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引用本文为：Kounis NG、Mplani V、Ceasovschih A。多向相互关系：缺铁性贫血导致口角炎，并且
一名 74 岁女性，有胸闷病史。她遵循素食饮食，抱怨疲劳和运动耐力下降。检查时，她的嘴唇发红、干燥、鳞状，类似于唇红，同时伴有反甲、结膜苍白和皮肤苍白（图 1）。心电图显示心房颤动，血液检查显示铁为 25 mcg/dl，血红蛋白为 8.3 g/dl，铁蛋白为 4 mcg/ml，网织红细胞和血小板水平正常。她没有服用抗血小板或抗凝药物。内窥镜检查、结肠镜检查和盆腔超声检查结果正常。此外，超声心动图显示射血分数在正常范围内 55%。室间隔和侧环舒张早期峰值速度、三尖瓣反流速度、左心房大小和左心室质量指数等参数均在正常范围内。这名患有心房颤动的患者，N 端脑钠肽前体 (NT-proBNP) 水平为 600 pg/ml，而正常值为 500 pg/ml。诊断为射血分数保留的心力衰竭、心房颤动、口角炎和缺铁性贫血。患者开始接受每日 20 毫克利伐沙班和 20 毫克呋塞米的治疗。
口腔 - 肠菌微生物组的连接以及饮食的影响和...
目标的确定麻醉深度已被用来评估在电击疗法（ECT）中应用电刺激的最佳力矩，因为所使用的某些抗厌含剂可以降低其有效性。在这项研究中，使用患者状态指数（PSI）使用麻醉深度测量来评估癫痫发作质量。方法对对照组进行了前瞻性实验研究，其中包括51例患者的346个刺激样本（PSI = 134;对照= 212），并患有主要抑郁症。癫痫发作的足够变量（电脑图中的癫痫发作时间[EEG]和动物活性，脑电图的视觉评估，ECT-EECT-EEG参数评级量表[EEPRS]，癫痫发作一致性，中央抑制，自动抑制，自动化参数和自动激活的局限模型的连续模型是连续的，并具有连续的模型。用于二分法变量。结果PSI组需要较低的刺激能。PSI的使用与持续时间和脑电图，较高的脑电图记录，更好的癫痫发作一致性以及最大持续相干性和峰值相干时间的自动参数的较高值有关。结论使用PSI测量麻醉深度可能会减少所需的电刺激电荷，并证明用丙泊酚修饰的ECT中的癫痫发作质量。
孕妇贫血及其对胎儿生长发育的影响：综述
母体贫血，特别是缺铁性贫血，是一种常见的营养缺乏症，影响着全世界相当一部分孕妇。其特征是血液中血红蛋白水平不足，导致母亲和胎儿的氧气输送受损。这种情况与许多不良妊娠结局有关，包括宫内生长受限、低出生体重、早产和死产风险增加。除了直接的分娩并发症外，母体贫血还会对胎儿发育产生长期影响，特别是神经和认知结果，因为在关键发育窗口期间氧气不足会破坏胎儿器官发生。母体贫血影响胎儿生长的潜在机制包括胎盘功能受损和氧气供应减少，这两者对胎儿发育都至关重要。母体贫血会削弱胎盘有效交换营养和氧气的能力，导致胎儿缺氧，从而阻碍胎儿生长并可能导致发育迟缓。缺铁是导致孕妇贫血的主要原因，它限制了胎儿细胞过程（包括神经发生和器官发育）所需的必需营养素的供应，从而加剧了这种情况。这种情况在怀孕早期尤其明显，因为此时胎儿对孕妇健康状况的变化非常敏感。
范可尼贫血和 DNA 修复障碍
范可尼贫血 (FA) 1 的特征是身体异常（身材和骨骼肢体畸形）、骨髓衰竭和恶性肿瘤风险增加。FA 与许多基因有关，其中大多数以常染色体隐性遗传。FA 还可以以常染色体显性或 X 连锁方式遗传。共济失调毛细血管扩张症 (AT) 1 的特征是进行性小脑共济失调、毛细血管扩张、免疫缺陷和恶性肿瘤风险增加。AT 以常染色体隐性方式遗传，由 ATM 中的致病变异引起。布卢姆综合征 1 的特征是严重的产前和产后生长迟缓、阳光敏感的面部红斑和多种癌症易感性。布卢姆综合征以常染色体隐性方式遗传，由 BLM 中的致病变异引起。奈梅亨断裂综合征 (NBS) 1 的特征是小头畸形、身材矮小、免疫缺陷和易患癌症。NBS 以常染色体隐性方式遗传，是由 NBN 中的致病变异引起的。RECQL4 相关疾病 1 包括 Rothmund-Thomson 综合征、Baller-Gerold 综合征和 RAPADILINO 综合征。这些综合征均包括放射线缺陷、骨骼异常、生长缓慢/身材矮小和恶性肿瘤风险增加。它们以常染色体隐性方式遗传，是由 RECQL4 中的致病变异引起的。检测指征符合以下标准的患者有资格接受检测：
人工智能在颅内动脉瘤检测中的不一致性
保留所有权利。未经许可不得重复使用。永久。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 许可，可以在此版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 11 月 30 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.26.24317954 doi：medRxiv preprint
麻醉引起的小儿种群中的发育神经毒性
