Cập nhật thông tin chi tiết về Những Từ Cần Biết Về Chăm Sóc Sức Khỏe Và Y Tế Tại Nhật mới nhất trên website Visuantoancuaban.com. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất.
内科（ないか: naika）: nội khoa
外科（げか: geka）: ngoại khoa
整形外科（せいけいげか: seikei geka）: chỉnh hình ngoại khoa
胃腸科（いちょうか: ichou ka）: khoa dạ dày, ruột
小児科（しょうにか: shouni ka）: khoa nhi
産婦人科（さんふじんか: sanfujin ka）: khoa phụ sản
婦人科（ふじんか: fujinka）: phụ khoa
耳鼻科（じびか: jibika）/ 耳鼻咽喉科（じびいんこうか: jibiinkou ka）: khoa tai mũi họng
眼科（がんか: ganka）: khoa mắt
皮膚科（ひふか: hifu ka）: khoa da liễu
泌尿器科（ひにょうきか: hi nyou ka）: khoa tiết niệu
歯科（しか: shika）: nha khoa
男性科（だんせいか: dansei ka): nam khoa
麻疹（はしか: hashika）: bệnh sởi
水疱瘡（みずぼうそう: mizu bousou）: bệnh thủy đậu
おたふく (otafuku): quai bị
百日咳（ひゃくにちぜき: hyakunichi zeki）: ho gà
副鼻腔炎（ふくびこうえん: fukubikou en): viêm xoang
(アレルギー性) 鼻炎（アレルギーせいびえん: arerugi sei bi en): viêm mũi dị ứng
破傷風（はしょうふう: hashoufuu）: bệnh uốn ván
アトピー (atopy): viêm da cơ địa
胃潰瘍（いかいよう: i kaiyou）: viêm loét dạ dày
潰瘍性大腸炎 （かいようせいだいちょうえん: kaiyousei daichou en）: viêm loét đại tràng
インフルエンザ (influenza): bệnh cúm
関節痛（かんせつつう: kansetsu tsu）/ 間接炎（かんぜつえん: kansetsu en）: đau khớp/ viêm khớp
肩こり（かたこり: katakori）: tê cứng vai
腰痛（ようつう: youtsuu）: đau lưng
肝炎（かんえん: kan en）: viêm gan
肝硬変（かんこうへん: kankou hen）: chai gan
がん (gan): ung thư
子宮頸がん（しきゅうけいがん: shikyukei gan): ung thư cổ tử cung
高血圧（こうけつあつ: kou ketsu atsu）: huyết áp cao
口内炎（こうないえん: kou nai en）: nhiệt miệng
痔（じ: ji）: bệnh trĩ
椎間板ヘルニア（ついかんばんヘルニア: tsui kan ban herunia）: thoát vị đĩa đệm
糖尿病（とうにょうびょう: tou nyou byou）: bệnh tiểu đường
日射病（にっしゃびょう: nissha byou）: say nắng
脳卒中（のうそっちゅう: nou socchuu）: đột quỵ
白内障（はくないしょう: hakunai shou）: đục thủy tinh thể
白血病（はっけつびょう: hakketsu byou）: bệnh máu trắng
ぜんそく (zensoku): suyễn/ hen phế quản
便秘（べんぴ: bempi）: táo bón
火傷 （やけど: yakedo）: bỏng
水虫（みずむし: mizu mushi）: bệnh nấm da
貧血（ひんけつ: hin ketsu）: bệnh thiếu máu
下痢（げり: geri）: bệnh tiêu chảy
前庭機能障害（ぜんていきのうしょうがい: sentei kinou shougai）: rối loạn tiền đình
高脂血症（こうしけつしょう: kou shi ketsu byou）: bệnh máu nhiễm mỡ
脂肪肝（しぼうかん: shibou kan）: gan nhiễm mỡ
不妊（ふにん: funin）: hiếm muộn
熱（ねつ）があります。(netsu ga arimasu) Tôi bị sốt.
アレルギーがあります。(arerugi ga arimasu) Tôi bị dị ứng.
