• 以协作—诊断—干预活动透镜显性化跨专业协作关键点：伤口护理情境下跨专业教育（IPE）设计与评估的基础

  摘要 引言：跨专业协作实践（interprofessional collaborative practice, ICP）对高质量医疗照护至关重要，尤其在复杂照护情境中。为支持学习者应对ICP的要求，跨专业教育（interprofessional educati

  来源：Frontiers in Medicine

  时间：2026-10-23

• 慢性炎症性皮肤病循环NET相关参数的比较研究：揭示异质性免疫病理特征

  背景： 中性粒细胞胞外诱捕网（NETs）是先天免疫的重要组成成分，并可能参与慢性炎症性皮肤病的免疫失调。然而，具有不同免疫病理特征的皮肤病之间循环NET相关谱尚未被充分表征。本研究旨在比较化脓性汗腺炎（HS）、坏疽性脓皮病（PG）、白癜风（VIT）和银屑病（P

  来源：Frontiers in Medicine

  时间：2026-10-23

• 英国ICU患者物理康复需求量量化：45.3%需干预且专科差异显著

  摘要重症监护服务提供指南第3版（GPICS3）强调需要建立反映本地服务需求和最低标准的物理治疗人员配置模式，而非规定固定的比例。因此，必须量化达到GPICS3最低标准所需的每项活动的工作量。物理康复服务的提供便是其中之一，但目前尚不清楚每天有多少比例的患者需要该项服务。本研究

  来源：Journal of the Intensive Care Society

  时间：2026-10-23

• 矢状缝早闭解剖亚型与Chiari I型畸形风险的相关性研究

  背景：矢状缝早闭（Sagittal Synostosis）日益被认为是一种异质性疾病。不同解剖表型在Chiari I型畸形（CM-I）负担上的差异，以及后颅窝形态如何促成这种异质性，尚不明确。方法：研究人员回顾性研究了241例于2023年1月至2025年12月

  来源：Frontiers in Surgery

  时间：2026-10-23

• 子宫内膜异位症不孕患者凝血功能异常与体外受精结局的相关性：一项回顾性队列研究

  摘要专业翻译 目的： 探讨接受体外受精-胚胎移植（IVF-ET）的子宫内膜异位症（EMs）不孕患者的凝血功能，并分析其与生殖结局的相关性，为围手术期优化提供证据。 方法： 本回顾性队列研究纳入2022年至2024年期间接受IVF-ET的216例不孕患者（108

  来源：Frontiers in Medicine

  时间：2026-10-23

• 面向慢性病控制与主动健康的数字化“治未病”：整合中医药（TCM）智慧与数字智能的可检验概念框架

  本视角（Perspective）提出一个用于数字化“治未病”（digitalized preventive treatment）的可检验概念框架，整合多维数据采集、双引擎分析、精准健康画像（precision health profiling）与个性化干预。该

  来源：Frontiers in Digital Health

  时间：2026-10-23

• 重症监护聚焦超声血流动力学评估指南制定争议及未来规范建议

  在本期《期刊》中，我们发表了Miller等人的一篇论文1，该论文介绍了“重症监护中的聚焦超声（FUSIC）血流动力学评估（FUSIC HD）”项目的最新进展。这篇论文很好地总结了当前重症监护学会（ICS）的相关文件2，并反映了重症监护单元中血流动力学

  来源：Journal of the Intensive Care Society

  时间：2026-10-23

• 新生儿复杂胃肠道及泌尿系统疾病相关肠道菌群组成与菌群失调特征：病例系列研究

  引言：在出生后的第一年，肠道菌群（Gut microbiota, GM）受到多种因素的影响，包括分娩方式、喂养方式（母乳喂养与配方奶喂养）、抗生素治疗及早产。外科干预和复杂的先天性疾病可能进一步改变微生物定植，并可能促成并发症和全身炎症。本研究旨在探讨患有复杂

  来源：Frontiers in Medicine

  时间：2026-10-23

• 综述：人工智能在介入心脏病学中的应用：现状、挑战与未来展望

  随着人口老龄化和心脏疾病发病率的上升，介入心脏病学作为冠心病和结构性心脏病等疾病的基石治疗手段，面临着持续的挑战，包括严格精度要求、高度依赖操作者经验，以及诊断和治疗效率的变异性。人工智能在数据挖掘、图像识别、实时分析和预测建模方面具有强大能力，为应对上述挑战和支持介入心脏病

  来源：Vessel Plus

  时间：2026-10-23

• 评论：关于肌少症指数预测慢性阻塞性肺疾病急性加重风险模型的几点质疑与建议

  致编辑：我们怀着极大的兴趣阅读了Zhang等人开展的研究，该研究开发了一种可解释的机器学习模型，将肌少症指数与传统危险因素相结合，以估计慢性阻塞性肺疾病急性加重（AECOPD）的风险。1 作者因同时报告了内部验证及测试集的性能表现，并明确指出该模型需要外部验证，值得我们肯定。

  来源：Chronic Respiratory Disease

  时间：2026-10-23

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