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如何引用本文Biaggi N，Potts J，Torres A等。 （2025年3月12日）在
从患者的女儿获得的附带信息显示，在介绍前大约一年，患者退休，搬进了她的住所，并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月，患者经历了他的第一个“情节”，其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷，自发解决。此后不久，他有第二个“情节”，其特征是退出，与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周，患者开始表现出自我抑制，奇异和偏执妄想的迹象，“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听，不吃东西，不睡觉，想整天离开房子留在他的车里。”此外，他表现出异常的行为，例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
引用本文 /使用原始资料来源：Täubel，M.，Castagnoli，E.，Leppänen，H.，Vornanen-Winqvist，C.，Juntunen，M.，Ka < / div < / div>
The impacts of cleaning on the airborne and surface microbiota in Finnish primary school classrooms Martin Täubel 1,* , Emmanuelle Castagnoli 2 , Hanna Leppänen 1 , Camilla Vornanen-Winqvist 2 , Miina Juntunen 1 , Leila Kakko 2 , Tuomas Alapieti 2 , Anniina Salmela 1 , Raimo Mikkola 2 , Maria Valkonen 1 , Heidi Salonen 2 1 Finnish Institute for Health and Welfare, Kuopio, Finland 2 Aalto University (Aalto), Espoo, Finland * martin.taubel@thl.fi SUMMARY Here we present results of a cross-over intervention in Finnish primary schools in which we studied the impacts of ‘ water only ' versus ‘ normal cleaning ' on the airborne and surface mi- crobiota在教室里。定量PCR以及扩增子测序被用来描述来自桌子和地板表面收集的空气寄生沉淀的灰尘和拭子样品中细菌和真菌微生物群的水平和组成。我们的初步分析表明，与使用清洁化学品相比，在“仅水”清洁期间，在“仅水”清洁期间，桌子和地板表面上的ATP水平降低了微生物水平的显着差异。关键字清洁；微生物组；表面；室内空气；微生物暴露。引入室内环境中麦克风长袍的暴露与居住者的健康有关。非传染性疾病，主要是呼吸和过敏性健康结果，以及不一致的疾病都与室内微生物暴露有关（Kirjavainen等人。2019）。方法本研究是在1月至2023年5月在较大赫尔辛基地区的四所小学进行的。2015）。最初在仪式中使用清洁，以控制气味并从表面上清除土壤时，清洁对控制微生物种群的重要性开始被发现微生物的发现和1800年代感染控制的诞生。今天，有一个可靠的研究基础，可以评估并比较了在实验条件下对微生物对微生物的不同清洁化学和消毒剂的影响。但是，清洁化学物质和清洁实践如何影响室内表面的微生物，这可能如何影响人类的暴露和健康。解决这一知识差距，我们研究的目的是对芬兰小学进行清洁干预措施，以评估“仅水”的影响与“诺更清洁”的影响，而化学药品对教室中的空气生气和表面微生物群的影响。这项研究是在交叉干预设计中实施的，在该设计中，通常在研究学校中进行的“正常清洁”与“仅使用水”清洁交替进行，该清洁在每日清洁教室中不使用清洁化学品。该研究在每个五个星期的四个时期内进行，两个时期，有两个时期，只有两个时才清洁。我们在四所学校中总共监视了59个教室，并在每个研究期结束时收集了空中灰尘，工作台的表面拭子和教室地板的地面拭子。空气寄宿，在每个时期内使用放置在高架表面上的无菌培养皿（通常在160-220 cm的高度； Adams等人。桌面表面拭子样品在每个
