Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Search the Community

Showing results for tags ' nerki'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • Nasza społeczność
    • Sprawy administracyjne i inne
    • Luźne gatki
  • Komentarze do wiadomości
    • Medycyna
    • Technologia
    • Psychologia
    • Zdrowie i uroda
    • Bezpieczeństwo IT
    • Nauki przyrodnicze
    • Astronomia i fizyka
    • Humanistyka
    • Ciekawostki
  • Artykuły
    • Artykuły
  • Inne
    • Wywiady
    • Książki

Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Joined

  • Start

    End


Group


Adres URL


Skype


ICQ


Jabber


MSN


AIM


Yahoo


Lokalizacja


Zainteresowania

Found 3 results

  1. Transplantologia na całym świecie zmaga się z brakiem organów. Wiele osób umiera nie doczekawszy przeszczepu nerek. Pacjenci tacy są postrzegani jako ofiary braku narządów. Tymczasem badania przeprowadzone na University of Columbia dowodzą, że osoby takie przed śmiercią mają wielokrotnie szanse na przeszczep, ale oferty takie są odrzucane przez transplantologów i trafiają do osób znajdujących się niżej na liście oczekujących. Profesor Sumit Mohan i zespół z Columbia University oraz z Emory University przeanalizowali wszystkie dane dotyczące przeszczepu nerek z lat 2008 – 2015 z terenu USA. Dane takie są gromadzone w United Network for Organ Sharing. W omawianym czasie na przeszczep czekało ponad 350 000 osób i pojawiło się 14 milionów nerek do przeszczepu. Analiza wykazała, że w tym czasie większość oczekujących, 76%, otrzymała co najmniej 1 propozycję przeszczepu nadającej się nerki. Z 280 041 pacjentów, którzy mieli przynajmniej jedną szansę na przeszczep, aż 30% (około 85 000) zmarło lub zostało usuniętych z listy oczekujących zanim doczekało się przeszczepu. W przypadku pacjentów, którzy zmarli nie doczekawszy przeszczepu, mediana pojawienia się pierwszej nadającej się nerki wynosiła 78 dni od czasu trafienia na listę oczekujących. Większość, bo aż 84%, organów, które zaproponowano do przeszczepu, została odrzucona przez transplantologów przynajmniej raz, w tym były też organy wydające się idealnie pasować do pacjenta, któremu je proponowano. Najczęstszym powodem odrzucenia nerki przez zespół transplantologów były obawy o jej jakość. Jednak w oczywisty sposób nerki te nadawały się do przeszczepu, gdyż wszystkie w końcu trafiły do pacjentów. Wiemy, że po roku wciąż działało 93% z nich, a po pięciu latach działało 75% z nich, a to każe postawić pytanie o prawidłowość decyzji podjętych przez transplantologów, którzy nerki te odrzucili, mówi Mohan. Naukowiec dodaje, że w większości przypadków pacjenci nie wiedzą, że pojawiły się dla nich nerki, ale oferty zostały odrzucone przez opiekujących się nimi lekarzy. Transplantolodzy mają zwykle godzinę na podjęcie decyzji i często nawet po fakcie nie informują pacjentów, że odrzucili nerki. Zdaniem Mohana to poważny błąd. Informowanie pacjentów o ofertach zwiększyłoby ich zaangażowanie i z pewnością większość pacjentów poinformowałaby swoich lekarzy, że wolą dostać szybciej mniej pasującą nerkę niż całymi latami czekać na idealny organ. Lekarze często jednak odrzucają nadające się nerki licząc na to, że następna jaka się pojawi, będzie lepsza. Zdecydowana większość nerek nie trafia do osób, którym zostały zaproponowane w pierwszej kolejności. Wydaje się, że obecny system, który pozwala centrom transplantologii na odrzucenie oferty bez poinformowania o tym pacjenta jest bardziej podatny na subiektywne oceny niż sądzono, dodaje Mohan. « powrót do artykułu
  2. Ostre uszkodzenie nerek (AKI) jest jedną z najczęstszych przyczyn zgonów w szpitalach. W samym tylko 2014 roku doświadczyło go niemal 4 miliony Amerykanów, a każdego roku z jego powodu umierają setki tysięcy ludzi. Ci, którzy przeżyją często wymagają dializowania całymi miesiącami lub latami. Naukowcy z należącej do Google'a firmy DeepMind Health, postanowili zaprząc do pracy sztuczną inteligencję, by ta z wyprzedzeniem identyfikowała pacjentów narażonych na AKI. Zapobieganie ostremu uszkodzeniu nerek nie jest łatwe, gdyż u jego postaw leży wiele przyczyn. Zwykle pojawia się ono podczas rozległych operacji, komplikacji pooperacyjnych lub sepsy, mówi Joseph Vassalotti, nefrolog i prezes ds. medycznych w National Kidney Foundation. Niektóre leki mogą