XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全血
心力衰竭，保留的射血分数和covid-19
与其他病毒感染（如流感）相似的Covid-19分辨率后，心血管事件的频率增加也可能在有患有患者的患者中发挥作用。COVID-19。 因此，了解病毒宿主的免疫反应与心血管系统之间的关系在COVID-19患者的护理和治疗中非常重要。 13多种机制与CoVID-19患者的心脏损伤有关，例如直接病毒心肌损伤，微血管损伤，压力心肌病（Takotsubo），急性冠状动脉综合征，心肌损伤，由于氧气供应和需求和需求不平衡以及系统性炎症性反应而导致的心肌损伤。 14这可能在具有保留的射血分数（HFPEF）患者中特别有害，其中基线疾病（如糖尿病和高血压）很普遍（图1）。COVID-19。因此，了解病毒宿主的免疫反应与心血管系统之间的关系在COVID-19患者的护理和治疗中非常重要。13多种机制与CoVID-19患者的心脏损伤有关，例如直接病毒心肌损伤，微血管损伤，压力心肌病（Takotsubo），急性冠状动脉综合征，心肌损伤，由于氧气供应和需求和需求不平衡以及系统性炎症性反应而导致的心肌损伤。14这可能在具有保留的射血分数（HFPEF）患者中特别有害，其中基线疾病（如糖尿病和高血压）很普遍（图1）。
基于物联网的血氧和心率监测系统
可视化。该技术通过即时获取生理数据，有可能降低与紧急治疗相关的医疗费用，从而有助于尽早确定健康异常和主动行动。预测分析是我们系统的关键组成部分，该组件使用机器学习算法来识别我们收集的数据中的模式。由于其预测能力是基于过去的健康数据中发现的模式，因此提出了早期警报和量身定制的医疗建议。此外，该系统与远程医疗平台无缝集成，从而使用户与医疗保健提供商之间的直接通信。这种整合促进了远程监控和咨询，赋予医疗保健专业人员的能力，以便在必要时远程监测患者的状况。通过弥合患者与看护人之间的差距，我们的基于IoT的方法可以增强协作保健交付，并促进以患者为中心的护理管理。智能手机应用程序的用户界面既易于使用又易于使用，从而为用户提供了对其健康数据的实用见解。通过可配置的警报和清晰的可视化，用户有权积极监控其健康状态，并就其福祉做出明智的决定。我们系统的灵活性和可扩展性可以保证它可以在各种医疗保健环境中使用，满足不同患者人群的需求并轻松地集成到当前的医疗保健基础设施中。创新。1.1目标：这项贡献旨在提高医疗保健可及性，增强慢性疾病管理，并通过创新的技术解决方案促进积极的健康监测。随后的部分将详细介绍技术架构，实施细节以及对未来医疗保健应用程序的潜在影响。
患有高尿酸血症的糖尿病管理
摘要：血清尿酸盐（SU）是糖尿病发生率的独立预测因子。在当前的糖尿病治疗方案中，对高尿酸血症（HU）在疾病控制和预防中的重要性不足。总结了SU对β细胞功能，胰岛素抵抗和慢性糖尿病并发症的影响的最新知识，并评估了HU和HU和糖尿病患者的管理，我们搜索了Medline PubMed数据库，并包括285篇期刊文章。在此综述中建立了禁食等离子体葡萄糖和SU水平之间的倒U形关系。SU水平升高可能会增强慢性糖尿病并发症的发展，包括大血管和微血管功能障碍。饮食和运动是HU和糖尿病管理所需的生活方式改变的重要组成部分。葡萄糖和降低药物的选择和组合应与改善，至少不恶化，糖尿病和HU的原理进行。医疗人工智能技术和监测系统可以通过数字医疗保健帮助提高HU和糖尿病的长期管理的有效性。这项研究对糖尿病和HU的临床管理进行了科学和可靠的基础，并为这项研究提供了科学而可靠的基础。关键词：糖尿病，高尿酸血症，U形关系，较低的尿酸盐治疗，管理
通过减少射血分数与心力衰竭的减少和保留的射血分数区分心力衰竭：一种现象学方法
抽象的图形图例信息有关组织损伤或有害刺激的信息是通过中枢神经系统中的伤害性途径来处理的，这些途径是疼痛感知的基础。这些途径在产后发育的长时间发生了深刻的变化。从新生儿到成年人，脊髓，脑干和皮层中的生理联系经历了相当大的变化，因此有害信息的传播和调节高度取决于年龄。我们对这些过程的大部分理解都来自对实验室啮齿动物不同发育阶段的脊髓，脑干和皮质的感觉神经元和网络的活性分析。越来越多的证据表明，早期生命中不合时宜的组织损伤会导致疼痛敏感性的终生变化，这导致着眼于伤害感受回路成熟的关键领域和发育脆弱性时期。
to the Cancer Research Association的“全基因组癌症分析项目”，公共利益成立基础... 关于管理个人信息（隐私政策） 2024年8月21日，所有Oncotherapy ... 2024年12月18日访问co-sera peas的所有列表...
Cancer Precision Medicine Co.，Ltd。（以下称为“ CPM”）是我们公司的合并子公司，现已在公共场合
STMGP：全基因组关联或全基因组测序研究数据
通过培训数据构建预测模型，并通过平滑阈值多变量遗传预测（STMGP）方法预测测试数据表型，其中包含基因环境（GXE）相互作用，其中将GXE相互作用线性添加到具有边际效应的STMGP模型中。数据必须采用Plink二进制格式和边际测试p值（即通过PLINK软件计算每个变体的测试），即使对于具有大量变体的数据，也可以快速计算。通过CP型标准选择最佳的P值截止。可以接受定量和二进制表型，其中必须以PLINK FAM FAM FORGAT或SEPARATE文件（PLINK格式，即FID和IID需要）。环境变量需要通过指定列名来在协变量文件中。