如何引用本文Varghese S，Thomas A，V A等。 （2025年3月6日）2型糖尿病的急性肾脏损伤的临床特征
表1比较了有或没有AKI的DKA患者的人口统计和合并症。两组之间的平均年龄分布相似，没有统计学上的显着差异（p = 0.087）。与非肥胖患者相比，肥胖患者的比例明显更高（p = 0.044）。性别分布没有显示显着差异（p = 0.63）。在合并症，CKD和CAD中，DKA患者的AKI显着相关（分别为p = 0.02和p = 0.036）。HTN，OAD和CLD在AKI和非AKI组之间没有显示统计学上的显着差异（P> 0.05）。这些发现表明，肥胖，CKD和CAD可能会导致DKA患者的AKI风险增加，从而强调了监测这些因素在临床实践中的重要性。
如何引用本文：Tapera T，Odimegwu C，Makoni T等。抗逆转录病毒疗法的HIV患者的Covid-19疫苗利用I
使用了一种使用并发三角设计设计的混合方法方法。并发研究设计是一种同时收集定量和定性数据的方法。定量数据是从通过结构化问卷中的ART养HIV的人那里收集的。量化问卷询问了与访问艾滋病毒感染艾滋病毒的每个样本者有关的所有诱人，启用，需求和环境因素。在定性数据收集方式中，定性数据是通过有目的采样的主要利益相关者（例如社区艾滋病毒志愿者，地区艾滋病毒焦点焦点和地区卫生促进官员）的深入采访来收集的。对定量数据和定性数据的分析是单独进行的。研究结果在研究的结果和解释阶段进行了整合。
请引用本文为：Razavian H，Mazaheri M，Shiri A.薰衣草口腔滴在减少需要胚胎的患者中的牙齿焦虑
方法：在2021年进行的这项双盲随机临床试验中，使用简单的随机抽样技术招募了64例有症状性不可逆性牙髓炎的患者。盲目性。使用随机整数表将样品分为干预组和对照组，将它们随机化。在开始程序开始前一个小时，熟悉牙齿焦虑问卷。将250毫升水中的20滴水放在对照组中，而将20滴薰衣草提取物添加到250毫升水中的干预组中。两组在摄入疗法后60分钟完成了焦虑问卷。使用了数据，配对和独立的t检验以及多元回归分析。
如何引用本文Alidrisi D A，Alidrisi H A，Reman K A A等。 （2025年2月18日）与附带Chroni
ckd仍然严重诊断和处理不足，因为在公众，医疗保健专业人员和卫生机构中普遍缺乏认识[11]。在2009年伊拉克南部的一项回顾性单中心研究中，只有6.6％的T2DM患者发现了蛋白尿[12]。在伊拉克北部的另一项研究中，糖尿病性肾病普遍存在约14％[13]。在一项队列研究中，只有23％的CKD患者被其医生正确诊断，而大量诊断为癌症（29％）和高血压（82％）等其他疾病[14]。早期CKD的无症状表现导致诊断不足，因为大多数人仍然没有意识到自己的状况。此外，CKD与多个长期条件的关联使医疗保健从业者的识别和及时干预复杂化[15]。尽管了解了CKD诊断及其在T2DM中的并发症，但只有不到50％的患者获得了CKD的建议护理，预计到2040年，它将成为全球第五大死亡原因[10]。
如何引用本文Sandougah K，Alsywina N，Alghamdi H K等。 （2025年2月17日）评估Arti
系统需要大量数据（也称为大数据）进行培训[2]。高质量的标签和代表性现实生活数据需要创建机器学习或深度学习算法以防止系统偏见。未能遵循这一基本规则可能会产生不可靠的发现[3]。这类似于基于合成数据的使用[4]，对癌症患者的护理建议的建议类似。由于可以检索和用于训练的许多诊断成像方式（例如X射线，超声，CT，MRI等）的大量数据（例如X射线，超声，CT，MRI等），因此放射学在AI算法的开发中起着至关重要的作用。因此，预计AI不仅会影响传统的放射学过程（例如图像解释），还会影响临床决策支持系统和结构化报告[2]。可以改善放射科医生的实践，因为基于AI的工具可用于更有效地完成费力，重复性的活动和阅读时间[1]。