【除了头孢,#吃完6种药一定别喝酒#】#男子吃头孢喝酒发病追停警车求救# 酒精的主要成分是乙醇,大部分的乙醇进入体内需要2~4小时才能被代谢排出。大家都知道“吃头孢不喝酒”,其实除了头孢,喝酒还会增加多种药物的副作用:①抗生素+酒精:威胁生命;②感冒药+酒精:加倍伤肝;③过敏药+酒精:呼吸困难;④降压药+酒精:血压过低;⑤阿司匹林+酒精:刺激胃黏膜;⑥安眠药+酒精:可能昏迷。由于药物和酒精在体内完全被清除掉需要一定时间,因此在喝酒前后3天吃药,或者停药后7天内饮酒也可发生不良反应。
#滑膜炎# 滑膜炎的康复方法
1、急性期出现的滑膜炎症状明显者可以用抗生素对症支持治疗以缓解症状,症状缓解后可以制动休息,同时服用活血化瘀以及消肿止痛药物,局部外用扶他林软膏或者氟比洛芬巴布膏以抗炎止痛,缓解炎性病变。
2、因膝关节退行性改变,局部滑膜炎出现的膝关节积液,可以通过口服非甾体抗炎药,局部使用膏药,热敷,制动休息,量多的情况下,可以行关节穿刺,注射玻璃酸钠,因滑膜炎反复发作引起的关节积液,可以行关节冲洗,冲洗出大量的炎性物质,以控制滑膜炎的反复发作。
1、急性期出现的滑膜炎症状明显者可以用抗生素对症支持治疗以缓解症状,症状缓解后可以制动休息,同时服用活血化瘀以及消肿止痛药物,局部外用扶他林软膏或者氟比洛芬巴布膏以抗炎止痛,缓解炎性病变。
2、因膝关节退行性改变,局部滑膜炎出现的膝关节积液,可以通过口服非甾体抗炎药,局部使用膏药,热敷,制动休息,量多的情况下,可以行关节穿刺,注射玻璃酸钠,因滑膜炎反复发作引起的关节积液,可以行关节冲洗,冲洗出大量的炎性物质,以控制滑膜炎的反复发作。
【荧光纸基智能检测 让耐药菌无所遁形】中国科学报:一张试纸、一个App,即可快速检测耐药菌及其抗生素敏感性。日前,南京工业大学柔性电子(未来技术)学院教授李林、副教授吴琼指导,博士研究生姬文辉等同学负责的项目“荧光纸基智能检测系统:包‘知’百菌”在第三届江苏省大学生生物医学工程创新设计竞赛中荣获一等奖。
在使用抗生素之前,如何经济、快速、有效地鉴别耐药菌及其抗生素敏感性,对合理使用抗生素、控制耐药菌程度、缩短治疗时间、提高病人生存率都起着至关重要的作用。“我们在前期的研究过程中发现随着β-内酰胺类抗生素的滥用,细菌耐药性变得越来越强,而这有可能会导致临床手术中无药可用,直接危及患者的生命。”吴琼介绍说,细菌产生耐药性的重要原因是β-内酰胺酶的过表达,这种酶可在抗生素与细菌作用之前,水解抗生素的β-内酰胺四元环,破坏抗生素原有结构从而导致其失去药物活性。”基于此,他们课题组十余年来一直聚焦“生物医学光子学”的多学科交叉研究,致力于开发疾病“全面预防-快速诊断-精准治疗”的化学-材料-光学-生物-医学融合的系统策略。
在国家积极推进健康中国建设的大背景下,该项目研究意义重大。“目前β-内酰胺类抗生素耐药菌常用的检测方法主要有四种:微生物检测法、聚合酶链反应(PCR)法、质谱检测法和基于β-内酰胺酶的显色法。这些方法存在一定的弊端,例如检测步骤繁琐、成本高、依赖于大型检测设备及专业人员等等。”团队负责人姬文辉介绍,因此,他们研发出了基于“化学+AI”的智能检测系统,检测时只需将检测原液滴加在预先固定了小分子荧光探针的试纸上,试纸感受光学信号的变化后,通过智能算法的手机App处理手机拍照的相片,计算出荧光信号强度,快速得到β-内酰胺酶浓度。该系统操作简便,无需专业技能和昂贵的大型仪器,只需在智能手机安装App即可完成检测,检测时间不超过20分钟。
