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人为错误：原因还是症状 - IChemE
人们认为，许多组织并不了解事故和其他可能造成损失的事件的真实成本（Sharrock 和 Hughes 2001）。更糟糕的是，这种造成损失的事件往往被简单地接受为在不完美世界中开展业务的必然结果。这些成本有时被视为监管机构的罚款或行动以及赔偿，或对保险费的连锁反应。在高危行业，生命损失的可能性也很明显。许多这些问题还造成了与生产和可用性下降、利润下降、商誉和声誉受损相关的其他损失。此外，法律费用、应急设备和用品成本、退货和其他质量问题、损坏设备的维修和更换也增加了底线。
儿童脑震荡的神经道多症状关系
背景：脑震荡中白质损伤和症状的异质性已被确定为治疗创新的主要障碍。相比之下，大多数关于脑震荡的扩散磁共振成像 (dMRI) 研究传统上依赖于平均异质性的组比较方法。为了利用而不是平均脑震荡异质性，我们结合了 dMRI 和多变量统计数据来表征多通道多症状关系。方法：使用青少年大脑认知发展研究中 306 名 9-10 岁脑震荡儿童的横断面数据，我们构建了由经典和新兴扩散测量加权的连接组。这些测量被组合成两个信息指数，第一个代表微观结构复杂性，第二个代表轴突密度。我们部署了模式学习算法来联合分解这些连接特征和 19 个症状测量。结果：早期的多束多症状对解释了最多的协方差并代表了广泛的症状类别，例如一般问题对或代表所有认知症状的对，并暗示了更分散的白质束网络。进一步的对代表了更具体的症状组合，例如仅代表注意力问题的对，并且与更局部的白质异常相关。症状表现与对之间的束表现没有系统相关性。大多数对都涉及睡眠问题，但与这些对之间的不同连接有关。多束特征的表达不是由社会人口统计学和伤害相关变量驱动的，也不是由 ADHD 的存在定义的临床亚组驱动的。对复制数据集进行的分析显示出一致的结果。结论：使用双多变量方法，我们确定了具有临床信息量的跨人口统计多束多症状关系。这些结果表明，脑震荡可能不是明显的一对一症状连接障碍，而是以症状/连接关系的亚型为特征。在多通道多症状对中确定的症状/连接关系在单通道/单症状分析中并不明显。旨在更好地理解连接/症状关系的未来研究应考虑到多通道多症状异质性。
乳腺癌之间的症状管理经验...
通讯作者 *钦奈-03马德拉斯医学院护理学院的Shankar Shanmugam Rajendiran校长。（隶属于钦奈MGR医科大学博士）。电子邮件：bibilinw9902@gmail.com，shankarshaki@ahoo.com摘要背景：乳腺癌是一个重大的全球健康问题，涉及复杂的治疗方案，例如化学疗法，从而不利地影响患者的身体和心理健康状况。主要目的是探索乳腺癌幸存者的化学疗法症状管理经验。目的：研究化学疗法期间和之后乳腺癌幸存者经历的症状管理范围。测量乳腺癌幸存者中的化疗症状严重程度。将症状严重程度与选定的社会人口统计学变量相关联。整合定性和定量发现。材料和方法：在本研究中，研究人员通过定量的60个样本和定性6个样本采用了混合方法设计，并使用了非概率的目的和方便技术。工具包括社会人口统计数据，埃德蒙顿症状评估量表和乳腺癌幸存者的经验。结果：研究揭示了各种主题的重大发现。症状的主题
生理学的定量症状分析的胃二维二肾病
通过将症状曲线与其相关的时间同步胃振幅曲线进行比较，确定了感应性的，活性和冬季表型。由于每个患者都报告了多种症状，因此将将单个胃振幅曲线与五个不同的症状严重性曲线进行比较。可能由于过度的运动伪像，胃a振幅曲线可能会自动消除胃容过算法算法的缺失值。在这种情况下，相应的时间点也从症状严重性曲线中删除，因为在一个数据中缺少数据的情况下，这两条曲线无法比较这两条曲线。此外，这三种表型仅适用于振幅和症状严重程度曲线有足够差异的情况。例如，如果患者报告在11点李克特量表上最多变化了1点，则可能不会被认为是症状的足够重大变化，无法评估其与胃活动的关系。正式地，我们仅在振幅曲线的标准偏差为>10μV并且症状严重程度曲线的标准偏差> 0.5时才确定症状/振幅关联表型。
