全世界大约3亿人患有严重的抑郁症(MDD)(1)。世界卫生组织(WHO)将MDD识别为残疾负担的主要原因,导致生产力降低,医疗保健费用提高,并且最显着,这是实现实现和丰富生活的障碍(2)。抗抑郁药的出现导致了严重抑郁症治疗的变革转变。不幸的是,大约60%的患者对第一线药理治疗没有足够的反应,而30%的患者对使用各种抗抑郁药的不同试验反应较差(3)。抗抑郁治疗反应的极端变异可能是由于神经生物学和环境因素引起的(4)。耐药性抑郁症(TRD)通常是由于对至少两种类型的抗抑郁药的积极反应而定义的,该抗抑郁药以正确的剂量和合适的持续时间施用(5)。但是,专家们仍然不同意适当剂量和适当的治疗时间(6)的定义,并且尚未达成TRD的共识定义。关于诊断TRD并衡量其结果的最佳工具也几乎没有共识。这些局限性阻碍了比较和总结研究结果的可能性,从而限制了定义临床指南的可能性(7)。几项研究报告说,TRD可能与死亡率增加有关(8、9),尽管样本量很小,随访时间相对较短。一项基于瑞典人群的研究,考虑到118,774名被诊断出患有抑郁症的人报告的TRD患者的总死亡率比MDD患者高1.35倍(10)。增加的速度主要归因于外部原因,包括自杀和事故。对TRD自杀性的系统性审查发现,每100名患者/年的自杀自杀的总体发生率为0.47,每100例患者每年4.66例自杀(95%CI:3.53-6.23)(11)(11)。这些分别是非耐药患者中发现的两倍和十倍:每100名患者每100例(12)的耐药性自杀和0.43例自杀。通常,几项研究指出,有30%的TRD患者有一次或多个自杀企业(13)。在严重抑郁症的背景下,最近处理自杀性的另一项研究(14)发现,与被诊断为MDD的人相比,患有TRD的人的自杀率更高。先前的研究还强调,即使将抑郁症状分为“轻度”,TRD中与自杀相关的死亡率也高于MDD(15,16)。此外,大多数作者强调,几乎从未报道过在冲动,频繁或精心计划中可以分类的自杀尝试的类型(17)。这阻碍了对TRD中观察到的高自杀风险的基本主持人的研究。例如,自杀企图分类为脉冲,可能表明TRD患者的脉冲控制减少或脉冲增加可能对其他治疗有反应。另一个可能的解释是TRD患者可以知道
Accident & Emergency (including children's A&E) G Antenatal clinic G Blood tests G Cardiology 1 Children's Development Centre G Children's Outpatients G Day Surgery Unit 2 The Diabetes and Endocrinology Centre G Dietetics G Discharge lounge 3 Endoscopy 2 ENT / Hearing centre 1 Eye clinic G Fracture clinic 1 Glaxo Renal Unit G Day surgery theatres 2 Infection & Tropical Medicine G Inpatient pharmacy G Intensive护理单元2主要剧院1研究单位(MIDRU)G职业健康G门诊患者的诊所G门诊患者的成像LG Overpatients'Orthotics 1 Otpatients'Physiotheraptions 1门诊患者语言治疗'语言治疗G Pharmacy G Pharmacy G Pharmacy G Preserative G Pre-operative GER-OPERAINCY评估单位G安全和设施G Surgical Initials G Surgical Intivility G Surgical Cartions G