吴琼介绍道,如果说抗生素结构中的β-内酰胺四元环是一扇门,那么我们设计的荧光探针就是专一开启这扇门的指纹钥匙。当探针遇到β-内酰胺四元环,会立刻结合并改变自身结构,释放荧光信号。在这一设计原理的指导下,结合课题组在柔性荧光纸基器件领域的大量探索和积累。“我们结合人工智能的AI+技术,设计了一种性能优异、检测迅速、具有全时域环境适应特性的小分子荧光探针,同时建立了云端测试数据库,构建AI智能分析测试系统,这个系统有助于在不同复杂环境(如温度、湿度、测试溶剂、pH与实验室条件不同的环境中)对生物标志物进行监控,实现不稳定条件下稳定的测试,对于治疗和手术的成功率有着重要的作用,具有成本低、操作简单、检测时间短、特异性高、全时域应用等优点,弥补了目前β-内酰胺酶传统检测方法中的一些弊端。”
“随着人们生活水平的提高,获取各类抗生素的方式越来越简单,使得抗生素使用量急剧增加,与此同时也加速了细菌耐药性的进化。”李林介绍道,过量的使用抗生素加剧了细菌的耐药性的传播。这些原因都造成了由耐药菌引发疾病的人群日趋庞大,无法治愈的几率日益增加,“我们研究的快速适应性智能荧光纸基设备能够解决目前野外、紧急手术等复杂环境中耐药菌的快速简便的问题。接下来,我们在柔性生物电子器件设计方面将持续发力,为解决更多的实际健康医学问题提供方案。”
在使用抗生素之前,如何经济、快速、有效地鉴别耐药菌及其抗生素敏感性,对合理使用抗生素、控制耐药菌程度、缩短治疗时间、提高病人生存率都起着至关重要的作用。“我们在前期的研究过程中发现随着β-内酰胺类抗生素的滥用,细菌耐药性变得越来越强,而这有可能会导致临床手术中无药可用,直接危及患者的生命。”吴琼介绍说,细菌产生耐药性的重要原因是β-内酰胺酶的过表达,这种酶可在抗生素与细菌作用之前,水解抗生素的β-内酰胺四元环,破坏抗生素原有结构从而导致其失去药物活性。”基于此,他们课题组十余年来一直聚焦“生物医学光子学”的多学科交叉研究,致力于开发疾病“全面预防-快速诊断-精准治疗”的化学-材料-光学-生物-医学融合的系统策略。
在国家积极推进健康中国建设的大背景下,该项目研究意义重大。“目前β-内酰胺类抗生素耐药菌常用的检测方法主要有四种:微生物检测法、聚合酶链反应(PCR)法、质谱检测法和基于β-内酰胺酶的显色法。这些方法存在一定的弊端,例如检测步骤繁琐、成本高、依赖于大型检测设备及专业人员等等。”团队负责人姬文辉介绍,因此,他们研发出了基于“化学+AI”的智能检测系统,检测时只需将检测原液滴加在预先固定了小分子荧光探针的试纸上,试纸感受光学信号的变化后,通过智能算法的手机App处理手机拍照的相片,计算出荧光信号强度,快速得到β-内酰胺酶浓度。该系统操作简便,无需专业技能和昂贵的大型仪器,只需在智能手机安装App即可完成检测,检测时间不超过20分钟。
吴琼介绍道,如果说抗生素结构中的β-内酰胺四元环是一扇门,那么我们设计的荧光探针就是专一开启这扇门的指纹钥匙。当探针遇到β-内酰胺四元环,会立刻结合并改变自身结构,释放荧光信号。在这一设计原理的指导下,结合课题组在柔性荧光纸基器件领域的大量探索和积累。“我们结合人工智能的AI+技术,设计了一种性能优异、检测迅速、具有全时域环境适应特性的小分子荧光探针,同时建立了云端测试数据库,构建AI智能分析测试系统,这个系统有助于在不同复杂环境(如温度、湿度、测试溶剂、pH与实验室条件不同的环境中)对生物标志物进行监控,实现不稳定条件下稳定的测试,对于治疗和手术的成功率有着重要的作用,具有成本低、操作简单、检测时间短、特异性高、全时域应用等优点,弥补了目前β-内酰胺酶传统检测方法中的一些弊端。”
“随着人们生活水平的提高,获取各类抗生素的方式越来越简单,使得抗生素使用量急剧增加,与此同时也加速了细菌耐药性的进化。”李林介绍道,过量的使用抗生素加剧了细菌的耐药性的传播。这些原因都造成了由耐药菌引发疾病的人群日趋庞大,无法治愈的几率日益增加,“我们研究的快速适应性智能荧光纸基设备能够解决目前野外、紧急手术等复杂环境中耐药菌的快速简便的问题。接下来,我们在柔性生物电子器件设计方面将持续发力,为解决更多的实际健康医学问题提供方案。”
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