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Rasch分析及其与心身医学的相关性
多年来，心理疗法和心理学家已经发表了有关许多新的心理措施的论文[1]，最值得注意的是，用于心理学研究[2]和心理社会指数[3]的诊断标准[3]，但同时的同种异体负载[4，5]，素肌疗法[6] [6]和精神疼痛[7]。所有这些措施的特征是它们旨在检测和量化无法直接测量的临床重要概念。此类概念可以称为潜在特征。这些措施均使用临床方法和标准[8-11]制定。临床测量法是临床研究人员和临床人员的一种特殊方法，是针对临床研究和实践的专门制定和评估评估措施的一种方法。在社会科学和心理学中，习惯性地制定措施从大量项目开始，然后使用统计方法将池减少为最终措施。这种方法是经典测试理论的一部分，当研究人员旨在使用其数据发现新的潜在特征时，这是有用的。但是，问题可能并且确实是出于以这种方式识别的特征的有效性[12]。
区分真菌和细菌ker
微生物角膜炎的结论管理仍然是全世界的重大挑战，在医疗保健资源不足的低收入和中等收入国家中。尽管治疗的结果有了显着改善，但尽管可以提供最好的治疗方法，但许多患者仍继续恶化。持续抵抗不断扩展的抗微生物范围的微生物菌株的持续出现构成了额外的挑战。与预防微生物角膜炎和增强宿主抗性有关的进一步研究是要追求的两个值得的目标。大规模的公共教育计划应提醒那些有微生物角膜炎风险的人，并鼓励早期介绍。加上这一点，从业人员，一般医生和其他卫生工作者以及一般眼科医生的教育将在确保正确的诊断，适当的治疗和及时转介的情况下，在发生严重损害的角膜之前，将大有帮助。几项研究表明，预防低收入和中等收入国家角膜溃疡的最佳方法是在受伤后48小时内治疗初级保健环境中的角膜擦伤。3-6这可以在任何人群中采用，对健康提供者和患者都具有成本效益。
肠道菌群与糖尿病：研究、转化和临床应用 — 2023 年糖尿病、糖尿病护理和糖尿病学专家论坛
本文总结了最近由《糖尿病》、《糖尿病护理》和《糖尿病学》组织的国际专家论坛上关于肠道微生物群 (GM) 在糖尿病中的作用的科学现状，该论坛在德国汉堡举行的欧洲糖尿病研究协会 2023 年年会上举行。论坛参与者包括临床医生和基础科学家，他们是肠道微生物组和代谢领域的领先研究人员。他们的结论如下：1) GM 可能参与 2 型糖尿病的病理生理学，因为微生物产生的代谢物与该疾病有正相关和负相关，并且最近通过在人类中使用孟德尔随机化发现了 GM 功能（例如丁酸产生基因）与葡萄糖代谢的机制联系； 2）GM 的高度个性化特性构成了重大的研究障碍，需要大量队列和深度测序宏基因组学方法才能对关联和因果关系进行稳健的评估；3）由于单时间点采样会错过个体内 GM 动态，因此需要在个体内进行重复测量的未来研究；4）未来还需要进行大量研究来确定这种不断扩展的知识对糖尿病诊断和治疗的适用性。
综述：乳腺成像人工智能的当前趋势、技术、前景和缺陷概述
摘要：这篇综述文章旨在讨论人工智能 (AI) 在乳腺成像领域的当前趋势、技术和有前景的用途，以及可能阻碍其发展的陷阱。它仅包括医生必须了解的常用和基本术语。人工智能不仅仅是一种计算机化的方法，而且是人与机器之间的接口。除了减少工作量和提高诊断准确性外，放射科医生还可以通过使用各种机器学习技术来提高他们的工作效率，从而有更多的时间进行患者护理或临床工作。数据输入不足、模式识别不理想、数据提取挑战、法律影响和过高的成本是人工智能算法在分析和给出适当结果时仍然面临的一些陷阱。各种机器学习方法用于构建预测模型，以支持临床决策并改善患者管理。由于人工智能仍处于起步阶段，在临床实施方面存在许多限制，因此需要临床支持和反馈以避免算法错误。因此，机器学习和人类洞察力在乳腺成像革命中相辅相成。关键词：机器学习、增强智能、ANN、CNN、CAD、GAN
生物医学研究中的成年动物干细胞衍生的器官和一个健康范式
本文总结了肠道菌群（GM）在糖尿病，糖尿病，糖尿病护理和糖尿病学组织的肠道菌群（GM）中的作用的科学状况，该论坛在德国汉堡举行的欧洲糖尿病研究协会在欧洲糖尿病研究协会举行。论坛的参与者包括临床和基础科学家，他们是肠道微生物组和代谢领域的领先研究人员。Their conclusions were as follows: 1 ) the GM may be involved in the pathophysiology of type 2 diabetes, as microbially pro- duced metabolites associate both positively and negatively with the disease, and mechanistic links of GM functions (e.g., genes for butyrate production) with glucose metabo- lism have recently emerged through the use of Mendelian randomization in humans; 2）GM的高度个性化的NA构成了一个主要的研究障碍，并且需要对关联和因果关系进行强有力的评估，需要大量的人群和深层的元基因组方法； 3）由于单个 - 时间点抽样会错过个体内部的GM动力学，因此需要在个人内部进行重复措施的未来研究； 4）将需要许多裁员研究来确定这种扩展知识诊断的知识的应用和
