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新的联合国估计表明，通过投资健康
当事方（COP）的会议是由公约建立为其主要决策机构的。它由UNCCD的197个政党（196个国家和欧盟）组成，并负责指导公约，以便可以应对全球挑战和国家需求。UNCCD COP16将是一项具有里程碑意义的事件，旨在通过以人为中心的方法来提高全球野心并加快对土地和干旱韧性的行动。它将与大会成立30周年一致。UNCCD COP16是由沙特阿拉伯王国主持的联合国首次大会。这也是第一次在中东和北非（MENA）地区举行UNCCD警察，这是第一手了解荒漠化，土地退化和干旱的影响。
通过地中海和欧盟南部的生活实验室来促进碳农业实践，以实现欧洲土壤的健康未来
范围：份额创新实验室通过（i）引入可持续的农业生态系统管理实践来解决强烈耕种土地上土壤退化的挑战，以及（ii）监视和验证其对土壤健康和碳序列化的影响，并与EU土壤任务保持一致。实验室与致力于再生农业和碳养殖的农民，研究人员和利益相关者互动。创新包括恢复土壤生育能力，增强生物多样性并改善碳储存的实践。关键组件：（i）长期实验（LTE），为创新技术提供科学数据； （ii）灯塔农场（LHF），用于测试和推广新技术的示范农场。
德比郡健康的温暖和良好的小册子2024至2025
建议受感冒影响的健康状况的安全区人员保持供暖的时间足够长，以控制疾病。通过将房屋保持在18°C至21°C之间的安全区域，您将减少房屋内部健康状况恶化的机会。由于从热变为冷的突然变化也可能是危险的，因此保持房屋最常用的房间的加热以防止温度突然变化非常重要。实际上，这意味着如果可能的话，请在您在家时加热您的客厅，浴室和厨房，请尝试确保起床和上床睡觉前的卧室温暖。最后，请确保您穿着热情穿好衣服，并穿上户外鞋类，然后再踏入更冷的空气。
健康的皮肤微生物组如何预防慢性...
抗菌肥皂。室内植物。化妆。我们每天触摸或使用在皮肤上的物品可能会通过改变皮肤微生物组，并使我们或多或少容易受到慢性疾病的影响，从而影响我们的健康。确切的健康皮肤微型群落是什么样的，以及如何维持它仍在研究中。但是，有些专家担心在户外度过的时间减少，以及过度使用刺激性的化学物质，抗生素甚至某些美容产品，可能会导致人们具有次优的皮肤微生物群。他们认为这些变化可以集体促进全球慢性疾病的兴起。像肠道一样，皮肤是细菌，病毒和真菌的小家族的家园，称为微生物，可帮助我们的身体正常运作。“我们认为皮肤微生物很重要，因为皮肤一直是我们针对环境的第一个防御障碍，”伊卡恩·西奈（Icahn Mount Sinai）的遗传学和基因组科学副教授乔斯·C·克莱门特（JoséC。尽管肠道是人体中最多的微生物的家园，并且已经对其进行了更好的研究，但皮肤在使我们保持健康方面的作用被忽略了。皮肤如何影响免疫系统微生物在我们的皮肤上分解油并有助于保持屏障。一些皮肤微生物产生抗菌或抗炎物质。他们在训练人体的免疫系统并预防慢性炎症方面也起着重要作用。
新城镇和灰带：健康的场所营造还是仅仅是住房数量？
工党承诺通过新城和“灰带”启动住房供应，这是对住房和负担能力问题以及过去几十年重大经济危机的重要回应。然而，如果没有质量保证和战略激励，这种方法就有可能成为一种“不惜一切代价追求数量”的做法。对住房供应的关注必须转变为对场所营造的关注。不健康的场所会增加疾病负担，增加中长期医疗成本，并降低生产力。它们还可能使我们更容易受到 Covid 等冲击（由于潜在的健康状况）和地球健康状况恶化的影响。实现质量和数量是可能的，但好的例子很少。政府需要将健康放在首位，才能有一个良好的开端。阅读我们关于健康对政策制定者意义的解释。
对澳大利亚中风幸存者利用健康生活方式进行中风康复的决定因素进行的纵向调查
本研究旨在确定澳大利亚新南威尔士州中风幸存者生活方式行为的纵向预测因素。这项纵向研究利用了 45 岁及以上研究的基线调查（2005-2009 年）和子研究调查（2017 年）的数据。体力活动、饮酒、吸烟状况和补充剂使用被列为因变量。采用广义估计方程模型来评估因变量与人口统计和健康状况指标之间的纵向关联。参与者（n = 576）的平均年龄在基线时为 67 岁（标准差 = 9），在子研究调查时为 76 岁（标准差 = 9），其中 54.9% 为男性。纵向分析显示，中度/高度体力活动的可能性随着时间的推移显着下降，糖尿病患者的可能性较低，但受过大学教育的人的可能性较高。女性、中度/高度风险饮酒者和抑郁症患者的吸烟可能性明显较高，但补充剂使用者的可能性较低。随着时间的推移，中度/高风险饮酒的可能性显著下降，女性饮酒的可能性较低，但吸烟者饮酒的可能性较高。随着时间的推移，服用补充剂的可能性显著下降，但女性和/或哮喘患者服用补充剂的可能性较高。我们的研究结果有助于说明，许多中风幸存者可能会从进一步的支持中受益，在中风管理和长期康复过程中采取和保持健康的生活方式，这对优化他们的生活质量和成功的二级中风预防至关重要。
长寿生物技术：连接人工智能、生物标志物、老年科学和临床应用，实现健康长寿
