XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPati
c a s e s e s e s e s对患有secukinumab治疗的Sapho综合征患者的悖论牛皮癣的风险：病例Seri
摘要：SAPHO综合征是一种系统性炎症性疾病，其特征是皮肤病变和骨骼和关节的炎症变化。对SAPHO综合征的治疗策略尚无共识。对于难治性SAPHO综合征患者，可以考虑生物剂。我们报告了三名对常规疗法反应不佳的患者，他们在接受secukinumab后所有这些患者都有脓疱病的矛盾复发，并且在调整到tofacitinib后解决了矛盾的脓疱病。我们审查了文献，并得出结论，Secukinumab可能对治疗Sapho综合征可能有风险。皮疹的这种矛盾加重可能与矛盾的牛皮癣有关。特定的发病机理尚不清楚，tofacitinib可能是这种情况的一种补救措施。关键字：Sapho，PPP，IL-17，Secukinumab，矛盾的牛皮癣
患者和客户的机会主义免疫
国家免疫计划（NIP）制定了由澳大利亚政府资助的疫苗时间表，并由澳大利亚免疫技术咨询小组（ATAGI）推荐，以优化对各种感染性疾病的人口保护。及时遵守NIP时间表可降低传染病的发病率和死亡率，从而减轻医院的负担，并最大程度地提高人口的生活质量。NIP疫苗可用于当地卫生区（LHD），无需从州疫苗中心（SVC）提供。Atagi建议在NIP中未包括的一些疫苗针对特定的风险群体进行，并且可以在指示的情况下购买以减轻这些群体的疾病负担。必须在SESLHD药物配方中列出，以便在NIP批准的指示外处方和管理。疫苗仅是处方（附表4）药物。在注册护士和助产士，注册护士和助产士的授权下，他们接受了额外的培训以成为授权护士免疫人员（ANIS），无需在没有医务人员处方的情况下提供和管理疫苗。与其他任何药物一样，其他注册护士，助产士和注册护士可以管理医疗官（或其他授权处方者）处方的疫苗。也可以根据常规订单提供一些疫苗（请参阅第6节）。自2016年以来，澳大利亚免疫登记册（AIR）允许向任何年龄段的人（包括没有医疗保险资格的人）报告所有疫苗（包括2024年的Q热）。这为所有卫生提供者提供了审查患者疫苗接种状况的能力，并能够监视人口水平的承保范围。自2021年以来，必须向空气报告管理NIP疫苗。新南威尔士州免疫策略2024-2028新南威尔士州的免疫策略强调了从婴儿寿命的所有阶段，从婴儿期到成年，都需要针对疫苗预防疾病进行免疫接种。该策略的六个优先领域之一是“将免疫嵌入常规医疗保健中”，包括将免疫纳入常规临床护理中。这对于唯一与健康服务相互作用的患者尤其重要。机会性免疫是一种有效且具有成本效益的措施，可预防患者的疾病和再入院。
帕金森氏病患者患有呼吸机的临床结局
运动，动作的动作，运动迟缓，平衡差，依赖运动减少以及在说话，遗传和便秘期间的面部表情变化（9，10）。此外，PD中痴呆症的风险约为相同年龄和性别的对照组的6至8倍，长期患病率约为80％（11）。语音障碍也很普遍，包括音质肌音障碍，语音障碍，发音和速率以及响度降低，元音集中和不精确的辅音（10，12，13）。除了身体问题外，这些患者还会出现并发症，例如抑郁，焦虑，精神困扰症状和冷漠，每种都会影响患者的生活质量（14，15）。当前，PD没有简单易用的确定性治疗方法。因此，PD在家里或医院对看护人构成了许多挑战。如果护理人员是患者的配偶，他们经常被迫改变角色，必须长期扮演其配偶的角色（16，17）。在住院治疗的情况下，应旨在改善这些患者的健康状况并防止住院并发症（18-21）。改善住院患者健康的一种方法是在ICU中提供医疗和护理，这就是为什么与呼吸机相关的指标是必不可少的考虑因素的原因（22-25）。
数字糖尿病管理技术对家庭2型糖尿病患者血糖的有效性：系统评价和荟萃分析
背景：2型糖尿病（T2DM）患者的发病率，死亡率和护理费用升高。血糖（SMBG）的数字自我监控可以自动上传数据到应用程序，与医疗保健提供者共享数据，减少错误并帮助长期糖尿病管理。目的：本研究旨在评估基于数字SMBG对T2DM患者在家中血糖的数字糖尿病管理技术的有效性。方法：在PubMed，Embase，Web of Science，中国国家知识基础设施，Wanfang，中国生物医学文献数据库和Cochrane图书馆中进行了系统搜索，该文章是从每个数据库建立到2023年12月25日发布的文章。由2位研究人员（YX和NX）独立提取数据，并使用Cochrane偏见工具对单个试验中的偏见风险进行评级。使用Revman 5.3（Cochrane）进行了荟萃分析。结果：包括十二项研究，涉及1669名参与者。