Thứ Sáu, 21 tháng 6, 2019
How to Spot and Deal With Attention Deficit Trait
Although ADD and ADHD have become more commonplace to identify and treat, an attention deficient trait (ADT) is one that may present like ADD or ADHD but is not genetically inherited and is typically produced from an overabundance of noise and distractions in the modern workplace. According to psychiatrist Dr. Edward Hallowell the condition may have a negative impact on your overall productivity because your brain is overwhelmed with chatter. “It's sort of like the normal version of attention deficit disorder,” he explains. “But it's a condition induced by modern life, in which you've become so busy attending to so many inputs and outputs that you become increasingly distracted, irritable, impulsive, restless and, over the long term, underachieving. In other words, it costs you efficiency because you're doing so much or trying to do so much, it's as if you're juggling one more ball than you possibly can.” What can you do to spot the signs of ADT and how can you reduce its effects?
Thứ Sáu, 14 tháng 6, 2019
ACC/AHA vs. ESC/ESH on Hypertension Guidelines
The following are key points to remember from this comparison of the blood pressure guidelines from the American College of Cardiology/American Heart Association (ACC/AHA) and the European Society of Cardiology/European Society of Hypertension (ESC/ESH):
- The authors compared the recommendations of the most recent ACC/AHA and ESC/ESH blood pressure guidelines, each of which represented updates and reinforced concepts of prevention regarding elevated blood pressure (BP).
- Both guidelines provide general recommendations of a low-sodium diet (<2300 mg of sodium), exercise, body weight reduction, low to moderate alcohol intake, and adequate potassium intake.
- The guidelines agree on the importance of proper methods of BP measurement, the use of home BP monitoring and ambulatory monitoring, focusing on detecting and improving adherence, and both support the use of BP telemonitoring and digital health solutions for follow-up.
- Both recommend use of absolute cardiovascular (CV) risk estimates computed with risk calculators and that a >10% 10-year risk of atherosclerotic CV disease should be treated more aggressively. And both provide a concise definition of organ damage assessment. The ACC/AHA guideline details guidance for ethnic/racial groups. ESC/ESH emphasizes the importance of environmental and altitude effects on BP.
- There are major disagreements with the level of BP defining hypertension, the specific BP targets for treatment, and the use of initial combination therapy. ACC/AHA does not address isolated systolic hypertension, which is detailed in the ESC/ESH guideline, with target systolic BP to <140 mm Hg. ESC/ESH limits BP reduction to no lower than 120/70 mm Hg regardless of baseline, age, and target organ damage.
- The initial single-pill combination is strongly recommended in both guidelines with angiotensin-converting enzyme inhibitor or angiotensin-receptor blocker + thiazide or calcium channel blocker. However, ESC/ESH recommends it as initial therapy in patients at ≥140/90 mm Hg and the ACC/AHA recommends a single-pill combination in patients with >20/10 mm Hg above BP goal.
- The most important distinction is that ACC/AHA maintains that all people with a BP >130/80 mm Hg have hypertension and BP should be targeted to <130/80 mm Hg. While this implies increased cost, the ACC/AHA guideline stresses lifestyle change for BP for the first 6 months except for those at high risk or with target organ damage.
- The ESC/ESH guideline defines hypertension as >140/90 mm Hg with the goal being 130 to <140/70-79 mm Hg for all but targeting to <130/70-79 mm Hg or lower only in those at high cardiovascular risk defined as diabetes, post-stroke, and coronary artery disease.
- The authors suggest that a more evidence-based statement for the guideline would be to set the lower BP target for treatment at >15% 10-year CV risk, because all trials had cohorts with >15% CV risk.
Thứ Năm, 13 tháng 6, 2019
Medmastery’s chest x-ray algorithm
Medmastery’s chest x-ray algorithm—a systematic approach for evaluating any chest x-ray
So you're looking at a patient's chest x-ray and you've identified an abnormality–great! But how do you make sure you're not missing something else? In this video, from our Chest X-ray Essentials course, you'll master a powerful step-by-step algorithm that'll make sure you never miss a significant problem again.