食欲（しょくよく）がありません。(shokuyoku ga arimasen) Tôi ăn không ngon miệng.
せきがでます。(seki ga demasu) Tôi bị ho.
くしゃみがでます/ くしゃみをします。(kushami ga demasu/ kushami wo shimasu) Tôi bị hắt xì.
鼻水（はなみず）がでます。(hanamizu ga demasu) Tôi bị sổ mũi.
吐き気（はきけ）がします (hakike ga shimasu)。(Tôi cảm thấy buồn nôn.
寒気（さむけ）がします。(samuke ga shimasu) Tôi cảm thấy ớn lạnh.
めまいがします。(memai ga shimasu). Tôi bị chóng mặt.
からだが だるいです。(karada ga darui desu) Cảm giác cơ thể uể oải.
～が痒い（かゆい）です。(～kayui desu). Bị ngứa ở ~
胃がむかむかします。(i ga mukamuka shimasu). Cồn cào, nôn nao trong bụng
胃がきりきりします。(i ga kirikiri shimasu). Bụng đau nhói.
頭（あたま）がずきずきします。(atama ga zukizuki shimasu). Đầu đau nhói (như bị đè nặng)
ちくちくします。(chikuchiku shimasu). Đau như có kim châm.
Hiệu thuốc thường được phân loại thành từng khu có kèm biển gắn tên gọi của loại thuốc. Biết được những từ này sẽ giúp bạn tìm được khu bán thuốc mình cần dễ dàng hơn.
頭痛薬（ずつうやく: zutsuu yaku）: thuốc đau đầu
鎮痛剤（ちんつうざい: chintsu zai）: thuốc giảm đau
睡眠薬（すいみんやく: suimin yaku）: thuốc ngủ
解熱剤 （げねつざい: genetsu zai）: thuốc hạ sốt
バンドエイド（bando eido): băng vết thương
目薬（めぐすり: megusuri）: thuốc nhỏ mắt
湿布（しっぷ: shippu): thuốc đắp
軟膏（なんこう: nankou): thuốc mỡ bôi ngoài
整腸薬（せいちょうやく: seichou yaku): thuốc đường ruột/ tiêu hóa
胃腸薬（いちょうやく: ichou yaku): thuốc dạ dày/ruột
かぜ薬: thuốc cảm
漢方薬（かんぽうやく: kanpou yaku): thuốc bắc
ビタミン: vitamin
サプリメント: thực phẩm chức năng
ファストエイド（first aid): thuốc/ dụng cụ sơ cứu (bông, băng, cồn v.v)
ダイエット: thuốc giảm cân
Hy vọng là bài viết này sẽ hữu ích với các bạn trong thời gian ở Nhật ^_^
Thúc Đẩy Lợi Ích Sử Dụng Của Machine Learning Trong Chăm Sóc Sức Khỏe Và Y Tế: Hướng Tới Sự Hiểu Biết Cộng Đồng
Machine learning (ML) có khả năng cung cấp các công cụ hiệu quả để cải thiện kết quả và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe, và cộng đồng lâm sàng nên tham gia vào việc phát triển, cũng như đánh giá những khám phá này. Tuy nhiên, nếu các ứng dụng sai lầm được hủy bỏ, hiểu biết về phương pháp sẽ cần thiết để phát triển, giải thích và thực hiện ML trong y học [1,2].
Khi chuẩn bị vấn đề đặc biệt (Special Issue – SI) của PLOS Medicine về ML trong sức khỏe và y sinh, các biên tập viên khách mời Atul Butte, Suchi Saria, Aziz Sheikh, và các biên tập viên của PLOS Medicine, đã xác định 2 nguyên tắc trong thiết kế và báo cáo nghiên cứu mà chúng ta tin rằng nên hướng dẫn các nhà nghiên cứu trong việc thúc đẩy lợi ích sử dụng ML trong chăm sóc sức khỏe và y tế. Các nguyên tắc cũng thông báo các ưu tiên biên tập của PLOS Medicine cho việc nộp bản thảo trong lĩnh vực này, yêu cầu đầu tiên, các mô hình xuất phát từ ML rất phù hợp với mục đích lâm sàng họ đã đề ra, và thứ hai, các nhà nghiên cứu thực hiện và báo cáo những cố gắng phù hợp để xác nhận các mô hình này trong các bộ dữ liệu bên ngoài.
