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系统评价和荟萃分析
糖尿病（DM）是一种慢性疾病，定义为持续性高血糖（1）。2011年DM的流行率在全球范围内为3.66亿，到2030年将上升到5.52亿（2）。dm与一系列并发症有关，包括微血管和大血管条件。DM的微血管并发症涉及对小血管的损害，尤其是在眼睛（视网膜病）和神经（神经病）中。视网膜病变会导致视力障碍甚至失明，而神经病会导致四肢麻木，刺痛或疼痛。在严重的情况下，它可能导致足部溃疡或截肢。另一方面，DM的大血管并发症与大血管有关，可能影响各种器官。缺血性心脏病，其中血液流向心脏肌肉，中风，中断了大脑的血液流向大脑，这是由于DM而可能发生的两个最常见的大血管问题。这些情况增加了糖尿病患者心脏病发作和中风的风险。微血管和大血管并发症都显着促进与DM相关的发病率和死亡率。因此，管理和预防这些并发症是糖尿病护理的重要方面，需要针对血糖控制，血压管理，脂质控制和生活方式改良的全面策略（3）。与DM相关的MSD的迹象包括肌肉疼痛，关节疼痛或僵硬，关节迁移率降低，关节肿胀，畸形以及手臂或腿部的销钉和针的感觉。某些MSD是糖尿病患者独有的。这些并发症显着影响糖尿病患者的生活质量和预期寿命。尽管由于新抗糖尿病药物的可用性，DM患者的预期寿命增加，但与其他并发症相比，MSD和相关疾病的患病率仍然受到研究（4-7）。DM中MSD的确切机制尚不清楚，但胶原蛋白沉积和结缔组织中进行性非酶糖基化的变化可能是原因（8，9）。MS并发症会影响身体的不同部位。软组织疾病，例如Cheiroarthropathy，腕管综合征，触发纤维，Dupuytren的染色器以及冻结的肩膀。charcot关节炎和痛风关节炎是糖尿病患者联合疾病的例子。骨骼受累，例如骨质疏松性和非遗传性疏松性骨折以及特发性骨骼肌肥大（10，11）。涉及DM患者（例如手腕，颈部，脊柱和膝盖）的不同位置（12）。糖尿病持续时间，葡萄糖水平控制，性别和年龄是肌肉骨骼并发症的某些危险因素（13，14）。各种研究，例如病例对照或队列研究，都在世界范围内进行，但这些研究的结果是有争议的。这种情况对全球临床和公共卫生决策具有影响，尤其是在发展中国家。确定DM和MSD之间的确切关联可能会帮助临床医生和专家减少影响并改善DM患者的生活质量。以及这项荟萃分析的结果有助于制定和更新临床指南，并改善该领域的循证医学（EBM）知识和政策。，基于此信息和先前研究的结果，DM是
计划进行 PARP 治疗相关的基因检测...
