• 三大主流大语言模型在肺癌患者信息提供中的准确性、完整性与可重复性比较研究

  摘要背景大语言模型（LLMs）正被越来越多的寻求肺癌相关医疗信息的患者所使用。近年来的研究越来越多地比较了多个大语言模型在面向患者的医疗信息提供方面的表现；然而，在具有临床意义的能力维度上的差异以及重复回答之间的一致性，仍然是重要的评估领域。方法在2025年12月至2026年

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• 埃塞俄比亚住院COVID-19成人中糖尿病与院内死亡率的关联：一项单中心回顾性研究

  摘要背景在基于人群的研究和荟萃分析中，糖尿病与COVID-19死亡率升高相关，该估计是在校正年龄、心血管疾病（CVD）、肥胖和血糖控制后得出的。在考虑共病条件后，糖尿病与死亡率之间的独立关联在埃塞俄比亚医院环境中仍存在不确定性。本研究描述了埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴ALERT综合

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• 新冠后慢性咳嗽患者中咳嗽变异性哮喘的患病率及危险因素

  摘要背景慢性咳嗽是新冠后遗症中最常见的症状之一。然而，关于新冠后出现慢性咳嗽的人群的特征及其可能病因的信息有限。本研究旨在调查新冠后出现慢性咳嗽的患者中咳嗽变异性哮喘（CVA）的患病率及危险因素。方法本项多中心横断面观察性研究共纳入530例新冠后出现慢性咳嗽的患者。收集并汇总

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• 美国医疗补助项目慢性阻塞性肺病治疗药物使用量、费用及报销金额的16年趋势分析（2008—2023年）

  摘要背景慢性阻塞性肺病（COPD）是全球主要的健康负担，影响全球3至4亿人，并位列美国第五大死因。目前关于美国医疗补助（Medicaid）人群中COPD治疗药物的使用量、费用支出及每张处方平均报销金额的长期趋势，现有证据有限。目标评估美国医疗补助报销的COPD药物在使用量、报

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• COPD患者功能能力、症状负担与身体成分的相关性研究

  摘要背景慢性阻塞性肺疾病（COPD）不仅影响肺部，还对机体产生系统性影响——患者常出现功能能力下降、症状负担加重以及肌肉量减少。本研究旨在探讨COPD患者功能能力与身体成分之间的关系。方法本研究为一项横断面研究，共纳入在某呼吸科门诊随访的101例COPD患者。功能能力采用Du

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• 肺腺鳞癌新辅助治疗中的病理-生存悖论：与肺腺癌和肺鳞癌的真实世界队列比较研究

  摘要目的肺腺鳞癌（ASC）是一种罕见且侵袭性强的亚型。本探索性研究旨在评估接受新辅助治疗的肺腺鳞癌患者在真实世界中的临床、病理和生存结局，并与肺腺癌（LUAD）和肺鳞状细胞癌（LUSC）进行比较。方法我们回顾性筛查了2018年1月至2025年2月间接受新辅助治疗的702例肺癌

  来源：BMC Pulmonary Medicine

  时间：2026-10-25

• 跨性别女性性别不安的神经生物学机制：后扣带回皮层功能异常、童年情感创伤与神经递质及基因表达的多层次关联

  摘要背景虽然早期生活压力和创伤可能影响皮层发育并增加对性别不安（GD）的易感性，但在GD中大脑功能与童年创伤经历之间的关系仍未得到充分探索。本研究旨在通过考察功能性大脑改变及其与童年创伤、神经递质系统和基因表达模式的关联，来调查GD的神经生物学机制。方法本研究招募了44名有G

  来源：BMC Medicine

  时间：2026-10-25

• 抗SEZ6L2抗体相关脑炎误诊为卵圆孔未闭相关脑梗死：病例报告及文献综述

  摘要背景抗 SEZ6L2 抗体相关自身免疫性脑炎是一种罕见的免疫介导疾病，主要表现为进行性小脑共济失调。由于其罕见且临床表现多样，目前对该病的认识仍然不足，常被误诊为脑血管病或神经退行性疾病。病例报告我们报告了一名 53 岁女性患者，于 2024 年 12 月 数周 内出现亚

  来源：BMC Neurology

  时间：2026-10-25

• 基于模糊推理与云基础设施的实时ICU事件驱动风险分析框架

  摘要重症监护监测产生持续的生理测量数据流，需要实时解释，但传统的批量分析无法捕捉对早期临床干预至关重要的时间动态。我们提出了一种端到端的事件驱动框架，该框架利用托管云基础设施（Google BigQuery）和标准 SQL，从 MIMIC-IV v3.1 数据库构建统一的、具

  来源：BMC Medical Informatics and Decision Making

  时间：2026-10-25

• 大型语言模型辅助医院不良事件严重程度分类的一致性评估研究

  摘要背景不良事件（AE）报告系统是医院安全监测的核心，但严重程度分类仍依赖人工审核，且可能受到审核者之间差异性的影响。大型语言模型（LLMs）可能有助于实现更一致的安全报告分类。目的评估基于大型语言模型（LLM）的分类系统与经仲裁的专家人工不良事件（AE）严重程度分类之间的一

  来源：BMC Medical Informatics and Decision Making

  时间：2026-10-25

知名企业招聘：