Hiệu suất phù hợp cho mục đích
Một mô hình ML không cần sẵn sàng để bắt đầu, thực hiện thay đổi thực hành để đóng góp có giá trị, nhưng phải đạt được mục đích rõ ràng. Vấn đề quan trọng hiện tại bao gồm các báo cáo về các phương pháp ML đã trải qua xác nhận hồi cứu và hiện đã sẵn sàng để thử nghiệm trong tương lai, ML ở giai đoạn sớm của việc xác nhận và so sánh trực tiếp giữa dịch tễ học chuẩn và các tiếp cận ML gợi ý những hướng đi trong tương lai không thiết lập lợi ích lâm sàng. Các bài viết rất khác nhau trong ứng dụng dự kiến hoặc “các trường hợp sử dụng” các mô hình. Trong một nghiên cứu của Soo-Jin Kang và cộng sự, việc triển khai ML trong dữ liệu hình ảnh từ chụp động mạch vành nội mạch được sử dụng để chẩn đoán thiếu máu mạch vành không cần phương pháp xâm lấn khác – dự trữ dòng chảy phân đoạn – hiện là tiêu chuẩn để chẩn đoán [3]. Các tác giả không cố gắng để thử thách việc chăm sóc tiêu chuẩn, mà là để cải thiện chẩn đoán khi thiết bị hạn chế hoặc có chỉ định lâm sàng làm cho kỹ thuật dự trữ dòng chảy phân đoạn không thể áp dụng hoặc không phù hợp. Đối với các ứng dụng dự kiến cung cấp các lựa chọn thực dụng cho các tình huống không lý tưởng, hiệu suất mô hình có thể làm chuẩn để chống lại thực hành hiện nay thay vì thực hành được đề nghị, miễn là những hạn chế của sự tiến bộ là rõ ràng cho người đọc.
Kế hoạch nghiên cứu sớm nên cân nhắc các đặc điểm hiệu suất được chấp nhận trên lâm sàng cho ứng dụng mục tiêu, mô tả rõ ràng mục đích sử dụng và việc sử dụng có thể không phù hợp là rất cần thiết. Trong một nghiên cứu khác về vấn đề đặc biệt quan trọng này, Andrew Taylor và các cộng sự đã phát triển một mạng lưới thần kinh tích chập (convolutional neural network – CNN) để phát hiện tràn khí màng phổi trên phim X-quang ngực. Mô hình được huấn luyện có độ nhạy (trong phạm vi 0.8) thấp hơn độ đặc hiệu (trong phạm vi 0.9) cho việc phát hiện tràn khí màng phổi lượng trung bình và nhiều [4], gợi ý rằng hệ thống sức khỏe dựa trên mô hình này thay thế cho đánh giá của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh bị thất bại trong chẩn đoán với một tỉ lệ không thể chấp nhận trong các trường hợp khẩn cấp. Tuy nhiên, nghiên cứu được thiết kế để phát triển một hệ thống cảnh báo phụ sẽ được thực hiện khi thu nhận hình ảnh, đặc biệt trong thiết lập nơi đánh giá của các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh xảy ra vài giờ hoặc thậm chí vài ngày sau. Với hệ thống này, các nhà nghiên cứu hướng đến xác định tràn khí màng phổi lượng vừa và nhiều cần được chú ý ngay lập tức, trong khi giữ độ đặc hiệu cao để tránh “alert fatigue” (sai sót) giữa các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Trường hợp sử dụng dự kiến này được kiểm chứng bởi Taylor và các cộng sự, kế hoạch được đóng dấu ngày cho dự án, được cung cấp thông tin hỗ trợ cho bài viết. Để giảm thiểu giải thích sai cho các phân tích thăm dò, PLOS Medicine yêu cầu các tác giả cung cấp kế hoạch phân tích tương lai, nếu một ứng dụng được sử dụng, cho các nghiên cứu quan sát [5]. Trong ML- nơi các so sánh thăm dò được đưa ra – các nhà nghiên cứu nên phát triển các kỳ vọng dựa trên bằng chứng cho hiệu suất được chấp nhận trên lâm sàng, và điểm ngưỡng cho giá trị bên ngoài, trước khi đánh giá kết quả của mô hình. Sự phát triển của một kế hoạch phân tích ML được quy định trước (chưa được thấy trong các bài báo của tạp chí này) thể hiện một tiêu chuẩn tiềm năng cho các nhà nghiên cứu ML, những người đang có kế hoạch nghiên cứu với ứng dụng lâm sàng.
