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肺部超声检查的预后价值和……
简介：慢性心力衰竭 (HF) 是全球主要的公共卫生问题，尽管过去二十年在诊断和治疗方面取得了重大进展，但 HF 患者的预后仍然不佳。该研究旨在评估肺充血（通过肺超声 (LUS) 评估）、生物阻抗谱、体液区室和超声心动图参数之间的关系，并确定这些关联对 HF 患者全因死亡率的影响。材料和方法：通过每日超声心动图评估确定左心室射血分数 (LVEF) 低于 45% 的符合条件的患者。患者处于仰卧位时进行肺部超声检查，每次完整检查共检查 28 个部位。使用 BIS 设备测定细胞外水 (ECW)。结果：我们的研究包括 122 名患者（67.2% 为男性），平均年龄为 67.2 岁。在包括所有肺充血单变量预测因子的多变量线性回归分析中，只有纽约心脏协会 (NYHA) 分级、ECW、估计肾小球滤过率 (eGFR) 和 LVEF 水平与 B 线数量保持独立关联。在随访期间，33 名患者死亡。在多变量 Cox 分析中，B 线数量至少为 15 与全因死亡率显着相关，与年龄、性别、糖尿病、LVEF、估计肾小球滤过率、C 反应蛋白、N 末端脑钠肽前体或 ECW 值无关（调整后的 HR = 3.84，95% CI：1.12-13.09）。结论：我们首次表明，在 HF 患者中，通过 LUS 评估的肺充血与 NYHA 分级、LVEF、eGFR 和 ECW 的严重程度相关，并可识别出死亡风险较高的患者。
用于诊断、预后和...的概率数字孪生
数字孪生范式整合了从传感器数据、物理模型以及物理系统或相关组件的运行和检查/维护/维修历史中获得的信息。随着越来越多的数据可用，由此产生的更新模型在预测系统未来行为方面变得越来越准确，并且可能用于支持多个目标，例如维持、任务规划和作战演习。本演讲将讨论数字孪生方法的最新进展，以基于几种类型的计算来支持所有三个目标：当前状态诊断、模型更新、未来状态预测和决策。所有这些计算都受到系统属性、操作参数、使用和环境的不确定性以及数据和预测模型的不确定性的影响。因此，本演讲将讨论不确定性下的决策以及诊断和预测中的不确定性量化，同时考虑偶然和认知不确定性来源。扩大概率数字孪生方法以支持实时决策是一项挑战，本文将讨论几种结合传感、计算、数据融合和机器学习方面的最新进展以实现扩大规模的策略。本文将介绍与飞机、旋翼机、船舶和增材制造相关的几个用例。
肥大细胞标记的诊断和预后意义...
摘要人类免疫缺陷病毒（HIV）感染继续构成重大的全球健康挑战，需要在诊断和预后方面取得进步来优化疾病管理。主要因其在过敏反应中的作用而被认可，但在HIV/AIDS的背景下，肥大细胞已成为具有诊断和预后意义的潜在标记。本文旨在综合当前的见解，并描述有关肥大细胞标记物在诊断艾滋病毒感染，预测疾病进展和指导治疗策略中效用的未来方向。肥大细胞，配备了不同的标记物，例如胰蛋白酶，Chymase，羧肽酶A3和C-KIT/CD117受体，具有组织特异性的表达模式，可作为HIV感染的诊断指标。了解不同组织和体液中这些标记的动力学有望准确地诊断HIV诊断，疾病分期和监测治疗反应。此外，肥大细胞标记物在艾滋病毒/艾滋病中的预后意义在于它们预测疾病进展，免疫失调和临床结果的潜力。将肥大细胞标记物集成到临床应用中，为艾滋病毒/艾滋病中的诊断测定，患者监测方案和治疗策略提供了有希望的途径。未来的研究方向涉及基于肥大细胞特异性标记的新型诊断工具和靶向疗法的开发，潜在地彻底改变了临床实践，并在HIV/AIDS管理中增强了患者护理。继续研究肥大细胞标记物的诊断和预后含义，具有巨大的潜力，可以提高我们的理解和改善艾滋病毒/艾滋病管理的结果。
糖尿病是冷冻肩部的预后因素
摘要目的：总结纵向观察研究的证据以确定糖尿病（1型和2型）是否与肩部冻结的人的症状进程有关。数据来源：对11个书目数据库（截至2021年6月发布）的系统文献搜索，参考筛选和电子邮件专业联系人。研究选择：如果他们具有纵向观察设计，其中包括在基线时被诊断出患有肩部的纵向观察设计，并在基线和没有糖尿病的患者中比较后续结果（> 2WK）。数据提取：数据提取是由1个审阅者使用预定的提取表完成的，并由另一位审阅者检查。两名审稿人使用预后因素研究工具中的质量独立判断出偏见的风险。数据综合：一种叙事综合，包括检查森林图和使用建议，评估，开发和评估框架的预言因子分级。28个研究满足了纳入标准。七项研究被判定为偏见风险，有21个偏见的风险。糖尿病与多维临床评分（证据中等确定性），疼痛较差（证据的确定性低）和运动范围较差（证据的确定性较低）有关。结论：本综述提供了初步证据，表明糖尿病患者的肩膀可能比没有糖尿病的人的肩膀更糟糕。如果高质量的研究可以确认本综述的发现，则临床医生应监测患者
乳腺癌患者的创新预后测试
