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Jing Wei，Jincheng Zhang*，Yanan Shi，Huiqin Zhang，Yan Wu血清VEGF，高敏感性CRP和Cystatin-C有助于诊断2型糖尿病
摘要：升高的血清尿酸（UA）水平与2型糖尿病性视网膜病（DR）有关。血管内皮生长因子（VEGF），高敏化C反应蛋白（HS-CRP）和胱抑素C（CYS-C）（CYS-C）与2型DR相关的高尿素（HUA）（HUA）（HUDR）参与，我们探索了HUDR中的临床值。2型DR患者分为HUDR/DR组，其中2型糖尿病（T2DM）患者作为对照组。血清VEGF和炎症标志物HS-CRP和CYS-C水平通过ELISA和免疫扰动法评估。通过Pearson检验分析血清UA水平与VEGF/HS-CRP/CYS-C之间的相关性，通过接收器操作特征性曲线分析了VEGF/HS-CRP/CYS-C的诊断值，并通过Logiantic Muthistic consection farmitiation特征曲线分析了HUDR中的独立风险因素。T2DM/DR/HUDR组之间的血清VEGF/HS-CRP/CYS-C水平差异在统计学上是显着的，其水平在HUDR> dr> t2dm中。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。 UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。 HUDR患者的增生性DR的发生率增加。 总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。HUDR患者的血清UA水平与血清VEGF/HS-CRP/CYS-C呈正相关。血清VEGF/HS-CRP/CYS-C有助于HUDR诊断，其组合显示出最大的诊断价值。UA/FPG/HBA1C/VEGF/HS-CRP/CYS-C是HUDR的独立危险因素。HUDR患者的增生性DR的发生率增加。总的来说，HUDR患者的血清VEGF，HS-CRP和CYS-C水平增加了，HUA可能会促进DR的进展。
伊拉克II型糖尿病外周患者的Apelin水平的估计
摘要：2型糖尿病（T2DM）是一种慢性和进行性疾病，会影响世界各地的人们。如果疾病无法正确管理，并发症的风险随着年龄的增长而增加。糖尿病神经病是由过量的血糖和脂质水平引起的，导致神经损伤。apelin是一种在不同人体器官（包括中枢神经系统和脂肪组织）中发现的肽激素。这项研究的目的是估计2型糖尿病和糖尿病周围神经病（DPN）伊拉克患者的呼吸暂停素水平，并显示外周神经损伤的程度。当前的研究包括120名参与者：40例糖尿病患者，40例糖尿病外周神经病患者和40名健康人作为对照，年龄范围为34-66岁，年龄和性别匹配。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。 结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。 与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。 结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。 结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。 与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。 结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。计算了所有组（胆固醇，甘油三酸酯，高密度脂蛋白，低密度脂蛋白和非常低密度的脂蛋白），HBA1C，血清血清总丙酸酯水平，BMI和腰围比率。结果表明，与糖尿病患者相比，神经病患者的APelin水平高度增加670.4±41.67 pg/ml，而247.6±20.37 pg/mL和健康的人和健康的人208.02±8.30 pg/ml，P值= 0.001。与对照组31.05±1.01 kg/m 2，31.05±0.73 kg/m 2相比，体重指数显示糖尿病和神经病患者的增加增加，对23.92±0.16 kg/m 2，p值= 0.001。结果显示脂质谱的脂质分布显着增加，p≤0.05，除了HDL显示出显着降低p≤0.05。本研究得出的结论是，增加的阿位蛋白水平在神经病发病机理中具有重要作用，并且可以确定外周神经损伤因其在中枢神经系统中的存在而受到血液中的高水平。此外，增加BMI，脂质过多和疾病持续时间在DM和神经病中表现出逐渐逐渐的作用，并对神经造成损害，并在并发症的发展中起作用。关键词：丙链书，体重指数，糖尿病外周神经病，糖基化血红蛋白，脂质概况，2型糖尿病梅利氏菌介绍：II型糖尿病（T2DM）与pancreatig beta-cellition inseul Insulin Insulin（Insulin Insulin inseulin Insulin in Insulin in Insulin inseul inseul inseul in Inseul inseul in Inseul in Insulin in Inseul inseul insecte in Insepece）（T2DM）。糖尿病的两种病理生理发育途径的比例重要性因人而异，种族与族裔群体不同。长期血糖升高会导致严重的并发症，例如视网膜病，可能导致视力丧失，肾病，可能导致肾脏衰竭和血管
