摘要 针对微生物组的疗法作为预防早产儿疾病的方法受到了广泛关注,但其安全性和有效性仍不确定。本文我们总结了现有文献,重点关注最近的荟萃分析和系统评价,这些分析和系统评价评估了益生菌、益生元和/或合生元在临床试验和研究中的表现,强调了以预防坏死性小肠结肠炎、晚发型脓毒症、喂养不耐受和/或减少住院时间或全因死亡率为主要或次要结果的干预措施。目前的证据表明益生菌和益生元基本上是安全的,但关于它们在新生儿重症监护病房中的有效性的结论褒贬不一。为了解决这种模糊性,我们在最近的综合网络荟萃分析中评估了集体支持益生菌益处的具有中等至高度确定性证据的出版物,强调了这些试验的局限性,这些局限性使得很难有信心地支持对早产儿进行常规、普遍的益生菌治疗。
癌症研究领导者Monde Ntwasa教授是生物技术领域的杰出研究员和学术领导者。目前,他担任南非大学农业与环境科学学院(CAES)的生物技术教授的职位,在那里他还担任代理副行政院长。NTWASA教授的教育背景令人印象深刻。他在姆塔莎(Mthatha)的圣约翰学院(St. Johns College)完成了矩阵,然后在开普敦大学获得双重科学学士学位,并获得了微生物学和临床科学与免疫学学位。他对知识的渴望使他上了英国的剑桥大学,在那里他获得了哲学硕士(MPHIL)和哲学博士(PHD)学位。
摘要:糖尿病并发症可能与疾病或慢性血糖的长期有关。糖尿病患者的随访是基于对慢性高血糖的控制,尽管如果在严重的慢性高血糖症患者中迅速获得这种纠正,则可以自相矛盾地干扰该疾病,甚至引起并发症。我们回顾了描述高血糖对糖尿病复杂性快速而强烈治疗的影响的文献。文献综述表明,恶化并发症发生在糖尿病微血管病中显着发生,糖尿病矫正引起的特定神经病的发作。大型疾病的结果与对中风和心肌梗死具有中性影响的慢性高血糖的密集和快速纠正有些混杂,但心血管死亡率的显着增加。糖尿病的治疗现在已经进入了一个新的时代,新的治疗分子,例如针对2型糖尿病患者的患者的胶质纤维蛋白,或用于胰岛素治疗糖尿病患者的杂交胰岛素递送系统。我们的手稿提供了支持这些个性化和渐进的算法以控制慢性高血糖的证据。
摘要背景和目标:人工智能 (AI) 聊天机器人可以轻松访问信息。然而,这项技术可能会引起一些问题,例如技术成熟度、缺乏同理心、准确性、质量、可靠性和可读性。在这项研究中,我们旨在评估向 AI 聊天机器人 ChatGPT 和 Bard 提出的有关重症监护病房的问题的答案的质量、可读性和可靠性。方法:在这项观察性和横断面研究中,分别分析了 ChatGPT 和 Bard 对有关重症监护的 100 个最常见问题的回答的可读性、质量、可靠性和充分性。结果:对于所有评估的分数,Bard 的回答都比 ChatGPT 的回答更具可读性(P < 0.001)。ChatGPT 和 Bard 的回答与六年级阅读水平均有显着差异(P < 0.001)。 ChatGPT 和 Bard 的回应与 JAMA、修改后的 DISCERN 和 GQS 分数相似(分别为 P = 0.504;P = 0.123 P = 0.086)。结论:ChatGPT 和 Bard 的当前功能在 ICU 相关文本内容的质量和可读性方面不足。ChatGPT 和 Bard 的人工智能的可读性水平都高于规定的六年级水平,并且难以阅读。这两个人工智能聊天机器人的回答的可读性都需要达到适当的限度。关键词:人工智能、Bard、ChatGPT、重症监护病房、在线医疗信息、可读性资金:无。*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有©作者引用本文为:Hancı V、Shermatov N、İbişoğlu E、Kara F、Geylani B、Erdemir İ、Ergün B、Baran Hancı F、Gül Ş。人工智能如何告知重症监护室:对 ChatGPT 和 BARD 响应的可读性、可靠性和质量的评估。伊朗红新月会医学杂志。2024,76.1-9。1. 简介
可以通过计算生产系统的净蛋白质贡献(NPC)来解决围绕饲喂人类食用饲料的不利后果的争论。如果生产系统的NPC大于1.0,则对人类种群的净收益有净收益,对蛋白质和氨基酸的需求不断增加。本文的目的是根据澳大利亚成分的独特特征来计算澳大利亚猪肉供应链的NPC。虽然NPC的计算并不复杂,但如果要实现准确的估计,对营养素来源及其质量的深入了解以及对其可食用蛋白质部分的解释至关重要。使用(a)使用(a)饲料的人类供应部分的实际,已发布或估计值计算了原料中可用的蛋白质的百分比,(b)被认为是人类可食用的原材料中可用的蛋白质百分比,(c)推荐的氨基酸划分的氨基酸划分的氨基酸级别的氨基酸级别的含量,并与婴儿,青少年和成人(d)的含量属于(d),(d),(d),(d),(d)定位,(d),(d),(d),(d)定位,(d),(d),(d)定位,(D)分数,(e)来自已发表的研究的碳箱产量和carcase组成,以及(f)来自澳大利亚大型猪肉供应链的实际饲料配方,饲料量和生产数据。评估的澳大利亚猪肉供应链的NPC为3.26。这意味着供应链在此过程中产生的人类食用蛋白的三倍以上。该NPC比以前发表的值高,这主要是由于澳大利亚猪饮食的组成,但证明了牲畜生产系统对人类食品供应的积极价值。牲畜系统通常被定为重要营养素的净消费者,例如蛋白质和氨基酸,以及这些营养素从人类饮食中转移。如果生产系统专注于利用废物流,副产品和可供供物的原料,那么它们可以对人类食用蛋白供应做出净贡献。
