Red Pills Fox News Why Early Treatment for COVID Had to Be Destr

RedPillsFoxNewsWhyEarlyTreatmentforCOVIDHadtoBeDestroyed“There’salittle-knownfederallawthatsaysyoucannotgiveanemergencyuseauthorizationtoavaccineifanexistingtherapeuticdrugthathasn’tbeenapprovedforanypurposeprovestobeeffectiveagainstthetargetdisease.”“Soiftheyhadadmittedthathydroxychloroquine,whichtheyknewfromdayonethatitworkedagainstCOVID,”headded,“itwouldhavekilled”thevaccinationcampaign.福克斯新闻COVID的早期治疗为何不得不被销毁。"有一条鲜为人知的联邦法律规定,如果未经批准用于任何目的的现有治疗药物被证明对目标疾病有效,则不能对疫苗进行紧急使用授权。他补充说:"因此,如果他们承认羟氯喹(他们从第一天起就知道它对COVID有效)","就会扼杀"疫苗接种活动。https://twitter.com/VigilantFox/status/1684030817809432576

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“A $200 billion enterprise would’ve collapsed if Fauci had admit

“A$200billionenterprisewould’vecollapsedifFaucihadadmittedthatHydroxychloroquineandIvermectinwereeffectiveagainstcovid.”I'dcallthemcriminalbutthesepeoplearemuchworse.“如果福奇承认羟氯喹和伊维菌素对COVID病毒有效,一家价值2000亿美元的企业就会倒闭。”我会称他们为罪犯,但这些人更糟糕。https://twitter.com/DiedSuddenly_/status/1685830247139168256

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有效性受到质疑:研究发现Paxlovid未能降低Long-COVID风险

有效性受到质疑:研究发现Paxlovid未能降低Long-COVID风险对未接种疫苗的高危人群来说,Paxlovid治疗急性COVID-19已被证明是有效的。但这种治疗对Long-COVID风险的影响,包括是否能保护已接种疫苗的人免于感染Long-COVID还不太清楚。研究小组从加州大学旧金山分校的COVID-19公民科学研究中挑选了一组接种过疫苗的人,他们在2022年3月至8月期间报告了首次COVID-19检测呈阳性,并且没有住院治疗。其中一些参与者表示在感染COVID-19的急性期口服了Paxlovid,而另一些则没有。2022年12月,他们受邀回答了一项后续调查,其中包含有关长期COVID、COVID反弹症状以及持续检测呈阳性时间的问题。研究人员发现,两组患者的情况相似。在接受Paxlovid治疗的患者中,约有16%的人长期出现COVID症状,而在未接受该药物治疗的患者中,这一比例仅为14%。常见的症状包括疲劳、呼吸急促、精神错乱、头痛以及味觉和嗅觉改变。服用Paxlovid后出现Long-COVID症状的人与未服用Paxlovid的人报告的Long-COVID症状一样多。有一小部分人出现了严重的Long-COVID症状,而那些接受过Paxlovid治疗的人和没有接受过Paxlovid治疗的人出现严重的Long-COVID症状的可能性一样大。在Paxlovid治疗期间症状有所改善的患者中,有21%出现了反弹症状。在有反弹症状的患者中,10.8%报告了一种或多种Long-COVID症状,而没有反弹症状的患者仅占8.3%。在检测结果呈阴性并完成治疗后重复进行抗原检测的参与者中,25.7%的人报告检测结果呈阳性反弹。总共有26.1%的人报告出现反弹症状或检测呈阳性。"我们发现临床反弹的比例高于之前的报道,但并未发现治疗后反弹对Long-COVID症状的影响,"该研究的第一作者、医学硕士、心脏病专家、加州大学旧金山分校医学助理教授MatthewDurstenfeld说。"我们发现,在急性感染期间进行Paxlovid治疗与降低Long-COVID的几率无关,这让我们感到惊讶,但这与另外两项严格的研究结果一致,即在感染后4到6个月期间,罹患COVID-19后的情况没有任何差异。"作者指出,这项研究可能受到了观察性质所带来的局限性的影响,研究人员依赖于患者对治疗和Long-COVID症状的自我报告。编译来源:ScitechDaily...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1418667.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1418667.htm

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卫生和环境部提醒阿联酋居民旅行时遵循COVID-19预防措施

卫生和环境部提醒阿联酋居民旅行时遵循COVID-19预防措施阿联酋人力资源和酋长国部(MoHRE)今天发布了一个提醒,要求所有今年夏天出国旅行的阿联酋人和阿联酋居民遵守COVID-19的预防措施。对阿联酋人的旅行要求阿联酋航空还发布了:"根据阿联酋的旅行协议,对于18岁以上的阿联酋国民,他们必须满足以下要求之一才能离开迪拜。"必须完成一剂经批准的疫苗,并且从接种日期到旅行日期未超过一个月的时间。或者必须已经完成了两剂经批准的疫苗。或者,如果没有接种疫苗,乘客必须出示有效的COVID-19PCR测试阴性证书,该证书是在采集样本和登机时间前的48小时内出具的。回国的居民同时,来自所有国家的回国居民必须能够出示有效的疫苗接种证书,如果没有接种疫苗,则必须出示在登机前48小时内出具的有效的COVID-19PCR测试阴性证书。到达迪拜的阿联酋人不需要出示PCR测试或疫苗接种证书。