耳鸣症状的基于学习的深度脑脑诊断
耳鸣是一种神经病理学现象，是由对外部声音的识别引起的，实际上并不存在。耳鸣的现有诊断方法是相当主观且复杂的医学检查程序。本研究旨在使用脑电图（EEG）信号的深度学习分析来诊断耳鸣，而患者执行了听觉认知任务。我们发现，在一项积极的奇怪任务中，可以使用EEG信号通过深度学习模型（EEGNET）在0.886的曲线下识别出耳鸣的患者。此外，使用宽带（0.5至50 Hz）EEG信号，对EEGNET卷积内核特征图的分析表明，Alpha活性可能在识别耳鸣患者中起着至关重要的作用。对脑电图信号的随后时间频率分析表明，与健康组相比，耳鸣组显着降低了刺激前α活性。在主动和被动奇数任务中都观察到了这些差异。与耳鸣组相比，在主动奇数球任务中，在主动奇数球任务中的目标刺激在健康组中的诱发theta活性显着更高。我们的发现表明，与任务相关的脑电图特征可以视为耳鸣症状的神经特征，并支持基于脑电图的深度学习方法诊断耳鸣的可行性。
使用机器学习的基于症状的疾病预测
摘要：疾病预测方法使用预测模型来根据用户作为系统反馈提供的症状来预测用户疾病。迫切需要提出医疗服务，以便对患者护理和治疗方案做出更好的选择。在机器学习方面，医疗保健使人类能够处理大型且复杂的医疗数据库，解释它们并获得临床见解。机器将用户的症状分析为输入，并将疾病的可能性作为输出返回。实施决策树，K最近的邻居，幼稚的贝叶斯和随机森林允许进行疾病预测。在本文中，我们试图将医疗保健中的机器学习能力整合到一个框架中。而不是诊断，可以通过使用机器学习预测算法实施疾病预测来使医疗保健变得聪明。当无法早期诊断疾病时，可能会出现某些病例。结果，可以有效地应用疾病预测。本文主要侧重于创建方案或我们所谓的即时医疗条款，该计划将整合从多感官设备以及其他医疗数据中获得的症状并将其存储在医疗保健数据集中。该数据集将使用机器学习算法的精度超过90％进行分析。
儿科姑息治疗的基本症状控制 2022
主编 Satbir Singh Jassal MBE 博士 拉夫堡儿科姑息医学医学主任 撰稿人： Ella Aidoo 博士 儿科姑息医学顾问 伦敦 Evelina 儿童医院 Anna-Karenia Anderson 博士 儿科姑息医学顾问 伦敦皇家马斯登 NHS 基金会 萨里 Shooting Star 儿童临终关怀医院 Lynda Brook Macmillan 博士 儿科姑息治疗顾问 阿尔德黑儿童医院 姑息治疗专家 利物浦 Finella Craig 博士 儿科姑息医学顾问 伦敦大奥蒙德街儿童医院/儿童健康研究所 Charlotte Burleigh 博士 ST5 儿科 布拉德福德教学医院 NHS 基金会 布拉德福德 Lynne de Melo 临床护理专家 拉夫堡儿童及青少年彩虹临终关怀医院 Jonathan Downie 博士 儿科姑息医学顾问 格拉斯哥皇家儿童医院 Julia Downing 教授 国际儿童姑息治疗首席执行官 网络
医师注 - 症状和治疗清单我的病人
My patient _______________________ DOB ______________ has a diagnosis of Angelman syndrome, type ___________ (ICD-10: Q93.51 Angelman syndrome ) and requires individualized supports and services that are unique to this diagnosis.Angelman综合征（AS）是一种罕见的遗传疾病。症状是由脑细胞中蛋白质（UBE3A）缺乏引起的。主要特征是癫痫发作，智力障碍，很少或没有言语，平衡障碍和睡眠障碍。
探索甲吡嗪作为各种抑郁症状簇的治疗选择
