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World File Search System水肿
诱导血管性水肿
血管水肿每年在美国（美国）进行100,000多个急诊科（ED）访问，约有11％的患者需要入院[1]。这种短暂的，非固定的水肿可能会影响各种地点，并且可能会发展为威胁生命的气道水肿，如果不迅速治疗，需要插管。在大多数患者中，血管性水肿的原因尚不清楚。但是，病理生理学可以归因于组胺或心动激肽介导的机制。组胺介导的血管性水肿是响应于I型免疫球蛋白E（IgE）超敏反应的肥大细胞脱粒的结果，占所有病例的40％至70％。虽然缓激肽介导的血管性水肿不太常见，但由于上呼吸道的显着参与，这些病例可能持续且更严重。Bradyinin介导的血管性水肿可以进一步分类为遗传性血管性水肿（HAE），获得性血管性水肿或血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂诱导的血管性水肿（ACEI-AE）[2]。
遗传性血管水肿1和2
抽象的遗传性血管性水肿（HAE）是一种罕见的疾病，会引起皮下和粘膜下水肿的发作发作，可能是痛苦，无能力且可能致命的。由于血浆Kallikrein/Kinin系统的激活不受控制，这些攻击分别由C1酯酶抑制剂缺陷或HAE类型1型和2型中的功能障碍引起，这是由于血浆kallikrein/kinin System的不受控制的激活而导致的。多年来，治疗方案仅限于具有重大不良影响，功效不足或困难行政途径的疗法。增加了HAE病理生理学的见解为开发具有更少副作用的新疗法铺平了道路。在过去的二十年中，用于长期预防和急性攻击的需求治疗，已经开发了一些针对性的HAE新型治疗策略。本文回顾了HAE开发更有效，更方便的治疗方案的进步及其对发病率，死亡率和生活质量的预期影响。这些改进的治疗方案的出现大概会改变当前的HAE准则，但遵守这些建议可能会受到高度治疗费用的限制。因此，必须确定适应症并确定将受益于这些最新治疗一代的患者。最终，当前对基因疗法的临床前研究最终可能导致HAE治疗方法的良好方法。总而言之，预计将越来越多地转向使用高效的长期预防，这将大大减轻遗传性血管性水肿患者的负担。
遗传性血管性水肿
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人工智能和淋巴水肿：最新进展
背景：淋巴水肿治疗面临诸多挑战。其中一些挑战包括热带淋巴水肿的根除、癌症相关淋巴水肿的临床前诊断以及提供适当的个性化护理。过去二十年，人工智能 (AI) 在医疗保健服务中的应用日益增多。淋巴水肿治疗面临的挑战的性质适合 AI 应用。目的：本研究旨在探索当前 AI 在淋巴水肿预防、诊断和管理中的应用，并研究未来的潜在应用。方法和结果：搜索了四个数据库：PubMed、Scopus、Web of Science 和 EMBASE。我们使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目作为组织基础。我们的分析表明，AI 的几个领域，包括机器学习 (ML)、模糊模型、深度学习和机器人技术，已成功应用于淋巴水肿治疗。ML 可以通过估计疾病流行率和绘制风险区域来指导热带淋巴水肿的根除运动。机器人辅助妇科癌症手术与下肢淋巴水肿风险降低相关。描述了几种用于早期检测和诊断淋巴水肿的可行模型。所提出的模型比目前实践中的方法更准确、更灵敏、更具体。机器学习还用于在康复锻炼期间指导和监测患者。结论：人工智能为淋巴水肿实践中最具挑战性的问题提供了多种解决方案。此外，将其付诸实践可以彻底改变淋巴水肿预防、诊断和管理的许多方面。与患者的相关性：淋巴水肿是一种影响数百万患者的慢性衰弱性疾病。开发新的预防、早期诊断和治疗方法对于改善结果至关重要。人工智能为淋巴水肿管理的一些复杂问题提供了多种解决方案。在这篇系统综述中，我们总结并讨论了淋巴水肿实践中最新的人工智能进展。
遗传性血管性水肿-Icatibant
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。在某些市场中，可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他承保范围的确定。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
遗传性血管性水肿药物
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