麻醉和镇静剂可能会导致儿童长期负面神经认知后果。关于该学科的许多临床报告对临床小儿麻醉学领域产生了深远的影响。来自动物模型的发现表明，早期暴露于麻醉可能会导致大脑中神经认知障碍和凋亡细胞死亡。，尽管由于许多可变因素，因此无法将实验动物的发现直接转化为儿科人群中麻醉的方法，但父母和政府监管机构已经变得敏感，并且专注于儿童麻醉的潜在不良影响。人类中的多次流行病学研究增加了越来越多的证据体系，表明早期麻醉后的神经系统障碍和认知能力下降。这得到了几个结果指标的支持，包括经过验证的神经心理学测试，神经发育或行为障碍的教育干预措施以及学业成绩或学校准备就绪。这些结果已在涉及患有全身麻醉的儿童的临床研究中进行了评估。本文的主要目的是批判性地检查临床发现，进行证据的系统分析，讨论神经毒性的潜在潜在基础机制，麻醉诱导的发育神经毒性的病理生理学涉及线粒体，内脑脑肿瘤肿瘤和溶酶体，以及dedicia inst and dediciacia涉及线粒体。尽管有必要进行详细的控制良好的临床研究，但迄今为止的证据支持手术麻醉对小儿人群诱导神经毒性的潜在不利影响并未被夸大。
小儿毒性与小脑水肿相关的小儿相关性神经毒性：galen动脉瘤治疗静脉后的pounk综合征病例
在经历了盖伦畸形静脉的介入后，一个4岁男孩在快速神经系统恶化后被录取。术后立即经历了意识逐渐改变。尽管纳洛酮对辛坦基拮抗，但格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分仍保持在6至8之间。MRI在轴向T2加权的两个小脑半球中都有一个高强度信号（图1）MRI和扩散限制主要在小脑半球和脑干的参与中，并且与轴向喷发型在轴向毒性相处一致，与轴向毒性喷发在轴向上的差异（图2）一致（图2）。
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1，Departme，Departme
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1 * 1个麻醉学，疼痛医学和重症监护系助理教授，新德里AIIMS DELHI，新德里2在线发布：2010年11月8日，麻醉中的抽象精度医学代表了一种变革性的方法，旨在通过针对个体患者特征（尤其是其遗传特征）来调整干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精密医学的基石，探索了影响药物代谢，疗效和不良反应的遗传因素。本文深入研究了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择，剂量调整和患者预后的影响。它还突出了减少围手术期并发症，增强患者安全性并通过个性化麻醉护理改善恢复的潜力。挑战，例如需要强大的遗传数据库，道德考虑以及在临床实践中实施精确医学的成本效益。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化的护理，最终推进以患者为中心的麻醉治疗。关键字：精密医学，麻醉，药物基因组学，个性化护理，基因分析，药物代谢，患者安全，围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，系
麻醉中的精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 麻醉中的精准医疗代表了一种变革性方法，旨在通过根据个体患者的特征（尤其是他们的基因特征）定制干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精准医学的基石，它探索影响药物代谢、功效和不良反应的遗传因素。本文深入探讨了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择、剂量调整和患者结果的影响。它还强调了通过个性化麻醉护理减少围手术期并发症、提高患者安全性和改善恢复的潜力。还讨论了诸如需要强大的基因数据库、道德考虑以及在临床实践中实施精准医疗的成本效益等挑战。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化护理，最终推进以患者为中心的麻醉管理。关键词：精准医疗、麻醉、药物基因组学、个性化护理、基因分析、药物代谢、患者安全、围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉中的人工智能和机器学习
麻醉中的人工智能和机器学习：应用和伦理考虑 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变麻醉领域，在患者护理、手术结果和临床决策方面带来前所未有的进步。从预测分析和个性化麻醉计划到机器人辅助程序，人工智能驱动的应用正越来越多地融入麻醉实践中。本文探讨了人工智能和机器学习在麻醉中的当前和潜在应用，重点关注它们对围手术期护理、监测和药物管理的影响。此外，本文还深入探讨了在临床环境中使用人工智能的伦理考量，包括与患者自主权、数据隐私、算法偏见以及麻醉师在人工智能驱动环境中不断演变的角色相关的问题。随着人工智能的不断发展，必须在技术进步与道德准则之间取得平衡，以确保人工智能驱动的麻醉实践在保持最高护理和安全标准的同时造福患者。关键词人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、麻醉、围手术期护理、伦理考量、预测分析、个性化医疗、临床决策、患者安全、数据隐私*通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com