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r e V i e w在稳定疾病和恶化期间慢性阻塞性肺部疾病患者心血管风险的时间动力学：R
简介：慢性阻塞性肺疾病（COPD）的加剧是严重心血管（CV）事件的危险因素，在恶性阶段发生症状阶段很长时间后，风险仍然显着升高。研究了COPD疾病和CV疾病急性事件之间关系的病理生理学已经研究了。我们的目标是审查COPD加剧增加简历事件的风险并了解这种风险的时间的机制。方法：进行了务实的和有针对性的文献综述，重点是识别到2023年6月的最新高影响力论文，并由包括肺科医生和心脏病学家在内的主题专家的见解为指导。结果：在稳定状态下，肺和心脏的解剖和功能恶化的螺旋形成了大量相关机制。反过来，由于通风/灌注不匹配，氧气供应需求不平衡，氧化应激，全身性炎症，高启动状态，可动态过度膨胀，动态超膨胀，肺动脉高压，肺部高血压和同情性激活，COPD的加剧可能会触发CV事件，在症状阶段和症状阶段造成CV事件。然而，尚未确定探讨恶化赋予CV事件持续风险的机制的研究。静态和动态底物的时间变化需要进一步的表征，以更好地了解加重发作后简历事件的不同风险因素和风险周期。关键词：急性事件，心血管疾病，心血管事件，心肺结论：尽管我们的评论确定了在COPD加剧期间和之后的多种动态和相互作用的病理生理机制，这有助于增加心脏事件的风险，但对于急性恶化后的精确长期机制而言，几乎了解到持续的长期机制以解释持续的CV事件，而不是症状阶段增加了CV事件。此外，应在每一个机会中实施指导指导的心肺疗法；防止加重并严格治疗传统的简历危险因素应成为COPD管理的重点。
r e v i e w的应用和人工智能技术的前景早期筛查慢性阻塞性肺部疾病
摘要：慢性阻塞性肺疾病（COPD），是全球主要的健康威胁疾病之一，尤其是在中国，其患病率和死亡率很高。早期诊断对于控制疾病进展和改善患者预后至关重要。但是，由于缺乏明显的早期症状，COPD的意识和诊断率仍然很低。在这种背景下，初级医疗机构在识别高风险群体和早期诊断方面起着关键作用。随着人工智能（AI）技术的发展，它在提高COPD筛查的效率和准确性方面的潜力是显而易见的。本文讨论了用于COPD，当前筛查方法的高风险组的特征，以及AI技术在筛选的各个方面的应用。它还突出了AI应用程序中的挑战，例如数据隐私，算法准确性和解释性。改进的建议，例如增强AI技术传播，提高数据质量，促进跨学科合作以及加强政策和财务支持，旨在进一步提高中国初级医疗机构COPD筛查中AI技术的有效性和前景。关键字：慢性阻塞性肺部疾病，初级医疗机构，人工智能，高风险群体筛查，数据隐私
机器学习用于开发诊断模型的心力衰竭或慢性阻塞性肺部疾病的加剧
心力衰竭（HF）和慢性阻塞性肺疾病（COPD）是两种慢性疾病，对普通人群有最大的不良影响，并且早期发现其代偿性是一个重要的目标。但是，很少有诊断模型实现了足够的诊断性能。该试验的目的是开发基于生理参数的机器学习技术的心力衰竭或COPD加剧的诊断模型。招募了135名因心力衰竭和/或COPD加重而住院的患者。每位患者接受了三项评估：一名在代偿阶段（在住院期间），在补偿阶段（在家中，出院后30天）更连续两名。在每次评估中，心率（HR）和氧饱和度（OX）在步行期间连续记录（用脉搏血氧仪）记录6分钟，然后恢复4分钟。为开发诊断模型，最初通过分类算法选择了与HR和OX相关的预测特性。潜在的预测因素包括年龄，性别和基线疾病（心力衰竭或COPD）。接下来，通过不同的机器学习技术开发了诊断分类模型（补偿阶段与代偿阶段）。根据灵敏度，特异性（E）和准确性（a）评估了开发模型的诊断性能。