摘要:肺炎军团菌(LP)是欧洲社区获得性肺炎的主要病因及其在意大利的第五个细菌原因(4.9%)。我们在2016年至2022年之间对Piedmont Asti的LP感染1年进行了七年的回顾性分析。患者对军团尿液尿液抗原的测试呈阳性,则将包括在内。分析了临床,实验室和放射学数据,以描述死亡率的危险因素。五十名LD患者被收集,主要是男性,中位年龄为69岁。 主要合并症是心血管疾病(50%),肺部疾病(26%)和神经系统疾病(12%)。 最常见的临床表现是发烧,呼吸道,胃肠道和神经系统症状。 年龄较大(p = 0.004),潜在的心血管疾病(P = 0.009),入院时诊断晚期诊断(P = 0.035),诊断时的神经系统症状(P = 0.046)在非流场病组组中更为常见。 此外,入院时的化粪池表现或对非侵入通气的需求与较高的死亡率有关。 除了中间嗜中性粒细胞计数,淋巴细胞计数,中性粒细胞与淋巴细胞比率和PCT值之外,两组之间没有发现生化数据的显着差异。 我们没有发现与选择抗生素方案有关的死亡率的任何差异。 预后差异与治疗的中位持续时间有关(p = <0.001),但与抗生素方案的选择无关(主要是Levo livo bimfloffo axacin或azithromycin)。五十名LD患者被收集,主要是男性,中位年龄为69岁。主要合并症是心血管疾病(50%),肺部疾病(26%)和神经系统疾病(12%)。最常见的临床表现是发烧,呼吸道,胃肠道和神经系统症状。年龄较大(p = 0.004),潜在的心血管疾病(P = 0.009),入院时诊断晚期诊断(P = 0.035),诊断时的神经系统症状(P = 0.046)在非流场病组组中更为常见。入院时的化粪池表现或对非侵入通气的需求与较高的死亡率有关。除了中间嗜中性粒细胞计数,淋巴细胞计数,中性粒细胞与淋巴细胞比率和PCT值之外,两组之间没有发现生化数据的显着差异。我们没有发现与选择抗生素方案有关的死亡率的任何差异。预后差异与治疗的中位持续时间有关(p = <0.001),但与抗生素方案的选择无关(主要是Levo livo bimfloffo axacin或azithromycin)。总而言之,LP感染的广泛临床特征的早期个性化,例如患者合并症的呼吸道,心脏和神经系统表现,以及显着的生化数据,应帮助临床医生有助于临床医生较高的风险较高的风险患者,并有可能改善结果。
PREVENAR 13 含有与 Prevenar(肺炎球菌 7 价结合疫苗)相同的 7 种血清型,并基于相同的结合技术制造,使用相同的载体蛋白 CRM 197 。已开始接种肺炎球菌 7 价结合疫苗的儿童可以在接种计划的任何时间点通过换用 PREVENAR 13 来完成免疫接种。在临床试验中,免疫原性和安全性具有可比性。已证明,12 至 59 个月大的儿童单剂量 PREVENAR 13 可诱导对另外六种血清型的免疫力。
引入严重的SARS-COV-2感染后死亡与抗病毒反应和免疫介导的肺损伤主要有关(1)。在组织病理学上,covid-19肺炎与弥漫性肺泡损伤(DAD),纤维化,白细胞浸润和微血管血栓形成有关(2-4)。爸爸的特征包括肺泡壁增厚,间质膨胀,透明膜沉积和肺细胞增生。研究人员已经开始描述肺病理学的转录组特征,尽管这些曲线旨在评估SARS-COV-2感染的细胞影响(5-7)。据我们所知,后期严重的器官病态与高水平的感染或活性病毒复制不一致(8、9)。在严重病例的肺组织中,检测SARS-COV-2 RNA或抗原的可变性支持了一种炎症的疾病模型(5,9)。与广泛的严重肺泡损伤相关的免疫贡献者和生物途径尚不清楚;因此,对COVID-19的病理特征有更深入的了解将补充组织和血液基免疫特征的知识越来越多(10)。先进的空间分析技术提供了识别原位蛋白质和RNA分布的工具,从而可以在感兴趣的特定组织学特征中及其周围解剖生物学过程(BPS)(11,12)。我们使用了高级,多重的ISH组织分析平台,以从3例患者的肺样本中多个空间离散区域的多个空间离散区域发电
