甲状腺癌用超声就能监测了？要不要加个CT？

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　　甲状腺乳头状癌监测，加个CT？

　　甲状腺乳头状癌（PTC）是最常见的甲状腺恶性肿瘤，其中≤10mm的肿瘤定义为乳头状甲状腺微小癌（PTMC）。美国及日本的指南认为低风险的PTMC可以使用主动监测（AS）的手段处理，在此期间大多数肿瘤均不会有明显进展。不过，指南也指出淋巴转移的患者不适合继续采用主动监测，但采用何种影像检查手段更能检测出淋巴转移还无定论。最近来自韩国的研究则认为在采用超声开始主动监测之前，可能还需要加个CT！

　　这项研究回顾性的纳入了2014-16年期间韩国接受了甲状腺切除术并经病理证实为PTMC的患者，其中有464名患者在术前的超声主动监测期间还接受了CT检查。研究人员评估了这一CT检查对于判断患者淋巴结转移的价值。

　　结果发现，CT在淋巴转移的检出方面具有比超声更高的诊断价值。基于患者的分析显示，CT在检测颈部淋巴结转移时，特异性（99.6%）和阳性预测值（97.1%）较高，而敏感性（16.0%）和阴性预测值（58.5%）较低。而在检测颈中央部的淋巴转移时，同样表现出了特异性（97.4%）和阳性预测值（82.9%）较高，而敏感性（14.9%）和阴性预测值（57.4%）较低的特点；在检测颈侧部的淋巴转移时，CT也具有类似的特点，总体的诊断准确性为95.4%。

　　分析显示，CT检测颈部淋巴结转移的价值高于超声，在CT的基础上增加超声并不能提高诊断的准确性，但准备开始使用超声主动监测PTMC的患者中，增加一个常规的CT监测能够为患者带来额外的好处。

　　研究指出，可能被漏诊的微小淋巴结转移对于患者预后的价值较低，因此CT检测PTMC淋巴转移的阴性预测值较低，在临床上依然可以被接受。不过，为了筛选适合接受主动监测处理的PTMC患者，检测手段的阳性预测值需要很高。CT在淋巴转移检测方面的特点恰好能满足避免过度手术的需要，CT没有发现淋巴转移不一定没有转移，但CT发现了淋巴转移那几乎可以肯定发生了转移，需要对患者进行手术治疗。因此，研究人员认为PTMC患者在开始主动监测之前可能需要常规扫一个CT。

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　　保持心血管健康指标，远离IFG！

　　心血管健康（CVH）对于2型糖尿病患者具有重要意义，之前来自中国的研究已经证明了保持心血管健康能降低2型糖尿病患者心血管疾病的风险，而最近基于英国人群的队列研究则探索了心血管健康指标与一般人群未来空腹血糖受损（IFG）之间的关系，发现保持心血管健康能够降低IFG以及2型糖尿病的风险。

　　Whitehall II研究纳入了来自英国的6234名平均年龄为49.8岁的参与者，在研究开始时没有心血管疾病或糖尿病，其中5015名参与者在研究开始时没有IFG。研究还在进行之中，随访期间患者每5年会接受一次CVH评估，截止目前的中位随访时间为24.8年，分别有895名和1703名参与者患上了2型糖尿病和IFG。通常的研究仅探索了一次CVH评估与相关结果之间的关系，而这项研究的主要亮点在于关注到了CVH水平随时间变化与结局的关系。

　　研究将参与者的CVH水平分为高、中、低三个水平，水平越高表明心血管越健康。分析的结果显示，与CVH水平始终较低的患者相比，研究开始时CVH水平高（HR 0.21， 95%CI 0.09-0.51）、持续水平中等以及CVH水平从中等水平改善到高水平（0.53， 0.41-0.69）、从低水平改善到高水平（0.62， 0.45-0.86）以及从中等水平恶化至低水平（0.74， 0.56-0.98）的参与者，其2型糖尿病风险均有所下降，降幅在26%-79%不等。参与者的IFG风险也呈现出同样的结果。总体上，CVH水平越高，糖尿病及IFG风险越小。

　　参与者的CVH水平由美国心脏协会（AHA）2010年公布的吸烟、体重指数、体力活动、健康饮食4种健康行为和血压、总胆固醇、空腹血糖3种健康因素组成的理想心血管健康指标（ICVHMs）衡量。根据达标的数量分析，努力生活得更健康，保持更多的心血管健康指标，能够降低2型糖尿病以及IFG的风险，与之前的分析的结果保持一致。

　　研究人员指出，改变生活方式长期以来一直是管理和预防T2D及其相关并发症的基础，但其重点应该是改善CVH，达到更多的ICVHMs目标。这样可能不仅有助于改善患者的心血管健康，减少心血管疾病以及并发症的风险，同时还能减轻2型糖尿病以及IFG的负担。

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　　想要检测糖尿病眼病，手机就行？

　　糖尿病视网膜病变可能会导致失明，但这种失明可以被预防。由于糖尿病视网膜病变在早期没有明显的症状，因此需要通过筛查来检测出患者并进行早期治疗和干预。不过，专业的眼科医生并非是唾手可得的资源，相应的检查设备也难以普及到每个角落。为了解决这一问题，人们想到了借助人工智能的力量来解读眼底的照片，没有专业的设备也不打紧，拿出你的手机拍照照片就行，甚至不花费一丁点儿流量！

　　这项来自印度的研究以印度孟买的药房作为根据地，守着药店等待糖尿病患者上门买药，药师在评估售药的同时，还顺便根据人工智能的要求给糖尿病患者拍了一张眼底的照片。在研究中“等到”的255名患者中，部分患者由于赶时间或其他理由拒绝了筛查，共有231例患者同意进行糖尿病视网膜病变的筛查，其中18名患者的图像被眼科专家认为不可评级，因此被排除在外。纳入研究的患者中共有110名女性以及103名男性。

　　研究使用了离线的人工智能系统分析了这些患者的眼底照片，与眼科专家的诊断结果相比，人工智能诊断中度或以上糖尿病视网膜病变/可发病的糖尿病视网膜病变（RDR）的敏感度和特异度分别为100.0%和88.4%；检测所有糖尿病视网膜病变的敏感度和特异度分别为85.2%和92.0%。对于质量较差的图像，人工智能也有一定的容忍度。

　　研究人员指出，由于这项研究在前往药房购买降糖药物的患者中进行，因此在将这一系统推广到一般人群之中使用之前，还需要更大样本规模的研究。不过，这一系统能够在没有眼科医师，甚至没有网络的情况下，借助智能手机诊断糖尿病视网膜病变，已经体现出了在偏远地区检测糖尿病视网膜病变患者的潜力。

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