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神经性疼痛管理：三级护理环境中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和
神经性疼痛管理：第三级护理设置中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和Padmaja UdayKumar 3 1药房实践系，Karavali Pharm College，Karavali Pharmacy，Karnataka，Karnataka，India-India-fordicational offormation of tromegiate of togressati印度卡纳塔克邦芒格洛尔市的曼加罗尔大学 - 575002 3印度卡纳塔克邦曼格雷市穆勒医学院药理学系主管由于其多面性质和患者对治疗的反应，临床管理中的复杂挑战。了解三级护理环境中的处方模式可以为当前的临床实践提供见解，并突出改进领域。目的：神经性疼痛及其管理中处方模式的前瞻性研究。方法：一项前瞻性研究通过了卡纳塔克邦芒格洛尔的三级护理父亲穆勒医学院医院的收集专利数据进行。从2023年5月至2023年10月收集数据，包括患者人群，诊断神经性疼痛和处方信息。使用SPSS软件进行了与患者人口统计相关的处方趋势的统计分析。结果：该研究分析了363个病历，与女性患者相比，男性患者患病率更高（56％）。糖尿病神经病是最常观察到的疾病，占病例的49.04％。治疗和处方模式是基于疼痛，当前状况和患者年龄组的严重程度。受神经性疼痛影响最大的年龄组为39-50岁。单一疗法对40.77％的患者进行（148/363），抗惊厥药是最常见的药物类别（76.2％）。结论：这些发现表明在管理神经性疼痛中对联合疗法和多药的依赖性明显。尽管这些策略与临床指南保持一致，但它们还强调了需要仔细管理以最大程度地减少与多种药物方案相关的风险。未来的研究应着重于优化治疗方案和整合非药物干预措施以改善患者的预后。关键字：神经性疼痛，糖尿病神经性疼痛，住院患者，门诊患者，慢性炎症性脱发脱发多神性，黄色贝克量表，三环抗抑郁药，羟色胺 - 羟色胺 - 诺雷诺蛋白 - 甲肾上腺素 - 磷酸磷脂抑制剂 *
Cong Hung Mai、Ryohei Nakatsu、Naoko Tosa。通过人工智能开发日本花道作为数字绘画工具。第 19 届国际娱乐计算会议 (ICEC)，2020 年 11 月，中国西安。第 297-307 页，�10.1007/978-3-030-65736-9_27�。�hal-03686042�
摘要。在本研究中，我们进行了各种实验，在插花（日本传统插花）照片领域和其他图像领域（风景、动物、肖像）之间进行相互转换，通过 CycleGAN（GAN（生成对抗网络）的一种变体）创建新的艺术作品，CycleGAN 是一种新的人工智能技术，可以用更少的训练数据进行深度学习。利用 CycleGAN 实现两个图像集之间的转换，我们获得了一些有趣的结果，其中由于日本文化形式的灵活性和简约性，插花扮演着数字绘画工具的角色。我们的实验表明，借助 CycleGAN，插花可以发展为数字艺术中的绘画工具，并开辟了一条通过将人工智能技术应用于传统文化元素来创作高抽象水平的数字艺术作品的新方法。
氯胺酮对癌症疼痛相关抑郁症的治疗作用的进步
上述研究表明，抑郁是癌症患者的不良并发症，其发生的原因可能包括：（1）癌症是患者的重要心理刺激。当患者知道癌症的诊断时，他们最初否认癌症后立即感到恐惧和悲伤，并且不能接受他们将放弃亲人并永远离开这个世界的事实； （2）担心该疾病造成的过多经济负担； （3）无法控制的疼痛也可能导致患者的焦虑和抑郁； （4）当患者对自己的病情缺乏理解和对早期诊断的希望时，他们也可能会感到焦虑和抑郁； （5）患者得知患有癌症后患有更多的焦虑，焦虑和抑郁症的发生率更高； （6）一些难以忍受的检查和治疗程序也可能加剧抑郁症。因此，良好的缓解疼痛以及适当的心理或抗抑郁药对癌症患者至关重要[18]。
项目描述 - 减少铅的油漆危害
阿拉米达县健康房屋生产金额：2,000,000美元的阿拉米达县健康房屋将获得2,000,000美元的健康房屋生产赠款计划资金。该县将解决180个住房单位的健康与安全危害。该部将通过“通过全面的健康房屋评估，重点关注种族资产来扩大阿拉米达县的童年铅中毒预防”，从而增强其儿童铅中毒预防计划。”这项倡议将解决东奥克兰东部和西奥克兰的童年血铅水平和相关健康差异的持续问题，尤其是在不合格住房中低收入或低收入的家庭中。该项目将整合全面的健康房屋评估，并扩大风险评估，潜在客户检查和基于症状的哮喘和家庭危害的筛查能力。联系人：April Williamson，510-567-8255和April.williamson@acgov.org。
单次根管治疗术后疼痛的评估
