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补充藏红花对糖尿病血糖结果的影响：系统评价和荟萃分析
covid-19对人脑的影响揭示了对认知的多因素影响，并有可能造成持久的神经元损害。I型干扰素信号传导，一种代表我们针对病原体的防御的途径，主要受Covid-19的影响。I型干扰素信号传导在突触病，小胶质细胞增多和神经元损伤后会导致其功能障碍的认知功能障碍。在先前的研究中，我们提出了一种在19009年后大脑中强直性IFN-I信号传导的外室外调节模型。这种破坏将由中心免疫和外周免疫之间的串扰介导，并有可能建立进给前进的IFN-I失调，从而导致神经炎症，并可能导致神经变性。我们提出，对于中枢神经系统，二阶介体将是固有的疾病相关分子模式（湿），例如蛋白质病种子，而无需神经浸泡以维持炎症。神经发生部位对IFN-I失调的选择性脆弱性会导致临床表现，例如厌食和认知障碍。自从大流行开始时我们的模型成立以来，越来越多的研究为SARS-COV-2感染对人中枢神经系统和认知的影响提供了进一步的证据。在新病例中，几项临床前和临床研究表现出基因表达和神经病理学数据的IFN-I失调和tauopathy。此外，通过偏见的倾向性嗅觉网络鉴定出的神经退行性网络还支持我们模型的神经解剖学概念，以及它远离硫化神经侵袭和脑炎的独立性，作为CNS损伤的原因。从这个角度来看，我们总结了IFN-I作为这种情况下认知障碍的合理机制的数据，其对阿尔茨海默氏病的潜在贡献及其与Covid-19的相互作用。
精子DNA片段化对无法解释不育症的体外受精结果的影响
背景：不育症是由异质风险引起的，但大多数是无法解释的。精子DNA碎片指数（DFI）越来越被认为是评估男性不育症的参数。这项研究旨在研究精子DFI与实验室之间的关联以及无法解释的不孕症的人口中的临床结果。方法：收集了不育群体的临床数据，以选择无法解释的不育症的生殖患者。作者对对照组（DFI <25％）和观察组（DFI≥25％）的患者进行了正常精子参数的分类，并比较了两组之间的基础特征，实验室和临床结果的差异。作者进行了相关分析，以检查DFI与D3良好胚胎数量之间的关系，以及临床妊娠率和活出生率。回顾性研究共有176例病例。结果：观察组（n = 88）比对照组显示出晚期男性年龄，精子浓度较低，进行性运动性和形态评估。此外，下部号在观察组中显示了良好质量胚胎，临床妊娠率和活出生率。DFI与No.显示了良好质量的胚胎（RS = -0.347，p <0.001）或活出生率（RS = -0.185，P = 0.028）。结论：精子DFI是在无法解释的不明显伴侣中预测D3良好胚胎的一个很好的指标，但它没有提供有关临床妊娠结局的足够信息，而是实时的预期。
全球供应链中断对宏观经济结果的因果影响：证据和理论
我们研究了全球供应链中断的因果影响和政策影响。我们从集装箱船的强制性自动识别系统数据中构建了供应链中断的新指数，开发了一种新型的空间聚类算法，该算法决定了全球主要端口的位置，速度和集装箱船的实时拥塞。我们开发了一种模型，在生产商和零售商之间进行搜索摩擦，将备用生产能力与商品市场拥堵以及产出和价格的响应联系起来，对供应链冲击的响应。产出，价格和备用能力的共同介绍产生了供应链干扰的唯一识别限制，使我们能够研究此类中断的因果影响。我们记录了供应链冲击如何在2021年推动通货膨胀的方式，但在2022年，传统需求和供应冲击在解释通货膨胀方面也起着重要作用。最后，我们展示了在全球供应链冲击后与常规情况相比，金钱政策如何在驯服通货膨胀方面更有效。
HIF-1A对免疫血管微环境中免疫疗法结果的研究进度
缺氧诱导因子-1 A（HIF-1 A）在促进细胞对缺氧的适应中起关键作用，深刻影响了免疫血管微环境（IVM）和免疫疗法结果。HIF -1 A介导的肿瘤缺氧驱动血管生成，免疫抑制和细胞外基质重塑，创造了一种环境，可促进肿瘤进展和对免疫疗法的抗性。HIF-1 A调节关键途径，包括血管内皮生长因子的表达和免疫检查点上调，从而导致肿瘤 - 纤维化淋巴细胞功能障碍以及募集免疫抑制细胞（如调节性T细胞和髓样细胞）和髓样细胞的抑制细胞。这些改变降低了检查点抑制剂和其他免疫疗法的效率。最近的研究强调了针对HIF-1 A的治疗策略，例如使用药理学抑制剂，基因编辑技术和进行缺氧的治疗方法，这在增强对免疫疗法的反应方面表现出了希望。本评论探讨了IVM中HIF-1 A的作用的分子机制，其对免疫疗法抗性的影响以及潜在的干预措施，强调了需要创新方法来规避低氧驱动的免疫抑制在癌症治疗中。
钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 型抑制剂对肾脏结果的影响：
