《柳葉刀-發(fā)現(xiàn)科學(xué)》（The Lancet Discovery Science）是一組開放獲取學(xué)術(shù)期刊，包括柳葉刀旗下eBioMedicine, Part of The Lancet Discovery Science和eClinicalMedicine, Part of The Lancet Discovery Science，涉及的領(lǐng)域包括基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究、轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)研究、臨床研究和衛(wèi)生系統(tǒng)研究。這組期刊發(fā)表重要的初期研究，有助于研究人員和臨床醫(yī)生發(fā)現(xiàn)可能改善全世界人們健康和福祉的新機(jī)會(huì)。柳葉刀特別推出eClinicalMedicine精選論文合輯，分享給讀者。

論文精選

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高體重指數(shù)導(dǎo)致的疾病負(fù)擔(dān)：基于2021年全球疾病負(fù)擔(dān)研究的數(shù)據(jù)分析

肥胖是全球范圍內(nèi)的重大健康挑戰(zhàn)，具有重要的臨床意義。盡管肥胖的重要性已被廣泛認(rèn)可，但對(duì)高體重指數(shù)（BMI）導(dǎo)致的全球疾病負(fù)擔(dān)仍然知之甚少。溫州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院的鄭明華教授及其同事使用2021年全球疾病負(fù)擔(dān)研究（GBD 2021）的方法和分析框架，系統(tǒng)分析了全球因高BMI導(dǎo)致的死亡和傷殘調(diào)整壽命年（DALYs）。

1990年至2021年，全球女性和男性因高BMI導(dǎo)致的死亡和DALYs增加2.5倍以上。女性的年齡標(biāo)準(zhǔn)化死亡率保持穩(wěn)定，男性則增加了15.0%。女性的年齡標(biāo)準(zhǔn)化DALY率增加21.7%，而男性增加31.2%。2021年，因高BMI導(dǎo)致DALYs的六大主要原因?yàn)樘悄虿?、缺血性心臟病、高血壓心臟病、慢性腎病、腰痛和腦卒中。1990年至2021年，中低社會(huì)人口學(xué)指數(shù)（SDI）國(guó)家的年齡標(biāo)準(zhǔn)化DALY率的年度百分比變化最大，而高SDI國(guó)家的變化最小。

1990年至2021年，全球因高BMI造成的健康負(fù)擔(dān)顯著增加。全球高BMI率和相關(guān)疾病負(fù)擔(dān)不斷增加，表明亟須對(duì)BMI進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)和監(jiān)控。

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全球、區(qū)域和國(guó)家層面兒童和青少年登革熱感染負(fù)擔(dān)：基于2021年全球疾病負(fù)擔(dān)研究的分析

登革熱仍然是全球公共衛(wèi)生的重大威脅，但登革熱在兒童和青少年中的疾病負(fù)擔(dān)一直沒(méi)有得到充分的量化。來(lái)自北京大學(xué)的劉玨教授及其合作者通過(guò)使用2021年全球疾病負(fù)擔(dān)研究（GBD 2021）的數(shù)據(jù)系統(tǒng)地估算了登革熱感染的全球、地區(qū)和國(guó)家負(fù)擔(dān)及時(shí)間趨勢(shì)。

1990年至2021年，全球兒童和青少年登革熱發(fā)病率及其相關(guān)傷殘調(diào)整壽命年（DALYs）負(fù)擔(dān)一直高于全人群。2021年，全球兒童和青少年登革熱病例數(shù)為21,641,016例，與1990年的13,241,719例相比，增加64.43%。兒童和青少年登革熱發(fā)病率和DALYs負(fù)擔(dān)在中等社會(huì)人口學(xué)指數(shù)（SDI）地區(qū)最高，其次是中低SDI地區(qū)，在高SDI地區(qū)負(fù)擔(dān)最低。

盡管不同國(guó)家和地區(qū)的分布模式存在差異，但全球兒童和青少年登革熱負(fù)擔(dān)仍然居高不下，且從1990年到2021年持續(xù)增加。這項(xiàng)研究報(bào)告了全球兒童和青少年登革熱疾病負(fù)擔(dān)和時(shí)間趨勢(shì)，對(duì)政策制定者和公共衛(wèi)生官員具有重要意義，強(qiáng)調(diào)了制定針對(duì)特定年齡和區(qū)域的策略以減輕全球登革熱負(fù)擔(dān)的迫切需求。

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左炔諾孕酮宮內(nèi)節(jié)育系統(tǒng)與含銅宮內(nèi)節(jié)育器的避孕效果比較：一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的meta分析 