伊拉克医院的患者抗生素抵抗的原始研究文章Wifaq M. Ali Alwatar 1*，Suha A. Al Fakhar 1，SAAD
背景：抗生素是对抗细菌感染的药物。如果可能使用它们，可以挽救生命。仍然存在抗生素耐药性的日益增长的问题。当细菌发生一些突变并能够抵抗抗生素的作用时，就会发生这种情况。目标：这项横截面研究是为了确定一组患者抗生素耐药性的普遍性，并知道导致抗生素耐药性危机的原因，以将结果与先前有关该主题的研究进行比较，以确定抗生素耐药性的风险，以便提供某些解决方案（如果有的话），从而可以在IRAQI临终关怀中最小化此问题。方法论：这项横断面研究是从2019年5月到2019年10月进行的。样本为128例（培养了他们的标本，测试了抗生素敏感性），尤其是对一组抗生素的患者。结果：在这项研究结束时，结果表明，尤其是对青霉素组的抗药性较高，而对阿奇霉素的抗性较低，另一个发现是感染（患者入院）的细菌比感染了多种药物（出血）。结论：正如培养结果所显示的，发现金黄色葡萄球菌的高抗性是金黄色葡萄球菌是最具抗性的微生物。关键词：抗生素抗性，培养，感染，抗生素。
妊娠糖尿病：羊to式危机的中心
中风，是由血迹，肝风，痰，浊度和其他病理因素掩盖大脑孔口引起的，并“关闭孔口并掩盖了精神而不引导Qi”。在选择穴位时，Yin子午线和DU子午线是要点，并且强调针刺操纵的定量规范，这与选择穴位和针刺的传统方法不同。“唤醒大脑并打开孔口”的方法基于“大脑是精神的居住”理论。强调，所有疾病出现的关键是“不带领气的精神”。它对包括中风在内的一系列并发症具有明显的治愈作用。该研究的目的是找出Xingnao kaiqiao针灸方法在尼泊尔急性中风的个体中恢复下肢肌肉力量和功能的有效性，并优化了中风后下肢肌肉强度和运动功能障碍的临床治疗。
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 , Aprinda Industrial 1,5 , Ziqian Huang 1,4 , Jori Wan
机器学习定义精度 tDCS 用于改善认知功能 Alejandro Albizu 1,2 、Aprinda Indahlastari 1,5 、Ziqian Huang 1,4 、Jori Waner 1,5 、Skylar E. Stolte 1,3 、Ruogu Fang 1,3,4,† 和 Adam J. Woods 1,2,5,† 1 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学麦克奈特脑研究所认知衰老和记忆中心 2 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学医学院神经科学系 3 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院生物医学工程系 J. Crayton Pruitt Family 4 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学 Herbert Wertheim 工程学院电气与计算机工程系 5 美国盖恩斯维尔佛罗里达大学公共卫生与健康职业学院临床与健康心理学系美国盖恩斯维尔 † 共同通讯作者 摘要 背景 经颅直流电刺激 (tDCS) 结合认知训练 (CT) 被广泛研究作为一种治疗工具，用于增强患有和不患有神经退行性疾病的老年人的认知功能。先前的研究表明，tDCS 结合 CT 的益处因人而异，这可能是由于个体神经解剖结构的差异所致。目的本研究旨在开发一种方法来客观地优化和个性化电流剂量，以最大限度地提高非侵入性脑刺激的功能收益。方法基于样本数据集 (n = 14) 中电流密度的计算模型，训练支持向量机 (SVM) 模型来预测治疗反应。部署的 SVM 的特征权重用于加权高斯混合模型 (GMM)，通过找到最优电极蒙太奇和施加的电流强度 (优化模型)，最大限度地提高将 tDCS 无反应者转变为反应者的可能性。结果 通过提出的 SVM-GMM 模型优化的电流分布显示，在目标脑区内，最初无反应者和有反应者之间的体素一致性为 93%。与优化前的模型相比，原始无反应者的优化电流分布与有反应者的当前剂量接近 3.38 个标准差。优化模型还分别实现了 99.993% 和 91.21% 的平均治疗反应可能性和归一化互信息。在 tDCS 剂量优化之后，SVM 模型成功预测了所有对优化剂量无反应的 tDCS 患者为有反应者。结论 本研究结果为 tDCS 精准医疗的定制剂量优化策略奠定了基础，以改善老年人认知能力下降的治疗结果。关键词 tES、衰老、机器学习、有限元模型、高斯混合模型、精准医学
伊拉克经济与可再生能源项目之间......