This video was taken from our Chest X-ray Essentials course. If you want to watch all the teaching videos that lead up to the algorithm, then take the course and register for the Medmastery membership.
Thứ Tư, 10 tháng 4, 2019
Artificial Intelligence and Deep Learning in Medicine
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence-AI) là thuật ngữ chung cho học máy (Machine learning) và học sâu (Deep learning). Đó là nơi mà máy có thể lấy thông tin từ môi trường xung quanh nó, và từ đó, nó đưa ra quyết định tối ưu nhất phù hợp với tình huống.
Trong học máy, một cái máy có thể lấydữ liệu, phân tích và làm một quyết định hoặc tiên đoán dựa trên những gì mà chúng đã học. Học sâu là một phiên bản phức tạp ơn của học máy, ở đó có những lớp tính năng xử lý vfa mỗi lớp sử dụng một số thông tin.
Cả hai đều dựa trên những mạng lưới thần kinh, là những thuật toán hoạt động tương tự với não người, mà trong đó, chúng lấy thông tin đầu vào và cung cấp thông tin ra dựa trên những gì chúng đã học.
- CẢI THIỆN CHĂM SÓC BỆNH NHÂN VỚI AI: AI đang biến đổi thế giới y học. AI có thể giúp cho bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn, nhanh hơn. Nó có thể tiên đoán nguy cơ của một bệnh kịp thời để phòng bệnh. Nó có thể giúp cho các nhà nghiên cứu hiểu được làm thế nào mà những biến đổi di truyền dẫn đến bệnh.
Mặc dù AI đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, những tiến bộ mới đã tạo ra sự bùng nổ trong học tập sâu. Kỹ thuật AI cung cấp năng lượng cho những chiếc xe tự lái, nhận dạng hình ảnh siêu phàm, và thay đổi cuộc sống, thậm chí cả những tiến bộ cứu sống trong y học.
Học sâu giúp các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu y khoa để điều trị bệnh. Nó làm tăng khả năng của bác sĩ để phân tích những hình ảnh y khoa. Nó thúc đậy tương lai của y học cá nhân, thậm chí giúp cho người mù có thể thấy.
"Học sâu đang cách mạng hóa một loạt các lĩnh vực khoa học".
Ba xu hướng thúc đẩy cuộc cách mạng học sâu: GPUs mạnh mẽ hơn, những thuật toán mạng thần kinh tinh vi mô phỏng não người và truy xuất vào sự bùng nổ dữ liệu từ internet.
- KHAI THÁC DỮ LIỆU Y KHOA CHO ĐIỀU TRỊ NHANH HƠN, TỐT HƠN: Hồ sơ bệnh án, như các báo cáo của bác sĩ, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y khoa là một mỏ vàng cho thông tin sức khỏe. Sử dụng học sâu tăng tốc GPU để xử lý và nghiên cứu tình trạng bệnh nhân theo thời gian và so sánh bệnh nhân với cộng đồng lớn hơn có thể giúp cho bác sĩ cung cấp những điều trị tốt hơn.
- CHẨN ĐOÁN TỐT HƠN, NHAN HƠN: Những hình ảnh y khoa như cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp vi tính (CT Scan) và X Quang là một trong số những công cụ quan trọng nhất mà bác sĩ dùng trong chẩn đoán từ tổn thương cột sống đến bệnh tim, ung thư. Tuy nhiên, phân tích những hình ảnh có thể thường mất nhiều thời gian và khó khăn.
Những nhà nghiên cứu và "khởi nghiệp" đang sử dụng học sâu tăng tốc GPU để phân tích tự động và gia tăng tính chính xác của bác sĩ chẩn đoán.
