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情景模拟联合PBL教学应用在骨科护理教学中的效果

陈晓萍 顾艳 李琴芬

李桂军, 文鹏, 黄丽霞, 向恋. 不同数学模型多b值DWI在预测子宫内膜癌淋巴血管侵犯中的能力[J]. 昆明医科大学学报, 2022, 43(4): 118-124. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220411
引用本文: 陈晓萍, 顾艳, 李琴芬. 情景模拟联合PBL教学应用在骨科护理教学中的效果[J]. 昆明医科大学学报, 2020, 41(12): 164-167. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20201244
Guijun LI, Peng WEN, Lixia HUANG, Lian XIANG. Exploring the Efficacy of Different Mathematical Models with Multi-b Value DWI in Predicting Lymphatic Vascular Invasion of Endometrial Cancer[J]. Journal of Kunming Medical University, 2022, 43(4): 118-124. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220411
Citation: Xiao-ping CHEN, Yan GU, Qin-fen LI. Effect Analysis of Situation Simulation Combined with PBL Teaching in Orthopedic Nursing Teaching[J]. Journal of Kunming Medical University, 2020, 41(12): 164-167. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20201244

情景模拟联合PBL教学应用在骨科护理教学中的效果

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20201244
基金项目: 大理大学护理学院教育教学改革基金资助项目(2019HLJG023)
详细信息
    作者简介:

    陈晓萍(1970~),女,云南昆明人,护理本科,副主任护师,主要从事临床护理及护理管理工作

    通讯作者:

    顾艳,Email: 1551086378@qq.com

  • 中图分类号: G43

Effect Analysis of Situation Simulation Combined with PBL Teaching in Orthopedic Nursing Teaching

  • 摘要:   目的   探讨情景模拟联合PBL教学在骨科护理教学中的应用价值。   方法   将2019年3月至2020年3月在云南省第三人民医院骨科实习的120名护理实习学生随机分为实验组60名和对照组60名,实验组学生采用情景模拟联合PBL教学法完成实习教学过程,对照组学生则接受传统临床教学方法进行教学。比较两组学生教学满意度、批判性思维能力测量表评分、医学生沟通技能态度量表评分、理论与技能操作考核成绩。   结果   实验组学生的满意度、批判性思维能力测量表评分、医学生沟通技能态度量表评分、理论与技能操作考核成绩均优于对照组(P < 0.05)。   结论   情景模拟联合PBL教学应用于骨科护理实习生的教学值得在临床教学中推广。
  • 高组织学分级和淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)是与子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)预后相关的危险因素[1]。目前,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是评估EC的首选成像方式[2]。然而,传统的MRI无法提供与生物信息相关的特定参数,这对于在肿瘤中建立治疗策略至关重要。此外,术前检测LVSI一直是临床实践中的一个棘手问题,因为即使通过侵入性方法也很难评估LVSI[3]。扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)是一种无创的功能MR技术,可用于评估EC侵袭性,使用单指数模型(mono-exponential mode,MEM)计算表观扩散系数(apparent-diffusion-coefficient,ADC),主要与细胞密度和细胞膜的完整性有关[4]。然而,它可能会受到血液微循环的影响,导致对扩散信息的高估。最近,已经建立了可以提供更准确的组织微观结构信息的双指数模型(bi-exponential model,BEM),能有效区分血液灌注与组织真实扩散效应,这不仅可以反映细胞结构,还可以提供有关未成熟血管中血管生成过程、微血管通透性以及微毛细血管血流量[5]。此外,Bennett等[6]提出的拉伸指数模型(stretched-exponential model,SEM),可用于描述分布扩散效应和体素内扩散速率的异质性,并被认为与组织异质性有关。然而,到目前为止,尚未探索同时评估不同DWI模型参数预测EC预后相关危险因素的作用。因此,本研究的目的是比较从MEM、BEM和SEM获得的参数评估EC预后相关的高组织学分级和LVSI的潜在价值。

    选择2019年9月至2021年5月在湖南省妇幼保健院接受多b值DWI盆腔MRI检查的61例EC患者(中位年龄:54 岁;年龄范围:30~75岁)作为研究对象。纳入标准[7]:(1)经刮宫术怀疑EC的患者;(2)盆腔MRI检查前未接受任何肿瘤相关治疗的患者;(3)无MRI检查禁忌症的患者。排除标准为:(1)肿瘤过小(最大截面积 < 10 mm2,n = 4);(2) 图像质量差,伪影严重(n = 1);3)术前接受新辅助治疗的患者(n = 4)。

