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尿线粒体DNA 与原发性膜性肾病患者 ...
原发性膜性肾病 （ primary membranous nephro- pathy ， PMN ） 是全球成人肾病综合征常见的病因 ， 也是中国原发性肾小球疾病中发病率第二 、 增长 最快的疾病 [ 1 ] 。大多数 PMN 患者有典型的临床表 现 ， 包括大量蛋白尿 、 低蛋白血症 、 水肿和高脂血 症等。近 30% 的 PMN 患者能够获得自发缓解 ， 但 中危和高危患者 ， 即大量蛋白尿 、 肾功能不稳定的 患者 ， 缓解的可能性较低 [ 2 ] 。 既往研究表明 ， 线粒体功能障碍在急性肾损伤 （ acute kidney injury ， AKI ） 和慢性肾脏病 （ chronic kidney diseases ， CKD ） 的发病机制和肾脏修复中发 挥关键作用 [ 3 - 4 ] 。线粒体功能与线粒体 DNA （ mito- chondrial DNA ， mtDNA ） 的完整性密切相关 ， 当线 粒体受损时 ， mtDNA 会从线粒体基质释放到细胞 质或细胞外 ， 进而激活氧化应激反应 ， 并作为炎症 介质激活自然免疫炎症反应 [ 5 ] 。目前多项研究表 明 ， 尿 mtDNA 是各种肾脏疾病中线粒体损伤的替 代标志物 [ 6 ] 。我们之前的研究表明 ， mtDNA 在尿液 和肾脏组织中容易被检测到 ， 其拷贝数与糖尿病肾 脏疾病的肾功能下降和肾脏病理结构改变有关 [ 7 ] 。 另一项研究指出 ， 尿液中 mtDNA 与肾功能下降速 度有关 ， 并能预测非糖尿病肾脏疾病患者血肌酐翻 倍或需要进行透析治疗的风险 [ 8 ] 。然而 ， 尿 mtD- NA 在 PMN 患者中的改变及其对预后的预测作用 仍不明确。本研究旨在探讨尿 mtDNA 与 PMN 患
对1-5岁儿童的尿路感染的研究
抽象背景：尿路感染（UTI）是小儿年龄组的常见问题，是长期后遗症的重要危险因素。在头5岁时，UTI的临床体征和症状是非特异性的。方法：在获得机构道德清除并获得了父母的知情同意书后，对350名1至5岁儿童接受了急性发热疾病的知识，进行了一项横断面研究。结果：在350名急性发热疾病的儿童中，有23名培养被证明是UTI。UTI发生的频率为6.5％。多数（34.7％）的UTI儿童在1 - 2年之间。男性的女性优势为1：2.3。十二个患有UTI的孩子属于较低的社会经济地位。14（60.87％）的症状非特异性症状。17（73.9％）儿童除UTI以外的临时诊断。pyuria> 10 WBC/HPF的特异性（98.5％）和阳性预测值（72.2％）高于> 5WBC/HPF。合并的细菌和脓尿的特异性为98.8％。从UTI儿童中分离出的最常见的生物是大肠杆菌，大多数生物（73.9％）对头孢曲松敏感。在17.4％的患有UTI的儿童中发现了异常的超声检查特征。结论：由于uti的高热儿童通常出现非特异性体征和症状，因此应将尿培养视为诊断评估的一部分。尿培养是诊断UTI的黄金标准。 关键词：UTI，发热病，脓尿，尿文化尿培养是诊断UTI的黄金标准。关键词：UTI，发热病，脓尿，尿文化然而，合并的细菌和脓尿的特异性为98.8％，可用于开始等待培养报告的经验抗生素疗法。
人工智能用于脓毒症临床决策支持
脓毒症是危重患者死亡的主要原因之一。尽管近年来医疗技术不断发展，但其发病率和死亡率仍然很高。这主要与延迟开始治疗和不遵守临床指南有关。人工智能（AI）是医学领域中一个不断发展的领域，已用于开发各种创新的临床决策支持系统。它在预测患者的临床状况和协助临床决策方面显示出巨大的潜力。人工智能衍生的算法可以应用于脓毒症的多个阶段，例如早期预测、预后评估、死亡率预测和最佳管理。本综述介绍了人工智能在脓毒症临床决策支持方面的最新文献，并概述了人工智能在脓毒症的预测、诊断、亚表型、预后评估和临床管理中的应用。此外，我们讨论了在临床上实施和接受这种非传统方法所面临的挑战。
危重患者的脓毒症临床表型
摘要：脓毒症是一种危及生命的宿主对感染的反应失调，会导致器官功能障碍，被认为是全球死亡的主要原因之一，尤其是在重症监护病房 (ICU)。此外，脓毒症仍然是一种神秘的临床综合征，其复杂的病理生理学尚未完全了解，并且在临床表现、患者对目前可用的治疗干预和结果的反应方面都存在很大的异质性。这种异质性是我们寻求改善脓毒症重症监护患者治疗的主要障碍；因此，识别临床表型是绝对必要的。虽然这可能被视为一项极其困难的任务，但如今，人工智能和机器学习技术可以用来量化脓毒症人群中个体之间的相似性，并将它们区分为不同的表型，不仅在温度、血流动力学或器官功能障碍类型方面，而且在液体状态/反应性、ICU 中的轨迹和结果方面。希望我们最终能够确定从治疗干预中受益的脓毒症患者亚群，以及在疾病过程中应用干预的正确时机。
