伴随着大声打nor,睡眠质量恶化,白天过度嗜睡和浓度降低。作为一种高度普遍的疾病,OSA每年都会显着影响数百万人的生活(Wiegand and Zwillich,1994)。据报道,成年人口的OSA发生已达到20–30%(Sanchez-de-la-torre等人,2020年),儿童的出现已达到3-5%(Chan等,2020)。如今,OSA给个人和社会带来了严格的挑战。除了生活质量恶化外,OSA患者可能会遭受中期和长期后果,包括心血管,代谢,认知和与癌症相关的改变(Moreno-Indias等,2015)。更重要的是,OSA的后遗症将降低工作效率并提高汽车事故的风险(Teransantos等,1999),这在金融和公共安全方面对社会有害。鉴于在发达国家和发展中国家观察到的肥胖流行的持续趋势,人们期望全球患有OSA的患者人数会进一步增加,这主要是由于超重/肥胖与OSA之间的密切相关性(Lam等,2012)。但是,目前的OSA诊断和治疗策略不足。OSA经常无法诊断,而未诊断的OSA产生的成本在美国高达1496亿美元。因此,必须研究OSA的病因,以更好地防止其发生,在早期进行诊断并探索OSA的新治疗方法。此外,在不适(Dissanayake等人,2021年,2021年)之后,依从性问题(Rotenberg等,2016)以及侵入性程序(Badran等人,2020年),诸如持续正气道压力(Munir等人,2023年)和下颌促进设备等传统治疗都受到依从性问题的困扰(Rotenberg等,2016)。
1990-1993 0.45 -5 1994-1995 27.8 11.41 1996-2007 2.68 2.68 2.48 2008-2012 4 5.73 2013-2021 1.13 5.01资料来源:作者的调查:基于CBWAS数据
•2024年7月23日进行了全面而系统的文献搜索。• The search was done on commercial medical literature databases, including BIOSIS Previews (1969 to 2008), Embase (1974 to 2024 Week 29), Medline and Epub Ahead of Print, Medline In-Process, In-Data-Review & Other Non-Indexed Citations, Medline Daily Update and Medline <1946 to July 22, 2024>, Joanna Briggs Institute Evidence Based Practice Database (Current to July 17,2024),Cochrane临床答案(2024年6月),可通过OVID平台获得。•在此搜索中采用了关键字的组合。这些关键字如下:
心血管疾病是全球死亡的最常见原因。冠心病(CHD)是最常见的心血管疾病类型。它的特征是由于冠状动脉变窄而导致心肌功能障碍,导致血液供应不足。CHD是全球老年患者的死亡原因之一,其风险持续上升。在小鼠模型中,可以通过肠道微生物(GM)转移传播对CHD和血栓形成的敏感性(Brown and Hazen,2018)。这种传播可能与以下事实有关:微生物群落影响宿主代谢,并通过微生物相关的分子模式通过宿主模式识别受体感知,这会影响心血管疾病的发病机理。针对微生物的治疗策略有望预防或治疗心血管疾病(Brown and Hazen,2018)。正常个体和冠状动脉疾病患者之间的GM组成中存在显着差异。在健康的人中,肠道菌群主要包括坚硬,细菌植物,肌动杆菌和子宫菌,它们在维持肠道健康和免疫系统方面起着关键作用。相比之下,冠心病患者的肠道成分和结构发生了显着变化。这些变化包括某些细菌组的增加或减少,例如毛霉菌蛋白酶科和Ruminococaccaceae,以及病原体或机会性病原体的数量增加(Dai等人,2020年)。迄今报道的潜在生物标志物包括三甲胺氧化胺(TMAO),短链脂肪酸(SCFA)和次胆汁酸。例如,tmao是一种肠道的代谢产物,与动脉粥样硬化的形成密切相关和CHD的发展。研究表明,TMAO通过影响血小板活性和胆固醇代谢来促进动脉粥样硬化的形成(Tang and Hazen,2017; Witkowski等,2020)。先前的研究表明,GM与CHD之间存在很强的因果关系(Jiang等,2023; Yang等,2024),GM和代谢物的丰度变化可能会影响CHD的进展(Wang等,2024)。大量证据表明,转基因在诸如代谢性疾病和心血管疾病等疾病的发作和进展中起着至关重要的作用(Wen等,2022; Qiao等,2023)。临床研究发现,CHD和认知障碍患者的GM发生了显着变化(Sun等,2019; Paiva等,2020)。GM的变化可以通过诸如慢性炎症,促进动脉粥样硬化和促进血栓形成的机制来介导CHD的发展(Liyu等,2022)。一项研究从转录组的角度分析了GM和CHD之间的关系,发现fusicatenibacter可以通过影响几个与CHD相关的靶标,即GBP2,MLKL和CPR65高度相关(Chen等,2023)。另一项研究表明,与CHD相关的肠道菌群中的性别营养不良,有可能导致心血管疾病发生率中观察到的性别差异(Garcia-Fernandez等,2024)。许多草药也可以通过调节GM的组成,降低三甲胺-N-氧化物(TMAO)水平来对CHD进行干预,从而增加
