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感染和疫苗接种与急性和慢性荨麻疹有何关联：特别关注 COVID-19
1 柏林慈善大学变态反应学研究所，柏林自由大学和柏林洪堡大学企业成员，12203 柏林，德国 2 变态反应学和免疫学，弗劳恩霍夫转化医学和药理学研究所 ITMP，12203 柏林，德国； daniel.elieh-ali-komi@charite.de (DE-A.-K.) 3 土耳其伊斯坦布尔 34010，科奇大学医学院皮肤病学系 4 巴西圣安德烈亚斯大学医学院皮肤病学系，邮编 09060-870 5 开普敦大学 Groote Schuur 医院过敏和临床免疫学科肺脏研究所，邮编 7925，南非 6 土耳其伊斯坦布尔 34070，巴赫切塞希尔大学皮肤病学系； pulkumen@gmail.com 7 汉诺威医学院综合过敏中心皮肤病学和过敏学系，30625 汉诺威，德国 8 伦敦过敏和免疫学中心，伦敦 W1G 9QD，英国 9 大卫·特维尔迪亚尼医科大学过敏和免疫学中心，第比利斯 0159，格鲁吉亚 10 圣保罗联邦大学儿科系过敏、临床免疫学和风湿病学分部，圣保罗 01308-000，巴西 11 盖伊医院，圣约翰皮肤病研究所，伦敦 SE1 7EP，英国 * 通讯地址：marcus.maurer@charite.de
有证据表明牛结节性皮肤病病毒疫苗株与野生株发生重组，从而导致疾病
接种牛结节性皮肤病 (LSD) 疫苗对于维持动物健康和养殖的经济可持续性至关重要。由减毒活 LSD 病毒 (LSDV) 组成的同源疫苗或由减毒活羊痘或山羊痘病毒 (SPPV/GPPV) 组成的异源疫苗均可用于控制 LSDV。尽管基于 SPPV/GTPV 的疫苗的效力略低于减毒活 LSDV 疫苗，但它们不会引起疫苗诱导的病毒血症、发烧和接种后的临床疾病症状，这些症状是由减毒活 LSDV 的复制能力引起的。长期以来，人们一直认为野外羊痘病毒会重组，直到在俄罗斯发现了一种天然存在的重组 LSDV 疫苗分离株，而俄罗斯只使用羊痘疫苗。这是在 2017 年邻国启动使用 LSDV 疫苗的疫苗接种运动之后发生的，当时记录了首例疑似疫苗样分离株传播病例，同时在现场检测到了重组疫苗分离株。本文介绍的后续结果显示，在 2015 年至 2018 年期间，俄罗斯 LSDV 的分子流行病学分为两个独立的浪潮。2015-2016 年的疫情可归因于现场分离株。而 2017 年的疫情，尤其是 2018 年的疫情代表了新的疾病输入，与 2015-2016 年的现场入侵没有遗传学关联。这表明是新出现的，而不是现场疫情的延续。由于重组疫苗类 LSDV 分离株似乎已跨越国界，使用某些活疫苗的政策需要根据其所带来的生物安全威胁进行修改。
审查 Dupilumab 和 Tralokinumab 治疗肿瘤患者特应性皮炎和瘙痒性皮肤病的有效性和安全性：
简介：癌症患者越来越多地被确诊患有特应性皮炎 (AD) 和瘙痒性皮肤病。在有癌症病史或同时患有癌症的患者中，这些疾病的治疗面临着独特的挑战，因为传统的全身疗法可能因其免疫抑制作用而带来风险。近年来，dupilumab 和 tralokinumab 等生物制剂已成为治疗 AD 的有希望的药物，它们可以针对性地调节免疫反应，并且全身副作用可能更少。本文旨在回顾 dupilumab 和 tralokinumab 在治疗癌症幸存者的 AD 和瘙痒症方面的安全性和有效性的现有证据，并探讨这一独特患者群体的潜在益处和注意事项。方法：对截至 2024 年 12 月 15 日的 PubMed、Ovid、Scopus、Embase 和 Cochrane Library 数据库中的当前医学文献进行了全面分析。在进行此叙述性综述时，采用了与临床试验和现实研究相关的医学主题词 (MeSH) 术语和医学术语，重点关注药物 dupilumab 和 tralokinumab。讨论：患有活动性或既往癌症的患者通常被排除在新药的临床试验之外，这使得评估这些患者的癌症进展或复发风险变得复杂。dupilumab 和 tralokinumab 等生物药物在肿瘤患者中的潜在使用标志着治疗湿疹和瘙痒等疾病的重大突破，这些疾病在该患者群体中很常见。虽然对于患有活动性癌症或有恶性肿瘤病史的患者，没有明确的使用 dupilumab 和 tralokinumab 的禁忌症，但对于在这些情况下使用它们没有明确的指导。在皮肤科医生和肿瘤科医生的合作推动下，现实世界的数据不断涌现，支持 dupilumab 和 tralokinumab 在治疗癌症患者 AD 方面的有效性和安全性。尽管如此，仍需要进行更大规模、更长随访期和专门的药物警戒计划的研究来证实这些发现。关键词：特应性皮炎、dupilumab、tralokinumab、肿瘤患者
