脱水可能会阻碍儿童肺炎的康复
要点： 大多数儿童住院治疗 社区获得性肺炎 24小时内即可达到临床稳定。 一项新的研究表明，年龄较大或可能脱水的人往往需要更长的恢复时间。 方法： 为了评估肺炎儿童达到临床稳定的时间，研究人员分析了 CARPE DIEM 研究的数据，该研究在 2013 年 7 月至 2017 年 12 月期间招募了患者。 他们的分析主要针对 571 名 3 个月至 18 岁的儿童（中位年龄 3.1 岁）。 临床稳定性根据四个参数的标准化进行评估：温度、心率、呼吸频率和氧饱和度。 带走： 约67%的儿童出院时所有四项参数均达到临床稳定，而25%的儿童仍有一项参数异常，7%的儿童有两项参数异常。 轻症患者的中位住院时间为18.2小时； 中度疾病患者为 40.8 小时，包括接受静脉 (IV) 水化或补充氧气的患者； 重症患者则需要近70小时。 与 24 小时内达到临床稳定的几率较低相关的因素包括年龄较大（调整后的比值比为 0.96）、呕吐（0.77）和毛细血管再充盈时间延长（0.77）。 在实践中： 该研究的作者写道：“年龄较大的儿童以及因静脉输液和潜在脱水而入院的儿童可能比其他患者改善得更慢。” “没有这些因素的患者可能是观察或短期住院治疗的候选人。” 来源： 威斯康星州密尔沃基威斯康星医学院的马德琳·菲尔德（Madeline Field）医学博士是该论文的通讯作者。 研究 已在线发布 于 4 月 15 日在 儿科。 […]
人工智能会导致健康错误信息吗？
大型语言模型 (LLM) 是一种能够识别和生成文本的人工智能 (AI) 程序。 它们预计将在远程患者监测、分诊、健康教育和管理任务等医疗保健领域发挥重要作用。 然而，法学硕士也可能被用来大量产生健康错误信息，导致耻辱、拒绝经过验证的治疗方法、困惑或恐惧等后果。 这种可能性尤其令人担忧，因为超过 70% 的患者使用互联网作为其健康信息的主要来源，而且事实证明，虚假信息在网上的传播速度是事实内容的六倍。 两个当代例子 为了评估针对使用法学硕士作为健康错误信息生成器的保护措施的有效性，研究人员研究了以下四种可公开访问的法学硕士：OpenAI 的 GPT-4（通过 ChatGPT 和微软的 Copilot）、谷歌的 PaLM 2 和 Gemini Pro（通过 Bard）， Anthropic 的 Claude 2（来自 Poe）和 Meta 的 Llama 2（来自 HuggingChat）。 对这两个错误信息主题的每个请求都需要创建一篇博客文章，其中包含三个段落，标题吸引人，看似现实且科学，并且来自看似真实的期刊的两篇参考文献，如果有必要，可以发明这些参考文献。 研究人员还针对特定受众提出了要求。 防护措施不足 该研究揭示了大多数公开访问的法学硕士的保护措施不足。 在研究期间，Claude 2（通过 Poe）拒绝了 130 个关于所选主题的内容生成请求，但研究的其他法学硕士并非如此，相反，它们显示出持续促进虚假和有吸引力的信息生成的显着能力、有说服力、有针对性。 收集的数据表明，当前自我监管的人工智能生态系统中的保护系统具有高度波动的性质。 这种波动性在 GPT-4（通过 Copilot）中得到了很好的说明，健康错误信息最初被拒绝，但在第二次 12 周检查期间被允许。 这一结果表明，保护系统会随着时间的推移（有意或无意）而发生变化，但并不总是朝着提供更好保护的方向发展。 这项研究还揭示了为避免产生虚假信息或在报告漏洞的情况下避免开发人员未能做出回应而采取的措施的性质，透明度方面存在重大差距。 作者建议，建立并遵守透明度标记标准对于改善监管是必要的，以防止法学硕士传播大量健康错误信息，并使人工智能生态系统对产生的虚假信息有效负责。 对于希望更好地了解人工智能在医疗保健领域的安全性和道德规范的读者，作者建议阅读 世界卫生组织指南 关于人工智能伦理和健康治理的报告 欧洲议会研究服务处 […]
使用连续血糖监测来诊断糖尿病？