2025 项目削弱权力制衡，损害老年人利益
限制老年人获得医疗服务的机会并使联邦医疗保险的未来面临风险“2025 项目”提议将联邦医疗保险优势计划（私有化医疗保险）作为所有联邦医疗保险参保者的“默认选项”。几乎所有的联邦医疗保险优势计划都要求参保者在接受某些医疗服务之前获得授权，这使得保险公司可以干涉患者及其医生的选择，并使患者更难获得医疗服务。联邦医疗保险优势计划还可以限制参保者对医生和医院的选择。联邦医疗保险优势计划的成本高于传统医疗保险，因此新的联邦医疗保险优势计划默认方案将危及联邦医疗保险的财务健康。根据这项提议，如果联邦医疗保险优势计划中老年人的比例从目前的 51% 增加到 75%，那么十年内联邦医疗保险计划的成本将额外增加 2 万亿美元，使这个重要计划的长期财务健康面临风险。这些变化最终将使保险公司受益，他们将通过增加医疗保险优势计划的登记人数获得数十亿美元的意外之财。
将semaglutide集成到肥胖管理
美国肥胖症的患病率超过40％[1]，但通常并未确定为需要解决的医学问题。多个医学组织将肥胖症视为一种慢性疾病，包括美国医学协会和世界卫生组织[2]，以及基于证据的治疗选择[3-6]，但仍存在多个有效肥胖症护理的障碍。医师和其他医疗保健利益相关者可能不会将肥胖症视为需要持续管理的疾病[7]。此外，针对护理肥胖症患者的医生的教育和培训通常不足，而初级保健物理学专家不会与患者讨论肥胖症或尽可能频繁地诊断鼻子肥胖[7-10]。其他考虑因素包括有限的时间[7，8]，缺乏多学科团队的可用性来支持生活方式和行为改变，以及与报销有关的挑战[8，10]。对克利夫兰诊所的300,000多名患者的一项大型研究的发现突出了存在障碍。四分之三的患者看到初级保健医生超重或肥胖，但不到一半的患者接受了正式诊断[7]。此外，尽管相遇的频率很高，但有资格获得抗肥胖药物的患者中只有不到2％接受治疗[11]。
反思工具 - 支持小组教育的患者学习
摘要这项定性研究描述了如何通过在2型糖尿病中使用反思工具来支持反射。长期疾病生活的变化条件可能会导致焦虑和新需求增加，从而影响人们当前的生活状况。教义模型“挑战 - 负责长期疾病的生活”已发展为“患有2型糖尿病的生活责任 - 一种基层小组教育的模型”。专门的糖尿病护士和饮食中心接受了培训，这是应用模型的手册和连续指导。使用现象学诠释学方法分析了患者和看护者的反思日记，注释和访谈。结果表明，将图像用作反思工具以一种对人生的学习至关重要的方式与慢性疾病的学习很重要。这些图像有助于与一个人的处境，行动，思想和感受距离距离，这似乎在调查和发现有关自己的“事物”的新“事物”似乎是富有成效的。在支持反思工具和指导性问题的支持下，反思导致了更深层次的生存水平，即护理人员和患者都通过提出支持反思过程的问题来做出贡献。
改善人类的生活
破坏性误解的后半部分涉及我们的能量系统。政治家，政策制定者，专家和媒体无休止地谈论太阳能，风能和电池如何改变我们的整个能源系统并解决气候危机。现实情况是，这些受政治上偏爱的技术没有，不会，也不能代替大多数能源服务和原材料。今天，它们几乎可以在电力部门进行部署，该电力部门仅占总能源消耗的20％。制造业是全球能源的最大用户，主要是以过程加热的形式，无法通过电子有效地提供。此外，为航空，全球运输，长途卡车运输和移动采矿设备等造成的超高功率密度没有可行的替代品。碳氢化合物的关键材料提供氮肥，该氮肥料全球粮食生产的一半。此外，Hy-drocarbons提供关键的材料，以生产塑料和石化，这是现代生活的重要组成部分。他们还提供沥青，油漆，润滑剂，化妆品，60％的全球服装纤维以及数千种Other产品。没有碳氢化合物，我们将
人工智能和机器学习在癌症诊断中的临床应用：展望未来
摘要 人工智能 (AI) 是使用数学算法来模仿人类的认知能力并解决包括癌症等复杂生物异常在内的棘手医疗挑战。过去十年来，人工智能的迅猛发展被证明是超级智能进行最佳决策的潜在平台，而人类思维则仅限于在较短的时间范围内处理大量数据。癌症是一种复杂且多面的疾病，具有数千种遗传和表观遗传变异。基于人工智能的算法有望在非常早期的阶段为识别这些基因突变和异常蛋白质相互作用铺平道路。现代生物医学研究也致力于将人工智能技术安全且合乎道德地引入诊所。基于人工智能的病理学家和医生的帮助可能是预测疾病风险、诊断、预后和治疗的一大飞跃。人工智能和机器学习 (ML) 在癌症诊断和治疗中的临床应用是医学指导的未来，旨在更快地为每个人规划新的治疗方法。通过使用基于人工智能的系统方法，研究人员可以实时协作并以数字方式共享知识，从而有可能治愈数百万人。在这篇评论中，我们专注于通过将生物学与人工智能相结合，在临床上展示未来改变游戏规则的技术，并解释基于人工智能的辅助如何帮助肿瘤学家进行精准治疗。关键词：人工智能、机器学习、癌症诊断、治疗、治疗干预