Yu-xuan Lyu 1,2,* , qiang fu 3,4,* , dominic wick 6,125,* , kejun ying 7,* , Aaron King Kaya 13 , Andrea B. Maier 14 , Andrea Olsen 15 , Anja Groth 16 , Anna Katharina Simon 17,18 , Anne Brunet 19 , Aisyah Jamil 20 , Anton Kulaga 22 , Benjamin Yaden Örnumacher 25 , Boris DjordJervic 26,27 , Brian Kennedy 14 , Chieh Chen 28,29 , Christine Yuan Huang 30 , Christopph U. Correll 31,32 , Collin y. , Dariusz Sołdacki 40 , David Erritzoe 41 , David Meyer 25 , Sinclair 42 , Eduardo Nunesni 43 , Emma C. Teeling 48 , Evandro F. Fang 49 , Evelyne Bischof 50 , Evi M. Mercken 51 , Fabian Finger 52 , Folkert Kuipers , Frank W. Pun 54 , Gabor Gyünze , Gari Harold A. Pincus 59 , Joshua McClure 60 , James L. Kirkland 61 , James Peyer 62 , Jamie N. Justice 63 , Jan VIJG 64 , Jennifer R. Gruhn 65 , Jerry mlaughlin 66 , Joan Mannick , Joe Betts-Lacroix 70 , John M. Sedivy 71 , John R. Speakman 72 , Jordan Shlain 73 , Julia von Maltzahn 74 , Katrin I. Andreasson 75 , Krikaras fort 76 , Constantnus Palikaras for Feer 78 , Lene Juel Rasmussen 79 , Liesbeth M. Veenhoff 53 , Lisa Melton 80 , Luigi ferrucci 81 , Marco Quarta 82,83,84 , Maria Kval 85 , Maria Marinova 86 , Mark Gingel 89 , Milos Filipovic 90 , Mourad Topors 91 , Nataly Mitin 92 , Nawal Roy 93 , Nika Pintar 94 , NIR BARZILAI , ter O. Fedichev 98 , Petrina Kamya 99 , Pura Muñoz-Canoves 100 , Rafael de Cabo 101 , Richard Garagher 102 , Rob Konrad 103 , Roberto ripa 2 , Sabrina Bütttttttttttttttttttttttttttnner , Sebastian Brumeeier 107 , Sergey Jakimov 57 , Shan Luo 108 , Sharon Rosenzweig-Plipson 66 , Shih-Yin Tsai 109 , Stefanie Dimmeler 110 , Thomas R. , Tony Wyss-Coray 75 , toy finel 115 , tzispora strauss 116,117 , Vadyshev 7 , Valter D. song. Zo Sorsinino 14 , Vittorio Sebastiano 122 , Wenbin Li 123 , Yousin Suh 124 , Alex Zhavoronkov 20 , Morten Scheeketee-Knudensen 79 , Daniela Bakula
功能性大脑状态的能量与青少年期精神分裂症患者和健康人的认知相关
青少年期发病的精神分裂症 (AOS) 罕见且研究不足，与成人期发病的精神分裂症相比，其认知障碍更严重，预后更差。神经影像学显示，与对照组相比，AOS 患者的区域激活（一级效应）和功能连接（二级效应）发生了改变。成对最大熵模型 (MEM) 将一级和二级因子整合为一个称为能量的量，该量与大脑活动模式发生的概率成反比。我们采用组合方法研究与任务相关的组件的多个全脑 MEM；数百个独立的各个子系统的 MEM 适合 7 特斯拉功能性 MRI 扫描。在执行宾州条件排除测试 (PCET) 以检测执行功能时，从 23 名 AOS 个体和 53 名健康对照者收集了数据，已知 AOS 患者的执行功能受损。与对照组相比，AOS 患者的 PCET 表现准确度显著降低。大多数模型显示 PCET 分数与 fMRI 上获得的总能量之间存在显著的负相关性。在所有实例中，AOS 组与高能量状态的出现频率显著增加相关，使用混合效应模型进行评估。使用能量景观（在低维平面上可视化高能量和低能量状态）和轨迹分析（量化整个景观中的大脑状态演变）进一步研究了一个示例 MEM 实例。两者都支持能量分布中的患者控制差异。精神病理学的严重程度与能量呈正相关。MEM 在任务相关系统中对能量的综合表示可以帮助表征 AOS、认知障碍和精神病理学的病理生理学。