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World File Search System无症状
无症状的长期超声心动图评估……
选择小切口开胸手术。患者根据超声心动图检查结果转诊接受手术，并根据欧洲心脏病学会/欧洲心胸外科协会 (ESC/EACTS) 2012 年和 2017 年指南因严重原发性 MR 接受手术（连枷瓣、乳头肌破裂或大的吻合缺损；非常大的中心射流或偏心射流粘附、旋转并到达左心房后壁或壁；反流射流密集或三角形连续波信号；大流量收敛区；缩窄静脉宽度≥7；收缩期肺静脉血流反流；E 波主导≥1.5 m/s；二尖瓣与主动脉时间速度积分比值>1.4；有效反流口面积≥40 mm2；反流量≥60 ml/次；扩大LA/左心室 [LV])。
临床上无症状的间日疟原虫感染。......
50 毫升毛细血管血样（n = 295）在现场保存在液氮中，随后储存在 -20°C 下，用于在自动化 QIASymphony 平台（Qiagen）上使用 QIAsymphony DNA Investigator 试剂盒（德国希尔登 Qiagen）提取寄生虫 DNA。最终 DNA 洗脱体积为 100 µL。使用基于 SYBR Green 的属特异性定量 PCR 进行疟疾分子筛查。引物对（PCBF，5'-ATG CTT TAT TAT GGA TTG GAT GTC-3' 和 PCBR，5'-CAG ACC GTA AGG TTA TAA TTA TGT-3'）靶向人类感染疟原虫的细胞色素b（cytb）基因的保守序列（21），检测阈值为每微升 0.2 个扩增子拷贝（相当于每毫升约 4 个疟原虫，假设每个单核血液阶段疟原虫平均有 50 个线粒体基因组拷贝）。20 微升反应体系含有 5 微升 DNA 溶液、7.5 微升
无症状高尿酸血症-siprec
无症状的高尿酸血症由女性高于6.2 mg/dL的血清尿酸水平定义，男性为7 mg/dl。在存在单钠晶体形成和关节炎症的情况下，高尿酸血症可能会成为有症状的（即肾结石症和痛风）。尿酸是由嘌呤分解代谢引起的，是复杂的代谢相互作用的中心，涉及氧化应激，炎症，肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统（RAAS）激活和胰岛素抵抗。尿酸水平与高血压和慢性肾脏疾病（CKD）等疾病持续关系，据报道对心血管事件的风险有影响。但是，升高的尿酸是否是因果剂，因此可能的治疗靶标仍然不确定和进一步研究的问题。治疗有症状的高尿酸血症涉及降低尿酸药物并控制炎症。降低尿酸盐的剂的耐受性良好，但对痛风患者的心血管事件的影响很小。在与心血管疾病相关的无症状高尿酸血症中使用直接作用的尿酸含量并不保证明显的好处，而针对指导型疗法的心血管问题降低了尿酸并减少心血管事件的发生。在开始和更新降低尿酸盐治疗之前，建议定期评估尿酸和临床症状。
无症状的血管WM病变MTT和血液...
在当前的研究中，以voxel为基础，我们量化了与组织异常相关的2个不同参数：从DCE MR成像和DSC MR成像中的BBB泄漏参数（K 2），28，29，可以与BBB传输和/或CBF相关的变化。36然后可以评估这些值的WML，以深入了解BBB功能和组织灌注的变化。另外，我们评估了MTT，这反映了组织灌注。在动脉粥样硬化风险（Genestar）队列研究的遗传研究中，我们确定了具有早期冠状动脉血管疾病的家族史，在中年发现了早期的WML，37，37，对认知运动功能的度量产生了同时影响。38在这个相对年轻的高风险亚组（平均年龄，54.1 [SD，3.5]年）中，有21名参与者具有重复的MR成像，我们观察到与认知能力下降相关的WML进展速度迅速。39在这项研究中，我们提出了一条数据分析管道，该管道结合了WMLS 40、41的分割以及从DSC和DCE MR Imaging的MTT，CBF，K 2和K Trans的基于灌注的测量值的定量。这项工作是基于以前测量大脑不同区域微血管融合和GD渗出的工作。31，42
SGLT2 抑制剂诱发的无症状患者酮症酸中毒...
钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT2) 抑制剂目前是治疗心力衰竭的既定方法，与糖尿病状态无关 (1,2)。这一改变实践的发展已导致一系列专家和初级保健医生广泛采用该药物。已确定使用该药物治疗 2 型糖尿病会导致糖尿病酮症酸中毒，并已制定治疗方法 (3)。相比之下，心力衰竭临床试验中并未报告非糖尿病患者发生酮症酸中毒，从机制上讲，人们认为这种情况不太可能发生 (4)。我们报告了一例非糖尿病患者在最近开始使用 SGLT2 抑制剂治疗心力衰竭后发生酮症酸中毒的病例。一名 78 岁女性因 12 小时精神错乱和呕吐史入院。事件没有明显的诱因，并且在就诊当天她都很好。实验室检查结果显示代谢性酮症酸中毒，pH 值为 7.19，碳酸氢盐为 10 mmol/L，b -羟基丁酸为 4.0 mmol/L（表 1）。有趣的是，她入院时的静脉血糖水平为 2.3 mmol/L。她的病史包括心力衰竭，左心室射血分数为 20 – 30%，用比索洛尔和沙库巴曲/缬沙坦治疗。她 3 周前开始每天服用 10 毫克恩格列净。没有已知的糖尿病病史。HbA 1c 正常为 4.5% (26 mmol/mol)。她在重症监护室接受治疗，第一次静脉注射胰岛素总计 20 单位
糖尿病中的胃肠道功能都受到影响，无论无症状出现
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洞察力向下但远离：无症状感染后SARS-COV-2免疫的耐用性
自SARS-COV-2泛滥以来，围绕对病毒的生成和维持免疫及其对感染严重程度的疾病的生成和维持。来自原始严重急性呼吸综合征（SARS）和中东呼吸综合征（MERS； Sariol和Perlman，2020）的较旧数据，以及Covid-19之后的免疫力（Long等，2020年）的早期分析，引起了人们对保护性免疫免受SARS-SARS-SARS-COV-2感染的持久性的关注。与此关注有关的是在总病例负载中的无症状感染表示，估计范围高达80％（Ing等，2020）。再次，早期数据表明，个体中免疫反应的幅度与疾病的严重程度相关，这升高了高度无症状感染率可能会进一步损害保护性免疫力的耐用性（Cervia等，2021; Long等，2020）。杜克大学与新加坡国立大学（杜克 - 纽斯大学）之间的新兴传染病合作计划与新加坡的其他研究机构合作，遵循SARS-COV-2爆发的最初几个月中移民工人宿舍的居民对居民的反应。Le Bert等。 （2021）能够识别和跟踪Le Bert等。（2021）能够识别和跟踪
无症状和有症状 COVID-19 患者血浆线粒体 DNA 拷贝数比较
简介：自 COVID-19 大流行开始以来，已报告 COVID-19 患者的临床表现范围广泛，从无症状感染到轻度或重度疾病和死亡。研究表明了几种可能影响 COVID-19 临床结果的因素。促炎状态和抗病毒反应受损被认为是重症 COVID-19 的主要促成因素。考虑到线粒体在调节对病原体的免疫反应、促炎信号传导和细胞死亡方面发挥着重要作用，它在 SARS-CoV-2 感染中受到了广泛关注。最近的研究表明，高水平的无细胞线粒体 DNA（cf-mtDNA）与 COVID-19 重症监护病房 (ICU) 入院和死亡风险增加有关。然而，关于 SARS-CoV-2 感染中 cf-mtDNA 的研究很少，主要集中于重症 COVID-19 病例。在本研究中，我们调查了 COVID-19 患者的 cf -mtDNA 拷贝数，并比较了无症状病例和有症状病例，并评估了临床价值。我们还确定了研究组中的 cf -核 DNA (cf -nDNA) 拷贝数和线粒体转录因子 A (TFAM) mRNA 水平。
糖尿病患者无症状创伤导致坏死性筋膜炎：病例报告
坏死性筋膜炎 (NF) 是一种严重的深部软组织感染，包括筋膜。它蔓延迅速，发病率和死亡率高 [1]。坏死性筋膜炎早已在世界各地报道过，现在已了解到它是由单一微生物或更常见的多种微生物（需氧和厌氧）引起的 [2]。坏死性筋膜炎似乎在男性中更常见，可能是因为男性创伤发生率更高 [2,3]。感染影响头颈部（3%）、上肢（13%）、躯干（13%）、下肢（61%）、双下肢（3%）以及会阴和阴囊（10%）[4]。糖尿病患者也更容易发生由肺炎克雷伯菌引起的多种微生物感染或单一微生物 NF [5]。糖尿病患者还存在下肢缺血的风险，因为膝盖远端和踝关节近端的血管会逐渐硬化。在严重的情况下，受影响的区域甚至会
HTLV-1和HTLV-2感染显着改变无症状载体中的小RNA表达
目的：与普通人群相比，患有学习障碍的人（LD）通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病（MLTC）的住院时间（LOS）对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是，关于机器学习（ML）模型在该人群中的应用（ML）的研究有限。此外，专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性，尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法：本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录（EHR）分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林（RF）ML模型，以预测医院LO，并结合人口统计学，药物病史，生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点，应用了两种偏置缓解技术：一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异，同时确保稳健的模型绩效。结果：RF模型的表现优于其他最先进的模型，男性达到0.759的面积，女性达到0.756，男性为0.224，女性为0.229，男性为0.229，男性的平衡精度为0.690，男性为0.689，女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异，阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标，包括假阳性率和平衡的准确性，显示出男性队列公平性的显着增强。结论：这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性，同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力，为改善临床决策和资源管理铺平了道路。