|
搜索
搜 索
高等教育領域數字化綜合服務平臺
新型肺炎患者臨床特征研究
2020年2月7日，武漢大學中南醫院彭志勇團隊在國際頂級醫學期刊JAMA在線發表題為“Clinical Characteristics of 138 Hospitalized Patients With 2019 Novel Coronavirus–Infected Pneumonia in Wuhan, China”的研究成果，該研究涉及138名新型冠狀病毒感染的肺炎患者的單中心病例， 在41％的患者中懷疑與人對人的醫院相關的2019-nCoV傳播，有26％的患者需要重癥監護病房入院，而4.3％的患者死亡。NCIP全基因組測序和系統發育分析表明，2019-nCoV與與人類嚴重急性呼吸綜合征（SARS）和中東呼吸綜合征（MERS）相關的β冠狀病毒截然不同。 2019-nCoV具有以下特征：冠狀病毒家族，并被歸類于beta冠狀病毒2b譜系。2019-nCoV與蝙蝠冠狀病毒非常相似，據推測蝙蝠是主要來源。盡管仍在調查2019-nCoV的起源，但目前的研究證據表明，是通過在華南海鮮批發市場非法出售的野生動物的傳播造成的。
武漢大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎護理手冊
中國科學技術大學第一附屬醫院、中國科學技術大學出版社特地組織相關專家加急編寫了《新型冠狀病毒肺炎護理手冊》，日前已由中國科學技術大學出版社出版。 本書由中國科學技術大學附屬第一醫院（安徽省立醫院）護理部主任儲愛琴主編，安徽省新型冠狀病毒感染肺炎醫療救治工作專家組組長、中華醫學會安徽省內科學分會主任委員、安徽省醫院協會護理專業委員會主任委員徐曉玲教授主審。本書將在中國科學技術大學出版社天貓旗艦店、當當店、京東店、暢想之星電子書平臺免費上架電子書，以供下載閱讀。 為提高各級醫院對新型冠狀病毒感染的肺炎的護理防控能力，有效幫助各級醫療單位，特別是基層醫院、非專業醫院以及相關醫護人員，開展抗疫工作提供規范化、同質化、標準化模板，強化護理規范，加強衛生防護，敏銳識別病例，本書根據國家各項關于新型冠狀病毒感染肺炎的防控、診療、監測方案及相關法律法規，總結了疫情防控經驗，梳理出適用于醫務人員的防護流程及策略，在提升醫務人員防控水平和應對能力、防止疫情擴散、保障醫療質量和醫務人員職業安全等方面發揮重要積極作用。本書內容涵蓋疫情應急護理管理、發熱門診建設、隔離病區建設、患者照護流程、住院患者照護措施、職業防護等與疫情防控工作密切相關的內容。
中國科學技術大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎診療快速指南
2020年1月22日，華中科技大學附屬同濟醫院專家組根據包括華中科技大學附屬同濟醫院在內的武漢各大醫療機構診治的第一批患者的第一手資料制定了《新型冠狀病毒肺炎診療快速指南》（簡稱《指南》）。 《指南》內容包括新型冠狀病毒肺炎究竟有什么癥狀，如何檢測，如何確認，如何治療，怎樣做好個人防護，出院后需要注意什么等內容：新型冠狀病毒病原學特點；起病以發熱為主要表現；發熱患者合并哪些癥狀要懷疑被感染；新型冠狀病毒肺炎需要鑒別的疾病；抗病毒藥、抗菌藥物以及激素應用需要注意；老人、孕產婦病情進展相對更快；出院患者要按時隨訪。
華中科技大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎中醫診療手冊
中國工程院院士王琦國醫大師、溫病學專業谷曉紅教授主導的編寫團隊與奔赴武漢一線的北京中醫醫院劉清泉院長等醫務人員密切合作，編寫完成面向一線臨床醫生的《新型冠狀病毒肺炎中醫診療手冊》（以下簡稱“《手冊》”），并于2020年2月11日由中國中醫藥出版社正式推出。 《手冊》由國家中醫藥管理局應對新型冠狀病毒感染的肺炎疫情聯防聯控工作專家組顧問、北京中醫藥大學新型冠狀病毒感染的肺炎防控醫學專家組組長、中國工程院院士、國醫大師王琦教授領銜，與中華中醫藥學會感染分會主任委員、北京中醫藥大學新型冠狀病毒感染的肺炎防控醫學專家組組長谷曉紅教授，中央指導組專家組成員、國家中醫藥管理局應對新型冠狀病毒感染的肺炎疫情聯防聯控工作專家組副組長、世界中醫藥學會聯合會醫院感染管理專業委員會會長劉清泉教授共同擔任主編，并由北京中醫藥大學東直門醫院、東方醫院，首都醫科大學附屬北京中醫醫院，中國中醫科學院廣安門醫院、西苑醫院戰斗在武漢抗疫一線的張耀圣、王彤、梁騰霄、孟捷、王玉光、齊文升、苗青等專家共同參加編寫。 全書堅持“傳承精華，守正創新”指導思想，從歷代中醫對瘟疫的主要學術觀點到本次疫病發病特點的分析，從中醫病證結合到中西醫結合的優勢發揮，經典理論聯系臨床實際，為臨床診療提供了病情演變過程中病證結合的思維方法和應用方藥，為認識本病的復雜多樣性提供指導和實用。
北京中醫藥大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎影像學診斷
西安交通大學《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》全書共15.5萬字，從幾百個臨床病例中精心挑選了590幅圖，其中與新冠肺炎進行鑒別的疾病有29種之多，圖文并茂，生動詳細。
《新型冠狀病毒肺炎影像學診斷》一書在中華放射學會主任委員金征宇教授、候任主任委員劉士遠教授倡導下，在全國診療新冠肺炎影像專家組指導下重磅推出。另有近30多位來自武漢及其他地區戰“疫”一線的影像學專家參與。
