组织学器官受累（HOI）程度可能对腹膜后脂肪肉瘤患者的预后产生影响。本研究调查了这些患者中HOI的发生率、特点和风险因素。回顾性分析了2009-2014年接受多器官切除术治疗原发性脂肪肉瘤的患者的数据。HOI是感兴趣的变量，并分为四个程度：未发现（HOI-0）、周围器官（HOI-1）、初级受累（HOI-2）和高级受累（HOI-3）。主要终点是总生存期（OS），次要终点是无病生存期（DFS）。校正了术前治疗和Sarculator预测得分的HOI的预后价值。共纳入109名患者。其中9例患者（8.3%）、11例患者（10.1%）、43例患者（39.4%）和46例患者（42.2%）出现了HOI-0、HOI-1、HOI-2和HOI-3。中位随访时间为8.4年【四分位距（IQR）7.2-9.6年】。共观察到68例复发和50例患者死亡，导致10年OS和DFS分别为51.1%（95%置信区间（CI）41.9-62.1%）和34.1%（95% CI 25.2-46.1%）。良、恶性不分化的脂肪肉瘤中分别发现了35/45（77.8%）和54/64（84.4%）例临床相关的HOI-2和HOI-3。在多变量生存分析中，与HOI-0/HOI-1相比，HOI-3患者的OS（HR 2.92；p = 0.012）和DFS（HR 2.23；p = 0.045）显著较短，与预测得分（OS：HR 2.93；p < 0.001；DFS：HR 1.78；p = 0.003）无关。初级和高级的HOI在良、恶性不分化的脂肪肉瘤中经常出现，支持可能需要多器官切除术。HOI可分层患原发性腹膜后脂肪肉瘤的风险。©2023年，外科肿瘤学会。

T细胞中心的免疫疗法到目前为止已经显示出对雌性激素受体阳性（ER +）乳腺癌有一定的临床益处。尽管占所有乳腺癌的70％，但相对于浸润性导管癌（IDC）和浸润性小叶癌（ILC）的妇女的ER +乳腺癌的免疫生物学知识仍然很少。为了研究这一点，我们对一组未经治疗的IDC（n = 94）和ILC（n = 87）肿瘤进行了表型、转录和功能分析。我们展示了巨噬细胞而不是T细胞是渗入肿瘤床和IDC和ILC之间最具转录多样性的细胞亚群。单元格邻域的分析揭示了在IDC但不是ILC中与较长无疾病生存期相关的巨噬细胞和T细胞之间的相互作用。我们的数据集为进一步探索ER + IDC和ILC中的免疫细胞动态提供了丰富的资源，并突出了巨噬细胞作为ER +乳腺癌的潜在靶点。©2023年。作者，通过Springer Nature America，Inc.独家许可。

低心肺健康指数(CRF)的患者在接受结直肠癌手术时有较高的术后并发症风险，而心肺运动测试(CPET)是评估术前风险的黄金标准。为了帮助评估原始呼吸数据，可以应用不同的数据平均方法。本研究旨在调查不同数据平均间隔对CPET变量的影响，以及评估不同数据平均间隔是否影响术前风险评估。 共有21个术前CPET数据通过10、20和30秒固定时间数据平均间隔以及3和7个呼吸滚动平均间隔的两位运动生理学家进行了解释分析。使用重复测量的ANOVA比较不同数据平均间隔之间的CPET变量的平均值。所感兴趣的变量是运动峰值时氧气摄取量(VO2peak)、换气无氧阈时的氧气摄取量(VO2VAT)、氧气摄取效率斜率(OUES)、换气无氧阈时最大阈碳酸二气化物(VE/VCO2VAT)和分钟通气量与二氧化碳产量之间关系的斜率(VE/VCO2-slope)。 在不同的数据平均间隔之间，除了换气无氧阈时的最大阈碳酸二气化物(VE/VCO2VAT)(P=0.001)外，CPET变量的平均值没有显著差异。在使用的数据平均间隔中，患者被分类为高危或低危的比例没有显著差异。 评估的数据平均间隔对于用于术前风险评估的CPET结果的平均值似乎没有显著或临床相关的影响。临床医生可以选择适合于术前CPET的最佳解释和数据可视化的数据平均间隔。然而，应谨慎选择数据平均间隔，因为所选的数据平均间隔可能会导致个体患者的相当大变异。 在ClinicalTrials.gov(注册号为NCT05353127)上进行前瞻性注册。 版权：©2023 Franssen等人。本文是在知识共享署名许可下发布的开放获取文章，允许在任何媒介上自由使用、分发和复制，前提是提供原作者和来源。