    所有患者都在带有覆盖整个骨盆的8通道相控阵线圈的3-T MR成像装置(Discovery MR 750,美国GE Medical System公司)上接受了检查。将患者置于仰卧位,并在整个检查过程中将脚放在第1位。在执行多b值DWI之前,进行以下图像采集:矢状面中的T2加权快速自旋回波图像(重复时间[TR]/回波时间[TE]:4 000 ms/85 ms;切片厚度/间隙:4 mm/ 1 mm;视野:28 cm;激发次数[NEX]:2),冠状平面中的T2加权快速自旋回波图像(TR/TE:3 022 ms/85 ms;截面厚度/间隙:4 mm /1 mm;视野:36 cm;NEX:2),横向平面中的T1加权快速自旋回波图像(TR/TE:760 ms/最小ms;切片厚度/间隙:6 mm/1 mm;视场:34 cm;NEX:2),T2加权快速自旋回波和T2加权快速自旋回波图像在横向平面中具有脂肪抑制(TR/TE:4 000 ms/85 ms;切片厚度/间隙:获得 6 mm/1 mm;视野:34 cm;NEX:3)。多b值DWI在横向平面中使用单次回波平面序列执行(TR/TE:4 000 ms/最小值;截面厚度/间隙:6 mm/1 mm;视野:34 cm;NEX : 1,采集矩阵,128×160);DWI的空间覆盖与 T2加权图像和T1加权图像相同。在3个扩散方向上使用了总共13个不同的b值(0、50、100、150、200、300、500、800、1 000、1 300、1 500、1 700 和 2 000 s/mm2)。

    所有图像都传输到工作站(Advantage Workstation 4.6;GE Medical System)进行后处理。使用Function tool MADC软件(GE Healthcare)对得到的多b值DWI进行处理,获取参数图。2位放射科医生对彼此的结果以及详细的组织病理学数据不知情,独立地描绘了ROI。所有 ROI都直接共定位在所有参数图上,并且自动生成源自多个数学模型DWI的参数,见图1

    图  1  56岁女性患者的图像,经病理证实为高级别(3级)EC (×5)
    Figure  1.  An image of a 56-year-old female patient who was pathologically confirmed as a high-grade (grade 3)EC (×5)
    A:DWI;B:ADC;C:D;D:D*;E:f;F:DDC;G:α。

    获得多b值DWI图像并将其传输到工作站(Advantage Workstation 4.6;GE Medical Systems)进行处理。这些图像由两名具有多年经验的放射科医生独立处理,他们在阅读妇科MRI时对组织病理学结果不知情。

    使用MEM模型计算ADC值:S(b)/S(0) = exp(-b·ADC),其中S(b)表示存在扩散敏化时的信号强度,S(0)表示没有扩散敏化时的信号强度。

    使用BEM模型计算了3个参数:Sb/S0 = [(1-f) exp(-b·D)] + [f·exp(-b·D*)],其中f是微血管体积分数(代表与微循环相关的扩散分数),D是纯扩散系数,D*代表与灌注相关的不连贯微循环。

    使用SEM模型计算α和分布扩散系数(distributed diffusion coefficient,DDC):S(b)/S(0)=exp[(-b·DDC)α],其中α与体素内水分子扩散异质性。DDC代表平均体素内扩散速率。

    从医学报告中收集临床数据,例如年龄和治疗计划。入组的61例患者均在湖南省妇幼保健院接受手术。从手术切除标本中评估组织病理学特征,这些标本由一位经验丰富的妇科肿瘤病理学家审查。根据组织学分级(低,1级或2级;高,3级和非子宫内膜样腺癌)和LVSI对肿瘤组织进行分类。

    使用软件(MedCalc 15.8和SPSS 21.0)进行统计分析。数据显示为平均值±标准偏差或中位值(最小值-最大值)。计量资料采用Kolmogorov-Smirnov正态分布,组间比较采用双尾独立样本t检验或Mann-Whitney U检验。将显著参数纳入逐步多元逻辑回归分析,计算了优势比和95%置信区间(CI)。进行受试者工作特征曲线(ROC)以获得ROC曲线下面积(AUC)和最佳截止值,以及这些参数的敏感度和特异度。P < 0.05为差异有统计学意义。

