2 型糖尿病的预防和管理主要围绕生活方式。鼓励高危人群和确诊患者通过减少卡路里摄入量来减肥。15 强调食物的数量和质量,建议低脂食物、健康碳水化合物(如水果、蔬菜、豆类和全麦)以及减少红肉和加工肉类的摄入。16 此类生活方式干预可将患 2 型糖尿病的风险降低 50%,17 并降低血糖水平并改善已确诊患者的胰岛素敏感性。因此,在诊断后,此类生活方式建议构成了一线治疗。14 医疗专业人员有责任在提供建议和治疗的同时考虑患者的顾虑、生活方式和文化信仰,以确保长期坚持治疗并实现最佳疾病管理。
神经可塑性是指大脑响应内部和外部刺激而改变和适应的能力。通过改变神经元或神经胶质细胞的数量、形成新的回路、加强或削弱特定突触、改变树突棘的数量和/或其他机制,神经可塑性有助于突触强度的动态和适应性变化 [1][2]。然而,神经可塑性的受损与精神和神经系统疾病的发展有关,包括抑郁症样疾病 [3][4]。事实上,重度抑郁症 (MDD) 患者的神经发生和突触可塑性降低 [3]。其他研究表明,在患有 MDD 的个体中观察到神经可塑性异常 [4]。神经可塑性降低可归因于表观遗传机制对参与突触可塑性的基因的转录调控 [4]。这种损伤对与 MDD 相关的认知和情感症状的发展有显著影响 [3]。诱导或利用神经可塑性已成为一种有前途的治疗方法,可以抵消这些适应不良的影响并缓解症状 [3]。开发刺激神经可塑性的新方法可能是补充目前针对神经可塑性的精神疾病疗法的有效方法。然而,仍然需要进一步研究神经可塑性如何促进精神疾病的发展。尽管如此,确定神经可塑性在精神疾病中是如何被调节和改变的,对于开发针对神经可塑性潜在异常的治疗方法是必要的 [3]。
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术(ICT)介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志,增强数据收集和分析,并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本,音频和视频等各种格式捕获数据的能力,从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是,还讨论了这些技术引入的挑战,包括与隐私和机密性有关的道德问题,以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入,而无需持续的身体存在,在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下,这可能是有利的。但是,这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外,本文介绍了ICT如何民主化研究的访问,允许对原本无法访问的社区进行研究,尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制,这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是,尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具,但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
为了加速经济脱碳,政府和企业正在投资氢气作为低排放或零排放燃料,以取代化石气体(也称为天然气或甲烷气体)。在联邦层面,2021 年 6 月,美国能源部 (DOE) 启动了首个“能源地球计划”,旨在十年内将“清洁氢气”的成本降低 2 至 1 美元/公斤,从而为应对气候危机做出贡献。3 为了支持这一目标,《通胀削减法案》引入了新的清洁氢气生产税收抵免,并扩大了现有的投资税收抵免范围,以适用于氢气项目和独立的氢气储存技术。4 此外,通过《两党基础设施法》,联邦政府将向七个区域氢气中心投资 70 亿美元,5 预计这也将催化超过 400 亿美元的私人投资。6
结论:尿道憩室癌是尿道的一种罕见且高度侵略性的恶性肿瘤,预后不良。隐藏了尿道憩室癌的发作,其临床表现是非专业和多样的。术前诊断具有挑战性,成像研究和膀胱镜检查是尿道憩室癌的主要术前诊断方法。病理学和免疫组织化学是确认诊断的基础。目前,国际上没有针对女性尿道憩室癌的统一治疗方案。对于没有远处转移的尿道憩室癌的女性患者,手术仍然是主要治疗方法。对于远处转移的患者,可以考虑手术,化学疗法和放射疗法的组合。基因测试和靶向免疫疗法为将来的治疗提供了新的方法。
肺癌(LC)是全球健康问题,也是与癌症相关死亡率的主要原因之一。根据国际癌症研究机构(IARC)发布的全球癌症统计报告,肺癌的发病率和死亡率仍然很高,占2020年全球癌症死亡的18%(1-3)。 手术,放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。 但是,靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。 重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因,例如EGFR,KRAS和MET,并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。 针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。 免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。 不幸的是,肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性(4)。 随着新兴的肿瘤微环境(TME)的加热概念,越来越多的证据表明,TME促进了癌症的进展,并可能介导治疗性耐药性。 与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。 癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关,该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。