Международный травматический опросник с 'клиническими проверками' (ITQ-CC): измерение ПТСР и сложного ПТСР в популяционно-основанном исследовании в Польше.

Фон. Негативные симптомы при расстройствах шизофренического спектра (РШС) остаются недостаточно лечеными и требуют новых терапевтических подходов. Окситоцин может улучшить негативные симптомы, хотя его эффекты, по всей видимости, сильно зависят от контекста в соответствии с гипотезой социальной значимости. Мы провели рандомизированное, тройное слепое, плацебо-контролируемое пилотное исследование, сочетая интраназальный окситоцин с групповой терапией на основе внимательности (ГТВ), предполагая, что положительный социальный контекст ГТВ усилит эффекты, связанные с окситоцином. Методы. 47 участников с РШС (34% женщин) были рандомизированы для получения либо 24 ME окситоцина (ГТВ+ОКТ; n = 26), либо плацебо (ГТВ+ПЛА; n = 21) перед четырьмя сессиями ГТВ. Основным результатом были негативные симптомы, оцененные с помощью подшкалы негативных симптомов Шкалы позитивных и негативных синдромов (PANSS-N) после интервенции и через 4 недели. Вторичными результатами включались Шкала кратких негативных симптомов (BNSS), Шкала самооценки негативных симптомов (SNS) и дополнительные клинические показатели. Линейные смешанные модели оценили эффекты внутри и между группами. Результаты. Общее количество выбытия составило 14,89%, при этом один случай выбытия мог быть связан с лечением. Слепота была успешной. Участники завершили 95,63% сессий. Только группа ГТВ+ОКТ продемонстрировала значительные улучшения в PANSS-N от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,74) и на контрольном осмотре (d = -0,77), с небольшим эффектом между группами на контрольном осмотре (d = 0,39). Общая оценка BNSS значительно улучшилась только в группе ГТВ+ОКТ от базового уровня до пост-интервенции (d = -0,88) и на контрольном осмотре (d = -0,91), при этом эффекты между группами были в пользу ГТВ+ОКТ на контрольном осмотре (d = -0,38). Серьезные нежелательные явления не наблюдались. Заключение. Эти данные предполагают, что окситоцин в сочетании с ГТВ может улучшить негативные симптомы при РШС и поддерживают дальнейшие масштабные исследования. Регистрация клинических испытаний: https://clinicaltrials.gov/study/NCT06136390, Регистрационный номер: NCT06136390.

Для оценки больших языковых моделей (БЯМ) в предэндоскопической (ПЭ) стратификации риска и предсказании эндоскопических находок при кровотечении из верхних отделов желудочно-кишечного тракта (КВУГЖ), а также для сравнения их эффективности с клиническими шкалами риска, традиционными моделями машинного обучения (МО) и гибридными подходами. Это многоцентровое ретроспективное исследование включало 384 пациента с КВУГЖ, которые прошли эндоскопию. Пять БЯМ были протестированы с использованием структурированных нулевых запросов на основе клинических и лабораторных данных ПЭ. Их эффективность в выявлении пациентов с высоким риском была сопоставлена с шкалой Глазго-Блэтчфорда (GBS), AIMS65, шкалой Рокалла для ПЭ и моделями МО. Также были оценены гибридные модели БЯМ-шкала. Два гастроэнтеролога оценили качество обоснований, сгенерированных БЯМ. GBS показала наилучшие дискриминационные показатели среди клинических шкал (площадь под кривой операционной характеристикой [AUROC] 0.73). Среди БЯМ GPT-5 достиг наивысшей точности (0.66), в то время как Grok продемонстрировала наилучшие сбалансированные показатели (0.59; F1 0.47). Gemini-2.5-Flash имела наивысшую чувствительность (0.89), но низкую специфичность (0.21). Эндоскопические предсказания имели скромную производительность, при этом Gemini-2.5-Flash достигла наивысшей точности точного соответствия (0.34) и микро-F1 (0.38). Гибридные модели улучшили результаты по сравнению с отдельными БЯМ, но не превзошли GBS (лучший: GBS+GPT-5, AUROC 0.67). БЯМ показали более высокие численные показатели по сравнению с традиционными моделями МО, но статистическое сравнение было невозможно из-за отсутствия данных на уровне экземпляров. Grok получила наивысший балл человеческой оценки за качество объяснений. БЯМ показали умеренное качество в стратификации риска КВУГЖ и предсказании эндоскопии, но уступили клиническим шкалам, особенно GBS. Гибридные модели немного улучшили показатели по сравнению с отдельными БЯМ, но не превзошли GBS, поддерживая их использование как вспомогательных инструментов, а не систем поддержки клинического решения.