分析中包括来自22例死亡人力衰竭患者的数据，25例COPD加重患者，两种含量为13例，两种代偿性病变。选择了19个。年龄，性别和基线疾病没有为模型提供更大的歧视能力。S和E值以上80％的技术是逻辑回归（S：80.83％; E：86.25％; A：83.61％）和支持向量机（S：81.67％; E：85％; A：A：82.78％）的技术。诊断模型开发了良好的诊断性能，用于代偿性HF或COPD加重。据我们所知，这项研究是第一个报告可能适用于COPD和HF患者的代偿诊断模型的诊断模型。但是，这些结果是初步的，并有必要进一步研究以确认。
吸入器表的碳足迹类别吸入器表的碳足迹类别
¢吸入器没有剂量计数器，所有列出的剂量均为成人哮喘许可。 对于COPD和小儿哮喘，请在英国国家配方中检查和剂量。¢吸入器没有剂量计数器，所有列出的剂量均为成人哮喘许可。对于COPD和小儿哮喘，请在英国国家配方中检查和剂量。
Dupixent® sBLA 获 FDA 优先审查...
∗ 基于两项 3 期试验的积极结果，获得优先审查 ∗ 如果获得批准，Dupixent 将成为 COPD 的唯一生物疗法，也是十多年来该疾病的首个新治疗方法 ∗ 中国和欧洲的监管提交也在接受审查 巴黎和纽约州塔里敦 2024 年 2 月 23 日。美国食品药品监督管理局 (FDA) 已接受优先审查 Dupixent ® (dupilumab) 的补充生物制品许可申请 (sBLA)，作为某些未受控制的慢性阻塞性肺病 (COPD) 成年患者的附加维持治疗，这是第六个潜在适应症。FDA 决定的目标行动日期为 2024 年 6 月 27 日。中国和欧盟的监管提交也在接受审查。sBLA 以及世界各地的其他提交申请均由 3 期 COPD 临床研究计划的数据支持，该计划评估了 Dupixent 对目前或以前吸烟且患有未控制的 COPD 且有 2 型炎症证据的成年人的疗效和安全性（筛查血液嗜酸性粒细胞 >300 个细胞/微升）。所有患者均接受背景最大限度标准护理吸入疗法（几乎所有患者均接受三联疗法）。两项试验（BOREAS、NOTUS）均达到了主要终点，表明与安慰剂相比，Dupixent 分别显着降低了年中度或重度急性 COPD 发作率 30% 和 34%。在两项试验中，与安慰剂相比，Dupixent 还迅速显着改善了肺功能，并且改善持续到 52 周。两项试验的安全性结果与 Dupixent 在其获批适应症中的已知安全性基本一致。在两项试验中，与安慰剂相比，Dupixent 更常见的不良事件（≥5%）是背痛、COVID-19、腹泻、头痛和鼻咽炎。优先审查授予寻求批准的监管申请，这些申请有可能在治疗、诊断或预防严重疾病方面提供显着改善。Dupixent 在 COPD 中的潜在用途目前正在临床开发中，其针对该适应症的安全性和有效性尚未得到任何监管机构的充分评估。关于 COPD COPD 是一种呼吸系统疾病，会损害肺部并导致肺功能逐渐下降。症状包括持续咳嗽、呼吸困难和过多粘液分泌，这不仅可能损害日常活动的能力，还可能导致焦虑、抑郁和睡眠障碍。COPD 还会给健康和经济带来沉重负担，因为反复急性发作需要全身性皮质类固醇治疗和/或导致住院治疗。吸烟和接触有害颗粒是 COPD 的主要危险因素，但即使是戒烟者也可能患上或继续患病。目前还没有新的治疗方法
使用新型的toclock干涉法
