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  • 心脏不好?打太极提一提精气神北京助孕

    心脏不好?打太极提一提精气神美国亚利桑那大学的研究者发现,悲观沮丧的心脏病人应当尝试练习太极,这种身心锻炼与情绪和生活质量的提高有关。发表在《欧洲心血管护理杂志》上的这项研究成果认为,这种身心锻炼之所以能发挥改善心理健康的益处,是因为姿势和呼吸之间产生了协同作用。良好的身体姿势提高情绪,而顺畅的呼吸能缓解压力和焦虑。研

    分类:发布时间:2020-08-03

  • 长寿药还是保健品?金达威有义务澄清误区

    长寿药还是保健品?金达威有义务澄清误区

    长寿药还是保健品?金达威有义务澄清误区新京报插图/陈冬公司观察一家公司的产品打擦边球,在资本市场上追涨杀跌,不仅仅是坑了消费者,更是坑了投资者。“开启你的逆龄之旅。”打开上市公司金达威旗下美国的控股子公司Doctor'sBest(以下简称:DRB)的天猫官方旗舰店,一瓶1500元、号称能够“抗衰老”的NMN产品被放在了

    分类:发布时间:2020-08-02

  • 福建新增1例菲律宾输入确诊病例 4例境外输入无症状感染者合肥助孕

    (抗击新冠肺炎)福建新增1例菲律宾输入确诊病例4例境外输入无症状感染者福州7月26日电(郑江洛)据福建省卫生健康委员会26日通报,7月25日0时至24时,福建省报告新增境外输入确诊病例1例,为菲律宾输入(厦门市报告);新增境外输入无症状感染者4例,其中,美国输入1例(福州市报告),菲律宾输入3例(厦门市报告);新增省外

    分类:发布时间:2020-08-03

  • 历史探火成功率约五成,中国天问一号如何“问天”?

    历史探火成功率约五成,中国天问一号如何“问天”?

    作者:郭超凯2020年7-8月是火星探测的重要“窗口期”,全球迎来“探火季”。继7月20日阿联酋“希望号”探测器顺利升空后,中国首次火星探测任务天问一号将于7月下旬到8月上旬择机实施,迈出中国行星探测第一步。中国、美国、阿联酋三国近期为何“扎堆”实施火星探测?各国的探测器又有何不同?记者采访相关专家,一探究竟。长征五号

    分类:发布时间:2020-07-29

  • 医联携手中联肝发起第二届肝病免费筛查义诊活动

    7月28日是世界肝炎日,今年的主题是“Hepatitis-freeFuture”(没有肝炎的未来),为响应世界卫生组织这一主题号召,医联携手中联肝健康促进中心,在吉利德的大力支持下,共同在全国范围内举行第二届肝病免费筛查义诊活动,来推动我国病毒性肝炎的筛查检测和治疗工作,提高群众对防治工作的认识,让患者早发现早治疗,推

    分类:发布时间:2020-07-29

  • 个案研究证明新冠病毒或可经胎盘母婴传播

    一项个案研究证明新冠病毒或可经胎盘母婴传播科技日报讯(记者张梦然)据英国《自然·通讯》杂志近日发表的一项个案研究,法国科学家团队报告了相关证据,证明一名新冠病毒检测呈阳性的母亲可能通过胎盘将病毒传染给了婴儿,且新冠病毒还可能在胎盘细胞中活跃复制。过去的研究已经表明,围产期(出生前后)有可能发生新冠病毒传播,但是却没有明确

    分类:发布时间:2020-07-26

  • 全球迎来“探火季” 中国首次火星探测任务看点几何

    新华社海南文昌7月22日电题:全球迎来“探火季”中国首次火星探测任务看点几何新华社“新华视点”记者胡喆、王琳琳近期,火星发射进入“窗口期”,全球迎来“探火季”。继20日阿联酋“希望号”探测器顺利升空后,我国首次火星探测任务“天问一号”也将于7月下旬到8月上旬择机实施,开启属于中国人自己的行星探测时代。中国为何要探测火星

