这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
了解器官钙化的原因，区分无害与危险类型，并学习如何根据专家建议解读您的健康报告。
探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
PANDA II 研究表明，流感疫苗接种显著降低了急性心力衰竭患者的死亡率和再住院率，支持将其作为全球心力衰竭管理的标准组成部分。
根据最近的科学研究，仅仅将就寝时间提前一小时就可以帮助体重管理、降低抑郁风险并保护心脏。
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
了解每天仅需10分钟的靠墙坐如何显著降低血压并带来令人惊讶的好处，从心脏健康到关节护理和体重管理。
间歇性禁食因其代谢和减肥益处而受到欢迎，但新的研究表明，缩短进食窗口可能增加心血管风险，提示需要谨慎并采取个性化方法。
微塑料，直径小于5毫米的塑料颗粒，已悄无声息地通过饮用水、空气和食物渗透到我们的身体中。它们在器官中积累，加速细胞老化，并增加炎症。了解隐藏来源并采取实用措施减少暴露。
本分析比较了接受保留生育功能的激素治疗与子宫切除术治疗的年轻早期子宫内膜癌患者的生存情况，指出40岁以下女性的生存率相当，而接受激素治疗的较年长患者死亡风险增加。
一项大型基于人群的遗传学研究阐明了已知癌症易感基因中罕见致病性变异与单发和多发原发性癌症风险之间的关联，支持对受影响个体进行多基因面板检测。
本文探讨了胃肠道疾病与睡眠障碍之间的关联，强调抑郁作为部分中介因素的重要性，并指出改善睡眠质量需要同时关注肠道和心理健康。
最近的一项调查显示，尽管大多数美国心脏病学家支持心血管健康的生活方式建议，但他们在饮食和身体活动指南方面的个人依从性并不一致。
最近的一项研究表明，超过80%的阿莫西林过敏患者能够耐受哌拉西林-他唑巴坦，尽管约有18%的患者出现交叉反应，这突显了在使用前进行仔细的过敏测试的必要性。
用于肥胖和2型糖尿病管理的GLP-1受体激动剂与总体癌症风险降低17%相关，尤其是激素敏感性癌症，但可能增加肾癌风险。需要进一步研究以明确其安全性和机制。
FDA 已授权辉瑞和莫德纳更新的 COVID-19 疫苗，旨在针对 LP.8.1 亚谱系，扩大了 65 岁以上成人和有高风险条件的个体的疫苗接种范围，增强对不断演变的变异株的免疫防御。
一项在缺血性卒中后2个月开始的为期8周的心肺运动计划，在12个月时改善了认知表现，尽管与对照组相比，海马体积没有显著保留。该干预措施安全可行，为卒中后认知护理提供了有希望的途径。
本研究在呼吸健康个体中建立了可靠的 FeNO 参考值，并强调了影响一氧化氮水平的因素，从而提高了哮喘的诊断和管理。
DeepWiki ：基于 GitHub Repo 源代码生成最新版可对话式文档，由 Devin驱动。 开源项目免费使用，无需注册。 私有项目中使用需在 http://devin.ai 注册账号。 直接访问 https://deepwiki.com，或将 GitHub 链接中的 github 替换为 deepwiki。 即：GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki，即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如：https://deepwiki.com/<user>/<repo> Devin AI 是由 Cognition Labs开发的自主人工智能助手工具，标榜为 “AI 软件开发者”。曾号称全球首个全自动 AI 程序员，因执行成本高导致订阅价格也极高，后来就淡出人们视野了。目前更主流的开发形式是 IDE + MCP（如 Cursor、VSCode、Windsurf 等），半自动化的工具链调用让控制更精准，结果也变得更加可靠。 Devin 这次带来的 DeepWiki 确实是阅读 GitHub 项目的好帮手，在正式开始介绍 DeepWiki 前，我们先来了解一下目前阅读开源项目的痛点： GitHub 主流开源项目介绍以英文 README.md 为主，支持多语言介绍的并不多，对于非母语的人来说，存在一定阅读障碍。 很多仓库可能连比较像样的 README 介绍都没，更别提专门的文档网站或 Blog 了。于开发者而言是灾难性的，需要自行查看源代码或在 issues 中搜寻一些描述。 如果仓库文件超多，上百个文件，或大几十万行代码，想要通过阅读源码来建立项目宏观认知会变得特别难。 阅读一个仓库的源代码或许不难，但面对 GitHub 这种世界级的开发者聚集地，每天都会诞生大量开源项目，纯靠人力阅读总结会被累死（面对海量代码，人会变得麻木）。 在项目文档中不会有功能与源码之间的映射关系说明，但这又是借鉴参考项目时的一个重点需求。 在源码阅读方面，其实 GitHub 本身就做了许多改进，如树状目录，函数依赖图谱等。 随着 GitHub Copilot 的升级，也被集成进 GitHub，通过交互式对话来进一步辅助源码阅读。点击具体代码行号或顶部固定按钮唤醒 AI 对话，可提问项目相关的任何问题。 但以上这些 GitHub 提供的能力远远不够，并不能帮助我们快速建立项目宏观层面的认知（系统架构图、依赖图等）。 DeepWiki 简介 关于 DeepWiki 的详细信息是由以下推文揭露的，我对其进行了梳理。 Cognition Labs 打造了 DeepWiki，一个免费、可对话的 GitHub 仓库百科全书，致力于让每一个开发者都能轻松访问最新、结构化的项目文档。DeepWiki 由 Devin 技术驱动，专为开源项目免费开放，无需注册即可使用。只需将任何 GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki，即可直接访问对应的 DeepWiki 页面。如：https://deepwiki.com/<user>/<repo> 据 Cognition Labs 成员介绍，DeepWiki 在构建过程中，让大语言模型（LLM）全面扫描了完整的代码库。到目前为止，它已经索引了超过 30,000 个热门 GitHub 仓库，处理了超过 40 亿行代码，处理总量超过 1000 亿 tokens，仅索引过程的计算开销就超过了 30 万美元。索引一个仓库的平均成本大约为 12 美元，但团队还是决定让所有开源项目免费使用，无需任何注册门槛。 从系统设计来看，模型在局部理解代码（如函数、模块）方面表现非常出色，但真正的挑战在于理解整个代码库的全局结构。DeepWiki 针对这一难题，采用了分层方法：先将代码库划分为一套套高层次系统（high-level systems），再为每一个系统生成对应的 Wiki 页面，帮助用户在整体上把握项目架构。 它还利用了一个非常有趣的信号——提交历史（commit history）。通过分析哪些文件经常被一起修改，可以构建出文件之间的关联图（graph），从而揭示项目内部许多潜在且重要的结构模式。这一方法进一步增强了 DeepWiki 对代码库内部逻辑关系的理解与呈现。 如果找不到你需要的仓库，团队也很乐意帮你索引任何公开 GitHub 仓库。对于私有仓库，只需注册 Devin 账号即可使用相同功能。此外，DeepWiki 支持分享 Wiki 页面和智能解答链接，方便团队成员始终保持信息同步。
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