路易斯·马查多(Luis Machado),丹尼尔·萨尔维(Daniele Salvi),D。James,JOSE,分子电话和进化,2021,155,pp.110.1016/j.ympev.2020.106969。03449476
引用:Qiao Yan Wang ai-jing。(2025)。基于干细胞的组织工程方法在坏死的未成熟恒牙的果肉血运重建中的再生潜力:对临床结果的系统评价和元分析。国际牙科科学杂志(IJDENT),3(1),1-7。摘要链接:https://iaeme.com/home/article_id/ijdent_03_01_001文章链接:https://iaeme.com/masteradmin/journal_uploads/journal_uploads/ijdent/volume_issue_1/jissue_1/ijdent_03_03_011_001.pdf
。CC-BY-NC 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者,已授予 medRxiv 许可以显示预印本(未经同行评审认证)预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 5 日发布。;https://doi.org/10.1101/2025.02.03.25321619 doi:medRxiv 预印本
抽象细菌呼吸道感染对儿童造成了重大健康风险,特别是婴儿易受上呼吸道感染(URTIS)的婴儿。coVID-19大流行进一步加剧了这些感染的流行,诸如支原体肺炎,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,葡萄球菌,金黄色葡萄球菌,嗜血杆菌和kelebbsiella symerse comenters commonise commons commons commons commons commons commons commons commons commons commons consimallys symerse semelly simped connecoccus肺炎,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎链球菌,肺炎。在临床实践中,对这些细菌剂进行准确和及时检测的关键需求强调了高级诊断技术(包括多重实时PCR)的重要性。多重实时聚合酶链反应(PCR)具有多种优势,包括快速结果,高灵敏度和特异性。通过加速诊断过程,这种方法可以早期干预和有针对性的治疗,最终改善患者的预后。除了PCR技术外,快速和护理测试(POCT)在迅速诊断细菌呼吸道感染中起着至关重要的作用。这些测试旨在用户友好,敏感并提供快速的结果,使其在紧急临床环境中特别有价值。POCT检验通常分为两个主要组:旨在确定感染原因的测试,以及旨在确认存在特定病原体的那些。 通过利用POCT,医疗保健提供者可以做出快速而明智的治疗决策,从而更有效地治疗儿童细菌呼吸道感染。 伊朗大四。 2025; 28(2):112-123。 doi:10.34172/aim.33505测试,以及旨在确认存在特定病原体的那些。通过利用POCT,医疗保健提供者可以做出快速而明智的治疗决策,从而更有效地治疗儿童细菌呼吸道感染。伊朗大四。2025; 28(2):112-123。 doi:10.34172/aim.33505随着医学界继续探索创新的诊断方法,分子和快速测试方法的整合在细菌呼吸道感染领域提供了重要的希望。通过采用这些尖端技术,医疗保健专业人员可以增强其准确诊断这些感染,量身定制治疗策略并最终改善患者护理的能力。Keywords: Molecular diagnosis, Pediatric infections, POCT, Point-of-care testing, Respiratory infections Cite this article as: Azizian R, Mamishi S, Jafari E, Mohammadi MR, Heidari Tajabadi F, Pourakbari B.从常规检测到护理点测试(POCT)方法的小儿呼吸道感染诊断:系统评价。