乳腺癌是全球最重要的健康问题之一。生活质量（QoL）是评估癌症患者症状的重要指标，包括乳腺癌患者。需要符合文化、可信、可靠和适当的工具来测量乳腺癌患者的QoL，这在印度尼西亚仍然很少。本研究旨在将EORTC QLQ-BR45问卷翻译成印尼语并评价其心理测量特性。在转译医学部门方便地选取的635位患者中进行横断面研究。本研究的第一阶段涉及将现有的EORTC QLQ-BR45翻译成印尼语，第二阶段对其心理测量特性进行了评估。使用验证性因子分析（CFA）评估建构效度。根据疾病阶段和Karnofsky绩效评定表（KPS）之间的关联进行标准效度检查。共有635名（99.00％）成功完成了EORTC QLQ-BR45问卷。该问卷具有良好的可读性和高的内容效度。所有Cronbach的阿尔法系数均令人满意（总体值为0.87）。对于构建有效性，KPS≥80％的患者表现比KPS≤70％的患者更好，功能量表中的两个多项量表（身体形象和乳房满意度）以及症状量表中的五个多项量表（系统性治疗副作用、内分泌治疗、臂、乳房和内分泌性症状）也是如此。晚期患者的身体形象评分显著较高。CFA表明印尼EORTC QLQ-BR45的九因素结构适合数据。印尼EORTC QLQ-BR45问卷可靠、有效，并具有良好的心理测量特性，因此可用于印度尼西亚的乳腺癌患者。版权所有©2023年的Solikhah、Perwitasari和Rejeki。

这纠正了文章DOI：10.3389/fpubh.2022.881718。版权所有©2023年刘，朴，张，杨，李和唐。

目前，前列腺活检仅依靠经直肠超声（US）进行导向。然而，无肛门男性无法进行这种活检。本研究的目的是展示经会阴超声（TPUS）导向活检技术在进行Miles手术的患者中的结果。在2009年4月至2022年3月期间，连续有9名患者（中位数71岁；范围61-78岁）进行TPUS导向活检，这些患者的前列腺特异性抗原值很高（22.60ng/mL；6.19-69.7ng/mL），他们的肛门都因直肠癌而切除。根据前列腺核磁共振成像，进行TPUS导向活检。记录技术成功率、癌症检测率和并发症率。使用Welch校正的未配对t检验比较良性组和癌症组的肿瘤大小。所有患者均成功进行了新的TPUS导向活检。检测到7名患者的癌症，检出率为77.8%（9/7）。它们都被归类为PI-RADS 5。其中，显著癌症（Gleason评分为7或更高）的检出率为66.7%（6/9）。肿瘤大小的中位数为2.4cm（1.7-3.1cm）。但是，有两名患者被诊断为PI-RADS3或PI-RADS4的良性组织。他们的中位数肿瘤大小为1.0cm（0.8-1.2cm）。在肿瘤大小方面，癌症组和良性组之间存在显著差异（p = 0.037）。术后未出现出血或感染。新的TPUS导向活检技术可以有助于在Miles手术后男性中检测到较大的PI-RADS 5前列腺癌。©2023.作者（们）。

