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挠痒痒：将社会情感学习纳入医学教育，以培养善解人意，有弹性和整体发展的医生
关键参数：社会情感学习（SEL）基于社会学习理论，并重点介绍情绪管理，压力管理，同理心和社交技能。通过SEL，学生可以通过观察，与他人互动和模仿他人来发展社会和情感技能。将SEL纳入医学教育将确保医生发展与患者建立积极关系并应对医疗工作的情感需求所必需的社会和情感技能。sel包括六个领域，即认知，情感，社会，价值观，观点和身份域。这六个领域与六个核心能力密切相关。认证医学教育认证委员会（ACGME）指出每个医生都应拥有，这表明SEL的领域在医学教育的背景下高度相关。此外，SEL可以导致同理心的发展，这可以提高医生了解患者的观点和情感的能力以及韧性，这可以使医师能够更有效地应对其工作的需求，并可以导致整体发展，并了解医生对工作和人类工作方面的理解。
使用Dapagliflozin和empagliflozin用于治疗慢性心力衰竭的患者（HFPEF）或
- 糖尿病的持续时间（通常是诊断以来10年以来10年） - HBA1C非常高的人，即HbA1c≥86mmol/mol-被认为高血糖急性影响的高风险，例如由于药物不遵守引起的脱水 - 活跃的足部疾病或足部溃疡的史 - 现有的糖尿病足溃疡/感染 - 先前的下肢截肢 - 外周动脉疾病的病史（PAD） - 服用磺酰氟烷和/或胰岛素的胰岛素 - 是否会增加sglt2222222222的胰岛素 - 胰岛素的风险增加，低血糖 - 具有DKA风险因素的人，例如胰岛素分泌细胞的低储备，限制食物摄入或可能导致严重脱水的疾病，胰岛素突然减少或因疾病或手术引起的胰岛素需求增加
jardiance®（empagliflozin平板电脑）-AccessData.fda.gov
5.2体积耗尽症状会导致血管内耗竭，有时可能表现为肌酐的症状性低血压或急性瞬态变化[请参见不良反应（6.1）]。在接受SGLT2抑制剂（包括Jardiance）的2型糖尿病患者中，已经有有关急性肾脏损伤的急性肾脏损伤的营销报告，有些需要住院和透析。肾功能受损的患者（EGFR小于60 mL/min/1.73 m 2），老年患者或循环利尿剂患者的体积耗竭或低血压的风险可能会增加。在对具有其中一个或多个特征的患者启动障碍之前，请评估体积状态和肾功能。在体积耗竭的患者中，在启动障碍之前纠正这种情况。监测体积耗竭的迹象和症状，以及启动治疗后的肾功能。
恩格列净在心力衰竭患者中应用的成本效益...
HF 通常根据左心室射血分数 (LVEF) 分为两种表型，LVEF 是心脏功能的指标：LVEF 低于或等于 40% 的 HF [即射血分数降低的 HF (HFrEF)] 和 LVEF > 40% 的 HF (HF LVEF > 40%)]。15,16 然而，区分不同的 HF 表型以提供诊断和潜在的治疗建议并不总是很简单。17 因此，无论患者的 EF 如何，提供一种被证明有效的治疗方法将代表 HF 临床管理的一场革命。Empagliflozin 在两项关键临床试验中已证明对整个 HF 谱系有效：EMPEROR-Preserved (NCT03057951) 和 EMPEROR-Reduced (NCT03057977)。 EMPEROR-Reduced 和 EMPEROR-Preserved 均表明，在标准治疗 (SoC) 基础上接受恩格列净 (10 毫克，每日一次) 治疗的患者住院或死亡风险显著低于接受
预防反社会机器人：通往人工智能同理心的途径
人工智能中的一致、情感和同理心 人工智能 (AI) 为我们推荐产品；组织媒体；驾驶飞机、火车和汽车；诊断疾病；为保险定价；回答消费者的问题；照顾老年人；提供治疗；并且日益主宰制造业、战争和股票市场。这一变化正以越来越快的速度发生 (1)。这些人工系统的行为并不总是符合人类的期望或判断。人工智能找到违反直觉的解决方案的能力可能会导致灾难性的漏洞。人工智能可能无法模拟其行为的影响和后果 (2)，即“框架问题”。人们通常很难辨别人工智能是如何“解决”问题的，并且随着问题的规模和复杂性的增加，向人类直观地传达解决方案（可解释的人工智能，XAI）的难度也会增加 (3)。人工智能的目标和行为最好与其创造者的目标和行为保持一致（4、5）。当代研究一致性问题的研究人员强调，需要体现伤害和福祉等价值观（也称为价值规范），并避免过大的副作用和负面激励（也称为容错性）（2）。然而，目前的技术解决方案很少（2、5）。
疼痛同理心和疼痛的社会疼痛的基础机制
同理心和社会支持是影响疼痛的关键因素，对患者与诊断者的互动至关重要。然而，我们对基础机制的了解主要基于单个受试者的研究。我们记录了慢性疼痛患者和患者相互作用的临床医生的同时大脑活动。患者分离或在支持临床医生的情况下患有疼痛。在一半的患者 - 诊断对临床对中，治疗联盟通过先前的临床相互作用增强。患者的疼痛强度降低了与临床医生相对于孤独的临床医生的相互作用。先前的临床相互作用增加了患者在额叶/体感电路中的大脑激活，并增加了大脑活动中患者 - 诊断一致性。我们的发现提出了一种支撑疼痛同理心和支持性护理的两种大脑机制。
