12、脑出血:精准医学的应用与病因解析

脑出血:精准医学的应用与病因解析

1. 引言

在各类颅内出血中,自发性脑出血(ICH)是最常导致临床中风综合征的类型,占全球中风病例的 10 - 20%,在低收入和中等收入国家以及东亚人群中发病率更高。尽管在心血管危险因素管理方面有所进展,但 ICH 的年龄标准化发病率仍保持不变,部分原因是口服抗凝剂的使用增加。与缺血性中风不同,目前尚无经证实的可改善 ICH 病情的治疗方法,其发病率和死亡率都相当高,30 天死亡率约为 40%,长期依赖他人照顾的风险至少为 60%。尽管 ICH 的发病率较低,但其造成的残疾负担与缺血性中风相似。因此,有效治疗和预防 ICH 是一项重大的全球未满足医疗需求。

精准医学的概念源于根据个体病理生理学选择治疗方法,重点关注药物基因组学和肿瘤基因组学。对于 ICH 这种大多为散发性且尚无既定治疗方法的疾病,精准医学似乎是一个具有挑战性的目标。然而,从更广泛的根据个体或具有共同特征的群体特点提供临床护理的角度来看,在 ICH 患者的护理中存在精准医学的应用机会,包括合理探究 ICH 的病因、选择二级预防策略以及进行个体化预后评估。

2. 病因

急性 ICH 的诊断通常较为直接,至少在广泛可使用计算机断层扫描(CT)的医疗系统中是如此。但确定 ICH 的病因往往更具挑战性,这是精准医疗护理的重要第一步,对复发风险和二级预防有着重大影响。传统上将 ICH 分为“原发性”和“继发性”出血的分类方法并不完善,“原发性”出血并非无因,通常由脑小动脉病变引起,而“继发性”出血则涵盖了一系列具有不同潜在病理的疾病和危险因素。因此,这种分类在临床和预后方面价值不大。

目前存在基于病因的分类系统,如“SMASH - U”分类和 H

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建求解过程,重点关注不确定性处理方法需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习交叉验证。
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