摘要:这篇叙述性评论简要概述了有关帕金森氏病(PD)神经康复的基于技术的干预措施的当前文献。讨论了大脑 - 计算机界面的作用,基于exerfaming/基于虚拟现实的练习,机器人辅助疗法和可穿戴设备的作用。可以预期,基于技术的神经康复将在PD患者的管理中具有重要意义,尽管尚不清楚这种方法是否优于常规疗法。高强度的基于技术的神经康复可能会在PD中对神经保护性或神经训练作用有希望。总的来说,需要更多的研究才能获得有关PD患者基于技术的神经居住的可行性,效率和安全性的更多数据。
当蜜蜂暴露于农药时,发病机理可能会增加,从而阐明导致CCD的不同风险因素的相互作用的影响。免疫途径的任何变化都可能影响生物体抵抗病原体和疾病的能力。实际上,发现米巴多利降低了蜜蜂中免疫相关基因的表达(7),并且在暴露于伊迪克氯酸的蜜蜂中也可以观察到Nosema孢子的产生增加(8)。暴露于Ceranae和Neonicotinoid,Thiamethoxam,导致蜜蜂肠道微生物群营养不良(9)。其他考虑与Nosema共同暴露于肠道微生物群的研究的研究(10,11)。这强烈表明农药与病原体暴露与其相互作用的协同作用之间存在关系。此外,Nosema感染改变了Honeybee
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许多神经系统条件会破坏大脑与其环境之间的信息流。这些疾病包括大脑或脊髓损伤,肌萎缩性侧面硬化症(ALS),脑干中风,多发性硬化症等。这些疾病和其他退化性疾病会损害控制肌肉或损害肌肉本身的神经途径。严重的病例可能导致自愿控制的丧失,包括眼动和呼吸。因此,受影响的个体可能会完全锁定在自己的身体上,无法以任何方式进行交流。现代医疗技术可以使许多如此瘫痪的人过长寿,这加剧了他们的疾病的个人,社会和经济负担。没有治愈这些疾病的任何选择,还保留了三个用于恢复功能的选项[1,2]。第一种选择是增加剩余输出选项的功能。换句话说,仍处于自愿控制的肌肉可以代替瘫痪的肌肉。这种替代通常在实践中受到限制,但仍然有用。对于特殊的技术,借助适当的技术,严重瘫痪的个体可以使用眼动来控制计算机[3];否则他们可能会使用手动作来产生合成语音[4-9]。第二种选择是通过绕过受损的通用途径来恢复功能。例如,脊髓损伤的患者可以使用高于病变水平的肌肉活动来控制瘫痪的肌肉的电刺激,
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失眠是指经常和持续的困难入睡或保持睡眠的特征,尽管睡眠机会和睡眠环境适当(Sutton,2021; Cunnington等,2013)。该疾病的特征主要是在入睡,梦幻,易于觉醒和早期觉醒方面很难,并且经常伴有身体症状(疼痛,神经和麻木)和精神障碍(抑郁,焦虑,焦虑和烦躁)。根据统计数据,超过30%的全球人口经历了一种或多种失眠症状(Madari等,2021),严重影响了患者的生活和工作。失眠的发病机理非常复杂。失眠的发生和发展与个体因素和各种环境因素密切相关。易感因素,诱导因素和维持因素起着非常重要的作用(Proserpio等,2020)。最近,越来越多的证据表明,肠道菌群的变化与宿主健康密切相关(Agus等,2018; Morrison和Preston,2016)。微生物群 - 肠道 - 脑轴已得到确定,与多系统疾病(如神经系统)有关,并参与许多精神疾病的发病机理(Forslund等,2017; Cox and Weiner,2018; Looo等,2020)。肠道菌群称为人体的“第二基因组”(Preethy等,2022)。现在认为细菌与人类细胞的比率接近1:1,其中所含的基因是人类编码基因的100倍。Thaiss等。肠道微生物群已被证明可以通过参与食物消化和分解来调节身体健康和大脑的功能(Burokas等,2017),调节胆汁酸代谢(Burokas等,2017),抵抗病原体,抵抗病原体的入侵(Cheng等,2019),并参与免疫反应,并参与免疫反应(Yang and Cong,Yang,20211)。目前,已经有关于失眠和肠道菌群的报道。(2016)发现,一方面,改变小鼠的睡眠模式可以改变其肠道微生物群的结构和多样性,另一方面,改变了
下面的列表包括ERC合并授予同行评审过程中的面板椅和面板成员,该过程由ERC科学委员会确定和邀请。总共有28个面板,分别在3个领域之间进行,如下所示:11个物理科学和工程(PE)的面板(PE),9个生命科学(LS)的面板(LS)和8个社会科学与人文科学的面板(SH)。在当前同行评审过程结束后,欧盟委员会将发布ERC同行评审员(小组成员和远程裁判)的完整列表。注明申请人:此信息的出于透明的原因。在任何情况下都不得与申请人,潜在申请人或潜在的房东机构联系同行审查员。另外,请注意,ERC同行审稿人在评估期间和之后都受到机密性。因此,即使在评估过程完成后,他们也不允许与主要调查员或潜在的团队成员或潜在的团队成员或潜在的团队成员或人员进行交流。问题可以解决:-ERC HelpDesk -ERC国家联系点
缓解,这意味着试验的随机化被打破。EAG进行了幼稚的ML-NMR比较,该比较表明,在公司的ML-NMR中应用的人口调整比Midostaurin相比,尤其是在累积的Rellapse分析中。委员会指出,两种间接治疗比较的大多数结果均未显示Quizartinib比Midostaurin的统计学显着改善,除了MAIC结果是复发的累积发生率。一位临床专家说,通常很难解释总体生存结果,因为有很多因素需要考虑。他们说复发率是最重要的结果。他们补充说,与Midostaurin相比,Quizartinib的复发速率可能较低,因为它是针对FLT3-ITD突变的。委员会得出的结论是,两种间接治疗比较的结果都高度不确定。但它
动态治疗方案(DTRS)提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策,尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习(CA-TRL)是一个新的框架,可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法,具有增强的反可能性加权(AIPW)和审查感知的修改,CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性,在该数据集中,它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法,例如受限的平均生存时间(RMST)和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
