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在小儿种群中使用褪黑激素：参考书目评论。 div>
1。2。Medicina，洛杉矶大学，圣地亚哥，智利。 div>3。医学外科医生，洛杉矶大学，圣地亚哥，智利。 div>4。制药化学家，安德烈斯·贝洛大学（Andres Bello University），圣地亚哥，智利。 div>摘要 div>
小儿过敏性鼻炎的新进展
过敏性鼻炎（AR）是一种主要由IgE介导的鼻粘液的慢性非感染性炎症性疾病，是通过暴露于过敏原而触发的（1）。ar是全球最普遍的慢性疾病之一，是美国儿童的主要慢性疾病（2，3）。据估计，全球大约有5亿人患有AR症状，从而导致巨大的经济负担和健康影响。AR的主要临床表现包括Rhinorrhea，鼻充血，鼻瘙痒和打喷嚏（4）。尽管AR症状可能显得轻度，但儿童不应低估其影响。大约20％的儿童以2至3岁的年龄为2至3岁的儿童出现AR症状，在6岁时约40％，在青春期约为30％。AR在工作和研究环境中都会显着影响睡眠，情感健康，认知功能和生产力（5）。在儿童中，与成年人相比，AR对生活质量的影响通常更为微妙，经常导致疲劳，注意力范围减少，受损
标题转移学习基于小儿EEGS多个渠道的癫痫发作检测
摘要 - 癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是在全球范围内影响多达7,000万人的癫痫发作。在生命的头十年中，每150名儿童中大约有一个被诊断出患有癫痫病。脑电图是诊断癫痫发作和其他脑部疾病的重要工具。但是，脑电图的专家视觉分析很耗时。除了减少专家注释时间外，自动癫痫发作检测方法是帮助专家分析脑电图的强大工具。对小儿脑电图中癫痫发作的自动检测的研究已被提出。深度学习算法通常用于小儿癫痫发作检测方法；但是，它们在计算上很昂贵，并且需要很长时间才能开发。可以使用转移学习来解决此问题。在这项研究中，我们在小儿EEG的多个通道上开发了一种基于转移学习的癫痫发作检测方法。公开可用的CHB-MIT EEG数据集用于构建我们的方法。数据集分为训练（n = 14），验证（n = 4）和测试（n = 6）。从10 s EEG信号产生的具有5 s重叠的频谱图用作三个预训练的传输学习模型（RESNET50，VGG16和InceptionV3）的输入。我们小心翼翼地将孩子分成培训或测试集中，以确保测试集是独立的。基于脑电图测试集，该方法具有85.41％的精度，85.94％的召回率和85.49％的精度。此方法有可能协助研究人员和临床医生对小儿脑电图中癫痫发作的自动分析。
小儿肠道细菌组和病毒素响应SARS ...
自从几年前，由于严重急性呼吸道综合征-2（SARS-COV-2）感染的第一个人类受试者以来，冠状病毒病19（Covid-19）迅速传播到世界范围内，在全球范围内迅速蔓延，感染了数亿人，并导致全球健康的保健记忆。自从大流行以来，临床医生和流行病学家注意到，在感染和发展疾病更严重的表现方面，儿童似乎比其成年家庭成员更受病毒保护（Massalska and Gober，2021; Chou等，20222; 2022; Kalyanaraman anderson anderson，20222; kalyanaraman anderson，20222;虽然这种免受严重COVID-19的保护绝不是普遍的，尤其是在具有潜在病理状况的儿童中，但在感染SARS-COV-2的儿科患者中，不可否认的住院或死亡人数较少，而死亡的模式较少（Massalska and Gober（Massalska and Gober，2021; Chou等，2022; 2022; 2022; Kalyanaranaran anderserson，anderserson，20222;许多不同的生物学过程被认为可以赋予小儿共同Covid-19患者的部分保护。From an immunological perspective, studies have indicated that children produce antibodies with higher virus-neutralizing capabilities in response to SARS-CoV-2 infection ( Garrido et al., 2021 ; Massalska and Gober, 2021 ; Yang et al., 2021 ; Chou et al., 2022 ), which has led some researchers to hypothesize that children ' s frequent exposure to respiratory viruses and疫苗使其免疫系统启动，以对SARS-COV-2感染做出强有力的反应（Massalska和Gober，2021年）。此外，儿童自然会产生更多的抗炎性细胞因子，例如IL-10，而免疫激活后IL-10，而IL-6（主要造成许多共同相关死亡的根源的细胞因子，主要负责的细胞因子风暴，在儿童中产生了较少的儿童（Lingappan etal。2020; Massalska and goberber，2021）。然而，尽管是上呼吸系统的疾病，但最近的证据导致了这样的假设：人类肠道微生物组也可以帮助保护更严重的Covid-19。SARS-COV-2感染是通过与血管紧张素转换酶2（ACE2）受体和宿主细胞上的跨膜丝氨酸蛋白酶2（TMPRSS2）的病毒相互作用来实现的（Beyerstedt等人，2021年）。虽然ACE2和TMPRSS2在肺部高度共表达，在该肺中，SARS-COV-2感染造成了最大的损害，但它们在胃肠道中也高度表达（Zhang等，2020）。始终如一地，很大一部分感染了SARS-COV-2的患者也报告了胃肠道症状，并且即使在上呼吸系统清除感染后，在粪便样品中也发现了该病毒（Groff等，2021）。此外，在实验中证实了SARS-COV-2在人肠细胞中积极复制（Lamers等，2020）。鉴于肠中经常存在SARS-COV-2，因此Covid-19与肠道菌群（GM）生理学和生态学的不平衡相关，这通常不足为奇，通常称为营养不良。从机械上讲，已经提出SARS-COV-2通过触发肠道炎症和通过失调ACE2引起了营养不良，这两种ACE2都被证明会改变
