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眼面心牙综合征
参考文献 • Batkova M、Havlovicova M、Nocar A、Dudakova L、Macek M、Liskova P、DostalovaT。在携带新型新生 BCOR 致病变异的两个捷克家族中观察到眼-面-心-牙 (OFCD) 综合征的牙齿异常。BMCOral Health。2024 年 10 月 22 日；24(1):1264。doi: 10.1186/s12903-024-05005- y。PubMed 上的引用（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/39438869） • Gorlin RJ、Marashi AH、Obwegeser HL。眼-面-心-牙 (OFCD) 综合征。Am J Med Genet。1996 年 5 月 3 日；63(1):290-2。 doi:10.1002/(SICI)1096-8628(19960503) 63:13.0.CO;2-G。PubMed 上的引用 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8723122) • Hedera P, Gorski JL。眼-面-心-牙综合征：母亲和女儿的 X 染色体失活偏斜提示 X 连锁显性遗传。Am JMed Genet A。2003 年 12 月 15 日；123A(3):261-6。doi: 10.1002/ajmg.a。 20444. PubMed 上的引文（https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14608648）• Horn D、Chyrek M、Kleier S、Luttgen S、Bolz H、Hinkel GK、Korenke GC、Riess A、Schell-Apacik C、Tinschert S、Wieczorek D、Gillessen-Kaesbach G、Kutsche K。眼-面-心-牙综合征患者中有 3 名 BCOR 出现新突变，但 Lenz 小眼综合征患者中无突变。Eur J Hum Genet。2005 年 5 月；13(5):563-9。doi:10.1038/sj.ejhg.5201391。 PubMed 上的引文 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.go v/15770227) • McGovern E、Al-Mudaffer M、McMahon C、Brosnahan D、Fleming P、Reardon W。母女中的眼面部心脏牙齿综合征。Int J OralMaxillofac Surg。2006 年 11 月；35(11):1060-2。doi: 10.1016/j.ijom.2006.05.001。Epub2006 年 7 月 10 日。PubMed 上的引文 (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16829040)
呼吁全面心脏病行动计划
尽管禁止在室内公共场所吸烟，对烟草产品广告的限制以及普通包装，但吸烟仍然是英国疾病和过早死亡的主要可预防原因之一，至少有15,000名可归因于一年的可归因于健康的疾病，以及对健康状况的重要贡献24。的确，在社会中最少和最被剥夺的人之间预期寿命差异的一半大约是由于吸烟25。通过并尽可能快地有效地通过烟草和VAPES法案来推动朝着无烟英国的进步，包括提高烟草的销售时代，至关重要。，但还有更多工作要做。
引用：Lupague R.M.J.M.，Mabborang R.C.，Bansil A.G.，Lupague M.M. （2023）全面心脏病风险的集成机器学习模型
摘要：长期以来，心血管疾病（CVD）仍然是全球死亡的主要原因之一。新技术（例如机器学习（ML）算法）的兴起可以帮助早期检测和预防开发CVD。这项研究主要关注不同ML模型来通过使用个人生活方式因素来确定一个人开发CVD的风险。这项研究在2021年从世界卫生组织（WHO）中使用，提取和处理了438,693条记录作为行为风险因素监视系统（BRFSS）的数据。然后将数据分配为训练和测试数据的比率为0.8：0.2，以具有未知数据以评估将要训练的模型。这项研究面临的一个问题是类别之间的不平衡，这是通过使用采样技术来解决的，以平衡ML模型的数据来处理和理解。使用10层化的倍数交叉验证测试评估ML模型的性能，最佳模型是Logistic回归（LR），F1得分为0.32564。然后，对logistic回归模型进行了高参数调整，并获得0.3257的最佳分数，C = 0.1。特征的重要性也是从LR模型中产生的，影响最大的特征是性，糖尿病和个人的一般健康。获得最终的LR模型后，然后在测试数据中对其进行评估，并获得0.33的F1分数。混淆矩阵也用于更好地可视化性能。简介和，LR模型正确分类了79.18％的CVD和73.46％的健康人。AUC-ROC曲线还用作性能度量标准，LR模型的AUC得分为0.837。逻辑回归模型可以在医疗领域中使用，可以通过向数据添加医学属性来更多地利用。总体而言，这项研究为我们提供了一个洞察力和重要的知识，可以通过仅使用个人的个人属性来帮助预测CVD的风险。关键字：机器学习算法，心血管疾病，逻辑回归，不平衡分类，超参数调整。
啮齿动物中的全面心脏代谢风险评分估计方法
心脏代谢疾病是世界上发病和死亡率的主要主要原因之一。个体中一系列代谢风险因素的共存，促使Reven将其视为一种称为“ X综合征”的综合征。该术语后来演变了，健康状况今天称为“心脏代谢综合征”（CMS）。在过去几年中，对CMS的病理生理学的理解取得了重大进展。能够充分评估心脏代谢风险（CMR）对于正确诊断，预防和更好地管理CMS至关重要，因为这可能有助于减慢其进展和并发症。这在潜在治疗策略的临床前和临床评估中也可能有用。已经开发了几种方法来评估在慢性和临床环境中发展心脏代谢疾病的风险。但是，这些方法应用于涉及啮齿动物的简短和实验设置时的局限性。因此，该评论旨在重新定义和突出要重新考虑心脏代谢综合征定义中的主要风险因素；并提出了一种评估啮齿动物中CMR的综合估计方法。这与对CMS一词的适当利用和实验环境中治疗靶标的深入评估有关。1。背景自1988年以来，已经在临床和基础研究环境中对代谢和心血管疾病之间的相互作用进行了深入研究。为此，已经开发了许多计算器系统。在本课程中，用来描述患者同时发生的代谢和心血管疾病簇的术语已经发展。的确，这首先被Reaven [1]称为“综合症X”，随后将其重命名为“代谢综合征”，因为胰岛素抵抗，血压血压，高血压和肥胖之间的关联变得更加明显[2-5]。在过去的几十年中，“代谢综合征”一词被重新调整为“心脏代谢综合征”（CMS），因为代谢功能障碍对发展心血管疾病（CVD）的风险的显着贡献，以及对病因和病理学机制的相似之处[CVD）[6-7]。评估心脏代谢风险（CMR）对于确定发展心血管和其他代谢事件并开始适当治疗的风险至关重要[8-9]。但是，它们在临床环境中大多是相关的，而在动物实验的背景下存在几个局限性，因为某些参数无法在短期实验中测量。面临这些局限性，有必要在实验动物中开发更全面的CMR估计方法
缓解地下空间负面心理和生理影响的设计策略
地下位置 建筑物位于地下并不妨碍为建筑物内部提供自然光和视野等便利设施。然而，即使地下空间的物理设施与传统建筑物的室内空间相同，地下空间的物理位置也存在心理障碍。有些人可能会有幽闭恐惧症或与安全相关的恐惧，从而对地下空间产生负面反应。很难解释一些人对地下概念的负面联想——即使室内条件与地上空间相同。除了与安全问题相关的恐惧之外，地下空间可能与死亡和埋葬有关。然而，人们普遍认为，