XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System帕金
孤立的REM睡眠行为障碍患者和帕金森氏症患者的尿液中的α-突触核蛋白骨料水平升高
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
未解决的谜团是少突胶质细胞的旁观者还是帕金森病病理学的驱动因素？
本研究旨在评估金融技术对埃塞俄比亚商业银行成本效率的影响。二级面板数据是从2011年至2022年期间的十二年中的十七个财政年度的审计年度报告中收集的。通过随机前沿方法调查了银行的成本效率。调查结果表明，在埃塞俄比亚运营的商业银行在成本管理方面有效，平均效率为83％。除了金融技术外，银行规模，利率传播利率，管理质量，汇率，资本化和银行所有权的影响对于成本效率也很重要。值得注意的是，金融技术在埃塞俄比亚的商业银行的成本效率中起着出色的作用。研究结果表明，金融创新平台与商业银行的成本效率之间存在积极关联。通过卡银行，移动银行和互联网银行提供的银行服务提高了埃塞俄比亚商业银行的成本效率。作为一种战略资源，银行业务中的金融创新通过减少非经济成本和交付银行服务所需的时间来提高银行的成本效益。为提高其成本效率，鼓励埃塞俄比亚的商业银行使用金融创新平台提供金融服务，并更新目前的成本管理策略，旨在减少产生和收取贷款以及支付的贷款和利息费用，以维持存款和其他利息债务。
帕金森氏症中的歌曲激光器和Eckel Protocoltm ...
迅速（某些时间内）的好处经常在施用歌曲激活的HVSEL干细胞后报告。我们假设这些快速的好处是由于PRP中歌曲激活的生长因子，细胞因子和血小板分泌产物的生物学作用，除了分泌生长因子和活化的HVSEL干细胞和外生体的细胞因子。这些可能是旁分泌作用，并且仅提供临时收益。持续的益处可能归因于通过歌曲激活的多能HVSEL干细胞对干细胞生态位和干细胞池的归巢和重新群体。需要进一步的基础研究工作，以归因于这些动作和双盲安慰剂
未解之谜：少突胶质细胞是帕金森病病理的旁观者还是驱动者？
帕金森病 (PD) 是第二大常见的神经退行性疾病和最常见的运动障碍，其主要病理特征是黑质（中脑的一部分）中的多巴胺能神经元主要变性。尽管经过数十年的研究，但该疾病起源的分子机制仍然未知。虽然该疾病最初被视为纯粹的神经元疾病，但单细胞转录组学的结果表明少突胶质细胞可能在帕金森病的早期阶段发挥重要作用。虽然这些发现具有很高的相关性，特别是对于寻找有效的疾病改良疗法，但少突胶质细胞在帕金森病中的实际功能作用仍具有很高的推测性，需要协同的科学努力才能更好地理解。这一未解之谜讨论了人们对 PD 中少突胶质细胞的有限理解，强调了有关少突胶质细胞的功能变化、髓鞘在黑质多巴胺能神经元中的作用、毒性环境的影响以及少突胶质细胞内 α-突触核蛋白的聚集等未解决的问题。
基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究
帕金森病轻度认知障碍（PD-MCI）作为帕金森病痴呆的独立危险因素，对预测PD患者痴呆具有预后价值。研究发现，认知功能决策的计算可以更好地评估PD-MCI的认知功能。因此，本研究探讨了PD-MCI人群的决策认知功能缺陷，并通过自主设计的迷宫决策数字评估范式挖掘新的数字生物标志物以识别PD-MCI早期认知衰退。本研究包括30名健康对照者、37名认知正常的PD患者（PD-NC）和40名PD-MCI患者。通过差异比较和逐步回归分析，筛选出两个数字化决策生物标志物——总决策时间和操作平均加速度，其区分PD-MCI和PD-NC的能力的联合曲线下面积为0.909，区分PD-MCI和NC的能力的联合曲线下面积为0.942。此外，研究还发现迷宫数字化决策生物标志物对男性的预警效能大于女性。与传统方法不同，本研究利用数字化动态评估揭示PD-MCI人群中可能存在的决策认知缺陷，为有效筛查PD-MCI提供了新思路。
研究方案在帕金森氏病中的眼微生物的数字测量：试点研究的协议，以评估可靠性和临床验证
眼微生物（OMT）是一种固定的眼动，即使眼睛看起来毫不动摇/静止，也总是在肉眼中看到，但总是存在。OMT与大脑功能之间的联系为研究提供了强大的基本原理，因为在神经系统障碍的种群中，其用作生物标志物的潜力。OMT频率通常为健康成年人的70-80Hz，研究表明，在帕金森氏病（PD）等神经病患者中，这将减少。与健康的老年人相比，本研究旨在检查PD患者的OMT。这是一项探索性的，观察性的研究，它将使用新型的手持设备 - ITREMOR ONE，它已被迅速，非侵入性地评估和评估OMT频率。此设备使用针对巩膜的事件激光技术。患有PD的人满足包容性crite-clite-ria将参加涉及认知，运动（使用UPDRS-III）和OMT措施的家庭评估。以OMT为主要结果，对ITREMOR的评估很快，仅需三秒钟即可获得阅读。患有PD的人将被邀请参加实验室，以进行广泛的认知评估，并使用可穿戴传感器对平衡，步态和转弯进行评估。PD患者将在12小时的冲洗期间进行评估，并在其抗原药物中进行评估。我们将招募30名PD，30人怀疑PD和30名年龄匹配的健康控制参与者，以评估OMT。有20人患有PD的人将在相同的访问后一周在相同条件下探索一致性后一周，在相同的时间内完成重测的可靠评估。这将是同类研究的第一个研究，以非侵入性研究OMT频率，作为PD的标记/监视器，具有先进的技术，可以在诊所，实验室或家庭中使用。将OMT识别为PD生物标记物可以更好地支持临床评估，从而改善了为晚期疾病监测患者提供护理。临床试验注册：该试验已在ClinicalTrials.gov（NCT06051877; 2023年9月）注册。
