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World File Search System死亡率
比较不同种族之间2型糖尿病患者的死亡率：纵向研究的系统审查和荟萃分析诱导心肌损伤
败血症是一种威胁生命的疾病，原因是对感染的免疫反应失调，这会导致一系列器官功能障碍[1，2]。尽管败血症近年来受到了越来越多的关注，但它仍然是全世界的一个主要公共卫生问题，并且具有高度的生活和死亡率[3]。败血症诱导的心肌损伤（SIMI）是败血症的常见并发症，是败血症患者的重要死亡原因[4，5]。但是，对SIMI的研究仍然有限，其临床治疗也缺乏专家的共识。因此，有必要探索SIMI的有效治疗方法。shenfu注射（SFI）是治疗败血症具有良好治疗作用的有效药物。它是从富兹（Aconiti helfaris radix praeparata）和Hongshen（Ginsen Radix et Rhizoma rubra）中提取的，并来自传统的中国药物（TCM）处方药。许多临床和实验研究表明，SFI可以有效地改善败血症的血液动力学[6]，调节免疫功能[7-9]并改善临床预后[6，7，9]。此外，SFI可以抑制心肌细胞的凋亡，减少炎症反应并防止SIMI [10-12]。基于50项研究（3394名参与者）的元分析表明，与其他TCM注射相比，SFI在减少脓毒症患者的炎症和改善死亡率方面表现出色[13]。与常规医疗相比，SFI与常规医疗相结合可以增强免疫功能并改善败血性休克的预后[14，15]。此外，使用198只小鼠的动物实验研究表明，SFI在SIMI中的疗效与地塞米松的功效相似[16]。尽管许多证据支持SFI对SIMI具有良好的治疗作用，但由于TCM的多组分，多目标，多目标和多条纹特征，SFI的特定治疗机制仍不清楚，这限制了其临床应用和开发。因此，我们使用网络药理学探索SFI治疗SIMI的活性化合物和治疗机制。网络药理学结合了传统的药理学，计算机技术和其他学科，这些药理学，计算机技术和其他学科可以显示“药物化合物 - 靶向疾病”网络，进一步证明了药物与疾病之间的相互作用[17]。这项研究使用网络药理学来探索SIMI中SFI的治疗机制，并通过分子对接和实验对其进行了验证。
摘要背景和目的：头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的全球发病率和死亡率正在增加。
摘要背景和目的：全球头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 的发病率和死亡率正在上升。本研究旨在分析 HNSCC 患者生存率并确定影响生存结果的因素。方法：我们对 5 年间就诊于教学医院的 HNSCC 患者进行了回顾性队列研究。收集患者的临床和病理特征。我们评估了总体生存率及其与影响患者生存的治疗、人口统计学和病理因素的关系。结果：我们的研究纳入了 78 名患者。大多数参与者为男性 (88.5%)，9 名 (11.5%) 为女性，中位年龄为 62.85±14.97 岁。喉是最常见的原发性肿瘤部位。28 名患者（35.89%）死亡。总体 2 年和 5 年生存率分别为 87.2% 和 67.4%。 60 岁以上、女性、吸烟、肿瘤分期为侵袭性、LMP 阳性和肿瘤分化不良的患者死亡率略有增加，但并不显著。接受治疗且 EGFR 表达 3+ 阳性的患者死亡风险降低具有重要意义（HR=0.56，P=0.015）。p16 阳性个体的存活率随时间推移而增加，但并不显著。结论：这项回顾性队列研究发现 HNSCC 患者的抗 EGFR 药物治疗是影响存活的最重要因素。老年人死亡的最高风险因素是肿瘤分化不良、吸烟和血管侵犯。结果强调及时诊断、靶向治疗和减少吸烟将提高存活率和患者护理。在本文中，我们重点介绍了免疫治疗时代抗 EGFR 的未来前景 关键词：头颈部鳞状细胞、生存率、风险因素、抗 EGFR 治疗 资金：无 *本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有 © 作者 引用本文为：Javadirad E、Jafari M、Azimivaghar J。头颈部鳞状细胞癌 (HNSCC) 患者的生存相关因素：一项回顾性队列研究。伊朗红新月会医学杂志。2024,81.1-6。1. 简介
抑郁症患者的心血管健康与全因死亡率的关系
最近更新的心血管健康 (CVH) 评估算法、生命必需品 8 (LE8) 与抑郁症成人全因死亡率之间的关联仍然未知。从 2005 年至 2018 年的国家健康和营养检查调查 (NHANES) 中，确定了一批 2,935 名患有抑郁症的个人。他们的 CVH 通过 LE8 评分系统进行评估。死亡率状况调查利用了截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数的联系。为了评估 CVH 对死亡风险的影响，我们采用了 Kaplan-Meier 生存分析和 Cox 比例风险模型，并调整了与人口统计和社会经济地位相关的变量。在 2,935 名参与者中，CVH 水平较高的人的全因死亡率明显低于 CVH 水平较低的人。 Cox 回归分析表明，CVH 评分每增加 1 分，全因死亡风险就会降低 [HR = 0.97，95%CI：0.96–0.98]。CVH 与死亡率之间的负相关性在不同的人口和社会经济亚群中仍然存在。较高的 CVH 水平与抑郁症患者的全因死亡风险显著降低相关。这些发现强调了综合 CVH 管理作为抑郁症患者医疗保健策略的一部分的重要性，表明改善 CVH 可能有助于延长这一脆弱人群的预期寿命。