I. 引言 根管预备是根管治疗中最重要的阶段之一。为了成功治疗，应从根管系统中清除坏死组织、微生物和牙本质碎屑。根管治疗开始后出现的任何程度的疼痛都称为术后疼痛。[1] 根据一项关于根管治疗牙齿疼痛患病率和严重程度的综合研究，术后 24 小时内疼痛的发生率为 40%，7 天后下降到 11%。[2,3] 清洁和塑形的目的是清除根管内的内容物并使空间适合填封。不幸的是，术后疼痛仍然是根管治疗后经常出现的一种不愉快的感觉。许多临床研究发现，术后疼痛的强度范围为 25% 至 40%。[4,5] 研究发现，术前有症状的牙齿比无症状的牙齿术后疼痛的患病率更高。[6] 由于根管充填后的不适是一个主要问题，因此在一次就诊中治疗有症状的不可逆性牙髓炎患者具有挑战性。尽管根管充填后不适持续时间很短，但患病率很高，这让患者和牙科医生都感到沮丧，尤其是在治疗前牙齿没有任何症状的情况下。公众普遍认为，单次根管治疗会增加术后疼痛、不适和发作。许多研究表明，
基于脑电图的疼痛生物标志物
疼痛是一种主观而复杂的症状，其预测、管理和治疗是临床研究中的重大挑战。为了应对这些挑战，寻找可靠、客观的疼痛生物标志物已成为疼痛研究的焦点。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性临床工具，由于其时间分辨率、准确性和全面性，已成为评估与疼痛相关的脑区最广泛使用的方法。多通道脑电图 (EEG) 现在是疼痛生物标志物研究的主要技术。本综述讨论了脑电图生物标志物在疼痛研究中的现状和未来前景，并综合了脑电图记录作为疼痛感知可靠生物标志物的潜力的证据。这将有助于为未来疼痛的预测、诊断和干预研究和管理奠定更坚实的基础。
互联网医院对中年患者门诊慢性疼痛管理的有效性：回顾性队列研究
背景：慢性疼痛是普遍的，会带来沉重的疾病负担，并且缺乏有效的门诊疼痛管理。作为中国新兴的互联网医疗平台，互联网医院已成功地用于管理慢性病。还有一定数量的慢性疼痛患者使用互联网医院进行疼痛管理。但是，没有研究通过互联网医院调查疼痛管理的有效性。目的：这项回顾性队列研究的目的是探索互联网医院慢性疼痛管理的有效性及其与传统的医院访问相比，其优势和缺点。方法：这是一项回顾性队列研究。从IT中心获得的人口统计信息，例如患者的性别，年龄和访问次数。在第一次也是最后一次患者就诊时，通过电话随访获得了有关结果变量，例如短暂疼痛清单（BPI），医疗满意度，医疗费用和不良药物事件。包括2021年9月至2023年2月在2021年9月至2023年2月之间进行3次访问（互联网或离线）的慢性疼痛患者。根据他们分别进行基于网络的或面对面的咨询，将患者分为互联网医院组和一个物理医院组。为了控制混杂变量，使用倾向得分匹配来匹配这两组。匹配变量包括年龄，性别，诊断和临床访问次数。结果：互联网医院组中共有122人，物理医院组的739人符合纳入标准。在倾向得分匹配后，分析中包括77例患者。互联网医院组与物理医院组之间的生活质量没有显着差异（QOL； QOL评估是BPI量表的一部分）（p = .80），但是两组患者的QOL在疼痛管理后得到了改善（Internet Hospital Group：p <.001; p <.001;物理医院组：P = .001）。两组之间的疼痛缓解率（p = .25）或不良事件的发生率没有显着差异。物理医院组的总成本（P <.001）和与治疗相关的成本（P <.001）高于互联网医院组的总成本（P <.001）。此外，互联网医院组的满意程度大于物理医院组的满意度（p = .01）。结论：互联网医院是管理慢性疼痛的有效方法。他们可以改善患者的QOL和满意度，降低治疗成本，并可以用作慢性疼痛自我管理的多模式策略的一部分。
采用无离子对反相法和 TOF LC/MS 进行寡核苷酸分析
评估了三种流动相改性剂，以确定其对寡核苷酸 LC/MS 分离和灵敏度的影响（图 1）。本研究评估的流动相缓冲液包括碳酸氢铵、醋酸铵和甲酸铵，流动相 A 中的浓度均为 20 mM。醋酸铵和甲酸铵缓冲液用氢氧化铵调节至 pH 8.5，而碳酸氢铵缓冲液未调节 pH。LC/UV 结果表明，14、17、20 和 21 碱基 RNA 样品在 RP 柱上的分离效果相似，20 碱基和 21 碱基 RNA 之间的平均分离度为 R = 1.47。这表明进一步的梯度优化可以实现 n-1 杂质的基线分离（R = 1.5），而生物制药中经常监测这些杂质。
生物分子冷凝物的细胞功能由其超微结构
了解细胞对外部刺激的反应对于解析生物学16个机制并提高治疗性发育至关重要。基于图像的高含量测定17提供了一种经济高效的方法来检查由18种interventions引起的细胞表型，该表型对生物学过程和细胞状态提供了宝贵的见解。19在本文中，我们介绍了Morphodiff，这是一种生成管道，可预测基于扰动编码的不同条件下的高分辨率细胞形态反应。21据我们所知，Morphodiff是第一个能够对细胞形态产生22个指导的高分辨率预测，对细胞形态进行了概括，这些预测遍及23种化学和遗传干预措施。模型将扰动嵌入为2D潜在扩散模型中的24个引导信号。三个开源细胞绘画数据集的全面计算，25个生物学和视觉验证显示26，Morphodiff可以在各种干预措施下产生高保真图像并产生有意义的生物学Sig-27 NAL。我们设想该模型将有助于硅28探索扰动景观对更有效的药物发现研究的探索。29