Целью настоящего исследования было оценить эффективность обучения на основе симуляции в улучшении возможностей реагирования на неотложные ситуации во время эндоскопической практики. В обучении участвовали врачи, медсестры, лабораторные технологи и клинические инженеры, работающие в отделении эндоскопии. Программа обучения на основе симуляции использовала смоделированные сценарии и проводилась под руководством сертифицированной медсестры по неотложной помощи. Перед началом обучения, сразу после него и через месяц после завершения занятия были проведены тесты на знание. Результаты тестов сравнивались по временным промежуткам и между профессиональными группами. В исследовании приняли участие двадцать два человека (14 врачей, семь медсестер и один лабораторный технолог). Процент правильных ответов улучшился по всем пунктам сразу после обучения по сравнению с результатами до обучения: правильные сжатия груди (< 0,01), препараты для остановки сердца (< 0,01), препараты для лечения анафилаксии (= 0,13), показания к дефибрилляции (< 0,01), местоположение автоматического внешнего дефибриллятора (AED) (= 0,01) и номер телефона службы экстренной помощи (Code Blue) (< 0,01). Однако через месяц после тренировки большинство показателей вернулись к уровням до обучения, за исключением показаний к дефибрилляции и номера телефона службы экстренной помощи. В анализе подгрупп по профессиям, когда сравнивались процент правильных ответов сразу до и сразу после обучения, врачи продемонстрировали значительные улучшения в местоположении AED (= 0,03) и номере телефона Code Blue (< 0,01), тогда как медсестры показали значительное улучшение в использовании препаратов для остановки сердца (= 0,02). Обучение на основе симуляции эффективно для повышения знаний об оказании неотложной помощи в гастроэнтероскопии. Однако может потребоваться повторное или непрерывное обучение для поддержания этих результатов.

Эндоскопическая деторсия является основным методом лечения сигмовидной вирулентности (СВ); однако, деторсия не всегда бывает успешной. Мы оценили клинические результаты после неудачной эндоскопической деторсии и проанализировали рецидивы у пациентов, которые достигли клинического успеха после декомпрессии. Это одноцентровое ретроспективное когортное исследование включало 47 пациентов с первым эпизодом СВ, из которых 43 прошли эндоскопическое лечение. Базовые характеристики и краткосрочные исходы сравнивались между группами успешной и неудачной деторсии. Среди пациентов с клиническим успехом в больничном курсе и 1-летней кумулятивной рецидивности сравнивались группы успешной деторсии и успешной декомпрессии. Кумулятивный рецидив оценивался с использованием метода Каплан-Meier. Успешная деторсия была достигнута у 21 из 43 пациентов (48,8%). Среди 22 пациентов с неудачной деторсией 17 достигли клинического успеха после декомпрессии, в то время как пять имели клиническую неудачу, в том числе четверо, которым была проведена экстренная операция, и один, кто умер на следующий день. Общий уровень клинического успеха составил 88,4% (38/43). Неудачная деторсия была связана с более низким уровнем насыщения кислородом в воздухе и более высокими уровнями лактата. Клинический успех встречался реже в группе неудачной деторсии (77,3% против 100%, p=0,065), а время пребывания в больнице было длиннее (медиана 13 против 7 дней, p=0,071). Среди пациентов с клиническим успехом время до возобновления перорального питания было короче в группе успешной деторсии (медиана 1,5 против 3 дней, p=0,004), в то время как 1-летняя кумулятивная частота рецидивов была численно выше, но статистически незначительна (79,6% против 51,3%, log-rank=0,087). После оценки необходимости экстренной операции, декомпрессия как таковая может не всегда требовать немедленной повторной деторсии у выбранных пациентов, которые клинически улучшаются.

