美国精神疾病协会在其最新公布的《精神疾病诊断与统计手册》第五版(DSM-V)草案中,对自闭症及其谱系障碍的诊断标准进行了多项重大的修订,其中包括障碍亚类型的取消、核心症状的缩减、感知觉诊断标准的增加、诊断年龄的调整以及障碍程度等级的设定等。这些修订不仅体现了美国当前自闭症相关研究的主要成果,同时也将对自闭症的诊断过程、诊断工具、诊断结果以及后续的支持服务及相关政策产生重大而深远的影响。

自闭症是一种小儿广泛性的发展障碍 ,语言障碍、社会性障碍和想象障碍是自闭症的三个核心障碍。研究者从生物学水平、行为水平、认知水平等多种图式来说明不同的自闭症障碍类型 ,认为自闭症的病因主要是脑生物学上的因素导致认知和情感上的障碍。对自闭症的神经生物学研究已经有了一些进展 ,引发自闭症的遗传因素正在得到确定。目前对自闭症的认知方面的研究集中在“心的理论”上。自闭症的诊断标准经历了一个发展过程 ,目前国际上一般以DSM第四版 ( 1 994)中自闭症的诊断标准来诊断。对自闭症的心理干预以教育训练和心理辅导为主。目前还不能证明心理干预完全有效 ,但取得了一定的成果。

按疾病诊断分类定额付款制度(DRG),是美国政府改革老年医疗保险制度的付款方式,是将以成本为基础的实报实销结算方式,改变为定额补偿的一项新措施。其目的旨在控制医疗费用的上涨,特别着重于控制医疗保险的住院医疗费用,同时提高整个医疗市场的服务效率。新措施自1983年10月1日开始执行后,不仅在美国国内而且对国外的医疗费用管理都产生了重大的影响。

深圳市作为全国首批应用C-DRG开展收付费改革的试点地区之一,当前改革工作已稳步推进。通过在《中国临床疾病诊断规范术语集》基础上,结合深圳实际情况,制作《深圳市临床疾病诊断规范术语集》,并以此作为深圳地区统一的临床疾病诊断规范术语库。其不仅支持深圳市C-DRG应用,同时成功实现了DRG分组、医保付费及各级卫生健康行政部门及医院管理者对临床进行标准化管理等功能,满足了新时代更高的卫生改革要求。

本文概述了当前国内外有关自闭症和“自闭类”障碍的定义与诊断、病因和干预方案的研究,并简要分析了未来研究的重点和方向。

现今越来越多的研究者关注自闭症认知障碍。本文探讨了自闭症的界定及诊断理论的进展,尤其是新诊断框架的优势、不同诊断标准间的一致性、以及诊断中如何应对发展变异性。文中也考察了一些有争议的问题,诸如诊断层级的适当性等“行为菜单”诊断模式的内在缺陷,自谱系障碍患者认知发展模式研究的新发现对诊断标准的挑战。

目的:通过对美国、澳大利亚的DRGs合并症分级方法的分析,探讨适合阑尾切除术的合并症分级方法。方法:应用决策树模型、非参数检验、线性回归等统计分析方法。结果:建立阑尾切除术合并症分组,所得分组R2为0.061。结论:疾病合并症列表不能照搬其它国家,要创建中国的合并症列表。

介绍了核酸杂交技术的发展历史背景、基本原理、杂交方法、标记方法、技术特点,概述了目前已报道的海水养殖动物病害的病原核酸杂交检测技术的进展,并对核酸杂交技术进行了展望。

畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。

目的:探讨疾病诊断相关统计学分组过程,寻找影响分组结果和费用水平的因素。方法:基于我国三甲医院7 529例循环系统疾病病案首页资料,运用决策树模型卡方自动交互检测算法寻求分组过程中的规则。结果: 数据的核对、分类变量的选择、主要诊断和手术操作的分类及剔除统计无关项等都影响分组结果和费用水平,但各因素的影响程度大小和范围不一样。结论:适宜的主要诊断分类和手术操作分类是构建DRGs的基础:分类变量宜选择与疾病严重程度有关的变量;制定费用标准时宜剔除统计无关项。

目的:建立北京市某传染病医院肝胆系统及胰腺疾病的疾病诊断相关分组(DRGs)方案,为相关政策提供依据。方法:依照美国AP-DRG18.0的分组轴线,对22 214例肝胆系统及胰腺疾病的病例进行分组,再以国际疾病编码ICD-10和手术操作编码ICD-9-CM3作为分类节点,对分组结果进行调整。结果:美国AP-DRG18.0的分组方法对该医院肝胆系统及胰腺疾病的病例分组具有可行性;节点调整后的疾病DRGs,组内同质性更好、组间异质性更强。结论:节点调整后的分组方法可以建立适合该医院的肝胆系统及胰腺疾病病例的DRG分组方案。

美国精神医学学会组织出版的DSM是目前使用最广泛的精神类障碍诊断标准之一,为基础与临床神经科学、认知与行为科学以及残疾研究等领域的工作者对包括自闭症谱系障碍在内的广泛性发育障碍的诊断提供了重要依据。新版DSM-5有关自闭症谱系障碍标准的变化主要体现在障碍分类合并、诊断标准简化以及依障碍程度划分等三方面。对自闭症谱系障碍患病率、临床研究以及教育及相关社会服务等方面产生了一定的影响。而纳入社会——心理性因素的考量、与ICD-11的兼容互补以及DSM本土化则可能是未来DSM系列研究的主要推进方向。

自闭症谱系障碍儿童在社会互动与交流、语言与认知发展、重复性兴趣和行为等方面会有一些早期行为迹象。通过群体筛查、重点筛查和最终诊断等程序,借助适当的筛查与诊断工具,自闭症谱系障碍儿童在婴幼儿时期可以尽早得到诊断。自闭症谱系障碍儿童的早期筛查与诊断还存在诸多问题和挑战,早期监测程序的优化、评估工具的发展和专业人员的培训等是未来研究的重要课题。

国内自闭症儿童教育诊断评估工具的研发工作进展缓慢,现有工具数量有限版本较早,无法满足现有评估需求。文章梳理了各国较成熟的自闭症教育诊断评估工具,选择其中使用较为广泛的心理教育量表、交往和交流障碍诊断访谈量表与青少年和成人心理教育量表,对其特点进行了分析说明,在此基础上对国内自闭症儿童教育评估工具的编制研究工作提出了几点建议。