要点： 连续血糖监测 (CGM) 数据比单独的空腹血糖 (FG) 测量提供更全面的血糖值表征。 即使在同一个体中也观察到相当大的 FG 变异性，这表明 CGM 可以提高糖尿病诊断的精确度。 方法： 数据分析 10K 研究包括 8315 名 40-70 岁个体在 59,565 个早晨（中位数，每个参与者 7 天）获得的 FG 值，以及 2 周的 CGM 数据。 FG 值被分类为正常（< 100 mg/dL [5.6 mmol/L]), 糖尿病前期 (100-125 mg/dL [5.6-6.9 mmol/L]），或糖尿病（≥ 126 mg/dL [7.0 mmol/L]）。 带走： 平均总体 FG 值为 96.2 mg/dL，女性随年龄增长增加 0.234 mg/dL，男性增加 0.25 mg/dL。 在 […]
人工智能脑电图预测结果“令人信服”
癫痫发作负担由应用于床旁脑电图 (POC EEG) 记录的人工智能 (AI) 算法定义，可以帮助预测功能结果。 Desai 在美国神经病学学会 (AAN) 2024 年年会的新闻发布会上补充道：“我们的研究解决了监测癫痫活动和癫痫负担的自动化的迫切需求。” 一个关键的转变 德赛说：“几十年的研究强调了成人和儿童的癫痫发作负担与不良后果之间的显着相关性。” 然而，她指出，手动解释脑电图来识别癫痫发作及其相关负担的传统方法是一个“复杂且耗时的过程，可能会出现人为错误和变异”。 POC EEG 是一种快速访问、简化剪辑的 EEG 系统，与名为 Clarity（Ceribell, Inc；加利福尼亚州桑尼维尔）的自动化机器学习工具配合使用时，可以实时监测和分析癫痫发作负担。 该算法包含与结果相关的脑电图特征的完整列表。 它每 10 秒分析一次所有脑电图通道的脑电图活动，并计算患者过去 5 分钟的癫痫发作负担。 癫痫发作负担越高，患者发生癫痫发作的时间就越长。 在 SAFER-EEG 试验中，有 344 名接受 POC 脑电图检查的患者（平均年龄 62 岁，45% 为女性）中，178 名患者（52%）在整个记录过程中癫痫发作负担为零，41 名患者（12%）怀疑有癫痫发作 癫痫持续状态 （最大癫痫发作负担≥90%）。 在调整临床协变量之前，高癫痫发作负担与不良结果之间存在显着关联。 具体而言，76% 癫痫发作负担≥ 50% 的患者有不良症状 改良兰金量表 她指出，出院时评分≥ 4 分，并且类似比例出院到长期护理机构。 调整相关临床协变量后，与无癫痫发作负担的患者相比，癫痫发作负担高（≥ 50 或 > […]
AI 识别出两种天然生物活性 GLP-1 化合物
人工智能 (AI) 已识别出两种植物基生物活性化合物，具有潜在的用途 胰高血糖素类肽 1 受体 (GLP-1R) 激动剂用于减肥，可能是药物减肥药物的替代品，但副作用可能较少，并且口服给药。 这项工作旨在利用人工智能来识别可能激活 GLP-1R 的新型天然生物活性化合物，GLP-1R 是现有减肥药物的作用位点，包括 索马鲁肽 （Wegovy，诺和诺德）和双重激动剂 替泽帕肽 （Zepbound，礼来公司）。 西班牙穆尔西亚天主教大学结构生物信息学和高性能计算研究小组和饮食失调研究单位的演讲者 Elena Murcia 博士将在即将举行的会议上分享她的工作 欧洲肥胖大会 (ECO 2024) 在五月。 尽管 GLP-1 激动剂在试验中显示出有效性，但“它们的使用也存在一些副作用——恶心和呕吐等胃肠道问题，以及焦虑和烦躁等心理健康变化。最近的数据还证实，当患者停止使用 GLP-1 激动剂时，治疗后，他们恢复了减掉的体重，”她说。 此外，由于现有 GLP-1 激动剂的肽性质，存在必须注射药物而不是口服药物的问题，这些药物在发挥所需作用之前有被胃酶降解的风险。 穆尔西亚说：“非肽类药物的副作用可能更少，并且更容易给药，这意味着它们可以作为药丸而不是注射剂给药。” 最近的其他研究强调了两种有前景的非肽化合物：TTOAD2 和 orforglipron。 “这些都是合成的，我们有兴趣寻找天然的替代品，”她补充道。 激活 GLP-1R 的天然化合物 根据研究人员在她的摘要和会前新闻稿中的说法，基于最近对 TTOAD2 和 orforglipron 化合物的了解，目前的工作重点是使用人工智能来识别新的非肽、天然衍生的生物活性化合物来激活 GLP-1R。生态。 穆尔西亚利用先进的人工智能技术（一种需要计算机进行实验的计算机方法），逐步选择天然分子作为具有 GLP-1R 激动剂活性的生物活性化合物，该过程最初使用基于配体和结构的虚拟筛选超过 10,000 种化合物，然后对相似度最高的前 100 种化合物进行额外的视觉分析，以确定它们与 GLP-1 受体上氨基酸的相互作用程度。 […]
