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急性淋巴细胞白血病研讨会
引言急性淋巴细胞白血病是一种在分化早期受阻的淋巴细胞恶性增殖，可侵入骨髓、血液和髓外部位。在美国，2014 年其发病率估计为每 100 000 人 1.57 人，2018 年诊断出新病例约 5960 例，死亡 1470 人。1,2 男女性比例约为 1.2:1,2 儿童中此病更为常见。年龄别发病率在 1-4 岁儿童中最高，然后在儿童期（5-14 岁）、青少年期和青年期（15-39 岁）急剧下降，在 25 岁至 45 岁之间达到最低点。1 在此年龄段之后，该病的发病率仅略有增加，约 60% 的急性淋巴细胞白血病是在 20 岁之前诊断出来的。 1 过去四十年来，治疗效果显著改善，5 年总生存率从 1975 年的 31% 上升至 2009 年的近 70%。然而，这些结果隐藏着重大差异；尽管急性淋巴细胞白血病患儿的 5 年总生存率达到 90%，但 50 岁以上的患者中只有 25% 在诊断后 5 年存活，这凸显了进一步改善老年患者（≥40 岁）治疗的必要性。3–5 此外，尽管 1995 年至 2009 年间，低收入国家的总生存率有所提高，
616.急性髓系白血病
复发是接受异基因造血干细胞移植 (HCT) 治疗 AML 患者的主要死因。减少复发的策略包括造血干细胞移植后针对白血病的维持疗法，但这些策略大多无效。GO (Mylotarg TM ) 是一种抗 CD33 抗体药物偶联物，获准用于 AML，但其使用受到肝毒性和对 CD33+ 正常血细胞的靶向、非肿瘤造血毒性的限制，导致严重的血细胞减少症，尤其是在造血干细胞移植后。Tremtelectogene empogeditemcel (trem-cel；以前称为 VOR33) 是一种造血干细胞和祖细胞产品，由匹配供体的 CD34+ 细胞制成，并通过 CRISPR/Cas9 基因编辑删除 CD33。Trem-cel 的开发是为了保护正常造血细胞免受 CD33 靶向疗法的影响，并允许专门针对残留的 CD33+ 白血病。
小分子抑制剂对HSD17B13的抑制作用，Ini- ...
通过口服靶向药物对FLT3和其他激酶的抑制可以改善适合AML FLT3 -ITD阴性患者的标准化疗结果。 包括所有遗传亚型在内的SAL组的随机SORAML试验表明，在新诊断的合适的AML患者中，添加II型抑制剂索非尼改善了无白血病，但没有整体生存（OS）。 Quizartinib（QUIZ）是一种有效的II型抑制剂，显示了约30％的完整恢复（CR）和CR不完全恢复（CRI）作为复发/难治性FLT3 -ITD负AML的单一疗法。 Pethema小组以这种理由设计了一个随机的，双盲的，安慰剂（PBO）控制的II期QuIWI试验（NCT04107727），并进行了临时预先计划的分析（数据截止分析（2023年3月截止），报告了2年2年的总生存（OS）63.5％（OS）63.5％的Quiz vs. vs。vs. 47％cboo（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）。 在这里，我们报告了Quiwi试验的最终分析，并进行了16个月的额外随访（2024年7月26日的数据截止）和完整的数据库清洁。通过口服靶向药物对FLT3和其他激酶的抑制可以改善适合AML FLT3 -ITD阴性患者的标准化疗结果。包括所有遗传亚型在内的SAL组的随机SORAML试验表明，在新诊断的合适的AML患者中，添加II型抑制剂索非尼改善了无白血病，但没有整体生存（OS）。Quizartinib（QUIZ）是一种有效的II型抑制剂，显示了约30％的完整恢复（CR）和CR不完全恢复（CRI）作为复发/难治性FLT3 -ITD负AML的单一疗法。Pethema小组以这种理由设计了一个随机的，双盲的，安慰剂（PBO）控制的II期QuIWI试验（NCT04107727），并进行了临时预先计划的分析（数据截止分析（2023年3月截止），报告了2年2年的总生存（OS）63.5％（OS）63.5％的Quiz vs. vs。vs. 47％cboo（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）（PBO）。在这里，我们报告了Quiwi试验的最终分析，并进行了16个月的额外随访（2024年7月26日的数据截止）和完整的数据库清洁。
急性运动相关的膝盖受伤
体育在澳大利亚非常受欢迎，每年，全国一半以上的人口参加体育活动。1尽管这对身体和心理健康有很多好处，但膝盖受伤很常见，尤其是在旋转和联系体育方面，例如澳大利亚规则足球，橄榄球联盟，橄榄球联盟，触摸足球，篮球，足球，足球和篮球。澳大利亚的前交叉韧带（ACL）重建最高。2名伤害膝盖的运动员在年轻时患有膝盖骨关节炎的风险增加。3管理范围从简单的急救和支撑到复杂的手术重建，但应始终包括受监督的康复以及个性化的策略，以促进终身参与运动和骨关节炎的风险降低。4
乙型肝炎病毒（HBV）筛查和管理
1 Includes patients being treated in the Acute Cancer Care Center (ACCC), Clinical Decision Unit (CDU), and Urgent Symptom Clinic (USC) 2 Mild symptoms include constipation, confusion, nausea, abdominal pain, acute kidney injury (increase in serum creatinine (SCr) of ≥ 0.3 mg/dL), fatigue, polyuria, and polydipsia 3 Severe symptoms include severe altered mental status, obtundation,昏昏欲睡，昏迷，嗜睡，闭合，顽固性恶心/呕吐，癫痫发作和心电图变化4，患有颌骨骨坏死的患者或明显较差的牙列牙齿，Zoledronic Acid，Zoledronic Acid，pamidronica和Denosumab的使用应避免使用，除非受益于利益超过风险。考虑内分泌学或牙科肿瘤学咨询。5个考虑考虑的非恶性原因包括：甲状旁腺功能亢进，牛奶碱，药物诱导，固定化，肉芽肿性疾病，荷尔蒙疾病（肾上腺，甲状腺等）
