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将楔形枕头与单剂量结合的功效...
将楔形枕头与单剂量质子泵抑制剂（PPI）的功效相结合的功效。每天两次PPI治疗夜间胃食管反流疾病（GERD）症状：一项随机对照试验。Kanya Hirunrattanaporn，MD 1，Piyapan Prueksapanich，MD 1，Tanisa Patcharatrakul，MD 1,2，Sutep Gonlacharnvit，MD 1,2 1。胃肠病学系，朱拉隆科大学医学系胃肠病学系和泰国泰国红十字会学会的朱拉隆龙纪念医院。2。神经胃肠病学和运动的卓越中心，孟加克邦科克大学医学学院，泰国摘要摘要某些GERD患者继续经历夜间症状，并具有标准的每日剂量PPI。本研究探讨了将楔形枕头与早晨的单剂量PPI相对于每日两次PPI的功效，以治疗夜间反流症状。方法：在这项单盲研究中，我们招募了≥2次夜间胃灼热和/或反流的患者，尽管早晨标准剂量PPI≥4周。排除包括严重的OSA，病态肥胖，食管运动障碍，食管癌，过去的食管手术以及最近使用其他酸抑制剂。参与者被随机分为20 cm头式楔形枕头，带有早晨PPI或每天两次PPI，持续4周。夜间GERD症状通过夜间胃食管反流疾病症状严重程度和影响问卷（NGSSIQ）评分在第0、2、4。还评估了生活质量，白天嗜睡和睡眠质量。在基线和第4周结束时进行了24小时pH阻抗监测。通过电子压力感应计时器评估枕头的合规性。结果：招募了二十四名患者（M：F 7:17，57±13岁）。基线特征和NGSSIQ分数在组之间相似[NGSSIQ：楔形枕头54.5（45.2-61.8）与每日两次Daily PPI 49.0（42.0-57.5），p> 0.05]。在治疗后，与基线相比，在第2周和第4周，NGSSIQ的得分显着降低（所有p <0.05）。尽管组第4周的NGSSIQ分数没有显着差异，但楔形枕头组的基线变为第4周的变化明显高于每日两次PPI组[23.5（16-26）[16.5（16-26）与11.5（9.3-21），P = 0.02，P = 0.02，此外，睡眠质量在枕头组中比Twice Groups Bat Twice Groups高于Twice Daily Daily Daily Daily Daily Daily [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PIT] PIT [PITS; 5（5-7）vs. 7（6-8）点，p = 0.01]。晚上仰卧位期间的推注接触时间比每日PPI组的枕头组明显短（4.3（2.9-5.4），而7.4（3.5-15.5）S，p = 0.032）。但是，生活质量，白天嗜睡，回流数和酸性暴露时间相似。带压力传感器的枕头平均每晚睡眠平均为8.7（8.4-9.9）小时。66.6％（8/12）的楔形枕头组参与者报告了颈部和背部疼痛等轻微不良事件。这些参与者都没有停止使用，所有这些参与者都希望继续使用它。两种干预措施有效地缓解了夜间反流症状，其作用可比。结论：楔形枕头和早晨PPI的结合在改善睡眠质量和减少推注接触时间方面具有比每天两次PPI更大的功效。参与者表现出良好的符合楔形枕头，报告了对其使用的偏爱。这种干预可能是夜间反流症状的患者的另一种方法。
数学优化与机器学习
数学优化和机器学习可以为未来的指导提供复杂的决策和预测行动。爱德华·罗斯伯格（Edward Rothberg）的《福布斯》（Forbes）的文章重点介绍了这些技术之间的四个关键差异：分析类型，应用程序，适应性和成熟度。数学优化通过考虑多个级别的决策来确保系统性运营绩效，优化盈利能力，同时消耗更少的情况，从而改善了问题的解决。当机器学习在复杂的业务问题上达到限制时，数学优化将取代获得最佳结果。这些高级分析工具包括描述性（对过去或时事的见解），预测性（预测未来事件）和规定性（决定达到业务目标的决定）。在基于历史数据的基于历史数据方面擅长预测机器，但使用最新数据，数学模型和基于算法的求解器，数学优化为挑战业务问题生成了解决方案。