禁食血糖与淋巴细胞比率预测不稳定心绞痛患者的长期心脏死亡率
摘要背景：这项回顾性研究旨在探索对冠状动脉病变严重程度和不稳定Angina pectoris（UAP）患者的冠状动脉病变严重程度和长期心脏死亡率的空腹血糖与淋巴细胞计数比（GLR）的预测价值，这尚未被报道过。方法：4110名UAP患者包括在研究中。根据其GLR值将患者分为两组，并接受平均36个月。的结果，包括心脏死亡率，全因死亡率和重新寄养率，并确定了长期心脏死亡率GLR的预测价值。结果：在所有患者中，有865名（21.0％）被重新住院，103例（2.5％）死亡，其中包括39例心脏死亡（0.9％）。与低GLR组相比，高GLR组的语法得分更高（P <0.001）。高GLR组的心脏死亡率（p = 0.006）和重新住院（p = 0.004）的速率更高。Kaplan-Meier曲线表明，GLR≥3.38（p = 0.005）时，心脏死亡率较高（P = 0.005）。接收器工作特性（ROC）分析表明，2.9861的GLR是预测心脏死亡率的有效截止值（P = 0.001）。多元COX回归分析表明，血清肌酐（P = 0.003），GLR（P = 0.029）和语法得分（P <0.001）是心脏死亡率的独立预测指标。结论：GLR与冠状动脉病变严重程度显着相关，可以用作UAP患者心脏死亡率的独立预测指标。
死亡率对印度经济影响的统计分析
Anmol Tyagi 和 Naveen Sharma DOI：https://dx.doi.org/10.22271/maths.2025.v10.i1a.1945 摘要 本文深入探讨了死亡人数如何影响印度的经济，主要是通过查看过去的数字。我们确实仔细观察了一切，观察了死亡率等因素，以及表明经济表现如何的重要因素，例如国内生产总值 (GDP)。从所有早期的搜索和研究中可以看出，模式和联系向我们展示了死亡率的上升或下降如何在思考中发挥重要作用。卡方检验分析已用于查看印度的死亡率和 GDP 之间是否存在关系。事实证明，更多的人死亡会降低工人的生产力，提高医疗成本，并使经济变得不健康。像您这样有眼光的读者一定会明白，这不仅仅是书本上的知识，它对于那些做出重要决策的人来说是至关重要的信息。目的是在印度的健康和人口问题进一步拖累经济之前解决这些问题。 关键词：GDP 增长、死亡率、卡方检验、公共卫生、经济增长 1. 简介 了解死亡率和货币状况如何相互关联至关重要，尤其是在经济仍在发展的地方，或者从根本上讲，在印度等试图实现更大增长的国家。 在印度，他们长期以来一直在努力解决死亡人数过多这一主要问题。这个问题不仅仅是因为一件事，而是因为大量的材料混杂在一起；包括看医生的难易程度、人们吃什么食物以及该国的整体财务状况如何。 现在，一些真正聪明和见多识广的人研究这个问题，发现了一些非常有趣的事情。他们发现，印度巨额货币的变化，或者成年人喜欢称之为国内生产总值 (GDP)，在死亡人数方面发挥着惊人的作用。这基本上生动地反映了这样一个概念：当印度经济表现更好时，死亡人数就会减少。这项研究的重点是找出死亡率的变化是否会影响印度的经济，密切关注 GDP 和不同的经济健康迹象。我们正在使用卡方检验等方法来衡量这些因素之间的联系。我们想表明，如果健康状况改善，经济可能会增长，反之亦然。了解这些材料可以帮助负责人制定更好的计划，以促进人民健康和经济；我们研究论文的目标是深入研究这些数字，看看死亡人数减少、病情改善或实质上类似，是否意味着赚钱和整个国家福祉的好消息。先前的研究（Yadav，2022) [6] 真正探究了印度的经济增长与死亡人数之间的关联；他们发现，当经济表现良好时，死亡人数会减少。似乎 2011 年至 2019 年间，人们死亡率的 46% 与经济表现的好坏有关；人们深刻而根深蒂固地认为，经济好转会使人们更健康。当我开始一个项目时，我会努力讨论其他研究人员 (Farahani et al ., 2009) [3] 的工作，他们研究了印度各州在公共卫生上投入更多资金如何降低人们死亡的可能性。他们的研究结果表明，如果政府在医疗方面的支出增加 10%，死亡的几率就会降低 2%。这似乎对儿童和老年人等高危群体的帮助最大。
糖尿病，高血压和肥胖与Covid-19死亡率的关联：系统评价和荟萃分析
摘要背景有限的信息可获得有关集成计划生育和营养服务的价值，以改善生殖年龄和有效方法实现这一目标的相关结果。本研究旨在确定全球和地区利益相关者关于整合计划生育和营养服务，检查促进者和障碍的观点和经验，并确定整合的机会和考虑因素。我们在计划生育，营养及相关领域的34个全球和区域利益相关者进行了半结构化访谈。通过目的抽样确定参与者。访谈是实际上，记录和转录的。使用主题分析分析数据。结果利益相关者考虑了计划生育和营养服务的整合，鉴于计划生育和营养状况之间的生物学联系可能有价值，以及潜在的实际收益，包括增加服务覆盖范围，减轻受益人的访问服务负担以及增加服务提供的成本效益。集成通常是在全面的卫生服务包中描述的，其集成模型包括卫生系统的加强，生活课程和多部门方法。促进者和障碍包括系统性和结构性，与资源相关的和上下文因素。强调了更有力的证据支持整合并确定有效且具有成本效益的整合模型。结论将计划生育与营养服务结合在一起，以及针对生殖年龄妇女及其子女的其他卫生服务，可能会在改善健康和相关结果方面具有更大的价值，而不是孤立的方法。进一步的证据量化收益并突出此类整合策略的有效性是告知未来计划工作的关键。