Sự xác nhận từ bên ngoài
Một kịch bản lý tưởng cho sự phát triển và xác nhận của các mô hình tiên đoán, phù hợp nhất với các nghiên cứu đa trung tâm, là một trong số đó, đầu tiên, dữ liệu từ mẫu phát triển được phân vùng không ngẫu nhiên – ví dụ, về một mặt, khoa phòng, địa lý hoặc thời gian – và mỗi tập hợp con được tổ chức lần lượt để kiểm tra hiệu suất của các mô hình được phát triển trên dữ liệu gộp từ các tập hợp con còn lại [6]. Nếu các mô hình này làm việc tốt, mô hình cuối cùng có thể được phát triển sau đó sử dụng tất cả dữ liệu phù hợp. Vì sự phân vùng là không ngẫu nhiên, cách tiếp cận này được cân nhắc là một sự xác nhận bên ngoài và tăng lòng tin về tính tổng quát của mô hình. Mô hình có thể được kiểm tra sau đó trong bộ dữ liệu hoàn toàn riêng biệt vì chúng có sẵn, sự xác nhận trong bộ dữ liệu với các đặc điểm tương tự cung cấp bằng chứng cho khả năng tái tạo của hiệu suất mô hình, và sự xác nhận trong các bộ dữ liệu khác nhau – sự khác nhau lý tưởng về các đặc điểm của người tham gia, các sai số tiềm năng, các yếu tố gây nhiễu, và các kiểu mẫu thực hành – đánh giá tiềm năng vận chuyển mô hình.
Biểu hiện của khả năng gây nhiễu này đã làm tăng sự chú ý của chúng ta về tính nghiêm ngặt của việc xác nhận, đã là ưu tiên biên tập cho các báo cáo về các xét nghiệm chẩn đoán dành cho lâm sàng. Sự xác nhận, giống như hiệu suất, phải phù hợp với mục đích, với việc áp dụng các tiêu chuẩn cao nhất khi các quyết định lâm sàng được liên kết với nhau. Trong một nghiên cứu SI (Special Issue), Yizhi Liu và các cộng sự đã sử dụng dữ liệu từ hồ sơ y tế điện tử (electronic medical record – EMR) để phát triển và xác nhận mô hình Random Forest để ước tính nguy cơ cận thị cao trong tương lai giữa các bé trong độ tuổi đi học tại Trung Quốc [8]. Mô hình được đào tạo (với sự xác nhận chéo trong nội bộ) sử dụng dữ liệu từ một trong tâm nhãn khoa lớn ở Trung Quốc, và sau đó được xác nhận bên ngoài trong một bộ dữ liệu được gộp từ 7 trung tâm bổ sung. Các nhà nghiên cứu đã kiểm chứng sâu hơn hiệu suất mô hình của họ trong dữ liệu từ 2 nghiên cứu đoàn hệ theo thời gian, để hiểu rõ hơn một cách tổng quát trên các bộ dữ liệu khác nhau. Sự xác nhận triệt để và nhiều phương pháp của mô hình này nên được các tạp chí y khoa tìm kiếm để công bố các tiến bộ trong ML.