引用：Raven LM，Muir CA，Kessler Iglesias C等。葡萄糖辅助转运蛋白2抑制empagliflozin对代谢，心脏和雷纳>
抽象引言心脏移植（CTX）是一种挽救生命的操作，可以改善接受者寿命的质量和长度。防止排斥所需的免疫抑制药物可能会导致不良代谢和肾脏作用。临床上显着的并发症包括代谢作用，例如糖尿病和体重增加，肾功能障碍以及心脏疾病，例如同种异体移植血管病和心肌纤维化。葡萄糖共转运蛋白2（SGLT2）抑制剂是一类口服药物，可增加葡萄糖的尿液排泄。在2型糖尿病患者中，SGLT2抑制剂改善心血管，代谢和肾脏结局。在心力衰竭和射血分数降低的患者中也显示出类似的好处，而与糖尿病状态无关。在移植后糖尿病患者中，SGLT2抑制剂可改善代谢参数；但是，在随机的前瞻性研究中尚未评估它们的收益和安全性。这项研究将有可能提供一种新型的疗法，以改善或预防并发症（糖尿病，肾衰竭和心脏纤维化），而免疫抑制药物会发生。方法EMPA-HTX研究是一项随机的，安慰剂对照试验的SGLT2抑制剂Empagliflozin，每天10毫克与最近CTX接受者的安慰剂。一百名参与者将被随机分为1：1，并在接受治疗和随访后的6-8周内开始研究药物，直到移植后12个月。将在研究期间每月审查患者，直到CTX后12个月，并在每次研究访问时为每个患者收集数据。人口统计信息，拟人化测量，病理测试和心脏磁共振（CMR）扫描将在基线和随访中记录。该研究的总体目的是评估Empagliflozin在CTX受体中的安全性和功效。主要结果是血糖改善，以糖化血红蛋白和/或果糖胺的变化测量。关键的次要结果是通过CMR测量的心脏间质纤维化和通过估计的肾小球过滤率测量的肾功能。
氮基碱：用于教学碱和守时突变的教学资源
突变是DNA的永久变化，即遗传性，它改变了氮基碱的序列。这种高度可能涉及一对碱基的变化到大型DNA区域的修饰，包括整个CRO MOSOMES（结构和数值突变）。在氮基碱游戏的游戏中，涉及涉及替换一对碱基（过渡和转移）的突变。这种守时突变可能是由复制系统的故障导致的，在被合成的DNA胶带上麻木了不正确的基础。在回答过程中，大多数聚合酶DNA与添加的每个基础进行修订。如果聚合酶检测到添加了错误的核苷酸，则将在继续DNA合成之前将其除去并立即替换（remale）。但是，如果未检测到错误的付费基础，则复制后可能会持续变化，从而导致突变。
SGLT2抑制剂empagliflozin
在15个国家/地区的108个中心进行的双盲，安慰剂对照试验中，患有2型糖尿病的参与者（年龄为10-17岁； HBA 1C 6·5-10·5-10·5-10·5％[48–91 mmol/mol]） Linagliptin 5 mg或安慰剂。在第12周之前，Empagliflozin组的HBA 1C不低于7·0％（<53 mmol/mol）的参与者在第14周进行了第二个双盲随机化（1：1），要么保持10 mg或增加到25 mg。安慰剂组的参与者在第26周以双盲的方式随机重新分配（1：1：1），以换取Linagliptin 5 mg或empagliflozin剂量（10 mg或25 mg）。在整个试验过程中掩盖了研究人员，并通过交互式反应技术为所有参与者在初始随机化和第14周和第26周的重新传递时接受了盲药套件的作业。主要结果是在26周的HBA 1C中的基线变化。对于empagliflozin，结果是基于对empagliflozin的所有参与者的合并分析。安全性一直在第52周进行评估。该试验已在clinicaltrials.gov，NCT03429543中注册。
人机协作使基于文本的点对点心理健康支持中的对话更具同理心
人工智能 (AI) 的进步使系统能够增强并与人类协作，以执行简单的机械任务，例如安排会议和检查文本语法。然而，这种人机协作对更复杂的任务（例如进行共情对话）提出了挑战，因为人工智能系统在处理复杂的人类情感方面面临困难，并且这些任务具有开放性。在这里，我们专注于同理心对成功至关重要的同理心点对点心理健康支持，并研究人工智能如何与人类协作以在文本、在线支持对话中促进同理心。我们开发了 HAILEY，这是一种 AI-in-the-loop 代理，可提供即时反馈，帮助提供支持的参与者（同理心支持者）对寻求帮助的人（支持寻求者）做出更具同理心的回应。我们在大型在线点对点支持平台 TalkLife (N = 300) 上对现实世界的同伴支持者进行了一项非临床随机对照试验，以评估 HAILEY。我们表明，我们的人机协作方法使同伴之间的对话同理心总体上提高了 19.6%。此外，我们发现，在自我认定为在提供支持方面遇到困难的同伴支持者子样本中，同理心增加了 38.9%。我们系统地分析了人机协作模式，发现同伴支持者能够直接和间接地使用人工智能反馈，而不会过度依赖人工智能，同时报告反馈后的自我效能有所提高。我们的研究结果表明，反馈驱动的 AI 在环写作系统具有帮助人类完成开放式、社交性和高风险任务（例如同理心对话）的潜力。