探索生态足迹的影响因素是当前的重点。但是,由于变量之间的复杂性,全球化对生态足迹的影响尚无定论。本文的目的是研究1970 - 2020年全球化对35个欧洲国家生态足迹的影响。在进行研究时,强调了因果关系,并强调了新的小组非争取检验。结果表明,全球化通常是欧洲国家生态足迹的格兰格。此外,个人因果测试结果还表明,从经济全球化到生态足迹,社会全球化与生态足迹之间的双向因果关系以及政治全球化与生态足迹之间的任何因果关系。总而言之,本文不仅为全球化和生态足迹之间复杂的动态提供了宝贵的见解,而且还提供了针对欧洲国家量身定制的细微政策建议。这些建议旨在指导他们在全球化与生态足迹之间的复杂关系中实现长期可持续性。
摘要。步态识别是一种生物识别技术,可以通过步行方式区分个人。但是,在准确提取身份特征时,以前的方法会面临挑战,因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战,我们提出了CLTD,这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块,旨在有效消除三重域中的混杂因素,即空间,时间和光谱。具体来说,我们可以使用跨像素的注意力生成器(CPAG)生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后,我们将傅立叶投影头(FPH)介绍给项目空间特征到光谱空间,从而保留基本信息,同时降低计算成本。此外,我们采用了一种具有对比度学习的优化方法,从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高,从而证明了其有效性。此外,它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
•2024年5月15日进行了全面而系统的文献搜索。• The search was done on commercial medical literature databases, including BIOSIS Previews (1969 to 2008), Embase (1974 to 2024 Week 19), Medline and Epub Ahead of Print, Medline In-Process, In-Data-Review & Other Non-Indexed Citations, Medline Daily and Medline (1946 to May 14, 2024), Joanna Briggs Institute Evidence Based Practice Database (Current to May 08, 2024年),Cochrane临床答案(2024年4月),可通过OVID平台获得。•我们通过研究扭伤/压力的作用以及ME/CFS或纤维肌痛的发展开始了搜索。在检查了我们关于扭伤/应变文献发现的标题和摘要之后,我们扩大了搜索,以包括对ME/CFS或纤维肌痛的发展的任何身体伤害的作用。这些文献搜索中采用了关键字的组合。这些关键字包括:
摘要:我们使用频域方法调查了印度总体和部门层面的权力消耗与经济增长之间的Granger因果关系,这将帮助政策制定者通过不同频率的适当政策计划寻求有效的电力分配。我们发现,在总体上,单向因果关系从总功耗到经济增长,从第二个开始到第七季度。在部门环境中,结果是不同的。因为工业能源消耗与经济增长之间没有因果关系;因此,可以为工业部门实施节能政策。此外,由于商业部门15个季度之后存在双向因果关系,因此该部门也可以启动短期政策,而不是节能政策。在工业和农业部门中,应该启动促销政策,因为从部门的功耗到经济增长,单向因果关系存在。因此,与印度所有权力部门的单一政策相比,不同和特定的政策将更合适,以确定对更好的经济发展的有效利用。
结果:我们的分析表明,特定细菌类群(例如Coprocococus1)(OR = 0.798,95%CI:0.711–0.896,P <0.001),coprococcus3(OR = 0.851,95%CI:0.740-0.97979,20.979,p = 0.009,p = 0.00.979,pocioccus1(OR = 0.798,95%CI:0.798,95%CI:0.798,95%CI:0.798,95%), 95%CI:0.817–0.996,p = 0.041),flavonifracto r(OR = 0.823,95%CI:0.708–0.957,p <0.001)和lachnospiraceae ucg004,而其他包括Rusinococcaceae Uccaceae UccaCeae Uccaceae ci:1.1127,或者= 1.127:1127:1127 1.008–1.261, p = 0.036), Eubacterium nodatum group (OR = 1.080, 95%CI: 1.018–1.145, p = 0.025), Butyricimonas (OR = 1.118, 95%CI: 1.014–1.233, p = 0.002), and Bacteroidetes (OR = 1.274, 95%CI: 1.014–1.233,p <0.001)增加便秘风险。