Wood等。 描述了垂直癫痫的罕见实体。 作者强调,与儿童前庭偏头痛和儿童复发性眩晕等儿童中其他更常见的前庭状况的关键区别可能是微妙的或很难引起的年轻患者。 可能的儿童可能会出现眩晕,持续时间为几秒钟到几分钟,通常会出现头痛,恶心,呕吐,苍白,凝视和/或意识的丧失。 凝视咒语被发现有助于与前庭偏头痛和其他情节性眩晕原因的前庭癫痫有帮助,听觉幻觉和癫痫发作的家族史也是如此。 脑电图是诊断此情况的关键组成部分,以及其他指示的测试。 抗塞氏菌药物通常是有效的。Wood等。描述了垂直癫痫的罕见实体。作者强调,与儿童前庭偏头痛和儿童复发性眩晕等儿童中其他更常见的前庭状况的关键区别可能是微妙的或很难引起的年轻患者。可能的儿童可能会出现眩晕,持续时间为几秒钟到几分钟,通常会出现头痛,恶心,呕吐,苍白,凝视和/或意识的丧失。凝视咒语被发现有助于与前庭偏头痛和其他情节性眩晕原因的前庭癫痫有帮助,听觉幻觉和癫痫发作的家族史也是如此。脑电图是诊断此情况的关键组成部分,以及其他指示的测试。抗塞氏菌药物通常是有效的。
摘要 背景 血管内碎石术 (IVL) 越来越多地用于治疗冠状动脉钙化。本研究旨在评估 IVL 在现实世界中无选择患者队列中的当代使用模式、安全性和有效性。方法 我们纳入了两个欧洲国家七个中心从 2019 年 5 月至 2024 年 2 月接受 IVL 的 454 名患者。关键终点包括设备成功率、技术成功率、手术成功率、IVL 相关并发症和 1 年随访时的主要不良心血管事件 (MACE)。结果 该队列(平均年龄 73±9 岁,75% 为男性)的平均 SYNTAX 评分为 22.0±13.6。98%、91% 和 89% 的患者分别实现了设备、技术和手术成功率。6 名患者(1%)出现了 IVL 相关并发症。在 1 年的随访中,37 名患者(13%)出现了 MACE。随着时间的推移,IVL 在急性冠状动脉综合征患者中的使用率增加(p=0.004),并且与冠状动脉内成像相结合使用(p=0.002),而其他钙化修饰装置的使用率则减少(p=0.034)。结论在这个现实世界的登记中,IVL 在不同的临床和解剖环境中都表现出疗效。在急性和 1 年随访中观察到高成功率、低并发症率和 MACE 率。利用模式随着时间的推移而发展,在急性情况下和与冠状动脉内成像结合使用时采用率增加。
引言牛奶(CM)过敏(CMA)是儿童中最常见的食物过敏(1)。许多儿童超越CMA,但在某些孩子中会持续到青春期和成年(2,3)。先前的研究发现,那些对少于10 mL牛奶的反应和对烤牛奶有反应史的人(BM)的持续风险增加(4-6)。由于乳制品的无处不在,因此CM避免了 - 可能会非常困难,并且有频繁且经常发生严重反应的风险。此外,CMA可以导致医疗保健利用,经济负担,社会心理负担和营养缺陷,特别是对于那些无法忍受BM的人(7,8)。由于所有这些原因,非常需要对CMA进行安全有效的治疗,尤其是对于那些更严重的表型的人,他们不太可能自然地超越其过敏。
摘要 目的 确定青少年和青年男性运动员临床样本中低能量可用性 (EA) 替代指标与运动相对能量缺乏 (RED) 的预期健康和表现结果之间的关联。方法 邀请到两家三级医疗中心的运动医学诊所就诊的 15-30 岁男性运动员完成一份关于运动员健康和福祉的调查。根据调查回复,将参与者分为低 EA 组和充足 EA 组。使用 χ2 检验评估低 EA 和 RED 结果之间的关联,并使用二项逻辑回归计算 OR(显著性:p<0.05)。结果 低 EA 与自我报告的免疫、代谢、心理、心血管和胃肠道功能障碍的频率增加有关;耐力表现、训练反应、判断、协调和肌肉力量下降;以及易怒和抑郁增加。与 EA 充足的运动员相比,EA 较低的运动员更有可能出现自我报告的心血管功能障碍(OR 2.87,95% CI 1.56 至 5.26)和心理疾病(OR 3.23,95% CI 1.91 至 5.41),训练反应下降(OR 2.64,95% CI 1.38 至 5.03)和耐力表现下降(OR 2.26,95% CI 1.13 至 4.52),并且不太可能出现自我报告的性腺功能障碍(OR 0.49,95% CI 0.30 至 0.81)(p<0.05)。结论 低 EA 替代指标与男性运动员 RED 的许多不良健康结果和表现影响有关。需要对男性进行更多的前瞻性 RED 研究,以改进年轻男性运动员 RED 筛查的各个方面。
