目标:在这篇综述中,作者旨在阐明骨质疏松症和糖尿病的发生之间的关系,分析骨质疏松症在不同类型的糖尿病中的发病机理,并提出糖尿病患者中最有效的诊断策略与骨折风险评估。材料和方法:对MEDLINE,COCHRANE和SCOPUS数据库中的出版物进行分析,以搜索有关2016 - 2016 - 2016年发表的糖尿病患者(DM)患者的诊断,骨折风险评估,预防和治疗骨质疏松症的报告。搜索的关键词是:糖尿病,骨质疏松症和低能骨折。结果:T1DM的骨并发症比T2DM更严重,因为胰岛素缺乏合成代谢作用对骨骼。在T2DM中,裂缝的风险升高;但是,确定T2DM骨折风险增加的基本的机械尚不清楚。 FRAX工具不适合评估T1DM年轻患者的骨折风险。 它在老年T2DM患者中非常有用,但是在这些患者中,计算出的断裂风险可能被低估。 在T2DM中,裂缝风险通常与双能X射线吸收仪(DXA)测量的BMD值相对应。 诊断工具(例如小梁骨评分)可能在这组患者中起重要作用。 结论:确定和治疗高风险个人的最佳策略需要进一步的研究和适当的定义。 在所有继发性骨病例中,对潜在疾病的治疗是最重要的。在T2DM中,裂缝的风险升高;但是,确定T2DM骨折风险增加的基本的机械尚不清楚。FRAX工具不适合评估T1DM年轻患者的骨折风险。它在老年T2DM患者中非常有用,但是在这些患者中,计算出的断裂风险可能被低估。在T2DM中,裂缝风险通常与双能X射线吸收仪(DXA)测量的BMD值相对应。诊断工具(例如小梁骨评分)可能在这组患者中起重要作用。结论:确定和治疗高风险个人的最佳策略需要进一步的研究和适当的定义。在所有继发性骨病例中,对潜在疾病的治疗是最重要的。应明确定义骨质疏松症的诊断标准,以及裂缝风险评估和抗骨质疏松药物的选择。高骨折和糖尿病之间的关系是密不可分的,它的全部理解似乎是有效管理的关键。
•治疗绝经后女性骨质疏松症的骨折高风险,被定义为骨质疏松骨折病史或骨折的多种危险因素;或失败或不容忍其他可用骨质疏松疗法的患者•增加骨质疏松症的男性骨骼质量高,骨质疏松症的骨量很高,被定义为骨质疏松性骨折的病史,或骨折的多种危险因素; or patients who have failed or are intolerant to other available osteoporosis therapy • Treatment of glucocorticoid-induced osteoporosis in men and women at high risk for fracture who are either initiating or continuing systemic glucocorticoids in a daily dosage equivalent to 7.5 mg or greater of prednisone and expected to remain on glucocorticoids for at least 6 months.高骨折的高风险被定义为骨质疏松性骨折的病史,骨折的多种危险因素或失败或对其他可用骨质疏松疗法不宽容的患者
抽象背景免疫检查点抑制剂(ICI)可能会导致严重的,有时是长期存在的免疫不良事件(IRAE)。从理论上讲,ICI的免疫激活增强可以导致破骨细胞激活,骨质流失和断裂。这项研究的目的是评估用ICI治疗的黑色素瘤患者的主要骨质疏松骨折(MOF)的发病率。方法,我们使用商业医疗保健索赔进行了一项之前的队列研究,该索赔是从2011年至2022年间接受ICI治疗的美国黑色素瘤的成年患者的数据集。使用国际疾病分类9/10诊断代码确定了ICI启动前后MOF的发病率。结果研究队列包括3137名患者,平均年龄为68岁,其中2010年(64%)为男性。40(1.3%)患者在ICI启动前一年患有MOF,在ICI启动后的第一年和第二年中,有57(1.8%)和34(1.8%)具有MOF。MOF在第一年的HR与第一次ICI剂量的前一年为1.82(95%CI 1.24至2.66),第二年为1.85(95%CI 1.12至2.90)。事先骨折,年龄较大,女性性别和ICI疗法与ICI启动后MOF的更大风险有关。接受ICI的结论患者接受治疗后患有MOF的风险增加。鉴于合理的生物途径,骨质疏松症和骨质疏松性骨折可能代表了ICI治疗的新型IRAE。
