背景 近年来,人工智能(AI)在医学领域发展迅速,在糖尿病视网膜病变(DR)中的应用范围不断扩展。目的 通过文献计量分析总结AI在DR领域的应用情况,阐明AI在DR领域相关研究的现状、热点和新兴趋势,以期为未来的研究提供思路。方法 以Web of...背景 近年来,人工智能(AI)在医学领域发展迅速,在糖尿病视网膜病变(DR)中的应用范围不断扩展。目的 通过文献计量分析总结AI在DR领域的应用情况,阐明AI在DR领域相关研究的现状、热点和新兴趋势,以期为未来的研究提供思路。方法 以Web of Science数据库为来源,检索建库至2022-11-04的AI应用于DR领域的相关文献,运用CiteSpace软件对纳入文献进行发文量、国家、机构、作者、共被引和关键词的文献计量学分析。结果共获得1 770篇文献,2011年1月至2022年11月发文量总体呈上升趋势,2021年发文量达峰值(402篇)。中国是发文量(440篇)位居第1的国家,英国为中心性(0.26)最高的国家。机构合作网络图谱共纳入436家机构,以中山大学和首都医科大学为代表。作者合作网络图谱共纳入601位作者,以JIA Y L和HWANG T为代表。GULSHAN V、ABRàMOFF M D与TING D W 3位高被引作者对该领域做出了重要贡献。Ophthalmology、Invest Ophth Vis Sci和Ieee T Med Imaging是AI应用于DR领域的相关研究最具影响力的3大期刊。AI应用于DR研究的热点领域主要集中在病灶分割和DR诊断方面。对DR并发症糖尿病性黄斑水肿的疗效预测、DR病程管理以及AI算法性能提高可能是未来的研究趋势。结论 研究者可参考本研究所示的研究热点及趋势,重点关注AI在DR诊断、病程管理与AI算法性能提高方面的相关问题。展开更多
目的研究糖尿病视网膜病变(DR)患者血清视黄醇结合蛋白4(RBP4)和胱抑素C(Cys-C)水平,及其与DR的关系。方法选取2015年1月—2016年6月南通大学附属海安县人民医院内分泌科、眼科门诊及住院的2型糖尿病(T2DM)患者150例,根据检查结果,将其...目的研究糖尿病视网膜病变(DR)患者血清视黄醇结合蛋白4(RBP4)和胱抑素C(Cys-C)水平,及其与DR的关系。方法选取2015年1月—2016年6月南通大学附属海安县人民医院内分泌科、眼科门诊及住院的2型糖尿病(T2DM)患者150例,根据检查结果,将其分为无DR的患者50例(NDM组),糖尿病伴非增殖型DR患者50例(NPDR组),糖尿病伴增殖型DR患者50例(PDR组)。另选取同期本院体检正常者50例作为对照组。检测各组血清空腹血糖(FPG)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)及餐后2 h血糖(2 h PG)、糖化血红蛋白(Hb A1c)、RBP4和Cys-C水平。结果各组FPG、TG、TC、LDL-C、HDL-C、2 h PG、Hb A1c、RBP4、Cys-C水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05);其中NPDR组患者FPG、TG、TC、2 hPG、HbA^(1c)、RBP4、Cys-C水平均高于NDM组,HDL-C水平低于NDM组;PDR组患者FPG、TC、2 h PG、Hb A1c、RBP4、Cys-C水平均高于NPDR组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病病程[OR=3.128,95%CI(1.458,7.641)]、Hb A1c[OR=6.933,95%CI(1.604,29.962)]、RBP4[OR=2.746,95%CI(1.043,7.230)]、Cys-C[OR=3.062,95%CI(1.098,9.389)]是糖尿病患者发生DR的危险因素(P<0.05)。结论血清RBP4和Cys-C水平升高与DR的发生密切相关。展开更多
文摘背景 近年来,人工智能(AI)在医学领域发展迅速,在糖尿病视网膜病变(DR)中的应用范围不断扩展。目的 通过文献计量分析总结AI在DR领域的应用情况,阐明AI在DR领域相关研究的现状、热点和新兴趋势,以期为未来的研究提供思路。方法 以Web of Science数据库为来源,检索建库至2022-11-04的AI应用于DR领域的相关文献,运用CiteSpace软件对纳入文献进行发文量、国家、机构、作者、共被引和关键词的文献计量学分析。结果共获得1 770篇文献,2011年1月至2022年11月发文量总体呈上升趋势,2021年发文量达峰值(402篇)。中国是发文量(440篇)位居第1的国家,英国为中心性(0.26)最高的国家。机构合作网络图谱共纳入436家机构,以中山大学和首都医科大学为代表。作者合作网络图谱共纳入601位作者,以JIA Y L和HWANG T为代表。GULSHAN V、ABRàMOFF M D与TING D W 3位高被引作者对该领域做出了重要贡献。Ophthalmology、Invest Ophth Vis Sci和Ieee T Med Imaging是AI应用于DR领域的相关研究最具影响力的3大期刊。AI应用于DR研究的热点领域主要集中在病灶分割和DR诊断方面。对DR并发症糖尿病性黄斑水肿的疗效预测、DR病程管理以及AI算法性能提高可能是未来的研究趋势。结论 研究者可参考本研究所示的研究热点及趋势,重点关注AI在DR诊断、病程管理与AI算法性能提高方面的相关问题。
文摘目的研究糖尿病视网膜病变(DR)患者血清视黄醇结合蛋白4(RBP4)和胱抑素C(Cys-C)水平,及其与DR的关系。方法选取2015年1月—2016年6月南通大学附属海安县人民医院内分泌科、眼科门诊及住院的2型糖尿病(T2DM)患者150例,根据检查结果,将其分为无DR的患者50例(NDM组),糖尿病伴非增殖型DR患者50例(NPDR组),糖尿病伴增殖型DR患者50例(PDR组)。另选取同期本院体检正常者50例作为对照组。检测各组血清空腹血糖(FPG)、三酰甘油(TG)、总胆固醇(TC)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)及餐后2 h血糖(2 h PG)、糖化血红蛋白(Hb A1c)、RBP4和Cys-C水平。结果各组FPG、TG、TC、LDL-C、HDL-C、2 h PG、Hb A1c、RBP4、Cys-C水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05);其中NPDR组患者FPG、TG、TC、2 hPG、HbA^(1c)、RBP4、Cys-C水平均高于NDM组,HDL-C水平低于NDM组;PDR组患者FPG、TC、2 h PG、Hb A1c、RBP4、Cys-C水平均高于NPDR组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,糖尿病病程[OR=3.128,95%CI(1.458,7.641)]、Hb A1c[OR=6.933,95%CI(1.604,29.962)]、RBP4[OR=2.746,95%CI(1.043,7.230)]、Cys-C[OR=3.062,95%CI(1.098,9.389)]是糖尿病患者发生DR的危险因素(P<0.05)。结论血清RBP4和Cys-C水平升高与DR的发生密切相关。
