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World File Search System超负荷的
未被发现的心力衰竭症状的证据
由于大量患者因充血性心力衰竭 (CHF) 住院，早期识别和干预变得越来越必要。了解和识别预示容量超负荷的体征和症状可让医生及早提供护理并可能避免住院。尽管多年来一直有轶事观察，但 CHF 加重时出现的鼻漏尚未被视为临床相关症状。1,2 在本例中，我们观察到患者新发鼻漏与胸腔阻抗变化和容量超负荷之间存在直接关联。随后发生 CHF 加重发作并住院，因此提示特发性鼻漏是容量超负荷的征兆。
通过多模态生理数据测量认知负荷
1 请注意，认知负荷不足和超负荷的概念可能具有一定的误导性，因为人类的工作记忆是有限的：认知负荷显然不能低于工作记忆的最小容量，认知负荷也不能超过工作记忆的最大容量。但是，由于这些概念直观易懂，我们有时会引用它们。
系统性水合管理指南...
5.5.1。监测患者在整个化疗中通过尿液的频率。5.5.2。在静脉输液结束时，称重患者。如果他们获得了> 2kg，则应给予速尿20mg口服。出于实际原因并防止延迟，应将其内置在SACT方案中作为“必需”药物。5.5.3。 如果患者在速尿后30-60分钟内不流经尿液，或者有液体超负荷的任何症状（新的或恶化的呼吸急促，脚踝肿胀，腹部腹胀），则需要在出院之前进行临床检查。 5.5.4。 对于多天（包括住院）方案，在每个治疗日开始时，在5.5.2的指导下，如果他们获得> 2kg，则在5.5.2的指导下称重患者。 没有必要在一天结束时称重，但是如果有明显的液体超负荷迹象，例如新发作的呼吸困难，腹部饱满或脚踝肿胀，请获得医疗审查。5.5.3。如果患者在速尿后30-60分钟内不流经尿液，或者有液体超负荷的任何症状（新的或恶化的呼吸急促，脚踝肿胀，腹部腹胀），则需要在出院之前进行临床检查。5.5.4。对于多天（包括住院）方案，在每个治疗日开始时，在5.5.2的指导下，如果他们获得> 2kg，则在5.5.2的指导下称重患者。没有必要在一天结束时称重，但是如果有明显的液体超负荷迹象，例如新发作的呼吸困难，腹部饱满或脚踝肿胀，请获得医疗审查。
平衡安全性和性能的事实
IT专业人员知道，网络潜伏期通过拒绝应用程序的全部使用带宽会阻碍性能，但严重低估了数据包丢失对混合工作经验的影响。在有线网络中，数据包丢失源于拥堵问题，硬件和软件故障以及过度订阅。无线网络面临干扰，信噪比（SNR），距离和通道超负荷的其他挑战。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。ISP网络上的超额检查还会导致尖峰导致数据包下降。
胃肠病疾病（非癌性）
●我们建议对被诊断为HH的患者的家庭成员，尤其是一级亲戚进行HH筛查（强有力的建议，中等的证据质量）。●建议对患有1型HH的患者的一级亲属进行选择性筛查。对HH及其家人的患者的研究表明，大多数纯合性亲戚都表现出疾病的生化和临床表达，这不仅是由于存在基因突变的存在，而且共享了可能会增加疾病渗透率的环境因素。（第1206页）●我们建议在没有C282Y突变的情况下患有H63D或S65C突变的个体，应建议他们不会增加铁超负荷的风险（有条件的建议，证据质量非常低）。（第1208页）
学习中的同构加密...
同态加密代表安全数据处理范围的范式转移，允许在加密数据中计算而无需解密。此属性有望提高各种领域的隐私和安全性，包括云计算，健康，金融和机器学习。此TCC进入机器学习中同态加密的基础，阐明其数学基础并探索其实际应用。通过现有的文献综述和方法论，本研究评估了优势，劣势和相关挑战。此外，它研究了不同同构密码仪方案产生的性能和计算超负荷的含义。研究还研究了真实的世界用例和实施场景，以评估同型加密对安全数据处理和隐私保护技术的生存能力和有效性。
脑发脂肽（BNP）水平
覆盖范围的适应症，局限性和/或医疗必要性B型Natriaretic肽（BNP）是主要在左心室中产生的心脏神经激素。它是对心室体积膨胀和压力超负荷的响应，通常在充血性心力衰竭（CHF）中发现的因素。与其他临床信息结合使用，BNP的快速测量可用于建立或排除诊断和评估急性呼吸困难患者CHF的严重程度，因此可以启动适当及时的治疗。该测试还用于预测急性冠状动脉综合征在急性冠状动脉事件发生后的头几天进行测量的急性冠状动脉综合征的长期风险。
使用超声心动图放射线特征和机器学习算法
由心肌中的铁沉积引起的抽象心力衰竭是β-丘脑贫血患者死亡率的主要原因。心脏磁共振成像（CMRI）T2*是用于检测心肌铁超负荷的主要筛选技术，但固有地存在一些局限性。在这项研究中，我们的目的是根据从超声心动图图像中提取的放射性特征和机器学习（ML）在具有正常左心室放射率（正常左心室放射率（LVEF）正常的左心室放射率（LVEFF> 55％）中提取的放射性特征（LVE> 55％）的患者，基于放射性图像图像和机器学习（ML）提取的放射性特征（ML）基于放射性图像和机器学习（ML）的放射性特征（LVE> 55％）中的放射性特征（由T2*CMRI检测）分开了β-核铁无症患者与没有心肌铁超负荷的患者。在91例病例中，有44例患有正常LVEF（> 55％）和T2*≤20ms的患者，其中包括对照组，其中47例LVEF> 55％和T2*> 20 ms的患者包括在研究组中。放射线特征。然后，使用了三种特征选择（FS）方法和六个不同的分类器。使用各种指标评估模型，包括ROC曲线（AUC）下的面积，准确性（ACC），灵敏度（SEN）和特异性（SPE）。Maximum relevance-minimum redundancy-eXtreme gradient boosting (MRMR-XGB) (AUC = 0.73, ACC = 0.73, SPE = 0.73, SEN = 0.73), ANOVA-MLP (AUC = 0.69, ACC = 0.69, SPE = 0.56, SEN = 0.83), and recursive feature elimination-K-nearest neighbors (RFE-KNN) (AUC = 0.65，ACC = 0.65，SPE = 0.64，SEN = 0.65）是ED，ES和ED＆ES数据集中的最佳模型。使用超声心动图图像和ML提取的放射线特征，可以预测铁超载引起的心脏问题。