本研究旨在探讨雄激素受体（AR）表达与乳腺癌超声、临床病理特征和预后之间的关联。该回顾性研究共纳入了141名乳腺癌患者。采用免疫组织化学法分析AR表达情况。收集了104名患者的B模式、彩色多普勒和应变弹性成像图像，并获取了相应的超声特征。分析了不同AR状态下超声和临床病理特征的差异。通过长达90个月的随访获得患者的无进展生存期（PFS），然后分析AR对PFS的影响。随后，构建了一个预测AR状态的图表，使用C指数计算预测准确性。AR阳性表达（AR+）与更低的组织学分级（p=0.034）和更低的Ki-67水平（p=0.029）相关。三阴性乳腺癌（TNBC）的AR+概率最低（p<0.001）。AR+ 组大多数显示出不光滑的边缘（p<0.001）、后声影（p=0.002）和更高的弹性评分（p=0.022）。大多数具有AR+的肿瘤的回声形态在内皮A亚型中是异质性的（p=0.024）。AR+ 可以是总体乳腺癌（p<0.001）以及人表皮生长因子受体2（HER2）过表达和内皮B亚型乳腺癌（p=0.001和0.025）较好预后的标志。该预测图表具有相对可靠的表现，C指数为0.799。研究表明，AR表达与乳腺癌超声、临床病理特征和预后密切相关。©2023年作者。

LDCT年度低剂量计算机断层扫描可降低肺癌死亡率，但通过将LDCT图像与深度学习或统计模型相结合，识别低风险个体实现双年度筛查，可减少影响并提高成本效益。为了识别国家肺癌筛查试验（NLST）中的低风险个体并估计，如果它们被分配双年度筛查，有多少肺癌将被延迟1年的诊断。本次诊断性研究包括2002年1月1日至2004年12月31日间入选NLST且随访至2009年12月31日完成的预计非恶性肺结节的参与者。数据分析时间为2019年9月11日至2022年3月15日。重新校准具有外部验证的深度学习算法，该算法使用LDCT图像预测当前肺结节的恶性程度（肺癌预测卷积神经网络[LCP-CNN]; Optellum Ltd）以预测LDCT对预计非恶性结节的1年肺癌检测。根据重新校准的LCP-CNN模型、肺癌风险评估工具（LCRAT + CT [结合个体风险因素和LDCT影像特征的统计模型]）和有关肺结节的美国放射学学院建议，版本1.1（Lung-RADS），假定将预计非恶性肺结节的个体分配到年度或双年度筛查。主要结果包括模型预测性能，1年延迟癌症诊断的绝对风险，以及没有肺癌的个体分配双年度筛查间隔的比例与肺癌诊断延迟的比例。该研究包括10831张预计非恶性肺结节的LDCT图像（58.7％男性；平均[标准偏差]年龄，61.9 [5.0]岁），其中195人在随后的筛查中被诊断为患有肺癌。与LCRAT + CT（0.79）或Lung-RADS（0.69）相比，重新校准的LCP-CNN在预测1年肺癌风险方面具有更高的曲线下面积（0.87）（P＜.001）。如果66％的筛查中包含结节被分配双年度筛查，与LCRAT + CT（0.60％；P = .001）或Lung-RADS（0.97％；P＜.001）相比，重新校准的LCP-CNN的1年延迟癌症诊断的绝对风险更低（0.28％）。为延迟1年的肺癌诊断仅延迟10％，比LCRAT + CT（40.3％vs66.4％；P＜.001）更多的人可以安全地分配双年度筛查。在评估肺癌风险模型的这次诊断性研究中，重新校准的深度学习算法对于1年肺癌风险的预测最为准确，并且在被分配双年度筛查的人群中延迟1年的癌症诊断的风险最小。深度学习算法可以优先为可疑结节进行检查，并降低低风险结节的筛查强度，这可能对于在医疗保健系统中的实施至关重要。