Các nghiên cứu dựa trên hồ sơ y tế điện tử và các bộ dữ liệu đăng ký thường được chấp nhận để xác nhận hiệu suất bằng cách sử dụng các tập hợp con bệnh nhân khác biệt tạm thời hoặc khác biệt theo địa lý. Trong một nghiên cứu đơn trung tâm sử dụng ML để ước tính nguy cơ biến chứng phẫu thuật, Corey và các cộng sự, với ý định xác nhận một công cụ quản lý dữ liệu bên trong trung tâm riêng của họ, sử dụng dữ liệu 5 tháng gần nhất từ kho lưu trữ cho việc xác nhận vì các dữ liệu này thể hiện tốt nhất các đặc điểm hiện tại của bệnh nhân và các quy trình thực hành y tế tại trung tâm của họ [9]. Trong một nghiên cứu SI khác, Fatemeh Rahimian và các cộng sự đã ước tính các các lần nhập viện khẩn cấp ở mức độ dân số bằng cách sử dụng ML với dữ liệu từ UK Clinical Practice Research Datalink (Liên Kết Dữ Liệu Nghiên Cứu Thực Hành Lâm Sàng tại Mỹ), với dữ liệu từ 2 quận phía bắc nước Anh được tổ chức để xác nhận mô hình [10]. Việc sử dụng phân vùng địa lý làm tăng lòng tin rằng các tiên đoán ML không dựa vào các đặc điểm cụ thể của quận. Một kế hoạch phân tích được quy định trước đặt ra sơ đồ phân vùng có thể tránh sự xuất hiện của việc lựa chọn sau đó trong dữ liệu phân vùng bằng cách thiết lập các lựa chọn dựa trên mục đích dự kiến của mô hình, trước khi độ nhạy và độ đặc hiệu từ việc xác nhận nội bộ được biết tới.
Trong việc đánh giá nghiên cứu cho vấn đề đặc biệt – Special Issue, các biên tập viên của PLOS Medicine đã đạt được sự tin tưởng ngày càng tăng trong tiềm năng của ML đến chăm sóc nâng cao, những cũng xác định cần có tiêu chuẩn rõ ràng hơn cho thiết kế nghiên cứu ML và việc báo cáo trong nghiên cứu y khoa. Chúng tôi hy vọng các bài báo được đăng tải này sẽ cung cấp nguồn tài liệu hỗ trợ các nhà nghiên cứu ML trong việc tìm kiếm con đường ngắn nhất cải thiện sức khỏe con người trên phạm vi rộng, và chúng tôi mong chờ để đăng tải nghiên cứu trong tương lai về lĩnh vực năng động này.
Tài liệu tham khảo
1.Schulam P, Saria S. Reliable decision support using counterfactual models. In: Guyon I, Luxburg UV, Bengio S, Wallach H, Fergus R, Vishwanathan S, Garnett R, editors. Advances in Neural Information Processing Systems 30; 2017. p. chúng tôi ArticleGoogle Scholar2.Subbaswamy A, Saria S. Counterfactual Normalization: Proactively Addressing Dataset Shift Using Causal Mechanisms. Uncertainty in Artificial Intelligence; 2018. p. 947-957. Available from: https://arxiv.org/abs/1808.03253View ArticleGoogle Scholar3.Hae H, Kang S-J, Kim W-J, Choi S-Y, Lee J-G, Bae Y, et al. Machine learning assessment of myocardial ischemia using angiography: Development and retrospective validation. PLoS Med. 2018;15(11):e1002693. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002693View ArticleGoogle Scholar4.Taylor AG, Mielke C, Mongan J. Automated detection of moderate and large pneumothorax on frontal chest X-rays using deep convolutional neural networks: A retrospective study. PLoS Med. 2015;15(11):e1002697. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002697View ArticleGoogle Scholar5.The PLOS Medicine Editors. Observational Studies: Getting Clear about Transparency. PLoS Med. 2014;11(8):e1001711. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001711pmid:25158064View ArticlePubMed/NCBIGoogle Scholar6.Steyerberg EW, Harrell FE Jr. Prediction models need appropriate internal, internal-external, and external validation. J Clin Epidemiol. 