目的:探究多学科诊疗模式(multidisciplinary team,MDT)在慢性难愈合创面诊疗中的应用成效,为优化此类疾病的临床诊疗提供新思路。方法:回顾性分析2015年1月至2023年10月在北京大学第三医院接受手术治疗的慢性难愈合创面患者的临床资料,共纳入患者456例,包括男性290例,女性166例,平均年龄(49.4±16.9)岁。根据是否进行术前MDT讨论,将患者分为MDT讨论组和非MDT讨论组。MDT总体执行流程包括:启动与医务处备案、收集资料与初次MDT讨论、告知患者诊疗方案并严格执行、病情变化需再次MDT讨论。比较两组患者的一般临床资料、麻醉风险分级、合并症(高血压、糖尿病、冠心病)、慢性难愈合创面的发生病因与部位等资料的差异。治疗效果的主要观察与结局指标包括入院后达到创面愈合所需的手术次数、创面愈合后的复发率、围手术期并发症(肺部感染、严重心血管事件、静脉血栓栓塞症、脑卒中及谵妄等)的发生率、患者满意度评分等。结果:MDT讨论组患者189例,非MDT讨论组患者267例,两组患者的年龄、性别、体重指数、美国麻醉医师协会(American Society of Anesthesiologists,ASA)分级、合并症、慢性难愈合创面的病因与部位等临床资料差异无统计学意义(P>0.05)。MDT讨论组与非MDT讨论组患者获得创面愈合所需的平均手术次数分别为(2.1±1.1)次与(2.8±1.6)次,差异有统计学意义(P<0.001),这种差异在糖尿病溃疡、外伤或手术后感染、放疗后不愈合等3个病因造成的慢性难愈合创面中也有统计学意义(P<0.05)。非MDT讨论组患者在创面痊愈后的复发率是18.0%,稍高于MDT讨论组的14.3%,但差异无统计学意义(P>0.05)。在围手术期并发症方面,非MDT讨论组的发生率也较MDT讨论组高(3.7%vs.2.6%),但差异无统计学意义(P>0.05)。患者满意度方面,MDT讨论组的评分显著高于非MDT讨论组,差异有统计学意义(96.5 vs.91.1,P=0.028)。结论:多学科诊疗模式能够显著减少慢性难愈合创面患者的住院手术次数,提升治愈效率,提高患者满意度,是优化慢性难愈合创面临床诊疗成效的推荐模式。
目的探究胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasm,panNEN)的CT和MRI特征对预测其病理分级的价值。材料与方法回顾性分析北京大学第三医院106例panNEN患者的临床及影像资料,本研究遵循世界卫生组织(World Health Organiz...
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目的探究胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasm,panNEN)的CT和MRI特征对预测其病理分级的价值。材料与方法回顾性分析北京大学第三医院106例panNEN患者的临床及影像资料,本研究遵循世界卫生组织(World Health Organization,WHO)2019年第五版的分类和分级标准,将panNEN中的G1、G2、G3级神经内分泌肿瘤(neuroendocrine neoplasm,NEN)和神经内分泌癌(neuroendocrine carcinoma,NEC)分别划分为低级别组(G1级NEN)和中高级别组(包括G2、G3级NEN和NEC)。对患者性别、年龄和病灶的形态、位置、体积、囊实性质、CT特征(平扫、增强动脉期和静脉期相CT值、动脉期和静脉期CT图像的增强模式)、MRI特征[T1、T2加权MRI图像上的信号强度、扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)序列b值=1000 s/mm^(2)图像的信号强度及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图像的信号强度],以及血管侵犯和肝转移进行统计学分析。运用t检验、Mann-Whitney U检验、卡方检验及Wilcoxon秩和检验比较panNEN不同病理分级和病灶相关参数的差异,并采用二元logistic回归构建预测模型,使用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型预测效能,采用DeLong检验比较模型间的AUC值的差异。校准曲线评估模型的拟合度,决策曲线分析评估模型的临床价值。结果低级别组与中高级别组在肿瘤体积、肝转移和血管侵犯方面的差异具有统计学意义(P<0.05),而在性别、年龄、囊实性质和发生部位方面的差异无统计学意义(P>0.05)。CT和MRI特征中,仅DWI和ADC图信号特征差异具有统计学意义。多因素logistic回归分析显示,肿瘤体积、肝转移和血管侵犯是panNEN病理分级的独立预测因素,联合后构建的模型预测panNEN中高级别组的AUC达0.861(95%CI:0.798~0.923),敏感度为78.1%,特异度为83.3%。结论基于肿瘤体积、肝转移和血管侵犯的联合模型在术前能有效预测panNEN病理分级。
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