在全球范圍內(nèi)，約有19.4%的育齡婦女使用宮內(nèi)節(jié)育器，包括含銅宮內(nèi)節(jié)育器（copper intrauterine devices，Cu-IUDs）和左炔諾孕酮宮內(nèi)節(jié)育器（levonorgestrel intrauterine devices，LNG-IUDs）。關(guān)于宮內(nèi)節(jié)育器的選擇仍存在爭(zhēng)議，由于缺乏有關(guān)停用原因的數(shù)據(jù)，過(guò)往的meta分析受到了限制。

來(lái)自中南大學(xué)湘雅醫(yī)院的高曙光教授及其合作者旨在通過(guò)系統(tǒng)綜述評(píng)估宮內(nèi)節(jié)育器之間的差異。研究的主要結(jié)局是妊娠，次要結(jié)局包括繼續(xù)使用、停用原因、脫落、滿意度和其他不良事件。

對(duì)20項(xiàng)試驗(yàn)的分析表明，與Cu-IUDs相比，LNG-IUDs的妊娠風(fēng)險(xiǎn)、異位妊娠風(fēng)險(xiǎn)，以及因出血增加、大出血和痛經(jīng)而停用的風(fēng)險(xiǎn)較低。

LNG-IUDs和Cu-IUDs都是高效的避孕方法。與Cu-IUDs相比，LNG-IUDs的妊娠和不良反應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)較低。然而，LNG-IUDs導(dǎo)致閉經(jīng)的風(fēng)險(xiǎn)較高。在推薦避孕方法時(shí)，醫(yī)療服務(wù)提供者應(yīng)充分告知患者這些潛在風(fēng)險(xiǎn)，也要考慮患者的偏好。

4

利用超聲篩查診斷卵巢腫塊的深度學(xué)習(xí)流程的開發(fā)與驗(yàn)證：一項(xiàng)回顧性多中心研究

卵巢癌是死亡率最高的婦科惡性腫瘤，最初使用超聲波進(jìn)行篩查。然而，主觀評(píng)估需要豐富的技能。因此，檢測(cè)卵巢、卵巢腫塊和診斷卵巢癌具有挑戰(zhàn)性。來(lái)自浙江大學(xué)紫金港校區(qū)的孔德興教授及其同事旨在開發(fā)一種自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)框架——卵巢多任務(wù)注意力網(wǎng)絡(luò)（Ovarian Multi-Task Attention Network，OvaMTA），用于基于超聲篩查的檢測(cè)、分割、分類和診斷。

2020年6月至2022年5月，使用21家醫(yī)院的病人圖像對(duì)OvaMTA模型進(jìn)行訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試。共有6,938張圖像用于訓(xùn)練，1,584張圖像用于外部測(cè)試。此外，還使用了來(lái)自其他醫(yī)院的兩個(gè)外部測(cè)試隊(duì)列。

模型包括一個(gè)用于卵巢檢測(cè)的基于圖像的分割模型OvaMTA-Seg，以及一個(gè)用于預(yù)測(cè)卵巢腫塊病理類型的診斷模型OvaMTA-Diagnosis。通過(guò)一個(gè)內(nèi)部驗(yàn)證隊(duì)列和兩個(gè)外部驗(yàn)證隊(duì)列對(duì)該系統(tǒng)的性能進(jìn)行評(píng)估，并與八位醫(yī)生在現(xiàn)實(shí)世界測(cè)試中的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行比較。

OvaMTA-Diagnosis在基于圖像的內(nèi)部測(cè)試集（曲線下面積AUC：0.941）和外部測(cè)試集（AUC：0.941）中都表現(xiàn)出很高的性能。在基于視頻的外部測(cè)試中，OvaMTA識(shí)別了159個(gè)包含卵巢腫塊的視頻（AUC：0.911），與高級(jí)放射科醫(yī)生的表現(xiàn)相當(dāng)。與未接受人工智能輔助的放射科醫(yī)生相比，接受人工智能輔助的初級(jí)和中級(jí)放射科醫(yī)生的工作效率有顯著提升。

基于超聲成像的OvaMTA系統(tǒng)是一種簡(jiǎn)單實(shí)用的卵巢癌篩查輔助工具，其診斷性能可與高級(jí)放射科醫(yī)生相當(dāng)。本研究表明這種工具有潛力用于卵巢癌篩查。

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基于磁共振成像的深度學(xué)習(xí)分類器用于區(qū)分克羅恩病肛瘺和腺源性肛瘺的開發(fā)與驗(yàn)證：一項(xiàng)多中心隊(duì)列研究