肺癌患者的横断面研究是腹主动脉瘤的潜在高风险因素 颈部周长截止点是巴西农村工人代谢综合征的预测因子 传统的在线和直播双通道策略和定价政策 未解决的谜团是少突胶质细胞的旁观者还是帕金森病病理学的驱动因素？ 埃塞俄比亚商业银行的成本效率 来自意大利中部和北部的Lepus Europaeus中的原骨基龙（Nematoda：protostrongylidae）的遗传变异性和种群结构分析
腹主动脉瘤（AAA）定义为直径超过3.0 cm的腹主动脉扩张[1，2]。尽管AAA的发病率和患病率通常很低，但AAA破裂的死亡率很高。破裂后紧急手术的死亡率超过40％，只有10-25％的人可能能够生存直到出院[1，2]。AAA中的增长率和破裂风险与直径成比例增加，随着时间的推移会增加。因此，根据ANEU-ry-Rysm大小[3，4]，建议每6个月至3年进行初次筛查的患者每6个月至3年进行定期监视。这是因为定期监视和及时干预对于AAA高危患者的生存至关重要。肺癌是全球最常见的癌症之一，死亡率高于其他癌症。取决于局部NSCLC的5年生存率为57％，而所有肺癌所有阶段的总5年生存率仅为5％[5-7]。使用低剂量计算机断层扫描（LDCT）筛查的早期诊断，早期肺癌的患者人数增加了[8]。因此，可切除肺癌患者的比例增加了，肺癌的预后也有所改善[9]。AAA的几个危险因素，包括吸烟，男性，年龄较大，高血压，血脂症，冠状动脉阻塞性疾病（CAOD）和慢性阻塞性肺部疾病（COPD），也是肺癌的危险因素[10-12]。和，Wiles B等。发现肺癌患者患AAA的患病率很高。因此，我们旨在检查有资格切除的早期肺癌患者中AAA及其特征的患病率。尽管癌症阶段的分配存在不确定性，但先前的肺癌和AAA患者的生存分析，中位随访期为6。13年（四分位数范围：3.05-6.54），显示AAA患有肺癌的AAA患者的总体死亡率风险更高。众所周知，高级NSCLC具有5年生存率（<5％，<5％，IIIB阶段和IV阶段<2％）[5-7]。此外，还知道AAA的破裂非常致命（大约59-83％的AAA破裂患者死亡之前死亡之前，他们可以被送往医院），但是直径少于5 cm的AAA的RUPTURE率并不常见（根据直径为0-6％/年，根据直径为0-6％/年）[1，2，2，2，2，4]。考虑到小型AAA患者的上述晚期NSCLC的预后不良和不常见的破裂率，可以推断，即先进阶段NSCLC患者的寿命将主要取决于肺癌的预后，而不是肺癌的风险。由于监视旨在减少AAA破裂的潜在风险，并且一生中需要大量精力，因此只有早期NSCLC患者才能从AAA监视中受益。因此，考虑到AAA监视的成本效益，我们只包括可切除的NSCLC患者，具有能力预期寿命的患者足以从AAA监视中受益，以进行分析。
帕金森氏病的认知康复方法
1个讲师。Kırklareli大学，卫生科学学院，物理疗法和康复系，Kırklareli。电子邮件地址：neslisahahgun@gmail.com 2讲师。伊斯坦布尔卫生科学学院伊斯坦布尔艾登大学的成员。电子邮件地址：makbulekarci21@gmail.com *负责作者：Kırklareli大学中央校园，健康科学中心2。教室，Kirklareli，0520501290到达：29.03.2024，接受日期：05.06.2024，出版日期：26.12.2024 doi：10.61830/balkansbd.14615988
帕金森病检测中的人工智能
摘要：帕金森病 (PD) 是一种渐进性的神经退行性疾病，其特征是运动和非运动症状，严重损害生活质量。由于帕金森病症状复杂且与其他神经系统疾病的特征重叠，早期发现和准确诊断帕金森病仍然是一项严峻的挑战。人工智能 (AI) 已成为医学诊断的有力工具，尤其是通过应用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术。本综述探讨了基于人工智能的帕金森病检测和诊断方法的进展，重点介绍了用于图像处理、语音分析、步态评估和生物标志物识别的各种 ML 算法和 DL 架构。本综述重点介绍了支持向量机 (SVM)、随机森林、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等不同模型在对 PD 进行分类和预测疾病进展方面的优势和局限性。此外，它还讨论了数据采集、特征选择方面的挑战，以及对大型多样化数据集的需求以提高模型的通用性。将人工智能融入临床实践，在提高诊断准确性、减轻人工评估负担和为帕金森病患者提供个性化治疗策略方面具有巨大的潜力。关键词：帕金森病检测、人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DP)、卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、循环神经网络 (RNN)、脑成像、步态分析、语音分析、生物标志物、神经退行性疾病。