艾哈迈达巴德，2022年11月16日，全球创新驱动的医疗保健公司Zydus Lifesciences Ltd.宣布，它将独家营销Canassist Canassist乳房，这是一项创新性和高级预后测试，对早期阶段的乳腺癌患者进行了高级预后测试，以帮助临床医生在患者是否需要化学治疗或不需要化学疗法。在印度的2.1个LAC乳腺癌病例中，近50％的激素呈阳性。在没有这样的预后测试的情况下，许多患者接受化学疗法可能无济于事。然而，借助Canassist乳房及其确切发现，临床医生可以根据科学证据避免对患者进行化学疗法。Oncostem经过五年的研究，已经开发了这项测试，并为印度和世界各地患有乳腺癌患者的患者产生了大量数据。乳腺癌是印度女性癌症的主要原因，其风险随着年龄的增长而增加。据估计，印度有29名女性在她的一生中有患乳腺癌的风险。激素受体阳性是乳腺癌最常见的亚型，估计有65000例新的早期激素阳性乳腺癌每年被诊断出来。此测试可以帮助他们在效果，成本和生活质量方面平衡他们的治疗计划。目前在印度没有进行此类测试。临床医生将组织样本发送到美国，以获得类似的测试，从而导致高成本负担和潜在的治疗计划延迟。canassist乳房助长生理患者canassist乳房是一项测试，可在早期（I＆ii）激素受体阳性，HER2受体负面类型的乳腺癌中优化治疗选择。它决定了患者患乳腺癌复发的风险，并使用专有人工智能/机器学习方法将患者归类为“低风险”或“高风险”。
改善意识障碍的诊断和预后
鉴于在小规模队列中解决这一研究问题的内在挑战，统计分析旨在尽可能排除分析偏差，包括过度采样偏差。为了严格起见，作者不得不将他们的定量 EEG 分析限制在一些最被接受和最成熟的参数上，从而省略了其他参数；希望这些参数能在未来的研究中进行测试。同样，他们也没有探索其他测量连接的方式，例如功能性 MRI 或氟脱氧葡萄糖 PET。然而，这些技术不太适合常规临床使用，而且通常耗费太多资源，尤其是在重症监护的情况下。Rubin 等人在这样一个研究不足的患者队列中研究麻醉撤机过程的努力值得祝贺。他们的研究结果有可能通过提出标准来改善结果，以尽量缩短药物诱导昏迷的持续时间来治疗难治性癫痫持续状态。虽然对于许多机构来说，常规实施这种复杂的定量脑电图分析可能仍然具有挑战性，但不断提高的计算能力将促进其引入。应用于“大脑电图数据”的机器学习算法可能会识别出更多可靠的预测因子，可用于指导
妊娠糖尿病诊断和预后的新方法
摘要。- 妊娠糖尿病（GDM）是最常见的妊娠代谢性疾病，其中没有过度甘表示史的人在妊娠期间表现出任何程度的葡萄糖耐受性。GDM可以在出生后自行解决，但GDM的母亲更有可能出现未来问题的风险，例如2型糖尿病，肥胖和心血管疾病。此外，GDM可能会引起婴儿，或什至是儿童时期糖尿病的风险。Standard诊断测试是口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和葡萄糖挑战测试（GCT），这是大多数国家怀孕28-28周的强制性测试。疾病中的分子机制中的疾病，例如肝细胞生长因子（HGF），脑雷帕（MTOR）的机理靶标（MTOR）和核因子-Kappab（NF-κB）signaling途径涉及GDM。因此，对这些机制的更好理解可以帮助相应地找到新的治疗和诊断策略。在这篇综述中，我们首先处理了参与GDM发生的分子机制，然后总结了雇用此知识的研究，以早期诊断和预后GDM。fi-Nelly，我们介绍了基于外泌体，microRNA，糖基化的血红蛋白和炎症性检测的GDM的最新成就。
使用人工智能对肝细胞癌的预后
肝细胞癌（HCC）是一种生物学上异质性肿瘤，其特征是不同程度的侵袭性。当前的HCC治疗策略主要取决于整体肿瘤负担，并且由于其异质性而无法解决HCC患者的多种预后。因此，使用成像数据对HCC的预后对于优化患者管理至关重要。尽管已证明某些放射学特征表明了HCC的生物学行为，但HCC预后的传统放射学方法基于视觉上评估的预后发现，并且受主观性和观察者间的变异限制。因此，人工智能已成为基于图像的HCC预后的有前途的方法。与传统的放射学图像分析不同，基于放射素学或深度学习的人工智能利用了许多图像衍生的定量特征，可能对肿瘤表型提供客观，详细和全面的分析。人工智能，尤其是放射线学在各种应用中都表现出了潜力，包括预测微血管入侵，局部治疗后的复发风险以及对全身治疗的反应。本评论重点介绍了人工智能在HCC的预后及其局限性和未来前景中的潜在价值。关键字：放射线学；深度学习；人工智能;机器学习；肝细胞癌；肝瘤；肝;癌症;恶性；肿瘤
抗SARS-COV-2抗体的预后价值
目标：在全球范围内，已有超过7.72亿个COVID案件报告。在情况数中继续识别的新型带有相应尖峰的新变体。脆弱的患者，包括老年人或严重合并症患者，仍处于危险之中。已经积累了有关抗SARS-COV-2-抗体和COVID-19的大量证据，但抗体测量的有用性尚不清楚。这项系统评价旨在评估抗SARS-COV-2-抗体的预后价值及其在指导促进疫苗中的有用性。方法：包括2020年1月至2023年10月之间的英语研究并发表。排除了依赖多组级模型或少于100名参与者的研究。PubMed以及WHO COVID-19研究数据库，EMBASE和MEDLINE数据库。研究选择和质量评估是由两名研究人员独立进行的。结果：筛选1,160项研究后，包括33项研究，其中包括3000万个人。抗SARS-COV-2-抗体与SARS-COV-2感染的风险降低和更好的结果，包括死亡率密切相关。感染风险和共同性-19的严重程度随抗体水平的增加而降低。结论：抗SARS-COV-2-抗体可用于早期识别高危患者和及时调整