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摘要。背景:了解研究参与者对学习阿尔茨海默氏病(AD)风险信息的反应对于鉴于疾病修饰疗法的快速进步的临床实施为临床实施很重要。目的:我们评估了参与者对淀粉样蛋白正电子发射断层扫描(PET)成像的含义的看法,其健康,自我纯洁,以了解他们的结果,学习结果的心理影响,从临床团队中获得结果的经验以及对AD风险的兴趣。方法:我们调查了对AD进行临床评估的个人,并在结果返回后六周接受了PET成像。我们使用Fisher的精确测试和定性编码的开放式响应分析了PET结果对封闭式调查项目的响应。结果:总共88名参与者完成了调查,其中大多数因AD而受到轻度认知障碍(38.6%),AD(28.4%),或者认知上没有受损(21.6%)。参与者主观地理解了他们的结果(有25.3%的人同意,有41.8%同意),这可以帮助他们计划(16.5%的人强烈同意,49.4%同意)。pET结果负面结果(n = 25)的参与者报告的缓解感觉(Fisher的精确p <0.001)和幸福感(p <0.001)比具有阳性结果的感觉频率更高。大多数参与者认为他们在披露过程中受到了尊重的对待,并且在披露过程中表达了担忧。基因检测预计将对医疗保健决策(48.2%)有用,并告知家庭成员AD风险(42.9%)。结论:参与者围绕其宠物的结果具有很高的主观理解和自我效能,并且没有产生负面的心理影响。对基因检测的兴趣很高。
推荐的Lafam Citeritition,Chriss W;拉斯汀,卡桑德拉;关闭,索姆;彭汀顿,海伦E; Russ,Shore J;施耐德(Amy L); Bonkowski,Emily S; Almanza Fuce,编辑P;老,儿子J; Zallusky,Minda Perez-Geye; Guffena,欢乐;吉布森,索菲亚B;电流,丹尼斯M; Lieffers,Nico;戒烟,马拉维卡;沃克,艾米丽V;达内尔,丹尼尔;奥尔森,斯科特·R; Collarts,权力; D Jaddir,Mohamid; Rosiciccz,Woojicech;麦康基(Haley);詹妮弗(Jennifer)Kokhof; Levy,Michael A; Raissa Relator; Lev,Dorits; Larman-Sgie,Tally;帕克,克里斯蒂安; Alers,Marele; Capucoo,Gerda; Catron,Nicas; Demain,Leigh; Genivveve,戴维斯; Lesca,记录; Roscioli,托尼;达米安·斯兰维尔(Slanville);特德,马修·L;萨钦·波普塔(Popta);琼斯,伊丽莎白A; weis down,shamiic; Dai,Hongzang;沃利,金C; Roseneld,Jill A; Chao,Hasiao-Tan; netwal差异靛蓝; Neale,Geoffrey; Carvill,L;华盛顿大学稀有研究中心;王,Zhaoming; Balcoviic,Samuel F; Sadleir,Lynette G;米勒(Miller),丹恩(Dann E); Scheffer,Irrid E; Sadicoics,Trusts; Am Menofford,加热器C,“在chd2癫痫发作的癫痫发作的基因叶中,甲基化分析的甲基化分析对甲基化分析的甲基化分析无疑是对甲基化分析的作用”(2024年)。Facust和Pelitiaons的工作人员。和
射线照相介绍。基本的道德原则;同意和射线照相的历史。专业角色,职责和行为准则。交流简介:人际关系和科学。团队合作。反思过程。立法简介和与射线照相实践有关的专业机构(国家和国际)。护理患者。感染控制原则。病理状况。成像方式和过程的概述。辐射人员监测 - 要求,监视方法,记录保存,辐射保护官的责任。实用的辐射保护设施设计;安全配件设备;安全设备。
sabyasachi saha摘要:本论文介绍了AI驱动的患者分析和诊断支持系统的发展,旨在通过整合全面的历史数据来增强预测性的医疗保健结果。解决的主要研究问题是有效地合并异质数据集的挑战,包括电子健康记录,临床注释和人口统计信息,以准确确定指导临床决策制定的患者风险因素。关键发现表明,在接受高质量,多样化的历史数据培训时,实施的系统可显着提高风险评估和诊断的准确性,这表明与传统方法相比,预测精度显着提高。结果强调了利用先进的AI技术来处理和分析广泛的患者历史的重要性,最终促进了早期的干预措施和量身定制的治疗计划。这项研究对医疗保健产生了重大影响,通过强调AI通过数据驱动的见解来改变临床实践并促进患者结果的改善的潜力。此外,调查结果倡导在医疗保健系统中进行稳健的数据治理和质量管理的必要性,强调了系统使用历史数据不仅可以增强个人患者护理,还可以增强整体卫生系统效率和有效性。该研究有助于对医疗保健数字化转型的持续论述,强调AI在支持医疗保健专业人员中的作用,并在日益复杂的医疗景观中培养基于证据的患者管理方法。