摘要 慢性肾病 (CKD) 的特征是肾脏逐渐受到损害，肾小球滤过率持续下降超过三个月。巴西人口 CKD 的主要原因是 2 型糖尿病 (DM2) 和系统性动脉高血压 (SAH)。采用钠-葡萄糖协同转运蛋白2型抑制剂（SGLT-2i）进行药物治疗可以控制肾功能的丧失，减少患者需要血液透析等肾脏替代疗法的需要。目的：了解iSGLT-2在减少肾脏结局方面的作用，以了解其益处和不良事件。方法：这是对 2017 年 1 月至 2022 年 1 月期间电子数据库 SCIELO、PUBMED 和 LILACS 中的文献的综合回顾，包括葡萄牙语和英语的文献。流程图被用作组织和分析文章的工具。对感兴趣的作品进行分析，然后将结果及其各自的书目数据组织成一个表格。结果：分析了 12 项随机临床试验，其中 5 项（42%）为卡格列净研究，4 项（33%）为达格列净研究，2 项（17%）为恩格列净研究，仅 1 项（8%）为埃格列净研究。结论：SGLT2 抑制剂是一类新型药物，多项研究表明其可减少不良肾脏后果，且副作用少，被证明是治疗肾脏疾病患者群体的重要治疗工具。关键词：钠-葡萄糖转运蛋白2抑制剂；慢性肾衰竭； 2 型糖尿病。摘要 慢性肾病 (CKD) 的特征是肾脏逐渐受到损害，肾小球滤过率下降时间超过三个月。巴西人口 CKD 的主要原因是 2 型糖尿病 (DM2) 和系统性动脉高血压 (SAH)。钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 型药物治疗
报告回复中作为解决认证调查结果的证据文件示例
• 解释/证据（例如，提供给受邀面试申请人的电子邮件副本，其中附有政策、手册或电子副本链接），说明所有政策（休假、值班时间、执照、补救/纪律和完成政策的要求）和计划开始日期，包括任期、津贴和福利信息（包括休假、假日、专业和病假分配以及是否有健康保险），以及在首次发出面试邀请时向受邀面试的申请人提供所需专业会议出席的财务支持；如果适用，还必须包括未在主要实践地点进行的必需学习体验的数量，以及是否为居民提供此类财务支持（里程、过路费、停车费等报销）（根据认证规定）2.9、2.9.a 2.9.b（仅限 PGY2）
致心律失常性右心室心肌病的右心劳损：对心血管结果的影响
使用 TomTec ImageArena 分析了 70 名患者的右心尖聚焦视图中的 RVGLS 和 RAGLS，并确定了与综合终点（持续性室性心律失常和心血管死亡）的关联。在 4.9 年的中位随访期内，26 名 (37%) 患者达到了终点。事件组的 RVGLS 显著受损（-11.5 [-13.3 至 -10.2] %），而无事件组（-15.8 [-17.1 至 -14.5] %，P < 0.001），RAGLS 也是如此（分别为 22.8 [21.4–27.4] % 和 31.5 [25.1–39.6] %，P < 0.001）。在 Cox 回归中，RVGLS（HR 1.36，P < 0.001）和 RAGLS（HR 0.92，P = 0.002）与不良事件风险较高相关。在多变量 Cox 回归模型中，RVGLS 和 RAGLS 与年龄、性别和常规 RV 参数无关，且随其递增，当 RVGLS 和 RAGLS 同时应用而非单独应用时，模型拟合度会得到改善。
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
脐带管理策略与早产的结果的关联：系统评价和网络荟萃分析
结果五十六项研究招募了6852名早产。Compared with ICC, DCC was associated with lower odds of mortality (22 trials, 3083 participants; 7.6% vs 5.0%; OR, 0.64; 95% CrI, 0.39-0.99), intraventricular hemorrhage (25 trials, 3316 participants; 17.8% vs 15.4%; OR, 0.73; 95% CrI, 0.54-0.97), and need for挤满了红细胞输血（18个试验，2904名参与者； 46.9％vs 38.3％； OR，0.48; 95％CRI，0.32-0.66）。Compared with ICC, UCM was associated with lower odds of intraventricular hemorrhage (10 trials, 645 participants; 22.5% vs 16.2%; OR, 0.58; 95% CrI, 0.38-0.84) and need for packed red blood cell transfusion (9 trials, 688 participants; 47.3% vs 32.3%; OR, 0.36; 95% CrI, 0.23-0.53），其他次要结果没有显着差异。对于任何结果，UCM和DCC之间没有显着差异。
揭示人工智能预测分析对患者治疗结果的影响：全面叙述性评论
这篇全面的文献综述探讨了人工智能 (AI) 预测分析对医疗保健的变革性影响，特别是在改善患者在疾病进展、治疗反应和康复率方面的预后方面。人工智能包含学习、解决问题和决策等能力，可用于预测疾病进展、优化治疗计划并通过分析大量数据集（包括电子健康记录 (EHR)、影像和基因数据）来提高康复率。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术在预测分析中的应用，通过促进疾病的早期检测、药物发现的精确度以及根据个人患者资料定制治疗，实现了个性化医疗。在负责任地实施医疗保健中的人工智能时，道德考虑（包括数据隐私、偏见和问责制）变得至关重要。研究结果强调了人工智能预测分析在彻底改变临床决策和医疗保健服务方面的潜力，强调了道德准则和持续模型验证的必要性，以确保其在医疗实践中安全有效地用于增强人类判断力。