对人工智能（AI）模型在皮肤病学诊断和与皮肤科专家进行比较中的准确性（AI）的评估
生成人工智能（AI）的最新进展已扩大了皮肤病学内诊断支持方面的应用，但其临床准确性需要进行持续的评估。这项研究使用30个数据集，将三种高级AI模型，Chatgpt-4O，Claude 3.5 SONNET和GEMINI 1.5 PRO的诊断性能与经过董事会认证的皮肤科医生的诊断性能进行了比较，使用了30个案例的数据集，其中包含各种皮肤病学条件。AI模型表现出可与专家的诊断准确性相当，有时甚至超出了专家的诊断精度，尤其是在罕见和复杂的情况下。统计分析显示，AI模型和皮肤科医生之间的准确率没有显着差异，表明AI可以作为皮肤病学实践中有价值的补充诊断工具。限制包括较小的样本量和潜在的选择偏差。但是，这些发现强调了AI诊断能力的进展，支持了更大的数据集和各种临床方案的进一步验证，以确认其实际实用性。
皮肤病理学中的人工智能
1.De A、Sarda A、Gupta S、Das S。人工智能在皮肤病学中的应用。印度 J Dermatol 。2020;65:352-357。2.Schaumberg AJ、Juarez-Nicanor WC、Choudhury SJ 等人。可解释的多模态深度学习，用于社交媒体上的实时泛组织泛疾病病理学搜索。Mod Pathol 。2020;33:2169-2185。3.Gomolin A、Netchiporouk E、Gniadecki R、Litvinov IV。人工智能在皮肤病学中的应用：我们处于什么位置？Front Med .2020;7:100. doi:10.3389/fmed.2020.00100 4.Eapen BR。皮肤病学中的人工智能：范式转变的实用介绍。印度皮肤病学在线杂志。2020;11:881-889。5.Yu K, Syed MN, Bernardis E, Gelfand JM。机器学习应用皮肤病评估和管理中的作用：系统评价。J Ps Ps 关节炎。2020；5：147-159。6.Yap J、Yolland W、Tschandl P. 使用深度学习进行多模态皮肤病变分类。Exp Dermatol 。2018;27:1261-1267。7.Brinker TJ、Hekler A、Enk AH 等。 使用与 145 相当的皮肤镜图像训练的卷积神经网络Brinker TJ、Hekler A、Enk AH 等。使用与 145 相当的皮肤镜图像训练的卷积神经网络
远程医疗和人工智能在
远程医疗通过提供远程专业护理并降低医疗成本，彻底改变了儿科皮肤病学。人工智能 (AI) 的整合进一步提高了诊断的准确性和效率，从而改变了患者的治疗结果。本综述研究了儿科皮肤病学中远程医疗和人工智能的最新文献，重点介绍了关于改善医疗服务、经济效益和诊断进步的研究。远程医疗显著改善了儿科患者的就医机会，特别是在医疗资源匮乏的地区，远程皮肤病学咨询可将就医机会提高 75%，并将医疗成本降低 30%。虚拟咨询为家庭带来了便利，80% 的父母更喜欢远程皮肤病学而不是传统就诊。人工智能诊断工具在识别皮肤状况方面的准确率超过 90%，支持早期发现和有效的治疗计划。尽管有这些好处，但必须解决数据隐私、安全和算法偏见等道德挑战，以确保公平的医疗服务。人工智能与远程医疗的结合增强了诊断能力，能够对特应性皮炎和遗传性皮肤病等疾病进行准确及时的干预。开发适合儿科患者并涵盖各种皮肤类型的人工智能算法对于最大限度地减少偏见至关重要。持续的多学科合作对于全面护理至关重要。总之，远程医疗和人工智能是儿科皮肤病学的宝贵工具，可提高可及性、降低成本并提高诊断准确性。解决道德挑战和确保公平使用对于这些技术的持续成功至关重要。未来的进步有望整合预测分析和个性化治疗计划，最终改善儿科患者的健康状况和生活质量。
与 COVID-19 疫苗相关的扁平苔藓
参考文献 1. 冠状病毒资源中心。约翰霍普金斯大学和医学院。https://coronavirus.jhu.edu/map.html 。2022 年 5 月 2 日访问。 2. 冠状病毒 (COVID-19) 疫苗接种。我们的数据世界。https://ourworldindata.org/covidvaccinations 。2022 年 5 月 2 日访问。 3. Prasad S、McMahon DE、Tyagi A 等人。COVID-19 mRNA 疫苗加强剂量接种后的皮肤反应：来自美国皮肤病学会/国际皮肤病学会联盟注册中心的初步观察。J Am Acad Dermatol Int。2022；8：49-51。[PMID: 35498758]。 4. Shiohara T、Mizukawa Y。扁平苔藓和液化性皮肤病。在：皮肤病学。 Bolognia J、Schaffer J、Cerroni L，编辑。第 4 版。爱思唯尔西班牙； 2018.p.188-203。 5.Sharda P、Mohta A、Ghiya BC、Mehta RD。 COVID-19 疫苗接种后出现口腔扁平苔藓——罕见病例报告。 J Eur Acad Dermatol Venereol。 2022；36：e82-e83。[PMID：34606669]。
