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World File Search System肝病
哥伦比亚大学消化与肝病...
1：10-2：00pm Bana Jabri，医学博士，博士，莎拉和哈罗德·林肯·汤普森（Harold Lincoln Thompson）在芝加哥大学杰出的医学教授“上皮细胞和健康与疾病中的宿主 - 微生物相互作用”，第1节：1：上皮稳态，代理和居民席：Timoth syker：40：20-2：40：20-2：40：40：20-2：40：20-2：20-2：20-2：MD 2：MD 2：MD 2： “双向同种反应性T细胞相互作用驱动移植结果”
代谢相关脂肪肝病和...
近年来的报告提供了有关小脑功能形态的结构和存在的令人信服的证据。但是，其中大多数都集中在小脑的运动功能上。最近的研究表明，小脑后叶与神经性和认知障碍的背景下有关。这些疾病的病理生理学尚未充分理解，最近的研究表明，这也可能影响小脑的其他子区域。与神经成像结合的解剖学和临床研究提供了有关小脑组织和功能的新思维方式。本综述总结了小脑的地形和功能的知识，并着重于其对神经疾病发展的解剖学和功能贡献。（Folia Morphol 2024; 83，3：497–508）
非酒精性脂肪性肝病及其与...的关系
摘要背景：非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是慢性肝病的最常见原因，常见于 2 型糖尿病 (T2D) 患者。NAFLD 与过度肥胖有关，患病率可能因 BMI 亚组而异。关于非洲（尤其是尼日利亚）T2D 患者中 NAFLD 的患病率，仍然存在相互矛盾的报道。我们研究了一组 T2D 患者中 NAFLD 的患病率及其与肥胖的关系。方法：在两个月内，对伊巴丹大学学院医院糖尿病诊所就诊的 147 名连续 T2D 患者进行了横断面研究。获取了临床病史和人体测量指标；此外，还采集了血样并分析了 FBS、HbA1c、空腹血脂谱、HBsAg、抗 HCV、ALT、AST、ALP、GGT 和白蛋白。肝脏超声检查由经验丰富的超声医师进行。数据借助预先测试的半定量问卷收集，并使用 SPSS 软件 15.0 版进行分析。结果：在 139 名数据完整的参与者中，2 型糖尿病患者的 NAFLD 患病率为 46%，平均 (SD) BMI 为 27.4 (5.6)。患有 NAFLD 的参与者明显肥胖，尤其是肥胖亚组与非 NAFLD 参与者相比 [分别为 32 (50.0%) 和 5 (6.7%)，p = 0.001]。与 NAFLD 相关的因素包括女性、年龄较大、BMI 增加、腰围增加、血清甘油三酯升高、HbA1c 水平升高和碱性磷酸酶水平升高。性别、BMI、腰围和血清 ALP 与 NAFLD 独立相关。值得注意的是，与非 NAFLD 患者相比，NAFLD 患者的血清 ALP 水平升高：平均值 (SD) = 30.6 (16.5) 和 23.7 (15.3) (p = 0.020)。结论：NAFLD 在 2 型糖尿病患者中相对常见，与过度肥胖和碱性磷酸酶升高有关。饮食和生活方式的改变可以在降低这些疾病的患病率方面发挥关键作用。此外，ALP 可能是评估 NAFLD 进展的有用标记。
体重管理晚期肝病的营养
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肝病患者共享护理指南...
a) 简介 3 b) 移植评估 4 c) 移植前 5 d) 移植后 出院 6 门诊 6 返回居住地 DHB 7 转诊医生的作用 7 全科医生的作用 8 药物 o 免疫抑制 8 o RESPECT 协议 10 o 晚期急性排斥 10 o 重要药物相互作用 11 o 预防性药物 12 o 其他药物 12 并发症 o 移植物功能障碍 14 o 排斥 15 o 感染 15 o 其他并发症 18 黄疸 发烧 水肿和腹水 e) 疫苗接种 19 f) 怀孕和避孕 20 g) 健康检查 21 h) 旅行信息 22 i) 癌症数据 23 j) 患者死亡 24 k) NZLTU 联系方式 25
2型糖尿病和肝病：贯穿肠道...