SGLT2药物和急性疾病
表现为积极，请与医疗保健专业人员联系以获取建议。如果它处于正常范围，并且在24小时后您仍然感到不适，请联系医疗保健专业人员以获取建议。糖尿病性酮症酸中毒（DKA）DKA是一种潜在的威胁生命的病，可影响患有糖尿病的人。DKA是医疗紧急情况，需要在医院进行紧急治疗。学习如何识别DKA症状并及时寻求医疗帮助很重要。如果您经历：
人工智能与急性中风成像
摘要：人工智能技术是一个快速发展的领域，在急性中风成像方面有许多应用，包括缺血性和出血性亚型。早期识别急性中风对于及时干预以降低发病率和死亡率至关重要。人工智能可以帮助中风治疗模式的各个方面，包括梗塞或出血检测、分割、分类、大血管闭塞检测、艾伯塔中风计划早期 CT 评分分级和预测。特别是，卷积神经网络等新兴人工智能技术在有效和准确地执行这些基于成像的任务方面显示出良好的前景。本综述的目的有两个：首先，描述中风成像中的人工智能方法和可用的公共和商业平台；其次，总结当前人工智能驱动的急性中风分类、监测和预测应用的文献。
人工智能与急性肾损伤
目前已发布许多风险评分，使用梯度提升、神经网络、深度学习和随机森林等方法来识别高风险患者。许多此类 AI 应用程序可以在血清肌酐变化前 24-48 小时内准确预测 AKI (2-4)。这些研究在不同的临床环境中进行，包括整个医院、成人重症监护病房和围手术期患者。还实施了先进的学习技术来检测特定 AKI 环境中的模式，一些研究在大量脓毒症相关 AKI 患者中识别出两到三种不同的亚表型 (5)。
甲氧氟烷吸入器用于急性疼痛管理
• 一次性吸入器，• 甲氧氟烷 3 毫升瓶，• 活性炭 (A/C) 室。准备和管理：• 确保将活性炭 (A/C) 室插入吸入器顶部的稀释孔中。每个瓶子都必须使用新的活性炭室和吸入器• 倾斜甲氧氟烷吸入器并将一个 3 毫升瓶的内容物倒入底座，同时旋转吸入器。请勿使用塑料注射器将瓶内容物转移到吸入器中• 轻轻摇晃以确保甲氧氟烷均匀分散在吸入器内，并在将吸入器交给患者之前擦拭吸嘴• 使用甲氧氟烷时，患者必须躺在床上或推车上• 不得在处方规定的疼痛手术间隙使用甲氧氟烷吸入器。例如：它不可用于在走动时控制疼痛 • 甲氧氟烷吸入器应自行使用，除患者外，其他人不得将其放在脸部/嘴部 • 甲氧氟烷吸入器可连接到标准面罩。如果使用面罩，必须由患者拿着，即不能固定在脸上 • 建议患者以缓解不适为目标，而不是完全消除疼痛 • 将腕带戴在患者的手腕上。识别吸嘴和
急性ICU患者的算法监测...
Gernot Marx，1.2 Johannes Bickenbach，1.2 Sebastian Johannes Fritsch 16，1.2,3 Julian Benedict Kunze ϕ，1.2 Oliver Maassen，1.2 Saskia Deffge，Saskia Deffge，Saskia Deffge，1.2 Jennifer Kistermann，1.2 Jennifer Kistermann，1.2 Silke Haferkamp，2.4 Irina Lutz，2.4 Irina Lutz，2.4 nora nora，2，44 nora，2，44 nora kark，2，44.4 Volker Lowitsch, 2.5 Richard Polzin, 2.6 Konstantin Sharafutdinov, 2.6 Hannah Mayer, 2.7 Lars Kuepfer, 2.7 Rolf Burghaus, 2.7 Walter Schmitt, 2.8 Joerg Lippert, 2.8 Morris Riedel, 2.3 Chadi Barakat, 2.3 André Stollenwerk, 2.9 Simon Fonck, 2.9 Christian Putsen,, 2.10 Sven Zenker，2.10,11 Felix Erdfelder，2.10.11 Daniel Grigutsch，2.10.11 Rainer Kram，2.12 Susanne Beyer，2.13 Knut Kampe，2.1 Jan Erik Diehr，2.15，2.15 Friederike Salman，2.14 Patrick Juers，2.14 Patrick Juers，2.14 Daniel Tiller，2.14 Daniel Tiller，2.14 Daniel Tiller，Emilia，2.16 Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel Emial， Wisotzki，2,16 Sebastian Gross，2.17 Lorenz Homeister，2.17 Frank Bloos ϕ，2.18AndréScheragϕ，2.19 Danny Ammon，2.20 Susanne Mueller，2.19 Julia Palm ϕ 2.22 Thomas Wendt，2.23 Tobias Schuerholz，2.24 Petra Groeber，2.25 Andreas Schuppert 2.6