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灵感肌肉训练在改善心力衰竭患者临床结果方面的功效：更新的系统审查和荟萃分析
背景：灵感肌肉训练（IMT）显示出心力衰竭（HF）患者临床变量的改善。我们进行了一项荟萃分析，以研究IMT是否可以增强呼吸肌肉力量，生活质量（QOL），并降低HF患者的心脏生物标志物水平。方法：PubMed，Cochrane库和Google Scholar数据库进行了系统的搜索，直到2024年7月8日。包括HF患者IMT的随机对照试验。一个随机效应模型用于计算加权平均差异（WMD）和95％的置信间隔。分析的结果包括对二氧化碳输出坡度（VE/VCO2），QOL，六分钟步行距离（6MWD），最大呼气压力（MIP），N末端Pro b-type natriuretic肽（NT-PRO-BNP）（NT-PRO-BNP），二级vital vital Capired and pocced capired and pocced capirced and porcced capir and vital and vital and yyy and yyy insy and yyy and yyy and yyy insy and yyy and yyy insy and yyy和等效物。结果：包括510例患者（IMT组252例，对照258例）的17项研究。IMT显着改进了6MWD [WMD：72.72; 95％CI：（16.65至128.78）; p = 0.01]，QOL [WMD：-15.27; 95％CI：（ - 21.01至 - 9.53）; p <0.00001]，VE/VCO2 [WMD：-5.09; 95％CI：（ - 7.36至 - 2.83）; p <0.0001]，MIP [WMD：13.77; 95％CI：（7.51至20.03）; p <0.0001]和NT-Pro-BNP水平[WMD：-659.66; 95％CI：（ - 1212.87至 - 106.46）; p = 0.02]。结论：IMT显着改善了呼吸肌强度，QOL和心力衰竭的患者的心脏衰竭患者的心脏生物标志物水平降低，并保留了射血分数和心力衰竭，射血分数降低。©2025日本心脏病学院。这些发现表明IMT可能是治疗HF的有前途的基于运动的策略。由Elsevier Ltd.发布。所有权利都保留，包括用于文本和数据挖掘，AI培训和类似技术的权利。
细胞功能障碍和死亡作为糖尿病的治疗剂
巴黎大学，INSERM，PARCC，巴黎F-75006，法国B CIC1418和DMU卡，AP-HP：巴黎的公共援助疗程，PARCC，欧洲医院Georges-Georges-Pompidou，56 Rue Leblanc，Paris f-75015 Pompidou and Necker医院，巴黎，法国D心脏病学系，神经肌肉病理学中心，AP-HP，Cochin医院，Cochin医院，巴黎，法国E高血压部和AP-HP的DMU Carte，AP-HP，欧洲Georges-Pompidou医院，巴黎F-75015 F-75015，法国G心脏病学系和DMU Carte，AP-HP，欧洲医院Georges-Pompidou，Paris F-75015，法国
在多学期
这项研究的设计是比较两种镇痛药在机械通气中患者疼痛事件干预中的有效性。414名需要机械通气的呼吸衰竭医院的患者被随机分配给盐酸羟考酮或氟吡芬酰胺基。主要终点是行为疼痛量表（BPS）得分> 5在48小时内的患者比例的差异。次要终点是比较镇静药物（米物唑仑，丙泊酚，右美托咪定）的剂量，并评估诸如机械通气持续时间之类的临床结果。入学时两组之间的BPS得分没有显着差异，在入学率24和48 h时，羟考酮组的BPS得分明显低于flurbiprofen Axetil组的BPS评分。在盐酸羟考酮组中，BPS患者的比例少于5点，也明显低于Flurbiprofen Axetil组的比例。对于患有急性生理和慢性健康评估II（Apache II）的患者得分大于10，亚组分析表明，羟考酮盐酸基团的机械通气时间明显低于flurbiprofen axetil axetil群具有统计学意义的氟吡芬二氨基二硫醇基团，而米物唑醇的dosage saxtytal axthandit axtytal tandytir axtytiL axt axtytiL axtytiL axtytiL axtytiL组。ICU停留时间的长度明显低于氟叶替氏叶替尔组的长度。羟考酮盐酸盐比flurbiprofen axetil更有效，用于镇痛药，用于需要机械通气的呼吸衰竭患者。
使用最佳门源电压去极化在功率SIC MOSFET的短路操作下朝着安全故障模式
