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单张教疼痛：挑战和未来观点
多年来，基于实际组织损伤或激活伤害感受器的非神经组织的威胁，将不同类型的疼痛归类为伤害感受。没有属于这一类别的疼痛被归类为神经性，被定义为“神经系统中原发性损伤或功能障碍引起或引起的疼痛” 1。在2011年，神经性疼痛的最新定义更改为“由体感神经系统的损伤或疾病引起的疼痛” 1。这种变化在某些未显示“伤害感受器的激活”或“体感神经系统的病变或疾病”的某些临床条件的分类中存在差距。这些条件的特征是伤害性系统的改变，其疼痛广泛，没有损伤或体感系统疾病的迹象，即使在显然正常的组织中也存在超敏反应。另一方面，采用诸如“特发性疼痛”之类的术语可能会导致这些患者的污名化1,3。the-the，国际疼痛研究协会（IASP）的工作组提出了“ Nociplastic Pain”一词，包括那些不适合伤害感受或神经性疼痛分类的疾病2。本社论旨在介绍该术语的历史演变，并讨论临床医生和研究人员的当前挑战。在体感系统中没有持续的伤害或疾病证据的伤害性系统的改变可以归因于中枢神经系统的结构和功能变化，包括中枢敏化（CS）4。在2010年出现的一组临床条件下包括CS一词的第一个建议5,6。参考研究6,7通过专家的共识提出了一种结构化方法，该方法列出了临床标准，表明对肌肉骨骼疼痛的伤害性，周围神经性神经性和中央敏化机制。在2014年，另一项研究8介绍了一项基于以下强制性标准对CS分类的流程图：（i）排除神经性疼痛和（ii）疼痛强度与所谓的伤害感受的来源不成比例。当不存在神经性疼痛并且疼痛被认为具有不成比例的性质时，必须至少存在以下标准之一：（i）疼痛的弥漫性分布，（ii）中央敏化清单（CSI）的分数40分或更多。考虑到CS是一种神经生理机制，而不是疼痛分类的描述，因此2016年IASP采用了“ Nociplastic Pain”一词作为第三个描述符。这个术语源自“伤害性可塑性”，反映了伤害感路2的变化。nociplastic疼痛定义为“尽管没有明确的组织损害或威胁引起周围伤害感受器的激活或疾病或造成造成疼痛的疾病伤害的证据或疾病的证据或损伤的证据，但疼痛引起的疼痛。”在2021年，IASP介绍了涉及肌肉骨骼系统9的单张教疼痛的分类系统9。认可术语，定义和临床标准的重大进展。但是，仍然存在重大限制和挑战。这些标准认为，要使患者以“可能的鼻骨疼痛”进行分类：（i）报告疼痛持续至少3个月； （ii）报告疼痛而不是离散的区域分布； （iii）报告疼痛不能完全用Nocixepive或神经性机制来解释； （iv）显示出疼痛过敏的临床迹象。为了被归类为“可能的单张教疼痛”，除了上述4个标准外，患者还必须出现：（i）疼痛领域的疼痛过敏的史，即对触摸，运动，压力或热/冷的敏感性； （ii）至少一种合并症：对声音，光和/或气味的敏感性，睡眠障碍，疲劳或认知问题9。基于表型的分类项的使用被认为比基于机制的分类更合适。理由是表型是指可观察或可测量的特征，迄今为止，尚未完全阐明鼻骨疼痛的精确机制，这表明术语“ Nociplastic”一词并不能反映神经生理机制。仍然没有“参考标准”测试可以正确识别润滑性疼痛。可能引起混乱的另一点是，Nociplastic疼痛是原发性慢性疼痛（PCP）（MG30.0）的同义词或潜在机制，该机制包括在国际疾病分类中（ICD-11）。PCP是一个概念，旨在将一组痛苦的临床状况分类为一种疾病。应注意的是，基于表型的疼痛分类标准的发展正在不断发展。nociplastic疼痛不包含在PCP定义中，因此应被理解为疼痛特征的描述，而不是诊断实体。此外，仅针对肌肉骨骼系统提出了当前的肿瘤疼痛分类系统，不应将其外推到其他疾病，例如头痛，腹部和骨盆疼痛。为了移动此分类的临床实施，研究必须确定这些标准10的有效性，有用性，可靠性和诊断准确性10。研究应确定某些特征是否特定于给定的疼痛表型。研究应提供eviden-
研究人员教神经网络将云和雪添加到图像
这项研究为从气候监测到广泛的地区到环境项目和农业任务提供了更准确的细分机会。例如，该解决方案促进了对森林区域的有效分析，其特征和变化，即使在云云比例很高的北部地区，同时考虑了气候条件对图像的影响。
Gal-1 和Gal-9 在子痫前期患者血清和胎盘表达的临床研究
