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由质子泵抑制剂诱导的低磁性疾病触发的多种电解质疾病：带有文献的小型审查的病例报告
摘要。药物诱导的hypomagnese- MIA是一种不利影响，具有严重和致命的结果。尽管罕见，但长期使用质子泵抑制剂（PPI）会导致由于肠道吸收受损而引起的低磁性症，这主要归因于通过瞬态潜在的潜在的野星蛋白6（TRPM6）和7（TRPM7）通道的瞬时镁的跨镁镁转移。然而，还报道了由于肠道claudins的下调而减少镁副细胞吸收。PPI诱导的低镁血症可引发其他伴随的电解质扰动，包括低钙病，低钙血症，低磷酸血症和低钠血症。在这里，我们报告了两例与PPI诱导的低磁性血症相关的多种电解质疾病，其临床表现为心脏节律，认知变化和癫痫发作。这些病例说明了需要长期使用PPI的患者中的血清镁水平，尤其是在老年人和患有肠胃不良综合症的患者中或服用循环利尿剂和噻嗪类药物。
禁食，对阿尔茨海默氏病的潜在干预
房颤（AF）是全球医学实践中最常见的节奏之一[1]。传统，AF可以分为五种模式：首先被诊断出，阵发性，持久，长期持久和永久性AF [2]。AF患者患心力衰竭和中风的风险增加，导致严重的残疾和死亡[3]。糖尿病（DM）是AF的主要危险因素之一[4-6]。亚临床AF发作通常在2型糖尿病（T2DM）患者中频繁出现，并与血栓栓塞风险增加有关[7]。进一步，在使用DM的患者中，对AF的治疗似乎更具挑战性。与普通人群相比，DM的植物的AF消融结果较差，与非DM组相比，DM组的AR-Rhythmia复发率明显更高[8，9]。AF和DM目前都是全球著名的公共卫生问题[10]。但是，尚未完全研究DM中AF的基本机制。
混合FNN-DNN方法用于早期检测心律不齐：增强诊断的新框架
在心脏的电活动中抽象一种被称为心力衰竭的不规则。心脏心律失常可能会引起严重的问题，例如中风和心力衰竭。我们应该确保有更多的敏感技术（除传统的心电图），因为会议方法（例如ECG）受到一些可能主观的限制，并且可以达到较低的精度。这项工作引入了一种相对较新的混合方法，可以通过将前馈新网络（FNN）与深神经网络（DNN）相结合，从而在早期阶段检测心律不齐。预见的框架试图通过使用深度学习技术来解决现有诊断方法中的差距，尤其是在理解医疗信息中的顺序模式时。混合模型的有效性是通过采用许多调查的复合评估来衡量的，例如准确性，精度，回忆，F1得分和AUC-ROC曲线分析。经验结果强调，混合模型的精度与84.8％的FNN模型和DNN模型的准确性也相同，为84.8％。的准确性，召回和F1得分，以确定模型如何正确地识别较少的FP和FN的阳性心脏节奏实例。AUC-ROC曲线分析也用于模型的评估准确性。但是，混合FNN-DNN策略只是发展心血管管理和治疗场的开发的开始，因为它为获得更好的检测和早期诊断心律不齐的良好途径提供了良好的途径。有必要对拟议的工具进行更多的研究和概念验证验证，以供更广泛的人群进行。