抑郁症是造成残疾和自杀的最大贡献者之一,全球每年约有80万自杀(1)。在十年中,抑郁症的患病率增加了25%以上(2005-2015)(2,3)。这种增加与每年耗资数十亿美元的社会经济负担有关(4)。此外,COVID-19大流行进一步增加了病例,估计全球流行率为28%(2)。药物治疗是中度至重度抑郁症的第一线治疗方法(5)。但是,患者的显着比例未能对药物做出反应(6)。多达60%的抑郁症患者对他们的初始治疗没有反应,并且通常从第一种处方药转换为其他替代药物(6,7)。随后的治疗方法,患者具有临床阳性反应的可能性大大降低(6)。在某些个体/人群中,相同的抗抑郁药可能有效,但不具体,或者可能导致其他人的不良药物反应(ADR)(8)。因此,新策略专注于个性化抗抑郁药的处方。这是在临床实践中广泛努力的一部分,以使用精确药物技术(包括精确给药)改善患者的结果(9,10)。使用个体的基因型来帮助药物选择,称为药物基因组学,是一种有前途的方法,具有改善抑郁症治疗的潜力(9-13)。在非癌症药物中,精神病药物具有最高比例的药物,并具有FDA批准的PGX信息(17)。该领域最初被称为药物遗传学,因为它涉及单个基因或相对较少的基因的组合,但是它演变成药物基因组学(PGX),以适应整个基因组中许多基因的基因,从而影响基因相互作用(13)。有许多可用的商业PGX测试面板,包括Genesight,NeuroidGenetix,CNSDOSE,Neuropharmagen和Genecept(12)。一些面板除了提供PGX测试外,还提供与精神病药物有关的临床解释和决策支持工具(14、15)。医生可以主动为患者要求PGX测试,以指导新的药物处方,或者如果治疗失败。此外,还有监管机构(美国食品和药物管理局,FDA)和研究联盟(临床药物遗传学实施联盟,CPIC)提供了针对处方的建议和准则(12、14-16)。FDA标记了38种具有PGX预防措施的精神病药物,这些药物主要由两种主要的肝酶CYP2D6和CYP2C19代谢,分别由高度多型CYP2D6和CYP2C19基因编码(18)。然而,精神病学中PGX测试的临床使用仍然很低(19),由于许多原因,包括CYP酶反应,对药物治疗方案的依从性不佳,负面生活方式的影响(例如,烟草吸烟)以及有限的先例知识(20)。许多临床试验,荟萃分析和系统评价检查了PGX引导的药物选择以治疗抑郁症的效率和安全性。例如,Han等人。(24),报道了PGX指导治疗导致了A大多数研究发现,PGX引导的抗抑郁药处方优于治疗方法(处方不考虑PGX测试结果(21 - 24)。
关于国际能源署《节能终端使用设备实施协议》(4E):节能终端使用设备技术合作计划(4E TCP)自 2008 年以来一直致力于支持各国政府协调有效的能源效率政策。14 个国家和一个地区已联合起来建立 4E TCP 平台,以交流技术和政策信息,重点是增加高效终端使用设备的生产和贸易。然而,4E TCP 不仅仅是一个信息共享论坛:它汇集了各种项目的资源和专业知识,旨在满足参与国政府的政策需求。4E 的成员发现这是对稀缺资金的有效利用,其成果比单个司法管辖区所能实现的更为全面和权威。4E TCP 是在国际能源署(IEA)的支持下成立的,是一个功能和法律上独立的机构。 4E TCP 的现有成员为:澳大利亚、奥地利、加拿大、中国、丹麦、欧盟委员会、法国、日本、韩国、荷兰、新西兰、瑞士、瑞典、英国和美国。
睡前清洁后,在面部(前额、脸颊、眼睛下方/周围)和颈部涂抹 3 泵(约 1 毫升产品)至整个面部。目的:本研究的目的是调查 0.3% 雌三醇外用面霜和 0.01% 雌二醇外用面霜与安慰剂/载体对照相比在睡前使用 12 周后对皮肤健康迹象的功效。设计:女性受试者参加了这项关于面部外观和光老化迹象的单点、双盲、安慰剂/载体对照的三组研究。在基线访问时,签署同意书并符合所有纳入标准且不符合任何排除标准的受试者入组。受试者到研究中心时面部洗干净。没有洗干净的受试者被要求用简单的湿巾清洁。
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肺癌是最普遍的癌症类型,也是全球癌症相关死亡率的主要原因(1,2),非小细胞肺癌(NSCLC)约为病例的80 - 85%(3)。大多数NSCLC在诊断时是局部晚期或转移性的,减少了手术的机会(4、5),从而导致总体5年相对存活率和不利预后降低(6,7)。许多NSCLC患者发生表皮生长因子受体(EGFR)突变(8)。目前,由于其对新生血管形成,侵袭,转移和肿瘤细胞生长的抑制作用,EGFR酪氨酸激酶抑制剂(TKI)在临床上广泛使用(9,10)。目前,EGFR-TKIS的三代人(Gens)如下:Gefinib,Erlotinib和Icotinib(第一代),Afatinib和Dacomitinib(第二代)和Osimertinib(第三代)。然而,大多数患者最终会在9到12个月内经历疾病进展,并在9到12个月内发展出抗药性,从而限制了EGFR-TKIS的长期效率(11,12)。在过去的十年中,靶向编程死亡1(PD-1),编程死亡配体1(PD-L1)和细胞毒性T淋巴细胞抗原4的免疫检查点抑制剂(ICI)急剧改变了患者患者患者的预后(13);但是,在EGFR突变的NSCLC的个体中,它们的临床益处受到限制(14)。