主要的抑郁症（MDD）是全球最普遍的精神病疾病之一，也是造成残疾的主要原因。MDD提出了各种症状，这些症状显着影响个人，社会和经济方面。尽管有许多针对不同分子机制的抗抑郁药治疗（ADT），但很大一部分患者的反应不足，在MDD管理中带来了巨大的挑战。因此，通常采用辅助策略，特别是涉及非典型抗精神病药的策略来增强治疗效率。Cariprazine是D2/D3部分激动剂，通过其对D3受体的选择性作用及其对5-HT1A，5-HT2A和α1B受体的调节，与其他非典型抗精神病药区分开。这种独特的药理学保证需要调查其在MDD各个症状领域的潜在有效性和耐受性，包括愉悦，兴趣和动机；情绪和自杀；睡眠和食欲；疲劳;精神运动和焦虑；和认知功能。来自动物研究和临床试验的初步证据表明，迦里替津可以改善动机，抗and虫和认知功能症状。喀里哌嗪在减轻与情绪相关的症状方面表现出希望，尽管它对焦虑及其对躁动和精神运动迟缓的影响仍然不确定。甲丙氨酸可能对表现出抗抗酸，认知降低以及可能的疲劳和高血压的MDD患者特别有益。评估喀里普拉嗪在这些症状领域的效率可以揭示模式，以支持更多个性化的抑郁症治疗方法。进一步的研究对于阐明甲哌嗪作为对重度抑郁症的成年人的辅助疗法的作用至关重要，他们对抗抑郁药单药治疗的反应不足。
跨保护HCOV免疫可减少SARS-COV-2感染期间的症状发展
抽象的许多临床参数与2019年严重冠状病毒病有关，但预防症状疾病的因素仍然未知。我们研究了严重的急性呼吸综合征2型（SARS-COV-2）和特有的人类冠状病毒（HCOV）抗体反应对纵向儿童队列中症状的症状的影响 瑞士。唾液（n = 4,993）和血浆（n = 7,486）对四个HCOV（亚基S1 [S1]）和SARS-COV-2（S1，受体结合结构域，亚基S2 [s2]，subunit S2 [s2]，核苷酸蛋白）的抗体反应性与SARS-COV-2一起确定了SARS-COV-2。 （ba.2）在一个个体的子集中。推断最近的SARS-COV-2感染与粘膜与全身SARS-COV-2抗尖峰反应之间的强相关性有关。Individuals with pre-existing HCoV-S1 reactivity exhibited significantly higher antibody responses to SARS-CoV-2 in both plasma (IgG regression coefficients = 0.20, 95% CI = [0.09, 0.32], P < 0.001) and saliva (IgG regression coefficient = 0.60, 95% CI = [0.088, 1.11], P = 0.025).Saliva neutralization activity was modest but surprisingly broad, retaining activity against Wuhan (median NT50 = 32.0, 1Q–3Q = [16.4, 50.2]), Alpha (median NT50 = 34.9, 1Q–3Q = [26.0, 46.6]), and Delta (median NT50 = 28.0, 1Q–3Q = [19.9, 41.7]）。与交叉反应性HCOV免疫触发的快速粘膜防御相一致，无症状的个体在血浆中具有较高的先前存在的HCOV-S1活性（IgG HKU1）（IgG HKU1）（IgG HKU1），异步比[OR] = 0.53，95％CI = [0.29,97]，p = 0.29,0.97]，p = 0.038）and = 0.038）和saliva（saliva and kc， = [0.33，0.91]，p = 0.019）和唾液中较高的SARS-COV-2反应性（IgG S2倍变化= 1.26，95％CI = [1.03，1.54]，p = 0.030）。通过研究人群中对SARS-COV-2和HCOV的全身和粘膜免疫反应，而无需事先暴露于SARS-COV-2或疫苗接种，我们确定了与缺乏症状发育有关的特定抗体反应性。