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病理学家的 PD-L1 图集：适应症、评分、诊断平台和报告系统
1 维罗纳大学诊断和公共卫生系，病理学系，37100 维罗纳，意大利；stefano.marletta@univr.it（SM）；claudio.luchini@univr.it（CL）；matteo.brunelli@univr.it（MB）2 佩德佐利医院病理学系，37019 佩斯基耶拉德尔加尔达，意大利 3 欧洲肿瘤研究所 IRCCS 病理学分部，米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20139 米兰，意大利；nicola.fusco@unimi.it 4 布雷西亚大学分子和转化医学系，25121 布雷西亚，意大利；enrico.munari@unibs.it 5 马尔凯理工大学联合医院医学院病理解剖学系，60131 安科纳，意大利； a.cimadamore@staff.univpm.it 6 维罗纳大学与医院信托病理学与诊断学系，37126 维罗纳，意大利；giulia.querzoli@aovr.veneto.it 7 墨西拿大学“Gaetano Barresi”成人与发育年龄人体病理学系，98124 墨西拿，意大利；mmartini@unime.it 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80100 那不勒斯，意大利；elena.vigliar@unina.it 9 意大利圣博尼法乔 Ospedale Fracastoro 外科病理学系；romano.colombari@aulss9.veneto.it 10 意大利博尔扎诺中央医院病理学分部，39100 博尔扎诺，意大利； ilaria.girolami@sabes.it 11 意大利蒙扎 20900 米兰比可卡大学圣赫拉医院医学和外科、病理学系；fabio.pagni@unimib.it * 通讯地址：albino.eccher@aovr.veneto.it；电话：+39-0458122161；传真：+39-0458122011
肺炎球菌疫苗使用简介：PCV13 和 PPSV23 的使用指征
如果使用 Menactra 品牌的 MenACWY 疫苗，则应先接种 PCV13，最后一剂 PCV13 和 Menactra 之间应间隔 4 周 如果使用 Menveo ® 品牌的 MenACWY 疫苗，则应在同一次就诊时或在 Menveo 之前或之后的任何间隔接种 PCV13 • 如果在 65 岁之前接种了 PCV13，则无论风险因素如何，都无需额外接种 PCV13 • 如果在 65 岁或以上时接种了 PPSV23，则无论风险因素如何，都无需额外接种 PPSV23 • 建议在 65 岁生日之前接种不超过 2 剂 PPSV23，此后接种 1 剂 PPSV23 • 在 65 岁之前接种过 1 剂或多剂 PPSV23 的 65 岁及以上人士应在上一次接种 PPSV23 剂量至少 5 年后接种 1 剂额外 PPSV23 • 在没有免疫接种记录或完整记录
FDA批准大多数实体瘤适应症的皮下opdivo Qvantig
批准是基于3阶段随机，开放标签的Checkmate-67T试验的结果，该试验证明了在28天内占用时间平均浓度的副终终点的非劣效率，并且在Opdivo Qvantig vers Interaventos opdivo的稳定状态下，稳定的浓度在稳定状态下。此外，该试验显示，Opdivo Qvantig的总响应率为24％，而静脉内opdivo臂的总响应率为18％。
用于发现小分子新适应症的机器学习和网络框架
1 阿尔瓦利德·本·塔拉勒·本·阿卜杜勒阿齐兹·阿尔沙德王子殿下 威尔康奈尔医学院计算生物医学研究所生理学和生物物理学系，美国纽约州纽约市，2 威尔康奈尔医学院卡里尔和以色列·英格兰德精准医学研究所，美国纽约州纽约市，3 威尔康奈尔医学院桑德拉和爱德华·迈耶癌症中心，美国纽约州纽约市，4 计算生物学和医学三机构培训计划，美国纽约州纽约市，5 OneThree 生物技术公司，美国纽约州纽约市，6 威尔康奈尔医学院神经内科，美国纽约州纽约市，7 威尔康奈尔医学院医学部内分泌科，美国纽约州纽约市，8 WorldQuant 定量预测计划，威尔康奈尔医学院，美国纽约
下肢危及肢体指征患者的截肢与保肢决策
讨论风险—效益概况选择截肢还是保肢，首先要考虑的是不同适应症的风险—效益概况的差异。从伦理角度来看，这两种手术能否最大限度地为患者带来利益（效益）在很大程度上取决于患者群体。尽管如何最大限度地为患者带来利益的讨论通常是考虑如何进行手术的基础，但医生也必须遵守无恶意原则，即避免可预防的伤害。鉴于危及肢体的医疗状况会改变生活，可预防伤害的范围应该很广泛，可能包括休假时间、住院时间和财务成本等因素。对于所有患者，选择截肢还是保肢的决定都基于保留下肢活动能力的目标，并且必须考虑每个患者的功能能力，包括行走潜力和执行日常生活活动的能力。然而，实现这一目标必须权衡每种选择的风险。此外，我们比较了急性和慢性适应症的具体风险-收益状况，必须针对这些适应症做出截肢或保肢的决定。
IWCLL诊断指南，治疗指示，反应评估和支持性管理CLLIWCLL诊断指南，治疗指示，反应评估和支持性管理CLL
