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诊断和管理糖尿病性视网膜病的指南
摘要糖尿病性视网膜病（DR）和糖尿病性黄斑水肿（DME）是糖尿病（DM）患者的微血管并发症之一，如果没有早期诊断并进行适当治疗，可能会导致失明。可以使用各种技术诊断和治疗这两种疾病。治疗方式包括激光光凝治疗，玻璃体切除术手术，眼内类固醇注射和抗血管内皮生长因子（抗VEGF）注射。这些方法与代谢控制结合使用时可以帮助避免失明。这些建议是通过使用基于证据的医学原则来帮助医学专业人员（尤其是眼科医生）来识别和治疗DME案件的。主要目标是提供共识建议，并希望减少印度尼西亚DR和DME引起的失明发病率。
血液病理学
AML复发发现指示复发NGS髓样面板CLL（外周血/骨髓）初始诊断；随访* CD5+肿瘤具有经典或变体CLL特征；难治性疾病或疾病进展/转化的特征＃Cll FISH PROFE，TP53突变分析，ZAP70面板评估（ZAP70/CD38/CD49D 1 ZAP70/CD38 2）＃和/或/或IGHV突变分析＃CML初始诊断或诊断量或诊断bcr1 and/diment bcr1 compative and bcr1细胞遗传学CML随访* CML定量BCR/ABL1测定法的事先诊断；添加ABL激酶突变分析，如果进展的特征，请讨论与客户端添加NGS髓样面板或在报告MPN初始诊断中发表评论；后续* MPN的形态特征，但JAK2 V617F，CALR和MPL突变为阴性； MPN的历史，具有患者的进展NGS髓样面板的特征
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
使用量子转移学习
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病患者普遍存在的并发症，可能会导致视力障碍，这是由于视网膜上形成的病变。在高级阶段检测DR通常会导致不可逆的失明。通过眼科医生通过视网膜底面图像诊断DR的传统过程不仅是耗时的，而且还很昂贵。虽然经典的转移学习模型已被广泛用于计算机辅助检测DR，但其高维护成本可能会阻碍其检测EFFI效率。相比之下，量子传递学习对这一挑战的更有效解决方案。这种方法非常有利，因为它以启发式原则运作，使其对任务进行了高度优化。我们提出的方法利用这种混合量子传递学习技术来检测DR。为了构建我们的模型，我们利用Kaggle上可用的Aptos 2019失明检测数据集。我们采用RESNET-18，RESNET34，RESNET50，RESNET101，RESNET152和INCEPTION V3（预训练的经典神经网络）进行初始特征提取。在分类阶段，我们使用变分量子分类器。我们的混合量子模型显示出了显着的结果，RESNET-18的精度为97％。这表明，与量子机学习集成时，量子计算可以单独使用经典计算机来执行一定程度的功率和EFFI的任务。通过利用这些先进的技术，我们可以显着改善糖尿病性视网膜病的检测和诊断，从而使许多人免于失明的风险。
糖尿病神经病患者的智能鞋
糖尿病是一种慢性疾病，会损害一个人利用食物作为燃料的能力。通常，您吃的糖和碳水化合物被人体分解成一种称为葡萄糖的化学物质。人体的细胞在葡萄糖上运行。但是，要使细胞吸收葡萄糖并将其用作燃料，它们需要循环中存在的激素胰岛素。糖尿病主要是由于人体无法利用其生成的胰岛素或产生不足的胰岛素引起的。葡萄糖在血液中积聚，因为它不能被细胞吸收。升高的血糖水平有可能对四肢组织中的组织造成神经损害。脚溃疡的一个主要原因是神经受伤。糖尿病患者必须照顾他们的脚溃疡。除非他们最终在脚下失去自己的感觉（称为神经病的疾病），从而导致脚步溃疡。为此，为了避免足部溃疡，医生建议穿糖尿病鞋。这些鞋减少了施加到脚上的最大足底力，但它们不调节温度或异常压力，这是可以有效地导致伤口感染的因素。鉴于糖尿病是这些足溃疡的主要原因，因此血糖控制至关重要。糖尿病患者可以调节其每日卡路里摄入量和活动，以更好地控制其血糖水平。糖尿病患者应定期降低其血糖水平，并在偏离时被告知，以便自行保持病情。新颖的想法是一个插件的移动基础，可以固定在任何类型的糖尿病鞋上，以治疗脚溃疡，并防止它们变得更糟，同时跟踪患者的体重，温度和通过智能手机应用程序采取的步骤。