Терапия лимфоцитами, инфильтрирующими опухоль (TIL), которая включает в себя извлечение, расширение и реинфузию иммунных клеток для нацеливания на раковые клетки, показала обнадеживающие результаты в лечении меланомы, но требует оптимизации для более широкой эффективности. Успех терапии TIL зависит от распознавания опухолево-связанных антигенов, однако реактивные к неоантигенам T-клетки часто бывают редкими и утомленными при менее иммуногенных злокачественных опухолях. Изоляция T-клеток, обогащенных реактивностью к неоантигенам, перед расширением и реинфузией может улучшить показатели ответа. С этой целью наша фирменная технология платформы специфических неоантигеновых пептидов (SNAP&#x2122;) улучшает точность предсказания и валидации неоантигенов, сочетая продвинутое вычислительное моделирование и PepSeq, высокопроизводительный скрининг физической атрибуции предполагаемых неоантигенов на основе их сродства к специфическим для пациента HLA-классу II протеинам. Этот подход позволяет обучать и обогащать TIL (SNAP-TIL) персонализированными, заранее определенными, высокоиммуногенными неоантигенами перед расширением. С использованием платформы SNAP мы последовательно достигали в среднем продукта SNAP-TIL, состоящего на 96% из клеток CD3+, с смесью 75% эффекторных и 23% центральных клеток памяти. SNAP-TIL проявляли большую эффективность и селективность при иммунной инфильтрации по сравнению с TIL, которые были расширены только с использованием протокола быстрого расширения с моделями. SNAP-TIL также реагировали на высоко- и плохо иммуногенные опухоли, продемонстрировав 70% и 50% ингибирования роста опухоли в моделях ксено­графтов, полученных от пациентов с меланомой и поджелудочной железой соответственно. Это исследование демонстрирует новое преимущество нашего подхода «Персонализированный канал неоантигенов», потенциально обеспечивая устойчивый противоопухолевый иммунный ответ для более широкого круга онкологических пациентов.

В командном обучении студенты, как правило, размещаются в фиксированных командах, основываясь на идее, что стабильное членство в группе способствует сотрудничеству: по мере того как члены команды узнают друг друга, они делятся большей информацией, решают разногласия и чувствуют мотивацию вносить вклад. Однако данная логика не была протестирована в рандомизированном контролируемом исследовании. В данном исследовании сравнивается командное обучение во временных командах с постоянными командами по показателям индивидуальной и командной уверенности (iRAT, tRAT), достижению консенсуса команды, климату обучения и внутренней мотивации. В рандомизированном контролируемом испытании студенты первого курса медицинского факультета были распределены либо по постоянным TBL-командам, либо в команды, которые перераспределялись для каждой задачи. Голосование по тесту уверенности команды (tRAT), submitted индивидуально и конфиденциально, служило косвенным показателем консенсуса команды (согласованные и несогласованные голоса tRAT). Несогласованные tRAT (268, 11.8% всех голосов) подавались чаще в временных, чем в постоянных командах, как для правильных, так и для неправильных решений большинства. Самооценка климата обучения была более кооперативной в постоянных командах, чем в временных, в то время как внутренняя мотивация и результаты tRAT были схожими для обоих типов команд. Плохой климат обучения был связан с более высокой долей несогласованных tRAT. Работа в временных командах не приводит к ухудшению внутренней мотивации; это также ранее было показано для получения знаний. Однако плохой климат обучения вместе с меньшей частотой достижения консенсуса может указывать на то, что, по крайней мере, некоторые члены временных команд чувствуют себя недостаточно оценёнными в обсуждении и не принимают решение большинства. С помощью учебных стратегий, способствующих кооперативному климату обучения в временных командах, предварительные TBL-курсы могут служить ранним формирователем отношений командных компетенций, необходимых для последующего обучения на клиническом рабочем месте в временных командах.