环球医讯

虚拟现实技术在冠状动脉造影过程中的应用效果显著优于传统抗焦虑药物。一项在美国心脏病学会中东2025会议暨第16届阿联酋心脏病学会会议上展示的新分析表明，术中使用VR技术的患者焦虑水平明显降低且生命体征更为稳定。研究团队分析了5项随机对照试验共451名患者的临床数据，发现术中VR干预在减轻焦虑方面优于标准护理，并与心率和血压的显著稳定密切相关，而术前VR使用虽能缓解焦虑但效果有限。该研究虽存在回顾性局限，但为VR技术在心血管介入手术中的临床应用提供了重要依据，有望改善患者体验并减少药物依赖。

一项针对康涅狄格州10232名新确诊癌症患者的回顾性研究显示，2016至2020年间，新阿片类药物处方的预测概率从71.1%降至64.6%，额外处方从27.2%降至24.2%。研究发现手术患者新处方显著下降（96.0%至88.6%），转移性癌症患者的疼痛治疗处方保持稳定（56%），而无疼痛患者的处方量从61.6%大幅降至36.1%，表明临床决策正适应阿片危机，但仍需优化癌症疼痛管理策略以确保患者获得充分治疗。

澳大利亚西澳大学研究人员在欧洲糖尿病研究学会年会上报告，2型糖尿病患者新发败血症的风险是无糖尿病匹配人群的两倍，该研究基于弗里曼特尔糖尿病研究第二阶段数据，纳入1430名2型糖尿病患者和5720名对照者，在73,139人年随访中发现调整后风险比达2.16，并识别出年龄、男性、土著血统、当前吸烟、胰岛素使用等多重风险因素；研究强调即使在调整多种潜在风险因素和无关原因导致的死亡竞争风险后，关联依然显著，这对糖尿病患者的败血症预防具有重要临床意义，有助于避免发病率被高估。

本研究对美国8家急诊科1428名疑似急性心肌梗死患者进行了二次分析，发现生长分化因子-15(GDF-15)水平与30天和90天的全因死亡或急性心肌梗死发生独立相关，尤其在初始高敏肌钙蛋白T水平正常的患者中，GDF-15对90天不良事件的预测价值显著。研究结果表明，GDF-15可能在急诊科患者短期心脏风险分层中具有潜在应用价值，可作为高敏肌钙蛋白的补充工具，帮助识别那些初次评估看似低风险但实际存在隐匿性心脏风险的患者，为临床决策提供新的参考指标，特别是在决定患者是否可安全出院或需要进一步心脏评估方面具有重要指导意义。

本文详细介绍了抗抑郁药物怡诺思（文拉法辛）的用途、剂量、注意事项及副作用等核心信息，该药物用于治疗成人重度抑郁症、广泛性焦虑障碍、社交焦虑障碍和恐慌障碍，属于血清素-去甲肾上腺素再摄取抑制剂类药物，需严格在医生指导下使用，特别强调与其他药物的相互作用风险、血清素综合征的识别及预防，以及孕妇哺乳期的特殊注意事项，同时详述了不同病症的剂量方案、停药注意事项和常见副作用管理方法，为患者提供全面用药指导。

西酞普兰是一种选择性血清素再摄取抑制剂类抗抑郁药，用于治疗成人抑郁症及重度抑郁障碍，通过增加脑内血清素水平维持精神平衡。其常见副作用包括性功能障碍、头晕及口干，需警惕严重过敏反应、血清素综合征及心脏问题等风险，用药期间禁止与单胺氧化酶抑制剂合用，孕妇及哺乳期妇女需在医生指导下使用，停药须遵医嘱避免戒断反应。

劳拉西泮是一种苯二氮䓬类药物，主要用于治疗成人及12岁以上儿童的焦虑症，也可缓解焦虑相关失眠、癌症治疗引发的恶心呕吐以及酒精戒断症状；该药物可能引发呼吸抑制甚至致命风险，具有成瘾性需严格遵医嘱使用，孕妇禁用以防新生儿出生缺陷及危及生命的戒断反应，长期使用后突然停药可能导致持续数月的严重戒断症状，老年人及肝肾功能不全者需调整剂量，且不得与阿片类药物或酒精同用。

拉莫三嗪是一种抗癫痫药物，也称为抗惊厥药，用于治疗成人和儿童的癫痫发作以及成人的双相情感障碍。该药物有普通片、缓释片、口腔崩解片等多种剂型，需注意可能引发严重皮疹等副作用，尤其在儿童和与丙戊酸联用时风险更高。用药期间应避免突然停药，并需警惕自杀意念等精神症状变化，孕妇及哺乳期妇女使用需谨慎评估，同时需关注与其他抗癫痫药、避孕药及HIV药物的相互作用，确保用药安全。

本文由医学专家审核的权威药物指南，详细阐述了利必通（拉莫三嗪）作为抗癫痫及双相情感障碍治疗药物的核心信息，涵盖适用人群（含2岁以上儿童）、严重皮肤疹风险警示、禁忌症、用药规范、突然停药危害及孕妇用药注意事项，同时系统说明了常见与严重副作用表现、药物相互作用机制及过量处理方案，强调需严格遵医嘱调整剂量并警惕自杀倾向等精神症状变化，为患者提供全面的用药安全指导。

麦克马斯特大学与麻省理工学院研究人员取得双重突破，发现针对炎症性肠病的窄谱抗生素enterololin并首次利用AI精确预测药物作用机制。该抗生素能特异性清除肠杆菌科细菌而不破坏肠道微生物组，避免广谱抗生素导致的菌群失衡问题；同时AI技术将原本需两年耗资200万美元的作用机制研究缩短至六个月仅需6万美元，为药物研发瓶颈提供革命性解决方案。发表于《自然·微生物学》的这项研究标志着AI在药物发现领域从分子筛选迈向机制解释的新里程碑，有望在三年内推进人体试验，为数百万炎症性肠病患者带来改善生活质量的新希望。