摘要 - 本文重点介绍了在短路条件下SIC MOSFET的鲁棒性水平的提高。在这项研究中，提出了两种允许在短电路操作下在平面电源MOSFET设备中确保安全的“失败”（FTO）模式的方法。这些方法基于栅极源电压的直接去极化及其根据FTO和经典不安全热失控之间的临界消散功率（W/mm²）的计算进行估计。他们允许确定门源电压的最大值，以在接近名义值的排水源电压下保留FTO模式。引入了FTO和“ Fafto-Short”（FTS）之间功率密度的边界。对竞争中的两种故障模式进行了完整的实验，该实验可能出现在1.2 kV SIC MOSFET的短路测试（SC）测试中。最后，研究了栅极源电压去极化对国家电阻（R DS（ON））的惩罚，以评估技术效率。
将糖尿病对从急性心肌梗塞到慢性冠状动脉疾病的心力衰竭的影响进行了比较
简短标题：CADE中的糖尿病和HF第一作者的风险：PR。Gilles Lemesle，MD-PHD作者名单：Gilles Lemesle，MD *； Etienne Puymirat，MD†； Laurent Bonello，医学博士‡; Tabassome Simon，MD§；菲利普 - 加布里埃尔·斯坦（Philippe-Gabriel Steg），医学博士|| ; JeanFerrières，医学博士；弗朗索瓦·希尔（FrançoisSchiele），医学博士＃; Laurent Fauchier，医学博士**；帕特里克·亨利（Patrick Henry），医学博士†Ony； Guillaume Schurtz，医学博士‡; Sandro Ninni，MD *;尼古拉斯·拉姆布林（Nicolas Lamblin），医学博士§§； Christophe Bauters，医学博士§§； Nicolas Danchin，医学博士†。机构：
从1990年到2021年，全球，区域和国家负担与慢性肾脏疾病有关的心力衰竭：全球疾病负担研究的数据分析2021
1。泌尿外科系，第四家附属医院医学院和国际医学院，国际医学研究院，Yiwu 322000，中国2.社会科学与人文学院，马希多大学，曼谷73170，泰国3。北京技术大学经济与管理学院，北京100124，中国4。DICAT生物医学计算中心免疫学部，加拿大温哥华，卑诗省V6B1N9，加拿大5。 中央实验室，上海致病真菌医学测试的主要实验室，上海新地区人民医院，上海01299，中国6。 肾脏科，再生与老化医学中心，第四家附属医院医学院医院和国际医学院，国际医学院，Yiwu 322000，国际医学研究院 福建省疾病控制与预防中心慢性和非传染性疾病控制与预防局DICAT生物医学计算中心免疫学部，加拿大温哥华，卑诗省V6B1N9，加拿大5。中央实验室，上海致病真菌医学测试的主要实验室，上海新地区人民医院，上海01299，中国6。肾脏科，再生与老化医学中心，第四家附属医院医学院医院和国际医学院，国际医学院，Yiwu 322000，国际医学研究院福建省疾病控制与预防中心慢性和非传染性疾病控制与预防局
心力衰竭患者心脏重新同步治疗的心脏心脏的个性化3D机电模型
到2030年达到11％。尽管通过优化疗法和预防作用取得了重大改善，但该疾病的死亡率仍然很高，占卫生部门总支出的1-2％。在近年来可用的各种新疗法中，心脏重新同步疗法（CRT）似乎是一种非常原始的技术，用于通过特定区域的直接心肌刺激来纠正这些失败心脏的某些机械异常。从CRT的起点开始，对异步的鉴定是基于临床医生在标准心电图（ECG）上测得的电室（QRS）激活的持续时间。但是，更高级的评估模型使得更好地了解
急性呼吸衰竭功效和疼痛管理的比较分析：系统评价和荟萃分析
摘要背景：这种荟萃分析旨在评估重症监护环境中急性呼吸衰竭（ARF）患者各种干预措施的疗效和疼痛管理结果。方法：确定评估ARF在疼痛管理中干预措施的有效性和结果的随机对照试验（RCT），对OVID MEDLINE数据库进行了彻底的搜索，直到2024年8月。根据系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，评估了研究的质量。效应大小和95％置信区间（CI），而使用I 2统计数据评估了异质性。结果：分析了来自五项研究的3000名参与者。干预措施表现出不同水平的功效和疼痛管理结果，并具有总体上重要的功效（效应尺寸1.40，95％CI：1.05至1.87）。尽管如此，疼痛管理的结果表现出了负面影响大小的总体趋势，这表明在各种干预措施中有效地管理疼痛方面存在困难。异质性水平被认为是中等的（I 2 = 26％），突出了研究方法的差异和患者队列的特征。结论：这种荟萃分析表明，尽管某些干预措施显着改善了ARF患者的临床结果，但疼痛管理仍然是一个挑战。结果表明有必要采用整体策略，将有效性与患者福祉融为一体。未来的研究应优先考虑精炼治疗，以增强ARF管理的有效性和缓解疼痛。Inplasy注册：我们的荟萃分析协议在Inplasy中注册（注册号：Inplasy2024100058），可以在https://inplasy.com/inplasy.com/inplasy-2024-10-0058/上找到。
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。