简介:摘要 对医院管理过程中的数据管理和数据治理分别进行了阐释,对它们的区别和联系进行了分析。讨论了数据管理的机构设置、职能与制度建设、数据管理理念与实施维护以及数据管理的应用。对数据治理中的主数据管理、数据内容管理、数据安全与权限管理、数据隐私保护、数据获取的便捷性、数据整合与数据质量、数据治理软件体系架构进行了探讨。最后指出了数据管理和数据治理过程中可能出现的问题,应用PDCA闭环管理建设正反馈机制,对医疗健康数据提出了大数据分析利用的发展方向。
简介:摘要目的研究前列腺癌局部免疫细胞的浸润模式,探讨免疫细胞在前列腺癌发生发展中的作用。方法从基因表达综合(GEO)数据库下载正常前列腺及前列腺癌组织基因表达谱芯片数据集,通过R、SPSS软件计算两组中22种免疫细胞的比例,并比较两组之间免疫细胞比例的差异,计算前列腺癌组织中免疫细胞之间的相关系数。结果下载数据集GSE62872,得到样本共424例,包含正常前列腺组织160例、前列腺癌组织264例,每例样本均检测mRNA 20 228个,数据校正后使用反卷积算法得到22种免疫细胞的比例数据,采用P<0.01筛选样本,得到正常前列腺组织63例、前列腺癌组织57例。前列腺癌组织中浸润水平较高的免疫细胞包括:CD8+ T细胞[(23.48±6.16)%]、浆细胞[(18.46±5.74)%]、单核细胞[(12.15±3.82)%]、活化的NK细胞[(11.11±2.97)%]。构成比相关系数较大的免疫细胞包括:CD8+ T细胞与未活化的CD4+记忆性T细胞(r=-0.609,P<0.01),M0型巨噬细胞与M2型巨噬细胞(r=-0.596,P<0.01)。相比于正常组织,M1型巨噬细胞及未活化树突细胞浸润程度增加,差异均具有统计学意义(Z=-2.783,P=0.005;Z=-2.129,P=0.033)。结论前列腺癌肿瘤微环境中浸润的免疫细胞主要以CD8+ T细胞、浆细胞、单核细胞、活化的NK细胞为主,M0型巨噬细胞在肿瘤微环境的作用下主要向M2型分化,可能参与前列腺癌发生发展过程,为寻找潜在免疫治疗靶点提供新的线索。
简介:摘要目的探讨FORUM数据管理系统应用于眼科门诊的价值。方法选取2017年10~12月在青岛市市立医院眼科门诊进行治疗及检查的患者150例作为应用前患者组,另选取2018年3~5月在该院眼科门诊进行治疗及检查的患者150例作为应用后患者组,同时选取2017年10月至2018年5月在该院门诊眼科工作的医生7名及护理人员11名作为本次研究的调查对象。通过院内医生工作站及辅助检查系统,随机调查上午8∶00~11∶00在该院门诊眼科就诊及检查的患者数量,并对其均数进行比较,同时调查被选取患者、医生及护理人员对FORUM数据管理系统应用前后工作满意度。结果FORUM数据管理系统应用后,该院眼科门诊日均就诊人次及检查人次分别为(30.71±9.14)人及(27.71±6.43)人,显著高于该系统应用前,另外,FORUM数据管理系统应用后,患者对门诊医护工作满意度为98.00%,门诊医生对其工作满意度为85.71%,门诊护士对其工作满意度为90.91%,显著高于常规组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论在眼科门诊使用FORUM数据管理系统,能够有效提高门诊医护工作效率,且该系统能够得到患者、医生及护士的认可。
简介:摘要随着大数据时代的到来,我国对数据背后的大量信息的应用技术不断提高,这对医院图书馆的管理带来改变与挑战,医院图书馆是我国医院的重要的一部分组成,医院图书馆的数据信息是我国重要的科研数据的来源,如何有效的管理医院图书馆的重要科研数据,以及提高医院图书馆的服务模式,本文根据多年的医院图书馆工作经验,提出以下几点探讨。
