抽象背景:假定早期不良经历会影响奖励学习和决策的基本过程。然而,在逆境中调查这些电路的计算神经影像学研究稀疏,仅限于在青少年样本中进行的研究,从而使长期效应未经探索。方法:使用纵向出生队列研究的数据(n = 156; 87女性),我们研究了逆境与奖励学习的计算标记之间的关联(即期望值,预测错误)。在33岁时,所有参与者都完成了功能性磁共振成像 - 基于被动回避任务。心理病理学测量。我们应用了主成分分析来捕获7种逆境度量的常见变化。由此产生的逆境因素(因子1:产后心理逆境和产前孕产妇吸烟;因子2:产前孕产妇的压力和产科逆境;因素3:较低的孕产妇刺激)与核心奖励网络中的心理病理学和神经反应相关联。结果:我们发现,主要由较低母体刺激告知的逆境维度与右壳核,右核核核和前扣带回皮质的较低的期望值表示有关。右核中编码的期望值进一步介导了这种逆境维度与心理病理学之间的关系,并预测了在COVID-19大流行期间较高的撤离症状。结论:我们的结果表明,护理人员环境中的早期不良经历可能对奖励相关的大脑区域中的奖励学习具有长期的破坏作用,这可能与次优决策有关,从而增加了心理病理的脆弱性。
作为专门从事癌症治疗的医师,我亲眼目睹了烟草使用的长期后果。烟草仍然是俄勒冈州可预防死亡和疾病的主要原因,每年造成8,000多人死亡,许多与癌症有关。引入风味的烟草产品仅通过使这些有害物质对年轻人更具吸引力来加剧这一危机。吸烟,蒸发和调味产品之间存在明显的相交。几乎90%的吸烟者开始于18岁。大约有一半的吸烟者从vape开始。研究表明,超过80%的青年烟草使用者始于调味产品,近90%的使用电子烟的青年更喜欢风味的选择。这些统计数据强调了风味在发起和维持成瘾中发挥的直接作用。现在的问题是如此普遍,以至于国家教育协会最近的一项调查发现,有十分之十的教师报告烟雾蒸发正在破坏学习环境。风味的产品对于
解释哪个患者群体将从您的研究中受益最大(例如癌症的类型或阶段)以及任何公平含义。对于涉及人的研究,证明研究的选择是合理的,并解释了为什么您包括并排除了可能从本研究结果中受益的特定群体。如果相关,请概述该提案如何解决疾病负担高或较差的人口不足或服务不足的人群和/或人口(最多400个单词)。
骨髓炎(BCO)la行的细菌软骨症是肉鸡中的一种腿部障碍,导致经济损失,食品安全问题和动物福利行业的巨大损失。维生素D 3,1,25-二羟基维生素D 3的活性代谢产物在矿物质稳态,骨骼健康和免疫系统中扮演着关键作用,这对于针对BCO的影响至关重要。因此,我们假设补充1,25-二羟基维生素D 3(1,25(OH)2 D 3-糖苷)的补充是控制la行的有效度量。在这里,我们报告了通过比较0 m g/kg,0.5 m g/kg,1.0 m g/kg,1.0 m g/kg和2.0 m g/kg的最佳浓度1,25(OH)2 3-糖苷补充减少BCO的最佳浓度。1.0 m g/kg的1,25(OH)2 D 3-糖苷的应用降低了53.7%,从0 m g/kg和0.5 m g/kg相互差异(p <0.05),但相似(p> 0.05)至2.0 m g/kg。第二个目的是通过比较整个56 d,第一个28 d的1.0 m g/kg(OH)2 d 3-糖苷的应用,评估1,25(OH)2 3-糖苷的喂养的时间。以1.0 m g/kg为1,25(OH)2 D 3-糖苷的饲养剂,以减轻BCO的发病率53%,与过去28 d的申请有显着差异(p <0.05),但没有明显的差异(p> 0.05)与补充56 d的补充差异(p> 0.05)。因此,第一个28 d中的1.0 m g/kg 1,25(OH)2 D 3-糖苷是最佳的1,25(OH)2 D 3-糖苷给药,并为补充
研究文章:新研究| Disorders of the Nervous System Macro- and Micro-Structural Alterations in the Midbrain in Early Psychosis associates with clinical symptom scores https://doi.org/10.1523/ENEURO.0361-24.2025 Received: 21 August 2024 Revised: 21 February 2025 Accepted: 24 February 2025 Copyright © 2025 Zhou et al.这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可条款分发的开放访问文章,只要将原始工作正确归因于任何媒介,它允许在任何媒介中进行无限制的使用,分发和复制。
