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药代动力学和 AUC 复习
MIC：最低抑菌浓度 (MIC) 是抑制可见细菌生长所需的最低抗菌药物量。MIC 值取决于您使用的抗菌药物类型以及细菌对特定抗菌药物的耐药性。例如，MIC=1 mg/L 表示 1 mg/L 药物可抑制可见细菌生长。有多种方法可以测量 MIC，但黄金标准是使用一种称为肉汤微量稀释 (BMD) 的技术。在万古霉素指南 (Rybak, et al. 2020) 中，他们提到要实现的目标药效学参数是 AUC/MIC 比率（基于 BMD）为 400-600。但是，他们继续说，如果 AUC 小于每 BMD 1 mg/L，则无需降低剂量。
老年人的定量超声和骨骼健康...
摘要：骨矿物质密度降低（BMD），骨质疏松症及其相关骨折是老年人的主要肌肉骨骼疾病之一。诊断的敏捷性可以防止这些人的相关并发症。这项研究旨在进行系统审查（SR），以分析和综合有关与双能X射线吸收仪（DXA）相比，在PRISMA指南之后，与双能X射线吸收仪（DXA）相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，相比，老年人的骨骼定量超声（QUS）是否可以估算BMD并预测骨折风险。在主要的开放访问健康科学数据库中进行了搜索：PubMed和Web of Science（WOS）。DXA是诊断骨质疏松症的黄金标准。尽管结果有争议，但可以得出结论，钙瓦QUS工具可能是评估老年人的BMD的有前途的方法，从而促进了其预防和诊断。但是，需要进一步的研究来验证使用跟骨的使用。
体重指数，2型糖尿病和骨矿物质密度之间的因果关系：孟德尔随机化
骨质疏松症（OP）是一种全身性骨代谢疾病，其特征是骨骼质量减少，骨头小梁的逐渐丧失和骨矿物质密度降低（BMD）[1]。随着社会的发展以及人类生活方式和饮食方式的变化，超重和肥胖的普遍性已经上升。世界卫生组织（WHO）将超重和肥胖定义为对人类健康产生不利影响的脂肪积累，并建议将体重指数（BMI）用作诊断工具[2]。一些研究[3]提出了较高BMI对OP的保护作用，并且在BMI值和BMD之间观察到正相关。但是，2型糖尿病的发展与BMI密切相关，研究表明，BMI的增加增加了2型糖尿病发作的风险[4-9]。此外，BMD和BMI之间的相关性可以是双向的[10]，在相对肥胖症的情况下是阳性的（BMI 18。0–31。2 kg/m 2）和在严重的肥胖情况下进行负面影响（BMI 31。3–40。6 kg/m 2）。 这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。 Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。 该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。6 kg/m 2）。这些发现表明，研究2型糖尿病，BMI和BMD之间关联的调用观察性研究可能会受到潜在混杂因素和反向因果关系的影响，并可能导致偏见和不准确的结论。Mendelian随机化（MR）采用遗传变异作为一种工具变量，以在危险因素和疾病之间建立因果关系。该研究利用UVMR和MVMR研究了2型糖尿病和BMI对BMD的影响。此方法有效地解决了潜在的混杂和逆转因果关系的问题，使其成为传统流行病学方法的宝贵综合[11]。多变量Mendelian随机化（MVMR）是单变量的Mendelian随机化（UVMR）的扩展，考虑到多种性状的多态性[12]。MVMR的假设更具包容性，因为遗传变异可能会影响几个测量的暴露，并且相应地扩展了排除限制和交换性假设。MVMR在估计初级暴露对结果的直接影响方面给出了一致的结果，而没有充当介体的次级暴露的混淆影响。灵敏度分析，以评估各种假设对研究结果的影响并确保鲁棒性。进行了介导的MR分析，以评估BMI对BMD的影响是否由2型糖尿病介导。
益生菌补充对绝经后妇女骨骼健康的影响：系统评价和荟萃分析
结果：包括十二个涉及1183名绝经后妇女的RCT。与对照组相比，接受益生菌补充的绝经后妇女在腰椎中表现出明显更大的BMD（标准化的平均差异[SMD] = 0.60，95％的固定间隔[CI] 0.14至1.05）和HIP（SMD = 0.74，95％CI 0.15 to 1.15 to smd = 0.74，95％CI 0.15）。此外，补充益生菌与CTX水平降低（SMD = -1.51，95％CI -1.88至-0.41）和BALP（SMD = -1.80，95％CI -2.78至-0.81）。就其他BTM而言，益生菌和对照组之间没有发现显着差异。亚组分析表明，与骨质疏松症的绝经后妇女相比，绝经后妇女的BMD增加更为明显。进行敏感性分析和荟萃回归后，腰椎和髋关节BMD的荟萃分析结果保持稳健。
肠道微生物在绝经后妇女对李子的反应以维持髋骨矿物质密度