摘要：2型糖尿病是全球广泛的疾病，是代谢综合征的基石之一。使用侵入性和无创技术证明了糖尿病与肝纤维化进展之间存在牢固的关系。2型糖尿病（T2DM）和非酒精性脂肪肝病（NAFLD）患者的脂肪纤维化进展比没有糖尿病的患者更快。许多混杂因素使确定所涉及的确切机制很难。到目前为止，我们所知道的是，肝脏纤维化和T2DM都是代谢功能障碍的表达，我们认识到类似的危险因素。有趣的是，两者都是由代谢性内毒素血症促进的，这是一种低级炎性疾病，是由于内毒素水平升高而引起的，与肠道营养不良和肠道通透性增加有关。通过代谢和炎症机制，肠道微生物群在肝病进展中的作用有广泛的证据。因此，与糖尿病有关的营养不良可以充当NAFLD自然进化的一种修饰。除了饮食外，降血糖药物在这种情况下起着重要作用，它们的好处也是肠道中效应的结果。在这里，我们提供了解释糖尿病患者为何向肝细胞癌（HCC）表现出更快进展的机制的概述，尤其是那些尤其是涉及肠道轴的人。
绿色胃肠病学和肝病学
引言广泛赞赏全球气候紧急情况，最新的预测令人震惊。在气候变化的政府间小组中1得出的结论是，自1750年以来观察到的温室气体（GHG）散发出现的增加是由人类活动造成的，它已经指出，过去的四十年中的每一个都比1850年以来一直在任何其他人的温暖，除非在1850年以来，除非在1.5°C和21°c中，否则将在21°C中进行预测。排放。有限的机会窗口，要达到全球变暖的1.5°C限制，到2030年，温室气体排放量需要减少45％。由于气候变化而产生不利的健康影响，但医疗保健本身是温室气排放的主要因素：英格兰总计2和8.5％的4％。3在医院环境中，内窥镜检查是温室气体排放的第三大贡献者，4和位于英国的绿色内孢子型组，但有一个
人工智能在肝病学中的应用
在过去的 20 年里，肝病学领域在诊断工具、预后模型和治疗方案方面取得了重大发展，使其成为最复杂的医学专科之一。通过人工智能 (AI) 和机器学习，计算机现在能够从复杂多样的临床数据集中学习，以解决现实世界的医疗问题，其性能在某些领域超越了医生。AI 算法目前正在应用于肝脏成像、肝脏组织病理学解释、无创测试、预测模型等领域。在这篇综述中，我们总结了 AI 在肝病学中的现状，并讨论了当前大规模实施面临的挑战，包括一些伦理方面。我们向读者强调，本综述中讨论的大多数基于 AI 的算法仍处于早期开发阶段，它们的效用和对患者结果的影响仍需要在未来的大规模和包容性研究中进行评估。我们的愿景是，人工智能在肝病学中的应用将提高医生的表现，减少文档处理的负担和时间，并重建对获得良好结果至关重要的个性化医患关系。
人工智能应用于肝病组学数据
生物技术的快速发展导致了大量多组学数据的产生，这需要生物信息学和人工智能的进步，以实现计算建模来诊断和预测临床结果。传统的机器学习和新的深度学习算法都会公正地筛选现有数据以发现模式并创建可用于指导临床决策的模型。我们总结了已发表的文献，这些文献介绍了使用在组学数据集上训练的人工智能模型（包含和不包含临床数据）来诊断、风险分层和预测非恶性肝病患者的生存能力。在选定的研究中，总共测试了 20 种不同的模型。通常，将组学数据添加到常规临床参数或单个生物标志物中可以提高人工智能模型的性能。例如，使用 NAFLD 纤维化评分来区分 F0-F2 与 F3-F4 纤维化阶段，曲线下面积 (AUC) 为 0.87。当通过 GMLVQ 模型整合代谢组学数据时，AUC 大幅提高至 0.99。在另一项研究中，使用 RF 对多组学和临床数据预测 NAFLD 进展为 NASH 的结果为 0.84，而仅使用临床数据时的结果为 0.82。使用 RF、SVM 和 kNN 模型对基因组学数据进行分类以对慢性乙型肝炎的免疫耐受期进行分类的结果为 0.8793–0.8838，而使用各种血清生物标志物时的结果为 0.6759–0.7276。总体而言，与仅基于临床参数建立的模型相比，整合组学可以提高预测性能，表明个性化医疗在临床环境中具有潜在用途。
用于肝病诊断和管理的人工智能模型
随着疾病诊断和治疗方法的进步，医疗保健所需的数据也变得越来越复杂，人为错误导致的信息误读可能会导致严重后果。人工智能（AI）可以避免人为错误。使用各种医疗数据训练的用于诊断和管理肝脏疾病的AI模型已应用于肝炎、脂肪肝、肝硬化和肝癌。据报道，其中一些模型在性能方面优于人类专家，这表明它们具有支持临床实践的潜力，因为它们具有高速输出能力。本文总结了AI在肝脏疾病方面的最新进展，并介绍了使用B型超声对肝脏肿瘤进行AI辅助诊断。