microRNA(miRNA)和肠道微生物组是人类健康的关键调节剂,新兴的证据突出了它们在慢性疾病中复杂的双向相互作用。miRNA,会影响基因表达,并可以调节肠道微生物组的组成和功能,从而影响代谢和免疫过程。相反,微生物组会影响宿主miRNA表达,从而影响炎症途径和疾病易感性。这项系统评价研究了最近的研究(2020-2024),专注于人类受试者,通过严格的包容和排除标准选择。如果研究在胃肠道疾病,肥胖,自身免疫性疾病,认知和神经退行性疾病以及自闭症的背景下研究了miRNA与肠道微生物组之间的相互作用,则包括研究。在体外,体内和计算机分析中被排除在外,以确保对人类病理生理学的强烈转化。值得注意的是,患者稳定且丰富的miRNA已成为微生物组驱动的炎症的有前途的生物标志物。这项系统评价概述了miRNA,它们对细菌菌株的调节作用及其与特定疾病的关联。它还探讨了治疗性进步以及基于miRNA的疗法恢复微生物平衡并减少炎症的潜力。
摘要 心脏病是全球主要的死亡原因之一,因此早期发现和预测心脏病对于挽救生命至关重要。机器学习(ML)算法有可能通过提高诊断准确性和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健系统。本研究回顾了以前应用深度学习(DL)和ML技术预测心脏病的研究。从研究中可以看出,大多数工作都使用了监督ML算法,包括支持向量机(SVM)、梯度提升分类器(GB)、决策树(DT)、随机森林(RF)和逻辑回归(LR),这些算法已被用于UCI机器学习库(Heart)数据集来预测心脏状况。这些算法的准确率各不相同,研究报告的成功率在88%到95%之间。本综述探讨了影响这些结果的因素,有助于更好地理解基于ML的心脏病预测模型。
• 骨骼健康:保持足够的间距可减少牙槽嵴骨重塑,这是导致种植体失败的常见原因。牙槽嵴骨重塑通常是由于种植体-基台界面附近的机械应力和炎症反应而发生的。适当的间距可确保减少这些压力源,促进最佳骨整合并减少随着时间的推移而产生的边缘骨质流失。种植体表面技术的进步,例如使用粗糙表面和生物活性涂层,进一步强调了生物空间在骨整合中的重要性。这些技术促进骨对合并增强机械互锁,确保长期稳定性。此外,保持生物空间可最大限度地降低细菌浸润的风险,细菌浸润可能导致种植体周围炎症和随后的骨吸收 [12,13]。
– 参与者类型:研究必须涉及使用公认的诊断标准诊断出患有与 BHI 领域相关疾病的人类参与者。– 干预类型:干预措施必须经过计划、构建和可复制,针对与神经或心血管健康相关的特定结果,并具有可衡量的健康或健康成分。– 比较干预:设计必须包括适当的对照,例如不干预、常规护理或替代的经过验证的干预措施,以确保结果评估的稳健性。– 结果测量:必须使用经过验证的工具评估主要和次要结果,以获取关键指标,例如认知功能、日常生活活动和与健康相关的生活质量。– 评估时间:结果评估必须包括干预后即时评估以及短期和长期随访,以提供干预效果的全面视图。
摘要常规火灾检测系统使用的主要方法是基于传感器的检测,在准确性和检测时间方面具有局限性。传统方法和技术可以通过基于计算机视觉预测和检测的计算机视觉技术的最新进步来提高。因此,本文旨在对使用计算机视觉技术进行早期火灾检测和预测的早期研究进行全面的文献分析。在本系统的审查中应用了用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目,或2020年的Prisma 2020。在本研究中搜索了三个数据库,例如科学,Scopus和IEEE等相关出版物。系统评价表明,现有研究主要集中于火焰而不是烟雾检测。此外,大多数研究都集中在特定发生,忽视室内或室内环境的特定情况下。视频监视系统成为这些调查中使用的硬件和数据集的主要来源。值得注意的是,卷积神经网络(CNN)脱颖而出,是用于分类目的的最经常使用的深度学习方法。系统评价通过结合来自几个学术来源的数据,阐明了使用计算机视觉技术的火灾检测研究。通过系统的方法,这项研究对利用基于视觉的技术进行火灾检测和预测的机会和挑战有了更深入的了解。关键字:系统文献综述;基于视觉的;火灾检测;火灾预测;机器学习
Kitsum Li, 1 Beth Fields, 2 Adam Kinney, 3 Olivia Condon, 2 Emilio Villavicencio 1 1 加州多米尼加大学职业治疗系 2 威斯康星大学麦迪逊分校运动机能学系 3 退伍军人事务部落基山自杀预防 MIRECC 研究健康科学专家 & 科罗拉多大学安舒茨医学院物理医学与康复系助理教授
