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metha mphet胺-Indu Ced自发皮肤病变
甲基苯丙胺具有许多全身性和精神病性副作用。此外，还有一些病例报道与甲基苯丙胺相关的外部诱导的皮肤病变，例如瘙痒，摄取和采摘皮肤。但是，由于甲基苯丙胺，自发性皮肤病变鲜为人知。在这种情况下，检查了11例甲基胺 - 胺 - 递送不同种类的自发性非感染性皮肤病变的患者的社会人口统计学和临床特征，并审查了迄今为止在文献中提出的病例。metha mphet胺-Indu CED自发性皮肤病变并不众所周知，应误诊。这些病变通常在停用甲基苯丙胺后自发解决。临床医生应意识到由于甲基苯丙胺可能发生的各种皮肤病变。关键字：甲基苯丙胺，自发，皮肤，皮肤，病变
格罗宁根大学患者对人工晶体的偏好......
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
小儿运动员的心电图解释中的常见陷阱
运动员的心脏是参加竞争运动的成年人的众所周知现象。运动训练与一系列形态学和功能性心脏适应有关，不幸的是，“运动员的心脏”被称为“运动员的心脏”，大多数关于训练引起的心脏重塑的研究已经对成人进行了，目前的指南主要应用于成人。但是，对从事运动的儿童进行休息的心电图和成像的适当解释至关重要，它有助于我们尽早发现生命危险的状况，管理治疗和资格参加快速增长的儿科运动员的体育比赛。作为训练引起的重塑可以模仿潜在的心血管问题，导致可能的误诊。这一挑战是由年轻运动员心脏的生理变化加剧了，这种变化可能类似于病理状况。因此，要区分良性适应和严重条件是必要的，系统的方法。关键字：运动•儿童•心血管筛查•心电图•运动员的心脏
通过预训练卷积神经网络进行脑肿瘤诊断和分类
摘要 — 脑肿瘤是最具侵袭性的肿瘤，如果在晚期才诊断出来，则会导致预期寿命缩短。人工识别脑肿瘤非常繁琐，而且容易出错。误诊会导致错误治疗，从而降低患者的生存机会。医学共振成像 (MRI) 是诊断脑肿瘤及其类型的常规方法。本文试图从诊断过程中消除手动过程，而使用机器学习来代替。我们提出使用预训练的卷积神经网络 (CNN) 来诊断和分类脑肿瘤。使用一类非肿瘤 MRI 图像对三种类型的肿瘤进行分类。已使用的网络是 ResNet50、EfficientNetB1、EfficientNetB7、EfficientNetV2B1。EfficientNet 由于其可扩展性而显示出有希望的结果。EfficientNetB1 显示出最佳结果，训练和验证准确率分别为 87.67% 和 89.55%。索引词——脑肿瘤、诊断、分类、预训练 CNN、卷积神经网络
经皮耳廓迷走神经刺激治疗意识障碍的现状与展望
意识障碍（DOC）是目前尚无公认治疗方法的神经系统疾病之一。DOC的发病机制尚不明确，涉及多种难以区分的疾病类型，误诊率高，预后不良。大多数治疗方法仍有待未来明确，以提供足够的证据来指导临床。神经调节技术旨在更直接地调节神经回路以促进觉醒。目前，已证实经皮耳迷走神经刺激（taVNS）作为一种治疗工具的潜力值得在意识障碍的背景下探索，就像先前提出的侵入式VNS一样，其中刺激迷走神经改变与意识相关的大脑区域的手段也受到了广泛的关注。在本文中，我们回顾了taVNS和DOC的文献，以更好地了解taVNS作为一种对单个受试者具有敏感性和/或特异性的非侵入性神经调节方法的现状和发展前景。
探索人工智能在 COVID-19 期间在皮肤科实践中的实用性
人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来，大多数皮肤病学研究，尤其是皮肤癌研究，都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的，他们的皮肤状况和症状表现不同，9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务，人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此，随着人工智能在皮肤病学中的兴起，有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
(795-827) 肝脏病理学
背景：肝细胞癌 (HCC) 是一种原发性肝脏恶性肿瘤，起源于肝细胞，通常发生于肝硬化环境中。HCC 患者的放射肝脏成像显示局灶性肝病变。然而，一种罕见的 HCC 变体在临床和放射学上没有表现，因为肝脏显示正常的肝脏回声，弥漫性粗糙回声纹理与肝硬化相符，并且没有局灶性病变。术前，这些患者被误诊为肝硬化，而不是 HCC。尽管肝移植后，肉眼可见弥漫性、无数结节，在显微镜下主要表现出良好至中等分化，具有假腺状和小梁状结构。通过免疫组织化学，肿瘤对 Glypican-3 呈弥漫阳性，CD34 显示窦状毛细血管化。两例显示血管侵犯。这种变体称为肝硬化样 HCC (CL-HCC)。 CL-HCC 发展为彻底弥漫的小肝硬化样结节与共存的肝硬化结节混合。
在荒野中发现和治疗病理性需求避免尼尔E. Christensen 1＆Matthew J. Hoag 2
避免病理需求（PDA）在1980年代首次在英国被伊丽莎白·纽森（Elizabeth Newson）及其同事（专门研究普遍发育障碍的发展心理学家）在英国进行了研究。pda提醒这些心理学家自闭症，尽管它在重要方面有所不同，包括对日常需求，“表面社交能力”和富有想象力的游戏的强迫性抵抗（Newson等，2003）。该主题引起了很大的关注，并就自闭症谱系中PDA是独特的诊断概况而引起了争论，还是仅仅是个人自治和独立性的过度病理学过程（Milton，2013; Moore，2020）。PDA拥有专业人士，家庭成员和个人的既定追随者。对该主题的讨论至关重要，因此受PDA影响的个人在户外行为医疗保健（OBH）环境中接受治疗，也称为荒野疗法，并且在美国的住院治疗环境并不适当地被误诊或治疗，因此由于对专业和父母的误解而遭受错误的伤害。
意识障碍的神经影像学最新进展
保留唤醒（即睁眼），但缺乏可重复的意识迹象[10–12]。重新出现明确但低水平的意识迹象标志着向微意识状态减（MCS）的转变[13]，而残留语言相关行为的存在则定义为MCS+（MCS+）[14,15]。当患者恢复功能性交流或使用物体的能力时，即摆脱MCS，从而摆脱意识障碍[16]。这些患者中相当一部分会经历持续的认知障碍，最近才定义了脑创伤后意识障碍的诊断标准[17]。临床推荐使用昏迷恢复量表——修订版[18]来评估这些行为，与临床共识相比，该量表大大降低了误诊率[19]。已经开发出补充行为工具来克服它的一些缺陷（例如，它的给药时间长）或在床边提供额外的信息（例如，关于疼痛感知或早期运动行为）[20–25]。