简介:近年来,儿童抑郁和焦虑的患病率不断上升,而儿童肥胖和久坐行为仍然是主要的公共卫生问题。现有证据表明,早期运动发育和运动经验有助于心理社会和身体发育。通过进一步了解早期运动发育的深远影响,旨在预防身心健康逆境的早期生活干预措施可能会受益于研究早期运动发育里程碑 (MDM) 的实现情况。本研究首次评估了父母报告的总体 MDM 时间与儿童后期心理健康、心肺健康 (CRF)、皮下腹部 (SAAT) 和内脏脂肪组织 (VAT) 结果的客观指标之间的纵向关联。
英国在COP29的存在很强。公告2035年全国确定的贡献(NDC)排放量将至少低于1990年的81%降低,这与气候变化委员会的建议一致,这是一份明确的意图声明。在COP期间,国际合作伙伴受到了广泛的欢迎。该公告是基于迄今为止英国排放减少的记录,包括在过去十年中通过英国煤炭发电和以市场驱动的可再生能源部署的方式逐步脱碳的快速进步。《 2008年英国气候变化法》对这一进展的基础,碳预算得到了广泛认可,并且越来越多地在其他国家复制。现在有20多个国家使用气候变化咨询委员会来支持其政府,并通过国际气候委员会(ICCN)共享知识。
CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
结果:该研究包括34名患者(19名男性,15名女性),中位年龄为28(3-72)年。7例患有局部疾病的患者,有27例转移性疾病。最常见的主要部位是四肢(73%),最多的转移部位包括肺(82%)和骨骼(21%)。在基线的7例患者中出现脑转移(25.9%)。90%的转移性疾病患者在一线环境中接受酪氨酸激酶抑制剂,中位无进展的表面为12个月。该子集的中位总生存期为36个月。7例晚期疾病患者接受了免疫检查点抑制剂(ICIS)(3-二唑珠单抗,4-抗杀菌剂);在20,15个月和52个月时,有2名阿塔唑珠单抗患者和1名nivolumab的患者分别为20,15和52个月。脑转移患者的预后明显较差。
第 28 次瓦森纳安排 (WA) 全体会议由意大利大使德博拉·莱普雷主持,于 2024 年 12 月 4 日至 5 日在维也纳举行。2024 年,瓦森纳安排继续促进常规武器和两用物品及技术转让的透明度和更大责任感,从而防止破坏稳定的积累,为国际和地区安全与稳定做出贡献。瓦森纳安排管制清单已更新和改进,考虑到国际安全发展、技术变化和市场趋势。瓦森纳安排与非参与国以及相关国际和区域组织开展了有针对性的外联活动,以促进全球有效的出口管制。2024 年,瓦森纳安排参与国:- 继续就武器和两用物品及技术转让交换信息,
将人工智能[AI]整合到临床试验中已彻底改变了药物开发和个性化医学的过程。在这些进步中,深度学习和预测建模已成为优化临床试验设计,患者招聘和实时监控的变革性工具。这项研究探讨了深度学习技术的应用,例如卷积神经网络[CNN]和基于变压器的模型,以对患者进行分层,预测不良事件和个性化治疗计划。此外,还采用了预测建模方法,包括生存分析和预测时间序列,以预测试验结果,提高效率并降低试验失败率。解决了分析非结构化临床数据的挑战,例如患者笔记和试验方案,自然语言处理[NLP]技术用于提取可行的见解。一个包括结构化患者人口统计学,基因组数据和非结构化文本的自定义数据集进行培训和验证这些模型。关键指标,包括精度,召回和F1分数,用于评估模型性能,同时检查准确性和计算效率之间的权衡,以确定临床部署的最佳模型。这项研究强调了AI驱动方法简化临床试验工作流程,改善以患者为中心的结果并降低与试验效率低下相关的成本的潜力。这些发现提供了一个可靠的框架,可以将预测分析纳入精确医学,为更加适应性和有效的临床试验铺平了道路。通过弥合技术创新与现实世界应用之间的差距,本研究有助于促进AI在医疗保健中的作用,尤其是在促进个性化的护理和提高整体试验成功率方面。