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在反对肥胖症的斗争中使用tirzepatida：一种分析...
Juliana Goldfarb de Oliveira摘要：简介：肥胖症，一种慢性疾病，其特征是体内脂肪过度积累，增加了各种疾病的风险，包括2型糖尿病和心血管问题，并对心理健康产生负面影响。目的：分析使用Tirzepatida在打击肥胖症中的益处和不利影响，并研究其作用机理。方法论：为了实现研究目标，根据Mendes，Silveira和Galvão（2008）描述的步骤进行了对文献的综合综述。研究问题的重点是蒂尔扎帕蒂达（Tirzepatida）在反对肥胖症中的作用机理，益处和不利影响。使用PVO策略（人口，变量和结果），定义了描述符，并对BVS，CAPES/MEC，SCIELO和Google学术数据库进行了搜索。搜索于2024年5月举行，其中包括过去三年发表的文章。在初次筛选后的评论中包括了符合资格标准的10项研究。结果：修订后的临床试验表明，Tirzepatida是GLP-1和GIP受体的双激动剂，不仅可以改善2型糖尿病患者的血糖控制，而且还可以促进大量体重减轻，在某些情况下，体重的损失大于20％。这些结果突出了Tirzepatida作为减肥手术的有效替代品的潜力，尤其是在与饮食和运动等生活方式干预措施结合使用时。关键词：药物治疗。减轻体重。观察到的其他好处，例如改善脂质谱，降低血压和心血管保护，进一步增强了硫代二肽在肥胖管理及其合并症中的相关性。该药物有利的药代动力学，其半衰期允许每周给药，也有助于遵守患者的治疗和便利性。tirzepatida。
抑制剂delltactron抑制。
delctron的抗氧化剂糊中包含悬浮液中的锌颗粒，这些锌颗粒破坏了清洁导体后可以形成的氧化膜。 div>当两种不同的金属之间存在电解质时，电势差，其中一种金属变为阳性（阴极）和另一个负（阳极），并且它们之间的电流在它们之间循环，从而导致阳极金属的腐蚀。 div>在将铝连接到铜时，它会倾向于用铜来运行铝，但是，将可能存在的电力腐蚀密封，可能存在的电腐蚀会产生可忽略的效果，因为对突然温度变化的密封可忽略不计，而不是脱水，也不会压实，也可以保持连接的连接其他连接的连接。 div>在涂抹抗氧化剂糊之前，建议使用砂纸和钢纤维刷清洁连接器的接触表面和电缆，并且必须是鲜亮的。 div>铝压缩连接器提供适当的糊剂，不需要更多的应用。 div>金属涂料连接器不应刷牙。 div>清洁后必须立即使用面食。 div>用手拧紧螺丝时，必须流动一定数量的糊状。 div>多余的意大利面可以在联盟上放置或分配。 div>对于超高电压连接器，应卸下从连接器轮廓出来的多余糊剂。 div>
更换电池储能系统
AC 交流电 ACD 交流断路器 AC-FT 英亩英尺 ADJ 可调 AHJ 具有管辖权的机构 ALT 交流电 AL 铝 APPROX 近似 AUX 辅助 AWG 美国线规 AZ 方位角 BESS 建筑储能系统 BOL 使用寿命开始 BIL 基本绝缘水平 BLDG 建筑 BOC 电池背面 C 摄氏度 C/L 中心线 CB 组合箱 CLR 清晰 CN 同心中性 CONT 连续 CONFIG 配置 CT 电流变压器 CU 铜 DAS 数据采集系统 DC 直流 DIA 直径 DISC 断路器 DWG 图纸 (E) 现有 EGC设备接地导体 EMT 电气金属管 EOL 寿命终止 EOR 记录工程师 EQ 相等 F 华氏度 FCI 故障电流指示器 FO 光纤 FT 固定倾斜 GALV 镀锌 GEC 接地电极导体 GFDI 接地故障检测器中断器 GHI 整体水平辐照度 GOAB 联动空气断路器 GND 接地 GSU 发电机升压变压器 HV 高压 ID 内径 INV 逆变器 IMC 中间金属导管 IMP 阻抗 ISU 逆变器升压变压器 JB 接线盒 kV 千伏，千伏kW 千瓦，千瓦 LBOR 负荷断路器 油浸旋转 LFNC 液密柔性非金属导管 LV 低压 MCB 主断路器 MCOV 最大连续工作电压 MIN 最小 MET 气象站 MOV 金属氧化物压敏电阻 MV 中压 MVA 兆伏安，兆伏安 MW 兆瓦，兆瓦 NEC 国家电气规范 NEG 负极 NTRL 中性线 OAE 或认可相等 OC 中心 OCPD 过流保护装置 OCTE 户外核心电信外壳 OD 外径 