    分类:发布时间:2020-07-22

  • 合肥助孕青海“藏乡”黄南:守正创新打造千年藏医药发展新高地

    合肥助孕青海“藏乡”黄南:守正创新打造千年藏医药发展新高地

    青海黄南7月10日电(记者胡贵龙张添福)“中藏医药是几千年来,高原儿女同疾病斗争的实践经验和智慧结晶,”青海省黄南藏族自治州委副书记、州长乔学智10日在该州中藏医药发展大会上表示,“要处理好保护与开发、传承与创新、特色与融合、传统与标准的关系,将黄南打造成青海省中藏医药发展的新高地。”图为野外认药。(资料图)黄南州卫健

    分类:发布时间:2020-07-16

  • 中国学者最新研究成果:睡眠过少或过多均会增加认知障碍风险

    上海7月17日电(孙国根陈静)记者17日获悉,中国学者历时3年,在大型临床队列研究中发现:白天经常犯困、夜间睡眠不足或睡眠过多均可增加认知障碍发生风险;而每晚睡6-7小时可降低认知障碍发生风险。在国家和上海市重大研究计划的支持下,复旦大学附属华山医院神经内科郁金泰教授携手青岛大学神经内科谭兰教授临床研究团队取得的该项研

    分类:发布时间:2020-07-15

  • 揭秘:鄱阳湖水体面积十年来最大是怎么“测”出来的?

    新京报快讯(记者邓琦)6月29日以来赣北赣中遭受连续暴雨袭击,洪涝灾害严重。卫星监测显示,7月14日鄱阳湖主体及附近水域面积达4403平方公里,为十年以来最大。7月15日,新京报记者走进国家卫星气象中心,邀请两位专家揭秘卫星监测的奥秘。鄱阳湖周边圩堤仍面临较大压力中国气象局首席气象服务专家、国家卫星气象中心遥感室副主任

    分类:发布时间:2020-07-17

  • 江西到2021年实现医疗收费电子合肥助孕票据“全覆盖”

    南昌7月6日电(袁汝晶)江西省财政厅6日消息,《江西省全面推行医疗收费电子票据管理改革实施方案》(以下简称《方案》)的出台,标志着该省医疗收费电子票据管理改革已全面启动。《方案》对江西省医疗收费电子票据管理信息化管理应用体系进行了统一布局,实现医疗收费票据从开具、流转、查验、报销、入账记录等全流程电子化,并明确“四个统

    分类:发布时间:2020-07-13

  • 与“敏”共生,亟须全病程管理

    过敏性疾病发病率持续上升,公众的认知程度却相对滞后与“敏”共生,亟须全病程管理7月8日是世界过敏日,为推动全社会关注过敏性疾病,2020年过敏关爱季系列公益科普活动在北京启动。来自耳鼻喉科、皮肤科、儿科、呼吸科等过敏性疾病相关领域专家共同在本次启动会发声,呼吁全社会重视过敏疾病的全病程管理。从多学科角度提出公众应从预防

    分类:发布时间:2020-07-11

  • 如何分辨痣的好坏? 医生告诉你5个重点

    如何分辨痣的好坏?医生告诉你5个重点很多人苦恼脸上的痣太明显,要不要找家医院祛掉呢?浙江省嘉善县第一人民医院皮肤科主任医师朱敏刚对这个问题进行了解答。其实,痣又叫痣细胞痣,每个人的身上多多少少都会有几颗或几十颗痣,有些是先天性的,更多则是后天逐渐长出来的。有人担心,自己脸上痣颜色太深,会不会发生恶变?事实上,恶性黑色素

    分类:发布时间:2020-07-10

  • 中外科学家发现约1800万年前“金氏繁昌上猿”

    中外科学家发现约1800万年前“金氏繁昌上猿”