压力，细胞连接的破坏以及细胞骨架结构的破坏都可以参与此过程。由活性氧介导的凋亡（ROS）可以通过PI3K/AKT/NFKB/MMP-9癌症中的EMT作用[37]。在COPD中，ROS可以促进上皮表型转化，从而导致上皮细胞的异常增殖和分化，从而导致上皮下胶原蛋白沉积[38]。当前的研究观察到CS可以导致肺泡和气道上皮的EMT。cs可以通过Wnt/β-Catenin信号通路促进肺泡上皮细胞中的EMT，从而导致肺泡修复能力受损[39]。COPD始于小气道功能障碍，因此我们的研究着重于COPD中小气道和气道上皮的变化。
r e v i e w应用离散事件仿真模型用于COPD管理：系统评价
摘要：klebsiella spp。是普遍存在的革兰氏阴性细菌，通常存在于自然环境中，作为人类微生物群的一部分。克雷伯菌参与了许多疾病的发生和发展，有效的抗生素吸引了研究人员的注意。近年来，其多药耐药性，特别是对碳青霉烯和β-内酰胺抗生素，对临床治疗提出了重大挑战。因此，对克雷伯氏菌的抗性机制的全面理解，以及提高检测方法，对于有效控制耐药菌株的传播和指导个性化的临床治疗至关重要。本文系统地回顾了克雷伯氏菌的流行病学特征，抗性机制，检测方法和治疗策略，旨在为该病原体的临床管理提供新的见解。关键词：克雷伯菌，耐药性，检测方法，β-内酰胺，碳青霉烯
o r i g i n a l r e s a r c h人工智能：研究状况，趋势和未来方向 - a b
目的：使用Vosviewer和Citespace进行了文献分析，以研究2009年至2023年之间关于人工智能（AI）在慢性阻塞性肺部疾病（COPD）中使用的研究。方法：2024年3月24日，在2009年1月1日至2023年12月30日之间发布的科学（WOS）核心收集数据集进行了计算机搜索，以识别与人工智能在慢性阻塞性肺部疾病（COPD）中的应用有关的文献。vosviewer用于对国家，机构，作者，共同引用的作者和关键字的视觉分析。CiteSpace被用来分析机构，参考，关键字爆发和共同参考文献的中间位置。使用Excel2021软件创建了相关的描述性分析表。结果：这项研究总共包括WOS的646篇论文。从2009年到2017年，论文数量保持较小且稳定，但自2018年以来每年开始大幅增加。美国/地区之间的出版物数量最多，而西尔弗曼·埃德温（Silverman Edwin K）和哈佛医学院（Harvard Medical School）分别是最多产的作者和机构。Lynch DA，Kirby M.和Vestbo J.是最受欢迎的三名作者之一。科学报告的出版物数量最多，而放射学则是十大影响力期刊之一。经常引用COPD（COPDGENE）研究设计的遗传流行病学。目前，热门研究主题包括可解释的人工智能框架，胸部CT成像和肺部放射线学。通过关键字聚类分析，所有关键字均分为四组：COPD的流行病学研究； AI辅助成像诊断； AI辅助诊断；以及在COPD研究领域的AI辅助治疗和预后预测。结论：目前，AI主要用于遗传生物学，早期诊断，风险分期，有效评估和COPD的预测建模。这项研究的结果为与COPD相关的未来研究努力提供了新颖的见解和方向。关键词：慢性阻塞性肺部疾病，人工智能，视觉分析，书目分析
慢性阻塞性肺部疾病和心血管疾病患者的多学科管理
图2。算法，用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。 考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断，其负预测值大于90％；在需要住院的CE中，CTN的CTN升高。 高值不一定暗示需要急性心肌缺血算法，用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断，其负预测值大于90％；在需要住院的CE中，CTN的CTN升高。高值不一定暗示需要急性心肌缺血