本期精選3篇婦產科相關領域文章,對摘要進行了翻譯,與婦產科同仁共讀:
1.Treatment of Gestational Diabetes Mellitus Diagnosed Early in Pregnancy
妊娠期糖尿病的早期診斷與治療
2.Efficacy of Continuous Transdermal Nitroglycerin for Treating Hot Flashes by Inducing Nitrate Cross-tolerance in Perimenopausal and Postmenopausal Women A Randomized Clinical Trial
通過硝酸甘油連續經皮給藥治療圍絕經期及絕經后女性的潮熱問題
3.The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology
ChatGPT在婦產科領域的無限可能
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題目:Treatment of Gestational Diabetes Mellitus Diagnosed Early in Pregnancy 妊娠期糖尿病的早期診斷與治療 文獻類型:隨機對照研究 作者:Simmons D, Immanuel J, Hague WM, Teede H, Nolan CJ, Peek MJ, Flack JR, McLean M, Wong V, Hibbert E, Kautzky-Willer A, Harreiter J, Backman H, Gianatti E, Sweeting A, Mohan V, Enticott J, Cheung NW; TOBOGM Research Group 雜志:The New England Journal of Medicine 原文下載鏈接:https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2214956 背景:妊娠20周前治療妊娠期糖尿病能否改善母嬰健康? 方法:選擇妊娠4周~19周6天的女性作為研究對象。研究對象均在20周前已完成OGTT實驗證實存在高血糖風險,或已確診為妊娠期糖尿?。ㄔ\斷標準參考2013年WHO的標準)。將研究對象按1:1隨機分為兩組,分別為“立即接受治療組”及對照組?!傲⒓唇邮苤委熃M”指通過宣教、飲食指導、監測血糖、藥物等措施予以治療。對照組在24~28周時進行第二次OGTT實驗。以以下三項指標為主要研究結果:1、新生兒不良結局情況,包括:小于37周出生、產傷、新生兒出生體重≥4500g、呼吸窘迫綜合征、需要光療、死產或新生兒死亡、肩難產;2、妊娠期高血壓相關疾病,包括:子癇前期、子癇、妊娠期高血壓;3、新生兒去脂體重。 結果:共入組802例研究對象,經過隨機分組后,406例入“立即接受治療組”,396例為對照組。通過追蹤隨訪,得到793例完整數據。研究對象進行首次OGTT實驗的平均孕周為15.6±2.5周?!傲⒓粗委熃M”378例女性中,有94例(24.9%)出現了新生兒不良結局;對照組370例女性中,有113例(30.5%)出現新生兒不良結局(矯正后的率差,-5.6%;95%CI為?10.1至?1.2)?!傲⒓粗委熃M”378例女性中,有40例女性(10.6%)出現了妊娠期高血壓相關疾??;對照組372例女性中,有37例女性(9.9%)出現了妊娠期高血壓相關疾?。ǔC正后的率差,0.7%;95% CI,?1.6至2.9)?!傲⒓粗委熃M”新生兒去脂體重為2.86g,對照組新生兒去脂體重為2.91g(矯正后的率差,?0.04g;95% CI,?0.09至0.02)。篩查與治療相關的不良事件無組間差異。 結論:妊娠20周前立即治療妊娠期糖尿病,可降低新生兒不良結局的發生率;但對妊娠期相關高血壓疾病或新生兒去脂體重無顯著影響。
題目:Efficacy of Continuous Transdermal Nitroglycerin for Treating Hot Flashes by Inducing Nitrate Cross-tolerance in Perimenopausal and Postmenopausal Women A Randomized Clinical Trial 通過硝酸甘油連續經皮給藥治療圍絕經期及絕經后女性的潮熱問題 文獻類型:隨機對照試驗 作者:Alison J. Huang, MD, MAS; Steven R. Cummings, MD, MPH; Peter Ganz, MD; Michael Schembri, BA; Harini Raghunathan, BS, MS; Eric Vittinghoff, PhD; Carolyn J. Gibson, PhD; Deborah Grady, MD, MPH 雜志:JAMA Internal Medicine 原文下載鏈接:https://jamanetwork.com/journals/jamainternalmedicine/article-abstract/2805584 摘要:由于全身長期應用雌激素治療存在諸多風險,許多絕經期女性對血管舒縮癥狀的非激素治療感興趣。