简介：摘要目的观察吸脂辅以低能量双极射频BodyTite在合并松弛上臂吸脂术的应用效果、术后满意度及并发症。方法2013年6月至2019年12月，中国医学科学院整形外科医院整形十八科纳入66例女性患者，年龄22～53(28.3±6.9)岁，体质指数(23.8±3.4) kg/m2。先对设计术区进行吸脂处理，然后用BodyTite设备进行射频紧肤治疗，术后6个月随访评估疗效。结果66例患者均顺利完成手术，单侧上臂吸脂(288.6±95.6) ml，单侧上臂射频能量(4.2±1.1) kJ，手术时间(75.1±18.7) min。术后6个月，随访42例，患者自我评估满意39例，占92.8%，第三方评估满意37例，占88.1%。除1例出现皮肤水疱外，其余患者无血肿、血清肿及感染。结论两步法双极射频BodyTite治疗合并皮肤松弛的上臂脂肪堆积，手术风险低、并发症少，是一种安全有效的手术方式。

简介：摘要目的探讨基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂针运动记录系统在吸脂术中对吸脂针运动数据的检测效果，并分析检测数据与吸脂效率的关系。方法选取中国医学科学院整形外科医院2019年1月至2019年9月符合入选标准的脂肪抽吸手术患者。分别由A、B 2位术者抽吸患者吸脂区域的左侧和右侧，通过基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集术者250～400 s的操作轨迹数据和力数据，测量试验时间内吸出的脂肪量，分析比较2位术者吸脂针运动的幅度、频率、前进阻力，计算并对比吸脂效率。数据采用配对t检验和符号秩和检验进行分析。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23～49岁，平均37岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。术者A的吸脂针运动幅度和前进阻力分别为(11.43±1.23) cm和(9.35±2.24) N，高于术者B的(10.00±2.33) cm和(8.20±3.05) N,差异均具有统计学意义(t＝2.780、P＝0.013，t＝2.328、P＝ 0.033)。术者A吸脂针运动的频率为(2.14±0.19) Hz，术者B为(2.19±0.55) Hz，二者比较差异无统计学意义(t＝-0.366、P＝0.719)。术者A的吸脂效率为(19.20±9.36) ml/min，术者B为(15.27±8.05) ml/min，A比B高3.93 ml/min，差异具有统计学意义(t＝3.736、P＝0.002)。结论基于光学追踪和力传感技术的吸脂针运动记录系统，可以很好地记录和分析吸脂术术者的操作轨迹和阻力，并发现吸脂针的运动幅度和前进阻力较大时，吸脂效率更高。

简介：摘要一般情况下吸脂手术是安全的美容手术，但也可能引发凶险甚至致死性并发症。该文基于文献回顾梳理了吸脂手术引发严重并发症的原因、诊断、危险因素等相关知识，并结合个人经验对其预防和治疗措施进行了阐述。

简介：摘要2019年6月5日，1例36岁女性患者就诊于中国医学科学院整形外科医院，进行吸脂和脂肪填充术，术后8 h发生停乳链球菌感染导致的脓毒性休克。由于发现较早和及时抢救治疗，并转往北京协和医院，经急诊科、整形外科、ICU等多科室联合治疗，虽然患者病情凶险而反复，但最终得以成功救治，痊愈出院。作者对患者抢救和治疗的经过作了详细回顾，并对此类脓毒性休克的治疗经验进行了总结。

简介：摘要目的比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本t检验，P<0.05为差异有统计学意义。结果共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义(P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。