北米放射線学会、11月26日~30日

Drugs.com による医学的レビュー。

Beth Gilbert HealthDay レポーターによる

北米放射線学会年次総会が11月26日から30日までシカゴで開催され、25,000人近い参加者が集まりました。参加者には、放射線科医、放射線腫瘍医、医学物理学者、放射線技師、その他の医療専門家が含まれます。このカンファレンスでは、放射線医学研究の最新動向を網羅する多くの専門分野からの科学論文や、教育および情報学の展示が取り上げられました。

ある研究では、カリフォルニア大学サン校のウパサナ ウパディヤイ バラドワジ医師が次のように述べています。 Francisco らは、ハムストリングスに比べて大腿四頭筋が強い人は、膝関節全置換術が必要になるリスクが低いことを発見しました。

著者らは、代わりの画像マーカーとして筋肉量を使用し、相対的な筋力に焦点を当てました。 -- 大腿四頭筋とハムストリングスの間。具体的には、国立衛生研究所の変形性関節症イニシアチブに参加している134名(膝関節全置換術を受けた患者67名と受けなかった患者67名を含む)の大腿筋量を評価した。研究者らは、ハムストリングの体積に比べて大腿四頭筋の体積が大きいことは、2~4 年以内に膝関節全置換術が行われる可能性が低いことと有意に関連していることを発見しました。

「これらの結果が日常的な放射線学的解釈に影響を与え、情報提供に役立つことを願っています。」筋力の代用マーカーとして相対的な筋肉量を特徴付ける比率ベースの定量的バイオマーカーです」とバラドワジ氏は述べた。 「これらの結果は、変形性膝関節症のリスクがある集団における標的療法に最も適していますが、一般の人でも、強化運動を予防的に組み込むために我々の結果から恩恵を受ける可能性があります。」

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別の研究では、Adam C. Zoga 氏は次のように述べています。フィラデルフィアのジェファーソン ヘルスの医学博士らは、コンピューター断層撮影 (CT) ガイド下星状神経節ブロックが安全かつ迅速で、新型コロナウイルス感染症後の長期パロスミア患者にとって有望な治療選択肢であることを発見しました。

著者らは、低侵襲の神経注射で嗅覚系を再起動することを目的とした、CT ガイド下星状神経節ブロックを評価しました。研究者らは、治療を受けた患者の半数以上が 1 ~ 2 週間以内にパロスミア症状の大幅な改善を経験したことを発見しました。

「経皮星状神経節ブロックは、複雑な局所疾患を含む無数の疾患の臨床現場ですでに使用されています。痛み症候群、不整脈、耳鳴りなどです」とゾガ氏は語った。 「新型コロナウイルス感染症後の嗅覚症状のある患者を治療する医療従事者や施設は、治療選択肢に星状神経節ブロックを追加することを検討することをお勧めします。」

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セントルイスのワシントン大学医学部マリンクロット放射線研究所のマハサ・ドラシャヒ医師らは、隠れたお腹の脂肪が中年の早い時期からアルツハイマー病の病理負担の増加と関連しており、男性でより顕著であることを発見した。

著者らは、腹部磁気共鳴画像法 (MRI) で隠れた脂肪を評価しました。このタイプの脂肪は、陽電子放射断層撮影法 (PET) や MRI 脳スキャンでアミロイドの増加と脳萎縮に関連していることが示されています。データは、認知障害がなく平均BMIが32kg/m2の健康な参加者54名(40~60歳)を対象に評価されました。参加者はグルコース検査、MRI、PETスキャンを受けました。研究者らは、アルツハイマー病の初期症状が通常現れるより平均して 15 年前、中年期 (40 代および 50 代) の個人において、脂肪とアルツハイマー病バイオマーカーの隠れた関連性を観察しました。

「この研究の結果は調査されるべきです」長期的に、より大きなサンプルサイズを臨床実践に応用できるようにする必要がある」とドラシャヒ氏は語った。 「潜在的な影響には、内臓脂肪とその健康状態を日和見的にスクリーニングするために、他の理由で取得した腹部スキャンを使用することが含まれます。また、これらの結果は、健康的な食事と身体活動を維持することの重要性を強調しています。」

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アニカ S. ワリア、ボストン大学医学部の医学生とその同僚は、人工知能 (AI) ツールが 6 年以内に肺がんを発症するリスクが高い非喫煙者を特定できることを発見しました。

著者らは、AI ツールが可能かどうかを分析しました。電子医療記録 (EMR) の胸部 X 線写真に基づいて、喫煙したことはないが肺がんのリスクが高い個人を特定します。研究者らは、AIツールを使用して肺がんのリスクが高い非喫煙者を特定できることを発見した。米国では喫煙率が全般的に低下しているためスクリーニングを受けていないが、新たにがんと診断される割合が増加している非喫煙者を特定することができる。 。 AI は、咳、発熱、その他の日常的な症状について取得された EMR 内の既存の胸部 X 線画像を調べることでこれを実現しました。

「検査によって高リスクの人々が特定されたかどうかを判断するには、臨床試験が必要です。」 AIツールは、肺がんスクリーニングCTなどのさらなる検査から恩恵を受けるでしょう。肺がんスクリーニングCTは、肺がんの検出において胸部X線よりもはるかに正確です。しかし、すべての非喫煙者がCTを受けることは実現可能ではないし、望ましいわけでもありません」とワリア氏は述べた。 。 「この AI ツールは、CT の恩恵を受ける可能性が最も高い、最もリスクの高い非喫煙者を特定するのに役立つ可能性があります。」

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免責事項: 医学論文の統計データは次のことを提供します。一般的な傾向であり、個人に関係するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

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