抽象糖尿病(DM)是全球最广泛的非传染病之一。尽管在诊断出糖尿病后12小时后,禁食等离子体葡萄糖测试可以诊断糖尿病,但无法逆转。因此,确定预测糖尿病的早期指标至关重要。目前,可以通过涉及分析人类面部特征的各种方法来识别DM。糖尿病中面部识别的一种方法取决于实验证据,其准确性取决于医师的技能和专业知识。另一种方法涉及基于面部形态特征的诊断。这些形态学变化可能归因于氧化应激,血管和胶原蛋白,水肿和颅面异常的损害,这是由于高血糖。虽然头部学分析仍然是诊断骨骼颅面形态的黄金标准,但它是一种昂贵且对技术敏感的程序。基于人工智能(AI)的面部识别已被证明是诊断和筛查糖尿病的宝贵工具。它的简单性,准确性和成本效益的结合使其成为医疗保健局势的有前途的补充,最终导致了临床前诊断的进步,并导致患者的结果增强。鉴于糖尿病的全球迅速增加,糖尿病早期检测的重要性以及有关面部识别在这方面的作用的有限信息,本研究使用AI方法通过面部特征评估糖尿病。关键字:人工智能,糖尿病,面部识别,氧化压力
抽象细菌呼吸道感染对儿童造成了重大健康风险,特别是婴儿易受上呼吸道感染(URTIS)的婴儿。coVID-19大流行进一步加剧了这些感染的流行,诸如支原体肺炎,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,葡萄球菌,金黄色葡萄球菌,嗜血杆菌和kelebbsiella symerse comenters commonise commons commons commons commons commons commons commons commons commons commons consimallys symerse semelly simped connecoccus肺炎,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎。在临床实践中,对这些细菌剂进行准确和及时检测的关键需求强调了高级诊断技术(包括多重实时PCR)的重要性。多重实时聚合酶链反应(PCR)具有多种优势,包括快速结果,高灵敏度和特异性。通过加速诊断过程,这种方法可以早期干预和有针对性的治疗,最终改善患者的预后。除了PCR技术外,快速和护理测试(POCT)在迅速诊断细菌呼吸道感染中起着至关重要的作用。这些测试旨在用户友好,敏感并提供快速的结果,使其在紧急临床环境中特别有价值。POCT检验通常分为两个主要组:旨在确定感染原因的测试,以及旨在确认存在特定病原体的那些。 通过利用POCT,医疗保健提供者可以做出快速而明智的治疗决策,从而更有效地治疗儿童细菌呼吸道感染。 伊朗大四。 2025; 28(2):112-123。 doi:10.34172/aim.33505测试,以及旨在确认存在特定病原体的那些。通过利用POCT,医疗保健提供者可以做出快速而明智的治疗决策,从而更有效地治疗儿童细菌呼吸道感染。伊朗大四。2025; 28(2):112-123。 doi:10.34172/aim.33505随着医学界继续探索创新的诊断方法,分子和快速测试方法的整合在细菌呼吸道感染领域提供了重要的希望。通过采用这些尖端技术,医疗保健专业人员可以增强其准确诊断这些感染,量身定制治疗策略并最终改善患者护理的能力。Keywords: Molecular diagnosis, Pediatric infections, POCT, Point-of-care testing, Respiratory infections Cite this article as: Azizian R, Mamishi S, Jafari E, Mohammadi MR, Heidari Tajabadi F, Pourakbari B.从常规检测到护理点测试(POCT)方法的小儿呼吸道感染诊断:系统评价。