- GEN HỌC CHO Y HỌC CÁ NHÂN: Dữ liệu gen đang tích lũy với số lượng chưa từng có, cho các nhà khoa học khả năng nghiên cứu bằng cách nào mà những yếu tố về gen như đột biến gen dẫn đến bệnh. Có thể một ngày nào đó, học sâu dẫn đến những gì mà người ta gọi là y học cá nhân, hay là y học chính xác.
- HỌC SÂU GIÚP NGƯỜI MÙ: gần 300 triệu người trên thế giới phải vất vả để băng qua đường, đọc một nhãn sản phẩm hoặc nhận diện một khuôn mặt, bởi họ bị mù hoặc suy giảm thị lực. Học sâu đang bắt đầu thay đổi điều đó.
TLTK: https://www.news-medical.net/health/Artificial-Intelligence-and-Deep-Learning-in-Medicine.aspx
Trong học máy, một cái máy có thể lấydữ liệu, phân tích và làm một quyết định hoặc tiên đoán dựa trên những gì mà chúng đã học. Học sâu là một phiên bản phức tạp ơn của học máy, ở đó có những lớp tính năng xử lý vfa mỗi lớp sử dụng một số thông tin.
Cả hai đều dựa trên những mạng lưới thần kinh, là những thuật toán hoạt động tương tự với não người, mà trong đó, chúng lấy thông tin đầu vào và cung cấp thông tin ra dựa trên những gì chúng đã học.
- CẢI THIỆN CHĂM SÓC BỆNH NHÂN VỚI AI: AI đang biến đổi thế giới y học. AI có thể giúp cho bác sĩ chẩn đoán chính xác hơn, nhanh hơn. Nó có thể tiên đoán nguy cơ của một bệnh kịp thời để phòng bệnh. Nó có thể giúp cho các nhà nghiên cứu hiểu được làm thế nào mà những biến đổi di truyền dẫn đến bệnh.
Mặc dù AI đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, những tiến bộ mới đã tạo ra sự bùng nổ trong học tập sâu. Kỹ thuật AI cung cấp năng lượng cho những chiếc xe tự lái, nhận dạng hình ảnh siêu phàm, và thay đổi cuộc sống, thậm chí cả những tiến bộ cứu sống trong y học.
Học sâu giúp các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu y khoa để điều trị bệnh. Nó làm tăng khả năng của bác sĩ để phân tích những hình ảnh y khoa. Nó thúc đậy tương lai của y học cá nhân, thậm chí giúp cho người mù có thể thấy.
"Học sâu đang cách mạng hóa một loạt các lĩnh vực khoa học".
Ba xu hướng thúc đẩy cuộc cách mạng học sâu: GPUs mạnh mẽ hơn, những thuật toán mạng thần kinh tinh vi mô phỏng não người và truy xuất vào sự bùng nổ dữ liệu từ internet.
- KHAI THÁC DỮ LIỆU Y KHOA CHO ĐIỀU TRỊ NHANH HƠN, TỐT HƠN: Hồ sơ bệnh án, như các báo cáo của bác sĩ, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y khoa là một mỏ vàng cho thông tin sức khỏe. Sử dụng học sâu tăng tốc GPU để xử lý và nghiên cứu tình trạng bệnh nhân theo thời gian và so sánh bệnh nhân với cộng đồng lớn hơn có thể giúp cho bác sĩ cung cấp những điều trị tốt hơn.
- CHẨN ĐOÁN TỐT HƠN, NHAN HƠN: Những hình ảnh y khoa như cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp vi tính (CT Scan) và X Quang là một trong số những công cụ quan trọng nhất mà bác sĩ dùng trong chẩn đoán từ tổn thương cột sống đến bệnh tim, ung thư. Tuy nhiên, phân tích những hình ảnh có thể thường mất nhiều thời gian và khó khăn.
Những nhà nghiên cứu và "khởi nghiệp" đang sử dụng học sâu tăng tốc GPU để phân tích tự động và gia tăng tính chính xác của bác sĩ chẩn đoán.
