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初级卫生保健中的心血管风险预测因素：对采用非实验室模型的思考
采用非实验室模型摘要：本文提出了在初级保健（PHC）中使用心血管风险（CVR）分层工具的考虑，重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的，重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症（高血压和/或糖尿病）且没有记录心血管问题的成年人口（40 至 74 岁之间）的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中，研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析，其中，对于所构成的样本，在分层之间发现了最小一致性，并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议，强调了对高风险患者（例如糖尿病患者）进行全面评估的重要性。
Riemer Slart、Michelle Williams、Luis Eduardo Juarez-Orozco、Christoph Rischpler、Marc Dweck 等人。EACVI 和 EANM 关于使用 SPECT/CT、PET/CT 和心脏 CT 进行多模态心血管成像的人工智能应用的立场文件。《欧洲核医学与分子成像杂志》，2021 年，48 (5)，第 1399-1413 页。10.1007/s00259-021-05341-z。hal- 03666321
摘要 在日常临床实践中，临床医生整合可用数据以确定患者疾病或临床结果的诊断和预后概率。对于疑似或已知心血管疾病的患者，通常会执行几种解剖和功能成像技术来协助这项工作，包括冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 和核心脏病学成像。正电子发射断层扫描 (PET)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 和 CT 硬件和软件的不断改进已导致诊断性能的提高以及这些成像技术在日常临床实践中的广泛应用。然而，人类解释、量化和整合这些数据集的能力是有限的。新标记的识别和机器学习 (ML) 算法的应用，
胰岛素抵抗与心血管风险之间的关系
https://doi.org/10.36557/2674-8169.2024v6n12p906-920 文章于 10 月 19 日收到，于 12 月 9 日发表 摘要 胰岛素抵抗（IR）是一种代谢状态，其特征是靶组织（例如骨骼肌、肝脏和脂肪组织）对胰岛素作用的反应降低，导致高血糖和代偿性高胰岛素血症。本研究采用综合文献综述来了解 IR 与心血管疾病 (CVD) 风险增加之间的潜在机制，并探索有效的干预策略以降低其发病率。来源的选择是在公认的数据库中进行的，例如 PubMed、Scielo 和 Lilacs，涵盖 2015 年至 2023 年之间的出版物，并分析有关内皮功能障碍、慢性炎症、脂质和血流动力学改变的数据。结果表明，IR 与导致 CVD 发展的代谢和血流动力学改变有关，包括内皮功能障碍、血管炎症和动脉僵硬性增加。此外，IR 会促进动脉粥样硬化脂质谱、高血压和血管弹性降低，从而增加心血管并发症的风险。基于生活方式改变的干预措施，例如地中海饮食、体育锻炼和体重控制，以及药物，例如二甲双胍和 SGLT-2 抑制剂，显示出降低心血管风险的潜力，尽管在药物相互作用的理解方面仍然存在差距。结论是，IR 是 CVD 发病机制的核心因素，强调需要更有效和个性化的预防和治疗策略。基于可靠证据的标准化协议对于改善临床结果至关重要。多学科方法的整合和持续的研究努力对于减轻IR的影响和减少全球CVD负担至关重要，从而促进高危人群健康的重大进步。关键词：“胰岛素抵抗”、“心血管风险”、“代谢机制”、“慢性炎症”和“内皮功能障碍”。
精神疾病和大麻使用：动作机制和长期风险Michaella Nascimento Carsola，Maria Eduarda Azevedo Schmidt Ze
摘要大麻的使用及其与精神疾病的关联已广泛讨论主题，现代研究突出了复杂的动作机制和长期风险。研究表明，大麻使用可以产生重大的神经心理学作用，从而影响多巴胺和内源性大麻素系统等基本神经递质，它们可以触发或加剧精神疾病，例如精神分裂症，焦虑和抑郁症。这些作用机制与影响情绪，记忆和行为的关键大脑调节有关，从而影响了倾向人的脆弱性。临床研究和系统评价指出，慢性大麻使用与精神病症状的发展之间存在联系，尤其是在遗传易感的个体或关键的发展期（例如青春期）之间。此外，长时间使用与大脑的结构和功能变化有关，从而影响与情绪处理和认知控制有关的区域。风险包括增加对精神病疾病的敏感性和损害认知功能的敏感性，并有证据表明，即使在使用药物使用中断后，这些影响也可能持续。因此，对于卫生专业人员来说，了解大麻使用与心理健康之间的复杂相互作用至关重要，认识到个性化和预防方法的重要性。考虑到个体脆弱性因素，例如遗传易感性和家族史，对于减轻与大麻使用相关的风险至关重要。总而言之，对行动机制和潜在的长期风险的认识对于指导临床决策，促进充分的干预措施并防止弱势群体的不利后果至关重要。
使用皮下注射索马鲁肽减肥的相关风险
电子邮件：ysalimaasouza@gmail.com 摘要简介：司美鲁肽是一种 GLP-1 类似物，最初用于治疗 2 型糖尿病，并已用于治疗肥胖症。由于该药为新上市药物，目前对于非糖尿病患者使用索马鲁肽的长期风险研究尚不够。目的：系统分析非糖尿病个体使用索马鲁肽的相关风险。方法：本研究包括系统的文献综述。结果：可以观察到索马鲁肽在减肥方面的有效性，然而，与安慰剂组相比，索马鲁肽组的胃肠道不良事件、治疗中断和严重事件有所增加。结论：尽管有好处，但仍需要长期研究来更准确地评估其安全性和有效性
地缘政治和空间力量：...
