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使用椰子油和芝麻拔油的有效性...
1。引言O RAL Health对个人的整体健康有重要贡献。口腔贫困不仅与口腔疾病有关，而且与许多全身性疾病有关。由于其复杂的结构，口腔为各种微生物定植提供了独特的栖息地[1]。细菌菌群的成员主要负责局部和遥远的部位感染，尤其是在口腔卫生贫困中。局部感染包括牙齿腐烂，牙龈炎和牙周炎。全身感染，例如菌血症，感染性心内膜炎，动脉粥样硬化，特发性关节炎和慢性炎症[2]。牙齿清洁的机械方法是口腔卫生维持的最广泛接受的方法[3]，但是减少牙菌斑形成和积累的辅助物具有
皮肤干细胞在拔罐疗法中的作用
皮肤干细胞是拔罐疗法的重要组成部分。皮肤干细胞有多种类型。它们是以利基市场展示的位置命名的。干细胞对压力的反应是从一种类型的干细胞到另一种干细胞的反应。皮肤中有分泌和非分泌物质。在拔罐治疗过程中，干细胞的压力导致肥大和降解肥大细胞，这是干细胞的类型之一。疼痛减轻或缓解的机制不同。有许多类型的物质与物理刺激相关。在拔罐疗法的第一步中抽吸所产生的皮肤压力是减轻疼痛和改善症状的全过程的领导者。因此，必须评估与真皮和表皮有关的皮肤厚度，这些皮肤涉及抽吸过程。必须研究皮肤厚度与施加的压力之间的关系。
拔油及其对口腔健康的影响 - 事实或时尚
摘要口腔健康是通往一般健康的门户。牙科疾病对生活质量有不利影响。各种口腔和系统性疾病之间存在牢固的关系。因此，已证明龋齿和牙周疾病等口腔疾病的预防和及时治疗可降低心血管疾病和糖尿病等全身性疾病的风险。 它提醒必须维持最佳的口腔卫生。 这可以通过常规的口腔卫生措施来实现，包括某些阿育吠陀技术，例如Dant Dhvani（清洁或洗牙齿），Jivha Lekhna（舌头刮擦）和Kavala Gandoosha（也称为QUAVALA GANDOOSHA） 在古代医学文本中经常发现使用油的使用，最近的研究表明了该技术的好处。 本评论文章提供了有关拔油或石油吹扫的概念，其使用方法，其作用机理及其在预防各种口腔疾病方面的作用。 本文还阐明了牙科与阿育吠陀科学之间的联系或关系，以及对维持口腔健康以及治愈某些口腔疾病的方法的明智用法，这些疾病已被证明是有效的。因此，已证明龋齿和牙周疾病等口腔疾病的预防和及时治疗可降低心血管疾病和糖尿病等全身性疾病的风险。它提醒必须维持最佳的口腔卫生。这可以通过常规的口腔卫生措施来实现，包括某些阿育吠陀技术，例如Dant Dhvani（清洁或洗牙齿），Jivha Lekhna（舌头刮擦）和Kavala Gandoosha（也称为QUAVALA GANDOOSHA）在古代医学文本中经常发现使用油的使用，最近的研究表明了该技术的好处。本评论文章提供了有关拔油或石油吹扫的概念，其使用方法，其作用机理及其在预防各种口腔疾病方面的作用。本文还阐明了牙科与阿育吠陀科学之间的联系或关系，以及对维持口腔健康以及治愈某些口腔疾病的方法的明智用法，这些疾病已被证明是有效的。
在体外拔管装置上探测气管插管的大分子涂层
为了缓解这些问题，研究人员一直在尝试通过涂覆气管导管表面来改变气管导管和患者气管组织之间的界面。例如，Olson 等人将银粒子添加到气管导管上的水凝胶涂层中以减少细菌负担，并使用狗作为模型系统来评估该策略的成功性。在另一项研究中，在绵羊模型上测试了一种采用抗菌分子磺胺嘧啶银的浸涂方法；在这里，细菌定植在气管导管和组织上都成功减少。[5] 2008 年，市售的银涂层管在人类患者身上进行了测试；正如预期的那样，观察到 VAP 发生率降低或至少延迟。[6] 文献中介绍的其他抗菌涂层利用了 ceragenin（模仿抗菌生长抑制剂）或苯乙烯苯。[7,8]
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合
一种使用人工智能模型优化规划具有最高骨密度和最强拔出力的椎弓根螺钉轨迹的新型手术规划系统
目的 本研究旨在评估一种新型人工智能 (AI) 模型在骨质疏松患者中识别具有更高骨矿物质密度 (BMD) 和更高拉出力 (POF) 的优化椎弓根螺钉轨迹的能力。方法 使用 3D 图形搜索和基于 AI 的有限元分析模型开发了一种创新的椎弓根螺钉轨迹规划系统，称为骨轨迹。回顾性分析了 21 名老年骨质疏松患者的术前 CT 扫描。AI 模型自动计算替代椎弓根轨迹的数量、轨迹 BMD 和 L3-5 的估计 POF。记录优化轨迹的最高 BMD 和最高 POF，并与 AO 标准轨迹进行比较。结果 患者平均年龄为 69.6 ± 7.8 岁，椎体平均 BMD 为 55.9 ± 17.1 mg/ml。在 L3–5 两侧，优化轨迹的 BMD 和 POF 均显著高于 AO 标准轨迹（p < 0.05）。平均而言，优化轨迹螺钉的 POF 与 AO 轨迹螺钉相比至少增加了 2.0 倍。结论 新型 AI 模型在选择比 AO 标准轨迹具有更高 BMD 和 POF 的优化椎弓根轨迹方面表现良好。
延伸心灵
我们的文化坚持认为大脑是思考的唯一场所，是一个封闭的空间，认知在此发生，就像我的笔记本电脑的工作原理被密封在铝制外壳内一样。这本书却持相反观点：它认为思维更像是我在散步时看到的筑巢鸟，在这里拔一根绳子，在那里拔一根树枝，用可用的部分构建一个整体。对于人类来说，这些部分最显著地包括我们身体的感觉和运动；我们学习和工作的物理空间；以及我们与之互动的其他思想——我们的同学、同事、老师、主管、朋友。有时，这三个元素会以特别巧妙的方式结合在一起，就像阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼这对才华横溢的智力团队所做的那样。这两位心理学家在耶路撒冷熙熙攘攘的街道上或加州海岸连绵起伏的山丘上，一起交谈和散步，开展了关于启发式和偏见（人类思维习惯的捷径和扭曲）的开创性工作。卡尼曼说：“我和阿莫斯悠闲散步时，做出了一生中最精彩的思考。”
土壤健康 - 新墨西哥州农业部
食物道上建在富有耐旱和耐旱的农作物上。土地补助金通过挖掘浮游，从河底拔水到树线并扩大可耕地，从而创造了新的河岸地区。流入河流的营养物质分布在田野上，并通过侧向沟渠和Desagües将多余的水返回到河流中。农民从壁炉和火炉中避免了农作物轮作，避免了单一养殖，并使用粪便和灰烬，将氮，磷和钾添加到土壤中。这些土壤健康实践（数十年甚至几个世纪的当地经验都被告知）至今，因为土地赠款社区将传统实践与现代和先进的方法相结合，以确保保留新墨西哥州的农业传统。