计划进行 PARP 抑制剂治疗的治疗相关基因检测自 2019 年 4 月起，PARP 抑制剂可用于治疗患有局部晚期或转移性 HER2 阴性乳腺癌的致病性 BRCA1 和/或 BRCA2 种系突变携带者。在此适应症中，PARP 抑制剂被用作单一疗法。患者应该已经接受过以蒽环类/紫杉烷为基础的化疗，并且在适当的情况下接受内分泌治疗。欧盟委员会于2019年6月扩大了PARP抑制剂的批准。 PARP抑制剂可作为BRCA突变晚期卵巢癌主要治疗后的维持治疗。该建议适用于对晚期（FIGO III 期和 IV 期）BRCA1/BRCA2 突变（种系和/或体细胞）高级别上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌成年患者在接受铂类化疗一线治疗后获得反应（完全或部分缓解）的维持治疗。 2020 年 5 月，EMA 的 CHMP 建议扩大适应症，将胰腺腺癌的治疗纳入其中。奥拉帕尼（商品名：Lynparza®）适用于单药治疗，用于治疗携带种系BRCA1/BRCA2突变的转移性胰腺腺癌成年患者的维持治疗，且在作为一线化疗方案的一部分接受至少16周的铂类治疗后病情未出现进展。继乳腺癌、卵巢癌和胰腺癌之后，前列腺癌是欧洲药品管理局（EMA）批准奥拉帕尼（商品名：Lynparza®）用于治疗的另一种肿瘤类型。该药物可作为口服单一疗法，用于治疗转移性去势抵抗性前列腺癌患者，尽管接受激素阻断治疗，但病情仍会进展。先决条件是已证实 BRCA1/BRCA2 突变（种系和/或体细胞）。每种获批方案中 PARP 抑制剂治疗的先决条件是 BRCA1 和/或 BRCA2 基因的致病突变。根据《基因诊断法》，任何医生都可以要求进行分子遗传种系诊断作为PARP抑制剂治疗的先决条件。然而，必须遵守总干事的要求（例如信息、同意）。您可以从我们的网站 http://www.brca-regensburg.de/ 下载必要的表格。分析是在手臂静脉血样（EDTA血液）上进行的，并在2周内完成。自 01.01 起。2020年，代码11601被添加到EBM目录中，用于“检测或排除种系中BRCA1和BRCA2基因的突变，以用于转移性、去势抵抗性前列腺癌、一线化疗中至少16周含铂治疗后未出现进展的转移性胰腺腺癌、局部晚期或转移性乳腺癌、或铂敏感的、晚期或复发性或进展性的高级别上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌的靶向药物治疗，根据产品信息这是强制性的。”报销时需要填写实验室转诊表（表格 10）。任何纯粹针对肿瘤组织体细胞突变的分析均由当地病理部门进行。
微激光金属丝沉积薄壁镍钛合金的马氏体相变、微观结构和功能行为
近等原子NiTi相的Ni含量在稳定的成分范围内[1]。因此，发生MT的温度范围决定了NiTi主要用作致动器或基于形状记忆效应或超弹性的生物医学设备。结合金属AM工艺可获得的复杂几何特征，利用形状记忆效应可以制造4D材料，其中时间维度被添加到材料几何形状中。由于NiTi合金是研究最广泛的SMA之一，因此它们也被探索作为AM材料，主要是通过使用粉末床熔合技术，例如选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）和直接能量沉积（DED）[2e4]。这些AM工艺的特点是几何精度高、能够创建内部通道、表面粗糙度合理，以及能够在材料中产生晶格结构[5e7]。然而，与粉末床熔合技术相比，激光金属沉积 (LMD) 等 DED 工艺吸引的研究关注较少 [8,9]。镍钛诺 (镍和钛的合金) 的 AM 在控制构建部件中的最终 Ni 含量方面可能非常关键，特别是由于 Ni 的优先汽化 [10]。这意味着在 AM 过程中可能会发生化学变化，导致原料偏离初始化学成分。AM 工艺过程中的 Ni 损失会导致部件的最终使用问题以及由材料形状记忆行为的局部差异引起的工艺不稳定性。因此，应仔细选择原料材料以潜在地补偿 Ni 的损失。在这方面，通过雾化生产粉末原料对于控制和维持生产批次内和生产批次之间所需的化学成分可能很麻烦。这种变化对 NiTi 合金性能来说可能更为关键，因为它对其化学成分高度敏感。已有研究调查了粉末和线材原料的元素混合，以解决 DED 工艺中化学成分变化的问题 [11, 12]。尽管 NiTi 粉末原料尚未被 AM 最终用户广泛使用，但细 NiTi 线材在市场上广泛可用，并正在开发用于各种应用。商用 NiTi 线材有不同的直径，价格明显低于具有相同化学成分的粉末原料。在使用 NiTi 线材的 DRD 工艺中研究了电弧和等离子等不同热源 [13 e 17]。最近，已证明使用脉冲波 (PW) 激光发射可有效沉积小直径线材，并且与线材直径相比，轨道宽度不会显着增大 [18]。微激光金属丝沉积 (m LMWD) 是一种制造小型 3D 组件或小型半成品零件（例如板、管和环）的好方法，这些零件由镍钛合金制成。与粉末沉积相比，该工艺本质上更安全，原料尺寸与市售 NiTi 丝的直径（0.4 e 0.5 毫米）相当。m LMWD 工艺的可行性已在多种材料中得到证实，例如不锈钢 [18]、AlSi 12 合金 [19] 和以 Dy 为主要合金的 Mg 合金