细菌感染可能发生在各种身体组织中,包括呼吸道,尿路,胃肠道和血流。这项研究旨在使用表型和基因型方法鉴定三种重要的致病物种 - 大肠杆菌,克雷伯氏菌和铜绿假单胞菌。细菌分离株最初通过标准诊断测试鉴定,并通过多重PCR确认。将与每种病原体相对应的三个随机选择的分离株进行基因测序,并与NCBI的参考菌株进行比较。此外,从乳杆菌属的氧化锌(ZnO)纳米颗粒的抗生物胶片活性。提取物。使用FTIR,XRD,FE-SEM和AFM对合成的ZnO纳米颗粒进行表征。XRD分析显示出不同的峰值指示晶相,而AFM和FE-SEM显示球形纳米颗粒,平均直径为58.30 nm。该研究还评估了ZnO纳米颗粒抑制生物膜形成的能力。结果表明,样本类型(烧伤,伤口和尿液)与感染病原体之间没有统计学意义的关联(P = 0.37)。多重PCR扩增在28个分离株中成功成功,共同感染如下:57.15%的分离株显示三重感染(所有三种病原体),而在57.14%(E. coli and P. aeruginosa)中观察到双重感染,e.luginosa和46.42%(E. coli and K. pneos and aerug anderos and Aerimonia和46.42%)和46.46%(和46.42%)和46%。分离株的肺炎。用ZnO纳米颗粒处理后观察到生物膜形成的显着降低(P≤0.001)。在50.01%(大肠杆菌),28.58%(铜绿假单胞菌)和17.86%(K。肺炎)中检测到单一感染。测序分析显示,大肠杆菌,铜绿假单胞菌和K.肺炎的参考基因的相似性分别为99%和98%。总而言之,基因型和表型方法对病原体鉴定有效,ZnO纳米颗粒在抑制生物膜形成方面具有显着潜力,为对抗细菌感染提供了有希望的方法。
1. 简介 冠状动脉疾病 (CAD) 是一种影响向心脏供血的动脉的疾病。它主要是由动脉粥样硬化引起的,动脉粥样硬化是一种由脂肪、胆固醇和其他物质组成的斑块在冠状动脉内积聚的过程。这种积聚会随着时间的推移使动脉变窄,减少流向心肌的血流量,并导致胸痛(心绞痛)或心肌梗塞等症状。PCAD 是指男性 55 岁以下和女性 65 岁以下发生的过早冠状动脉疾病。最近,人们使用 ML 方法广泛研究了 CAD 预测和诊断,因为传统统计方法的能力有限,并且在分析大数据集方面存在一些弱点 (1-3)。因此,机器学习方法已被用作人工智能的一个子领域,用于从原始数据中提取有价值的模式和信息。使用这些方法可以在没有人工输入的情况下获得合适的知识并将其用于不同的目的。最近的研究表明,机器学习方法可用于早期诊断、风险分层、临床试验招募和各种疾病分类。同时,种族和民族与特定人群和遗传变异有关,对某些疾病可能很重要。社会经济地位和医疗保健机会与种族和民族密切相关(4)。例如,非裔美国患者比白人患者更常接受心导管插入术来诊断 CAD(5)。不同种族和民族的存在对不同种族和民族群体的疾病发展有影响(6)。因此,有必要了解种族在各种疾病中的作用。机器学习算法已被用于预测考虑种族和民族的心力衰竭,并确定特征重要性在不同种族和民族群体之间的差异(7)。Suinesiaputra 等人(8)使用深度学习分析对动脉粥样硬化进行了多民族研究。他们试图利用机器学习算法的能力从大规模遗留数据集中提取合适的信息。他们使用双腔、四腔和短轴磁共振成像 (MRI) 视图之间的迁移学习序列训练 VGGNet 卷积神经网络来检测标志。另一项多民族动脉粥样硬化研究使用机器学习方法预测心血管事件 (9)。他们使用随机生存森林技术来识别心血管风险因素。
本指南专为诊所和基层医院从事治疗工作的医务人员设计。我们试图利用无国界医生组织积累的实地经验、世界卫生组织 (WHO) 等参考组织的建议以及每个领域的专业工作,以最简单、最实用的方式回答实地医务人员面临的问题。本版涉及实地遇到的主要疾病的治疗方面,并在较小程度上涉及预防方面。清单并不完整,但涵盖了基本需求。本指南不仅用于无国界医生组织支持的项目,还用于其他项目和其他环境。值得注意的是,它是世卫组织紧急医疗工具包的一个组成部分。