研究表明,一氧化氮可介導與潮熱相關的血管舒縮作用,提示如果通過藥物誘導血管對硝酸酯類的耐受性,可能對血管舒縮癥狀的治療提供新思路。 目的:探討連續經皮給藥硝酸甘油誘導血管對硝酸酯類的耐受性,是否可以降低絕經相關的潮熱發生頻率或嚴重程度。 實驗設計:這項隨機、雙盲、安慰劑作為對照組的臨床實驗從北加利福尼亞選取了研究對象,均為圍絕經期或絕經期的女性,每日可出現7次以上的潮熱癥狀。研究對象在2017年7月至2021年12月期間被隨機分組,最后一位參與者完成隨訪后,實驗結束,結束時間為2022年4月。 干預措施:連續每日經皮硝酸甘油給藥(劑量為0.2~0.6mg/h)或相同劑量的安慰劑貼片。 結果:在141研究對象中(70例為經皮應用硝酸甘油組,71例為安慰劑對照組;12例為亞裔,16例為黑人或非裔美國人,9例為其他種族或種族不明確者,3例為混血人,1例為夏威夷或太平洋島民,100例為白種人),參與者每日平均有10.8次中度潮熱,8.4次重度潮熱。經皮硝酸甘油給藥組出現5例失訪,安慰劑對照組出現2例失訪,因此,最終有65例參與者被分配到經皮硝酸甘油給藥組(92.9%),69例參與者被分配到安慰劑對照組(97.2%)。所有人均完成了為期12周的隨訪(P=0.27)。給藥5周時,經皮硝酸甘油給藥組的潮熱頻率下降了4.5次/天,安慰劑組的平均潮熱頻率下降了3.6次/天,估計組間差異為?0.9次/天(95%置信區間為?2.1~0.3)(P=0.10),經皮硝酸甘油給藥組的中度至重度潮熱頻率下降了3.3次/天,而安慰劑組下降了2.2次/天,組間差異為?1.1次/天(95%置信區間為?2.2~0)(P=0.05)。12周時,硝酸甘油治療并沒有顯著降低潮熱頻率,兩組組間差異為?0.1次/天;95%置信區間為?1.2~0.4,中至重度潮熱頻率略有降低,組間差異為?0.5次/天,95%置信區間為?1.6~0.7。在對5周和12周數據進行分析之后,發現硝酸甘油組與對照組的潮熱頻率變化無顯著差異(?0.5次/天;95%置信區間為?1.6~0.6;P=0.25),中至重度潮熱(?0.8次/天;95%置信區間為?1.9~0.2;P=0.12)。此外,在用藥1周左右,47名經皮硝酸甘油給藥的參與者(67.1%)和4名對照組的參與者(5.6%)出現了頭痛主訴(P<0.001),在第12周時,每組中只有1名參與者有頭痛主訴。 結論和相關性:本隨機對照實驗發現,與對照組相比,連續使用硝酸甘油并沒有改善潮熱頻率或潮熱的嚴重程度,而且硝酸甘油與用藥早期頭痛的不良反應相關。
題目:The exciting potential for ChatGPT in obstetrics and gynecology ChatGPT在婦產科領域的無限可能 文獻類型:期刊 作者:Grünebaum A, Chervenak J, Pollet SL, Katz A, Chervenak FA. 雜志:American Journal of Obstetrics and Gynecology 原文下載鏈接:https://www.ajog.org/article/S0002-9378(23)00154-0/fulltext 翻譯:自然語言處理屬于人工智能的分支,涉及計算機和人類語言之間的交互。近年來,隨著深度學習模型的逐步引入,自然語言處理取得了顯著進步。在文本和語言處理上的不斷進步更是加深了人們對這些模型的認識。迄今為止,或許沒有比2022年11月由OpenAI推出的ChatGPT更令人嘆為觀止的了。ChatGPT是一款基于生成預訓練變壓器(Generative Pre-trained Transformer)的自然語言處理模型。本實驗的研究者通過向ChatGPT提出一系列有關婦產科的問題,對該模型掌握臨床相關問題的能力進行評估。結果表明,就目前而言,用戶可以通過ChatGPT初步了解該領域的相關信息,但我們必須認識到ChatGPT也存在局限性。盡管它的回答通常很有說服力,內容豐富,也沒有明顯的錯誤,但研究者發現其回答也有很多缺點。ChatGPT最明顯的缺點是數據更新的問題,對于2021年以后的數據源而言,ChatGPT的回答不可靠、不正確,或看似正確實則毫無意義。用戶如果注重數據更新的話,需要注意到數據更新這個問題。此外,ChatGPT也存在不能正確引用,缺乏真正理解人類語言復雜性的能力的問題。當用戶在使用ChatGPT尋找婦產科相關信息時,需要謹慎,需要意識到ChatGPT可能會給出錯誤的答案,避免對用戶造成不良影響。