OH 架空OTDR 光时域反射仪 PCS 功率转换系统 PH/P 相位 POA 阵列平面 POCC 公共耦合点 POI 互连点 POS 正极 PRCLF 部分范围电流限制 PT 电压变压器 PV 光伏 PVC 聚氯乙烯 RFI 信息请求 RMC 刚性金属导管 SAT 单轴跟踪 SCADA 监控和数据采集 SCB 串式组合器箱 SCH 时间表 SF 平方英尺/英尺 SIM 类似 STC 标准测试条件 TBD 待定 TOF 基础顶部 TW 测试井 TYP 典型 UGPB 地下拉力箱体 (UON) 除非另有说明 UPS 不间断电源 V 伏，伏特 VA 伏安，伏安 VAC 伏特交流电 VDC 伏特直流电 VIF 现场验证 WP 防风雨 WS 气象站 XFMR 变压器
白细胞介素-1β rs16944 和 rs1143627 多态性与患重度抑郁症的风险：孟加拉国人群的病例对照研究
重度抑郁症（MDD）是最常见的致残性精神疾病，其特征是悲伤、快感缺乏、冷漠、易怒、动力丧失、注意力不集中和决策能力下降、行为绝望、认知异常和意志力缺乏[1-3]。世界卫生组织估计，2019 年全球精神疾病负担沉重，其中 2.64 亿人患有抑郁症，4500 万人患有躁郁症。约 5000 万人患有痴呆症，2000 万人患有精神分裂症和其他精神病。这些数据表明精神健康对全球人口产生重大影响。智力障碍和自闭症谱系障碍是儿童和青少年中常见的神经发育问题[4]。它是全球发病率的第二大原因，引起了相当大的公共卫生问题[5]。与一般人群相比，MDD 患者的自杀风险高出近 20 倍 [6]。青春期后，女性患 MDD 的风险是男性的两倍。女性发作的频率往往高于男性，而女性发作时间较长、治疗反应不同或复发率更高 [1,7]。MDD 是一种有多种病因的复杂疾病。虽然精神疾病的确切病因通常仍然未知，但各种理论结合了各种假设。了解这些状况涉及行为、感受、感知和思想，而精神疾病则需要考虑社会标准、文化价值观和宗教习俗 [4]。许多研究已经证明了 MDD 背后存在许多复杂且相互关联的分子通路。所考虑的途径或系统包括应激、炎症、单胺、兴奋性和抑制性神经传递、遗传学、表观遗传学、环境因素、神经营养因子和神经发生、阿片类系统、线粒体功能障碍、髓鞘形成、肠脑轴、下丘脑-垂体 (HPA) 轴等。[8]。糖皮质激素受体功能障碍引起的 HPA 轴过度活跃、神经发生受损和海马体积减少是导致 MDD 的因素。神经营养因子是参与神经元网络的生成、支持和可塑性的生长因子，脑源性神经营养因子 (BDNF) 是神经营养因子成员，属于神经营养因子家族，可激活原肌球蛋白相关激酶 (Trk) 和 p75 受体 [8]。神经营养生长减少（表现为 BDNF 水平低），是导致 MDD 的重要原因 [9]。单胺类物质（尤其是 5-羟色胺 (5-HT)、去甲肾上腺素和多巴胺）水平降低，表明与 MDD 相关的潜在机制 [8]。MDD 患者血液和脑脊液 (CSF) 分析结果表明，促炎细胞因子、炎性细胞因子、趋化因子和可溶性粘附分子水平升高。此外，与健康个体相比，MDD 患者的肿瘤坏死因子-α (TNF- α) 水平也更高 [ 4 ]。另一项研究报告称，MDD 患者血清 IL-3 水平升高，脂质运载蛋白-2 浓度降低 [ 10 ]。Menezes Galvão 等人报告称，与健康对照组 (HC) 相比，MDD 患者的血清皮质醇 (SC) 浓度和血清唾液皮质醇觉醒反应 (CAR) 升高 [ 11 ]。
COVID‐19 与人工智能
5. Han SS, Park GH, Lim W 等人。深度神经网络在甲癣诊断方面表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS ONE。2018；13：e0191493。6. Seite S、Khammari A、Benzaquen M、Moyal D、Dreno B。一种用于从智能手机照片中对痤疮进行分级的人工智能算法的开发及其准确性。Exp Dermatol。2019；28：1252-1257。doi：10.1111/exd.14022 7. Min S、Kong HJ、Yoon C、Kim HC、Suh DH。使用数字图像处理开发和评估自动痤疮病变检测程序。皮肤研究技术。 2013；19：e423-e432。