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高血压护理指南
高血压的定义因审查的指南而异。正常血压被接受为 < 120/80 mmHg。联合国家委员会 (JNC) 于 2014 年发布了第八个 JNC 高血压指南，没有进一步更新。这些高血压指南得到了美国内科医师学会 (ACP) 和美国家庭从业者学会 (AAFP) 于 2017 年的认可，但 AAFP 在 2022 年更新的指南中发布了新的血压目标。国际高血压学会于 2020 年更新了其指南，欧洲高血压学会理事会于 2021 年更新了指南，两者均支持按年龄段制定不同的血压目标。最后，全球肾脏病改善结果 (KDIGO) 工作组发布了 CKD 高血压管理指南，其血压目标比 2017 年 ACC/AHA 建议更积极。
关于计划验证的计算复杂性，（...
在本文中，我们研究了围绕有限计划的限制性问题的七个推理任务的计算复杂性。我们为标准的经典计划和分层任务网络（HTN）计划做到这一点，每个计划都用于接地和取消代表。虽然有限计划的存在复杂性以古典规划而闻名，但尚未对HTN计划进行研究。进行计划验证，除了提起的HTN计划外，两种形式主义都可用于两种形式主义。我们将介绍提起HTN计划中计划验证的复杂性的下层和上限，并为其扎根的对应物提供一些新的见解，在这种情况下，我们表明验证不仅是一般案例中的NP - 已完成，而且已经严格限制了特殊情况。最后，我们展示了有关验证给定计划的最佳性的复杂性，并讨论了其与有限计划存在问题的联系。
2型胰岛素抵抗和高血压...
dratoduction糖尿病是全球最大的公共卫生问题之一，对全球公共卫生和社会经济发展造成了沉重的负担。[1]据估计，糖尿病的总数将从2000年的1.71亿增加到2030年的3.66亿。[2]高血压（HTN）影响超过55％的糖尿病患者，并且在糖尿病患者中的常见人数约为没有的糖尿病患者的两倍。[3]在不同种族，种族和社会群体中共存HTN和糖尿病的流行率各不相同。两种疾病都是心血管疾病（CVD）的独立危险因素，当它们共存时，它们会增加CVD的发病率和死亡率。[2,4]胰岛素抵抗（IR）和HTN被认为是由现代生活方式，过度食物消费和久坐的生活方式引发的“文明疾病”。[5]对胰岛素的组织敏感性降低是因素的特征，包括大腰围（WC），HTN，高血糖，血脂异常和IR，所有这些都是
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2014 年，退伍军人事务部和国防部发布了《初级保健环境中高血压诊断和管理的 CPG》（2014 VA/DoD HTN CPG），该指南基于截至 2014 年 4 月审查的证据。自该指南发布以来，越来越多的研究扩大了人们对高血压的一般知识和理解。因此，2018 年提出了更新 2020 VA/DoD HTN CPG 的建议。更新后的 2020 VA/DoD HTN CPG 包括关于高血压诊断和管理的客观、循证信息。它旨在协助医疗保健提供者进行患者护理的各个方面，包括但不限于筛查、诊断和管理。循证指南的全系统目标是通过指导照顾高血压患者的医疗保健提供者遵循有证据支持的管理途径来改善患者的健康和福祉。成功实施本指南的预期结果是：
超越全基因组关联研究对抗高血压：微生物组和人工智能为精准医疗带来机遇
人类死亡的最大单一因素是心血管疾病，而其最大的风险因素是高血压 (HTN)。过去二十年，人们非常重视识别导致高血压的遗传因素。因此，超过 1,500 个遗传等位基因与人类高血压有关。使用高血压遗传模型的绘图研究已经产生了数百个血压 (BP) 基因座，但它们对血压的个体影响很小，这限制了在临床上针对它们的机会。收集全基因组关联数据的价值在正在进行的研究中显而易见，该研究开始利用这些数据在个体层面的遗传差异，结合人工智能 (AI) 策略来开发用于预测高血压的多基因风险评分 (PRS)。然而，仅 PRS 可能不足以解释高血压的发病率和进展，因为遗传因素占影响高血压发病病因的风险因素的不到 30%。因此，整合影响血压调节的其他非遗传因素的数据对于增强 PRS 的能力非常重要。其中一个因素是肠道微生物的组成，这是最近发现的导致高血压的重要因素。迄今为止的研究已清楚地表明，从正常血压稳态到血压升高状态的转变与肠道微生物的组成变化及其与宿主的相互作用有关。在这里，我们首先记录了对动物模型和高血压患者肠道菌群失调研究的证据，然后讨论了使用微生物数据开发高血压宏基因组风险评分 (MRS) 并与 PRS 和临床风险评分 (CRS) 相结合的前景。最后，我们建议整合人工智能从 PRS、MRS 和 CRS 的组合中学习，可能会进一步增强对高血压易感性和进展的预测能力。