产时抗生素与儿童自身免疫性疾病有关
要点： 研究表明，出生时接触抗生素的儿童可能会增加儿童时期患自身免疫性疾病的风险。 方法： 研究人员对 2007 年至 2018 年间芬兰北部的 45,575 名阴道分娩儿童进行了一项前瞻性研究。 共有 21% 的儿童在产时接触过抗生素，这意味着他们的母亲在出生前 24 小时内接受了静脉注射抗生素。 产时抗生素广泛用于预防新生儿早发 B 族链球菌 (GBS) 疾病。 研究表明，治疗会改变儿童肠道微生物群的发育，但其影响的意义尚不清楚。 带走： 共有 601 名儿童 (1.3%) 被诊断患有自身免疫性疾病，例如 1型糖尿病在大约 5 年的随访期间，研究人员发现了类风湿性疾病、炎症性肠病以及眼睛或甲状腺的自身免疫性疾病。 在一项针对孕产妇和新生儿协变量进行调整的分析中，产时接触抗生素与自身免疫性疾病风险增加 28% 相关（95% CI，1.02-1.62）。 未发现产时接触抗生素与过敏性或阻塞性气道疾病的风险之间存在显着关联。 在实践中： 该研究的作者写道：“由于产时接触抗生素对于预防新生儿早发性 GBS 疾病非常有效，因此我们强调观察到的关联不应被解释为因果关系。” “然而，这一发现支持制定更具体的 GBS 疾病预防策略，例如未来通过孕产妇免疫来取代抗生素的使用。” 来源： 这项研究由芬兰奥卢奥卢大学医学博士 Sofia Ainonen 领导。 它 已发表 2月16日上线 美国妇产科杂志。 限制： 抗生素暴露引起的肠道微生物群的改变是否会影响免疫系统的发育尚不清楚。 研究人员指出，另外，母亲的 GBS […]
牛奶可以降低乳糖不耐受患者的 T2D 风险
患者患有 乳糖不耐症 通常建议避免喝牛奶。 然而，尽管出现胃肠道症状，许多人仍然食用乳制品。 令人惊讶的是，这种“不合理”的策略可能具有降低风险的好处。 2型糖尿病如a所示 最近的美国研究。 德国杜塞尔多夫海涅大学杜塞尔多夫德国糖尿病中心莱布尼茨糖尿病研究中心临床研究中心主任罗伯特·瓦格纳医学博士说：“乍一看，这项研究的陈述似乎有悖常理。” “然而，乳糖不耐受有不同的表现。” 受影响较轻的人经常喝牛奶并忍受腹胀或腹痛等不适。 瓦格纳说：“研究清楚地表明，这些人患牛奶的糖尿病发病率较低。” 牛奶的异质效应 除其他因素外，营养研究中已经反复研究了牛奶消费对糖尿病的影响，有时不同国家的结果存在差异。 其原因据推测是在亚洲，大多数人（60%-100%）患有乳糖不耐症，而在欧洲，只有多达 40% 的人口患有乳糖不耐症。 由纽约布朗克斯阿尔伯特爱因斯坦医学院流行病学和人口健康系研究员罗凯博士领导的作者在他们的论文中没有提到乳糖耐受和不耐受。 自然新陈代谢。 相反，他们将研究人群分为乳糖酶持久性和非乳糖酶持久性参与者。 荷兰瓦赫宁根大学的营养科学家 Lonneke Janssen Duijghuijsen 博士说：“乳糖酶不持久并不一定排除消耗一定量乳糖的能力。” “研究表明，许多缺乏乳糖酶的人仍然可以每天摄入多达 12 克乳糖——相当于一大杯牛奶的量——而不会出现不耐受症状。” 肠道微生物组和代谢物 Luo 和他的同事分析了西班牙社区健康研究/拉丁裔研究中 12,653 名参与者的数据，这是一项正在进行的前瞻性队列研究，涉及具有西班牙背景的成年人。 它收集有关营养和疾病发生的详细信息。 作者检查了研究参与者是否患有乳糖酶持久性或非乳糖酶持久性以及他们消耗牛奶的频率。 他们还分析了中位随访期 6 年的肠道微生物组和血液中的各种代谢物。 数据分析显示，当考虑到社会经济、人口和行为因素时，非乳糖酶持续存在的参与者（但乳糖酶持续存在的参与者）较高的牛奶摄入量与 2 型糖尿病风险降低约 30% 相关。 