用于贝叶斯认识论证据评估的人工智能方法
1.Rajkomar A、Oren E、Chen K 等人。利用电子健康记录进行可扩展且准确的深度学习。npj 数字医学。2018；1(1):1 – 10。https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1。2.Paydar S、Pourahmad S、Azad M 等人。利用人工神经网络建立甲状腺结节恶性风险预测模型。《中东癌症杂志》。2016；7(1):47-52。3.Amato F、López A、Peña-Méndez EM、Va ň hara P、Hampl A、Havel J.医学诊断中的人工神经网络。J Appl Biomed。2013； 11(2):47-58。 https://doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x。4.莫赫塔尔 AM.未来医院：业务架构视图。马来医学科学杂志。2017；24(5):1-6。 https://doi.org/10.21315/mjms2017.24.5.1。5.Liu X、Faes L、Kale AU 等人。深度学习与医疗保健专业人员在医学影像检测疾病方面的表现比较：系统评价和荟萃分析。柳叶刀数字健康。2019；1(6):e271-e297。https://doi.org/10.1016/s2589-7500 (19)30123-2。6.Nagendran M、Chen Y、Lovejoy CA 等人。人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统回顾。英国医学杂志。2020；368：m689。https://doi.org/10.1136/bmj.m689。7.Panch T、Pearson-Stuttard J、Greaves F、Atun R. 人工智能：公共健康的机遇和风险。柳叶刀数字健康。2019；1 (1):e13-e14。https://doi.org/10.1016/s2589-7500(19)30002-0。8.Landes J、Osimani B、Poellinger R. 药理学中的因果推理的认识论。欧洲哲学杂志。2018；8(1):3-49。 https://doi.org/10。1007/s13194-017-0169-1。9.Abdin AY、Auker-Howlett D、Landes J、Mulla G、Jacob J、Osimani B.审查机械证据评估者 E-synthesis 和 EBM +：阿莫西林和药物反应伴有嗜酸性粒细胞增多和全身症状 (DRESS) 的案例研究。当前药学设计。2019；25（16）：1866-1880。https://doi.org/10.2174/1381612825666190628160603。10.De Pretis F，Osimani B.药物警戒计算方法的新见解：E-synthesis，一种用于因果评估的贝叶斯框架。国际环境研究公共卫生杂志。11.2019;16(12):1 – 19。https://doi.org/10.3390/ijerph16122221。De Pretis F、Landes J、Osimani B。E-synthesis：药物监测中因果关系评估的贝叶斯框架。Front Pharmacol 。2019；10：1-20。https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01317。12。De Pretis F、Peden W、Landes J、Osimani B。药物警戒作为个性化证据。收录于：Beneduce C、Bertolaso M 编辑。个性化医疗正在形成。从生物学到医疗保健的哲学视角。瑞士 Cham：Springer；2021:19 即将出版。13.那不勒斯 RE。学习贝叶斯网络。Prentice Hall 人工智能系列。新泽西州 Upper Saddle River：Pearson Prentice Hall；2004 年。14.Hill AB。环境与疾病：关联还是因果关系？J R Soc Med。2015;108(1):32-37。本文首次发表于 JRSM 第 58 卷第 5 期，1965 年 5 月。https://doi.org/10.1177/ 0141076814562718。15.Mercuri M、Baigrie B、Upshur RE。从证据到建议：GRADE 能帮我们实现目标吗？J Eval Clin Pract 。2018;24(5):1232- 1239。https://doi.org/10.1111/jep.12857。