下腔静脉滤器常被植入且很少被取出。非取出的情况导致显著的发病率，促使美国食品药品监督管理局以及多个社会组织传达改善设备监测的需求。目前的指南建议，植入医生和推荐医生应对设备进行跟踪，但是共同负责是否会导致更少的取出尚不清楚。为了确定让植入医生团队对后续护理负主要责任是否与设备取出率增加有关，进行了这项回顾性队列研究，检测了2011年6月至2019年9月期间接受下腔静脉可取出滤器植入的患者的前瞻性登记记录。医疗记录审查和数据分析在2021年完成。研究包括699名在学术四级护理中心接受下腔静脉可取回滤器植入的患者。在2016年之前，植入医生采用被动监测策略，通过信件向患者和医生说明指征和及时取出的必要性。从2016年开始，植入医生负责主动监测，定期通过电话评估设备取回的适用性，并在适当时安排取回。主要结果是下腔静脉滤器不取出的几率。在回归模型中，监测方法和非取出之间的关系的分析中，还包括了患者人口统计学、同时恶性肿瘤和血栓栓塞疾病的附加协变量。在接受可取回滤器植入的699名患者中，386人（55.2％）通过被动监测进行随访，313人（44.8％）通过主动监测进行随访，346人（49.5％）为女性，100人（14.3％）为黑人，502人（71.8％）是白人。过滤器植入时平均（SD）年龄为57.1（16.0）岁。随着主动监测的采用，每年平均（SD）取回滤器的数量增加了，从386人中的190人（48.7％）增加到313人中的192人（61.3％）（P < .001）。主动组中被视为永久性的过滤器比被动组少（5人中的313人[1.6％]与386人中的47人[12.2％]; P < .001）。植入时的年龄（OR，1.02；95％CI，1.01-1.03），同时恶性肿瘤（OR，2.18；95％CI，1.47-3.24）和被动接触方法（OR，1.70；95％CI，1.18-2.47）与过滤器未取出的几率增加有关。这项队列研究的发现表明，由植入医生进行主动监测与改善下腔静脉滤器的取回有关。这些发现支持鼓励植入滤器的医生承担主要责任来跟踪和取回设备。

过去10年来，非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗一直在不断革新，然而，标准的临床试验可能不能及时反映出当前多种治疗方案和相应的结果。为了研究临床环境中新的NSCLC治疗的结果，本队列研究包括2010年1月1日至2020年11月30日在韩国三星医学中心接受任何抗癌治疗的NSCLC患者。数据分析于2021年11月至2022年2月进行。比较两个时期（期I：2010-2015 vs 期II：2016-2020）之间的临床病理分期、组织学和主要可药性序列变异，包括表皮生长因子受体（EGFR）、无形淋巴瘤激酶（ALK）、ROS1、RET、MET外显子14跳跃、BRAF V600E、KRAS G12C和NTRK。主要结局是NSCLC的3年生存率。次要结局包括中位总生存期、无进展生存期和无复发生存期。在21978名NSCLC患者中（诊断时年龄中位数[范围]为64.1 [57.0-71.0]岁；13624名男性[62.0％]），期I共有10110名患者，期II共有11868名患者；腺癌（AD）是主要的组织学类型（分别为7112名患者[70.3％]和8813名患者[74.3％]）。期I共有4224名从未吸烟的患者[41.8％]，期II共有5292名从未吸烟的患者[44.6％]。与期I相比，在AD（5678名患者[79.8％] vs 8631名患者[97.9％]）和非AD（2998名患者中的1612名[53.8％]和3055名患者中的2719名[89.0％]）组中，期II的患者更有可能接受分子检测。在期I中，AD患者的3年生存率分别为I期92.8％（95％ CI，91.8％-93.7％），II期72.4％（95％ CI，68.3％-76.8％），III期56.7％（95％ CI，53.4％-60.2％）和IV期28.7％（95％ CI，27.0％-30.4％）。在期II中，AD患者的3年生存率分别为I期95.1％（95％ CI，94.4％-95.9％），II期82.5％（95％ CI，79.1％-86.1％），III期65.1％（95％ CI，61.8％- 68.6％）和IV期42.4％（95％ CI，40.3％-44.7％）。在没有AD的患者中，期I的3年生存率分别为I期72.0％（95％ CI，68.8％-75.3％），II期60.0％（95％ CI，56.2％-64.1％），III期38.9％（95％ CI，35.6％-42.5％）和IV期9.7％（95％ CI，7.9％-12.1％）。在期II中，没有AD的患者的3年生存率分别为I期79.3％（95％ CI，76.3％-82.4％），II期67.3％（95％ CI，62.8％-72.1％），III期48.2％（95％ CI，44.5％-52.3％）和IV期18.1％（95％ CI，15.1％-21.6％）。在这个涵盖了10年临床数据的队列研究中，各阶段的生存结局均有改善，其中III期至IV期患者的增长更大。从未吸烟人群的发病率和分子检测的使用率增加了。