The meta-analysis found that in the digital diabetes management group, hemoglobin A 1c (mean difference [MD] –0.52%, 95% CI –0.63% to –0.42%; P <.001), fasting blood sugar (MD –0.42, 95% CI –0.65 to –0.19 mmol/L; P <.001), 2-hour餐后血糖（MD –0.64，95％CI –0.97至–0.32 mmol/L; P <.001）和BMI（MD –1.55，95％CI –2.92至–0.17 kg/m 2; p = .03）均得到了比较组的改进。结论：已显示数字糖尿病管理可有效地改善家庭环境中T2DM患者的血糖水平和BMI。试用注册：Prospero CRD42024560431； https://tinyurl.com/yfam3nms成功的数字健康干预措施的一个关键特征是患者经常进行SMBG，并得到了及时，个性化和响应良好指导的专门卫生保健专业人员的支持。
使用血糖幸福量表评估2型糖尿病患者及其治疗医生的心理社会状况：MU
1。内分泌学，Bharti糖尿病与内分泌研究所（新娘），Karnal，Ind 2。内分泌学，医学科学研究所和SUM医院，布巴内斯瓦尔，印第安纳州3。内分泌学，KGN糖尿病和孟买Endo Center，Ind 4。内分泌学，孟买Saifee医院，印第安纳州5。内分泌学，Deenanath Mangeshkar医院和研究中心，Pune，Ind 6。内分泌学和糖尿病，Instride，Pune，Ind 7。内分泌学，孟买Bhaktivedanta医院，印第安纳州8。内分泌，糖尿病和内科保健诊所，布巴内斯瓦尔，印第安纳州9。内分泌学和糖尿病，班加罗尔糖尿病中心，班加罗尔，印第安纳州10。内分泌学，糖尿病和代谢，Vijay糖尿病，甲状腺和内分泌诊所，Puducherry，Ind 11。内分泌学，Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心，Kurnool，Ind 12。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州13。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州14。临床研究，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，IND
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
nhse和根据本PGD提供服务的人不得更改，修改或添加本文档的临床内容（第4、5和6节）；这种行动将使提供的临床签名无效。此外，授权组织不得改变第3节（员工特征）。第2节只能由授权PGD的人根据《人类药品法规》 2012 1（HMR2012）附表16第2部分第2部分（代表NHSE）修改。第7节可以在提供的指定可编辑字段中进行编辑，但仅出于提供这些部分的目的，即使用PGD的NHS组织的责任和治理安排。第7节不能用于更改，修改或添加到临床内容中。此类行动将使UKHSA临床内容授权无效，该临床内容授权是根据法规提供的。第7节将由提供服务及其授权经理的注册从业人员完成。
患者经验和对NHS初级保健的信任
基于种族的健康差异已在英国长期以来已经记录在英国（Kapadia等，2022）。例如，孟加拉国，巴基斯坦和白吉普赛人或爱尔兰旅行者社区表现出最差的健康状况，而在黑人和南亚群体中，婴儿和孕产妇死亡，心血管疾病和糖尿病的率更高（罗利，20233）。Recently, the disproportionate impact of the Covid-19 pandemic on ethnic minority groups served as a stark reminder of ongoing health inequalities and the role of racism and discrimination in healthcare (Raleigh, 2023; Marmot et al., 2020; Public Health England, 2020), with ethnic minorities experiencing higher mortality rates from Covid-19 as well as higher rates of disruptions to healthcare as a大流行的结果（Maddock等，2022）。1