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肾胃肠道肿瘤的临床和分子特征
胃肠道肿瘤（GIST）代表了胃肠道中最常见的软组织间充质肿瘤。这些肿瘤通常在胃和小肠内出现，但在其他有机位置（1）中，GIST的一部分（<5％），如几种病例报告中所述（2-4）。由于大多数GIST肿瘤具有可识别的驱动因素改变，这些驱动因素是这些分子亚型的自然历史和总体指导治疗策略的特征，因此研究表现出关于与肿瘤发生相关的常见生物学的阐明。据我们所知，只有一份先前的病例报告描述了一名诊断为局部肾脏要点的患者，后来接受了肾切除术和辅助伊马替尼治疗（5）。在这里，我们提出了一名被诊断出患有双侧肾脏肿块的患者，发现患有伊马替尼治疗的较大，不可切除的套件外显子11-突出，肾脏GIST肿瘤。我们讨论了临床表现，重点是双侧肾脏，治疗经验和分子发现，以将这种罕见的肿瘤表现在象征肿瘤的景观中。
社论：糖尿病和并发症的临床和遗传决定因素
糖尿病（DM）仍然是全球死亡的重要原因，对全球公共卫生造成了重大负担。根据国际糖尿病联合会的数据，与2011年报告的3.66亿例病例相比，到2030年，DM患者的数量预计将增加50％。dm引起了各种并发症，导致器官损害，例如心脏和肾脏，最终导致生活质量降低，并增加了早死亡的速度。例如，患有糖尿病的人患心血管死亡率的风险更高。DM的发展涉及多种因素，并提出了几种临床风险因素，包括超重或肥胖。然而，其他几个潜在因素对DM发病机理的影响仍然尚无定论。在遗传水平上，具有DM家族史可以提高发展病情的风险，并且已确定有500多个遗传基因座与DM相关。早期努力发现与糖尿病并发症相关的基因依赖于家庭连锁分析，候选基因研究易受假阳性的敏感性以及全基因组关联研究（GWAS）受样本量约束的范围。检测非常容易受到疾病的人可能有助于预防疾病。然而，DM并发症的遗传决定因素尚未得到充分理解。该研究主题涵盖了30项研究的集合，这些研究探讨了糖尿病的各个方面及其并发症。特别是，它包括15项研究，研究了与糖尿病及其并发症相关的流行病学特征和危险因素。此外，五项研究分析了与糖尿病和糖尿病并发症发病机理有关的潜在生化标志物，七项研究评估了预测糖尿病及其并发症的遗传信息，以及评估治疗方案的三项研究。
患者和临床医生组输入
1. Gradishar, WJ (2012)。紫杉烷用于治疗转移性乳腺癌。PubMed Central, 6: 159–171。https://doi.org/10.4137%2FBCBCR.S8205 2. 加拿大卫生部。（2023 年）。产品专论包括患者媒介信息多西他赛注射液。https://pdf.hres.ca/dpd_pm/00074216.PDF 3. 加拿大卫生部。（2013 年）。产品专论注射用紫杉醇。https://pdf.hres.ca/dpd_pm/00021796.PDF 4. Vishnu, P. 和 Roy, V.（2011 年）。白蛋白结合型紫杉醇在乳腺癌患者治疗中的安全性和有效性。SageJournals。 https://doi.org/10.4137/BCBCR.S5857 附录 CBCN 向 CADTH 提交的白蛋白结合型紫杉醇的患者输入来源 本次提交的信息通过以下方式收集： 关键信息提供者访谈——共有四人完成了电话访谈；一次访谈被认为超出范围，因此从本次提交和以下人口统计详细信息中排除。 其余三名访谈参与者都经历了紫杉烷类药物的 HSR。其中两人因严重反应改用白蛋白结合型紫杉醇，一人能够继续使用紫杉烷类药物，但需要调整剂量并进行 HSR 预处理。 三位受访者均患有早期乳腺癌，并在过去 5 年内被确诊。其中一人有 BRCA 突变。