目前還缺乏一種可靠的單一方法用于早期區(qū)分克羅恩病肛瘺（perianal fistulizing Crohn’s disease，PFCD）和腺源性肛瘺（cryptoglandular fistula，CGF）。來(lái)自福州大學(xué)的李蘭蘭博士及其同事旨在開發(fā)和驗(yàn)證一種基于磁共振成像（MRI）的深度學(xué)習(xí)分類器，以有效區(qū)分這兩種疾病。

這項(xiàng)回顧性研究納入了2015年1月1日至2021年12月31日期間中國(guó)三家三甲醫(yī)院的1,054名PFCD或CGF患者?；颊弑环譃樗膫€(gè)隊(duì)列：訓(xùn)練隊(duì)列（n=800）、驗(yàn)證隊(duì)列（n=100）、內(nèi)部測(cè)試隊(duì)列（n=100）和外部測(cè)試隊(duì)列（n=54）。使用遷移學(xué)習(xí)策略，在由44,871張磁共振圖像組成的數(shù)據(jù)集上，分別對(duì)兩個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep convolutional neural networks，DCNN）MobileNetV2和ResNet50進(jìn)行訓(xùn)練。將DCNN模型的性能與放射科醫(yī)生的表現(xiàn)進(jìn)行了比較。此外，通過(guò)單變量和多變量分析探索了可能影響分類器性能的潛在因素。

共納入了532名PFCD患者和522名CGF患者。兩個(gè)預(yù)訓(xùn)練的DCNN分類器在內(nèi)部測(cè)試和外部測(cè)試中都取得了令人鼓舞的成績(jī)。它們的AUC值均高于放射科醫(yī)生。在病因診斷中，潛在特征對(duì)預(yù)訓(xùn)練的MobileNetV2分類器的表現(xiàn)均沒(méi)有顯著影響。

與人工視覺(jué)評(píng)估相比，開發(fā)的DCNN分類器在區(qū)分PFCD和CGF方面表現(xiàn)出卓越的穩(wěn)健性，顯示出其在輔助早期檢測(cè)PFCD方面的潛力。研究結(jié)果強(qiáng)調(diào)了MobileNetV2相對(duì)于ResNet50擁有更具前景的泛化性能，適合在移動(dòng)終端上部署。

6

剖宮產(chǎn)術(shù)后子宮瘢痕妊娠手術(shù)中的大出血風(fēng)險(xiǎn)：一種可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的開發(fā)與驗(yàn)證

目前預(yù)測(cè)剖宮產(chǎn)術(shù)后子宮瘢痕妊娠（caesarean scar ectopic pregnancy，CSEP）術(shù)中大出血的模型受到已知風(fēng)險(xiǎn)因素和傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法的限制。山東大學(xué)齊魯醫(yī)院的崔保霞教授及其合作者利用機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning，ML）技術(shù)開發(fā)了一種可解釋的預(yù)測(cè)模型，用于評(píng)估女性剖宮產(chǎn)瘢痕異位妊娠術(shù)中大出血的風(fēng)險(xiǎn)，隨后進(jìn)行了外部驗(yàn)證和臨床應(yīng)用。

這項(xiàng)多中心回顧性研究使用了四家三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的電子病歷數(shù)據(jù)。研究采用了隨機(jī)森（Random forest，RF）、Lasso、Boruta和極端梯度提升法（Extreme Gradient Boosting）來(lái)識(shí)別最具影響力的變量。應(yīng)用8種ML方法進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證開發(fā)預(yù)測(cè)模型。使用準(zhǔn)確度和決策曲線分析（DCA）評(píng)估性能。使用AUC、靈敏度、特異度、Matthews相關(guān)系數(shù)和F1分?jǐn)?shù)對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。最后，利用可視化技術(shù)展示了最佳模型，該模型隨后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到臨床中。

將λmin設(shè)為0.003，篩選出包含9個(gè)變量的最佳變量組合進(jìn)行開發(fā)。最佳預(yù)測(cè)模型（貝葉斯）的準(zhǔn)確率為0.879，AUC為0.882，DCA曲線最大閾值概率為0.41，最大收益率為7.86%。預(yù)測(cè)模型在內(nèi)部和外部驗(yàn)證中均表現(xiàn)良好。開發(fā)的預(yù)測(cè)模型已部署到網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，能夠預(yù)測(cè)CSEP患者手術(shù)中的出血風(fēng)險(xiǎn)，有助于臨床醫(yī)生進(jìn)行有針對(duì)性的術(shù)前評(píng)估和臨床決策。

7

孕前期抗生素暴露對(duì)女性生殖健康和妊娠結(jié)局的影響：一項(xiàng)系統(tǒng)綜述和meta分析

孕前期是影響孕產(chǎn)婦和妊娠結(jié)局的關(guān)鍵窗口期?？股厥褂貌划?dāng)會(huì)導(dǎo)致腸道菌群失調(diào)，并可能從多個(gè)方面影響生殖健康。