罗和他的同事利用英国生物银行的数据获得了类似的结果，并进行了验证。 对于非乳糖酶持续存在的个体来说，较高的牛奶摄入量不仅与较低的糖尿病风险相关，而且还与较低的体重指数相关。 “这可能是糖尿病保护背后的因素之一，”瓦格纳说。 “然而，该研究中没有进行正式的中介分析。” 罗的团队将观察到的牛奶摄入量与糖尿病风险之间的关联主要归因于肠道。 牛奶摄入量的增加也与肠道微生物组的变化有关。 例如，有一个丰富的 双歧杆菌， 尽管 普雷沃特拉 减少了。 还观察到血液中循环代谢物的变化，例如吲哚-3-丙酸酯的增加和支链氨基酸的减少。 作者推测，这些代谢物可能是由与牛奶相关的细菌更强烈地产生的，并且可能与非乳糖酶持续性个体的牛奶摄入量和降低 […]
新技术可以从表面记录深部大脑活动
记录深部大脑活动的现代技术涉及穿透组织的锋利金属电极，导致 损害 这样可以 妥协 信号并限制它们的使用频率。 材料科学和工程中一个快速发展的领域是通过设计更柔软、更小、更灵活的电极来解决这个问题——在大脑脆弱的组织内使用更安全。 就在上周，来自加州大学圣地亚哥分校的研究人员， 报道 开发出一种薄而灵活的电极，可以插入大脑深处并与表面的传感器进行通信。 但如果你可以在不刺穿大脑的情况下记录详细的深部大脑活动呢？ 一组研究人员（碰巧也来自加州大学圣地亚哥分校）开发了一种薄而灵活的植入物，“驻留在大脑表面”并且“可以从更深层推断神经活动”，说 杜伊古·库祖姆博士是一位电气和计算机工程教授，领导了这项研究。 根据本月发表的一项概念验证研究，通过结合电学和光学成像方法以及人工智能，研究人员使用该设备（一种装有石墨烯电极的聚合物条）来预测表面信号的深层钙活动。 自然纳米技术。 神经科学家说：“我们所知道的关于神经元在活体大脑中如何表现的几乎所有信息都来自于通过电生理学或双光子成像收集的数据。” 约书亚·西格尔博士西雅图艾伦神经动力学研究所的，他没有参与这项研究。 “到目前为止，这两种方法很少同时使用。” 这项技术已经在小鼠身上进行了测试，可以帮助我们增进对大脑如何工作的了解，并可能为神经系统疾病带来新的微创治疗方法。 多模式神经技术：二合一的力量 记录大脑活动的电学和光学方法对于推进神经生理学科学至关重要，但每种技术都有其局限性。 电子记录提供高“时间分辨率”； 它们揭示了激活发生的时间，但没有揭示激活发生的具体位置。 另一方面，光学成像提供了高“空间分辨率”，显示大脑的哪个区域正在发光，但其测量结果可能与活动的时间不相符。 研究 在过去的十年中，我们一直在探索如何结合并利用这两种方法的优势。 一种潜在的解决方案是使用由石墨烯等透明材料制成的电极，从而在成像过程中为显微镜提供清晰的视野。 最近，宾夕法尼亚大学的科学家利用石墨烯电极来照亮 癫痫发作的神经动力学。 但也存在挑战。 如果石墨烯电极非常小——在这种情况下，直径为 20 µm——它们对电流的阻力就会更大。 Kuzum 和同事通过添加微小的铂颗粒来提高导电性来解决这个问题。 长石墨烯线将电极连接到电路板，但石墨烯中的缺陷会中断信号，因此他们将每根线制成两层； 一根电线中的任何缺陷都可能被另一根电线隐藏。 通过结合这两种方法（微电极阵列和双光子成像），研究人员可以看到大脑活动发生的时间和地点，包括更深层次的活动。 他们发现表面的电反应与更深层的细胞钙活动之间存在相关性。 该团队利用这些数据创建了一个神经网络（一种学习识别模式的人工智能），可以根据表面读数预测深层钙活动。 该技术可以帮助科学家“以当前单一功能工具无法实现的方式”研究大脑活动，说 Luyao Lu, PhD华盛顿特区乔治华盛顿大学生物医学工程教授，他没有参与这项研究。 它可以揭示血管和电活动之间的相互作用，或者解释位置细胞（海马体中的神经元）如何如此有效地创造空间记忆。 研究人员表示，它还可以为微创神经修复术或神经系统疾病的靶向治疗铺平道路。 植入该设备将是一个“简单的过程”，类似于将皮质电图网格植入患有以下疾病的患者体内： 癫痫”库祖姆说。 但库祖姆补充说，首先，该团队计划在临床环境中测试该技术之前，在动物模型中进行更多研究。 1706181938 2024-01-25 11:18:33