诊断时，他们的年龄从 30 多岁到 50 岁出头不等。 个人通信——在 Facebook 上，有两个人评论了他们对紫杉烷类药物副作用的经历，但没有评论 HSR。目前尚不清楚发表评论的人是否经历过 HSR。通过电子邮件，一个人分享了他们使用紫杉烷副作用的经历，但没有经历 HSR。过去的 CBCN 提交内容 – 患者报告的治疗目标是从过去的提交内容中确定的，这些提交内容通常包括我们 2022 年三阴性乳腺癌患者调查、2017 年转移性乳腺癌患者调查和 2012 年转移性乳腺癌患者和护理人员调查报告的结果。
2024-2025临床心理健康咨询学生手册1返回目录
我们的计划致力于为您提供教育，使您能够探索和发展对个人和社区对心理健康的后果的理解，以及建立与未来客户的人际咨询关系的技能。我们的教师致力于持续评估我们的课程内容，以确保您正在学习核心咨询内容领域，同时还可以在每门课程中注入交叉性和关键教学法。我们的计划还将通过每个课程中提供的学生学习成果以及您作为培训辅导员的辅导员的性格来评估您在每门课程中掌握内容掌握的表现。这些评估将每学期通过计划核心教师对这些评估进行审查，并且计划主任每年两次向您提供反馈。
特刊 - 临床医学杂志
血液透析是终末期肾脏疾病和严重急性肾脏损伤的关键治疗方法。尽管技术，患者护理方案和结果方面取得了进步，但仍存在血管通道，透析充分性，生活质量和长期并发症等挑战。本期特刊旨在探讨血液透析的最新进步，重点是促进研究和新技术。感兴趣的主题包括但不限于创新的透析技术，新的透析膜，与透析相关的并发症和以患者为中心的护理。最近的研究强调了有希望的创新，例如生物相容性膜，可穿戴的透析设备和个性化治疗方案。对透析充分性，最佳时机和个性化策略的研究正在迅速发展，并努力降低发病率和死亡率。血管通道和监测技术中的突破有望改变临床实践。我们邀请了原始的研究文章，临床研究和评论，以解决血液透析的最新进展和趋势，重点是改善患者的结果和透析过程。
特刊 - 临床医学杂志
本期特刊旨在探讨OSD的理解，诊断和治疗方面的最新突破。它将针对OSD评估中的创新诊断工具（例如泪液生物标志物，高级成像技术和人工智能）进行原始研究和评论。此外，这个问题将重点介绍新的治疗策略，包括生物制剂，再生医学方法和下一代润滑剂。将非常重视将这些进步融入以患者为中心的护理，以应对现实世界中的挑战，例如可及性，依从性和个性化治疗方案。贡献还将检查OSD的心理社会影响，为管理这种多方面的状况提供了整体观点。通过桥接临床研究和实际应用，该特刊旨在增强对OSD的理解并促进改善患者结果和护理质量的策略。
使用大脑MRI和临床数据的多模式方法
摘要 - 预测衰老个体临床下降的轨迹是一个紧迫的挑战，尤其是对于患有轻度认知障碍，阿尔茨海默氏病，帕金森氏病或血管性痴呆症患者而言。准确的预测可以指导治疗决策，确定风险因素并优化临床试验。在这项研究中，我们比较了在临床痴呆率评级量表“盒子总和”评分（SOBCDR）中，在2年间隔内进行了两种深度学习方法。这是痴呆症研究中的关键指标，评分范围从0（无损害）到18（严重损害）。为了预测下降，我们训练了一个混合卷积神经网络，该网络将3D T1加权的脑MRI扫描与表格临床和人口统计学特征（包括年龄，性别，体重指数（BMI）和基线SOBCDR）相结合。我们针对Autogluon进行了基准测试，Autogluon是一个自动化的多模式学习框架，选择了适当的神经网络体系结构。我们的结果证明了将图像和表格数据组合在临床应用预测建模中的重要性。深度学习算法可以融合基于图像的大脑特征和表格临床数据，并具有衰老和痴呆症的个性化预后。
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与