0.05), 且早发型 PE 组 Gal-1 水平和 Gal-9 水平亦显着高于晚发型 PE 组 ( P <0.05)。 早发型 PE 组和晚发型 PE
全长 16S rRNA 扩增子分析
bitBiome Inc. 电子邮件：service@bitbiome.co.jp 网站：https://www.bitbiome.co.jp/ 日本东京新宿区早稻田鹤卷町 513 号 162-0041 早稻田大学第 121 栋 415 室
马铃薯人工智能模型能够检测马铃薯晚疫病和早疫病
创新描述：用于检测早疫病和晚疫病的马铃薯 AI 模型已添加到 PlantVillage Nuru 应用程序中，现在可用于 Android 和 iOS 操作系统。这项创新旨在帮助农民在田间诊断作物病害，无需互联网连接。
一种用于诊断早发冠状动脉疾病的机器学习方法
1. 简介 冠状动脉疾病 (CAD) 是一种影响向心脏供血的动脉的疾病。它主要是由动脉粥样硬化引起的，动脉粥样硬化是一种由脂肪、胆固醇和其他物质组成的斑块在冠状动脉内积聚的过程。这种积聚会随着时间的推移使动脉变窄，减少流向心肌的血流量，并导致胸痛（心绞痛）或心肌梗塞等症状。PCAD 是指男性 55 岁以下和女性 65 岁以下发生的过早冠状动脉疾病。最近，人们使用 ML 方法广泛研究了 CAD 预测和诊断，因为传统统计方法的能力有限，并且在分析大数据集方面存在一些弱点 (1-3)。因此，机器学习方法已被用作人工智能的一个子领域，用于从原始数据中提取有价值的模式和信息。使用这些方法可以在没有人工输入的情况下获得合适的知识并将其用于不同的目的。最近的研究表明，机器学习方法可用于早期诊断、风险分层、临床试验招募和各种疾病分类。同时，种族和民族与特定人群和遗传变异有关，对某些疾病可能很重要。社会经济地位和医疗保健机会与种族和民族密切相关（4）。例如，非裔美国患者比白人患者更常接受心导管插入术来诊断 CAD（5）。不同种族和民族的存在对不同种族和民族群体的疾病发展有影响（6）。因此，有必要了解种族在各种疾病中的作用。机器学习算法已被用于预测考虑种族和民族的心力衰竭，并确定特征重要性在不同种族和民族群体之间的差异（7）。Suinesiaputra 等人（8）使用深度学习分析对动脉粥样硬化进行了多民族研究。他们试图利用机器学习算法的能力从大规模遗留数据集中提取合适的信息。他们使用双腔、四腔和短轴磁共振成像 (MRI) 视图之间的迁移学习序列训练 VGGNet 卷积神经网络来检测标志。另一项多民族动脉粥样硬化研究使用机器学习方法预测心血管事件 (9)。他们使用随机生存森林技术来识别心血管风险因素。
量子计算机科学的基础教会了我们关于化学的知识
物理上的不可证明** - 随着系统的随着时间的流逝，有突然的，定性的变化无法以任何方式预测，除了时间向前发展并查看它是否发生，并且在有限的时间内没有答案可以表明它永远不会发生（对于所有系统）。
惩教机构罪犯/居民药物和酒精测试
政策编号：205.230 标题：惩教所罪犯/居民药物和酒精测试 生效日期：5/5/20 目的：指定在部门授权下对罪犯/居民进行药物和酒精测试的条件、情况和程序。 适用范围：所有罪犯和居民 定义：确认测试 - 由认证和/或认可的实验室使用气相色谱/质谱 (GC/MS) 或液相色谱串联质谱 (LC/MS/MS) 技术进行的预先科学测试，用于确定样品中的药物或酒精含量。 药物 - 所有非处方的情绪控制物质，包括大麻、可卡因、苯丙胺、甲基苯丙胺、巴比妥类药物、苯二氮卓类药物、阿片类药物和致幻剂，以及被滥用的合法处方药。小组 – 机构检测的特定药物 采集点筛查 – 一种药物检测设备，可用于初步筛查尿液或口腔液体，作为实验室检测的替代。 药物检测呈阳性 – 检测结果表明存在药物，表明罪犯/居民摄入了这些物质。 随机检测 – 通过选择惩教机构中计算机预先确定的罪犯/居民总人数百分比来启动的计划外和突击性药物检测。 筛查检测 – 使用采集点筛查设备确定尿液样本是阳性还是阴性的初步检测方法。 零容忍 – 监禁期间不允许吸毒和饮酒。所有阳性检测结果都会得到部门回应。 程序： A. 一般规定 1. 部门对吸毒和饮酒实行零容忍政策，并致力于对其管辖范围内的所有罪犯/居民进行药物检测、制裁和治疗。 2. 所有药物/酒精检测呈阳性都会得到适当的制裁和/或治疗干预。 3. 该部门采用部门纪律委员会确定的最新可用药物检测技术和程序。