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设计、开发和潜力
摘要：结直肠癌 (CRC) 是一种常见且致命的癌症，尽管筛查和化疗取得了进展，但转移性 CRC (mCRC) 往往会导致不良预后。针对血管内皮生长因子 (VEGF) 通路的抗血管生成药物已成为 mCRC 治疗中必不可少的药物。VEGF 抑制剂贝伐单抗是这种情况下使用的第一个药物。然而，耐药性促使人们开发了更具选择性的抑制剂，例如呋喹替尼，一种针对 VEGFR-1、-2 和 -3 的酪氨酸激酶抑制剂 (TKI)。呋喹替尼在临床试验中显示出良好的前景，尤其是用于三线 mCRC 治疗。中国的 III 期 FRESCO 试验证明了其疗效，与安慰剂相比，总生存期 (OS) 和无进展生存期 (PFS) 显著改善，高血压和手足皮肤反应等安全问题也易于控制。FRESCO-2 试验将这些发现扩展到欧洲和北美人群，导致 FDA 最近批准用于先前接受过治疗的 mCRC 患者。呋喹替尼的药效学特征包括对 VEGFR、血管生成和淋巴管生成的强效抑制。它与化疗和免疫检查点抑制剂 (ICI) 等其他治疗方法联合使用时表现出协同作用。当前的研究重点是探索呋喹替尼与 ICI（如 PD-1 抑制剂）的联合使用，以提高治疗效果，尤其是在微卫星稳定 (MSS) CRC 中。正在进行的试验正在研究呋喹替尼与其他疗法联合使用的潜力及其在早期治疗中的应用。虽然前景光明，但仍需要进一步研究以优化其在治疗中的地位并确定预测性生物标志物以更好地选择患者。关键词：呋喹替尼、血管生成、VEGF 抑制剂、难治性 mCRC、三线
生态范围的未开发的潜力
本报告评估了2023年2023 - 2027年CAP时期第一年的1223年，欧盟成员国的生态范围的吸收和实施。作为帽子下的新工具引入的，旨在促进生物多样性，气候弹性和环境可持续性。然而，由于设计，资金和实施方面的持续挑战，它们的潜力仍然在很大程度上尚未开发。除了分析2023个入学水平外，该报告还确定了导致低农民参与的障碍，重点介绍了成功实践的成功实例（尤其是那些专注于生物多样性的人），并提供了有针对性的建议来增强其影响力并促进更多的农民参与。该报告还简要介绍了2024 CAP简化的含义，从而为前进的生态范围提供了进一步的背景。
HLA-B51/5在Behcet病患者中的关联...
摘要目的：通过检查白素6（IL-6）水平，总白细胞计数（TLC）和偶然的白细胞计数，评估褪黑激素对免疫抑制的男性Wistar大鼠的免疫效果。研究设计：实验研究。研究的地点和持续时间：2023年6月至10月10日，CMH Lahore医学院动物实验室。方法论：重达180克至200g的五十只雄性Wistar大鼠在这项研究中包括10个大鼠，其中五组是环磷酰胺（CP），CP +褪黑激素，CP + Immunomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomomoyomodulator，Melatonin-Folly和Control。除对照组外，将计算出的CP内积为30天（从13/06/23到13/07/23）。之后，将实验组给予褪黑激素CP +褪黑激素7天（从14/07/23到20/07/23）。CP +免疫调节组，以比较免疫调节效应。从所有5组中抽取血液样本。IL-6。评估的其他参数是TLC和绝对不同的白细胞计数。结果：与免疫抑制的CP组相比，褪黑激素的IL-6水平显着升高（P = 0.042）以及TLC水平（P <0.001）。褪黑激素在免疫抑制中具有IL-6水平的上调（P = 0.506），这并非有效。与已知的免疫调节剂相比，褪黑激素显着增加了TLC，中性粒细胞，淋巴细胞，单核细胞和嗜酸性粒细胞计数。结论：褪黑激素作为补充剂可能在激活免疫抑郁状态的多种免疫反应过程中起作用。还确定，它允许从免疫抑制状态快速恢复细胞成分。
人工智能在循证医学中的潜力......
循证实践 (EBP) 已成为护理领域的基本支柱，推动基于高质量科学研究的有效临床决策。EBP 的主要目标是确保患者根据现有的最佳证据获得最适当、最安全的护理。在此背景下，知识综合方法是 EBP 的重要工具，因为它们有助于基于可靠的评论进行临床决策，而这些评论是每年在《健康》杂志上发表的 28,000 多篇科学文章中多项研究的结合。然而，当前的科学全景以海量知识生产为特点，这使得综合和解释证据的任务对医疗专业人员来说成为一项艰巨的挑战。面对这些挑战，人工智能 (AI) 应运而生，成为一种强大的工具，能够彻底改变 EBP，使其更高效、更准确，从而缩短研究时间并提高研究质量。
人工智能在护理优化中的潜力
摘要 从一个护理级别过渡到另一个护理级别是一个复杂的过程，会带来医疗和组织风险，并且取决于不同提供者之间的护理整合。这项定性研究调查了用户对现有医院和疗养院之间护理整合数字系统的体验，以及人工智能对其优化的潜力。研究结果揭示了 (a) 信息不及时、(b) 信息不相关、(c) 信息混乱、(d) 信息缺失、(e) 信息过载和 (f) 信息多样性方面的挑战。人工智能可以通过 (i) 识别和验证低质量信息、(ii) 针对不同用户群定位信息、(iii) 直观地总结相关信息以及 (iv) 联合呈现多个版本来解决这些问题。这些发现的意义超出了护理整合的范围，为定性健康研究的重要性提供了实证证据，并为确定未来人工智能解决方案的范围和设计以优化（健康）护理流程提供了模型。
