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糖尿病视网膜病变：广泛的临床和治疗方法 Lucas Tochetto ¹、Ana Beatriz Braz Alves ¹、Carlos Augusto Nunes Junior 2、Miguel
摘要糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的一个严重并发症，其特征是视网膜血管的进行性损害，可导致失明。这种疾病是一个严重的公共卫生问题，全球约有三分之一的糖尿病患者受到影响，需要早期诊断和干预以防止严重的眼部并发症。本文旨在回顾 DR 的临床表现并讨论当前的治疗方法，强调影响临床实践中 DR 治疗的诊断方法和新管理策略的创新。文献综述侧重于实验和非实验研究，涉及 DR 的临床方面和治疗。数据是从 PubMed 和 SciELO 等数据库中提取的，经过精心挑选，包括相关文章并排除不相关或无法完整获得的作品。 DR 受多种风险因素影响，包括血糖控制不佳、高血压和生活方式因素。研究表明，严格控制血糖可显著降低眼部并发症的风险。光学相干断层扫描和人工智能系统等技术进步提高了诊断的准确性，有助于更及时地进行干预。治疗方法已发展到包括抗 VEGF 疗法和手术治疗，而治疗方法需要多学科的努力。 DR 需要采用多学科综合治疗方法，结合严格控制风险因素、诊断进展和特定疗法。患者教育和自我护理参与对于治疗成功至关重要。公共卫生政策应侧重于改善诊断和治疗服务的机会，特别是在欠发达地区，以应对全球日益流行的糖尿病及其并发症。医疗保健专业人员之间的持续合作对于改善健康结果和减轻 DR 负担至关重要。关键词：糖尿病视网膜病变；诊所;治疗;糖尿病；眼部并发症。
基于深度学习的多模态数据糖尿病视网膜病变检测方法
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种复杂的疾病，结合来自患者病史、实验室结果或基因数据等多种来源的信息可以增进理解。眼科医生或自动化系统可以通过人工检查识别 DR。由于其成本效益和时间效率，糖尿病视网膜病变的自动检测已成为患者和医疗保健提供者的首选。这项研究的新颖之处在于开发了一种使用多模态数据融合预测糖尿病视网膜病变的模型，通过在长短期记忆 (LSTM) 网络中实现的早期融合技术，结合眼底视网膜图像、光学相干断层扫描 (OCT) 和电子健康记录 (EHR)。我们的模型利用多模态数据与局部二值模式 (LBP) 的早期融合，已展示出最佳性能，实现 AUC 值 0.99。这种高精度表明，整合来自各种数据源的信息可以显著提高模型检测糖尿病视网膜病变阳性和阴性病例的能力，从而增强我们对研究结果的可靠性的信心。
HPV 疫苗作为 HPV 病变的辅助治疗
持续感染HPV是导致近70%的外阴/阴道癌、90%的宫颈癌和肛门癌、70%的口咽癌和60%的阴茎癌的病因（1）。据观察，使用预防性HPV疫苗可显著降低这些癌症的发病率（2）。病毒的根除主要依赖于细胞介导的免疫，此后抗原呈递细胞主要将HPV的E2和E6蛋白呈递给T辅助细胞，最后激活细胞毒性T细胞。免疫系统对L1蛋白的体液反应也很重要，但程度较轻。然而，在自然感染HPV的情况下，抗体反应比接种疫苗的人要弱得多（3）。美国食品药品监督管理局（FDA）批准了三种类型的HPV。2016年之后，9价HPV疫苗成为美国的主要疫苗。 2018 年之后，该疫苗被批准用于 9-45 岁之间的人群（1）。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
白介素8在慢性根尖细胞病变的发展和临床进展中的作用
摘要简介/目标。慢性根尖牙周炎代表了牙齿根管系统中牙髓感染存在的动态延续，当时是激活了先天和获得的免疫反应，并募集了各种细胞和炎症介质，从而导致了细胞皮肤组织的破坏以及周围的生殖器的发展。该研究的目的是分析根本病变组织匀浆中IL-8的浓度，并将所获得的结果与患者的症状和病变的大小进行比较。方法。在这项研究中，总共分析了93个慢性根尖细胞病变的组织样品。与临床症状有关，将样品分为有症状和无症状，并根据大小分为大小病变。使用ELISA测试检查了IL-8的浓度。结果。与无症状的症状性周期病变中IL-8的浓度明显更高（p <0.001）。与小病变相比，大病变的这种趋化因子的浓度也明显更高（p <0.001）。结论。在具有明显的临床症状学的根尖性病变中IL-8的浓度升高以及在大病变中指出IL-8是一种主要的趋化因子，有助于根尖的炎症和根尖性病变的临床进展。关键字：根尖病变，细胞因子，趋化因子，IL-8通讯作者：JelenaPopović电子邮件：jelenadp@gmail.com
诊断和皮肤移植后糖尿病神经病中的异常肉眼皮肤病变
糖尿病神经病（VSLDN）中的viv>五变性皮肤病变很少见，通常由于慢性机械应力而发生在体重部位。本病例报告描述了一名35岁的男人，患有2型糖尿病，他在脚趾截肢和皮肤移植后在左脚的背上出现了肉眼病变。组织学分析鉴定出伪层状增生，没有恶性肿瘤或人乳头瘤病毒感染的证据。使用Maxacalcitol软膏和弹性长袜的使用逐渐解决的病变。此病例强调了识别糖尿病患者非典型肉毒病变的重要性，尤其是在手术干预后在非重量的部位。足底疣和五月癌之间的准确差异对于适当的管理至关重要。有效的治疗方法和在足部护理中进行全面的患者教育对于改善结局和防止糖尿病患者的进一步并发症至关重要。
肠脑轴与神经退行性病变：机制与治疗潜力
本文回顾了肠道微生物群通过控制肠脑轴调节神经退行性疾病的作用。特定的微生物种群及其代谢物（短链脂肪酸和色氨酸衍生物）调节神经炎症、神经发生和神经屏障完整性。然后，我们讨论这些见解如何导致可能的干预措施——益生菌、益生元、饮食调整和粪便微生物群移植 (FMT)。我们还描述了哪些流行病学和临床研究将某些微生物群谱与神经退行性疾病的病程联系起来，以及这些如何影响基于微生物组的诊断和个性化治疗方案的建立。我们的目标是指导微生物生态学研究这一与神经退行性疾病的关键联系，并强调通过针对微生物组相关因素来管理神经系统的健康的协作方法。
布鲁顿 ASPEN 第三阶段研究中的周围神经病变...
