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原始研究产后出血风险预测模型由机器学习算法开发：CLI
背景：产后出血（PPH）是一种严重的并发症，是孕产妇死亡率后的原因。这项研究使用机器学习算法和新功能选择方法来构建有效的PPH风险预测模型，并为PPH风险管理提供了新的想法和参考方法。方法：从2021年1月1日至2022年3月30日在温州人民医院分娩的妇女的临床数据进行了追溯分析，并根据失血量将妇女分为一个高血病组（337例患者）和低血病组（431例）。使用特征选择方法，例如递归功能消除（RFE），交叉验证（RFECV）（RFECV）和SelectkBest，以及以建立预测模型，使用特征选择方法，例如递归功能消除（RFE），递归功能消除，并识别来自多个临床变量中与产后出血相关的特征。结果：对于所有女性，与产后出血相关的特征是“年龄”，“新生体重”，“妊娠周”，“围产裂缝”和“剖腹产”。由随机森林分类器建立的预测模型表现最佳，F1得分为0.73，曲线下的面积为0.84。对于接受剖腹产或阴道分娩的妇女，与产后出血风险相关的特征不同。接受剖腹产的妇女产后出血的危险因素是“年龄”，“平等”，“早产”和“ Placenta Previa”。由随机森林分类器建立的预测模型表现最佳，F1值为0.96，AUC为0.95。阴道分娩女性产后出血的危险因素是“年龄”，“奇偶校验”，“妊娠周”，“糖尿病”，“辅助繁殖”，“高血压（前宾夕法尼亚）”和“多重怀孕”。由Adaboost分类器建立的预测模型表现最佳，F1值为0.65，AUC为0.76。结论：机器学习算法可以有效地识别与临床变量产后出血风险相关的特征，并建立准确的预测模型，为临床医生提供一种新颖的方法，以评估和预防产后出血的风险并防止产后出血。
使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
用于检测和分类颅内出血的全自动基于正弦图的深度学习模型
摘要目的：提出一种使用深度学习框架直接从正弦图中检测和分类颅内出血 (ICH) 的自动化方法。该方法旨在通过消除耗时的重建步骤并最大限度地减少计算机断层扫描 (CT) 重建过程中可能出现的潜在噪音和伪影来克服传统诊断的局限性。方法：本研究提出了一种使用深度学习框架从正弦图中检测和分类 ICH 的两阶段自动化方法。该框架的第一阶段是强度变换正弦图合成器，它合成与强度变换 CT 图像等效的正弦图。第二阶段包括级联卷积神经网络-循环神经网络 (CNN-RNN) 模型，该模型可从合成的正弦图中检测和分类出血。 CNN 模块从每个输入的正弦图中提取高级特征，而 RNN 模块提供正弦图中邻域区域的空间相关性。在一个包含 8652 例患者的大型样本的公开 RSNA 数据集上对所提出的方法进行了评估。结果：结果表明，与 ResNext-101、Inception-v3 和 Vision Transformer 等最新方法相比，所提出的方法在患者准确率上显着提高了 27%。此外，与基于 CT 图像的方法相比，基于正弦图的方法对噪声和偏移误差的鲁棒性更高。还对所提出的模型进行了多标签分类分析，以从给定的正弦图中确定出血类型。还使用激活图检查了所提出模型的学习模式的可解释性。结论：所提出的基于正弦图的方法可以准确、高效地诊断 ICH，无需耗时的重建步骤，并有可能克服基于 CT 图像的方法的局限性。结果显示，使用基于正弦图的方法检测出血的效果良好，进一步的研究可以探索该方法在临床环境中的潜力。
YouTube作为出血胶的信息源
口香糖出血是一个常见的牙齿问题，许多患者在线寻求有关该主题的健康相关信息。YouTube网站是搜索医疗信息的人们的流行资源。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。 因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。 使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。 在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。 视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。 全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。 使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。 大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。 最高覆盖范围是症状（95.33％）。 只有14.02％的视频被归类为“好”。 被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。 you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。据我们所知，最近没有研究评估了与YouTube™上出血胶有关的内容。因此，本研究旨在对与牙龈出血有关的YouTube视频进行定量和定性分析。使用Google趋势中的关键字“出血胶”在YouTube上进行了搜索。在前200个结果中，有107个视频符合纳入标准。视频的描述性统计信息包括自上传以来的时间，视频长度以及喜欢，视图，评论，订阅者和查看率的数量。全球质量评分（GQS），有用性得分和分数用于评估视频质量。使用Kruskal -Wallis检验，Mann -Whitney检验和Spearman相关分析进行统计分析。大多数（n = 69，64.48％）观察到的视频是由医院/诊所和牙医/专家上传的。最高覆盖范围是症状（95.33％）。只有14.02％的视频被归类为“好”。被评为“良好”的视频的平均视频长度明显长于其他组（p <0.05），而评级为“差”的视频的平均观看率（63,943.68％）大大高于其他组（p <0.05）。you-牙龈出血的视频质量中等，但它们的内容不完整且不可靠。不正确和内容不足会显着影响患者的身份和医疗决定。需要由牙科专业人员，组织和YouTube平台来花费努力，以确保YouTube可以作为出血胶的可靠信息来源。