最近,基于医学图像的自动疾病诊断已成为数字病理包的组成部分。要创建,开发,评估和比较这些系统,我们需要各种数据集。诊断骨疾病的关键特征之一是测量骨矿物质密度(BMD)。该领域的大多数研究都使用手动方法直接提取骨骼图像特征,尽管患病和健康骨骼之间存在潜在的相关性,这解释了有限的结果。检测骨矿物质密度(BMD)的显着变化取决于微创双能X射线吸收仪(DXA)扫描仪。本文介绍了骨密度测试结果的集合以及称为ARAK骨密度测定中心数据的患者剖面。患者的轮廓包括有关患者的身高和体重以及成像区域的照片。这些患者的数量为3,643,旁边存储了约4,020张照片。可用于开发自动疾病诊断方法和软件。
摘要:骨质疏松症是一种由骨矿物质含量降低和骨微体系结构的变化所定义的疾病,对使用X射线图像进行准确分类构成了挑战。本文旨在从跟骨放射线照片中提取纹理特征,并选择最佳的纹理特征,这些特征可用于训练机器学习分类器模型以检测骨质疏松症。这项工作基于多分辨率分析和微结构分析,以表征来自跟骨X光片的小梁骨微体系结构。将图像转换为使用两级小波分解提取特征细节。结构纹理方法,例如局部二进制图案,分形维度和Gabor滤波器被应用于小波分解的图像。使用独立的样本t检验和特征选择方法选择了最具区别的纹理特征。机器学习模型是通过使用最佳纹理功能训练分类器来构建的,以从骨质疏松图像中对健康图像进行分类。使用包含跟骨放射线图像的公共挑战数据集评估了所提出方法的E ff。值得注意的是,最佳分类是通过使用正向特征选择选择的功能训练的K-Nearest邻居获得的,精度为78.24%。结果表明该方法作为低成本筛查骨质疏松症的可能替代工具的潜力。
辣木 (MO) 因其卓越的药用价值而闻名,不同文化中的说法和越来越多的科学证据都支持这一观点。临床前实验证据表明,MO 可通过对破骨细胞和成骨细胞的影响有效减少骨质流失并促进骨骼重塑。体内研究表明,MO 可增强骨骼健康的关键方面,例如骨量、小梁厚度和整体骨密度。此外,MO 对骨生物标志物(包括碱性磷酸酶和 1 型前胶原 N 端前肽)产生积极影响,反映出骨形成改善。此外,体外和离体研究表明,MO 可促进骨再生、刺激成骨细胞活性并减少炎症。在机制方面,MO 可能调节与骨代谢相关的信号通路,例如 BMP2、PI3K/Akt/FOXO1、p38 α /MAPK14 和 RANKL/RANK//OPG 通路。这一证据为未来临床研究和管理和预防骨质流失状况的潜在治疗应用提供了坚实的基础。
当前的大多数动作识别算法都是基于堆叠多个卷积,汇总和完全连接层的深网。虽然在文献中广泛研究了卷积和完全连接的操作,但处理动作识别的合并操作的设计,在行动类别中具有不同的时间颗粒状来源,但受到相对较少的关注,并且主要依赖于最大值或平均操作的解决方案。后者显然无能为力,无法完全表现出动作类别的实际时间粒度,从而构成了分类的瓶颈。在本文中,我们引入了一种新型的分层池设计,该设计在动作识别中捕获了不同级别的时间粒度。我们的设计原理是粗到精细的,并使用树结构网络实现;当我们自上而下时,当我们穿越该网络时,汇总操作的不变性越来越少,但及时坚决且本地化。通过解决一个约束的最小化问题来获得该网络中最适合给定的基础真相的操作组合(最适合给定的地面真相),该问题的解决方案对应于捕获全球层次层次合并过程中每个级别(及其时间粒度)贡献的权重分布。除了有原则性和扎根,提出的分层池也是视频长度和分辨率不可知的。对UCF-101,HMDB-51和JHMDB-21数据库进行挑战的广泛实验证实了所有这些陈述。关键字。多重聚合设计2流网络行动cop-nition
任何相关从业者的初始申请申请。批准有效,除非通知,否则无需进一步续签。先决条件(在适当的情况下)□一种明显的骨质疏松性骨折的历史在放射学上显示出大于或等于低于年轻人平均正常值的2.5标准偏差(即t得分小于或等于-2.5)(请参阅注释)或□放射学上证明了一种重要的骨质疏松性骨折的病史,并且患者是老年人,或者由于主要的后勤,技术或病理生理学原因而无法进行密度测定法扫描。这项规定不可能适用于许多75岁以下的患者或□历史上两种重要的骨质疏松性骨折的历史,在放射学或□记录的T评分少于或等于-3.0(请参阅注释)或□hip骨折的10年风险大于或等于3%,使用出版的风险评估Algorith(E.)frax或garvan)结合了BMD测量值(请参阅注释)或□患者在2019年2月1日之前已获得Zoledronic Acid(基本原因 - 骨质疏松症)的特殊批准(基本原因 - 骨质疏松症),或者已在2019年2月1日之前获得了特殊的授权(基本原因 - 骨质疏松症)
骨质疏松关爱之路:2012年开始 • 预防新发骨折 • 2013年:筛查45% • 2014年:筛查95% • 2015年:筛查95.6% 金牌
骨质疏松关爱之路:2012年开始 • 预防新发骨折 • 2013年:筛查45% • 2014年:筛查95% • 2015年:筛查95.6% 金牌