根据国际癌症研究机构(IARC)发布的全球癌症统计报告,肺癌的发病率和死亡率仍然很高,占2020年全球癌症死亡的18%(1-3)。手术,放疗和化疗一直是近年来肺癌治疗的护理标准。但是,靶向疗法和免疫疗法的临床使用一直在增加。重点已转移到检测与肿瘤发育相关的驱动基因,例如EGFR,KRAS和MET,并识别这些基因调节的细胞生长或细胞凋亡的信号传导途径。针对这些基因的靶向治疗显着提高了肺癌患者的中间存活率。免疫疗法现在是NSCLC中晚期或转移性突变阴性驱动基因的患者的第一线治疗。不幸的是,肿瘤复发通常会导致对最初有效的药物的抗性(4)。随着新兴的肿瘤微环境(TME)的加热概念,越来越多的证据表明,TME促进了癌症的进展,并可能介导治疗性耐药性。与肺癌相关的疗法和研究正在逐渐从仅关注肿瘤细胞本身到肿瘤微环境研究的更广泛的领域。癌症的发展与肿瘤微环境的生理状态密切相关,该状态可以调节肿瘤细胞繁殖并增强对治疗的抵抗力。TME是一个层次结构化的生态系统,其中包含各种细胞类型,从肿瘤相关的巨噬细胞(TAM),免疫细胞和与癌症相关的纤维细胞(CAFS)(CAFS),以及血液对比,神经血管,神经血管,细胞外基质,以及相关的构成构成(5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5 - 5-7)。特别是,免疫细胞在TME中起重要作用,其中包括促进肿瘤生长,并在宿主免疫监测和消除肿瘤癌细胞中起关键作用(8)。根据肿瘤类别,癌细胞的内在特征,肿瘤阶段和个别患者的特征,TME变化的细胞组成和功能状态。这些细胞的作用可以是关于肿瘤的相互作用,并在宿主免疫监视和消除肿瘤癌细胞中起关键作用(9)。共同调节区域免疫效应,最终调节
上瘾的物质在世界范围内普遍存在,它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施,以减少使用和负面后果,方法不同,理论基础,特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献(2015-2022),并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库(MEDLINE,WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO),结合了与临床表现(酒精,烟草或其他药物使用),技术和AIM相关的术语。重复数据删除后,剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选,留下了最终的n = 3,056研究,其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示,该领域的出版物率加速了,随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析,揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上,从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码,这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外,我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估,对干预措施的不清楚描述,对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱,以及对许多目标群体,设置和新的视频呼吁,聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。
免疫检查点抑制剂(ICI)显着改善了许多恶性肿瘤的预后,但造成了许多副作用,这可能会限制其好处。与免疫检查点抑制剂相关的急性肾损伤最常见的是急性微调肾小球肾炎(ATIN),但也报道了各种肾小球肾炎病例。在此,我们报告了与ICIS相关的严重IGA肾病(IGAN)的案例,并进行了文献综述。igan在ICIS启动后的5个月(范围1-12个月)的中位数中被诊断出,具有异质性严重程度,通常由皮质类固醇治疗和ICIS中断。与我们的情况相反,文献中的肾脏结局通常是有利的,肾功能恢复和治疗时蛋白尿的减少。尽管与ICIS相关的Igan比Atin的并发症要稀有得多,但仍被诊断出来。在使用ICI之前,应仔细询问和筛查无症状的血尿。
自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)领域的最新发展已显示自动文本处理的显着改进。同时,人类语言的表达在发现心理健康问题中起着核心作用。虽然口语在接受患者的访谈中被隐式评估,但书面语言也可以为临床专业人员提供有趣的见解。现有的工作中经常研究心理健康问题,例如抑郁或焦虑。然而,还在研究饮食失调的诊断如何从这些新技术中受益。在本文中,我们介绍了该领域最新研究的系统概述。Our investigation encompasses four key areas: (a) an analysis of the metadata from published papers, (b) an examination of the sizes and speci fi c topics of the datasets employed, (c) a review of the application of machine learning techniques in detecting eating disorders from text, and fi nally (d) an evaluation of the models used, focusing on their performance, limitations, and the potential risks associated with current methodologies.