机器学习的输出可以指导决策，但无法处理复杂的，相互联系的决策集，例如数学优化可以。机器学习用于各种应用程序，包括图像识别，产品建议和自动驾驶汽车，而数学优化解决了整个企业频谱的大规模业务问题。数学优化和机器学习对我们世界的各个行业和各个方面产生了深远的影响，两种技术在多个领域都被广泛采用。在本节中，共有18篇已发表的论文可用于详细信息。随着企业在以不断变化和中断为特征的环境中运作，数学优化应用程序可以轻松地适应变化的条件，从而提供必要的可见性和敏捷性，以有效地响应中断。相比之下，机器学习应用程序通常在“模型漂移”方面困难，从而导致随着时间的推移降低预测能力。尽管数学优化模型的鲁棒性需要在建筑物上进行更多的前期投资，但它在整个行业中广泛应用了良好的记录。另一方面，机器学习已经达到了普遍存在的状态，但是由于无法满足其能力，因此其膨胀期望的高峰可能会导致幻灭。但是，这两种技术都对世界都有持久和不断扩大的影响，企业找到了创新的方法来利用这些AI工具来应对其最重要的业务挑战。这本数学特刊探讨了优化，机器学习和数学建模的收敛性。从图像识别到自动驾驶汽车的一系列应用程序受益于这些相互联系的字段。鼓励研究人员提交专注于解决复杂问题的新分析或数值方法的论文。潜在的主题包括机器学习基础，新算法和体系结构，数据分析以及在各种科学中的应用。手稿可以在www.mdpi.com上在线提交，并且接受的论文将连续出版在日记中，并具有单盲的同行评审过程。客座编辑Andrey Gorshenin教授，Mikhail Posypkin博士教授以及Vladimir Titarev博士教授邀请研究文章，评论文章或简短的沟通，以展示有关数学建模，优化，优化和机器学习的无与伦比的方法。提交的论文应符合适当的格式，并利用明确的英语写作来进行国际理解。作者可以选择MDPI的专业编辑服务，以在发布之前或在修订过程中完善其工作。本期刊所包含的研究领域包括数学建模，优化技术，控制理论，高性能计算，随机过程，数值分析，计算流体动力学，机器学习和数据分析。为了促进轻松的浏览，根据相关主题组织了论文，使学者可以更轻松地在广泛的范围期刊上行驶。此分类还提高了特殊问题中文章的可见性，这些问题旨在突出特定的研究主题。通过提高可发现性和引文率，这些问题对科学研究的影响产生了重大贡献。创建特殊问题不仅有助于作者之间的联系，而且鼓励科学界的合作努力。此外，这些问题通常通过社交媒体平台获得外部晋升，从而扩大了其覆盖范围和可见度。此外，可以将10篇文章的特殊问题汇编成专用的电子书，以确保快速传播研究结果。有关MDPI关于特殊问题的政策的更多信息，请参阅提供的链接。
药物遗传学面板测试（仅适用于俄亥俄州）
服务药物遗传学的描述（也称为药物基因组学）研究基因的变异如何影响个人对某些药物的反应方式。基因上的差异可以解释某些人从特定药物中受益而其他人可能却没有受益的原因。这些差异也会影响某些人患有药物的副作用，而其他人则没有（Medlineplus，2023）。一项药物遗传学测试旨在根据其在特定临床环境中预测治疗反应的能力来指导治疗策略，临床评估和决策。针对测试以评估个人对特定药物的反应时，通常只分析一个基因。对于华法林（也称为香豆素），测试了两个至三个基因。但是，实验室已经开发了多基因面板，包括五个或更多基因，以主动评估个人对许多药物的可能反应。此策略旨在解决多基因面板测试。临床证据可以通过遗传变异（Tansey等，2013）来解释，重大抑郁症（MDD）的治疗反应方差高达42％的临床证据，这导致了药物遗传学（PGX）测试的发展，以告知某些精神药物的使用。当前，多个组合PGX测试（面板）可商购；但是，现有的已发表证据不支持使用组合PGX工具来进行精神病学适应症。在2024年，Baum等人。只有一项试验审查了作为主要结果的不利影响。还采用完全盲目的设计，并着重于有效的，循证的工具的设计，这些工具既评估不良药物效应的可能性又需要疗效。发布了对APA研究工作组2018年的报告的最新报告，该报告在用于抑郁症患者的治疗选择中使用药物基因组学（PGX）测试的新型治疗方法。