SAP。比較 SAP 和非 SAP 患者的臨床特征及相關血液生化指標的差異，將差異有統計學意義的血液生化指標行單因素 logistic 回歸分析以篩選與 SAP 有關的危險因素；利用受試者操作特征（ROC）曲線得出差異有統計學意義的各危險因素的最大約登指數對應的最佳截取值并根據不同情況分別賦值為 0 或 1 分，同時將 BISAP 評分中有無胸腔積液這一標準納入并賦值（有：1分；無：0分），然后將上述各項指標的賦值得分相加得到 CPWAG評分系統；同時比較CPWAG 評分系統與 BISAP、APACHEⅡ、CTSI、Ranson 評分系統預測 AP 患者 SAP 和死亡的 ROC 曲線下面積（AUC）。結果① 本研究共納入 451 例 AP 患者，其中 SAP 患者 85 例，非 SAP 患者 366 例。與非 SAP 患者比較，SAP 患者中病因主要以膽源性為主（P<0.05），白細胞計數（WBC）、C 反應蛋白（CRP）、降鈣素原（PCT）、血糖（Glu）水平更高（P<0.05），紅細胞分布寬度值更大（P<0.05），凝血酶原時間（PT）和住院時間更長（P<0.05），白蛋白（ALB）和血鈣（Ca2+）水平更低（P<0.05），BISAP、APACHEⅡ、CTSI、Ranson 評分更高（P<0.05），有胸腔積液、發生多器官功能障礙綜合征及死亡患者占比更高（P<0.05）。② 包括 WBC、CRP、ALB、PCT、Glu、Ca2+ 及胸腔積液的 CPWAG 評分系統最高為 7 分，隨著 CPWAG 評分增加，SAP 和死亡患者占比呈增高趨勢（P<0.001）。③ CPWAG 評分系統預測 SAP 的 AUC 值（0.866）最高，高于 Ranson（AUC=0.722，Z=5.317，P<0.001）、APACHEⅡ（AUC=0.706，Z=5.019，P<0.001）和 CTSI（AUC=0.805，Z=1.962，P=0.005）評分系統，但與 BISAP 評分系統比較差異無統計學意義（AUC=0.819，Z=1.816，P=0.070）；CPWAG 評分系統預測死亡的效能也較高（AUC=0.823），但與 Ranson、APACHEⅡ、CTSI、BISAP 評分系統比較差異無統計學意義（P>0.05）。結論CPWAG 評分系統在預測 AP 患者的嚴重程度及死亡方面均有較高的價值，可以比較準確且早期評估 AP 患者的進展情況。
目的 利用美國監測、流行病學和結果數據庫（the Surveillance, Epidemiology, and End Results，SEER）建立基于美國癌癥聯合委員會（American Joint Committee on Cancer，AJCC）TNM分期的中晚期甲狀腺髓樣癌（medullary thyroid cancer，MTC）患者術后長期腫瘤特異性生存的預測模型。方法 通過篩選2004–2017年期間SEER數據庫中登記的中晚期MTC接受甲狀腺全切除及頸部淋巴結清掃手術的692例患者的數據，按7∶3隨機分為建模組484例和驗證組208例。采用Cox比例風險回歸篩選中晚期MTC術后腫瘤特異性生存的預測因素并建立列線圖模型，利用一致性指數（C-index）、校準曲線、時間依賴性ROC曲線及決策曲線分析（decision curve analysis，DSA）檢驗模型的準確性及實用性。結果 在建模組中，多因素Cox比例風險回歸模型表明，影響中晚期MTC術后腫瘤特異性生存的因素為AJCC TNM分期、年齡、淋巴結比值（lymph node ratio，LNR）和腫瘤直徑，據此結果建立列線圖模型。建模組中，該模型的C指數為0.827，5年和10年時間依賴性ROC曲線下面積分別為0.865 ［95%CI（0.817，0.913）］ 和0.845 ［95%CI（0.787，0.904）］；驗證組中，該模型的C指數為0.866，5年和10年時間依賴性ROC曲線下面積分別為0.866 ［95%CI（0.798，0.935）］ 和0.923 ［95%CI（0.863，0.983）］。在建模組和驗證組中，該模型預測的5年和10年腫瘤特異性生存率與實際的5年和10年腫瘤特異性生存率具有良好的一致性；DCA曲線表明建立的基于AJCC TNM分期的列線圖模型與僅含AJCC TNM分期模型相比較，前者在患者術后5年和10年獲得的凈收益具有明顯優勢。結論 本研究建立的基于AJCC TNM分期的預測中晚期MTC術后腫瘤特異性生存的預后模型具有較好的預測效果和實用性，有助于指導個性化、精準、全面的治療決策，可用于臨床實踐中。