
2020.09.15
維他命D不足感染新冠肺炎風險高出六成
一個新的研究發現,維他命D不足的人確診新冠肺炎,可能性多出60%。
維他命D在免疫系統中扮演一個重要的角色,增強T細胞和巨噬細胞的健全(抵抗感染)。
過去研究已發現,低維他命D的人罹患其他呼吸疾病的風險較高,如氣喘、肺結核和攻擊肺部的病毒感染。
過去,有些非主流的理論很積極的推動服用維他命D可能預防疾病,甚至把維他命和種族差異做連結。然而沒有足夠的證據顯示維他命可以預防感染新型冠狀病毒。
這份新的芝加哥大學的研究首先顯示,新型冠狀病毒測試之前一年內維他命D不足的人,確診新冠肺炎的比例較高,19%;而缺乏維他命D但有接受過治療的人,確診新冠肺炎的比較少,12%。
但是研究專家謹慎的認為仍然需要有臨床試驗,來證明增加維他命D是否有助於預防感染。
新冠肺炎患者和維他命D的關係:芝加哥研究VS英國研究
因為黑人和西班牙裔的人維他命D的缺乏兩倍於一般大眾,確診感染新冠病毒的人也多。所以芝加哥團隊研究的對象中,有68%為非白種人。
維他命充足的群組有12%的人確診感染,不足的群組中有19%的人確診。雖然不足於證明維他命D可以預防新冠病毒感染,但60%的差異表示可能有些影響。
這和上個月的一個英國研究結果相抵觸。英國研究顯示維他命D缺乏和新冠病毒感染無關。然而其檢測維他命D的血液樣本是來自10-14年前儲存於英國生物銀行的血液。芝加哥的研究專家指出,有些也許已接受治療,很難知道在研究時是否仍然缺乏維他命D。
芝加哥研究專家Dr.
Metzer認為,黑人和西班牙裔的人維他命D缺乏,確診感染新冠病毒的人也多,但他們大多需要每天出外工作,醫療管道也較多限制,所以不能冒然把所有原因全部歸咎於生物性的。同樣的也不能去除其可能的影響,增加維他命D的攝取可能有幫助。
維他命D的保護作用,仍然需要進一步的研究來解釋目前仍未能解答的問題。
編譯來源:Daily Mail (2020.09.04)
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2020.09.14
AstraZeneca藥廠恢復COVID-19疫苗試驗
由AstraZeneca公司開發的COVID-19疫苗的大型第二期或第三期試驗已經開始重新啟動。該試驗在四天前因涉及嚴重不良反應而暫停。
暫停臨床試驗並不少見。此次是AstraZeneca疫苗的第二個引發暫停的事件。第一件是在7月,英國試驗中的女性被診斷出患有多發性硬化症,該事件引發了首次暫停,但被認為與疫苗無關。
AstraZeneca的一位發言人指出,目前,僅在英國的試驗已經恢復。該公司還在美國、巴西和南非進行第二期或第三期試驗。
AstraZeneca週六的聲明表示,英國對該事件的獨立調查已經結束,並告知英國藥品衛生監督管理局(MHRA,相當於食品和藥物管理局),可以安全地繼續進行試驗。MHRA表示同意,並為重啟試驗開了綠燈。
引發這種國際臨床試驗暫停的疾病發生在英國一名婦女身上,是一種涉及脊髓發炎的嚴重疾病,可能導致肌肉無力、癱瘓、疼痛和膀胱問題。但這個疾病尚未正式披露。儘管如此,AstraZeneca執行官Pascal
Soriot週三對一群投資者表示,她的症狀與橫狀性脊髓炎相符。
AstraZeneca的聲明表示,「有關婦女所患疾病的信息無法透露。」。研製疫苗的牛津大學在另一份聲明中表示,「由於參與者的機密原因,無法透露這種疾病的性質。」。
監督其他多個COVID-19疫苗試驗的獨立委員會正在分析各自的數據,尋找病例,這是疫苗審查核准過程的一部分。全球臨床試驗中至少有35種疫苗,其中9種處於試驗的最後階段第3期。
編譯來源:
* STAT(2020.09.12)
* AstraZeneca新聞稿(2020.09.12)
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2020.09.13
抗生素會降低母乳帶給嬰兒的健康嗎?
