摘要背景:高药物素养是适用理性药物的基础,对于严重不良药物反应的管理至关重要。本研究的目的是评估药物素养水平,并确定在非小细胞肺癌(NSCLC)患者中,药物素养与皮肤不良药物反应之间的关联,正在接受靶向表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI)治疗。方法:这是一项从2020年5月至9月进行的横断面研究。总共296名NSCLC患者从中国河南的医院招募了有针对性的EGFR-TKI治疗。结构化问卷用于评估皮肤不良药物反应和药物素养。Pearson的相关分析和二元逻辑恢复分析是为了确定药物素养与招募患者皮肤不良药物反应的严重程度之间的相关性。结果:研究样本由296名患者组成,缓解率为92.5%。皮肤不良药物反应的平均得分和药物素养的平均得分分别为1.83±0.91和6.54±2.78。总共有188名患者(63.5%)被认为具有中度药物素养。亚组分析表明,除了药物素养外,其他一些因素,包括教育水平,合并症,营养状况,血介介素-6水平和综合药物施用是常见因素,这些因素有助于在有针对性的EGFR-TKI治疗下NSCLC患者中各种不良皮肤药物反应。According to the binary logistic regression analysis, the following factors were associated with severe skin adverse drug reactions: age (B = − 3.929, P = 0.000), sex (B = -4.062, P = 0.000), educational level (B = 2.712, P = 0.002), comorbidity (B = 3.297, P = 0.001), eczema his- tory (B = 2.996, P = 0.001),营养状况(b = -4.891,p = 0.000),血介素-6水平(b = -2.143,p = 0.013),血液高敏感性c反应蛋白水平(b = -4.015,p = 0.000),药物的组合(b = -3.183,p = 0.183,p = 0.048),以及p = 0.048)和p = 0.048; 0.000)。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要:人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域,与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新,牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式,并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域,以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词:人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
摘要引言本研究报告了英国大流行第一波的峰值,在英国第一波阶段的峰值上报告了30天死亡率,SARS-COV-2并发症率和与SARS-COV-2相关的医院过程。方法在英国74个中心进行了全国性的多中心研究研究,包括在英国大流行峰值肘部下方接受任何手术的所有患者。主要结局措施为30天术后死亡率,并在所有入学的患者中进行了评估。次要结果是SARS-COV-2并发症率和总体并发症率。针对每个参与中心进行了与SARS-COV-2安全过程有关的临床医生调查。结果该分析包括1093例2020年4月1日至14日接受上肢手术的患者。总30天死亡率为0.09%(1个先前存在的SARS-COV-2肺炎),日病例手术的死亡率为零。大多数中心(96%)在入院前筛查了患者的症状,在入院之前,只有22%的SARS-COV-2经常测试。SARS-COV-2并发症发生率为0.18%(2个肺炎),总并发症率为6.6%(72例患者)。两种与SARS-COV-2相关的并发症发生在手术前长时间住院的患者中,共有19例患者(1.7%)为SARS-COV-2阳性。结论即使在英国大流行峰值处,上肢手术与SARS-COV-2相关的并发症发生率也低于0.18%,而在手术当天,患者的死亡率为零。紧急手术不应延迟,等待SARS-COV-2测试的结果。日常案例上肢手术的常规SARS-COV-2测试不需要全身麻醉可能过多,并且会产生意外的负面影响。
我读过有关 RECOVERY 试验的文章,该试验表明地塞米松现在可用于治疗 COVID-19。这对接受地塞米松治疗的孩子意味着什么?
方法和结果:评估了随机 EXCEL 试验中接受 PCI-EES(n=935)和 CABG(n=923)的 LMCAD 患者中 STS 风险模型对围手术期死亡率、中风和肾衰竭的预测性能,包括其判别能力(C 统计量)和校准(Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验;χ 2 和 p 值)。CABG 患者的 STS 风险评分对 30 天死亡率表现出良好的判别能力,对中风具有平均判别能力(C 统计量分别为 0.730 和 0.629),校准能力一般。对于 PCI,STS 风险评分对死亡率没有判别能力(C 统计量 0.507),但对中风具有良好的判别能力(C 统计量 0.751)和校准能力。 CABG 对肾衰竭的预测性能良好(C 统计量 0.82),但 PCI 的预测性能较差(C 统计量 0.59)。
条件下,因此缺乏身体准备或对某些症状的清晰感知会导致身体衰竭,甚至死亡。7,8 尽管技术发展为人体工程学设计、软件、硬件和空中交通管制技术带来了进步,对飞行安全产生了积极影响,但人为因素的存在仍然是航空事故的主要原因。9–11 空间定向障碍是很大比例军事航空事故的重要因素。虽然先前的研究分析了事故统计数据,但它们往往存在方法上的缺陷,导致对民用和军用飞机事故的真正原因得出的结论值得怀疑。12,13 特技飞行可以显著改变飞行员的空间定向能力。通过这种方式,应该研究与空中活动相关的人体生理固有因素;颅内压 (ICP) 是一个重要的临床变量,医生和航空航天专业人员仍然无法获得。ICP 是颅腔内的压力。三种成分填充该空间:血液、脑脊液和脑组织,其中一种或多种成分的改变会导致颅内压的变化,14 例如动脉血压的波动。
摘要 目的:利用 CT 灌注 (CTP) 技术在分期颈动脉支架术 (CAS) 和心脏手术期间识别脑灌注受损的无症状患者。方法和结果:这是一项前瞻性、非随机研究,研究对象为 16 名神经系统无症状患者,旨在使用 CTP 分析 CAS 前后的脑灌注。治疗前,非目标半球的平均通过时间 (MTT) 明显低于目标半球,而脑血流量 (CBF) 明显高于目标半球(分别为 4.64±1.08 s vs. 5.67±1.29 和 57.37±24.90 s vs. 48.19±13.02)。平均 dMTT(接受治疗和未接受治疗半球的 MTT 值绝对差异)从颈动脉血运重建前的 0.92±1.08 秒减少到颈动脉血运重建后的 0.04±0.30 秒(p<0.05),平均相对 CBF(接受治疗半球与未接受治疗半球的比率)从血运重建后的 0.92±0.12 增加到 1.04±0.12(p<0.05)。基于治疗前 dMTT 的亚组分析显示,50% 的 dMTT 较大的患者发生显著变化。联合手术后 30 天报告了一次短暂性脑缺血发作。结论:本研究中约 50% 的无症状患者在颈动脉支架植入后脑灌注显著改善。这表明在计划接受心脏手术的严重颈动脉疾病无症状患者中可能存在脑循环受损。