世界第一个人造卫星的发射-Putnik I-于1957年10月4日，这是人类对外太空的看法。后来，1969年的Apollo 11任务的发射标志着技术和科学进步的转折点。这些事件除了超过人类知识的极限外，还标志着地缘政治边界的增长，从地球到月亮，从月亮到火星，从那时起。近几十年来，空间一直是地缘政治竞争的地方。自空间时代开始以来，冷战的竞争一直在鼓励计划和目标。因此，我们认为，自从太空时代开始以来，空间从来都不是和平与共同繁荣的庇护所，因为总是有卫星的风险，我们可以看到，美国与苏联之间的许多核简化条约包括副统治条款，包括在太空中使用国家技术手段，甚至是信息收集卫星。最近，真正改变的是各个国家在太空中的作用；美国在乌克兰的入侵中保持着重要地位，俄罗斯又是俄罗斯，尽管空间对其国家安全努力的重要性相对重要，但它远非可能在该部门保持地缘政治相关的可能性。关于空间政策的制定，这些不是在真空中产生的，而是由地球上的紧张局势和地缘政治考虑的形成。另一方面，卫星可以为军事，经济，民事，情报需要服务另一方面，Kuo（2021）指出，额外的竞争是通过增强中国大众共和国的空间能力以及日益增加和多样化的利益的两极分化而促进的，这使得空间成为了在地球轨道上造成的土地冲突的潜在原因之一，或者，延伸到地球的轨道，或者，或者，不良的范围内，范围内的贫困活动可能导致轨道上的范围内的范围内的范围内的范围。竞争和对空间能力的担忧在很大程度上是这些能力所有者的感知方式：通过概念化最坏情况的情况来概念化地缘政治竞争对手的能力，但没有太多的警觉。因此，可以说，地球上的政治，技术和经济紧张局势可以导致空间活动的紧张局势增加。目前，基于空间的技术和系统是个人日常生活的一部分，无论他们居住在哪里。作为一般知识，全球定位系统 - 全球定位系统或英语的首字母缩写 - 通过后来移至公共事业领域的军事技术，起源于太空。
2型糖尿病的风险计算Mellitus
简介：2型糖尿病（DM2）是世界健康问题，发病率增加，发病率和死亡率高。在2021年，葡萄牙gal的患病率为14.1％，只有56％的诊断。目标：对DM2预防和对发展疾病的个人风险评估的意识已有10年，从而识别和指导那些具有增加风险的人。材料和方法：2022年5月至2023年4月之间的分析组件干预项目，在艾布特斯市的战略位置。健康咨询，并使用Finnish糖尿病风险评分（FINDISC）计算器计算DM2开发的风险，并根据获得的评分进行推荐。结果：在216名参与者中，已经诊断出DM2的14.4％（n = 31）。在剩余的，Findrisc的计算下，使用以下风险分布计算：7.6％非常高（n = 14），高21.6％（n = 40），27.6％中度（n = 51），30.3％的光（n = 56）和13.0％低（n = 24）。在54个处于高风险或极高风险的用户中，有31位调查人员伴随的家庭医生没有归因于家庭医生。其中，进行了27项公认的分析研究，并进行了11项新的DM2和5个中等高血糖的诊断。结论：鉴于其患病率和修改预后措施的存在，这些行动对于感知人口到DM2的情况以及其跟踪和及时的诊断至关重要，尤其是通过使社区更接近初级卫生保健。
Artigo Original -Uso do Modelo de risco Andhere ...
Adhere风险预测模型的结果允许卫生团队推进和计划个性化的干预措施，以便将住院期间临床不稳定的风险最小化或降低。该工具尚未在巴西急性HF的患者的样本中进行测试，这是评估其适用性的有趣建议。因此，目的是使用Adhere风险模型来预测住院患者中CI的恶化并评估其敏感性和特异性。本研究与临床实践有关，因为它添加了另一种可以帮助医院决策的工具。
已发布版本的引文 (APA)：Visvikis, D., Lambin, P., Mauridsen, K. B., Hustinx, R., Lassmann, M., Rischpler, C., Shi, K., & Pruim, J. (2022)。人工智能在核医学和分子成像中的应用：临床转化现状和未来前景的回顾。欧洲核医学和分子成像杂志，49，4452–4463。https://doi.org/10.1007/s00259-022-05891-w
和护理人员对自动化产生了需求，也需要从获取的数据中提取更多信息。AI 的潜在优势已经在常规筛查中显现出来，筛查中会调查大量患者（及相关数据）是否存在疾病，其结果并不比人类表现差。例如，McKinney 等人能够证明他们的乳腺癌筛查算法与经验丰富的放射科医生相比不逊色 [6]。与此同时，由于缺乏透明度，因此可能缺乏可重复性，AI 结果受到批评 [7]。将 AI 引入放射科的运营已导致资源优化 [8]。这种操作型人工智能在核医学 (NM) 中应该更加重要，因为核医学涉及放射性同位素，其保质期有限。患者安排、放射性药物制备管理、报告生成以及恢复和组织以前的 NM 和成像研究都是人工智能有助于简化部门运作的任务示例。然而，我们必须承认，到目前为止，人工智能在 NM 中仍然没有多大用处。毫无疑问，这可能与这样一个事实有关：与放射科相比，每天通过 NM 部门的患者数量较少。然而，这低估了人工智能的潜力，因为一方面，每张病人的图像都代表着大量的数据（无论这些数据是否相关）[9]，另一方面，人工智能方法已被证明能够利用从较大数据集中获得的知识来适应较小的数据集。在本文中，我们简要回顾了该领域目前最前沿的技术，包括更物理和更临床导向的成像人工智能应用组件。有关每个特定主题的更详细评论，读者可以参阅其他更专业的文章[10-17]。最后，讨论了一些关于在 NM 中引入和使用人工智能的想法。
TFS/TFR 州目的赎回模型
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