糖尿病正在全球范围内流行。国际糖尿病联合会 (IDF) 估计,全球有 4.25 亿人患有糖尿病,预计到 2045 年这一数字将上升到 6.29 亿 [2]。糖尿病分为 1 型糖尿病 (T1DM)、2 型糖尿病 (T2DM)、妊娠期糖尿病 (GDM) 和其他类型。2 型糖尿病约占所有糖尿病病例的 90%,是一种复杂的代谢紊乱,其特征是不同程度的胰岛素抵抗、胰腺 β 细胞凋亡增加导致的胰岛素分泌减少以及随之而来的肝糖输出增加 [3]。遗传、代谢和环境风险因素的复杂融合导致了 2 型糖尿病的流行 [3]。目前糖尿病、尤其是 2 型糖尿病的患病率飙升,已经成为全球严重的公共卫生问题。尼日利亚也未能逃脱这一日益加重的全球负担。2018 年进行的一项系统评价和荟萃分析显示,尼日利亚的糖尿病总体患病率为 5.77% [4]。2017 年,Adeloye 等人发现,年龄调整后尼日利亚成年人的 2 型糖尿病患病率已从 1990 年的 2.0% 上升至 2015 年的 5.7% [5]。2 型糖尿病患者更有可能患有多种导致心血管疾病 (CVD) 的心脏代谢危险因素 (CMRF)。这些危险因素包括但不限于血糖控制不佳、肥胖(尤其是中心性肥胖)、血脂异常和高血压。个体体内这些 CMRF 的聚集被称为代谢综合征,它既可能是 2 型糖尿病的原因,也可能是其后果 [6]。血糖控制受损是 CMRF 诱发心血管疾病的关键。它会导致脂肪新生上调,促进肝脏甘油三酯 (TG) 合成,加重血脂异常,同时伴有低水平高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 和大量小而密的低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C),导致动脉粥样硬化、内皮功能障碍、氧化应激和慢性炎症 [3]。本研究评估的 CMRF 包括血糖控制
摘要:在COVID-19大流行之后,远程药剂师越来越广泛地将Thepharmacy用作药物护理的替代方法。糖尿病患者是从theparmacy实践中获得最大受益的患者之一,这些患者可以在不面对面会面并最大程度地减少病毒传播的风险而咨询患者。作者对全世界使用的theparmacy的利益和局限性进行了评估,然后希望他们能够成为将来的Thepharmacy开发的参考。在搜索包括PubMed,Google Scholar和Clinicaltrials.gov在内的三个来源的文章之后,总共使用了23篇相关文章进行分析,直到2022年10月。这篇叙述性评论表明,Theadarmacy在改善临床结果,患者治疗依从性并减少患者的访问和住院数量方面起着重要作用,但是Taplearmacy在与安全和隐私方面的使用中也有限制,以及药剂师的干预措施,尚未最大化。但是,催化剂具有促进药物服务中糖尿病患者的巨大潜力。关键字:糖尿病,催眠药,福利,局限性,药剂师,COVID-19
2021 年 2 月至 5 月,美国 16 岁及以上有症状门诊患者中 mRNA 疫苗对 COVID-19 的有效性 Sara S Kim, 1 Jessie R Chung, 1 Edward A Belongia, 2 Huong Q McLean, 2 Jennifer P King, 2 Mary Patricia Nowalk, 3 Richard K Zimmerman, 3 Goundappa K Balasubramani, 3 Emily T Martin, 4 Arnold S Monto, 4 Lois E Lamerato, 5 Manjusha Gaglani, 6,7 Michael E Smith, 6 Kayan M Dunnigan, 6 Michael L Jackson, 8 Lisa A Jackson, 8 Mark W Tenforde, 1 Jennifer R Verani, 1 Miwako Kobayashi, 1 Stephanie Schrag, 1 Manish M Patel, 1 Brendan Flannery 1 1 美国佐治亚州亚特兰大疾病控制与预防中心 2 马什菲尔德诊所研究中心研究所,美国威斯康星州马什菲尔德 3 匹兹堡大学健康科学学院和匹兹堡大学医学中心,美国宾夕法尼亚州匹兹堡 4 密歇根大学,美国密歇根州安娜堡 5 亨利·福特医疗系统,美国密歇根州底特律 6 贝勒斯科特和怀特医疗中心, 7 德克萨斯 A&M 大学医学院,美国德克萨斯州坦普尔 8 凯撒医疗集团华盛顿健康研究所,美国华盛顿州西雅图 通讯作者:Sara S Kim,美国疾病控制与预防中心流感科,1600 Clifton Rd NE,Mailstop 24/7,佐治亚州亚特兰大,30329(skim10@cdc.gov,(404) 718-7168)。 关键词:SARS-CoV-2;COVID-19;疫苗有效性 字数摘要:95 个字 主要文本:1677 个字
干预对靶向门诊患者的药物咨询的影响Matsuda,Naho Tsujii,Masasasiro Tsuge,A Kenji Kawada,E Kazuyoshi Imaizumi,B Shigeki Yamada
