日本研究：冠病死亡率低或与肠内细菌有关

日本研究：冠病死亡率低或与肠内细菌有关（早报讯）日本名古屋大学等团队在美国科学杂志上发表文章称，亚洲等地冠病死亡率低的原因可能与肠道细菌有关。据共同社周六（1月8日）报道，该团队调查了10个国家的健康者，结果发现在亚洲和北欧，肠内有“柯林斯”细菌的人占比较高。柯林斯菌会生成防止病毒与细胞结合的物质。名古屋大学副教授平山正昭表示：“此次以国家为单位进行了解析。今后，或许调查每个患者是否有柯林斯菌，就能判断是否会重症化。”与欧美许多国家相比，亚洲和北欧的冠病死亡率低，有分析指出或许是存在某种原因。该团队分析了日本、美国和芬兰等10个国家共953人的肠道细菌。根据主要细菌的种类，分为五个类别。结果发现，截至2021年2月，在冠病死亡率低的韩国、日本和芬兰，体内有较多柯林斯菌这一类别的人士占比较高，达到34%至61%。在该类别人士占比较低（4%至18%）的墨西哥、意大利、美国、比利时和英国，冠病死亡率则较高。发布：2022年1月8日4:29PM

研究发现糖尿病死亡率随年龄呈指数增长

研究发现糖尿病死亡率随年龄呈指数增长德国糖尿病中心（DDZ）和罗伯特-科赫研究所的研究人员发现了糖尿病患者死亡率与年龄之间的关系规律：根据这一规律，在德国，糖尿病患者的死亡率从30岁开始每年持续上升，男性上升8.3%，女性上升10.2%。贡珀兹定律的依据是，人体中的生物过程会随着年龄的增长而发生变化，从而导致患病和最终死亡的风险增加。死亡率不是线性增长，而是呈指数增长，即随着年龄的增长而不断加快。在不同地区和不同时间，几乎都能观察到这种指数变化。最近，DDZ领导的研究小组利用Gompertz模型更精确地研究了与2型糖尿病相关的死亡率。"尤其令人瞩目的是，冈培兹定律能够很好地预测糖尿病患者的死亡率。在从0%到100%的范围内，预测值达到了97%以上--这样好的预测结果在实证研究中极为罕见，"领衔作者、德国医学研究院生物统计学和流行病学研究所所长奥利弗-库斯（OliverKuß）教授说。研究人员分析了2013年所有法定医疗保险参保人（4700多万观察对象，其中600多万人患有糖尿病）的数据。研究人员对这些人进行了为期一年的跟踪调查，发现在此期间有超过76万人死亡，其中有28.8万名糖尿病患者。研究显示，在德国，糖尿病患者的死亡率从30岁开始每年持续上升，男性上升8.3%，女性上升10.2%。"不过，女性死亡率的增幅较大是可以解释的：女性的预期寿命一般比男性长，因为她们的死亡率起点较低。到了高龄，死亡率会趋于一致，这意味着两性之间的差异会越来越小，"Kuß解释说。有趣的是，在没有糖尿病的人群中也能证明贡珀茨定律的有效性：女性糖尿病患者的死亡率与男性糖尿病患者的死亡率几乎相同。专家总结说："如果女性患上糖尿病，她们在预期寿命方面的普遍优势就会丧失。"此外，研究还发现，糖尿病患者先于非糖尿病患者死亡的概率，女性为61.9%，男性为63.3%。杜塞尔多夫大学医院内分泌和糖尿病科主任兼DDZ主任MichaelRoden教授称："这项研究强调了早期预防、检测和治疗2型糖尿病的必要性。"编译自:ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424846.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424846.htm

研究：人工智能缩短中风治疗时间 死亡率降低60%

研究：人工智能缩短中风治疗时间死亡率降低60%在这项研究中，研究人员使用了随机分配的阶梯状临床试验，以确定基于人工智能的自动化系统在检测可能患有AIS的患者中的LVO以及改善抵达医院和内血管血栓切除术开始之间的评估和工作流程时间的效率。实施随机分配分析在个体患者水平进行可能会引发问题，而保留随机评估的稳健性。该试验在休斯顿地区的四家综合性中风中心中于2021年1月至2022年2月末进行。在获得美国食品和药物管理局（FDA）对于将该AI平台用于临床护理的许可以及获得用于实施该软件的重要财务支持后，进行了医院级别的分阶段推出。试验参与者包括在这四家综合性中风中心的急诊科就诊，出现AIS伴有LVO症状并接受CT血管造影检查的患者。所有接受AIS伴有大脑中动脉、颈内动脉、前脑动脉、后脑动脉、基底动脉或颅内椎动脉LVO的患者都被纳入研究。因为这些患者在医院内已经进行了内血管血栓切除术的决定，所以在住院病例的初始CT扫描和内血管血栓切除术之间的时间明显不同，所以被排除在分析之外。对于从其他医疗中心转诊而来的患者，内血管血栓切除术的决定已经做出，他们将直接进行该过程而无需进行进一步的影像学检查，这将改变工作流程时间。干预措施包括从CT血管造影中激活基于人工智能的LVO检测，该检测与安全的消息传递系统相结合。这个系统在四家综合性中风中心中以随机的方式激活。激活的系统在CT成像完成后的几分钟内会通过移动电话向放射科医生和临床医生发出可能存在LVO的警报。研究结果主要研究结果包括基于基于人工智能的自动化LVO检测系统对门到腹部时间的影响，这是使用线性回归模型确定的。次要结果包括抵达医院和静脉组织激酶原激活剂注射之间的时间、开始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间以及住院时间。实施基于人工智能的自动化LVO检测系统，结合使用移动电话进行通信的安全应用程序，显著提高了住院AIS的工作流程时间。在试验期间，有约250名患者在这四家医院的急诊科就诊，实施基于人工智能的自动化系统将门到腹部时间缩短了11分钟。此外，死亡率下降了60%，而初始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间也减少了。结论实施基于人工智能的自动化系统来检测可能的AIS患者中的LVO，再加上安全的通信应用程序，显着减少了院内工作流程，并导致临床上显着减少血管内血栓切除术治疗时间。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1385633.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1385633.htm