一項新研究顯示,抗生素會改變媽媽的母乳,而這種改變可能對嬰兒健康有害。
加拿大的研究人員特別擔憂可能造成有害的細菌「綠膿桿菌(Pseudomonas)」變多,這種細菌可能會引起早產兒嚴重的腸道感染—壞死性小腸結腸炎(necrotizing
enterocolitis)。
大約7%的早產兒會出現這種經常致命的疾病,罹患此病的患者其中一部分的腸道會壞死。
此外,研究人員指出,一類稱為「頭孢子菌素(cephalosporins)」的抗生素對母乳中的微生物群的多樣性具有顯著的抑製作用。
研究人員M.
Asbury解釋:「母乳中的細菌有可能轉移到早產兒的腸道,並影響其短期和長期的健康與發育。」。
她說:「雖然我們根據母體因素觀察到母乳細菌的變化,但還需要進行研究看看這些變化是否會影響嬰兒的健康。」。
影響母乳的因子
研究團隊觀察了來自86名早產兒的母親的490個母乳樣本。
他們發現,母親的體重和生產方式對母乳中的微生物群有影響。而抗生素—特別是已服用數週時—對影響著疾病、腸道健康與發育的微生物也會產生作用。
目前,我們對於早產兒母親的母乳的研究相當不足。
紐約亨廷頓醫院婦產科主任M.
Kramer說:「這項研究讓人們更了解該問題並看到問題的重要性。現在還需要進行其他研究,以了解這份研究觀察到的母乳中微生物變化是否會改變早產兒胃腸道微生物叢生和其長期健康結果。」。
Asbury強調:「儘管我們觀察到抗生素引起母乳細菌發生了變化,但母親仍應繼續服用醫師開立的抗生素,並盡可能哺餵嬰兒母乳。不過,我們希望我們的發現將引發醫生之間的討論,讓他們能謹慎選擇他們開出的抗生素以及開藥天數。」。
紐約萊諾克斯山醫院的婦產科醫生Jennifer
Wu表示,母乳對促進嬰兒腸道菌群很重要。生產方式等某些因素可能無法改變,但應鼓勵孕婦達到理想體重,謹慎地給母親抗生素處方,這對母親和嬰兒都是好的」。
編譯來源:Healthday(2020.09.08)
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2020.09.11
巴西女足球員終於跟男足球員同薪了!
運動員待遇或獎賞一直存在著性別的差異。男性運動員的收入或獎金一向比女性高。雖然有幾波的抗議,但是,差異的鴻溝並沒有縮小。
巴西近日宣布,他們將成為最早支付女球員與男球員相同金額的國家之一。
巴西足球協會(CBF)主席R.
Caboclo表示,CBF已將男女足球的獎金和津貼變得相等,這意味著女球員的收入將與男球員相同。巴西是繼澳大利亞、挪威和紐西蘭後第四個這樣做的國家。
這意味著女球員將獲得與巴西超級巨星Neymar、Marcelo、Gabriel
Jesus等相同的收入。這一變化將適用於參加明年奧運及下屆世界杯的男女球隊。
Caboclo主席補充:「這將與國際足球總會為女性做的提議在比例上相同,也就是說,男女之間的薪酬不再存在性別差異。」。
目前女子世界盃足球賽的冠軍歸屬美國,但是儘管美國男子球隊未能晉級世界杯,而女子球隊贏得了比賽,她們的薪水卻與美國男子球隊的薪水不同。
女子球隊提告美國足球協會,指控在薪資和條件方面存在歧視。但是,該案被法官駁回。
外界將男女運動員收入差距歸結於女性運動員商業化不如男性,男性運動員能吸引更大的觀眾群、更多的贊助商和更有利可圖的轉播權交易。
但無論是聯賽組織還是媒體對女性運動員的忽視,都是導致收入鴻溝的重要原因。只有當所有的因素——媒體報導、觀眾人數、資金均獲得協調的時候,實質性的改變才可能發生。
編譯來源:Fempositive(2020.09.04)
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2020.09.10
晝夜節律有性別差異!
