摘要：议题与大概念作为高中思想政治新课标两个重要的概念引发议题式教学和大概念教学两种教学模式的探索与研究。在议题与大概念深度融合中探索议题引领下的高中思想政治整体性教学具有很大的价值。其中,议题与大概念既有分工,又有合作。在顶层设计中充分发挥议题的引领作用,在私人定制中实施大概念情境化建构,在系统整合中把议题引领与大概念建构有机结合,在课堂教学中坚持正确的价值判断、价值选择和价值取向,推进学生学科核心素养落地落实。

摘要：系统收集、分析和评价中成药治疗糖尿病足的临床随机对照试验(randomized controlled trial,RCT),总结临床证据,以期为后续研究的开展及证据转化应用提供参考。基于中医药循证研究证据库系统(evidence database system,EVDS)旗下智能化中成药临床证据数据库(AICED-CPM)收录的文献,并补充检索中国知网(CNKI)、万方(Wanfang)、维普(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed、EMbase、Cochrane Library、Web of Science数据库,获取中成药治疗糖尿病足的RCT,并进行统计分析。检索得到符合要求的RCTs 275篇,其中纳入患者样本量200例及以上的RCTs仅7篇;涉及中成药66种(口服中成药25种,中药注射剂24种,外用药17种);干预/对照设计33种,其中“中成药+常规治疗vs常规治疗”为最常用设计(86篇,31.27%);纳入的275篇文献中50篇未报告具体疗程(18.18%);共应用计数指标10种(426次),计量指标36种(962次)。方法学质量方面,均存在盲法及其他偏倚缺失,此外研究注册均未报告。结果表明,中成药治疗糖尿病足的RCT总体方法学质量不高,在分配隐藏、实施偏倚(盲法应用)、其他偏倚3个方面的报告存在明显不足,今后相关研究的开展应重视试验注册和方案设计,实施过程严格质控,以期为临床实践提供证据支持,为后续研究的开展提供参考。

摘要：[目的]对中成药治疗糖尿病肾脏疾病(DKD)的临床随机对照试验(RCT)进行系统的收集与分析,对其进行评估并总结证据全貌,为后续临床研究开展和相关研究提供参考。[方法]基于中医药循证研究证据库系统(EVDS)下数据库的收录,并补充检索中国知网(CNKI)、维普(VIP)等数据库,检索时间为建库至2022年12月31日,纳入中成药治疗DKD的RCT,对其进行统计分析,并从发表情况、纳入患者情况、方法学质量等方面进行评估。[结果]纳入RCT 2086篇,纳入患者情况>100例的RCT研究共529篇;涉及中成药160种;应用计数指标共计20种,计量指标381种;97.75%文章存在研究者和受试者盲法缺失;86.05%文章存在其他偏倚风险;仅6篇RCT(0.19%)报告了试验注册,4篇(0.19%)报告了样本量估算。[结论]中成药治疗DKD总体方法学质量不高,主要问题包括:试验注册、伦理审批等环节缺失;在分配隐藏、其他偏倚等方面报告存在明显不足。后续相关临床研究应重视并解决以上问题,规范相关的临床研究设计和实施,以期为临床实践提供数据支持和为进一步开展后续相关研究提供参考。

摘要：[目的]通过系统收集、分析和评价中成药治疗糖尿病眼病的相关随机对照试验(RCT)文献,总结其临床应用价值,为今后开展RCT研究、指南及医保政策制定提供依据。[方法]基于中医药循证研究证据库系统(EVDS)下的中成药临床证据数据库(AICED-CPM)收录的文献,并补充检索其他8个数据库,检索时间为建库至2022年12月,依据制定的纳排标准筛选相关文献,对其发表年份、发文地区、疾病概况等方面进行整合分析与评价。[结果]纳入中成药治疗糖尿病眼病RCT 417篇,最早发表于1998年,2017年发表数量最多51篇(12.23%),发文量最多的地区是河南。以糖尿病性视网膜病变疾病RCT数量最多。干预/对照措施以中成药+西药vs.西药最多(122篇29.26%)。90.17%的文献报告了疗程,以61~90 d为主。结局指标方面以症状体征应用最多1011次(44.42%);经济学评估指标应用最少6次(0.26%)。方法学质量方面,仅有1.92%报告了分配隐藏;96.40%的研究受试者盲法被评为高风险。随机对照试验报告规范(CONSORT)声明分析中,417篇RCT仅有2个条目为完全报告,7个条目为未报告。[结论]治疗糖尿病眼病的中成药应用广泛,推动了中医药治疗眼病的新进展。结局指标选取不规范,指标名称繁多,不统一,难以提供临床价值,研究设计中存在不规范、规模小等问题。应加快开展具有中医特色的核心指标体系,进一步为临床研究提供科学严谨的试验数据,样本量、试验注册、知情同意等方法学质量均存在明显不足,应提高文献研究的真实性、科学性、规范性和外推性。

摘要：肠道菌群的结构与功能与宿主代谢、免疫等方面的生理和病理状态有关。近年来,随着人工智能及多组学技术的发展,利用机器学习和深度学习发掘肠道菌群的潜在干预靶点,通过设计肠道菌群靶向性食品(MDF)定向调控肠道菌群组成,从而改善人体健康状态的技术逐渐成熟。本文介绍人工智能在肠道菌群干预靶点发掘中的应用,并总结肠道菌群靶向性食品的开发流程及其在营养不良、血糖管理等多方面的应用,以期为后续肠道菌群的潜在干预靶点发掘以及肠道菌群靶向性食品的开发提供新的视角。