    所收集的患者的特征:MRI检查和手术之间的中位(范围)时间间隔为11d(中位:2~60d)。所有患者均接受初次手术,包括双侧输卵管卵巢切除术和子宫切除术。95.1 %的患者(58/61)进行了淋巴结切除术,包括盆腔淋巴结清扫术11例,盆腔及主动脉旁淋巴结清扫术47例;根据FIGO分期:ⅠA期38例(62.3%)、ⅠB期7例(11.5%)、Ⅱ期5例(8.2%)、Ⅲ期9例(14.7%)、Ⅳ期2例(3.3%);肌层浸润:浅表肌层浸润43例(70.5%)和深肌层浸润18例(29.5%);17例(27.9%)存在LVSI;组织学分级:低级43例(70.5%)和高级18例 (29.5%)。此外,42.6% (26/61) 的患者在手术后接受了辅助治疗。刮宫手术和盆腔MRI检查之间的中位(范围)时间间隔为20 d(14~32 d)。

    除D*和α外,高级别组的ADC、D、f和DDC显著低于低级别组(P < 0.05,AUC:0.699~0.882)。与ADC、D和f相比,DDC在区分高级别和低级别肿瘤方面的AUC最高(0.882)(P = 0.526、0.433和0.017)。与LVSI阴性肿瘤相比,LVSI阳性肿瘤的ADC、D*、f和DDC值显著降低(P < 0.05,AUC:0.671~0.759)。与ADC、D*和f相比,DDC在预测LVSI肿瘤方面具有更高的AUC,但差异无统计学意义(分别为P = 0.117、0.388和0.610)。此外,联合f和DDC在区分高级别和LVSI肿瘤方面显示出高于单个参数的AUC(0.895、0.797),见表1表2图2

    表  1  EC预后相关的高组织学分级和LVSI的不同DWI模型参数差异
    Table  1.  High histological grades related to EC prognosis and differences in parameters of different DWI models of LVSI
    指标ADC(×10−3 mm2/s)D(×10−3 mm2/s)D*(×10−3 mm2/s)fDDC(×10−3 mm2/s)α
    肿瘤分级
     低级 1.05 ± 0.12 0.66 ± 0.09 7.76(4.00~87.85) 0.26 ± 0.07 0.93 ± 0.16 0.73 ± 0.04
     高级 0.87 ± 0.12 0.55 ± 0.06 7.10(4.64~29.20) 0.22 ± 0.06 0.69 ± 0.15 0.71 ± 0.07
    t/U 6.472 5.417 1.062 2.523 9.471 1.245
    P < 0.001* < 0.001* 0.635 0.041* < 0.001* 0.219
    LVSI
     阴性 1.03 ± 0.14 0.64 ± 0.01 7.32(4.00~87.85) 0.26 ± 0.07 0.91 ± 0.18 0.73 ± 0.05
     阳性 0.93 ± 0.13 0.59 ± 0.08 10.2(4.96~56.95) 0.21 ± 0.08 0.75 ± 0.16 0.71 ± 0.05
    t/U 4.233 1.938 2.755 3.981 4.520 1.742
    P 0.018* 0.065 0.039* 0.017* 0.002* 0.051
      *P < 0.05。
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    表  2  DWI模型得出的单个和组合参数在预测EC肿瘤分级和LVSI中的诊断性能
    Table  2.  Diagnostic performance of individual and combined parameters derived from DWI models in predicting EC tumor grade and LVSI
    参数截止值AUCP敏感度(%)特异度(%)
    肿瘤分级
     ADC ≤ 0.945 0.862 < 0.001* 83.3 83.7
     D ≤ 0.619 0.848 < 0.001* 94.4 58.1
     f ≤ 0.233 0.699 0.005* 83.3 65.1
     DDC ≤ 0.821 0.882 < 0.001* 88.9 79.1
    联合f和DDC 0.895 < 0.001* 88.9 79.1
    LVSI
     ADC(×10−3 mm2/s) ≤ 0.922 0.686 0.019* 58.8 81.8
     D*(×10−3 mm2/s) > 5.805 0.671 0.017* 94.1 40.9
     f ≤ 0.203 0.711 0.007* 58.8 77.3
     DDC ≤ 0.931 0.759 < 0.001* 88.2 54.6
    联合f和DDC 0.797 < 0.001* 76.5 70.5
      *P < 0.05。
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    图  2  DWI模型参数评估高肿瘤分级、LVSI的ROC曲线
    A:高肿瘤分级;B:LVSI。
    Figure  2.  DWI model parameters to evaluate the ROC curve of high tumor grade and LVSI

    以EC肿瘤分级、LVSI作为因变量,将单因素分析中有统计学意义的变量(ADC: 0 = ≤0.945, 1 = > 0.945;D: 0 = ≤0.619, 1 = >0.619; f: 0 = ≤0.233, 1 = > 0.233; DDC: 0 = ≤ 0.821,1 = > 0.821)作为自变量,进行多元线性回归分析。f和DDC均可作为肿瘤分级和LVSI独立相关的预测因子,见表3