DM小儿胃肠病学 - 疗法
a。Clinical, diagnostic, analytical, self-directed motivational learning with procedural and therapeutic skills required in care of patients with the full spectrum of pediatric gastrointestinal and liver diseases, especially chronic diarrheas, inflammatory bowel disease, acute hepatitis, chronic liver disease, portal hypertension, neonatal cholestasis, pancreatitis and nutritional issues which are prevalent在该地区，国家和国家。b。在基本，临床和转化小儿胃肠病学领域具有全面的知识和技能，以了解该地区，州和国家的儿科胃肠道和肝病的疾病负担，流行病学，病理学学和关键决定因素。c。发展指导，领导力和网络技能，以帮助该州和国家的未来儿科胃肠病学家教，培训和传授临床和研究技能。获取技能，与患者，患者亲戚，卫生管理，政策制定者，公众，社区领袖，医疗兄弟会的同龄人和院士的同伴建立有效的沟通网络。e。展示了有关与儿童的整个儿童胃肠道和肝脏系统相关的各种疾病的流行病学，病理学，细胞和分子病理，诊断，管理和预防性方面的详细而全面的理解。f。与临床小儿胃肠病学一起，学生应具备提出研究问题，计划，启动和进行转化，临床和流行病学研究的技能，该研究优先考虑在机构，州，国家和国际水平的儿科胃肠病学领域。应该在各个层面上建立合作劳动力，以增强该国的研究环境，特别关注降低治疗的机会，降低治疗方式，新颖的土著治疗方式以及不同儿科胃肠道，肝脏疾病和营养h的不同儿科胃肠道的预防方面。对患者及其家人表现出同情心，并采取道德和整体方法，以帮助为患者提供基于证据的尊重的道德护理。
人工智能和小儿急性肾脏损伤
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤（AKI）提出了显着的诊断和管理挑战，延迟检测导致长期并发症，例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能（AI）的最新进步为早期发现，风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用，包括受监督和无监督的机器学习，在预测AKI，改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合，以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是，诸如数据质量，算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物，扩大外部验证，并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。
罕见的大型高渗透率CNV对挪威的小儿和Mody糖尿病的贡献
17：34902695-36249430 1346.74 ncdr no Core ** IA-2A阳性T1D MLPA NMR：Norwegian Mody注册表； NCDR：挪威儿童糖尿病注册表。（*）此删除以前在注册表中已识别并记录了吗？（**）NMR核心和NCDR核心分析中包含的致病缺失载体
小儿颅内手术后对侧半球的结构和功能改变：一项试验纵向神经成像研究
结果：大多数认知领域表现出逐渐纵向改进的轨迹，与术前基线相比，三个域在第二次随访中显示出显着增强：认知灵活性（T = 4.201，p = 0.001），执行功能（t = 3.478，p = 0.003），以及社交精度（t = 3.2.248，p = 0.248，p = 0.0048，p = 3.248，p = 0.0048，对侧半球表现出主要特征的变化，其特征是灰质密度降低，从皮层下结构（第一次随访：丘脑，峰值强度，峰强度= - 7.54，簇p <0.016）到皮质区域到皮质区域到皮层区域（与先前的随访相比：相比：优越的脑力强度，峰值强度，峰值= -7。7.80，<0.80 <0.80，<0.。。。。。。。。。较小幅度的活性功率（第二个随访：内侧上额回，低频波动的振幅，峰强度= 5.96，簇P <0.016）。相关分析表明，大脑结构的变化与认知功能的变化之间存在关联（r = - 0.53，p = 0.019）。