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研究发现Paxlovid将COVID-19的住院和死亡风险降低了90%

研究发现Paxlovid将COVID-19的住院和死亡风险降低了90%该研究的资深作者、南加州KaiserPermanente研究与评估部的流行病学家SaraTartof博士说:"在南加州对冠状病毒感染检测呈阳性的KaiserPermanente会员中,在COVID-19症状开始后5天内接受Paxlovid与入院或死亡的风险大幅降低有关。这些发现更值得注意,因为在这个疫苗接种水平高的人群中,我们仍然看到这种治疗的额外好处"。Paxlovid是一种口服治疗药物,旨在减少冠状病毒感染的严重后果的风险。它是由辉瑞公司生产的。它目前获得了美国食品和药物管理局的紧急使用授权,用于12岁及以上的成人和儿童,这些人有发展成严重COVID-19的高风险。研究分析包括2022年4月8日至10月7日期间在门诊进行的冠状病毒检测结果为阳性的患者。在研究人群中,有7,274人接受过Paxlovid,有126,152人没有接受过Paxlovid。这是一个由奥米隆亚变体BA.2、BA.4和BA.5主导的时代。总体而言,133,426名参与者中的86%接受过2次COVID-19疫苗,61%接受过3次或更多。该研究发现:对于在症状发生后5天内配发Paxlovid的人来说,预防阳性试验后30天内入院或死亡的效果为80%。在COVID-19测试阳性的当天配发Paxlovid的患者亚组中,有效率为90%。在症状出现6天或更长时间后接受Paxlovid的患者或没有出现急性临床症状的病例,有效率下降到44%。总的来说,对于在临床过程中的任何时候接受Paxlovid的患者,有效率为54%。在COVID-19测试阳性后的60天内,对于在症状发生后0至5天内配发Paxlovid的患者,预防入住重症监护室、机械通气或死亡的有效性为89%,对于在任何时间配发Paxlovid治疗的人,有效性为84%。"我们的数据显示,人们在症状出现时越早服用Paxlovid,药物治疗的效果就越好,"Tartof说。"然而,在症状出现6天或更长时间后进行治疗仍有一些好处。人们应该与他们的医生讨论适合他们的最佳方法"。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1357975.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1357975.htm

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特殊饮食是否能缓解Long-COVID的症状?

特殊饮食是否能缓解Long-COVID的症状?研究人员希望通过对50名患者(其中一半将接受特殊的饮食干预)的研究,衡量饮食在控制病情方面的功效。如果研究成功,这项研究可能会为更广泛的试验和治疗Long-COVID的新疗法铺平道路。南加州大学凯克医学中心启动了一项临床试验,以探索旨在减少炎症的饮食方法是否能缓解目前无法治愈的病症。约有7%的美国人患有长COVID,这是在感染COVID-19并从COVID-19中恢复后出现的一系列持续性健康问题。症状包括疲劳、脑雾、头痛、胸痛、心悸等。目前,该综合征尚无行之有效的治疗方法,其致病机制也尚未完全明了。阿杜帕-拉奥(AdupaRao)医学博士是Long-COVID临床试验的研究者,也是凯克医学中心Covid康复诊所的医疗总监。图片来源:RicardoCarrascoIII关于饮食的新临床试验现在,南加州大学凯克医学中心正在进行一项新的临床试验,研究旨在降低炎症的饮食是否能在缓解这种经常使人衰弱的疾病方面发挥作用。该试验的前提条件是,最近的研究表明,长期的COVID可能是由高炎症反应引起的,在COVID-19期间,机体在抵御病毒的过程中激活了这种反应,但在某些人身上,即使感染已经过去,炎症反应也不会消退。体内炎症水平过高会导致器官损伤和其他健康问题。临床试验研究者、凯克医学中心Covid康复诊所医学主任阿杜帕-拉奥(AdupaRao)医学博士说:"我们正在研究食物的选择是否能平息身体的炎症反应,从而有效地减少或遏制长期的COVID症状。"研究细节和方法该研究将检查低碳水化合物饮食对降低血糖水平的抗炎作用,同时结合一种能提高血酮水平的医学食品。酮体,包括这种食物中的活性酮体--β-羟丁酸,是人体在碳水化合物和糖分不足时为提供能量而产生的化学物质。低碳水化合物饮食和酮体都与减少体内炎症有关。努里娅-帕斯托-索勒(NuriaPastor-Soler),医学博士,是Long-COVID临床试验的主要研究者,也是南加州大学凯克医学院的医学副教授。图片来源:RicardoCarrascoIII研究人员计划招募50名正在接受凯克医学院Covid康复诊所治疗的Long-COVID患者。其中一半人将接受为期30天的饮食干预,另一半人则不接受干预。一个月后,研究人员将确定患者对治疗方案的耐受情况,并比较两组患者的炎症指标和Long-COVID症状。潜在的扩展和意义如果患者能很好地耐受营养干预并改善他们的健康问题,研究人员计划将临床试验扩大到更多的人群。临床试验的主要研究者、南加州大学凯克医学院医学副教授、医学博士NuriaPastor-Soler说:"像我们这样的研究对于扩大我们对长COVID的了解并最终帮助确定有效的治疗方法以改善患者的生活质量至关重要。这项试验的结果有望让我们更接近潜在的解决方案。"凯克医学院医学教授、医学博士KenHallows也是这项研究的研究员。该临床试验由AmyP.Goldman基金会资助。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389761.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1389761.htm