賓夕法尼亞大學的兩位研究人員分析了關於人類晝夜節律的文獻,並發現了一種模式:晝夜節律存在性別差異。比起女人,男人比較是夜貓子、睡得少,也比較會睡午覺。
過去研究發現,人類和其他動物不只有一種身體節律。例如:除了調節睡眠和清醒的晝夜節律外,人類還有控制呼吸、皮膚代謝和心律等節律。
晝夜節律也許是最廣為人知的,因為它對我們的日常生活有如此明顯的影響。它控制著我們上床睡覺的時間和何時醒來,它也參與新陳代謝。在某些時候,我們會比其他人感到更疲勞,這會讓我們傾向於加快或減慢我們正在進行的任何事。
更具體地說,研究人員發現,一般而言,女性往往是早起的人,而男性比較是屬於夜生活的人。他們還發現,女性更能適應自然晝夜節律受到破壞。女性白天通常更活躍,這種現象在兒童中也很普遍。但是,她們在晚上不像男性那般精力充沛。他們還發現,與男性相比,女性花更多的時間在睡眠上,且睡覺時花更多的時間在深度睡眠中。她們在睡覺時若受到干擾也比較能恢復睡眠。另一方面,研究發現男人更可能午睡。
研究人員沒有發現任何導致晝夜節律性別差異的原因,但懷疑這與女性傳統上扮演的母職角色有關—對於她們而言,她們的晝夜節律與小孩同步似乎很自然。研究還指出,一些研究發現女性的晝夜節律與其動情週期之間存在關聯。
編譯來源:Medical Press(2020.09.04)
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2020.09.09
預測胎盤:使用人工智慧保護母親未來的懷孕
圖像: 胎盤膜的全數字化幻燈片圖像
嬰兒出生後,醫生有時會檢查胎盤的特徵,以預測將來懷孕的健康風險。不幸的是,這是一個耗時的過程,必須由專家來執行,因此大多數胎盤在出生後都不會被檢查。卡內基·梅隆大學等的一組研究人員在《美國病理學雜誌》上報告他們研發出一種機器學習方法以檢查胎盤,因此可以告知更多女性她們的健康風險。
檢查胎盤的原因之一是尋找一種血管病變,稱為蛻膜性血管病變(DV)。這個病變指出母親在將來的任何懷孕中都會有妊娠性高血壓的風險,可能導致母嬰致命。只要被發現,妊娠性高血壓就可以得到治療。因此在症狀出現之前可以識別高風險母親有相當大的益處。然而,檢查時可能會看到數百條血管,但僅需一條血管有病變,即可表示危險。
美國賓州匹茲堡工程學院D.
Clymer博士說:「目前,病理學家經過多年培訓才能在這些圖像中發現疾病,但是由於懷孕人數很多,導致他們沒有時間去檢查每個胎盤。我們的演算法可幫助病理學家通過掃描圖像,定位血管並找到識別DV的血管模式來了解他們應關注的圖像。」。
機器學習是通過「訓練」電腦來識別數據文件中的某些圖像。在這種情況下,數據文件是胎盤樣本的圖像。研究人員在電腦上顯示各種圖像,並表明胎盤是否患病或健康。經過充分培訓後,電腦能夠自行識別出病變的病灶。
電腦的訓練
對於電腦而言,僅查看大圖片並對其進行分類是非常困難的,因此該團隊採用了一種新穎的方法。首先,電腦檢測圖像中的所有血管。然後可以分別考慮每個血管,從而建立較小的數據群進行分析。然後,電腦將評估每個血管並確定是否應將其視為疾病或健康。在此階段,該演算法還考慮了懷孕的特徵,例如:胎齡、出生體重以及母親可能有的任何狀況。如果有任何患病的血管,則將圖片以及胎盤標記為患病。UPMC團隊提供了未識別的胎盤圖像以訓練演算法。
Clymer博士解釋說:「這種演算法不會很快取代病理學家。….這裡的目的是通過標記,病理學家可以很快找到應該仔細觀察的圖像區域,幫助加快檢查的時間。」
首席研究員J. Cagan博士和P.
LeDuc教授補充:「這是工程學與醫學之間的美好合作,因為它們將各自的專業知識融合在一起,可以創造出可以幫助更多人的新發現。」
編譯來源:Eurekalert(2020.09.02)
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