wywoływać też AKI jako skutek uboczny lub też jako reakcję układu odpornościowego, dodaje. Ponadto AKI może pojawiać się w wyniku zablokowania układu moczowego, zawału serca czy poparzeń. Ostre uszkodzenie nerek rozwija się bardzo szybko i przed pojawieniem się niemal nie daje objawów. Są nimi nagły wzrost kreatyniny i spadek funkcji nerek, najczęściej jednak wykrywa się te zjawiska gdy jest już za późno. W DeepMind Health powstał algorytm sztucznej inteligencji, który z 48-godzinnym wyprzedzeniem ma wykrywać ryzyko wystąpienia AKI. Testy wykazały, że ogólna dokładność prognoz algorytmu wynosi 55,8%, jednak dla przypadków cięższych, wymagających późniejszych dializ, trafność ta wynosi już 90,2%. Algorytm był trenowany na danych 703 782 osób pochodzących z bazy Departamentu ds. Weteranów. Były wśród nich informacje dotyczące wyników badań krwi, przyjmowanych leków, zabiegów lekarskich, przyjęć na oddziały szpitalne itp. itd. W sumie w danych znajdowało się ponad 600 000 różnych wskaźników. Na pierwszym etapie badań postanowiono odrzucić wskaźniki nieprzydatne do przewidywania AKI. Za pomocą technik głębokiego uczenia się wyodrębniono grupę 4000 wskaźników, które mogą odgrywać rolę w rozwoju ostrego uszkodzenia nerek. Dzięki temu udało się doprowadzić do sytuacji, gdzie lekarz ma szansę zapobiegać wystąpieniu AKI zamiast starać się ograniczać szkody. Autorzy badań sugerują, że wśród działań zapobiegających u pacjentów, u których może wystąpić AKI, może znaleźć się np. dożylne podawanie płynów, podawanie diuretyków, dodatkowe sprawdzenie, czy przepisane leki nie zaszkodzą nerkom. Vassalotti chwali prace specjalistów z DeepMind, jednak wątpi, czy algorytm przyda się w typowym szpitalu. Przypomina, że dane Departamentu Weteranów są znacznie bardziej dokładne niż typowe dane medyczne, a losy pacjentów trafiających w ciągu życia do różnych lekarzy i placówek medycznych są lepiej śledzone. To zresztą dlatego DeepMind chciało pracować właśnie z tymi danymi. Powstaje więc pytanie, czy algorytm sprawdzi się w sytuacji, gdy szpital nie ma żadnych lub ma niewiele informacji o historii pacjenta sprzed okresu, gdy został on przyjęty do tego szpitala. Ponadto Vassalotti zwraca uwagę na dwie inne słabości algorytmu. Po pierwsze dane kobiet stanowiły zaledwie 6% zestawu treningowego, po drugie algorytm dał dużo fałszywych pozytywnych odpowiedzi. Twórcy algorytmu zauważają, że zdecydowana większość z fałszywych pozytywnych sygnałów dotyczyła ludzi z wcześniejszymi problemami z nerkami. Specjaliści z DeepMind przyznają, że ich algorytm jest na wczesnym etapie rozwoju, przewidują jednak, że w przyszłości będzie go można również zastosować do przewidywania ryzyka wystąpienia sepsy, uszkodzenia wątroby czy komplikacji związanych z cukrzycą. « powrót do artykułu
  3. Przypadki ciężkiej malarii wywołanej przez zarodźca ruchliwego (Plasmodium vivax) mają związek z nieprawidłową funkcją nerek. Historycznie P. vivax wiązał się z łagodniej przebiegającą chorobą, a zarodziec sierpowaty (P. falciparum) z cięższą malarią i wyższą śmiertelnością. W ostatnich latach częściej jednak donoszono o ciężkich przypadkach powodowanych przez zarodźca ruchliwego. Niejednokrotnie były one związane z upośledzoną odpowiedzią immunologiczną, stanem zapalnym i zaburzoną pracą nerek. W ramach najnowszych badań Bruno Andrade z Fundacji Oswalda Cruza analizował dane 572 osób z brazylijskiej Amazonii, m.in. 179 pacjentów zakażonych P. vivax (18 miało ciężką malarię) i 165 zdrowych ludzi. Autorzy publikacji z pisma PLoS Neglected Tropical Diseases przyglądali się różnym parametrom, w tym poziomowi kreatyniny i markerom zapalnym. Okazało się, że cięższa postać choroby oznaczała większy poziom kreatyniny. Pacjenci, którzy zmarli, mieli najwyższe jej stężenia. Jak wyjaśniają naukowcy, przy podwyższonej kreatyninie stosunek IFN-γ/IL-10 oraz wartości białka C-reaktywnego (CRP) przepowiadają, co może się stać z pacjentem (na tej podstawie da się różnicować tych, którzy zmarli). Łącznie uzyskane wyniki sugerują, że ciężkie przypadki zakażenia P. vivax wiążą się ze wzrostem stężenia kreatyniny i nasilonym stanem zapalnym. Podejrzewamy, że obserwowane u wielu chorych na malarię układowe zapalenie przyczynia się za pośrednictwem różnych mechanizmów do dysfunkcji nerek. « powrót do artykułu
×
×
  • Create New...