含有酚类培养基（例如李子）的食物已显示出对骨矿物质密度（BMD）的保护作用，但只有某些人会遇到这些好处。对一项为期12个月的随机对照试验的事后分析旨在确定肠道微生物组，免疫反应和李子对绝经后妇女的骨保护作用之间的关系。每天消耗50-100 g李子的受试者根据总髋骨矿物质密度的变化百分比（分别为BMD，≥1％或≤-1％变化），将响应者分为反应者（n = 20）和非反应者（n = 32）。DXA扫描用于确定身体成分和BMD。使用免疫测定和流细胞术测量免疫标记。使用超性能液相色谱 - 串联质谱法分析靶向酚类代谢产物。通过16S rRNA基因PCR扩增子测序表征粪便菌群。修剪消耗12个月后，抗弹药标志物显示响应者的IL-1β和TNF-α水平的较低。QIIME2序列分析表明，响应者和非反应者的微生物组在Alpha（Shannon和Faith PD，Kruskal-Wallis P <0.05）和Beta多样性（未加权的UNIFRAC，Pertanova P <0.04 P <0.04）中有所不同。此外，响应者的细菌家庭振荡性甲状酸酯和lachnospileceae（ancom-BC p <0.05）的丰度更高。这些发现提供了证据表明，在最初低BMD的绝经后妇女如果携带某些肠道微生物，则可以从李子中受益。这些见解可以指导精确的营养策略，以改善针对饮食和微生物组成分量身定制的BMD。
通过胸部 X 光片测量骨密度
通过胸部 X 光片进行预测：一项多中心研究 主要研究员：佐藤洋一 名古屋大学医学院 共同研究员：山本则夫 宫本整形外科医院 稻垣直哉 慈惠大学柏医院 家崎雄介 国立医院组织 名古屋医疗中心 高原俊介 兵库县立加古川医疗中心 尽管全世界患有骨质疏松症的患者数量正在增加，但目前的诊断和治疗还不够充分。在这项研究中，我们开发了一个深度学习模型来通过胸部 X 光片预测骨矿物质密度 (BMD) 和 T 值，胸部 X 光片是最常见、最容易获得且成本最低的医学影像检查方法之一。本研究中使用的数据集包含 17,899 张图像，这些图像对应于 2010 年至 2021 年期间在六家医院接受双能 X 射线吸收仪 (DXA) 和胸部 X 光检查的 10,102 名患者。对于学习标签，我们使用 (1) 髋部和腰椎的 BMD (g/cm2) 和 (2) 基于髋部或腰椎 T 分数的诊断（正常、骨质减少和骨质疏松症）。然后，我们通过胸部 X 光片、年龄和性别的集成学习来训练深度学习模型，以使用回归和 T 分数进行多类分类来预测 BMD。我们评估了以下两个指标来评估深度学习模型的性能：(1) 预测和真实 BMD 之间的相关性和 (2) 预测类别和真实类别之间 T 分数的一致性。BMD 预测的相关系数为髋部 = 0.75，腰椎 = 0.63。正常、骨质减少和骨质疏松诊断的 T 分数预测曲线下面积分别为 0.89、0.70 和 0.84。这些结果表明，所提出的深度学习模型可能适用于通过预测胸部 X 光片的 BMD 和 T 分数来筛查骨质疏松症患者。
高架CK-MM：提供者概况
DMD和BMD是可变的，进行性肌肉疾病。DMD具有更早的发作和更严重的症状。明显的DMD迹象出现在幼儿时代，通常是两岁和三岁，从难以移动，步行和跑步开始。DMD的男性通常会失去在十二岁之前走路和使用轮椅的能力。在二十多岁时，患有DMD的人会发展为心肌病。心脏和呼吸系统问题随着年龄的增长而恶化，通常会威胁生命。患有BMD的人通常不会出现症状。这些疾病通常会影响男性，女性通常无症状或患有温和的症状。
Meynert 的 3T MRI 深度学习核分割基础
来自美国田纳西州纳什维尔范德比尔特大学生物医学工程系（DJD、GWJ、SN、HFJG、C. Chang.、VLM、C. Constantinidis、DJE）、成像科学研究所（DJD、GWJ、SN、JSS、JWJ、HFJG、C. Chang、VLM、BMD、DJE）以及电气与计算机工程系（C. Chang、BMD、DJE）、计算机科学系（C. Chang）和神经科学系（C. Constantinidis）；美国田纳西州纳什维尔范德比尔特外科与工程研究所（DJD、GWJ、SN、HFJG、C. Chang、VLM、BMD、DJE）；田纳西州纳什维尔范德比尔特大学医学中心神经外科系（SN、JSS、JWJ、DLP、VLM、DJE）、神经内科系（VLM）、放射科学系（VLM、DJE）以及眼科和视觉科学系（C. Constantinidis）；宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学生物工程系（AL）、神经科学系（KAD）、神经工程与治疗中心（KAD）和神经内科系（KAD）。
是什么导致定量之间的差异...
目标：双能X射线吸收率（DXA）是用于测量骨最小值密度（BMD）的标准工具，但有时会提供不准确的结果。相比之下，定量计算机断层扫描（QCT）通过直接测量小梁骨更准确地测量BMD。这项研究检查了通过高级脊柱成像引起DXA和QCT之间差异的因素。方法：回顾性地审查了59例接受DXA，QCT和腰椎网络网络共振成像（MRI）的患者的病历。以下值是在普通的X光片，计算机断层扫描和MRI上测量的：腰椎脊柱障碍，节段性脊柱侧弯，COM压裂骨折，脊椎病，腹主动脉钙化，刻面关节变性和偶发变化。通过逻辑回归分析评估了导致DXA和QCT之间不一致结果的重要参数。结果：QCT确定了43例患者（72.88％）的骨质疏松症。DXA确定了15个骨质疏松剂（25.42％）。在未被DXA诊断为骨质疏松症的44例患者中，QCT诊断为30名患者（68.18％）患有骨质疏松症。多元逻辑回归分析表明，DXA的结果可能被退化的小平面关节（优势比[OR] 4.58; 95％Con Fidence Interval [CI]，1.1-19.07）和测量值和分裂部位的测量值（OR，1.63; 95％CI，1.63; 95％CI，1.23-2.15）。结论：DXA可能会错过骨质疏松症的诊断。由于退化而引起的小平面关节肥大表明，与DXA对BMD的高估相比，与椎体上的骨属植物相比，BMD的相关性更强。因此，考虑到中断的可能性，应充分解释DXA的结果。