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人工智能发现预防 COVID-19 复发的最佳药物组合

人工智能发现预防COVID-19复发的最佳药物组合加州大学河滨分校的一项机器学习研究以中国的数据为基础,揭示了预防COVID-19复发的最佳药物组合因年龄和体重等个体因素而异。这个独特的数据集考虑了接受多达八种药物治疗并在出院后接受监测的患者,从而对再感染率和治疗效果进行了更深入的分析。数据来自中国有两个重要原因。首先,在美国,当患者接受COVID-19治疗时通常使用一种或两种药物。而在疫情散布的早期,中国的医生可以开出多达八种不同的药物,因此可以对更多的药物组合进行分析。其次,中国的COVID-19患者出院后必须在政府经营的酒店隔离,这使得研究人员能够以更系统的方式了解再感染率。"这使得这项研究独特而有趣。你无法在世界其他任何地方获得这样的数据,"UCR统计学教授、研究报告作者崔新平说。该研究项目始于2020年4月,也就是大流行开始一个月左右。当时,大多数研究都侧重于死亡率。然而,香港附近深圳的医生更关注复发率,因为那里的死亡人数较少。"令人惊讶的是,近30%的患者在出院后28天内再次出现阳性反应,"该研究合著者、生物工程副教授廖嘉宇说。这项研究纳入了400多名COVID-19患者的数据。他们的平均年龄为45岁,大多数感染严重程度为中等,性别分布均匀。大多数人都接受了抗病毒药、消炎药和免疫调节药(如干扰素或羟氯喹)的多种组合治疗。不同人群使用不同的药物组合取得了更好的疗效,这与病毒的作用方式有关。"COVID-19能抑制干扰素,干扰素是细胞为抑制入侵病毒而制造的一种蛋白质。随着防御能力的降低,COVID可以在体内复制,直到免疫系统爆发,破坏组织,"廖解释说。感染COVID-19前免疫系统较弱的人需要服用免疫增强药物才能有效抵抗感染。年轻人的免疫系统在感染后会过度活跃,从而导致组织过度发炎,甚至死亡。为了防止这种情况,年轻人在治疗过程中需要使用免疫抑制剂。"我们在治疗疾病时,很多医生往往只为18岁以上的人提供一种解决方案。我们现在应该重新考虑年龄差异,以及其他疾病情况,如糖尿病和肥胖症,"廖说。大多数情况下,在进行药物疗效测试时,科学家会设计一项临床试验,将具有相同疾病和基线特征的人随机分配到治疗组或对照组。但这种方法没有考虑到其他可能影响药物对特定亚组起作用或不起作用的医疗条件。由于这项研究利用的是真实世界的数据,研究人员必须对可能影响观察结果的因素进行调整。例如,如果某种药物组合主要用于老年人,但证明无效,那么就不清楚是药物的问题还是人的年龄问题。"在这项研究中,我们开创了一种技术,通过对接受不同治疗组合的具有相似特征的人进行虚拟配对,来解决混杂因素带来的挑战,"崔说。"通过这种方式,我们可以归纳出不同亚组中治疗组合的疗效。虽然如今人们对COVID-19有了更深入的了解,疫苗也大大降低了死亡率,但在治疗和预防再感染方面仍有很多东西需要学习。现在,复发是一个更值得关注的问题,我希望人们能利用这些结果。"机器学习已被用于与COVID-19相关的许多领域,如疾病诊断、疫苗开发和药物设计,此外还有对多种药物组合的新分析。廖认为,技术在未来将发挥更大的作用。"在医学领域,机器学习和人工智能的影响还没有我认为的那么大,这个项目是一个很好的例子,说明我们可以如何迈向真正的个性化医疗"。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1377053.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1377053.htm

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