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预防慢性病
我们使用多层次回归和后分层方法 (4,5) 估计了分区一级的糖尿病患病率。在第 1 阶段，我们使用 2 个模型估计了个体层面的糖尿病概率。在第一个模型中，我们使用 2021-2022 年 BRFSS 数据的多层逻辑回归获得了参数估计值（即模型系数）。这包括个体层面（年龄和性别）和地区层面（被认定为黑人、非裔加勒比人或有色人种的人口比例以及生活在联邦贫困线 100% 以下的人口比例）固定效应。第二个模型使用第一个模型中获得的参数估计值，通过使用 2020 年美国十年一次的人口普查数据对分区一级的人口特征计数进行回归，来预测分区一级的患病率。在第 2 阶段，我们使用后分层来生成基于模型的分区一级糖尿病患病率估计值。该过程涉及将第一阶段个体层面的预期概率与按街道人口规模加权的个体层面的人口特征组相加。
透析时间炸弹：为什么预防肾脏疾病是...
护理。这创造了通过管理血压，心血管风险和生活方式因素的干预和防止肾脏疾病进展的机会（De Lusignan等，2013； Hull等，2018）。NICE（2021）NG203指南指出，应在高危人群中进行慢性肾脏疾病（CKD）的测试，包括患有糖尿病，心血管疾病和高血压的人。这些EGFR和尿ACR测试的结果可用于评估风险和代码CKD，这两种措施应作为糖尿病患者的8个关键护理过程的一部分进行并记录。一项有用的审查，确定了基层医疗保健中CKD有效检测，诊断，披露和管理的障碍和推动因素，已由GP和肾脏研究的英国研究人员Stuart Stewart博士发表，在流行病学上获得博士学位，并在此处获得（Stewart等，2024）。
防止慢性病
AI现在正在公共卫生和医学的各个方面使用，从而大大改变了卫生专业人员与患者，社区和卫生数据的互动方式。AI正在标记的两个关键领域是诊断算法和预测分析（2）。例如，与人类放射科医生相比，AI算法越来越多地用于诊断成像扫描中的疾病 - 具有高度的准确性和速度（3）。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。 在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。 公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。 这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。 但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
对冠心病患者的治疗教育：数字平台监测在防止突尼斯重大心血管事件中的影响：研究方案
这项研究是一项随机对照试验。将从一个临床部位招募冠心病患者，并随机分为两组：干预组和对照组。所有参与者将进行总共一年（数据收集三次）。被分配到干预组的患者首先将接受治疗教育。然后，数字平台将允许医疗保健计划陪同他们在医院墙外。主要结果是出院一年内发生重大心血管事件的发生率。主要的次要结果包括健康行为，药物依从性和生活质量评分的变化。数字平台是一个多专业的远程监控平台，允许护理团队陪同医院墙外的患者。它允许收集并将信息从患者的家中传输到治疗教育团队。所有数据将在经过认证的主机上保护。患者的申请提供了有关合规性，遵守体育锻炼（每天采取的步骤数），足够饮食（体重增加，饮食期间食用的食物，遵守低盐或无盐饮食，糖尿病饮食），戒烟，
大麻二醇减少脑室内出血脑损伤，保留髓鞘并防止血液屏障功能障碍
脑室内出血（IVH）是极早产儿的长期残疾的重要原因，没有目前的治疗。这项研究评估了使用未成熟大鼠在IVH模型中大麻二醇（CBD）的潜在神经保护作用。ivh通过左室周围注射裂术胶原酶在1天大的（P1）Wistar大鼠中诱导。一些大鼠会产前接受CBD（10 mg/kg I.P.到达大坝），然后是5 mg/kg I.P.IVH后 6、30和54 h（IVHÞCBD，n¼30）。 其他IVH大鼠接收了车辆（IVH车，n¼34）和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照（SHM，n¼29）。 大鼠在P6，P14或P45处被人性地杀死。 Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性（TLR4，NFκB和TNFα表达，在促炎细胞的纤维化中），兴奋毒性（谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比）和氧化应激（蛋白质硝基化）。 cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果，在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤，从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。 CBD的保护作用与炎症，兴奋性和氧化应激的调节有关。 CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。6、30和54 h（IVHÞCBD，n¼30）。其他IVH大鼠接收了车辆（IVH车，n¼34）和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照（SHM，n¼29）。大鼠在P6，P14或P45处被人性地杀死。Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性（TLR4，NFκB和TNFα表达，在促炎细胞的纤维化中），兴奋毒性（谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比）和氧化应激（蛋白质硝基化）。cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果，在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤，从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。CBD的保护作用与炎症，兴奋性和氧化应激的调节有关。CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。总而言之，在未成熟的大鼠中，CBD降低了IVH诱导的脑损伤及其短期和长期后果，显示出强大的和多效性神经保护作用。