BH：研究经费：AbbVie、Century Therapeutics、Oncternal Therapeutics、Roche；咨询委员会：阿斯利康、百济神州、Epizyme, Inc. SO：咨询费：AbbVie、Antengene、阿斯利康、百济神州、BMS、CSL Behring、Gilead、Merck、Novartis、Janssen、Roche、Takeda；研究经费：AbbVie、阿斯利康、百济神州、BMS、Gilead、Janssen、Merck、Novartis、Pharmacyclics、罗氏、武田；酬金：AbbVie、阿斯利康、百济神州、BMS、Gilead、Janssen、Merck、诺华、罗氏、武田；在提交的作品之外担任实体董事会或咨询委员会成员：AbbVie、阿斯利康、百济神州、BMS、Gilead、Janssen、Merck、诺华、罗氏、武田。 BEW：股票：Genmab。MD：顾问委员会和酬金：安进、艾伯维、BMS、百济神州、杨森、葛兰素史克、美纳里尼、武田、再生元、赛诺菲。JJC：研究资金：艾伯维、阿斯利康、百济神州、Cellectar、Loxo、Pharmacyclics；咨询：艾伯维、阿斯利康、Avilar、百济神州、Cellectar、杨森、Kite、Loxo、Mustang Bio、Pharmacyclics。AT：咨询：百济神州、阿斯利康、艾伯维、杨森；酬金：百济神州、阿斯利康、艾伯维、杨森；演讲者局：百济神州、阿斯利康、艾伯维、杨森；差旅、住宿、费用：百济神州、阿斯利康、艾伯维、杨森。 CST：研究经费：杨森、艾伯维、百济神州；酬金：杨森、艾伯维、百济神州、Loxo、阿斯利康。CB：咨询、酬金、顾问委员会、差旅费：罗氏/基因泰克、杨森、百济神州、诺华、辉瑞、因塞特、艾伯维、吉利德、Celltrion、MorphoSys、再生元、Sobi、礼来。RGO：咨询：百济神州、杨森；酬金：百济神州、杨森、阿斯利康；会议/差旅：百济神州。VL：咨询：百济神州、艾伯维、杨森、默沙东；酬金：辉瑞、百济神州、阿斯利康、安进。JT：研究经费：百济神州、杨森、Pharmacyclics、罗氏、Celgene/BMS、Selectar；顾问委员会：百济神州。 GB 和 JS：就业：百济神州。WYC：就业：百济神州；股权持有人：百济神州、BMS。HA：就业，上市公司股权持有人：百济神州、Nkarta Therapeutics；专利和特许权使用费：圣犹达儿童研究医院。AC：顾问和股权持有人：百济神州。JVM：顾问：百济神州 WM 咨询委员会。
干细胞疗法的进展：用于治疗脊柱病变和神经退行性疾病的新视野Geovanna PozzbonCarvalhoã，
这项研究的目的是探索干细胞疗法的最新进展，重点是其在治疗脊柱病变和神经退行性疾病中的应用，以回顾主要的治疗方法，讨论细胞的再生潜力，并评估该技术对重新生化医学的未来观点，强调临床和科学挑战。本研究进行了综合文献综述，以分析干细胞疗法的进展。该研究是在Scielo，BVS -Virtual Health Library和PubMed等数据库中进行的。所使用的描述符是从健康科学的描述者中获取的，包括“再生医学”，“细胞疗法”，“胚胎干细胞”，“神经退行性疾病”。此外，考虑语言（葡萄牙语和英语）和出版年度（2020-2024），还将特定的过滤器应用于文章的选择中。细胞疗法是一种创新的方法，旨在使用树干的再生细胞来治疗各种医疗状况，干细胞具有独特的能力，可以在各种类型的神经组织细胞和模块化炎症反应中区分自身。此外，它们可以分泌生长因子和抗炎分子，以促进神经组织再生。干细胞疗法的未来观点令人兴奋，新兴的创新有望在再生医学，高级技术的持续研究，个性化疗法的发展以及跨学科的合作方面的转变，为克服当前的挑战和实现革命进步提供了重要的机会。