阿肯色州孕产妇死亡率审查委员会 (AMMRC) ...
阿肯色州孕产妇死亡审查委员会 (AMMRC) 负责审查在怀孕期间或怀孕结束后一年内发生的妊娠相关死亡。通过持续监测、数据收集和全面的多学科审查，收集到的信息用于制定循证建议，旨在预防未来与妊娠相关的死亡。本报告综合了 2018-2021 年的数据和基于 2021 年发生的死亡病例的建议。2018-2021 年阿肯色州活产总数为 144,405 例，数据链接过程确定了 181 例潜在的妊娠相关死亡。根据委员会确定的排除标准，40 例病例因假阳性或州外居住而被排除。在其余 141 例病例中，有 59 例被确定为与妊娠有关。
密西西比州婴儿死亡率报告2022
Racial Disparities in Timing of Death ..................................................................... 15 Leading Causes of Death and Disparities in Infant Death in 2021 ..................................... 15 Congenital Malformations ..................................................................................... 16 Birth Defects ........................................................................................................ 16 Accidents/Unintentional Injuries ............................................................................ 17 Prematurity/LBW .................................................................................................. 18 Sudden Unexpected Infant Death ......................................................................... 20 Maternal Complications During Pregnancy ........................................................... 20 Infant Morbidity,密西西比州……
Bryan He |研究声明 Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
鉴于此，我建立了将Echonet动力学集成到标准临床工作流程中所需的工具和基础设施。这使我们能够进行3,769个超声心动图研究的盲，随机临床试验，以将模型的性能与超声检查员评估进行比较[6]。首先，试验发现该模型的预测已充分融合到工作流程中，心脏病专家审查了初步评估，无法可靠地确定模型或超声检查员是否进行了初步评估。该试验还发现，心脏病专家对模型的初始评估进行了重大变化（对Sonogra-Pher的27.2％而言，16.8％），并且使用该模型的初始评估节省了心脏病专家和超声学家的时间。该模型已经完成了FDA 510（k）清除过程，以确保其符合安全和功效标准。
cdk1/ cx3cr1 mRNA表达的全血比合并乳酸的结合了败血症患者ICU死亡率的预测： div> div>
主要结果：在100名化粪池患者的180个芯片中，我们在ICU入院后的第1天和第2-3天都在幸存者与非活物中的39个上调和2个下调差异表达的基因（DEG）。我们将上调DEG的集线器基因以及CX3CR1和IL1B结合了计算表达比。CDK1/CX3CR1比率具有最佳性能，可以预测全因ICU死亡率，在ROC曲线（AUROC）下的面积为0.77（95％置信区间[CI] 0.88-0.66），在第2天，在ICU下，在ICU下，第1天，0.82（95％CI 0.91-0.72）的面积为0.82（95％CI 0.91-0.72）。这种性能比每个单独的mRNA生物标志物要好。在外部验证队列中，使用RT-QPCR测量的CDK1/CX3CR1比的预测性能与第1天测量时乳酸的预测性能相似，在第2-3天测量时较高。结合乳酸水平和CDK1/CX3CR1比率，我们确定了3组具有ICU死亡率风险增加的患者，范围为9％至60％，中级风险群体死亡率为28％。