坏疽性脓皮病
摘要 坏疽性脓皮病是一种罕见的炎症性皮肤病，属于中性粒细胞性皮肤病，临床特征为疼痛、快速发展的皮肤溃疡，溃疡边缘凹陷、不规则、红斑-紫罗兰色。坏疽性脓皮病的发病机制复杂，涉及遗传易感个体的先天性和适应性免疫成分的严重失调，毛囊单位越来越多地被认为是假定的初始靶点。T 辅助细胞 17/T 辅助细胞 1 偏向炎症和过度的炎症小体活化导致中性粒细胞占主导地位的环境失调，肿瘤坏死因子-α、白细胞介素 (IL)-1β、IL-1α、IL-8、IL-12、IL-15、IL-17、IL-23 和 IL-36 水平高。证据不足的研究和缺乏经过验证的诊断和反应标准阻碍了发现和验证坏疽性脓皮病的新有效治疗方法。我们回顾了坏疽性脓皮病的既定和新兴治疗方法。还提供了基于现有证据的治疗算法。对于新兴治疗方法，我们回顾了目标分子及其在坏疽性脓皮病发病机制中的作用。
胸腺肽 α1 治疗脓毒症的疗效和安全性（测试）
参与者 我们纳入了年龄在 18 至 85 岁之间、根据 Sepsis-3 标准诊断为脓毒症的参与者。1 如果患者符合以下任何一项标准，则将被排除：怀孕或哺乳期；患有血液系统恶性肿瘤；接受过器官或骨髓移植；患有急性期自身免疫性疾病或肾小球肾炎；对胸腺肽 α 1 过敏或不耐受；在签署同意书前 72 小时内有心肺复苏史，神经功能恢复不完全（格拉斯哥昏迷量表评分 ≤8）；过去 30 天内有放疗、化疗、免疫抑制药物治疗或持续使用泼尼松龙 >10 mg/天（或等效剂量的其他类固醇）治疗史；过去 30 天内参加过与免疫相关的临床试验；有未引流的感染灶（例如，无法通过手术或引流治疗的腹腔内感染）；患有估计会在 28 天内导致死亡的潜在疾病；或直系亲属表示希望停止维持生命的治疗或进行临终关怀。补充附录列出了纳入和排除标准。
ncd-尿培养，细菌（190.12）
July 2024 (PDF) ( ICD-10 ) April 2024 (PDF) ( ICD-10 ) January 2024 (PDF) ( ICD-10 ) October 2023 (PDF) ( ICD-10 ) July 2023 (PDF) ( ICD-10 ) April 2023 (PDF) ( ICD-10 ) January 2023 (PDF) ( ICD-10 ) October 2022 (PDF) ( ICD-10 ) July 2022 (PDF) ( ICD-10 ) April 2022 (PDF) ( ICD-10 ) January 2022 (PDF) ( ICD-10 ) October 2021 (PDF) ( ICD-10 ) July 2021 (PDF) ( ICD-10 ) April 2021 (PDF) ( ICD-10 ) January 2021 (PDF) ( ICD-10 ) October 2020 (PDF) （ICD-10）2020年7月（PDF）（ICD-10）2020年4月（PDF）（ICD-10）2020年1月（PDF）（PDF）（ICD-10）（ICD-10）2019年10月（PDF）（ICD-10）（ICD-10）2019年7月（PDF）（PDF）（PDF）（ICD-10）（ICD-10）（ICD-10）（ICD-10）（2019年4月）（PDF）（PDF）（ICD）（ICD）（ICD）（ICD）（ICD）（ICD）（PDF）（PDF）（PDF）（PDF）（PDF）（PDF）（pdf）（pdf）（108） 2018年7月（PDF）（ICD-10）2018年4月（PDF）（ICD-10）2018年1月（ICD-10）2017年10月（ICD-10）（ICD-10）2017年7月（ICD-10）（ICD-10）2017年4月（ICD-10）（ICD-10）（ICD-10）2017年1月（ICD-10）（ICD-10）（ICD-10）2016年10月（ICD-10）（ICD-10）（ICD-10）
二维钴尿酸盐（COTE2）
抽象的二维（2D）分层过渡金属的tellurides（Chalcogens）可以利用其表面原子的特征，以增强用于能量转换，存储和磁性应用的地形活动。每个纸的逐渐堆叠改变了表面原子的微妙特征，例如晶格膨胀，从而导致了几种现象和渲染可调的特性。在这里，我们评估了使用表面探针技术的2D Cote 2张2D COTE 2板和磁性行为的厚度依赖性力学特性（纳米级力学，摩擦学，潜在的表面分布，界面相互作用）。通过理论研究进一步支持并解释了实验观测：密度功能理论和分子动力学。理论研究中观察到的性质变化释放了COTE 2晶体平面的关键作用。所提出的结果有助于扩大在柔性电子，压电传感器，底机传感器和下一代内存设备中使用2D telluride家族的使用。