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World File Search System体征
登革热：流行病学方面及其与2021年至2023年之间的体征和症状相关联，在拉吉多，里奥格兰德·德·苏尔，巴西。
原始文章摘要登革热是一种病毒疾病，该病毒是由伊德斯埃及埃及蚊子在巴西传播的。目前的研究旨在评估2021年至2023年Lajeado市登革热病毒感染的发生率。回顾性和横截面研究分析了评估期间的5,679个通知疾病信息系统（SINAN）的文件。结果表明，在4,322例确认的病例中，有6例是登革热，只有两个病例被归类为严重的登革热。女性占主导地位（55.1％），最常见的症状是肌痛（85.8％），发烧（84％），头痛（81.5％）和恶心（54％）。没有警报信号的登革热患者的总体年龄为40.46（±19.93）。大多数（65.3％）是根据临床体征分类的，而34.7％是通过实验室测试进行的。99.4％的病例成功演变为愈合，而六例（0.1％）因中间的进化而导致死亡。在评估的三年中，在100％的病例中，普遍的血清型为DENV-1。通过本研究得出的结论是，在评估期间，这种疾病的轻度表现是经典形式的常见，包括肌痛，发烧和头痛。值得注意的是，本研究增强了连续，准确的数据分析和数据分析的重要性。加强了对预防作用的需求并监测血清型的循环，以防止更严重的结果。关键字：登革热，埃及伊利特，流行病学，血清学，病毒
通过移动监测与健康相关的生命体征
摘要：欧盟中心血管疾病（CVD）的医疗保健成本估计如今已超过2820亿欧元。今天有充分的文献证明，运动训练是预防继发性疾病的主要策略之一，也是这些患者的随访融合。本研究旨在通过移动监测生命体征来检查患者对在线运动的态度。更具体地说，研究目标如下：（a）检查患者对在线锻炼的态度和期望，（b）在高及弱阶段组中的患者将患者聚类，并研究他们参与在线锻炼的意图，以及（c）检查在线运动意图的年龄差异和性别差异。该项目的最终目标是开发一种对患者和专业人员可能有用的真实应用。来自希腊塞萨洛尼基市的五十名患者收集数据。结果表明，如果这些程序被认为是有趣的，尤其是安全的，那么大多数患者对在线锻炼都是积极的。在远处的卫生专业人员的遥远监督下，使用在线监控应用程序可以激励他们并增强他们的安全感。
关于新产品医疗生命体征传感器“...”的公告
CYBERDYNE Inc. 是一家面向未来的先锋企业，通过利用融合“人”和“信息物理空间”（HCPS）的 Cybernics（*）来解决社会面临的各种问题，同时创造创新技术、创造新产业和培养人力资源。通过这些挑战，公司促进了创新的良性循环。Cybernics Technology 的一个关键示例是世界上第一个可穿戴机器人 HAL。该技术因其通过 Cybernics Treatment 促进功能再生的有效性和安全性而受到高度评价。该技术已在全球 20 多个国家和地区部署。该集团致力于创建一个安全可靠的社会，让所有世代的人都能提高独立性和自由度，解决生活中的各种问题，包括精神和身体问题，针对有健康、身体功能、认知和心理问题的人以及在社会上工作的人们。https://www.cyberdyne.jp/english/
运动技能和神经系统软体征：它们仅仅是临床差异还是抽动障碍和原发性刻板运动障碍不同病因的反映？
虽然抽动障碍 (TD) 和刻板性运动障碍 (SMD) 在儿科诊所中经常共病，但它们的临床和病因差异仍然不太清楚。我们旨在通过评估神经系统软体征 (NSS) 和运动技能来研究区分 TD 和原发性 SMD 的临床特征。向儿童及其父母发放了《儿童情感障碍和精神分裂症量表（针对学龄儿童）-当前和终身版本 DSM-5 (K-SADS-PL)》和社会人口和临床数据表。临床医生完成了耶鲁全球抽动严重程度量表 (YGTSS)、重复行为量表修订版 (RBS-R) 和神经系统评估量表 (NES)。九孔钉测试用于测试精细运动技能，1 分钟坐站测试用于测试粗大运动技能，火烈鸟平衡测试用于测试静态平衡，指鼻测试用于测试双侧协调性。家长完成了康纳斯家长评定量表修订简表 (CPRS-RSF) 和发育性协调障碍问卷修订版 (DCDQ-R)。我们的样本包括 20 名 TD、20 名原发性 SMD、13 名 ADHD 患者和 20 名健康对照者 (HC)。SMD 组的 NES 复杂运动动作排序得分明显高于 HC。原发性 SMD 组的九孔钉测试优势手表现明显低于 TD 组。原发性 SMD 儿童的 1 分钟坐站测试得分明显较低；DCDQ-R 总分和分量表得分高于 HC，且发育性协调障碍风险更高。我们的研究结果为 TD 和原发性 SMD 的不同病因提供了宝贵的见解，为未来的神经生物学研究奠定了基础。
通过面部扫描技术监测生命体征
•随后采用各种信号处理算法来过滤信号，并将录制视频图像的红色，绿色和蓝色通道中的信息组合在一起。然后将所处理的信号送入人工智能（AI）模型，以估计收缩期（SBP），舒张压（DBP），心率，心率变异性，呼吸率。
使用MM-Wave Radar在车辆中监视生命体征...