抽象的简介和目标。这项研究旨在比较传统和一次性床浴之间的微生物数量(微生物计数)的差异。材料和方法。这项研究具有两组的准实验。样本由传统床浴和一次性床浴组的30位受访者组成。获得了腹股沟的培养物,以比较沐浴前后的肉眼数量。结果。用一次性床浴洗澡已被证明在减少对照组的微生物和第I和第二天的干预组中更有效,p = 0.014和p = 0.033。结论。一次性床浴比传统的床浴更有效地减少皮肤上的微生物数量。关键字。一次性床浴,微生物的数量,传统的床浴
公司必须确保其数据安全至关重要。由于由于物理盗窃或不当库存实践而造成数据丢失的威胁,对数据进行加密很重要。但是,具有性能,可伸缩性和复杂性的挑战使IT部门反对需要使用加密的安全策略。此外,不熟悉关键管理的人认为加密已被视为风险,确保公司始终可以解密自己的数据的过程。自加密驱动器可以全面解决这些问题,从而使加密变得容易且负担得起。
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识,这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而,急性意识障碍很少被研究,尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此,前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME,NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间,对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外,还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来,我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据,采用两种不同的机器学习算法(随机森林和带线性核的 SVM)来区分研究入组时和转出 ICU 时(或死亡前)处于微意识状态或更好(≥ MCS)的患者与昏迷或无反应觉醒状态(≤UWS)的患者。使用曲线下面积(AUC)评估预测性能。在 87 名 DoC 患者(平均年龄 50.0 ± 18 岁,43% 为女性)中,51 名(59%)在研究入组时≤UWS,36 名(41%)≥ MCS。31 名(36%)患者在 ICU 死亡,其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平,最大 AUC 分别为 0.79(95% CI 0.77–0.80)和 0.71(95% CI 0.77–0.80)。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平,最大 AUC 分别为 0.78(95% CI 0.71–0.86)和 0.83(95% CI 0.75–0.89),阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言,两种机器学习算法(SVM 和随机森林)的表现同样出色。总之,我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合,而不管使用哪种机器学习算法。
功能性MRI(fMRI)和EEG可能揭示意识障碍患者(DOC)的残留意识,这是由慢性文献的快速扩展的慢性文献所反映的。然而,尽管识别剩余意识是重症监护病房(ICU)临床决策的关键,但很少研究急性DOC。因此,前瞻性,观察性,第三级中心队列,IIB期研究“使用EEG和fMRI的神经严重护理队列研究中的意识研究”(Connect-ME,NCT02644265)的目的是评估fMRI和EEG的准确性,以评估fMRI和EEG的准确性,以识别ICU中急性文档中急性文档中的残留意识。在2016年4月至2020年11月之间,通过反复的临床评估(fMRI和EEG)检查了87例急性DOC患者,患有创伤性或非创伤性脑损伤。通过视觉分析,光谱频带分析和支持向量机(SVM)意识分类器评估静止状态的脑电图和外部刺激。此外,评估了针对规范静止状态fMRI网络的内部和区域内静止状态连接性。接下来,我们在研究入学时使用了EEG和FMRI数据,以两种不同的机器学习算法(随机森林和SVM与线性内核)区分以最低意识的状态或更高的(≥mcs)的患者与昏迷或无反应的醒目状态(≤UWS)的患者(≤UWS)在ICU中(或在ICU中)(或在ICU之前)(或在ICU之前)(或在ICU之前)在曲线下用面积(AUC)评估了预测性能。在研究入学人群中,87例DOC患者(平均年龄为50.0±18岁),女性为43%),51名(59%)为≤UWS,36(41%)为≥MC。三十一名(36%)患者在ICU中死亡,其中28例撤离生命疗法的患者。eeg和fMRI预测了研究入学和ICU出院时的意识,最大AUC为0.79(95%CI 0.77-0.80)和0.71(95%CI 0.77-0.80)。基于脑电图组合和fMRI组合的模型可预测研究入学率和ICU放电时的意识水平,最大AUC为0.78(95%CI 0.71-0.86)和0.83(95%CI 0.75-0.89),具有IM证明积极的预测值和敏感性。总体而言,机器学习算法(SVM和随机森林)的表现同样出色。总而言之,我们建议ICU中的急性DOC预测模型是基于fMRI和EEG特征的组合,无论使用的机器学习算法如何。
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