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伊拉克库尔德斯坦地区扎胡市成年人未确诊糖尿病的患病率及决定因素：一项以社区为基础的横断面研究
研究样本包括 345 名（64.2%）男性和 192 名（35.8%）女性，其中 324 名（60.3%）已婚，246 名（45.8%）受过大学或以上教育。关于健康行为，218 名（40.6%）参与者从事体育锻炼，180 名（33.5%）吸烟，196 名（36.5%）报告睡眠障碍，平均每晚 7.10±2.02 小时。体格测量评估显示，209 名（38.9%）超重，131 名（24.4%）肥胖，273 名（50.8%）腰围较大。血糖水平异常的患病率为 51 (9.5%) (95% CI: 7.02-11.98)，其中 14 (2.6%) (95% CI: 1.26-3.95) 患有未确诊糖尿病，37 (6.9%) (95% CI: 4.75-9.03) 患有前驱糖尿病 (pre-DM)。多变量分析显示，血糖水平异常与年龄增加 (p<0.0001)、BMI 较高 (≥25 kg/m²) (p<0.0001) 和腰围较大 (p<0.0001) 之间存在显著相关性。具体而言，年龄是糖尿病前期的重要预测因素（调整后的优势比 (aOR) 1.04；95% CI：1.01-1.07），而年龄和高腰围可预测未确诊的糖尿病（aOR 1.90；95% CI：1.03-1.16）。
脑肿瘤检测的机器学习方法
摘要 人类神经系统的主要器官是位于头部并被头骨覆盖的大脑。人脑的功能是控制人体的各个部位。它是一种可以协调其他器官并为它们分配职责的附属物。图 1.1 显示了人脑的一般部分，而人脑的主要部分是脑干和大脑。大脑是大脑的最大部分。大脑可以负责情绪。大脑有两个半球，控制身体的另一侧。每个半球都包含四个脑叶。小脑占据小脑旁边的主要部分。近年来，脑肿瘤检测和分割引起了研究领域的兴趣。由于人体体格具有自然的解剖结构，因此识别和分割脑肿瘤的过程是一项非常繁琐且耗时的任务。该项目的主要目标是检测脑肿瘤，本研究提出了一种使用卷积神经网络对脑肿瘤进行分割和识别的计算机化方法。使用文件路径从本地设备读取输入的 MRI 图像并将其转换为灰度图像。使用自适应双边滤波技术对这些图像进行预处理，以消除原始图像中的噪声。对去噪图像应用二值阈值，并应用卷积神经网络分割，这有助于找出 MRI 图像中的肿瘤区域。所提出的模型获得了 84% 的准确率，并产生了令人满意的结果，没有任何错误，而且计算时间要少得多。
Microsoft Word-豁免医疗要求的誓章（2018-19）
克莱蒙特学院要求其学生进行完整的体格检查和一系列免疫接种。免疫要求包括在过去的10年内完成白喉，百日咳，百日咳，Tetanus初级系列（DPT，TD或TDAP）和TD助推器，三剂乙型肝炎（HBV），两次麻疹，腮腺炎，腮腺炎（MMR），墨鼠（MMR），Meningocccal的两种剂量，并在16岁以后，又有两种味道。 （VZV）或水痘疾病的日期。那些要求宗教/个人豁免的学生必须填写以下表格：1。签名，作为申请人豁免（下面签署）的誓章，或者，如果是未成年人，则由其法定监护人的父母。该宣誓书验证了学生免于克莱蒙特学院要求的免疫接种的要求，因为它与公认的教会，宗教教派或公认的宗教组织的宗旨和实践相抵触，申请人是申请人或成员或由于个人信仰。2。在入院之前，为了保护校园里的人，我们确实要求所有学生，即使是对其他免疫接种豁免的学生，也必须通过完成结核病筛查问卷来提供避免结核病的自由证明。我已经阅读并了解上述所有豁免/要求，并同意在入院前提供所有必要的文件。Name of Student _______________________________________________________________ (Print) Date of Birth _________________________ School ______________________________ Signature of Student _____________________________________________________________ (Parent or Guardian if student is a minor) Date _________________________________________________________________________
兽医肿瘤学诊断测试：进展和临床应用