    表  3  多元Logistic回归模型确定EC肿瘤分级和LVSI相关DWI模型参数
    Table  3.  Multivariate Logistic regression model to determine EC tumor grade and LVSI related DWI model parameters
    参数OR95 %CIP方差膨胀因子a模型拟合
    肿瘤分级
    常量0.9040.325~1.8420.129
    f0.0010~0.7200.0441.029
    DDC0.0010~0.007< 0.001*1.029
    LVSI
    常量0.8230.394~1.4380.321
    f0.0010~0.3360.030*1.029
    DDC0.0040~0.2140.006*1.029
      a方差膨胀因子小于5,表明回归模型不存在多重共线性。*P < 0.05。
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    笔者研究数据表明,不同数学模型多b值DWI可在手术前提供有关组织特性不同方面的综合信息,用于预测EC中与高组织学分级和LVSI相关的危险因素。此外,不同数学模型多b值DWI参数的观察者间一致性表现非常好,这对于考虑模型选择和成功的临床实施至关重要。

    在MEM模型中,ADC参数可以反映组织的微观结构,如细胞结构和细胞膜的完整性,已被广泛用于表征恶性组织[8]。较高级别的肿瘤细胞结构和细胞膜的完整性增加,这是由细胞增殖引起的,导致水扩散障碍[9]。在本研究中,与低级别EC相比,高级别的ADC值显著降低,最高特异度为83.7%,与Yue等[10]报道的结果一致。此外,有LVSI的肿瘤的ADC显著低于没有LVSI的肿瘤,但其AUC分别低于f和DDC值。参考ADC值在LVSI的预测中存在一些不一致报道。Thieme等[11]证明LVSI的存在与较低的ADC相关。相比之下,Lavaud等[12]发现ADC值在区分有和没有LVSI的EC方面没有显著差异。ADC值量化了水分子扩散运动的程度,这与生物组织中的细胞密度有关;然而,与细胞密度相比,肿瘤血管分布可以对ADC产生相反的影响。因此,个体ADC值不足以评估EC中的所有高危因素;在预测EC中的LVSI 时需要来自非单指数模型的其他参数评估完整的肿瘤特征。

    在BEM模型中,笔者发现灌注参数f可作为肿瘤分级和LVSI独立相关的预测因子。Wang等[13]得出结论,f在具有高度侵袭性特征的II型卵巢癌中显著降低。Yabuuchi等[14]报道,f值与正常血管生成量、完整血管在基底膜厚度和周细胞覆盖率方面相关。血管增生迂曲、血管分支紊乱,在高组织学分级肿瘤中更为明显。因此,在具有高组织学分级的EC中观察到较低f值可以通过血流推导到小的、渗漏的和效率低下的肿瘤毛细血管来解释。值得注意的是,f值与DDC结合在LVSI的预测中产生更好的诊断性能。笔者推测组织灌注可能是预测EC的重要因素,特别是对于具有LVSI的肿瘤。尽管D*值仅在区分有LVSI的肿瘤和没有LVSI的肿瘤方面有显著差异,然而D*值的波动范围较大(4.00~87.85),这可能是由于其对噪声的敏感性[15]。因此,非常有必要进行进一步的研究来调查D*值的可行性。

    在SEM模型中,DDC参数被认为是反映多指数衰减特性的ADC的连续分布的加权和,能在存在多指数衰减的情况下更准确地描述了扩散[16]。本研究发现,在不同肿瘤分级或LVSI的EC中存在显著不同的DDC值,并且基于AUC结果,DDC在预测高级别、存在LVSI的肿瘤方面优于ADC,表明DDC可能是比ADC更强大和更优越的参数。在其他疾病中也报告了类似的结果[7]。此外,在预测高级别EC方面,与单独的 DDC相比,联合f和DDC提高了诊断性能。参数α提供了有关体素内水扩散异质性的信息,但本研究中α没有显示出与EC预后的相关性。

    不同数学模型多b值DWI是一种有用且无创的方法,可用于预测EC预后相关的高组织学分级和LVSI,具有更全面的生物学信息。此外,与单个参数相比,组合参数具有更好的诊断性能,因此在评估预后相关风险因素方面具有更大的潜力,从而证明了多参数MR成像技术的优势,并提供了有希望的成像标志物,有助于选择最佳治疗方法。