- GEN HỌC CHO Y HỌC CÁ NHÂN: Dữ liệu gen đang tích lũy với số lượng chưa từng có, cho các nhà khoa học khả năng nghiên cứu bằng cách nào mà những yếu tố về gen như đột biến gen dẫn đến bệnh. Có thể một ngày nào đó, học sâu dẫn đến những gì mà người ta gọi là y học cá nhân, hay là y học chính xác.
- HỌC SÂU GIÚP NGƯỜI MÙ: gần 300 triệu người trên thế giới phải vất vả để băng qua đường, đọc một nhãn sản phẩm hoặc nhận diện một khuôn mặt, bởi họ bị mù hoặc suy giảm thị lực. Học sâu đang bắt đầu thay đổi điều đó.
TLTK: https://www.news-medical.net/health/Artificial-Intelligence-and-Deep-Learning-in-Medicine.aspx
Thứ Hai, 17 tháng 12, 2018
Guideline on Cholesterol Management: 2018 Update
Key Recommendations
- For patients with established ASCVD, high-intensity statins should be used to obtain ≥50% reduction in LDL. If this is not achieved, ezetimibe could be added and then a proprotein convertase subtilisin–kexin type 9 (PCSK9) inhibitor.
- For patients with very high risk (history of major ASCVD events, older age, diabetes, hypertension, smoking, familial hypercholesterolemia [FH], kidney disease, or heart failure) and LDL levels >70 mg/dL, adding ezetimibe is reasonable, followed by a PCSK9 inhibitor.
- For patients with severe hypercholesterolemia (LDL levels, >190 mg/dL), maximally tolerated statin therapy is recommended without risk calculations. If LDL is not reduced by 50%, clinicians can reasonably add ezetimibe.
- For patients with diabetes and LDL >70 mg/dL, a moderate-intensity statin is recommended; with elevated ASCVD risk, a high-intensity statin is reasonable.
- For primary prevention, adherence to a healthy lifestyle is the cornerstone of treatment across the lifespan. Clinician-patient discussions about risk assessment and treatment should consider “ASCVD risk enhancers,” such as family history, metabolic history, preeclampsia, inflammatory disease, ethnicity, and abnormal biomarkers.
- 10-year ASCVD risk scores between 7.5% and 19.9% are now considered “intermediate risk.” This broad category acknowledges uncertainty in risk-calculator estimates and is intended to encourage decision-making guided by patient preferences. For patients who elect drug treatment, a moderate-intensity statin is generally recommended.
- Coronary artery calcium (CAC) measurement is helpful when decisions about statin initiation are uncertain. Withholding or postponing statin initiation is reasonable if CAC=0 and the patient lacks other high-risk features. If CAC score is ≥100, statins should be initiated.
- To monitor adherence to therapy and reduction in LDL, clinicians should check lipids 1 to 3 months after a treatment change.
Thứ Sáu, 14 tháng 12, 2018
Kegel exercises for men: Understand the benefits
Kegel exercises for men can help improve bladder control and possibly improve sexual performance. Here's a guide to doing Kegel exercises correctly.
By Mayo Clinic Staff
Think Kegel exercises are just for women? Think again.
Kegel exercises for men can strengthen the pelvic floor muscles, which support the bladder and bowel and affect sexual function. With practice, Kegel exercises for men can be done just about anytime.
Before you start doing Kegel exercises, find out how to locate the correct muscles and understand the proper technique.
Thứ Ba, 6 tháng 11, 2018
Hydrocolpos due to imperforated hymen
A 30-year-old (G3P1) was referred at 35 weeks of gestation for sonographic evaluation due to a suspicion of anorectal malformation with normal second trimester anomaly scan.
Ultrasound examination in our center revealed the following findings:
A central tubular cystic structure contains internal echo which was located posterior to bladder and anterior to the normal appearing rectum. The fetal sex was female and the target sign of anus seems to be normal.
Both kidneys had normal location. Our preliminary diagnosis based on the US findings was hydrocolpos due to imperforated hymen which was confirmed by postnatal evaluation.
Đăng ký:
Bài đăng (Atom)