为了使放射科医生对AI的基本理解，欧洲放射学会（ESR）产生了一份白皮书[5]。这些进步的其他用途包括在紧急情况下自动鉴定气胸，出血，肾结石和异物的病例，可帮助放射科医生在诊断过程中进行诊断，并提高其准确性[6]。人机互动将成为所有医生的关键能力，必须纳入医学教育。根据文献上发表的几项研究，基于AI的应用程序不会代替放射科医生目前的角色。相反，它们将增强放射学服务和放射学家的表现[1]。将来医学的问题是在使用AI工具时可以进行质量检查[3]。然而，正如人工神经网络的著名杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）所说，AI的使用是放射学领域的发展领域，这可能是对专业诊断放射学家[7]的威胁[7]，因为远程放射学，3D印刷，在放射学中实施人工智能训练和其他放射性训练[7]，并且是训练有素的测试。至关重要的是要确保当前的临床从业人员鉴于正在进行的AI革命，对这项技术的状态和潜力了解。关于AI将如何影响临床实践的错误信息可能导致不利的态度和不明智的职业决定。因此，在整个过渡期间，至关重要的是，为临床医生提供准确，公正和当前的信息至关重要。从这个角度来看，评估临床医生对AI的潜在应用的感觉至关重要。因此，这项研究的目的是评估医师在放射学中使用AI的感觉[8]。
如何引用本文Zope S A，Dongare S S，Suragimath G等。 （2025年2月15日）对知识，意识和实践的比较评估
医疗保健，牙科领先于临床和教育目的采用AI [3]。今天，AI技术（例如机器学习，计算机视觉和自然语言处理）支持精确诊断，增强患者的沟通，并促进牙科学生的远程学习。CHAT生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种对话AI模型，有望加强牙科的沟通，教育和临床决策[4]。在牙科中的Chatgpt整合表明，AI和医疗保健的融合方面有一个重大的飞跃。其理解自然语言，提供准确的信息以及协助患者和从业者可以彻底改变牙科护理的能力，从而使其更容易获得，高效和以患者为中心[5]。在放射学中，卷积神经网络（CNN）有助于检测龋齿，根尖病变和上颌鼻窦炎，其精度非常准确[6]。专注于根尖的X光片，CNN在诊断牙周损害的前磨牙和磨牙方面达到了81.0％和76.7％的精度[7]。AI驱动的工具还通过自动化头形测量分析并提高治疗精度来增强正畸技术。在假肢中，AI简化了工作流程，例如设计假牙和优化材料选择[8]。此外，AI通过识别根部骨折并分析管道解剖结构来支持牙髓术[9]。在有希望的同时，这些应用需要进一步验证，以确保在临床环境中的可靠性和道德遵守。然而，尽管已广泛探索了AI在诊断，治疗计划和工作流程优化方面的应用，但在牙科专业人员中，人们对诸如CHATGPT之类的AI工具的意识和实际使用的研究有限。
如何引用本文Srour M，Ali S，Hodge M等。 （2025年2月14日）“如果我们提早进行管理，我们可以正确正确”：一项对Healthc的描述性研究
竞选指南是由重症监护医学学会和欧洲重症监护学会共同制定的。高收入国家（HIC）的发病率和死亡率有所改善，但越来越多的证据表明，在LMIC中实施幸存的败血症指南最多可能是无效的，在某些情况下可能是有害的[2]。多个组织，包括世界卫生组织（WHO）和非洲败血症联盟，已发出呼吁采取行动，以减少全球败血症结果的差异。尽管有这样的优先级，但LMIC中仍几乎没有产生相关的研究数据。截至2018年，尽管有85％的败血症病例和死亡发生在LMIC中，但在HICS中，有55％的注册临床试验发生在HICS中，主要是撒哈拉以南非洲（SSA）和东南亚以南亚洲[1,2,4]。
如何引用本文：Tekin MG，Yurttas NO。米多斯托林诱发的急性髓系白血病年轻女性的甜味综合征。JCPSP 案例报告 2024
腹部超声检查未发现器官肿大。颈部-胸部-腹部计算机断层扫描 (CT) 未发现淋巴结肿大或恶性肿瘤证据。骨髓活检无法诊断，也没有发育不良的迹象。由于 2 个月后仍持续发烧、出汗和双血细胞减少，因此进行了骨髓穿刺活检和流式细胞术检查，以鉴别诊断感染事件，包括结核分枝杆菌和急性白血病。在骨髓穿刺中观察到高达 36% 的细胞，这些细胞具有稀少的细胞质、大而均匀的细胞核和原始形态。此外，流式细胞术和骨髓活检结果与 AML 相符。