目前正在接受乳腺癌辅助激素治疗(如他莫昔芬或芳香化酶抑制剂),且满足以下所有条件: o 激素受体阳性(雌激素受体阳性、孕激素受体阳性或两者);并且 o HER2 受体阴性;并且 o 患者和治疗医生在检测前已经讨论过检测的潜在结果,并决定使用该结果来指导有关延长辅助激素治疗的决策 对于乳腺癌患者,针对同一肿瘤使用多种预测性 GEP 尚未得到证实,并且由于疗效证据不足,在医学上也没有必要。 注意:这不适用于 BCI 检测,BCI 检测可用于评估延长内分泌治疗在可能已经有 GEP 的乳腺癌中的作用,以确定辅助化疗的作用。由于疗效证据不足,针对乳腺癌适应症(包括导管原位癌 (DCIS))的 GEP 或除之前已证实的治疗决定以外的治疗决定未经证实且在医学上没有必要。此类检测可能包括但不限于:
背景在欧洲,许多基于人群的癌症登记处正在收集,通常或针对某些特定项目,以及与癌症阶段和治疗有关的数据。常规收集临床数据是可能的,例如,在注册新癌症和/或通过将事件案例与外部信息来源(例如医院出院和门诊记录,健康保险报销数据或药物处方)联系起来时,可以通过主动注册方法进行临床数据。尽管诊断处的癌症阶段收集得很好,但收集治疗数据的原则在欧洲一级并未标准化。此数据允许:•监视治疗模式; •评估遵守临床指南的依从性; •评估人口水平的新治疗•识别卫生服务访问中的不平等现象以使用治疗数据,必须确保其在欧洲一级的可比性。这需要在欧洲基于欧洲的癌症注册表中对变量进行协调。分析此类数据的能力对于每个个人/地区以及欧洲委员会降低癌症死亡率并改善患者预后的举措特别感兴趣。癌症诊断,诊断阶段和治疗阶段是欧洲殴打癌症计划的一些关键支柱,该计划旨在提供更好的整合和全面的癌症护理,并评估对优质护理和药物的可及性2。在这种情况下,欧洲癌症登记委员会(ENCR)指导委员会和欧洲委员会联合研究中心(JRC)于2021年6月成立了治疗数据协调工作组,以建议收集治疗数据,并反思基于欧洲人群癌症癌症的治疗变量的指南。
对年龄相关的黄斑变性(AMD)的诊断可能会对患者的生活产生重大影响。因此,考虑差异诊断是很重要的,因为这些诊断在预后,遗传,监测和治疗方面可能与AMD有很大差异。与drusen,类似drusen的变化,单基因视网膜营养不良以及许多其他罕见的黄斑疾病的AMD诊断有关其他黄斑疾病的差异诊断。在这篇综述中,提出了临床示例,以说明对AMD的替代诊断,以及何时应考虑这些诊断。These include, amongst others, patients with autosomal dominant drusen, Sorsby fundus dystrophy, pachydrusen, late-onset Stargardt disease, extensive macular atrophy with pseudodrusen (EMAP), pseudoxanthoma elasticum (PXE), North Carolina macular dystrophy, mitochondrial retinopathy, benign yellow dot黄斑病,圆顶或山脊形的斑块或黄斑telangiectasia类型2。
电池容量膝关节的技术经济和安全问题发生 - 呼吁开发在线膝盖检测和预测方法作为高级电池管理系统(BMS)功能。为了解决这个问题,提出了一种基于直方图的特征工程方法,一种混合物理学的模型和精细调整策略,用于在线电池降解诊断和膝盖发作检测。使用方案循环方案中的方案感知管道首先开发和评估混合模型,然后进行精细调整以创建在动态循环方案中部署的本地模型。发现基于2D直方图的功能集在源和目标方案中都是最佳选择。证明,微调策略可有效改善电池降解模式估计和降解阶段在目标情况下的降解阶段降低性能。再次发现了鉴定出的膝关节和膝关节之间的线性相关性。结果,可以通过云中的电池性能数字双胞胎来启用高级BMS功能,例如在线降解诊断和进程,在线降解诊断和前进,在线膝关节检测和膝盖预测,衰老感知电池的分类以及第二寿命的重新使用。
尽管纳米医学在心血管治疗中具有巨大潜力,但其临床应用仍面临挑战。纳米粒子的长期安全性和毒性仍在研究中。人们担心纳米粒子在体内积聚,特别是在肝脏、肾脏和脾脏等器官中,这可能会导致不良影响。严格的临床前和临床研究对于确定纳米材料的安全性和确保它们不会对健康组织造成伤害至关重要。此外,大规模生产纳米粒子及其监管部门的批准仍然是一项复杂的任务,需要在广泛临床使用之前解决。