依據2020年2月5日國家衛健委頒布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，該書闡述了新型冠狀病毒的影像學基本征象、臨床分期分型與診斷要點，幫助一線醫務工作者提高對新冠肺炎的影像學識別、診斷和鑒別能力，避免誤診和漏診，具有專業的臨床指導意義。
該書的核心內容緊緊圍繞新冠肺炎的影像學診斷，涵蓋了新型冠狀病毒的命名、影像學檢查與防護、影像學檢查方法、影像學基本征象、臨床分型與診斷、影像學分期、影像學轉歸和影像學鑒別診斷等，可以很好地使一線醫務工作者提高其新型冠狀肺炎的影像學識別、診斷和鑒別診斷能力，避免誤診和漏診。
西安交通大學
2021-04-11
新型冠狀病毒肺炎病例毒株分離
上海市疾病預防控制中心和復旦大學上海醫學院基礎醫學院新型冠狀病毒攻關團隊密切配合，由上海市疾病預防控制中心挑選多例確認病例的鼻/咽拭子樣本用于實驗，復旦大學上海醫學院基礎醫學院新型冠狀病毒攻關團隊通過使用兩種細胞系（vero-E6和Huh7細胞）接種樣本，從一例病例樣本中，于2020年2月7日成功分離并鑒定出新型冠狀病毒（2019-nCoV）毒株，該毒株在細胞培養中擴增迅速，可得到較高滴度的病毒；間接免疫熒光法發現病毒感染細胞顯示典型冠狀病毒樣病變-合胞體。
復旦大學
2021-04-10
高校版新型冠狀病毒肺炎防護手冊
為了增進廣大高校師生對新型冠狀病毒肺炎這一疾病的理性認識和理解，指導個人和校園預防，降低傳播風險，做好科學防疫，同濟大學新型冠狀病毒肺炎疫情防控醫療指導組攜手同濟大學附屬同濟醫院分院、同濟大學出版社，在短時間內組織編撰出版《新型冠狀病毒肺炎防護手冊》（高校版）一書。
同濟大學
2021-04-10
發現藥物或對新型肺炎有效的研究
上?？萍即髮W免疫化學研究所和中國科學院上海藥物研究所組成的抗2019-nCoV病毒感染聯合應急攻關團隊，由蔣華良院士和饒子和院士領銜、20余個課題組參與，團隊利用前期抗SARS藥物研究積累的經驗，開展抗2019-nCoV藥物研究。
饒子和/楊海濤團隊快速表達了2019-nCoV水解酶（Mpro）并獲得了高分辨率晶體結構，在此基礎上，聯合小組綜合利用虛擬篩選和酶學測試相結合的策略，重點針對已上市藥物以及自建的“高成藥性化合物數據庫”和“藥用植物來源化合物成分數據庫”進行了藥物篩選，迅速發現了30種可能對2019-nCoV有治療作用的藥物、活性天然產物和中藥，建議在2019-nCoV感染肺炎患者臨床治療中予以考慮和關注。
研究團隊后續將繼續深入開展針對性的抗2019-nCoV活性測試，為臨床研究和治療提供更加直接的指導。
應急攻關團隊已經完成了肉桂硫胺等公斤級合成工藝，制劑工作正在進行；環孢菌素A的膠囊制劑制備工藝也已經完成；其它部分藥物的合成工藝探索也已完成。聯合團隊表示歡迎相關企業和研究機構與他們合作，共同抗擊2019-nCoV。
上海科技大學
2021-04-10
新型新冠肺炎快速檢測試劑盒
天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術股份有限公司聯合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優勢是“快”，可在15分鐘內檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。新型試劑盒正在加緊臨床驗證，在獲得相關部門檢驗審批后有望用于疫情的快速檢測和早期診斷，縮短疑似病例的篩查時間，助力新冠病毒疫情的防控。天津大學生命科學學院科研團隊正在加緊進行新型冠狀病毒早期感染抗體檢測、新型生物防治制劑的研發工作，目前進展順利，有望近期取得可用性成果。
天津大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統
新冠肺炎疑似病例基數龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，面臨嚴峻挑戰。由清華大學精密儀器系尤政院士、臨床醫學院董家鴻院士領導研發的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統成功通過應用測試，進入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統可同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數據分析，使用人工智能算法深度學習該疾病的CT影像特征，實現對新型冠狀病毒肺炎影像的智能識別。臨床診斷模塊則依據衛健委發布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》，結合影像與流行病學、癥狀及關鍵檢驗數據等臨床信息，實現智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數，“自適應”判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。董家鴻談到，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷。
清華大學
2021-04-10