用于治疗或预防癌症的心血管/抗炎药物：随机试验的系统评价和荟萃分析
摘要背景：由于令人鼓舞的临床前数据和支持性观察性研究，人们对将获准用于治疗高血压、高脂血症和糖尿病等疾病的心血管药物（包括阿司匹林、血管紧张素转换酶 [ACE] 抑制剂、他汀类药物和二甲双胍）应用于肿瘤学领域的兴趣日益浓厚。此外，鉴于癌症治疗费用不断增长，这些药物为治疗或预防癌症复发提供了一种潜在更实惠的途径。我们试图调查从心脏病学或抗炎药物中重新用于治疗癌症的药物的抗癌作用。我们特别评估了以下药物类别：HMG-CoA 还原酶抑制剂（他汀类药物）、环氧合酶抑制剂、阿司匹林、二甲双胍以及血管紧张素受体阻滞剂 (ARB) 和血管紧张素转换酶抑制剂。我们还纳入了非甾体抗炎药 (NSAID)，因为它们通过阻断前列腺素和减少被认为会促进癌症发展的炎症，发挥与阿司匹林类似的机制。方法：我们使用 PubMed 和 Web of Science 进行了系统的文献综述，搜索词包括“阿司匹林”、“NSAID”、“他汀类药物”（包括特定的他汀类药物名称）、“二甲双胍”、“ACE 抑制剂”和“ARB”（包括特定的抗高血压药物名称）与“癌症”相结合。搜索仅限于 2000 年至 2023 年期间发表的人体研究。主要结果和测量：报告阳性结果的研究数量和百分比，以及总生存期、无进展生存期、反应和无病生存期的汇总估计值。结果：我们审查了 3094 个标题，并纳入了 67 项随机临床试验。接受测试的最常见药物是二甲双胍 (n = 21; 30.9%)、塞来昔布 (n = 20; 29.4%) 和辛伐他汀 (n = 8; 11.8%)。只有一项研究测试了强心苷，没有研究 ACE 抑制剂。最常见的肿瘤类型是非小细胞肺癌 (n = 19; 27.9%)、乳腺癌 (n = 8; 20.6%)、结直肠癌 (n = 7; 10.3%) 和肝细胞癌 (n = 6; 8.8%)。大多数研究
COVID-19疫苗在预防后
摘要目的是研究COVID-19疫苗接种与COVID后19心脏和血栓栓塞并发症的风险之间的关联。我们使用来自英国，西班牙和爱沙尼亚的电子健康记录的国家疫苗接种运动进行了交错的队列研究。疫苗推出分为四个阶段，并具有预定义的入学期。每个阶段都包括所有有资格接种疫苗的人，在开始日期没有以前的SARS-COV-2感染或COVID-19疫苗。疫苗接种状态被用作时间变化的暴露。结果包括心力衰竭（HF），静脉血栓栓塞（VTE）和动脉血栓形成/血栓栓塞（ATE）（ATE）在SARS-COV-2感染后四个时间窗中记录：0-30、31-90、91-90、91-180和181-365天。倾向得分重叠加权和经验校准分别用于最大程度地减少观察到的和未观察到的混杂。细灰模型估计分布危险比（SHR）。随机效应荟萃分析是在交错的人群和数据库中进行的。结果该研究包括1017万疫苗接种和1039万未接种疫苗的人。疫苗接种与急性（30天）和急性后的COVID-19 VTE，ATE和HF的风险降低有关：例如，荟萃分析SHR为0.22（95％CI 0.17至0.29），0.53（0.53（0.44至0.44至0.63）和0.45至0.45至0.45至0.53至0.53），均为0-30-CARS，均为0-30 cars，以供SARS，sars-cars in 0-CARS，均为0-33 91–180天SHR分别为0.53（0.40至0.70），0.72（0.58至0.88）和0.61（0.51至0.73）。结论COVID-19疫苗接种降低了COVID后19心脏和血栓栓塞结果的风险。这些影响对于急性共互联-19结局更为明显，与突破性与未接种疫苗接种的SARS-COV-2感染后的已知降低疾病严重程度降低一致。
完美，防止可预防。
完美的核心是通过创造更有能力和支持的环境来推动整个欧洲FH小儿筛查的实施，尤其是关注CVD负担最高的国家，而FH意识在更广泛的利益相关者中较低。Perfecto根据FH欧洲网络的经验和当前的意识活动，认识到，对于更好地了解对FH儿科筛查实施所需的利益相关者的态度和决策过程的更好洞察力是有未满足的。Perfecto将使用以公民为主导的方法来开发和调整一个个性化的交流模型，该模型可以推广到FH之外，并且可以用于其他疾病，具有大多数NCD（例如癌症和代谢疾病）常见的危险因素。Perfecto将以欧洲一级的倡导工作为基础，讨论FH小儿筛查的主题，还旨在吸引整个人群，不仅诊断出患者，因为这是一种本质上没有诊断的疾病，以使父母能够寻求和接受信息和相关筛查。特别重点将放在通常不包括在卫生政策设计中的人群上，在这种情况下，罗马尼亚的罗马人口及其在拟议的个性化通信模型（PCM）中涉及的人们的看法，障碍和知识基础。这样做，Perfecto将采用真正的患者和公民驱动的方法，具有强大的能力建设要素用于乘法，特别是在有需要的人口群体之间。该项目旨在通过开发集成的数字PCM来改善范围和内容（知识/素养，技能/能力，自我效能/授权），并提供启用型模型/互补的学习环境，以提高范围和内容（知识/素养，技能/能力，自我效率/授权/授权），从而超越数字时代的开放和创新实践，超越障碍（身体，认知，文化，语言）。适应其他欧盟国家，可以改善财团覆盖范围内所有国家（欧盟及以后）内所有国家的健康素养和政策倡导。它将解决以前提到的知识差距，在最先进的情况下增加了相关证据，并在FH儿科筛查实施中产生了重大影响，并最终导致了CVD负担和健康不平等的减少。