近年来，雷达传感器和机器学习的结合改变了生命体征监测，尤其是在医疗保健和汽车行业。本研究使用车辆中的MMWave雷达技术来监视生命体征，这解决了诸如驾驶员疲倦之类的问题。与机器学习集成时，该技术在诸如患者护理设施和车辆舱的设置中提供了非侵入性，保护隐私的生理监测解决方案，同时仍在苛刻的环境中有效地执行。机器学习通过处理大量传感器数据来提高基于雷达的监视的准确性，但是在诸如车辆之类的嘈杂情况下保持精确度很难。本研究通过正确监视驾驶员和乘客来解决这些问题（Ahmed＆Cho，2024）。本演示文稿讨论了硬件限制，实施的解决方案以及与生命体征获取有关的当前软件问题。诸如高斯噪声添加和生成对抗网络（GAN）之类的技术可以提高收集的数据集的准确性和可靠性。自动编码器比Kalman过滤器（例如Kalman过滤器）优选，因为它们可以有效地解决非线性问题并消除噪音和背景。机器学习方法，例如卷积神经网络（CNN）和自校准的长期短期记忆（LSTM），在各种环境条件下对特征提取更有效（Zheng等，2021）。关键字生命体征监视 - MM波雷达 - 机器学习参考Ahmed，S。，＆Cho，S。H.（2024）。传统的自回旋模型对噪声敏感，因此，建议使用诸如时间卷积网络（TCN）之类的机器学习方法来进行信号处理，实时生命体征记录以及无连接传感器而重建心率变异性。研究团队利用了雷达和图形处理机（例如雷森·纳米（Jetson Nano））等尖端硬件解决方案（例如雷森·纳米（Jetson Nano））来应对实时机器学习的挑战（Zhang等，2022）。医疗保健雷达的机器学习：人类生命体征测量和活动识别的最新进展。IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269IEEE通信调查与教程，26（1），461-495。 https://doi.org/10.1109/comst.2023.3334269
生命体征：儿童疫苗接种儿童计划资格的趋势和差异 - 国家免疫调查儿童，美国，2012-2022
系列，†††和其他常规推荐的疫苗§§§2011 - 2020年出生的儿童中。Kaplan-Meier技术用于估计到24个月的所有疫苗的疫苗接种覆盖范围，但有少数例外。¶¶¶百分位数符合VFC符合VFC的覆盖率和不符合VFC的儿童（即使用Z-TEST中的非VFC-合格儿童的覆盖范围）在非– VFC-合格的儿童中减去覆盖范围），使用Z-tests分析了VFC计划的覆盖范围。加权线性回归模型评估了2011 - 2020年出生的儿童的疫苗覆盖范围的年平均百分比变化（AAPPC）。≥1剂量MMR，轮状病毒和合并的7-Vaccine系列疫苗接种覆盖范围的估计是由儿童的种族和种族，健康保险状况，城市化，****和家庭收入的分层。使用可抵抗的Sudaan（版本11.0.3，RTI International版本）进行了，其p <0.05被认为具有统计学意义。 该活动由CDC审查，认为不是研究，并与适用的联邦法律和CDC政策一致。 ††††，其p <0.05被认为具有统计学意义。该活动由CDC审查，认为不是研究，并与适用的联邦法律和CDC政策一致。††††
吸烟对接受鼓膜切除术手术的患者疼痛评分，生命体征和镇痛的影响
引言术后疼痛是一种急性疼痛，始于手术创伤，并随组织愈合而逐渐减少。此外，吸烟与这种疼痛之间存在关系。吸烟对麻醉和疼痛的影响很复杂，尚不清楚。然而，众所周知，香烟含有尼古丁并且具有镇痛性，并且在内脏疼痛模型1中已证明这一点。尼古丁由于其药理特征可能会影响许多生理系统。它通过激活尼古丁特异性受体并释放许多不同的神经主角，影响周围和中枢神经系统（CNS），心血管和胃肠道系统以及外分泌腺。已经表明，慢性尼古丁的使用增加了疼痛的感知，急性尼古丁的使用提供了镇痛作用2,3。虽然它可能具有镇痛作用
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。