简介:摘要目的依托大数据技术建立一个以威海市立医院为基础的肺癌纵向队列,用于了解该院肺癌就诊患者的临床特征及生存情况。方法以2016年1月至2021年5月在威海市立医院诊断为肺癌的5 246例患者为研究对象,利用大数据平台获取所纳入患者的诊断程序、病理学、治疗、复发日期以及死亡日期等信息。采用描述性分析和生存曲线进行生存分析。结果5 246例患者中位年龄63岁,男性占51.94%,吸烟者占18.28%,非小细胞肺癌占比89.88%,其中腺癌82.88%,小细胞肺癌占比7.97%。Ⅰ期病例2 497例(47.60%),Ⅱ期294例(5.60%),Ⅲ期781例(14.89%),Ⅳ期1 450例(27.64%),分期未知224例(4.27%)。以肺癌确诊时间为起点,死亡时间或最后随访时间为终点,威海市立医院肺癌队列的患者平均5年生存率52.77%,中位生存时间5.37年。通过生存曲线分析,肺腺癌预后最好(5年生存率为65.53%),小细胞肺癌预后最差(5年生存率为15.51%)。结论威海市肺癌患者以非小细胞肺癌为主,肺腺癌预后相对较好。威海市立医院肺癌队列作为一个以医院为基础的专病纵向队列,纳入病例数充足、提取信息量大,客观反映了威海地区肺癌患者的临床特征及生存情况,具备有效性和区域特性。
简介:摘要目的描述威海市甲型H1N1流感感染情况,分析其流行特征。方法收集2009年11月9日-2011年2月23日,中国CDC《疾病监测信息报告系统》由威海报告的甲型H1N1流感确诊病例,应用EXCEL进行分析。结果威海市共确诊市甲型H1N1流感病例147例,男性病例77例,女性病例70例,平均年龄19.82±12.60岁;5~、15~、25~岁是甲流感染的主要人群,占全部病例的91.84%,其中学生最多,占53.06%;甲流流行主要集中在11月份104例,占70.75%,12月份开始出现明显下降。结论威海市甲型H1N1流感流行特征为有明显的地区聚集性;流行时间主要集中在11月份;学生是感染的主要人群。
简介:摘要目的结合高通量测序技术和生物信息学技术,从新冠肺炎感染者咽拭子标本中直接测定病毒基因组序列,并从基因组水平上了解输入性新型冠状病毒(novel coronavirus 2019,2019-nCoV)的全基因组特征和变异情况,从而进行病毒的分型和溯源。方法选取1例威海市境外输入性2019-nCoV感染病例的咽拭子标本,采用2019-nCoV全基因组序列捕获结合NGS高通量测序技术进行全基因组测序。所得测序数据使用病毒变异分析软件,进行序列拼接和变异位点分析;对病毒进行分型,并构建进化树,追踪病毒的潜在来源。结果成功获得2019-nCoV的全基因组序列,基因组全长29 808 bp,平均测序深度达5 013.11×;全基因组共发生51处核苷酸突变,分布于8个编码区(ORF1ab、S、ORF3a、E、M、ORF6、ORF7a和N);病毒分型结果显示病毒属于奥密克戎BA.2型;进化分析显示,该病毒序列与来自日本的参考株共同处于同一分支。结论本研究构建的测序方法和分析结果可用于2019-nCoV的变异分析和病例溯源,对COVID-19疫情防控具有重要意义。