在反向MR分析中,发现便秘会影响某些人群的丰富性,包括家族XIII,卟啉单核细菌,Proteeobacteria,proteeobacteria,lentisphaeria,Veillonellaceae,Victivallaceae,Victivallaceae,Victivallaceae,catenibacterium catenibacterium,catenibacterium,shelimonas和Victivallales和Victivallales,指示BIDIRECTIONTALSALICTALSALICTALALALESPERTY。灵敏度分析证实了这些发现的鲁棒性,没有异质性或水平多效性的证据。
摘要。背景:许多观察性研究研究了肠道菌群与阿尔茨海默氏病(AD)之间的联系,但因果关系仍然不确定。目的:本研究旨在评估肠道菌群对AD的因果影响。方法:使用摘要数据进行了两样本的孟德尔随机化(MR)研究。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究(病例和代理案例:85,934;对照:401,577)。 从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外,还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果:将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales(优势比[OR] 1.13,95%的固定间隔[CI] 1.03–1.24,P = 0.01),家庭巴氏菌科(OR 1.07,95%CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13,P = 0.01),p = 0.01),以及1.0.1.07%。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99,p = 0.03)和Eggerthella属(OR 0.94,95%CI 0.89-1.00,p = 0.04)在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中,没有发现统计学上显着的反向因果关系。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究(病例和代理案例:85,934;对照:401,577)。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外,还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果:将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales(优势比[OR] 1.13,95%的固定间隔[CI] 1.03–1.24,P = 0.01),家庭巴氏菌科(OR 1.07,95%CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13,P = 0.01),p = 0.01),以及1.0.1.07%。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99,p = 0.03)和Eggerthella属(OR 0.94,95%CI 0.89-1.00,p = 0.04)在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中,没有发现统计学上显着的反向因果关系。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。此外,还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。结果:将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。selenomonadales(优势比[OR] 1.13,95%的固定间隔[CI] 1.03–1.24,P = 0.01),家庭巴氏菌科(OR 1.07,95%CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13,P = 0.01),p = 0.01),以及1.0.1.07%。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99,p = 0.03)和Eggerthella属(OR 0.94,95%CI 0.89-1.00,p = 0.04)在缓解AD中施加了有益的影响。在AD和这七个特定的肠道微生物群中,没有发现统计学上显着的反向因果关系。结论:这项研究揭示了某些肠道菌群与AD之间的因果关系,为推进临床治疗提供了新的见解。