患者认为重要的人,提供身体,心理和情感支持的人。此护理可以包括决策,护理协调和护理连续性的支持。必需的护理伙伴可以包括家人,密友或其他护理人员,并由患者或其替代决策者确定。
指南的制定过程由两个国家呼吸协会(印度胸科协会和印度国家胸科医师学院)联合进行,由昌迪加尔医学教育与研究研究生院肺科系负责。为此目的成立的委员会包括两个协会的代表以及其他研究所和医学院的专家。在广泛的初步案头审查之后,举行了联合研讨会。通过搜索电子数据库(PubMed、EmBase 和 Cochrane)进行文献审查。除了对文献进行系统回顾外,还专门分析了印度的研究,以得出简单实用的建议。还详细审查了美国胸科学会 (ATS)、英国胸科学会 (BTS)、欧洲呼吸学会 (ERS) 和其他国际专业机构的主要指南。1-8
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结果:内部和外部验证集的预测年龄的平均绝对错误分别为4.803年和4。313年。性别分析曲线下的面积分别为0.9993和0.9988,分别在内部和外部验证集中。Patients whose CXR age was 5 years older than chronologic age lead to higher risk of all-cause mortality (haz- ard ratio (HR): 2.42, 95% con fi dence interval (CI): 2.00 – 2.92), cardiovascular (CV)-cause mortality (HR: 7.57, 95% CI: 4.55 – 12.60), new-onset heart failure (HR: 2.07, 95% CI: 1.56 – 2.76), new-onset chronic kidney disease (HR: 1.73, 95% CI: 1.46 – 2.05), new-onset acute myocardial infarction (HR: 1.80, 95% CI: 1.12 – 2.92), new-onset stroke (HR: 1.45, 95% CI: 1.10 – 1.90),新的冠状动脉疾病(HR:1.26,95%CI:1.04 - 1.52)和新发行的心房效果(HR:1.43,95%CI:1.01 - 2.02)。
摘要:结核病(TB)是当今最致命的疾病之一,是由结核分枝杆菌引起的,主要影响肺部,通常会利用弱化的免疫系统。TB构成了重大威胁,如果未被发现,死亡率升级会升级。为了应对这一挑战,已经出现了各种计算机辅助的诊断方法,利用机器学习,尤其是图像处理中的深度学习。通过分析胸部X射线,这些技术旨在提供更准确,及时和可靠的诊断。最近的研究表明,基于机器学习的方法可以超越手动诊断,从而提供卓越的准确性。值得注意的是,数字图像处理(DIP)在生物医学研究中已获得突出。利用图像处理,支持向量机(SVM)模型可以有效地对指示结核的肺部异常分类。这项研究的主要重点是通过实施在胸部X射线图像上训练的机器学习模型来检测结核病。关键字 - 结核分枝杆菌,数字图像处理(DIP),机器学习,深度学习,支持向量机(SVM)
摘要目的:尽管物理治疗师似乎接受了呼吸频率评估和胸廓扩张测量 (CEM),但人们对这些测试和测量的测量特性知之甚少,尤其是对儿童进行测量时。文献中报告了正常发育儿童的参考数据,但没有调查测量的可靠性。这项初步研究旨在系统地探索这些胸部检查方法在儿童中的可行性以及评分者间和重测信度。方法:通过便利抽样选出 19 名儿童,10 名男性和 9 名女性,平均年龄 (SD) 为 11.11 (±1.29) 岁。评估员使用明确定义的协议测量参与者的呼吸频率和胸廓扩张。两周后在类似的测试条件下进行了第二次评估。结果:呼吸频率评估在评估者和测试场合之间产生较差的可靠性。在第四肋间隙水平进行的 CEM 显示可靠性较差至优秀(ICC=0.48 至 0.81),而沿剑突进行的测量产生可接受的评估者间信度(ICC=0.6 至 0.7)和优秀的重测信度(ICC=0.88 至 0.94)。结论和建议:在明确定义的方案下,CEM 可能可行且可靠地用于正常发育的儿童。鉴于儿童的可靠性可能较差,可能需要进一步评估呼吸频率评估的临床可接受性。简介 肺部疾病是儿科人群发病和死亡的主要原因之一。2011 年,全球新生儿和五岁以下儿童死亡中 13% 是由肺炎和其他急性呼吸道感染导致的。1 在菲律宾,卫生部提供的最新数据显示,肺炎是儿童年龄组中第三大致死原因,而急性下呼吸道感染、肺炎、支气管炎和呼吸道结核病位列十大主要发病原因。2,3 患有原发性或继发性肺部疾病的人并不是唯一面临疾病负担的人,因为正常发育的儿童由于日益接触污染和被动吸烟,也面临患上肺部疾病的风险。4-6 肺部疾病会导致运动和身体功能受限,因为无论是在休息还是身体活动期间,骨骼肌的氧气输送不足。7
摘要:CRISPR 基因编辑是一种用于编辑多种生物(如细菌、动物甚至人类)基因组的技术。目前,由于该技术尚不成熟,人们对 CRISPR 提出了各种批评。解决这些问题对于确保 CRISPR 不会对社会造成危害非常重要。本研究的目的是通过深入研究已发表的研究,总结可用于解决 CRISPR 风险和伦理问题的方法。得出结论,科学家可以使用抗 Crispr 蛋白来最大限度地减少脱靶效应。对于免疫问题,科学家可以使用免疫抑制药物或在免疫系统无法到达的地方使用 CRISPR。此外,考虑到法律和道德障碍,设计婴儿和生物武器的问题不太可能发生。因此,尽管人们对 CRISPR 存在各种担忧,但科学家们正在想方设法将风险降至最低并优化 CRISPR 的使用。
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性,可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据,我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准,以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试,整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时,我们能够将训练数据集限制在三个站点,并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
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