香港中文大學(xué)的Wang Yao及其合作者進(jìn)行了一項(xiàng)系統(tǒng)綜述和meta分析（2024年4月）。研究評(píng)估了偏倚風(fēng)險(xiǎn)，并遵循系統(tǒng)綜述和meta分析的優(yōu)先報(bào)告條目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses，PRISMA）指南。使用隨機(jī)效應(yīng)模型計(jì)算了相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)（Relative risks，RR）、比值比（odds ratios，OR）和受精率（fecundability ratios，F(xiàn)R）及95%置信區(qū)間（CI）。此外，還評(píng)估了納入研究之間的異質(zhì)性。

共納入了15項(xiàng)研究，總樣本量為1,206,583名參與者。孕前期接觸大環(huán)內(nèi)酯類抗生素可使FR降低35%?；前奉愃幬锸褂谜甙l(fā)生不孕的風(fēng)險(xiǎn)是未使用者的2.35倍。使用除青霉素G以外的β-內(nèi)酰胺類抗生素可將不孕的幾率降低64%。喹諾酮類藥物使用者的不孕風(fēng)險(xiǎn)比未使用者低13%。孕前期服用抗生素會(huì)使自然流產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)增加34%。此外，服用甲氧芐啶還會(huì)使先天畸形的幾率增加85%。

女性孕前期抗生素暴露會(huì)增加不孕、流產(chǎn)和先天畸形的風(fēng)險(xiǎn)。大環(huán)內(nèi)酯類、磺胺類和甲氧芐啶會(huì)增加不孕、自然流產(chǎn)和先天畸形的風(fēng)險(xiǎn)，而β-內(nèi)酰胺類和喹諾酮類抗生素則可降低風(fēng)險(xiǎn)。還需要進(jìn)一步的臨床和機(jī)制研究來(lái)闡明具體功能和原因。

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高負(fù)擔(dān)國(guó)家青少年的護(hù)理連續(xù)體中的艾滋病毒干預(yù)措施：一項(xiàng)系統(tǒng)綜述和meta分析

從預(yù)防到治療艾滋病毒（HIV）的HIV護(hù)理連續(xù)體（care continuum）在青少年中效果不佳，導(dǎo)致較高的死亡率和發(fā)病率。來(lái)自北卡羅來(lái)納大學(xué)（University of North Carolina，UNC）中國(guó)項(xiàng)目的Joseph D. Tucker教授及其合作者對(duì)記錄了HIV高負(fù)擔(dān)國(guó)家青少年HIV治療效果的干預(yù)措施進(jìn)行了系統(tǒng)綜述和meta分析（2015-2024年）。

納入了來(lái)自37個(gè)HIV高負(fù)擔(dān)國(guó)家的研究。采用隨機(jī)效應(yīng)meta分析法匯總干預(yù)措施對(duì)研究結(jié)局的影響。主要關(guān)注點(diǎn)是與HIV護(hù)理連續(xù)體相關(guān)的結(jié)局，以及社會(huì)結(jié)局和心理健康結(jié)局（在有足夠數(shù)據(jù)的情況下）。

最終分析納入了99份記錄，包括57項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)和42項(xiàng)非隨機(jī)研究，總樣本量為441,252名參與者。分析發(fā)現(xiàn)，與對(duì)照組相比，資產(chǎn)建設(shè)干預(yù)措施顯著提高了HIV檢測(cè)的接受率。差異化服務(wù)提供干預(yù)措施與提高抗逆轉(zhuǎn)錄病毒療法（ART）堅(jiān)持率和病毒抑制率有關(guān)。經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施顯著提高了接受ART的依從性。移動(dòng)手機(jī)應(yīng)用程序和遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)等數(shù)字化干預(yù)措施顯著提高了檢測(cè)率。

大多數(shù)研究采用的青少年參與度為低至中等。就HIV檢測(cè)而言，青少年參與度為中等至高的研究有更強(qiáng)的效果。值得注意的是，由于存在相當(dāng)大的異質(zhì)性，證據(jù)的強(qiáng)度為中等至低。

數(shù)據(jù)表明，有幾種循證干預(yù)措施可以在整個(gè)護(hù)理連續(xù)體中提高青少年HIV防治效果。這些發(fā)現(xiàn)對(duì)于許多HIV高負(fù)擔(dān)國(guó)家具有相關(guān)性，可為制定國(guó)家和地區(qū)的青少年HIV政策提供參考。END

題圖 Attribution：Getty Image: seksan Mongkhonkhamsao

中文翻譯僅供參考，一切內(nèi)容以英文原文為準(zhǔn)。

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