背景:等待时间会影响患者的满意度、治疗效果以及患者接受的护理效率。心理健康领域的等待时间预测是一项复杂的任务,它受到预测门诊患者所需治疗次数的难度、高失约率以及使用团体治疗的可能性的影响。如果输入数据的效用较低,等待时间分析的任务就会变得更具挑战性,这种情况发生在通过删除直接和准标识符对数据进行高度去识别化时。目标:本研究的第一个目标是开发机器学习模型,利用实时数据预测精神病门诊患者从转诊到第一次预约的等待时间。第二个目标是利用系统知识在输入数据高度去识别化的情况下提高这些预测模型的性能。第三个目标是确定导致长时间等待的因素,第四个目标是建立这些模型,使它们实用且易于实施(因此对护理提供者有吸引力)。方法:我们分析了加拿大安大略海岸精神卫生科学中心 8 家门诊诊所的回顾性高度去识别化管理数据,使用 6 种机器学习方法来预测新门诊患者的首次预约等待时间。我们使用系统知识来缓解数据低效用的问题。数据包括 4187 名患者,他们通过 30,342 次预约接受了治疗。结果:不同类型的精神卫生诊所的平均等待时间差异很大。超过一半的诊所的平均等待时间超过 3 个月。诊所预约的次数和失约率差异很大。尽管存在这些差异,但随机森林方法为 8 家诊所中的 4 家提供了最小均方根误差值,为其他 4 家诊所提供了第二小均方根误差。利用系统知识提高了高度去识别化数据的效用,并提高了模型的预测能力。结论:随机森林方法通过系统知识得到增强,为新门诊患者提供了可靠的等待时间预测,尽管高度去识别的输入数据的效用很低,而且不同诊所和患者类型的等待时间差异很大。优先系统被确定为导致等待时间过长的一个因素,并建议使用快速通道系统作为潜在解决方案。
背景和目的:建议进行神经心理学和心理物理测试,以评估明显的肝病(OHE)的风险,但其准确性是有限的。高莫纳米亚人在OHE的发病机理中是中心的,但其预测效用尚不清楚。在这项研究中,我们旨在确定神经心理学或心理物理测试和氨的作用,并开发一种模型(Ammon-Ohe),以分层持续患有肝硬化的门诊患者的OHE发育风险。方法:这项观察性的前瞻性研究包括426个门诊病人,没有三个肝单元的先前OHE,其中位数为2。5年。心理测量肝病评分(PHES)<-4或临界频率(CFF)<39被认为是异常的。氨将其标准化为正常(AMM-ULN)的上限。多变量脆弱的竞争风险和随机生存的森林分析,以预测未来的OHE并开发Ammon-Ohe模型。使用来自两个独立单位的267和381例患者进行外部验证。结果:根据PHES或CFF和Ammonia在到达时间(log-Rank p <0.001)中存在显着差异,在PHES异常PLUS PLUS PLUS GULL AMM-ULN的患者中,风险最高(危险比4.4; 95%CI 2.4-8.1; p <0.001; p <0.001;与正常的PHES和AMM--uln和AMM--uln相比)。在多变量分析中,AMM-ULN而不是PHE或CFF是OHE发展的独立预测指标(危险比1.4; 95%CI 1.1-1.9; p = 0.015)。Ammon-Ohe模型(性别,糖尿病,白蛋白,肌酐和AMM-ULN)的C-指数为0.844,在两个外部验证队列中预测OHE的第一集,为0.728。结论:在这项研究中,我们开发了和验证了Ammon-Ohe模型,其中包括易于使用的临床和生化变量,可用于鉴定门诊患者,该门诊患者具有开发第一集的最高风险。
治疗至少 4 岁的杜氏肌营养不良症患者 Elevidys 是一种腺相关病毒基因疗法,最初于 2023 年 6 月获批用于治疗 DMD 基因确诊突变的 4 至 5 岁门诊 DMD 儿科患者。该适应症获得加速批准,基于在接受 Elevidys 治疗的患者中观察到的 Elevidys 微肌营养不良蛋白的表达,继续批准取决于确认性试验。Elevidys 禁用于 DMD 基因外显子 8 和/或外显子 9 存在任何缺失的患者。2024 年 6 月,FDA 批准扩大 Elevidys 的标签适应症,将 DMD 基因确诊突变且年龄至少 4 岁的 DMD 患者纳入其中。为确认功能益处,FDA 批准了对门诊患者的传统批准。FDA 批准了对非门诊患者的加速批准。是否继续批准用于非卧床性 DMD 患者可能取决于在确认性试验中对临床益处的验证。Elevidys 仍禁用于 DMD 基因外显子 8 和/或外显子 9 存在缺失的患者。