检查员012还显示EGFR突变患者的ORR和PFS低于第一线Nivolumab单药治疗中野生型突变的患者(ORR:14%:14%对30%; PFS:1.8对8.8个月)(16)(16)。在Orient-31研究中,Lu等人。在Orient-31研究中,Lu等人。主题-001表明,在I期研究中,Pembrolizumab的26例患者的客观反应率(ORR),无进展生存率(PFS)和中位总生存期(OS)分别仅为4%,56天和120天,并且在随后的II期试验中,在I期研究中,没有目标。( 17 ) reported that sintilimab in combination with chemo signi fi cantly improved PFS compared to chemo alone (median PFS 5.5 months [95% CI 4.5 – 6.1] vs. 4.3 months [4.1 – 5.3]; hazard ratio [HR] 0.72 [95% CI 0.55 – 0.94]; two-sided p=0.016).这些结果证明了ICI对EGFR突变的NSCLC患者的潜在益处,这些NSCLC以前曾在酪氨酸激酶抑制剂治疗方面进展。然而,在一项回顾性研究中,铂金化疗后的免疫疗法与单独的双铂二核化疗相比,OS较差(18)。ICI的效率和安全性在EGFR突变的NSCLC患者中仍然存在争议,尤其是在EGFR-TKI进展的患者中。尽管缺乏许多用于治疗EGFR突变的NSCLC的ICI方案,但缺乏这些药物的直接和间接比较。因此,使用精心设计的比较合成,我们进行了系统的审查和网络荟萃分析(NMA),直接和间接地比较了这些治疗方法的优势,并评估了ICIS在EGFR-MUT的NSCLC患者中的效率和安全性。
糖尿病是一种代谢紊乱,以血液中葡萄糖水平持续升高而闻名。它是影响全球个人的代谢紊乱之一 ( 1 )。当胰腺 β 细胞因体内胰岛素不敏感而无法分泌任何或极少的胰岛素时,可能会发生糖尿病。众所周知,糖尿病有三种类型,即 1 型糖尿病、2 型糖尿病和妊娠期糖尿病。除了这三种类型外,还有另外两种罕见的糖尿病类型:继发性糖尿病和单基因糖尿病 ( 2 )。1 型糖尿病通常是由于遗传性疾病、自身免疫功能障碍或毒素和病毒感染等环境因素引起的。它在儿童和年轻人中发病率很高,但它可能发生在任何年龄。最常见的糖尿病类型是 2 型。90% 的糖尿病患者患有这种疾病 ( 3 , 4 )。根据国际糖尿病基金会 (IDF) 的数据,全世界有 81% 的人未确诊患有糖尿病,而发展中国家的糖尿病负担更大,这些国家的糖尿病人口占总人口的 75% ( 5 )。由于多种医学影响和相关问题,糖尿病患者的生活水平较低 ( 6 )。这些人的睡眠条件更差,这并不出人意料。由于生理失衡和相关睡眠问题,糖尿病患者可能难以入睡和保持清醒 ( 7 )。睡眠是身心自然的习惯状态。睡眠与意识污染、感觉活动改变或减少、肌肉运动减弱、所有随意肌沉默以及与周围环境互动减少有关。地球上所有生物,包括动物、昆虫、人类等,都表现出睡眠这种共同行为 ( 8 , 9 )。全世界大约有 15% 到 20% 的人患有慢性失眠症,表现为失眠持续 1 个月以上,除此之外,另有三分之一的人口患有短暂性失眠症 (10)。睡眠困难和睡眠质量差会加重糖尿病症状。多项研究发现,糖尿病患者睡眠质量差与失眠发作的时间长短有直接关系 (11)。镁是人体内含量第四丰富的阳离子,也是细胞内含量第二丰富的阳离子。镁能够诱导深度睡眠,也能起到肌肉松弛剂的作用。生活方式导致昼夜节律不规律,从而导致镁从体内排出,造成镁缺乏 (12)。2 型糖尿病患者通常会出现镁状态改变。研究表明,2 型糖尿病患者缺镁的几率更高,尤其是那些血糖控制不佳的患者,患病时间较长,并存在慢性微血管和大血管问题(13)。钾是细胞内最丰富的阳离子,在神经和肌肉组织的细胞功能中起着重要作用。临床实践中经常观察到钾缺乏或运动障碍。电解质异常,尤其是低钾血症和高钾血症,是
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而,当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中,我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类(S 2 MVTC)方法,我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言,我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外,我们构建了一种新颖的张量低频近似(TLFA)算子,它将图相似性结合到嵌入特征学习中,有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外,对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明,S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法,尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。