2016;69:245-7. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2015.04.005 pmid:25981519View ArticlePubMed/NCBIGoogle Scholar7.Zech JR, Badgeley MA, Liu M, Costa AB, Titano JJ, Oermann EK. Variable generalization performance of a deep learning model to detect pneumonia in chest radiographs: A cross-sectional study. PLoS Med. 2018;15(11):e1002683. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002683View ArticleGoogle Scholar8.Lin H, Long E, Ding X, Diao H, Chen Z, Liu R, et al. Prediction of myopia development among Chinese school-aged children using refraction data from electronic medical records: A retrospective, multicentre machine learning study. PLoS Med. 2018;15(11):e1002674. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002674View ArticleGoogle Scholar9.Corey KM, Kashyap S, Lorenzi E, Lagoo-Deenadayalan SA, Heller K, Whalen K, et al. Development and validation of machine learning models to identify high-risk surgical patients using automatically curated electronic health record data (Pythia): A retrospective, single-site study. PLoS Med. 2018;15(11):e1002701. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002701View ArticleGoogle Scholar10.Rahimian F, Salimi-Khorshidi G, Payberah AH, Tran J, Ayala Solares R, Raimondi F, et al. Predicting the risk of emergency admission with machine learning: Development and validation using linked electronic health records. PLoS Med. 2018;15(11):e1002695. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1002695View ArticleGoogle Scholar
Coq10 60Mg Olympian Labs Chăm Sóc Sức Khỏe Tim Mạch
Thương hiệu: Olympian Labs
Mã sản phẩm: TM-COQ10-60
Chi tiết sản phẩm
CoQ10 60mg với hàm lượng Coenzym Q10 60mg là thực phẩm chức năng hỗ trợ chức năng tim mạch, điều hòa huyết áp và tăng cường lưu thông tuần hoàn máu. Sản phẩm là sự kết hợp tuyệt vời giữa công nghệ chiết xuất hiện đại và nguồn nguyên liệu chất lượng cao, mang đến giá trị lớn trong chăm sóc sức khỏe tim mạch cho người cao tuổi.
Viên uống CoQ10 60mg được sản xuất và kiểm định chất lượng tại Mỹ đạt tiêu chuẩn chất lượng và an toàn thực phẩm do FDA quy định. Là sản phẩm của thương hiệu nổi tiếng Olympian Labs, nhãn hàng luôn là sự lựa chọn hàng đầu không chỉ của khách hàng Mỹ mà còn nhiều nước trên thế giới. Hiện CoQ10 60mg Olympian Labs đang được phân phối chính hãng trên hệ thống Nhà thuốc trực tuyến 24h, quý khách có thể đặt hàng trực tuyến trên website hoặc liên hệ hotline 0338814456 hoặc 0898814456 để được tư vấn sử dụng hiệu quả nhất.
THÔNG TIN VỀ SẢN PHẨM
Thông tin cơ bản về sản phẩm :
Tên sản phẩm : Thực phẩm chức năng bảo vệ sức khỏe CoQ10 60mg
Nhập khẩu : USA
Nhà sản xuất: Olympian Labs USA
Dạng bào chế: Viên nang mềm
Quy cách đóng gói: Lọ 30 viên uống
Số đăng ký : 26231/2015/ATTP-XNCB
THÀNH PHẦN
CoQ10 là tên viết tắt của CoEnzyme Q10 thành phần có hầu hết ở các mô trong cơ thể, đặc biệt là tim, tỉ lệ gấp 10 lần ở các mô khác. CoQ10 đóng vai trò vô cùng quan trọng trong chức năng tim mạch, nếu thiếu hụt CoQ10 có thể gây ra các bệnh tim mạch thường gặp. Nhiều nghiên cứu cho thấy việc bổ sung CoQ10 thường xuyên giúp hệ tim mạch khỏe mạnh, tránh được các nguy cơ gây bệnh nguy hiểm cho tim. Bên cạnh đó CoQ10 là một chất chống oxy hóa mạnh, trong cơ thể hàm lượng CoQ10 còn có tác dụng dọn dẹp gốc tực do, tăng cường sức khỏe.
