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依源瓜触发的临床磨牙症甚至持续存在...
磨牙症是一种多因素病因的运动障碍，其特征是与清洁或清醒相关的肌肉活动加剧。磨牙症已通过一种罕见的不良反应以及与药物中央系统分布相关的病理生理学记录。在使用依此所治疗抑郁症后，患者不自觉地磨碎了牙齿的重复打磨引起的功能性口腔运动障碍，表征了睡眠磨牙症的照片，导致咀嚼肌肉肥大和严重的头痛。通过戒断药物和使用非药物治疗方法来缓解这种情况，但是，从未完全缓解。由于抑郁症是一种影响巴西人口15.5％的疾病，并且使用抗抑郁药对于
肠易激综合征中的微生物-肠-脑轴
由于 IBS 的异质性及病因不明，因此一直难以确定明确的生物标志物和治疗靶点。“IBS”一词是指医学上无法解释的肠道和大脑之间双向通讯紊乱的统称。这些紊乱由多种因素引起，包括内脏过敏、低度炎症反应、肠动力紊乱、中枢神经系统 (CNS) 处理改变以及肠道菌群组成改变[1]。在肠道中，功能良好的菌群高度适应宿主，并进行对宿主功能很重要的生化和代谢过程。来自肠道菌群的信号通过肠道和大脑之间的神经、内分泌和免疫通讯途径来调节体内平衡的各个方面[4,5]。总之，这建立了菌群-肠-脑 (MGB) 轴的概念（图 1）。
通过虚拟分子肿瘤委员会对癌症变异进行协作、多学科评估，为当地临床实践提供信息。
目的 癌症研究界正在不断发展，以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而，临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍，这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制，而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中，以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析，以支持病例审查和治疗计划。
通过虚拟分子肿瘤委员会对癌症变异进行协作和多学科评估，为当地临床实践提供参考
目的 癌症研究界正在不断发展，以更好地了解肿瘤生物学、疾病病因、风险分层和新治疗途径。然而，临床癌症基因组学领域一直受到重复努力的阻碍，这些努力旨在有意义地收集和解释来自多种高通量模式的不同数据类型并将其整合到临床护理过程中。定制数据模型、知识库和一次性定制的数据分析资源通常缺乏足够的管理和质量控制，而这些资源是临床级的。许多专注于肿瘤基因组解释资源的信息学工作正在进行中，以支持数据收集、存储、管理、协调、整合和分析，以支持病例审查和治疗计划。
特刊 - 牛无形体病研究进展
牛边形体病主要由 Anaplasma marginale 引起，对牛健康和畜牧业构成重大挑战。该领域的研究已发展到解决该疾病的各个方面，包括其病因、流行病学、诊断、治疗、预防和社会经济影响。在理解、诊断、治疗和预防牛边形体病方面取得的最新进展有助于改善管理实践。尽管该领域的研究取得了进展，但仍有一些关键领域需要采取行动。对于本期特刊，我们欢迎原创文章、评论论文和通讯的投稿，这将有助于增进对该疾病的理解、预防和控制，特别是在疫苗开发、了解发病机制、诊断改进和媒介控制策略方面。
韩国心力衰竭协会心力衰竭管理指南：定义和诊断
在准备KSHF指南的修订版中，分别于2021年9月和2022年4月发布了欧洲和美国HF指南的修订版。2）3）当前版本的KSHF指南旨在反映与家庭现实有关的数据，而不是接受修改，并基于韩国研究人员和临床医生最近进行的研究结果。尽管我们努力包括国内研究的发现，但我们只能为使用保留的EF（HFPEF）轻度减少射血分数（HFMREF）和HF提供不同的建议。尽管如此，我们在主要手稿中强调了HF在韩国的独特流行病学特征，包括其流行和病因。
危重病人的诊断和预后脑电图分析：一项深度学习研究
脑电图 (EEG) 的视觉解释非常耗时、可能缺乏客观性并且仅限于人类可检测到的特征。基于计算机的方法，尤其是深度学习，可以克服这些限制。然而，大多数深度学习研究都集中在特定问题或单一病理上。在这里，我们探索了深度学习在基于 EEG 的诊断和预后评估中对各种病因的急性意识障碍 (ACI) 患者的潜力。我们回顾性分析了来自一项随机对照试验 (CERTA，NCT03129438) 的 358 名成年人的 EEG。卷积神经网络用于预测临床结果（基于生存率或最佳大脑性能类别）并确定病因（四种诊断类别）。最大概率输出作为网络对其预测的信心的标志（“确定性因子”）；我们还系统地将预测与原始 EEG 数据进行了比较，并使用可视化算法 (Grad-CAM) 来突出显示判别模式。当考虑所有患者时，预测生存率的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.721，基于最佳 CPC 预测结果的受试者工作特征曲线下面积为 0.703；对于确定性因素 ≥ 60% 的患者，AUC 分别增加至 0.776 和 0.755；对于确定性因素 ≥ 75% 的患者，AUC 分别增加至 0.852 和 0.879。预测病因的准确率为 54.5%；对于确定性因素为 50%、60% 和 75% 的患者，准确率分别增加至 67.7%、70.3% 和 84.1%。视觉分析表明，该网络学习了人类专家通常识别的 EEG 模式，并提出了新的标准。这项工作首次展示了基于深度学习的 EEG 分析在患有各种病因的 ACI 的危重患者中的潜力。确定性因素和输入数据与预测的事后相关性有助于更好地表征该方法并为未来在临床常规中的实施铺平道路。
用于设计更安全系统的新事故模型
摘要：新技术正在从根本上改变事故的成因，并需要改变所使用的解释机制。我们需要更好、更少主观地理解事故发生的原因以及如何防止未来的事故。最有效的模型将超越归咎，而是帮助工程师尽可能多地了解所涉及的所有因素，包括与社会和组织结构相关的因素。本文提出了一种基于基本系统理论概念的新事故模型。这种模型的使用为引入独特的新型事故分析、危险分析、事故预防策略（包括新的安全设计方法、风险评估技术以及设计性能监控和安全指标的方法）提供了理论基础。