  • 表  1  两组一般情况比较(n

    Table  1.   Comparison of general information (n

    项目 实验组(n = 60) 对照组(n = 60) c 2/t P
    n 百分比(%) n 百分比(%)
    性别 0.001 0.71
     男 12 20 10 16.7
     女 48 80 50 83.3
    文化程度 2.32 0.152
     专科 52 86.7 56 93.3
     本科 8 13.3 4 6.7
    年龄(岁) 20.2 ± 0.5 20.8 ± 0.3 0.056 0.951
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    表  2  两组满意度调查比较(n

    Table  2.   Comparison of satisfaction degree(n

    满意度 教学安排 实习安排 自我评价 带教老师
    实验组 对照组 实验组 对照组 实验组 对照组 实验组 对照组
    满意 51 39 49 38 56 42 58 50
    不满意 9 21 11 22 4 18 2 10
    满意度(%) 85.00 65.00 81.67 63.33 93.33 70 96.67 83.33
    χ2 6.40 5.06 7.50 5.93
    P 0.02 0.04 0.01 0.03
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    表  3  两组批判性思维能力测量表(CTDI)评分比较(( $ \bar{x} \pm s$ ),分]

    Table  3.   Comparison of CTDI scale scores[( $ \bar{x} \pm s$ ),scores]

    变量 实验组 对照组 t p
    寻找真相 45.00 ± 3.71 36.67 ± 2.56 14.32 < 0.05
    开放思维 44.47 ± 3.14 24.83 ± 1.84 41.79 < 0.05
    分析能力 42.98 ± 2.40 24.37 ± 1.90 47.19 < 0.05
    系统化能力 43.10 ± 2.38 23.95 ± 2.43 43.56 < 0.05
    批判性思维自信心 42.77 ± 2.45 25.18 ± 2.07 42.51 < 0.05
    求知欲 42.28 ± 3.00 31.88 ± 3.71 16.89 < 0.05
    认知成熟度 46.75 ± 2.84 37.82 ± 2.92 16.97 < 0.05
    CTDI-CV总分 307.35 ± 12.04 204.70 ± 5.23 60.47 < 0.05
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    表  4  两组正性态度量表(护生版)评分比较[( $ \bar{x}\pm s $ ),分]

    Table  4.   Comparison of positive attitude scale scores [( $ \bar{x} \pm s$ ),scores]

    组别 n 非常同意 比较同意 一般 比较不同意 非常不同意 总得分
    实验组 60 47.00 ± 7.08 4.77 ± 3.46 6.50 ± 3.71 0.63 ± 1.01 0.00 ± 0.00 58.60 ± 2.58
    对照组 60 3.83 ± 3.67 1.87 ± 2.14 7.30 ± 2.49 6.87 ± 1.74 5.90 ± 1.00 25.77 ± 2.80
    t 42.64 4.95 −1.39 −24.00 −45.55 66.80
    P 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
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    表  5  两组负性态度量表(护生版)评分比较[( $ \bar{x}\pm s $ ),分]

    Table  5.   Comparison of negative attitude scale scores [( $ \bar{x} \pm s$ ),scores]

    组别 n 非常同意 比较同意 一般 比较不同意 非常不同意 总得分
    实验组 60 2.75 ± 2.67 1.73 ± 2.00 7.20 ± 2.54 6.90 ± 1.70 6.17 ± 0.91 24.75 ± 2.44
    对照组 60 43.67 ± 6.63 5.13 ± 3.76 5.95 ± 2.79 0.83 ± 1.24 0.55 ± 1.14 56.38 ± 4.27
    t −44.39 −6.18 2.57 22.31 29.87 −49.82
    P 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00
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    表  6  理论与技能操作成绩考核评分比较[( $ \bar{x}\pm s $ ),分]

    Table  6.   Comparison of assessment scores of theory and practice[( $ \bar{x} \pm s$ ),scores]

    组别 n 理论成绩 技能操作
    主观题 客观题 总得分 模拟操作 临床实践操作 总得分
    实验组 60 18.00 ± 0.74 78.93 ± 0.94 96.93 ± 1.25 95.60 ± 1.61 94.57 ± 1.13 95.08 ± 0.97
    对照组 60 15.67 ± 1.05 73.32 ± 1.73 88.63 ± 2.12 85.38 ± 3.39 84.97 ± 3.96 85.18 ± 2.84
    t 16.21 22.10 25.28 21.09 18.06 25.60
    P 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00
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  • [1] 董雨青, 沈林华, 丁玉萍. 情景模拟护理查房在断肢再植术后护理业务提升的应用[J].实用手外科杂志,2019,33(3):360-361. doi: 10.3969/j.issn.1671-2722.2019.03.037
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  • 收稿日期:  2020-07-24
  • 刊出日期:  2019-12-26

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