在单个胎盘中,在体内人胎盘灌注中显示胎儿与母性肽浓度比为≤0.017。liraglutide(GLP1激动剂)在人类研究中至少3.5小时后至少3.5小时,在人类研究中至少有一个受试者的胎儿转移。在动物研究中,GLP-1激动剂在母乳中排泄。人类有关排泄的数据不可用。在动物研究中,SGLT2抑制剂通常在三个月期间是安全的,但是在产后第21至90天,在少年大鼠中暴露,这是与人类肾脏发育的第二和第三三个月相吻合的时期,导致肾骨盆和小管的扩张。人类数据由SGLT2抑制剂使用过程中无意中妊娠的药物数据库组成,发现流产和先天性畸形的增加。在动物研究中, SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长,但人类数据尚无。SGLT2抑制剂在母乳中排泄并影响新生儿生长,但人类数据尚无。
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。(未经同行评审证明)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2023年8月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.08.04.23293682 doi:medrxiv preprint
目的:由于克罗恩病(CD)引起的肠纤维狭窄非常普遍。尽管已经确定了几种纤维狭窄的临床危险因素,例如验水,小肠疾病的位置和深层粘膜溃疡,预测纤维狭窄仍然具有挑战性。肠道菌群在CD的发展和进展中起着至关重要的作用。然而,其在肠纤维狭窄中的作用知之甚少。利用单中心横断面研究,我们旨在研究粪便菌群在与CD相关的纤维狭窄中的作用。方法:使用元基因组分析,我们检查了肠纤维狭窄患者与没有狭窄的患者之间的粪便菌群差异。我们鉴定了特定的微生物群,并评估了其对肠纤维狭窄的预测准确性。此外,我们探索了两组之间肠道菌群的功能差异。结果::我们对粪便样品的研究表明,纤维狭窄患者与CD中没有狭窄的患者之间的肠道菌群结构没有显着差异。但是,从分类学上讲,我们发现了70个分类单元,两组之间的丰度明显不同(p <0.05)。此外,Lefse分析表明,g_bacteroides和g_enterocloster可以预测肠纤维狭窄,而p_actinobacteria,c_actinomycetia,c_bacilli,c_bacilli,o_lactobacilli,o_lactobacilles,f_strepteptoccoccaccaceae and g_strepteptoccus可以预测CDNESISD。结论:粪便菌群在CD中显着影响肠纤维狭窄。功能分析表明,在纤维狭窄的CD患者中,在KEGG途径水平的五个代谢途径中的差异富集,包括鞘脂代谢,脂肪酸代谢以及新霉素,kanamycin和gentamicin的新霉素的生物合成。在蛋酒数据库中,我们观察到两组之间四个功能类别的差异,包括细胞过程,信号传导和代谢。尽管α和β多样性没有显着差异,但纤维狭窄与微生物群组成和功能的变化有关,这表明粪便微生物群在预测与CD相关的纤维狭窄方面的潜力。关键字:克罗恩病,纤维狭窄,粪便菌群,元基因组分析
摘要 - X射线血管造影中冠状动脉片段和狭窄的冠状动脉片段和狭窄的检测和诊断至关重要,但是,原始图像中图像质量的变化,噪声和伪影造成了当前算法的明确困难。这些问题通过传统方法对有意义的分析构成了挑战,这损害了检测算法的效率。为了克服这些缺点,当前的研究提出了一种新的集成深度学习技术,该技术将深度卷积神经网络(DCNN)与双重条件检测中的生成对抗网络(GAN)相结合。从X射线血管造影图像中提取的详细特征学习是通过DCNN进行的,其中考虑了血管结构和自动病理区域的检测。gan的使用是用合成图像,扭曲和视觉噪声进一步丰富数据集,这将使模型更容易受到各种图像条件的影响。两种方法都将有助于更好地分类正常和病理区域,并且对所获得图像的质量的敏感性降低。因此,提出的方法显示了诊断准确性的提高,作为心血管系统临床决策的坚实基础。已通过以下评估指标证明了建议方法的功效:97.9%的F1得分,98.7%的精度,98.2%的精度和98%的召回率。它通过在困难的成像环境中提供更好的结果来揭示了使用算法进行心血管评估的决定性进步。与传统方法相比,结果证明了牙菌斑和狭窄识别的更高灵敏度和准确性,这证实了使用建议的DCNN-GAN方法来考虑医学成像中实际波动的效率。
在正常心脏中,血液从心脏右侧的主要泵血腔(右心室)流向为肺部供血的动脉(肺动脉)。当右心室血液流出的瓣膜(肺动脉瓣)狭窄时,右心室的肌肉必须比正常情况下更努力地工作,并且肌肉会变厚,就像身体中其他肌肉如果努力工作的话一样。如果肺动脉瓣只是轻度狭窄,心脏可以很好地应对,但如果狭窄非常严重,心脏就无法正常泵血,这会限制孩子的运动量,如果不及时治疗,极少数情况下甚至会导致死亡。