方法是在伦敦卫生与热带医学临床试验设施的冈比亚,在冈比亚西部地区的两个政府卫生中心的伦敦卫生和热带医学临床试验设施中,在医学研究委员会部门在医学研究委员会部门进行了单中心,主动控制,随机,3阶段试验。健康的PCV未经6-8周的PCV未经6-8周的婴儿将被招募。合格的婴儿被随机分配(1:1:1),以使用可变大小的置换块接收SIIPL-PCV,PHID-CV或PCV13。父母和评估所有研究结果的审判人员都被掩盖到疫苗组。婴儿在6-8周龄时与其他常规计划有关免疫疫苗的其他常规疫苗(请访问1)。在访问2时,仅管理常规疫苗(无PCV)。访问3时,PCV的第二剂剂量与其他常规疫苗一起施用。在访问4时,收集了一个血液样本。访问1-4的时间间隔为4周。助推器PCV是在9-18个月时(访问5)进行管理的,在助推器后4周进行最终随访(访问6)。初级免疫原性结果比较了SIIPP-PCV产生的血清型特异性IgG几何浓度(GMC)与助推器后4周后由PHID-CV和PCV13产生的血清型IgG Gemegemit结果。我们使用描述性的95%CI,而无需调整多样性。该试验已在PAN非洲临床试验注册中注册,PACTR201907754270299和clinicaltrials.gov,NCT03896477。免疫原性分析是在每个方案人群中进行的(定义为所有收到所有指定的研究疫苗的儿童,他们具有免疫原性测量,并且没有可能干扰免疫原性评估的方案偏差)。
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摘要 背景/目的:肺炎克雷伯菌在医疗器械上形成的生物膜会增加感染风险。菌毛和荚膜多糖 (CPS) 是参与生物膜形成的重要因素。据报道,肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044 中的 KP1_4563 是一种含有 DUF1471 结构域的小蛋白,可抑制 3 型菌毛功能。在本研究中,我们旨在确定 KP1_4563 同源物在每个肺炎克雷伯菌分离株中是否保守,以及它在克雷伯菌生物膜中起什么作用。方法:比较了肺炎克雷伯菌 NTUH-K2044、CG43、MGH78578、KPPR1 和 STU1 的基因组。肺炎克雷伯菌 STU1 中的 KP1_4563 同源物被命名为 orfX。对来自肺炎克雷伯菌 STU1 和一个临床分离株 83535 的野生型和 orfX 突变菌株的生物膜进行了量化。通过 RT-qPCR 研究了 3 型菌毛基因 mrkA 和 mrkH 的转录水平。通过蛋白质印迹法观察野生型和 orfX 突变体的 MrkA。通过透射电子显微镜 (TEM) 观察细菌细胞的形态。对细菌 CPS 进行了量化。结果:orfX 的基因和上游区域在五种肺炎克雷伯菌分离株中是保守的。orfX 的缺失增强了克雷伯菌生物膜的形成。然而,野生型和 orfX 突变体之间 mrkA 和 mrkH 的 mRNA 量以及 MrkA 蛋白的水平没有差异。相反,orfX 突变体中的 CPS 量增加,
机器学习的工作原理与人类训练大脑的方式类似。一般来说,先前的经验通过激发大脑中的特定神经细胞并增加它们之间的链接权重来为大脑做好准备。机器学习还通过对训练集进行训练,不断改变模型中的权重来完成分类任务。它可以进行大量的训练,并在特定领域实现比人脑更高的识别准确率。在本文中,我们提出了一种主动学习框架,称为基于变分深度嵌入的主动学习 (VaDEAL),作为一种以人为中心的计算方法,以提高诊断肺炎的准确性。由于主动学习 (AL) 通过标记最有价值的查询来实现标签高效学习,我们提出了一种新的 AL 策略,该策略结合了聚类来提高采样质量。我们的框架由 VaDE 模块、任务学习器和采样计算器组成。首先,VaDE 对整个数据集执行无监督的维度减少和聚类。端到端任务学习器在训练模型的目标分类器的同时,获取 VaDE 处理样本的嵌入表示。采样计算器将通过 VaDE 计算样本的代表性,通过任务学习计算样本的不确定性,并通过计算当前样本和先前样本之间的相似性约束来确保样本的整体多样性。通过我们新颖的设计,不确定性、代表性和多样性分数的组合使我们能够选择最具信息量的样本进行标记,从而提高整体性能。通过在大型数据集上进行的大量实验和评估,我们证明了我们提出的方法优于最先进的方法,并且在肺炎诊断中具有最高的准确率。
• The introduction of pneumococcal conjugate vaccines (PCV) has significantly decreased disease incidence in pediatrics and changed epidemiology in adults • Major serotypes that cause pneumococcal disease currently differ between adults and children • Burden of invasive pneumococcal disease (IPD) is currently higher in adults than in children • A vaccine including serotypes that are not in any currently licensed疫苗并与成人疾病负担更高有关,有可能显着减轻成人残留疾病负担