doi:10.1111/j.1600-0846.2012.00660.x 8. Gustafson E、Pacheco J、Wehbe F、Silverberg J、Thompson W。一种从电子健康记录中识别成人特应性皮炎的机器学习算法。IEEE Int Conf Healthc Inform。2017；83-90。doi:10.1109/ICHI.2017.31 9. De Guzman LCD、Maglaque RPC、Torres VMB、Zapido SPA、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多层次人工神经网络的设计和评估。2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议（AIMS）。2015：42-7。 10. Guimarães P、Batista A、Zieger M、Kaatz M、Koenig K。多光子断层扫描中的人工智能：特应性皮炎诊断。Sci Rep。2020；10：7968。11. Wu H、Yin H、Chen H 等人。一种基于深度学习的图像自动诊断炎症性皮肤病的方法。Ann Transl Med。2020；8(9)：581。doi:10.21037/atm.2020.04.39 12. Meskó B、Hetényi G、Győrffy Z。人工智能能否解决医疗保健领域的人力资源危机？BMC Health Serv Res。2018；18：545。 doi:10.1186/s12913-018-3359-4 13. Bullock, J.、Luccioni, A.、Pham, KH、Lam, CSN、Luengo-Oroz, M. (2020)。绘制人工智能应对 COVID-19 应用前景图。ArXiv。2020 年。https://arxiv.org/abs/2003.11336v1 14. Hollister M。人工智能可以帮助应对 COVID-19 危机 - 但正确的人力投入是关键。世界经济论坛，3 月 30 日。Taulli, T. (2020)。正在抗击 COVID-19 大流行的 AI（人工智能）公司。福布斯，2020 年 3 月 28 日。 15. Genovese G、Moltrasio C、Berti E、Marzano AV。与 COVID-19 相关的皮肤表现：当前知识和未来展望。皮肤病学。2021；237:1-12。16. Freeman EE、McMahon DE、Fitzgerald ME 等人。美国皮肤病学会 COVID-19 登记处：COVID-19 时代的众包皮肤病学。美国皮肤病学杂志。2020；83(2):509-510。17. van Damme C、Berlingin E、Saussez S、Accaputo O。急性荨麻疹和发热是 COVID-19 感染的首发表现。欧洲皮肤病学杂志。2020；34(7):e300-e301。18. Galván Casas C、Català A、Carretero Hernández G 等人。 COVID-19 皮肤表现的分类：西班牙一项涉及 375 例病例的快速前瞻性全国性共识研究。Br J Dermatol。2020；183(1):71-77。19. Freeman EE、McMahon DE、Lipoff JB 等人。与 COVID-19 相关的冻疮样皮肤病变：来自 8 个国家的 318 名患者的病例系列。J Am Acad Dermatol。2020；83(2):486-492。20. Young S、Fernandez AP。COVID-19 的皮肤表现。Cleve Clin J Med。2020。doi:10.3949/ccjm.87a.ccc031。提前在线发表。21. Mathur J、Chouhan V、Pangti R、Kumar S、Gupta S。用于识别 COVID-19 皮肤表现的卷积神经网络架构。皮肤病学治疗。2021；34(2):e14902。doi:10.1111/dth.14902 22. Christopher JJ、Nehemiah HK、Arputharaj K、Moses GL。用于诊断荨麻疹的计算机辅助医疗决策系统。MDM 政策实践。2016；1(1):2381468316677752。doi:10.1177/2381468316677752