简介在人类医学中，早期癌症检测已得到完善，有多种筛查方法（例如乳房 X 线照相检查、结肠镜检查）和较新的方法，如基于血液的多癌症早期检测 (MCED) 测试。相反，在兽医学中，癌症诊断通常仅限于每年或每半年一次的健康访问，并进行常规诊断测试，包括病史、体格检查和可能的基本测试（CBC、生物化学、尿液分析）。这可能导致晚期诊断，从而给我们的患者带来更糟糕的结果。犬癌症的早期检测兽医文献中的几项研究已经确定了患者癌症中的特定突变，这可以增强早期癌症检测并改善结果。它们还可以整合到常规兽医护理中，可能导致更早、更准确的癌症诊断和个性化护理。BRAF 用于泌尿生殖系统肿瘤癌症诊断/筛查的一个完善的例子包括对排尿中 BRAF 基因的遗传变异进行分子检测。这是犬泌尿生殖系统癌症的非侵入性筛查测试。Cadet BRAFTM 是一种基于 PCR 的基因测试，可以检测尿液中脱落的尿路上皮细胞的突变。BRAF 测试可以在出现明显癌症症状之前对约 80% 患有膀胱癌或前列腺癌的狗进行临床前检测。这款市售
糖尿病2型
邮政编码：30575-180电子邮件：yasminbulkool@gmail.com摘要2型糖尿病（DM2）是一种全球代谢综合征，其特征是胰岛素抵抗和高血糖水平。关于流行病学，这是一个快速增长的公共卫生问题，估计患病率为90-95％。世界卫生组织（WHO）估计预测，到2045年，有6.93亿成年人患有病理。其患病率在男性中更大，在亚洲埃蒂尼亚更容易受到影响，在城市人口中占主导地位。关于病理生理学，DM是一种代谢疾病，其特征是慢性高血糖，可能导致急性和慢性并发症。最常见的类型是1型糖尿病（DM1），2型糖尿病（DM2）和妊娠糖尿病（DMG）。关于临床表现，DM2患者在早期阶段通常没有症状，这使得早期诊断困难。在场时，DM2症状包括多尿，多次，多磷脂，刺痛和无意减肥。这些症状也存在于DM1中。您的识别取决于彻底的解剖学，非常详细的体格检查和补充检查。用于确定的诊断，空腹血糖，口服葡萄糖耐受性测试（TOTG），糖化血红蛋白（A1C）和随机葡萄糖，为临床数据提供了更准确的细节，以获得诊断。治疗方法是通过药理管理以及习惯和生活方式的改变提出的。有四个主要的抗糖尿病药物：BIGUANID，胰岛素秘书，胰岛素和胰岛素敏化剂或其类似物，他们将采用不同的机制来控制糖尿病。关键词：糖尿病，胰岛素，诊断，病理生理学，管理。
指南监视抗精神病药.pdf
本指南为监测儿童和青少年抗精神病药物使用的副作用提供了建议。本指南的起点是Accare指令（Kalverdijk等人，2014年），该建议已根据新发表的文献进行了更新。添加了QT间隔扩展的风险估计的建议。de voorstellen zijn voorgelegd a een een klankbordgroep festaande uit de volgende leden：•Annemiek Boot，Kinderarts-enderarts-endocrinoloog umcg•汉斯·布雷尔 ziekenhuisapotheker WZA • Annemarie der Kinderen, huisarts • Sanne Kloosterboer, klinisch farmacoloog, Erasmus MC • Esther Klopper, psychiatrist GGNET • Anneke Muller, clinical chemist UMCG • Corinne Oosterhof, Kinder- and adolescent psychiatrist Karakter • Charlotte van 't Spijker,项目员工知识中心儿童和青少年精神病学•项目负责人Karin Biemond Wimes顾问的建议。建议包括通过问卷调查，实验室和实验室测试对代谢和内分泌副作用的测试。此外，您还将在使用抗精神病药时和使用QT扩展方面的风险评估建议。本指南没有大声疾呼其他副作用，例如脑外症状（EPS），迟发性运动障碍和正统，也不是关于体重清晰（如饮食失调）的儿童。通过体格检查和对抗精神病药使用危险因素的解剖学进行监测至关重要。对实验室规定进行监测可以导致早期检测和任何调整治疗（Cahn等，2008）。工作组已经意识到，易受伤害儿童的经常实验室规定是费用和繁重的。
患者病史在人工智能中的重要性