工作组审查了自先前报告以来新发布的证据（11例临床试验和五个荟萃分析），所有这些都侧重于速度和/或对治疗反应的效率的主要结果。只有三个试验（使用三个不同的PGX检验）表现出有效性，对主要结果指标具有统计学意义。两项表明功效的研究是小的单盲试验，一项是开放标签。所有检查的研究都有重大局限性，例如缺乏完全盲目的局限性。工作组得出的结论是，最近已发布的数据不支持当前市场上销售的多基因面板的使用来指导MDD的疗法选择。他们建议使用完全盲目的研究进一步研究，包括评估当前市场上销售的药物基因组学测试中未包含的有希望的变体。研究还建议针对药物基因组学测试的其他目的，例如评估不良药物影响的可能性。Saadullah Khani等。（2024）发表了一项系统评价，评估了PGX测试对接受抗精神病药物治疗的个体的影响。分析中总共包括13项研究。（2024）。作者确定，尽管现有证据没有差异或临床结果，而PGX引导的处方却没有差异或临床结果，但所确定的研究却有方法论上的局限性。几项研究并未盲目或随机分析，所有研究的参与者少于300名。审阅者表明，也低估了诸如选择偏见之类的混杂因素。有了这些局限性，研究人员建议谨慎解释结果。需要高质量的研究来评估PGX测试对心理健康状况的特定益处。从预临界药物基因组学测试中针对预防药物反应（PROPARE）研究的研究结果（Skokou等人）。准备是对PGX引导处理的临床实用性的多中心，开放标签的前瞻性研究，该研究采用了12种基因PGX面板，并研究了不良药物反应（ADRS）的发生。在本出版物中，描述了专门针对患有精神分裂症，MDD或躁郁症的1076名患者的结果。这项研究的主要目的是评估PGX引导疗法对受上述精神病患者影响的个体不良药物反应发生率的影响。尽管将每个样品用于12个基因的基因分型，但仅将CYP2C19和/或CYP2D6视为该分析的一部分，因为这是与精神病药物代谢有关的两种药物基因。在对照组中报告了9例死亡，而PGX引导的手臂中只有1人死亡。研究人员发现，与对照组相比，研究的PGX引导臂中具有可操作表型的个体（n = 25）显示出34.1％的不良药物反应（n = 36）。此外，PGX引导的手臂的住院治疗少了41.2％（n = 124个个体在PGX引导的手臂中至少有4种精神药物，而在对照组中n = 143）。作者确定PGX引导的治疗可能对具有精神病诊断的人有帮助。然而，这项研究中具有可行基因型的个体的比例很小（约25％），这影响了统计显着性。这项研究仅着眼于出现不良药物反应。未评估药物疗效。因此，额外的研究重点是药物疗效以及
Esopreze（Esomeprazole镁三水合物）多重...
单中心，随机，单盲，双臂平行的，重复的剂量研究检查了埃索美拉唑的药代动力学及其在控制1-24个月的婴儿中控制胃内pH值的功效。患者每天每天口服每天口服0.25 mg/kg或1.0 mg/kg的患者，持续7或8天。五十名患者被随机分配，其中43例≤12个月大，7岁> 12个月大。四十五名患者完成了39个≤12个月大的研究，> 12个月大。达到最大血浆浓度（T MAX）的中位时间为0.25 mg/kg剂量约2小时，而1.0 mg/kg剂量组的中位时间为3小时。平均AUCτ为1.0 mg/kg剂量的3.51μmol.H/L，0.25 mg/kg剂量的剂量为0.65μmol.h/l。分别为1.0 mg/kg和0.25 mg/kg剂量获得了0.85μmol/L和0.17μmol/L的平均C最大值。ssmax ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高ssmax 。 无法得出关于剂量比例的结论。 胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。 从统计学上讲，与相比，埃索美拉唑的增加明显更高。无法得出关于剂量比例的结论。胃内pH> 4的平均时间百分比从基线时的30.5％增加到0.25 mg/kg剂量组的47.9％，在1.0 mg/kg剂量组中的平均时间从28.6％增加到28.6％到69.3％。从统计学上讲，与