持续的职业方法,确保实际应用和技能发展对于发展到高等教育的重要性。建立且公认的成绩剖面包括通过,优点和杰出。我们已经收听了早年学科社区的各个部分的反馈,包括高等教育。我们利用了这种课程更改的机会来重新设计此资格,以反映真正现代和不断发展的早期环境的需求。强制性内容专注于幼儿发展的关键领域。增强了确保儿童安全的内容。增强了应用研究和反思性实践技能的机会。建议学生在参加本课程的同时有机会进行工作安置。工作安置设置应与儿童从出生到八年的儿童进行,并在幼儿期间完成第4单元:研究和反思性实践。但是,请注意,没有机会完成工作安置的学生仍然可以实现此单位。
抽象背景理解前阶段神经退行性疾病的共享和特定临床表现是理解其复杂性和特定病理生理学的关键。使用英国纵向薄数据库的方法,我们将最终诊断为帕金森氏病(PD),阿尔茨海默氏病(AD),痴呆症的人(DLB)和没有神经性疾病的对照组对比。我们测试了每种神经退行性障碍的关联(或),以选择包括运动,自主神经和神经精神病特征在内的症状列表,以及广泛的治疗系列(泻药,抗毒素,他汀类药物,苯并二氮卓氮卓和神经益生类)。我们随后测试了疾病之间的关联是否不同,因为差异可能表明可能特定疾病的作用。我们调查了三个肿瘤时间(0至5年,5年5年,10年至15年),以将危险因素与前途/合并症分开。对年龄的分析进行了纠正,性别和关联表示为优势比(OR)。我们在英国生物库(UKB)中复制了主要发现。首先,我们从薄英国数据库中使用了28,222例PD患者,AD的20,214例,AD为4,682例,DLB和20,214个对照。苯二氮卓类药物和5-羟色胺再摄取抑制剂的消费量在后来患有所有三种疾病的个体中更为常见,而在未来的AD和PD患者中,抗糖尿病药物的消费量都较低。我们使用UKB复制了他汀类药物的不同用法(或PD vs.神经退行性疾病与诊断前的多个临床特征的存在密切相关激动剂。相比之下,在诊断阶段,汀类药物在各种疾病之间的使用显着不同,后来患者的使用较低(OR = 0.78(0.75,0.82))(OR = 0.78(0.75,0.82)),并且患者在DLB中使用DLB(OR = 1.38(OR = 1.38(1.27,51))(1.27,1.51),而与AD相关的患者则不重要(OR = 0.98(OR = 0.99)(0.98)。ad = 0.77(0.63,0.94))并进行了灵敏度分析,以进一步控制SES,BMI或APOE状态。
Aural Strasbourg,5 Rue Henri Bergson,法国Strasbourg; B GP,法国南希洛林大学; C摩纳哥摩纳哥公主医院医学专业和肾脏科学系和肾脏病透析和摩纳哥摩纳哥的私人血液透析中心; D Aix Marseille University,法国马赛; E内分泌学,代谢疾病和营养部,AP-HM(Marseille的医院室外),法国Marseille; F法国旅行社的旅游大学; GIDEM,EA4245,Tours University of Tours; H国家组织全球,F-Crin Ini-Crct(心血管和肾脏临床tralists),法国旅游;我的私人医疗实践,法国贝桑森; J心脏病学系,INSERM,U 970,巴黎心血管 - PERCC研究中心;巴黎SorbonneCité大学,巴黎笛卡尔医学院; AP-HP,公共援助 - 巴黎,欧洲医院乔治·庞皮杜,法国巴黎; k肾脏科学系,二肌分析和移植;大学肾脏疾病中心;法国凯恩的凯恩大学医院;生物学家临床,私人医学实践,法国布尔斯
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一,对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能(AI)在美国早期发现这些癌症中的作用,从两项关键研究中综合方法。用于食管癌,采用了先进的机器学习技术,例如随机森林和XGBOOST,用于分析多模式数据,包括医学成像,电子健康记录(EHRS)和基因组谱,在检测早期癌症方面达到了92%的准确性。对于皮肤癌,卷积神经网络(CNN)用于分析皮肤镜图像,在鉴定恶性病变方面达到了87%的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施,涵盖了数据预处理,功能工程和评估指标,同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明,AI具有提高诊断准确性,可伸缩性和可及性的潜力,尤其是在服务不足的地区。