背景:广泛的研究已建立阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA),这是导致多种心血管和脑血管疾病的一个因素。然而,在选择性药物洗脱支架后,OSA是否会影响内部再狭窄(ISR)尚不清楚。因此,这项研究的目的是检查OSA对ISR对冠心病(CHD)患者的影响,这些患者接受了成功选择性药物洗脱支架(DES)植入。方法:这项研究回顾性地分析了冠心病患者,他们成功接受了冠状动脉支架植入和过夜的睡眠呼吸监测,并由于经皮冠状干预(PCI)的12到26个月的冠心病症状在冠状动脉血管造影中被录取。OSA。ISR被定义为植入DES的血管直径的50%再狭窄。探索CHD患者中OSA和ISR之间的关联,开发并利用了多元逻辑回归模型。结果:这项研究招募了206名被诊断为CHD的人,平均年龄为62.01±10.27岁,男性占患者人群的76.2%。在植入后15个月的中位随访期间,中度至重度OSA患者的ISR发生率显着增加,从10.9%增加到31.3%(p <0.001)。根据完全调整的模型,发现ISR的出现与OSA的存在独立相关(OR:3.247,95%CI:1.373–7.677,p = 0.007)。结论:在接受选择性药物洗脱支架的个人中,OSA是ISR的独立危险因素。
在支架制造过程中,会发生不同类型的废品。本研究探讨了降低支架制造电解抛光过程中废品率的策略。在电解抛光过程中,减少支架制造中的废品对于确保行业的成功和竞争力至关重要。支架制造是医疗器械行业中的关键部门,为心血管疾病患者提供救命的解决方案。电解抛光是增强这些复杂设备表面性能和生物相容性的重要步骤。电解抛光是一种阳极溶解工艺,目前在工业中用于降低金属表面粗糙度以获得明亮光滑的外观 (1)。电解抛光工艺经常遇到挑战,导致废品率高,给制造商带来操作障碍,制造时间几乎没有增加,并且能够生产具有优化拓扑或复杂内部设计的零件,而这在传统制造中是无法实现的 (2)。电解抛光过程中支架的废品可能源于多种因素,包括材料不一致、工艺控制不足和参数配置不理想。每个被拒收的支架不仅会造成经济损失,还会妨碍及时交付和维持产品质量标准。因此,解决电解抛光过程中的拒收率问题对于提高生产效率、降低成本和确保产品质量稳定至关重要。心脏或血管疾病被称为心血管疾病,它们被认为是全世界健康问题和死亡的主要原因。自从进行球囊扩张手术以来,心血管血管成形术一直是冠心病的主要治疗方法。心血管疾病是涉及心脏或血管的疾病,被认为是全世界发病率和死亡率的主要原因 (3)。冠状动脉疾病 (CAD) 的症状是动脉狭窄,由内皮中的斑块引起,由于心肌中的血流和氧气受限,细胞、钙和其他物质可能会在这些沉积物中积聚。这最终可能导致短暂性脑缺血发作和中风。冠状动脉疾病的特征是动脉因内皮下斑块沉积而变窄。细胞、脂肪、钙、细胞碎片和其他物质可能在这些沉积物中积聚,引发一系列事件——血管动脉管腔缩小、血流受限、心肌营养和氧气供应不足——最终可能导致心肌梗死或短暂性脑缺血发作和中风 (4)。本文探讨了支架制造中减少废品的问题,特别关注电解抛光阶段。通过研究当前的做法、分析废品的潜在原因以及探索创新的解决方案,本研究旨在提供有效降低废品率的见解和策略。此外,了解电解抛光过程中废品的潜在机制可以为开发强大的质量控制措施和优化技术铺平道路。
主动脉狭窄(AS)是一种普遍的且潜在的威胁生命的心血管疾病,需要准确的诊断才能进行最佳管理。传统的诊断方法虽然有效,但就精确,及时检测和临床医生工作量而言面临限制。机器学习的出现(ML)为这些挑战提供了创新的解决方案,提高了诊断准确性并改善了患者的结果。本文探讨了如何利用ML算法来完善作为诊断,尤其是通过医学成像和预测性建模。此外,健康信息系统中ML的集成必须与可靠的数据安全指标相结合,以保护敏感的患者信息。我们讨论了机器学习和医疗保健IT安全性的交集,重点是保护健康数据的创新方法,同时提高诊断效率。本文研究了适用于AS的各种ML技术,评估它们对临床工作流程的影响,并确定确保遵守隐私法规所需的安全协议。最后,该研究提出了将ML和健康信息安全整合到临床实践中的潜在挑战和未来方向。
我成为心理健康执业护士的道路很独特。我的职业生涯始于一名消防员,我努力为处于压力环境中的人们提供平静。凭借这些经验,我成为了一名心脏重症监护室护士,然后是心导管室护士。虽然我喜欢与心脏护理相关的一切,但对我来说,没有什么比与患者交谈和安慰他们更重要。我知道我需要将心理健康作为职业。当我开始 PMHNP 学校时,我已经想到了这个 VA 住院医师职位,因为我看到他们为每位住院医师投入了多少时间和精力。我很幸运有机会在这里工作,提高我的技能,并“磨砺我的斧头”。最重要的是,我走进 VA 时感到谦卑,因为我可以通过帮助我们中最值得帮助的人——我们的退伍军人来学习。