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Robert J. Motzer MD David F. McDermott MD Bernard Escudier MD Mauricio Burotto MD Toni K. Choueiri MD Hans J. Hammers MD PhD Philippe Barthélémy MD PhD Elizabeth R. Plimack MD Camillo Porta MD Saby George MD Thomas Powles MD Frede Donskov MD PhD Howard Gurney MD Christian K. Kollmannsberger MD Marc-Oliver Grimm MD Carlos Barrios MD Yoshihiko Tomita MD PhD Daniel Castellano MD Viktor Grünwald MD PhD Brian I. Rini MD M. Brent McHenry PhD Chung-Wei Lee MD PhD Jennifer McCarthy MA Flavia Ejzykowicz PhD Nizar M. Tannir MD 《Cancer》2022,128(11):2085-2097
2.
《The Journal for Nurse Practitioners》2022,18(4):372-376
The effects of climate change include floods, hurricanes, heat waves, and fires; these natural disasters can result in respiratory, cardiovascular, and psychological harm in older adults, who experience the highest morbidity and mortality during heat waves. Advanced practice registered nurses (APRNs) need education on preparing, assessing, and treating older adults for climate-change disasters, especially heat waves. This article will help APRNs understand the effects of climate-change events on the vulnerable older adults and advocates for the need to integrate health effects of climate change into curricula, practicums, policy, and research agendas. 相似文献
3.
4.
《Clinical neurophysiology》2021,132(6):1312-1320
ObjectiveTo investigate the additional value of EEG functional connectivity features, in addition to non-coupling EEG features, for outcome prediction of comatose patients after cardiac arrest.MethodsProspective, multicenter cohort study. Coherence, phase locking value, and mutual information were calculated in 19-channel EEGs at 12 h, 24 h and 48 h after cardiac arrest. Three sets of machine learning classification models were trained and validated with functional connectivity, EEG non-coupling features, and a combination of these. Neurological outcome was assessed at six months and categorized as “good” (Cerebral Performance Category [CPC] 1–2) or “poor” (CPC 3–5).ResultsWe included 594 patients (46% good outcome). A sensitivity of 51% (95% CI: 34–56%) at 100% specificity in predicting poor outcome was achieved by the best functional connectivity-based classifier at 12 h after cardiac arrest, while the best non-coupling-based model reached a sensitivity of 32% (0–54%) at 100% specificity using data at 12 h and 48 h. Combination of both sets of features achieved a sensitivity of 73% (50–77%) at 100% specificity.ConclusionFunctional connectivity measures improve EEG based prediction models for poor outcome of postanoxic coma.SignificanceFunctional connectivity features derived from early EEG hold potential to improve outcome prediction of coma after cardiac arrest. 相似文献
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随着对龋病病因及发病机制的深入认识,龋病的治疗不应局限于对现有龋损的修复治疗,而应以龋病风险评估和龋损活跃性评估为基础,以患者为中心,制定个性化的治疗方案,恢复口腔微生态平衡,进而控制龋病进展和恢复患牙的结构与功能。 相似文献
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