急性肾脏损伤(AKI)是全球骨科创伤手术的主要并发症,尤其是在老年人中(1)。AKI与死亡率的升高(2)和医院住院时间增加有关,其影响与医疗保健资源有关,尤其是对于结果较差的低收入国家(5)。创伤后骨科手术急性肾脏损伤(PTOS-AKI)的危险因素包括高龄,现有的疾病,例如慢性肾脏疾病和冠状动脉疾病(CAD)(2),男性性别(6),低阿尔巴米纳血症和血糖控制不良(7)。手术过程中可能的可修改因素也可能影响AKI的风险,包括选择麻醉(脊髓麻醉会增加AKI的风险升高)(1)(1),使用围血性肾毒性药物和流血过多(3)。脊柱麻醉,预先存在的CAD或失血可能会通过增加围手术性低血压的可能性而导致AKI,这是许多手术中AKI公认的风险因素,尤其是如果平均动脉压(MAP)<65mmHg <65mmHg持续超过5分钟(8)。如果低血压显着,则可以发展出缺血 - 重新灌注损伤(IRI)相关的AKI的次要过程(9)。失血还通过激活辅导补偿过程为AKI提供了进一步的刺激,该补偿过程驱动了围手术期促进性反应(10,11),该反应具有良好的直接和间接的肾毒性作用(12)。这就提出了一个问题,如果有肾内保护机制有助于减轻直接和间接的微管毒性突变过程。在将围手术性AKI推向其常见的肾脏病理生理途径的许多不同的临床因素中是有价值的,即灌注不足,IRI和PROIN浮肿的过程。由于量化了这些过程对单个患者的这些过程的不同影响而引起的,已经尝试确定生物标志物理论上是否与灌注不良的过程(心型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)(H-FABP)(H-FABP)和血管性内皮生长因子(VEGMFF)(VEGM)(MIDIM),并促进(MIDMIMMIMMINMINM),并促进细胞因子(13,14)在可检测到的AKI中表现出生物评估的意义。 这种方法已经在心脏手术相关的AKI(CS-AKI)(14)以及骨科骨折手术中生成生物标志物风险评分方面已经显示出一些希望(13)。 尽管在AKI的发病机理中可能会分别考虑浮动灌注和IRI的过程,但重要的是要注意,下灌注和IRI可能会导致次级促进性降低的管状管状损伤,这可能会导致直接的肾小管损伤,这可能会导致仅由Hypopopopoperfusion和IRI引起的直接肾小管损伤(15)。 在这种情况下,注意力集中在心脏手术中的内源性内抗炎性反应上,并没有(16)和没有(17)心肺旁路,是潜在的保护性保护性抗弹性介导的术语术受到的肾脏肾脏损伤(18),并且伴有炎症(18)造成毒性(14)受伤(14)受伤(14)。,已经尝试确定生物标志物理论上是否与灌注不良的过程(心型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)(H-FABP)(H-FABP)和血管性内皮生长因子(VEGMFF)(VEGM)(MIDIM),并促进(MIDMIMMIMMINMINM),并促进细胞因子(13,14)在可检测到的AKI中表现出生物评估的意义。这种方法已经在心脏手术相关的AKI(CS-AKI)(14)以及骨科骨折手术中生成生物标志物风险评分方面已经显示出一些希望(13)。尽管在AKI的发病机理中可能会分别考虑浮动灌注和IRI的过程,但重要的是要注意,下灌注和IRI可能会导致次级促进性降低的管状管状损伤,这可能会导致直接的肾小管损伤,这可能会导致仅由Hypopopopoperfusion和IRI引起的直接肾小管损伤(15)。在这种情况下,注意力集中在心脏手术中的内源性内抗炎性反应上,并没有(16)和没有(17)心肺旁路,是潜在的保护性保护性抗弹性介导的术语术受到的肾脏肾脏损伤(18),并且伴有炎症(18)造成毒性(14)受伤(14)受伤(14)。
Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速,轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点(数据)将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员,则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外,您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说,使用我们的Web API收集,可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近,量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合,同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战,本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益,并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题,现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样,而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法,该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得:https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
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