简介:摘要医院数据是真实世界数据的主要来源之一,不科学、不规范的数据管理极大地妨碍了真实世界证据的可靠性。基于临床数据应用于科学研究时发现的问题,本研究制定面向真实世界的数据管理标准操作规程(standard operation procedure, SOP),从内容与逻辑一致性、完整性和规范性方面对数据整理进行标准化,并以某三级甲等医院的梅毒临床数据为例,对其进行验证。自某院医院信息系统基础信息库、诊断库、检验信息库和治疗信息库导出2008年1月1日至2018年1月1日皮肤科就诊的梅毒患者的临床数据,共提取相关信息71 705条。SOP分析显示:完全重复6 816条;姓名、就诊ID号、身份证号码、年龄及性别存在内容或逻辑不一致的条目分别为152条、360条、88条、107条及457条;婚姻、民族、性别、生日和身份证号码项目缺失条目较多,分别为1 711条、1 077条、457条、496条和355条。规范化情况总体较好,其中职业项目填写不规范为1 884条。利用规范整理后的数据可有效统计梅毒不同分期的患者比例和诊疗费用,表明本研究提出的面向真实世界的临床数据管理与分析SOP,可用于建设基于医疗实践数据、以科学研究为导向的临床-科研型双功能数据库。
简介:摘要目的找出可能在脓毒症诊断和治疗中的关键基因,为临床治疗脓毒症提供新靶点。方法从基因表达数据库(GEO)中获取GSE9960芯片数据,使用GCBI在线实验室筛选出差异表达基因,分别使用基因本体论分析(GO分析)、代谢通路分析(pathway分析)、利用互作基因数据库检索工具,分析这些差异表达基因的蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI network),并使用cytoscape软件进行可视化。结果与对照组相比,脓毒症组共获得110个差异表达基因,其中上调基因102个,下调基因8个;GO功能富集分析显示差异基因主要参与了DNA的正负调控、自噬、P53类中介信号转导、细胞对机械刺激的反应等。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了Glucagon信号通路。PPI network筛选出的6个hub基因,根据受试者工作特征曲线分析,这6个hub基因与脓毒症相关。结论基因表达谱的生物信息学分析确定了1个信号通路和6个基因,可能代表脓毒症发生、进展和风险预测的分子机制,这6个基因可能被用作潜在的诊断生物标志物或治疗靶点。
简介:摘要目的找出可能在脓毒症诊断和治疗中的关键基因,为临床治疗脓毒症提供新靶点。方法从基因表达数据库(GEO)中获取GSE9960芯片数据,使用GCBI在线实验室筛选出差异表达基因,分别使用基因本体论分析(GO分析)、代谢通路分析(pathway分析)、利用互作基因数据库检索工具,分析这些差异表达基因的蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI network),并使用cytoscape软件进行可视化。结果与对照组相比,脓毒症组共获得110个差异表达基因,其中上调基因102个,下调基因8个;GO功能富集分析显示差异基因主要参与了DNA的正负调控、自噬、P53类中介信号转导、细胞对机械刺激的反应等。KEGG功能通路分析显示差异基因主要参与了Glucagon信号通路。PPI network筛选出的6个hub基因,根据受试者工作特征曲线分析,这6个hub基因与脓毒症相关。结论基因表达谱的生物信息学分析确定了1个信号通路和6个基因,可能代表脓毒症发生、进展和风险预测的分子机制,这6个基因可能被用作潜在的诊断生物标志物或治疗靶点。
简介:摘要:目的:探讨新时期医院病案大数据管理的具体实施方法,总结病案管理实施过程中的经验体会。方法:选择 2016年 1月~ 2019年 2月我院档案室归档保存的 2856份档案作为研究对象, 2016年 1月~ 2017年 12月实施常规病案管理, 2018年 1月~ 2019年 2月实施标准化的病案管理,对比实施前后病案管理效果。结果:实施标准化病案管理后病案回收率、归档率明显高于实施前,而且病案缺损率明显低于实施前,差异存在显著统计学意义( P<0.05)。结论:开展病案标准化管理有利于提高病案管理水平,值得在新时期病案大数据管理中落实。