使用机器的Skinai Skin疾病检测和分类
人工智能（AI），更具体地说，深度学习，彻底改变了包括医疗保健在内的许多领域。卷积神经网络（CNNS）是一种尤其是熟悉图像识别任务的一种深度学习模型，在医学诊断方面表现出了巨大的希望，尤其是在皮肤病学方面。皮肤疾病诊断在很大程度上取决于视觉评估，使其成为通过AI自动化的理想候选者。通过利用CNN，可以根据图像对皮肤病进行分类，从而更快，更准确地诊断过程。这项研究重点是开发基于Web的皮肤病检测和分类系统，集成了CNN以使诊断过程自动化。用户，包括患者和医疗专业人员，可以上传或捕获皮肤病变的图像，然后通过在皮肤病学数据集中培训的CNN模型对其进行实时分析。该系统不仅可以识别皮肤状况，而且还提出了潜在的治疗方法，提供了可以指导进一步医疗咨询的初步诊断。这项研究的主要目标是创建一个可访问的，用户友好的平台，该平台可以用作诊断工具和教育资源。通过对皮肤疾病的初步评估自动化，该系统旨在弥合患者和皮肤科医生之间的差距，尤其是在稀缺医疗保健服务的地区。本文概述了系统的开发过程，CNN模型架构和所使用的技术框架，同时还与现有的皮肤病检测方法进行了详细的比较。
摘要 白癜风是一种常见的后天性皮肤病，其特征是皮肤上出现局限性白斑。它影响 1-2% 的皮肤
摘要 白癜风是一种常见的后天性皮肤病，其特征是皮肤上出现局限性白斑。它影响了 1-2% 的普通人群。自身免疫在白癜风的病理生理学中起着重要作用。本研究旨在评估白癜风患者和健康对照者中空腹血糖和甲状腺功能异常的患病率和关联性。对 30 名确诊为白癜风的患者（53.3% 为女性，46.7% 为男性）进行了病例对照研究，这些患者在的黎波里中央医院 (TCH) 和 Tajoura 医院接受随访，并随机招募了匹配数量的对照受试者。收集所有血液样本以进行 FBS 测试、三碘甲状腺原氨酸 (T3)、甲状腺素 (T4) 和促甲状腺激素 (TSH) 检测。根据最近的数据，参与这项研究的患者平均年龄为 34.4±16.51 岁，而平均发病年龄为 20.13±14.19 岁。此外，数据显示，白癜风患者和健康对照组的 FBS 存在显着差异（p 值 = <0.001）。此外，白癜风患者和非白癜风受试者的 T4 存在统计学上的显着差异（p 值 = 0.042）。此外，白癜风表型与甲状腺激素水平之间没有显着相关性。p 值 = 0.911 卡方 = 0.186。根据本研究的结果，白癜风似乎影响两性，尤其是女性。还注意到全身性白癜风更为常见，并且白癜风模式与甲状腺状态之间没有相关性。引用这篇文章。 Elhwari A、Rajab N、Alhasoumi T、Alazabi F、Elahjal M。白癜风对利比亚患者空腹血糖和甲状腺激素水平的影响。Alq J Med App Sci。2024；7(4):1304-1310。https://doi.org/10.54361/ajmas.247457引言白癜风是一种多因素、获得性、进行性脱色疾病，其特征是皮肤上出现局限性白斑，这是由于表皮中功能性黑素细胞持续不断丧失所致 [1]。此外，重叠的毛发和粘膜也可能受到影响 [2,3]。全世界有 0.5% 到 2% 的人患有白癜风；男女发病率相似，且不受种族影响 [4]。白癜风可发生在任何年龄； 50% 的患者通常在 20 岁之前出现症状，25% 的患者在 14 岁之前出现症状 [5]。平均发病年龄在 20 至 30 岁之间，但也可能发生在年轻人和老年人身上。
原始调查|皮肤病学Janus激酶抑制剂用于脱发Areata的系统综述和荟萃分析
作者隶属关系：中国兰州兰州大学基础医学科学学院循证医学中心（刘，高，田）；卫生研究系，证据和影响力，麦克马斯特大学，加拿大安大略省汉密尔顿（GAO，GAO）；中国兰州（Yuan）的甘努省中央医院皮肤病学系；中国兰州（Yuan）的甘西省产妇和儿童护理医院皮肤病学系；比利时卢文（Leuven）的凯索利克大学（Katholieke Universiteit Leuven）的护理和助产士学术中心公共卫生和初级保健系；中国兰州兰州大学的第一所临床医学学校（沉）；中国兰州甘苏省医院老年医学系（王）；中国兰州甘努省（Tian）的循证医学和知识翻译的关键实验室。