但是,必须解决数据隐私,算法解释性和法规依从性,以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言,AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测,并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性,同时确保公平访问这些变革性技术,最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字:人工智能(AI),癌症检测,早期诊断,食管癌,皮肤癌,机器学习,医疗保健创新。版权所有©2025作者:这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可(CC BY-NC 4.0)分发的开放访问文章,允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用,分发和再现,以提供原始作者和原始作者提供信用。
1 Inserm U 1018,CESP,辐射流行病学团队,法国Villejuif 94800; mkhonaryar@gmail.com(M.K.H.); Rodrigue.allodji@gustaveroussy.fr(R.A.); forent.devathaire@gustaveroussy.fr(F.D.V.)2 Gustave Roussy,研究部,94800 Vilejuif,法国3大学 - 巴黎 - 萨克莱大学,94800 Vilejuif,法国4. 4号辐射肿瘤学系(Oncorad),Clineique Pasteur,31076法国图卢兹,法国31076; gjimenez@clinique-pasteur.com 5法国图卢兹(Toulouse)31076 Clinique Pasteur放射科; mlapeyre@rx-infomed.com(M.L. ); jcamilleri@clinique-pasteur.com(J.C。)6心脏病学部,法国图卢兹31076 Clinique Pasteur; panh.loic@gmail.com 7剂量法,PSE-SANTE/SDOS/LEDI,辐射保护与核安全研究所(IRSN),法国92260 Fontenay-Aux-Roses,法国; David.broggio@irsn.fr 8心脏病学和INSERM UMR 1295,Rangueil University Hospital,31400法国图卢兹; jean.ferrieres@univ-tlse3.fr 9流行病学实验室,PSE-SANTE/SESANE/LEPID,放射防护和核安全研究所(IRSN),92260 Fontenay-Aux-Roses,France,France *通信2 Gustave Roussy,研究部,94800 Vilejuif,法国3大学 - 巴黎 - 萨克莱大学,94800 Vilejuif,法国4. 4号辐射肿瘤学系(Oncorad),Clineique Pasteur,31076法国图卢兹,法国31076; gjimenez@clinique-pasteur.com 5法国图卢兹(Toulouse)31076 Clinique Pasteur放射科; mlapeyre@rx-infomed.com(M.L.); jcamilleri@clinique-pasteur.com(J.C。)6心脏病学部,法国图卢兹31076 Clinique Pasteur; panh.loic@gmail.com 7剂量法,PSE-SANTE/SDOS/LEDI,辐射保护与核安全研究所(IRSN),法国92260 Fontenay-Aux-Roses,法国; David.broggio@irsn.fr 8心脏病学和INSERM UMR 1295,Rangueil University Hospital,31400法国图卢兹; jean.ferrieres@univ-tlse3.fr 9流行病学实验室,PSE-SANTE/SESANE/LEPID,放射防护和核安全研究所(IRSN),92260 Fontenay-Aux-Roses,France,France *通信