背景：虽然体格检查和实验室检查可以增加医生对医疗诊断的信心，但病史对诊断的贡献率约为 80%。人工智能 (AI) 的概念最早在 70 多年前提出。最近，它在医学各个领域的作用显着增长。然而，还没有研究评估过病史在人工智能辅助医疗诊断中的重要性。目的：本研究探讨了病史对人工智能辅助医疗诊断的贡献，并评估了 ChatGPT 根据提供的病史做出临床诊断的准确性。方法：使用《英国医学杂志》中确定的 30 个病例的临床案例，我们评估了 ChatGPT 生成诊断的准确性。我们将 ChatGPT 仅基于病史做出的诊断与正确的诊断进行了比较。我们还将 ChatGPT 在结合了额外的体格检查结果和实验室数据以及病史后做出的诊断与正确的诊断进行了比较。结果：ChatGPT 对仅根据病史的病例的诊断准确率为 76.6% (23/30)，与之前针对医生的研究一致。我们还发现，当添加更多信息时，这一比率为 93.3% (28/30)。结论：虽然添加更多信息可以提高诊断准确性，但患者病史仍然是人工智能辅助医疗诊断的一个重要因素。因此，在医疗诊断中使用人工智能时，为准确诊断，包含相关且正确的患者病史至关重要。我们的研究结果强调了患者病史在当今时代临床诊断中的持续重要性，并强调了将其整合到人工智能辅助医疗诊断系统中的必要性。
光学技术
1。通信设备通过玻璃管发送光信号。2。计算机存储设备使用光学技术。3。高速公路收费站使用光学技术来扫描支付付款转会器并为车牌拍照。B.光是发射电磁（EM）辐射的一种能量形式。光速是一个科学常数。Light以每秒186,000英里的速度行驶。是自然能源刺激视力并使事物可见。光在波长范围内运行。EM光谱范围从无线电（最低能量/最长波长）到伽马射线（最高能量/最短波长）。1。光子是光的最小颗粒，是对光能的测量。在光子中测量了电磁体格上的任何波长的能量。2。白光是无色的，是以相同强度存在的所有可见光谱的所有不同波的结果。日光和灯泡会产生白光。3。光能和可见光不同。在物理学中，光可以指任何类型的电磁（EM）辐射波。对象的透射可能是透明的，但与此同时，它会阻止有害的紫外线穿过对象。例如，汽车挡风玻璃允许可见光通过，但是许多（如果不是全部）阻止有害的紫外线影响pasengers。例如：b。重要的是要考虑可用光的不同方式。传输光穿过几乎没有能量损失的物体。在光线击中不透明物体时停止时，存在吸收的光能。c。当光从物体弹起时，会存在反射的光能。d。折射光改变了由于光传递的物体而引起的光波的行为。e。衍射是光线通过物体的角或边缘的轻微弯曲。
神经生理测试和监测 - 牛津临床政策
S3900表面肌电图（EMG）的描述神经生理或电诊断测试评估沿周围神经的电脉冲传导。当有细微的电动机或感觉缺陷需要进一步检查以进行明确诊断时，这些测试是对彻底的病史和体格检查的补充。此政策包括有关以下测试的信息：肌电图（EMG）衡量对电或神经刺激的肌肉反应。该测试用于评估单个神经和肌肉的功能，并在运动，人体工程学，康复，骨科，心理学和神经病学方面具有各种应用。存在两种主要类型的EMG类型：针EMG（NEMG）和表面EMG（SEMG）。SEMG是一种诊断技术，其中电极放在皮肤上，并用于测量响应电或神经刺激的基础肌肉的电活动。SEMG记录，也称为肌电图的SEMG记录可能有可能用于检测神经和/或肌肉功能的障碍。副脊髓EMG是一种用于评估背痛的表面EMG。基于SEMG的癫痫发作监测系统，例如SPEAC®系统（BrainSentinel®癫痫发作监测和警报系统）是一个非侵入性监测仪，它放置在二头肌肌肉上，以分析表面触发术（SEMG）信号，可能与广义强调（GTC）癫痫发作有关。系统提供了警报，以提醒护理人员可能的GTC癫痫发作。针肌电图需要通过皮肤插入针头，有助于确定肌肉无力是由控制肌肉，神经肌肉连接的神经中的损伤还是疾病引起的，还是肌肉本身。
事先诊断为糖尿病，而不是其控制与老年人的抑郁评分较高有关
目的：该研究评估了糖尿病的先前诊断与抑郁评分的控制，社会经济，生活方式，健康特征和糖尿病控制的差异，通过遵守对基于人群的老年人样本的治疗来控制。患者和方法：对HAPIEE（东欧的健康，酒精和社会心理因素）研究的子样本进行了分析；对464名参与者进行了访谈，并随机360（78％）进行了体格检查和血液样本测试。抑郁症状。适用于鲁棒回归方法来评估抑郁评分与糖尿病诊断与糖尿病控制之间的关联。结果：平均年龄为73.6岁（SD = 6.31岁）的97名参与者（21.0％），先前诊断为糖尿病。平均HBA1C浓度为6.65％（SD = 1.0），大多数患者（55.7％）饮食中使用口服药物。将近20％的人宣布单独使用口服治疗，而10.3％的人使用了口服药物，胰岛素和饮食的联合治疗。在这项研究中，糖尿病的参与者中有86.6％证实了血糖水平的自我监测，58.8％的参与者正在高质量的饮食中。没有发现通过遵守糖尿病治疗的社会经济，生活方式，健康特征或糖尿病控制的差异。在调整年龄和性别后，糖尿病的诊断与更高的抑郁评分相关（β= 2.02，95％CI = 0.16; 3.88）。关键字：糖尿病，抑郁症，老年人，控制但是，抑郁评分与任何糖尿病控制指标之间尚未显着关联。结论：在患有糖尿病的老年人中，抑郁症评分与没有糖尿病的人相比要高，但与较差的糖尿病控制无关。通过遵守糖尿病治疗的社会经济，生活方式，健康特征和糖尿病控制的差异可能表明，在这个年龄段，一些其他鲜为人知的因素对于实现治疗靶标的而言是重要的。