探讨ABO血型描述与登革出血热病例的关系
国际蚊子研究杂志 2024； 11(1)：157-160 ISSN：2348-5906 代码：IJMRK2 IJMR 2024； 11(1): 157-160 © 2024 IJMR https://www.dipterajournal.com 收稿日期：2023-12-05 接受日期：2024-01-11 Mydeen Sadik M 博士，印度泰米尔纳德邦钦奈 Sri Sairam 阿育吠陀医学院和研究中心 Samhita Siddhanta 系副教授 RK Harsha Merlin DY Patil 博士，印度马哈拉施特拉邦浦那市 Pimpri 阿育吠陀学院和研究中心 Antony Stephen Raj 博士，印度泰米尔纳德邦钦奈 Sri Sairam 阿育吠陀医学院和研究中心 Kriya Sharira 系副教授 通讯作者：Mydeen Sadik M 博士，印度泰米尔纳德邦钦奈 Sri Sairam 阿育吠陀医学院和研究中心 Samhita Siddhanta 系副教授
肠道微生物和代谢产物在脑内出血性中风中的作用：全面的评论
脑出血性中风，其特征是大脑急性出血，具有显着的临床流行，并对个人的幸福感和生产力构成了重大威胁。最近的研究阐明了肠道微生物及其代谢产物在通过微生物群 - 甲状腺脑轴（MGBA）影响脑功能中的作用。本文对当前有关常见代谢产物，短链脂肪酸（SCFA）和三甲胺-N-氧化物（TMAO）（TMAO）的文献进行了全面综述，该文献由肠道微生物群产生。这些代谢产物已经证明了穿越血脑屏障（BBB）并直接影响脑组织的潜力。此外，这些化合物具有调节副交感神经系统的潜力，从而促进相关物质的释放，阻碍大脑内炎症剂的堆积，并表现出抗炎特性。此外，这种学术分析研究了有关肠道微生物及其代谢物对脑功能的影响的现有研究的缺乏，同时还强调了未来研究的前瞻性途径。
出血疾病的进步2024 ASH经典血液学亮点
开放标签，单臂，第2期临床试验成人获得的成年血友病A先前未接受免疫抑制（n = 47）患者皮下接受emicizumab（在第1和第1和第2周的第1和第2天，每周为6和3 mg/kg），直到第12周，但没有免疫抑制。随访时间为24周。主要终点是每周临床相关的出血数量，直到第12周。emicizumab被认为有效，这是在研究和免疫抑制中观察到的倾向评分匹配的速率（n = 101）。
患有出血障碍？定期测试抑制剂。
血液中包含许多称为凝血因子的蛋白质，有助于停止流血。血友病患者缺少或较低的凝血因子VIII（因子8），称为血友病A或因子IX（因子9）（因子9），称为血友病B。具有最严重的von Willebrand疾病（VWD）形式的人（称为VWD 3型）缺失了Von Willebrand因子，并且VIII因子水平较低。患有这些条件的人可能会在关节，肌肉和内部器官中经历出血发作。出血情节的流血持续时间超过几分钟。出血可能会响应很少或没有身体创伤。药物称为凝血因子浓缩物（或简单的“因子”）富含这些缺失的蛋白质，并注入或注入静脉中，以取代血液中缺失的蛋白质。医生通常开出注入的凝血因子浓度来治疗出血性疾病，因为它们有助于提高血液的凝结能力，以停止流血发作并帮助防止未来的发作。
遗传性心律不齐的IPSC衍生的心肌细胞：病原力学发现和药物发育 大麻二酚和大脑功能：当前的知识和未来观点 多发性硬化症中的二甲双胍附加临床研究，以评估脑透明度和神经变性（MACSIMISE-BRAIN）：多中心随机安慰剂对照临床试验的研究方案 Auranofin通过触发突变体p53非小细胞肺癌的不同分子细胞死亡机制和先天免疫来揭示治疗性抗癌的潜力 KV7.2在神经发育中的作用 用于... 的新型FAP抑制剂同型二聚体 Akt在获得的西妥昔单抗抗颈部鳞状细胞癌中的作用：一项针对新型组合策略的体外研究 神经图像：临床 tepotinib的疗效和安全性外显子14 ... 的安全性 网状多样性在金属有机框架中的应用 基因组范围的DNA甲基化分析以及潜在泛癌和肿瘤特异性生物标志物的鉴定 机器学习检测出极端婴儿的脑室室内出血” 2279 KCNQ2-和KCNQ3相关癫痫 ctla4，sh2b3和clec16a多样化影响... 大脑行为和免疫力
大麻二醇（CBD）是一种天然存在的非精神活性大麻素，在大麻sativa中发现，通常称为大麻或大麻。目前可用的CBD产品不符合大多数食品安全机构的安全标准，因此批准为饮食补充剂或食品添加剂，但由于其各种潜在的健康益处，CBD近年来一直在广泛关注。主要以其在管理癫痫发作，精神病，焦虑，（神经性）疼痛和受到肿瘤的治疗作用而闻名，但CBD对脑功能的影响也使研究人员和寻求增强认知能力的研究人员的兴趣也引起了人们的兴趣。这篇综述的主要目的是收集，合成并巩固科学证明的证据，证明CBD对脑功能及其治疗性显性对治疗神经和精神疾病的影响。首先，提出了有关CBD的基本背景信息，包括其生物分子特性和作用机理。接下来，提供了人脑中CBD效应的证据，然后讨论CBD作为神经治疗剂的潜在影响。CBD在减轻慢性疼痛方面的潜在有效性是在减少各种脑部疾病的症状（例如癫痫，阿尔茨海默氏症，亨廷顿和帕金森氏病）的症状。此外，还探索了使用CBD来管理精神病，焦虑和恐惧，抑郁症和药物使用障碍等精神病疾病的含义。随后提供了CBD对人类行为方面（例如睡眠，运动控制，认知和记忆）的有益影响的概述。由于CBD产品在很大程度上不受监管，因此解决与其使用相关的道德问题（包括产品质量，一致性和安全性）至关重要。因此，本综述讨论了对CBD负责任的研究和调节的必要性，以确保其作为脑部疾病的治疗剂的安全性和效率，或刺激健康个体的行为和认知能力。