1 klinik i f ur innere medizin，德国科隆的Zu K oln大学； 2德国K oln的衰老相关疾病中细胞应激反应的卓越中心； 3伦巴第癌中心，华盛顿特区乔治敦大学医院； 4英国伦敦癌症研究所； 5伊斯兰教堂维塔特大学圣拉法尔大学学院的学院； 6乌拉圭蒙得维的亚的巴斯德研究所； 7内科学系，德国乌尔姆乌尔姆大学； 8 St James的肿瘤学研究所，英国利兹； 9德克萨斯州休斯敦市的德克萨斯大学阿德森癌症中心的白血病系；西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学10医院诊所； 11 Feinstein医学研究所，纽约州曼哈塞特； 12俄亥俄州立大学血液学系，俄亥俄州哥伦布； 13加利福尼亚大学欧文分校的血液学/肿瘤学系； 14波兰洛兹医科大学血液学系； 15 Peter MacCallum癌症中心，皇家墨尔本医院和澳大利亚墨尔本的墨尔本大学；加利福尼亚大学圣地亚哥分校，加利福尼亚州圣地亚哥分校的16个丽贝卡和约翰·摩尔癌中心，加利福尼亚州
医学大麻素：基于药理学的系统综述和所有相关医学指示的荟萃分析
摘要背景：医用大麻素在其药理学方面不同，并且可能具有不同的治疗作用。我们旨在进行基于药理学的系统综述（SR）和医用大麻素的荟萃分析，以进行效率，保留和不良事件。Methods: We systematically reviewed (registered at PROSPERO: CRD42021229932) eight databases for randomized controlled trials (RCTs) of dronabinol, nabilone, cannabidiol and nabiximols for chronic pain, spasticity, nausea /vomit- ing, appetite, ALS, irritable bowel syndrome, MS, Chorea Huntington,癫痫，肌张力障碍，帕金森氏症，青光眼，多动症，神经性厌食，焦虑，痴呆，抑郁，精神分裂症，PTSD，睡眠障碍，SUD和Tourette。主要结果和措施包括与患者相关/特异性疾病的结果，保留和不良事件。通过随机效应将数据计算为标准化的平均差异（SMD）和ORS，并具有置信区间（CI）。通过偏见和等级工具的Cochrane风险评估了证据质量。结果：总共根据大麻素的类型，外观和比较器分析了152个RCT（12,123名参与者），从而进行了84个比较。医学大麻素的显着治疗作用显示出依赖大麻素类型的证据等级的差异。CBD具有癫痫病的显着治疗作用（SMD -0.5 [CI -0.62，-0.38]高级）和帕金森主义（-0.41 [CI -0.75，-0.05，-0.08]中等级）。所有其他显着的治疗效果的效果都低，很低甚至没有证据。有一个适度的证据表明dronabinol表现出慢性疼痛（-0.31 [ci-0.46，−0.15]），appe-tote（-0.51 [ci-0.87，−0.15]）和图列赛（-1.01 [−1.01 [ci-1.58， - 0.44]）和中等措施（n 0.2） 0.37，-0.14]），痉挛（-0.36 [CI -0.54，-0.19]），睡眠（-0.24 [ci -0.35，-0.14]）和SUD（-0.48 [-0.48 [ci -0.92，-0.04]）。大麻素会产生不同的不良事件，并且根据大麻素类型的类型，该结论的证据低至中等等级。结论：如果考虑其特定的药理特性，大麻素是几种医学适应症的有效治疗方法。我们建议，在大麻素领域的未来系统研究应基于其特定的药理学。
ono获得Braftovi®和Mektovi®的批准，用于扩大日本新指示的扩展
与成年人相结合，通常针对成年人，每天两次口服45 mg encorafenib。根据患者的状况，应减少剂量。<不可切除的晚期或复发性结直肠癌，其BRAF突变在化学疗法后进行了>
线腕管释放 - 临床确定和指示 - 美国退伍军人事务部
线腕管释放（TCTR）是用于治疗CTS的最小侵入性程序。使用局部麻醉和超声指导，通过韧带周围的两次小点插入线，并用线伸出韧带，以释放中位神经的陷阱。没有切开切口，只使用超声指导将针头和螺纹定位以切割韧带的指导，在手腕和手掌处插入针。该技术旨在减少软组织创伤并实现更快的恢复时间。TCTR的潜在挑战之一是难以使手和手腕内的基本解剖结构可视化，这可能会导致对组织和神经的意外损害。当前的研究表明，使用超声引导图像执行此程序需要练习，因为临床医生有学习曲线。
探索生成AI在构建具有医学环境的药物适应症的知识图中的作用
摘要药物指示的医学环境提供了有关如何在实践中使用该药物的重要信息。但是，从药物适应症中提取医疗环境仍然受到探讨，因为大多数研究都集中在识别药物和相关疾病上。的确，大多数数据库编目的药物指示都不包含其医疗环境，以机器可读的格式。本文提出了使用大型语言模型来构建钻石-KG，这是药物适应症及其医学环境的知识图。研究1）检查在为语言模型提供其他指导时的准确性和精度变化，2）估计药物适应症中医疗环境的普遍性； 3）评估钻石-KG对Neurodkg的质量，而Neurodkg是一个小型手动策划的知识图。结果表明，更多的详细提示提高了医疗环境提取的质量； 71％的迹象至少具有一种医疗背景； 63.52％的提取的医学环境对应于Neurodkg中鉴定的医疗环境。本文展示了使用大型语言模型进行专业知识提取的实用性，特别着眼于提取药物适应症及其医学背景。我们提供钻石 - 作为由本体支持的公平RDF图。公开访问，钻石kg可能对下游任务，例如语义查询回答，推荐引擎和药物重新定位研究。