阿曼尼斯的ACE插入/缺失多态性的基因型和等位基因频率
spental高血压（HTN）是CAR DioScular疾病发病率和死亡率的主要危险因素。1尚未确定HTN的原因。它被认为是一种多因素疾病和多基因疾病，是由于遗传改变和环境因素的复杂相互作用而发生的。3血管紧张素转化酶（ACE）基因是控制血液肯定并已深入研究的基因之一。ACE基因是Rigat等人在990中描述的第一个，4在内含子6中具有插入/缺失（I/D）多态性。各种已发表的报告表明，ACE基因的D等位基因与心肌梗死，5个必需高血压，6个左心室肥大，7个肾脏不足8和较高的空腹血糖水平的关联或联系。9然而，其他一些研究人员发现ACE I/D多态性和HTN之间没有结合。10,11等位基因形式频率的种族间变化
柬埔寨背景下 2 型糖尿病和高血压患者的“理想最低综合护理”成本：提供者观点
2 型糖尿病 (T2D) 和高血压 (HTN) 是两种最常见的慢性疾病。它们经常同时发生，且都被认为是心血管疾病 (CVD) 的危险因素，而心血管疾病是全球最大的死亡原因 [1]。全球 2 型糖尿病和高血压的患病率分别为 9.3% 和 32% [2, 3]。约 79% 的 2 型糖尿病患者和约 66% 的高血压患者生活在中低收入国家 (LMIC) [4, 5]。由于社会、人口、文化和营养方面的转变，包括人口老龄化、城市化、饮食变化、缺乏身体活动、超重和肥胖趋势加剧以及医疗保健系统不足，这两种疾病的患病率在中低收入国家增长速度更快。在柬埔寨，2020 年 40 岁或以上成年人中糖尿病和高血压的患病率分别为 12% 和 27% [6, 7]。除了疾病负担之外，2 型糖尿病和高血压还给全球和国家带来沉重的经济负担 [8, 9]。2018 年，柬埔寨约有 30%（8400 万美元）的国家卫生预算用于非传染性疾病 [10]。心血管疾病占 13.4%（3800 万美元），高血压是首要风险因素 [11]，糖尿病占 4%（1100 万美元）。此外，2 型糖尿病和高血压还造成间接成本，经济负担约为 1.71 亿美元 [10]。
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和高血压（HTN）在内的慢性身体疾病患者中更为常见。抑郁症通常在常规护理期间未被发现，未被诊断和治疗得不到治疗，并且可能会使该人群中的自杀念头复杂化。这项研究旨在确定乌干达DM和 /或HTN患者的抑郁和自杀念头的普遍性以及相关因素。方法：我们使用PHQ-9招募了512名参与者并评估了抑郁症，并使用PHQ-9的项目9进行了自杀念头。我们运行逻辑回归模型，以确定仅具有DM的抑郁和自杀意念相关的因素，仅HTN或两者兼而有之。结果：抑郁症和自杀意念的总体患病率分别为22.07％和10％。在DM和HTN的参与者中，抑郁症的患病率为26.3％，而30.4％的抑郁症患病率为合并症。恐惧（AOR = 7.21; 95％CI = 2.68-19.39; P = 0.01）与抑郁症显着相关。遵守抗糖尿病药物（AOR = 0.10; 95％CI = 0.02-0.72; p = 0.02）是针对抑郁症的。结论：乌干达DM和/或HTN患者的抑郁和自杀意念的流行率很高。关键词：抑郁；自杀念头；糖尿病；高血压;乌干达，撒哈拉以南非洲。非洲健康科学。2024; 24（3）。361-374。 https：// dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40doi：https：//dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40引用为：Nkola R，Kaggwa MM，Muwanguzi M，Muwanguzi M，Kule M，Kule M，Rukundo GZ，Ashaba S. Ashaba S.，Ashaba S.患者患病和抑郁症和自我疾病中的疾病中的患者与烟雾相关的人中的疾病和自我散发。
