XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidn
肾脏条件：CKD -ACEI和ARB
含有肾素 - 血管紧张素系统的拮抗剂，例如ACE抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂（ARB），用于患有CKD患者，可以防止或延迟CKD的进展，减少或防止并发症的发展并降低心血管疾病的风险。糖尿病患者已被排除在指标之外。患有糖尿病的人，诊断为肾病或微藻尿症的人包括在用ACE抑制剂或ARB治疗的菜单指标IND134中。
不同领域的体育活动与糖尿病肾脏疾病的关联：一项基于人群的研究
结果：在控制所有混杂因素之后，多元逻辑回归分析表明，体育活动的各个领域与糖尿病肾脏疾病的患病率之间缺乏相关性。多个广义线性回归分析表明，PA的持续时间（B = 0.05，95％CI，0.01 - 0.09，P = 0.012）和TPA（B = 0.32，95％CI，0.10 - 0.55，0.55，P = 0.006）与EGFR水平有积极相关的； LTPA持续时间与UACR水平成反比（b = -5.97，95％CI，-10.50 -1.44，p = 0.011）。RCS曲线表明PA，OPA和EGFR之间存在非线性关系，以及PA和ACR之间的非线性相关性。亚组和灵敏度分析在很大程度上与多元广义线性回归的结果一致，从而强调了我们发现的鲁棒性。
用...
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
SGLT2糖尿病和非糖尿病肾移植受者的抑制剂：当前的知识和期望
最近在众多随机对照试验（RCT）和系统评价中显示了钠 - 葡萄糖共转运蛋白-2抑制剂（SGLT2I）的有益效应。根据KDIGO指南，SGLT2I目前是患有慢性肾脏疾病（CKD）的糖尿病患者的第一个选择。此外，最近对13个大型荟萃分析，由“ SGLT2抑制剂荟萃分析心脏分析的心肾脏试验者”（SMART-C）引导，提供了SGLT2I在CKD或心力衰竭患者心脏衰竭患者（和患有糖尿病患者）中有益的可靠证据。总体而言，接受SGLT2I治疗的患者患有CKD进展，急性肾脏损伤（AKI），终末期肾脏疾病（ESKD）或心力衰竭死亡的风险降低。是否应在进一步的研究中评估这些心肾脏的好处是否应外推到肾脏移植受者（KTR）。在本文中，我们报告了迄今为止在文献中积累的最新数据，研究了SGLT2I在糖尿病和非糖尿病KTR中的效率和安全性。我们发现了有关在糖尿病中使用SGLT2I使用SGLT2I的令人鼓舞的数据。这些药物似乎是安全的，并且减少了这组患者的体重和血压。对肾脏移植功能和生存的潜在影响尚待研究。
肾脏条件：CKD和SGLT2抑制剂
Expected population size: Data from CPRD Aurum (March 2022 release; on file, approved study protocol 23_002668) shows that 0.2% of people in England are on the CKD register with ARB or an ACE inhibitor prescribed in the last 6 months and either no type 2 diabetes and the last urine albumin to creatinine ratio 22.6 mg/mmol or more or type 2 diabetes and the last urine白蛋白与肌酐比例为3 mg/mmol或更多：平均练习率为10,000名患者的患者少于20例。旨在在QOF之外使用的通用指标所需的患者数量最少。但是，应考虑大多数结果是否由于数量少而需要抑制。
fineronone用于治疗2型糖尿病的慢性肾脏疾病
3.1慢性肾脏疾病（CKD）是涉及异常肾功能或结构的长期疾病。它受合并症的影响，尤其是2型糖尿病。2型糖尿病中的多余葡萄糖会进一步影响肾脏功能并加速CKD进展。在严重的情况下，有时需要透析或移植。据估计，大约300万人在英国患有2型糖尿病，其中约有20％需要肾脏疾病治疗。临床专家评论说，与仅CKD的人相比，患有CKD和2型糖尿病患者具有发病率的额外风险（包括末期肾脏疾病）和早死亡。这特别是因为它们患心血管疾病的风险更高。临床专家补充说，治疗的目的是减慢疾病进展。They described current treatments, which focus on lifestyle changes, using angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors and angiotensin-receptor blockers (ARBs), as well as increasing use of sodium–glucose cotransporter-2 (SGLT2) inhibitors because of the recent recommendations in the NICE guideline on the management of type 2 diabetes in adults (NG28) and Dapagliflozin治疗慢性肾脏疾病（TA775）的良好技术评估指南。临床专家强调，尽管目前的疗法，但由于肾功能逐渐恶化的残留风险，需要对CKD和2型糖尿病患者进行其他疗法。他们还强调了需要管理并发症，例如脚溃疡和由周围血管疾病引起的截肢。除
Widn.AI 最终草案发布
有效翻译的一个关键方面不仅是逐字翻译的能力，而且还要捕捉微妙之处和细微差别。Widn 不仅翻译，而且真正理解和捕捉含义，这体现了这一点。其先进的人工智能超越了直译，掌握了上下文的复杂性。它还可以增强和完善内容，不仅提供准确性，还可以解锁跨多种语言的有意义的交流。
代谢重编程在肾癌中的作用
代谢重编程是一种细胞过程，在此过程中，细胞会改变其代谢模式以满足能量需求、促进增殖并增强对外部压力源的抵抗力。此过程还为细胞引入了新功能。“瓦博格效应”是肿瘤发生过程中观察到的代谢重编程的一个研究得很好的例子。最近的研究表明，肾细胞在受伤后会经历各种形式的代谢重编程。此外，代谢重编程在肾癌的进展、预后和治疗中起着至关重要的作用。本综述全面介绍了肾癌、代谢重编程及其在肾癌中的意义。它还讨论了肾癌诊断和治疗的最新进展。
人工智能和小儿急性肾脏损伤
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤（AKI）提出了显着的诊断和管理挑战，延迟检测导致长期并发症，例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能（AI）的最新进步为早期发现，风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用，包括受监督和无监督的机器学习，在预测AKI，改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合，以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是，诸如数据质量，算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物，扩大外部验证，并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。
使用Luminex液体悬浮芯片技术
方法：该研究包括737例患者：585例糖尿病（DM）和152例DKD。人口统计和医学特征的倾向评分匹配（PSM）确定了78例患者的子集（DM = 39，DKD = 39）。使用两个Luminex液体悬浮芯片根据分子量和浓度来检测11个尿生物标志物。The biomarkers, including cystatin C (CysC), nephrin, epidermal growth factor (EGF), kidney injury molecule-1 (KIM-1), retinol-binding protein4 (RBP4), a 1-microglobulin ( a 1-MG), b 2-microglobulin ( b 2-MG), vitamin D binding protein (VDBP), tissue在DM和DKD组中比较了金属蛋白酶-1（TIMP-1），肿瘤坏死因子受体1（TNFR-1）和肿瘤坏死因子受体-2（TNFR-2）的抑制剂。使用接收器操作特征（ROC）曲线分析评估了单个生物标志物和各种生物标志物组合的诊断值。