据估计,科罗拉多州有超过 50 万人经历过脑损伤。不幸的是,脑损伤在弱势群体中的比例过高,例如青少年和刑事司法、人际暴力受害者和无家可归者。此外,虽然女性遭受脑损伤的可能性低于男性,但她们更容易受到脑损伤的影响,并且会遭受更糟糕的长期后果。在袭击期间遭受创伤性脑损伤的亲密伴侣暴力幸存者更有可能被诊断出患有创伤后应激障碍、失眠症,并且总体健康状况较差。美国有超过 530 万人患有永久性脑损伤相关残疾。经历脑损伤的儿童和青少年
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤(AKI)提出了显着的诊断和管理挑战,延迟检测导致长期并发症,例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能(AI)的最新进步为早期发现,风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用,包括受监督和无监督的机器学习,在预测AKI,改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合,以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是,诸如数据质量,算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物,扩大外部验证,并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。
1型糖尿病(T1D)是一种自身免疫性疾病,其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖,因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出,T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统,再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法,例如闭环胰岛素泵,干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法(DMTS),为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前,尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关,包括较低的HBA1C和降低低血糖,神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α(TNF-A)抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中,通过测量C肽来保存B细胞功能,证明了效率。然而,在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现,突破T1D召集了一个主要意见领导者(KOLS)的小组。研讨会
摘要 胶质母细胞瘤 (GB) 是脑部最常见的恶性肿瘤。这些肿瘤大多是原发性或新生性 GB,其发病迅速,初期症状包括头痛、新发癫痫发作、局灶性神经功能障碍和精神状态改变。GB 的典型放射学特征包括强对比增强、中心坏死和伴有肿块效应的水肿。本文,我们描述了两例原发性 GB 病例——两名女性,年龄分别为 60 岁和 51 岁,她们分别在首次入院后 3.5 个月和 4 个月被诊断出患有 GB。这些患者表现为右侧头痛,神经系统检查结果在正常范围内。他们的初步放射学检查未发现可疑病变,无论是在 T1 加权还是 T2 加权磁共振 (MR) 图像上。这位 60 岁的患者因持续性头痛再次入院,她的 T1 加权 MR 图像显示右颞叶有一个边界清晰的肿块病变,具有强烈的对比增强。此外,T2 加权磁共振图像显示脑沟闭合和中线结构因水肿而肿胀。这位 51 岁的患者因持续性头痛再次入院,她的磁共振图像显示 T1 加权图像上肿块病变具有不均匀的对比增强和坏死,T2 加权图像上肿块病变具有严重水肿的高信号区域。患者接受了开颅手术和大体全肿瘤切除术。值得注意的是,在这两例病例中,病变均在病理上诊断为 GB。因此,应该记住,只有持续性头痛才可能是 GB 的警示信号,在放射学上可见之前,从而强调需要在短时间内进行随访影像学研究。
摘要目的:我们研究了自定义iPad应用程序The Rehab Portal的使用,以向住院的脑损伤康复服务提供服务,并访问临床医生或客户本身的短视频,以了解其当前的康复目标。材料和方法:我们基于以前与服务用户,他们的家人和临床医生的共同设计开发了康复门户网站应用程序的初始版本。在一次野外试验中对此进行了研究,其中一系列六个客户在住院康复过程中,收集了有关临床ICIAN的定量数据和与康复门户的客户参与的定量数据,并在出院时对客户和临床医生进行定性访谈的主题分析。结果:对两个客户的互动量很高,而又有四个客户的限制。在主题分析中,我们讨论了康复门户网站的引入如何破坏实践,改变事物的完成方式,导致偏离通常的日常工作,增加负担并威胁专业完整性。同时,它运行良好,这导致了目标计划的重新定位,从临床医生指导到临床医生,客户及其家人之间的持续,充满活力的合作。最后,在某些情况下,我们确定了对现状的恢复,客户振奋对临床医生的行为产生了意想不到的影响,导致该过程被放弃。结论:当前的发现并未为这种方法提供批发支持,但是我们继续认为,使用异步视频支持临床医生 - 客户交流的方法可能会提供相当大的未来价值,并且值得进一步研究。
电力电子器件和模块的寿命建模有着悠久的研究历史。两大主要研究方向是数据驱动方法和基于模型的方法。数据驱动方法使用机器学习从经验数据中训练寿命模型。它是一种纯数据挖掘技术,不考虑故障机制。相比之下,基于模型的方法旨在研究故障机制,以便在考虑故障机制的情况下建立寿命模型。虽然数据驱动方法如今由于新一波人工智能的兴起而变得越来越流行,但基于模型的方法一直是经典方法并不断发展。我们的工作属于基于模型的方法。下面,我们将简要回顾主要的基于模型的方法。
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