摘要:Tirzepatide 是一种 GLP1/GIP 受体激动剂,用于治疗 2 型糖尿病和促进减肥。Tirzepatide 的常见副作用包括恶心、呕吐和腹泻。更严重的副作用包括胰腺炎、胆结石、甲状腺癌和胆囊炎。随着这些药物的使用增加,人们发现了更多的副作用。与 GLP1/GIP 受体激动剂相关的胃排空延迟可能会因胃肠道运动的变化而增加患阑尾炎的风险。关于使用 Tirzepatide 患阑尾炎风险的数据很少。本例新病例报告介绍了一名 73 岁的女性患者,没有典型的风险因素或明显的诱因,在开始使用 Tirzepatide 一周后患上了阑尾炎。一旦停止使用 Tirzepatide,患者的症状就会显著改善,CT 成像也显示出改善。患者最终接受了门诊阑尾切除术。临床研究很少报道阑尾炎是 GLP1/GIP 受体激动剂的副作用。Tirzepatide 似乎与阑尾炎的发病存在时间上的关联。本病例报告强调了将阑尾炎视为 GLP1/GIP 受体激动剂 Tirzepatide 的潜在不良反应的重要性。关键词:GLP1 受体激动剂、GIP 受体激动剂、Tirzepatide、阑尾炎、糖尿病、肥胖症
抽象的放线菌种类是人类的共生生物。如果发生粘膜损伤,它将成为病原体。大多数情况仅限于面部和颈部。腹部放线菌病(AA)在临床实践中很少遇到。表现是高度可变的,从急性腹部到可疑恶性肿瘤的腹部质量。此病例报告描述了一名年轻,健康的女性接受急性腹部的录取。在手术过程中发现了带孔和弥漫性腹膜炎的坏疽性阑尾炎。进行了腹腔镜阑尾切除术。病理报告描述了丝状生物的阳性聚集体,与放线肌属于属性。在经验抗生素治疗的启动后,患者完全康复。在4年的随访中未发生腹腔内复发。
摘要•简介和目标:急性外生性阑尾炎是罕见且易于诊断的急性腹痛的原因。外生性阑尾炎的诊断在患者管理中是开放的临床重要性。放射学在这种情况的诊断中具有重要作用,这模仿了许多需要手术的急性病理。这项研究的目的是确定患者人群中外生性阑尾炎的外生性阑尾炎的存在。材料和方法:在2022 - 2023年之间向急诊室申请的成年患者,并对急性腹部疼痛抱怨并通过腹部计算的toMograph进行评估。患者分组。研究了外生性阑尾炎的频率和常见症状。结果:在一年回顾性放射学数据库研究中,计算机断层扫描发现与256例患者中的八名(3.12%)的外生性阑尾炎兼容。回顾性检查这些患者的肿瘤,体格检查和实验室发现。结论:外生性阑尾炎是罕见但自我的急性原因。为了避免在急性腹痛方向上进行不必要的手术干预,紧急服务医师和放射科医生也应记住这种临床状况。
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里,我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级,几名数据收集者(医学生和研究助理)从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本,并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后,一名儿科医生裁定所有数据,找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告(42.7%)和 32 份手术报告(31.1%)中,98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者(28.2%)的 PAG 被手动错误分配,3 名患者(2.9%)的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中,使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录(包括报告和提取的数据)中的错误分类,速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取,并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
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