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World File Search System复发
垂体神经内分泌肿瘤术后复发的因素研究进展
术后复发是否会影响患者的后续治疗计划和存活。其中，在手术期间很难完全去除侵入上层或羊角区域的pit，并在手术后12％约58％重复出现。（在本文中，关于诊断和治疗中国经常性垂体腺瘤的专家共识的定义是在2019年的：垂体腺瘤切除后消失的症状和迹象再次出现；内分泌指数再次出现；内分泌指数再次增加了缓解标准后再次增加；，即使肿瘤被完全切除，10％〜20％也将在5到10年内复发。Tu-Mors的复发为患者带来了财务和心理负担，并降低了他们的生活质量。本文主要回顾了皮特内特在三个方面的术后复发的因素：IM的特征，病理因素和其他因素，并提出了有关PITNET临床治疗的个人建议，旨在为该疾病的临床治疗提供参考。
预防复发
预防复发（RP）是酒精中毒治疗的重要组成部分。Marlatt和Gordon提出的RP模型表明，即时决定因素（例如，高风险情况，应对技巧，预期结果以及违反禁欲的效果）和秘密的先决因素（例如，生活方式因素和渴望）都可能有助于复发。RP模型还结合了许多特定和全球干预策略，使治疗师和客户能够解决复发过程的每个步骤。特定的干预措施包括为每个客户确定特定的高风险情况，并增强客户应对这些情况的技能，提高客户的自我效能感，消除有关酒精效应的神话，管理失误，并重组客户对复发过程的看法。全球策略包括平衡客户的生活方式，并帮助他或她发展积极的成瘾，采用刺激控制技术和敦促管理技术，并制定复发路线图。几项研究为RP模型提供了理论和实际支持。k ey单词：aodd（酒精和其他药物依赖性）复发；预防复发；治疗模型；认知疗法；行为疗法；风险因素；应对技巧；自我效能；期待； AOD（酒精和其他药物）禁欲；生活方式;渴望干涉;酒精提示；可靠性（研究方法）；有效性（研究方法）；文献评论
严重程度及复发风险评估
背景与目的：药物相关性颌骨坏死（MRONJ）严重影响患者的生活质量，且对治疗效果不佳。关于MRONJ的X线特征识别的研究很多，但通过定量X线分析评估MRONJ严重程度和复发风险的报道却很少。本研究旨在利用ITK-SNAP研究MRONJ患者溶骨性病变的体积和骨硬化性病变的放射密度值，以预测其严重程度并评估预后。材料与方法：本研究纳入78例MRONJ患者（78个病变），其中53例为溶骨性病变，25例为单纯骨硬化性改变。综合调查患者的CBCT图像、人口统计学特征和临床资料。利用ITK-SNAP进行体积分析和放射密度测量。使用SPSS 25.0进行统计学分析。结果：接受静脉双磷酸盐治疗的MRONJ患者（P=0.004）与无骨质疏松症患者（P=0.027）的溶骨性病变体积均较大，但与治疗时间无明显相关性（P=0.094）。硬化性病变的放射密度值与治疗时间有明显相关性（P=0.040）。复发的MRONJ患者术后病变周围放射密度值较大（P=0.025），但与硬化性病变向溶骨性病变的转化无明显相关性（P=0.507）。结论：接受静脉双磷酸盐治疗的MRONJ患者更容易发展为大体积溶骨性病变。双磷酸盐治疗时间长可能与骨硬化病灶骨密度增高有关，而骨密度增高与骨硬化病灶向溶骨性病灶转化无关，术后病灶附近骨密度增高可能是MRONJ复发的预测因素。
复发或难治性HER2
•新颖的抗HER2导向ADC o新与新兴的HER2导向ADC o新颖组合•新型MBC O酪氨酸激酶抑制剂的新型靶向疗法O新颖的抗HER2抗HER2单克隆抗体•案例讨论•讨论：对新的HER2治疗后的医疗服务的医疗需求：最终预期和分歧•/dif•/dive•/dif>
pembrolizumab针对复发或难治的患者...
结果患者的中位年龄为60岁（范围22至87岁），而76.3％的患者患有Ann Abor阶段疾病。pembrolizumab分别为第二，第三或更高线化疗的患者分别为35.6％，40.7％和23.7％。总体响应率为40.7％，28.8％的响应完全响应。所有患者的估计2年无进展生存期（PFS）和总生存率分别为21.5％和28.7％。对于响应者，利率分别为53.0％和60.7％。尽管没有统计学意义，但东部合作肿瘤学组绩效状态≥2（危险比[HR]，1.91； 95％置信区间[95％CI]，0.93至3.94； P = 0.078）和III或IV期疾病（HR，2.59; 95％CI，0.96至6.96至6.96; p = 0.06;多元分析。3级或4级不良事件（AE）在12例患者中（20.3％）；中性粒细胞减少症（10.2％），疲劳（6.8％）和肺炎（5.1％）是最常见的AE。
使用复发神经网络（RNN）
在本文中，我们使用复发性神经网络（RNN），该神经网络（RNN）结合了多个门控复发单元（GRUS），长期短期记忆（LSTM）和Adam Optimizer来开发用于心脏病预测的新的混合学习模型。该提出的模型的出色精度为98.6876％。该提出的模型是GRU和RNNS模型的混合体。该模型是在Python 3.7中开发的，通过整合与Keras和Tensorflow一起工作的多个GRU和RNN作为深度学习过程的后端，并得到各种Python库的支持。使用RNN的最新模型可实现98.23％的精度，而深神经网络（DNN）的精度达到了98.5％。由于神经网络的复杂设计，在神经网络模型中具有冗余性的大量神经元以及克利夫兰不平衡的数据集，现有模型的常见缺点是准确性较差。实验，结果表明，使用RNN的拟议模型和几个具有合成少数族裔过采样技术（SMOTE）的GRU达到了最高水平的性能。完成了。这是他使用Cleveland数据集的RNN最准确的结果，并且显示出对患者心脏病的早期预测的希望。