文章信息 摘要 目的：鉴于伊拉克目前化石燃料产量过高，本文旨在研究该国未来可再生能源的潜力。该报告还试图预测伊拉克未来在伊拉克和全球清洁能源生产中的地位，以及全球能源市场向可再生能源转变的速度。 理论框架：伊拉克对石油收入的依赖和该国负担过重的公共部门带来了严重的经济问题。国有企业占据主导地位，法律严格，需要更多融资渠道，缺乏合格劳动力，基础设施薄弱，限制了许多行业的扩张。近年来的增长并没有导致贫困减少，因为自 2014 年以来经济发生了巨大变化。 设计/方法/方法：本研究包括回顾性和前瞻性方法。描述和分析了实施和利用可再生能源最紧迫的问题。使用发展情景形式的前瞻性方法设想了伊拉克经济的未来结果。发现：外国直接投资 (FDI) 是国际资本流动的重要来源和经济增长的主要资金来源，主要集中在石油工业和某些旅游项目上。由于该国的能源网过时，投资者对投资伊拉克电力行业以外的其他东西感兴趣。研究、实践和社会影响：我们描述了伊拉克经济发展面临的当前问题，包括经济需要更加多样化、主要部门之间的结构失衡以及几乎完全依赖原油出口收入，导致工业产量下降。原创性/价值：我们描述了伊拉克经济的现实，分析了伊拉克基于传统能源的能源部门结构，然后了解了可再生能源以及化石燃料下现有和未来项目的进展情况。Doi：https://doi.org/10.26668/businessreview/2023.v8i8.3435
引用为：Yang Yu，Zhang Yichen，Wagner K. Anita，Li Huangqianyu，Shi Luwen，Guan Xiaodong。政府报销谈判对Targe的影响
癌症是全球死亡的主要原因[1]。随着精确肿瘤学方面的进步，一些有针对性的抗癌药（TAM）改善了患有以前难以治疗的癌症患者的生存和生活质量[2-4]，但是它们的高成本限制了他们的使用，可能对癌症患者的死亡率进行影响[5]。这引起了医疗保健专业人员的高度关注[6]。在美国等高收入国家中，TAR疗法主导了抗癌药物的支出[7]，每种治疗的总靶向药物中位数估计比传统的化学疗法成本高123 072美元[8]。此外，TAM的价格上涨甚至威胁到保险患者的财务状况[9]。未解决的经济困难可能会导致次优治疗，治疗掉落，症状负担和早逝的风险增加[10，11]。在中国，对于转移性结直肠癌的一线或二线治疗，建议将化学疗法和西妥昔单抗或贝伐单抗结合的治疗方法作为高成本，但由于其高成本而接受它。使用化学疗法和TAMS的患者的平均每个周期直接医疗费用比单独使用化学疗法的患者高931.1美元[12]。
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发育障碍办公室质量保证，质量改进，DD许可3541 Fairview Industrial Drive SE，塞勒姆俄勒冈州97302质量管理 - 管理员Darlene Okeeffe，计划经理503-510-4119……......kathleen.r.skillingstad@odhs.oregon.gov Josh Clark ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 971-388-9740 ..... Joshua.J.Stogsdill@odhs.oregon.gov DD Foster Care Dora Huber AFH/CFH ........................................ 503-537-8932 ..................... DORA.A.HUBER@odhs.oregon.gov Jill Gjesdal AFH/CFH ......................................... 503-373-1320 ............................................................... terri.l.destafeno@odhs.oregon.gov Laura Copeland………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………诺兰（NOLAN），………………………………………………………………………………………………………………………… ............................................................................................ 503-957-3506 ...........................................................................................................503-507-3148……………………………………