生物传感器是包含生物识别元件的分析设备,可捕获分析物和换能器,以将识别相互作用转换为可测量的信号。生物学识别元件可以是核酸(DNA和RNA),适体,肽,酶,抗体和微生物。生物识别元件的生化特性使生物传感器高度敏感和高度选择性对于检测分析物,在测试样品中存在其他生物活性分子或物种的情况下,最小干扰。传感器将生物识别事件转换为可测量的信号,该信号可能是电化学的(安培计量法,电位计和损伤法),光学的(例如等化性,发光和比色),压电,微力机械等。生物传感器提供了许多有吸引力的优势,包括高灵敏度和特异性,快速响应,相对紧凑的大小以及用户友好且具有成本效益的操作,从而允许时间分析。因此,生物传感器在许多应用领域都有非常有希望的未来,包括疾病和健康监测的早期诊断。
摘要 神经系统疾病的血液生物标志物通常用于排除或确认是否存在严重的颅内或脑血管病变,或用于对具有类似表现的疾病(例如出血性中风与栓塞性中风)进行鉴别诊断。由于我们对大脑分子的动力学特性、释放模式和排泄的了解不全面,阻碍了与大脑健康相关的生物标志物的更广泛应用。对于 S100B 尤其如此,S100B 是一种通过血脑屏障 (BBB) 释放的星形胶质细胞衍生蛋白。我们开发了一个开源药代动力学计算机模型,可以研究生物标志物在体内的运动、生物标志物的释放来源及其消除。该模型源自适用于蛋白质生物标志物的通用计算机药物药代动力学模型。我们通过添加真实的血流值、器官的 S100B 水平、淋巴和淋巴循环以及尿液排泄的肾小球滤过来提高模型的预测值。三个关键变量控制血液或唾液中的生物标志物水平:血脑屏障通透性、S100B 分配到外周器官以及星形胶质细胞中的 S100B 细胞水平。还观察到对稳态淋巴引流水平的微小贡献;这种机制也有助于器官吸收循环中的 S100B。这种开源模型还可以模拟其他标志物(如 GFAP 或 NF-L)的动力学行为。我们的结果表明,S100B 在被全身循环中的各个器官吸收后,可以释放回全身体液中,其水平不会显著影响血脑屏障破坏后静脉血或唾液水平的临床意义。关键词:计算机模型、MATLAB、模拟生物学、星形胶质细胞、基于生理的药代动力学模型、淋巴系统、颅外来源、创伤性脑损伤、脑屏障、唾液
Figures 1 Timeline and Area of Impact of Selected Disasters 2 2 Layered Approach to Disaster Risk Financing 5 3 W&W Insurance, Reinsurance, and Capital Markets Solutions 9 Development Framework—Hypothetical Example 4 Exceedance Probability Curves for Flood and Earthquake Risk, 13 Kyrgyz Republic 5 Ministry of Emergency Situations Organization Structure 19 6 Gross Domestic Product Growth, 2021–2024 25 7 Hospital Beds per 100,000/Population Ratio, 2019 or Nearest Available Year 26 8 Physicians per 100,000/Population Ratio, 2019 or Nearest Available Year 26 9 Nurses per 100,000/Population Ratio, 2019 or Nearest Available Year 27 10 Health Expenditure in the Kyrgyz Republic, 2019 38 11 Satellite Optical Image of Irrigated Maize Fields 48 12 Photo of Maize Fields Taken by Drone Showing Problem Areas of the Fields 49 13 Satellite Image Showing Problem Zones in a Vineyard 49 14 Kyrgyz Stock Exchange交易量,2001–2022 53 15吉尔吉斯共和国的评级结果58