    北京7月11日电(记者孙自法)记者11日从中国科学院古脊椎动物与古人类研究所(中科院古脊椎所)获悉,该所科学家与中外科研同行合作,在安徽省繁昌县古动物化石中研究发现一个约1800万-1700万年前的上猿超科新属种,命名为“金氏繁昌上猿”。金氏繁昌上猿化石产地鸟瞰(中部偏右塘口裂隙;人字洞遗址在最右侧)。(中科院古脊椎所

    分类:发布时间:2020-07-10

  • 全国首台126kV无氟环保型气体绝缘金属封闭开关设备研制成功

    西安7月7日电(记者田进)记者7日从西安交通大学了解到,由平高集团与西安交通大学联合自主设计开发的国内首台具有应用价值真正意义上的“绿色”产品—126kV无氟环保型气体绝缘金属封闭开关设备(简称“126kV无氟环保型GIS”)宣告研制成功,标志着中国在输电等级环保型开关产品研发方面取得重大突破。据介绍,以六氟化硫为代表

    分类:发布时间:2020-07-05

  • 罕见先天内耳畸形患儿双侧极重度耳聋 上海专家妙手带其进入有声世界

    上海6月29日电(陈静姜蓉)3岁浙江男孩彦彦(化名)罹患极其罕见的先天性内耳畸形,是一名双侧极重度耳聋患儿,人工耳蜗植入是他恢复听觉唯一的“希望”,但手术可能出现严重并发症。记者29日获悉,这名特殊患儿在上海儿童医学中心成功植入了人工耳蜗。彦彦从出生开始听力就很差,玩耍、学习等行为都和别的孩子不太一样。江浙沪多家专科医

    分类:发布时间:2020-07-02

  • 广东首次发布甲状腺癌基因检测与临床应用专家共识

    广州6月22日电(蔡敏婕张阳)中山大学孙逸仙纪念医院22日称,由该院甲状腺外科主任黎洪浩和细胞分子诊断中心副主任欧阳能太等牵头撰写的《甲状腺癌基因检测与临床应用广东专家共识(2020版)》已发布。与以往甲状腺结节传统诊治模式不同,上述《共识》涉及精准诊断与个体化治疗方案制定等内容,为甲状腺肿瘤患者制定精准个体化管理方案

    分类:发布时间:2020-06-27

  • 运动治疗加饮食调整 556斤男子顺利减重48斤

    运动治疗加饮食调整 556斤男子顺利减重48斤

    武汉6月24日电(李晗)经过近半个月运动治疗和饮食调整,体重一度达556斤的武汉市民周先生顺利减重48斤。23日,4名曾经缩胃减重成效显著的市民,组团到医院看望周先生,为他加油鼓劲。周先生从小便体型偏胖。去年底,身高1.75米的他体重突破350斤。疫情期间,他宅家5个月,体重飙升至556斤,出现心衰、呼吸功能障碍等疾病

    分类:发布时间:2020-06-24

  • 粤陕合作研究“AI医生” 1分钟内可诊断多种眼表疾病

    广州6月23日电(蔡敏婕邰梦云)拍下一张眼表图,1分钟内可诊断出病灶,并诊断多种眼表疾病。中山大学中山眼科中心23日称,该中心教授林浩添、教授刘奕志和西安电子科技大学教授刘西洋等组成研究团队,5年合作共同研发新的图像智能评估系统,可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估等多个临床场景。该研究成果发表于《自然》杂志的子刊

    分类:发布时间:2020-06-22

  • 益生菌包治百病?益生菌食用10大常见误区你中了几个?

    益生菌食用10大常见误区,你中了几个?新京报讯(记者郭铁)益生菌和肠道微生物群是近年来国际上的研究热点和社会热议话题。在一些报道中,益生菌常具有各种健康功效,还能“治疗多种疾病”;但也有“益生菌无用”,甚至“益生菌有害”的说法。针对这些各不相同甚至相互矛盾的信息,6月11日,科信食品与营养信息交流中心携手中华预防医学会

    分类:发布时间:2020-06-18