AI计划的符号推理方法
计划是行动之前的审议思维行为（Haslum 2006）。它基于世界的符号模型及其在其中作用的选项，通常在功能 - 无函数的一阶逻辑中定义。规划师必须找到一系列行动（计划），该动作从当前状态带到了期望的目标状态。纯粹的物理描述可以通过部分有序的语法式结构（分层任务网络或HTN）进行增强，描述专家知识，或实用，法律或操作要求。在本次演讲中，我将使用符号方法来调查各种自动得出计划的方法。这些符号方法 - 从某种意义上说 - 将计划问题转化为其他，更简单的符号代表，并推理了这些方法，以找到计划。作为这些方法的基础，我首先将在计划中介绍相关的理论结果。首先，我将讨论规划形式主义的表现力（Houler等人2014; Houler等。2016）和第二，HTN计划的计算复杂及其相关任务，例如HTN计划验证，计划修改和计划识别（Behnke，Houler和Biundo 2015； Behnke等； Behnke等人2016）。基于这些理论结果，我将开发为什么基于SAT的HTN计划以及如何进行基于SAT的HTN计划。为此，我将在顶级会议上调查我的几个公开（Behnke，Houler和Biundo 2017，2018，2019a，b; Behnke等人。接下来，我提出了表达以SAT（Houler and Behnke 2022）的升级经典计划的想法。2020; Behnke 2021） - 在其中，我开发了一个基于SAT的HTN问题计划者，包括找到最佳计划以及接地的能力，以作为预处理步骤。由此产生的计划是第一个基于SAT的计划者 - 事实证明，在出版时表现出了高效且优于所有其他提起的计划者。值得注意的是，Lisat是第一位计划者（被解除或扎根），仍然是唯一一个解决具有挑战性的有机合成基准的计划者，甚至可以证明所有计划的最佳性。最后，我介绍了具有象征性表示的计划概念（Behnke和Speck 2021； Behnke等人。2023） - 使用二进制决策图（BDD）紧凑地编码大量状态。使用BDD注释的finenite自动机的组合，我们可以结构
经典全息张量网络的欧几里得和洛伦兹作用
在没有全息原理 [3, 4, 5] 的传统量子引力解释 [1, 2] 中，量子态是整个宇宙的量子态。在这种解释中，玻恩规则的一个典型应用是暴胀多元宇宙场景 [6, 7, 8]。作者采取不同的方法，在三维反德西特时空/二维共形场论 (AdS 3 /CFT 2 ) 对应 [11, 12, 13, 14] 的背景下，在边界 CFT 2 的强耦合极限 [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]，提出了一种基于全息原理 [3, 4, 5] 的量子引力新解释 [9, 10]。在这种量子引力解释中，对基态或空间纯化量子热平衡态，即全息张量网络（HTN）[19, 20, 21]进行非选择性量子测量[24]，在量子力学的集合解释中，是通过完全消相干该量子态的量子相干性来实现的。消相干（即可观测量量子干涉的损失）正是通过引入超选择规则算子，然后将作用于 HTN 的希尔伯特空间的可观测量集限制为阿贝尔集（其元素与超选择规则算子可交换）来实现的[25]。作者将这种退相干称为经典化。量子引力的经典化不是经典引力；事实上，HTN 的经典化状态仍然是一种量子态，但却是一种高度非平凡的混合态。由于该量子态是乘积量子本征态的统计混合，因此存在负局部自由度 [10, 25]。到目前为止，我们已经在 HTN 的欧几里德区域对空间进行了经典化，即边界 CFT 2 的纯净量子热平衡态（包括基态）[9, 10, 25, 26]。然后，为了在 Lorentzian 区域中制定时间相关的 HTN，