标题：高剂量除纤维肽治疗高危移植 - 相关的血栓形成微型血管病，同种异体造血干细胞Transp
7例患者（21.9％）和利妥昔单抗的交换为5例（15.6％）。最后，患者接受低剂量DF治疗的中位持续时间为10（范围2-29），而高风险的TA-TMA在16例患者中得到解决（50％）。其他16名患者对DF或其他TA-TMA治疗没有反应，所有患者均死于TA-TMA。
汀类药物诱导的肌病的基因检测
描述/背景他汀类药物HMG-COA还原酶抑制剂或他汀类药物是全球高胆固醇血症的主要药物治疗。在美国，估计有3800万人在2008年服用了他汀类药物。1他汀类药物的使用与各种各样人群的心血管事件减少了约30％。2在心血管结局中的各种社会经济差异以及降低风险措施的实施，包括使用他汀类药物和其他药物来管理高胆固醇血症。患有冠状动脉疾病的女性接受他汀类药物的可能性少于男性，而服用他汀类药物的患者与服用他汀类药物相比，接受治疗的可能性较小并获得脂质控制。3,4,5，与类似的白人相比，与类似的白人相比，处方他汀类药物处方的黑人个体的处方汀类药物的可能性明显较小，而与服用他汀类药物的白人个体相比，黑人和非白人西班牙裔人的脂质控制率较低。6,5，这些观察结果部分是通过卫生社会决定因素（例如收入，保险和移民身份）的差异来介导的。7,8，商业可用的SLCO1B分子诊断测试，几个商业和学术实验室为他汀类药物诱导的肌病（SLCO1B1）变体提供了基因测试，包括波士顿心脏诊断和ARUP实验室（盐湖城盐湖城）。其他实验室提供了包括SLCO1B1基因在内的药物代谢的面板测试；例如，Apollogen（CA）。
糖尿病对肾病的影响
在2023年11月22日收到的文章于2023年12月12日修订的文章在2010年1月1日接受了文章，引言糖尿病已被诊断出在大部分人群中。印度在大多数糖尿病病例中排名第二。根据一份报告，在印度，糖尿病目前影响超过7420万成年人（20-79岁），2021年将患有约2500万人。估计，目前的糖尿病病例约有约53.1％或约3940万例。由于糖尿病，每年约有100万印第安人死亡。[1]糖尿病是一组代谢性疾病。血糖水平的增加通常称为糖尿病。这是由于胰岛素分泌，动作或两者兼而有之的缺陷。当胰岛素缺乏或没有有效使用时，糖尿病会发生。[2]糖尿病的常见类型为：类型1，类型2和类型3。[3] 1型糖尿病是由绝对缺乏胰岛素引起的，并且具有自身免疫性基础。这种疾病以前被称为胰岛素依赖性糖尿病（IDDM），也称为少年发作的糖尿病。它是由于胰岛β细胞的自身免疫性破坏而引起的。它恰好与饮食或生活方式无关。在这种情况下，身体会攻击胰岛素 -
在糖尿病神经病，糖尿病性视网膜病变和年龄相关的黄斑变性的预防和互补疗法的体育活动中
患者。在本文中，我们将分析体育活动的作用，作为对治疗过程的重要支持，并将其作为降低疾病风险的保护因素。作品的目的：本文的目的是回顾有关体育锻炼在预防和治疗糖尿病神经病，糖尿病性视网膜病和黄斑变性方面的积极影响的当前知识状态。本文的目的还要注意哪种体育活动将允许达到最佳效果。材料和方法：评论文章是根据在线数据库编写的：PubMed，Google Scholar，波兰医学书目，根据下面列出的“钥匙的单词”找到了总共选择了23个记录。作者试图使用最新的研究和荟萃分析，将出版年的时间限制在2014 - 2023年。结果：有氧运动减少了这些疾病进展的发生率和风险。此外，在糖尿病神经病的情况下，保留锻炼的锻炼集中在四肢的特定部位也可以减轻疼痛症状和跌倒的风险。结论：在糖尿病神经病，糖尿病性视网膜病和黄斑变性中，体育活动作为预防和补充治疗，应该认为应该比在没有这种活动的情况下对这些疾病进行治疗更有效。面对这些观察，体育活动应成为长期护理和预防的元素。