Sản phẩm thực phẩm chức năng chức năng tim mạch CoQ10 được sản xuất trên dây chuyền hiện đại của Mỹ kết hợp với nguồn nguyên liệu tự nhiên 100% lành tính đối với sức khỏe. Nguồn nguyên liệu bào chế thực phẩm chức năng của Olympian Labs luôn đạt tiêu chuẩn cao nhất của Hoa Kỳ như Non GMO, Gluten Free, Allergen Free.
Trong một viên uống CoQ10 60mg có chứa hàm lượng CoQ10 60mg và chiết xuất dầu oliu hàm lượng 321mg.
TÁC DỤNG CỦA COQ10 60MG
Viên uống CoQ10 60mg của thương hiệu dược phẩm Olympian Labs được xem là giải pháp chăm sóc sức khỏe tim mạch an toàn và hiệu quả. Với thành phần nguồn gốc 100% tự nhiên an toàn cho người sử dụng.
Bổ sung CoQ10 cho cơ thể không chỉ giúp có một hệ tim mạch khỏe mạnh, sản phẩm của thương hiệu Olympian Labs còn giúp làm chậm sự lão hóa cơ thể, kéo dài tuổi thọ con người, tăng cường hệ miễn dịch, giúp cơ thể phòng chống được nhiều loại bệnh tật đặc biệt các bệnh về tim mạch.
Tác dụng của viên uống bổ tim mạch CoQ10 của Mỹ :
– Tăng cường lưu thông tuần hoàn máu.
– Điều hòa huyết áp, tăng cường chức năng tim mạch.
– Giảm cholesterol, ngăn ngừa nguy cơ xơ vữa động mạch.
– Làm giảm các tác động của bệnh parkingson.
COQ10 60MG CÓ TỐT KHÔNG?
Sản phẩm CoQ10 của Mỹ được nghiên cứu và sản xuất bởi thương hiệu nổi tiếng Olympian Labs (USA) – thương hiệu luôn đi đầu trong công nghệ bào chế các sản phẩm hỗ trợ sức khoẻ chất lượng cao. Sản phẩm viên uống bổ tim mạch CoQ10 đạt được 2 tiêu chuẩn an toàn thực phẩm rất khắt khe của Mỹ bao gồm :
Gluten Free : Không chứa Gluten – protein có hại
Non GMO : Thành phần không biến đổi gen
Sử dụng Olympian Labs cho một trái tim khỏe mạnh
Viên uống hỗ trợ tim mạch CoQ10 cũng như những sản phẩm khác của Olympian Lab luôn đi đầu trong việc tuân thủ các tiêu chí khắt khe về chất lượng, quy trình sản xuất và kiểm soát chặt chẽ chất lượng đầu ra của sản phẩm. Cũng chính vì thế mà mỗi sản phẩm của thương hiệu nổi tiếng này luôn tạo dựng được lòng tin của người tiêu dùng hàng chục năm nay.
Theo nghiên cứu lâm sàng cho thấy việc sử dụng viên uống CoQ10 mang đến một giải pháp hiệu quả giúp chăm sóc hệ tim mạch, cho một trái tim khỏe mạnh.
TÁC DỤNG PHỤ
Sản phẩm đã được kiểm chức lâm sàng không có tác dụng phụ đối với sức khỏe người sử dụng.
Trong quá trình phân phối trên thị trường nhiều năm, báo cáo của nhà sản xuất chưa ghi nhận tác dụng phụ của sản phẩm.
CoQ10 60mg của Olympian Labs với thành phần được chiết xuất 100% tự nhiên không biến đổi gen, không chứa protin có hại đồng thời không chứa chất gây kích ứng đảm bảo an toàn tuyệt đối với người sử dụng. Công nghệ chiết xuất hiện đại cho phép giữ được lượng dưỡng chất tối đa nhất, mang nhiều giá trị trong hỗ trợ chăm sóc chức năng tim mạch.
CÁCH DÙNG LIỀU DÙNG
Liều dùng CoQ10 của Mỹ : Uống 1 đến 2 viên/ngày sau bữa ăn.
Sản phẩm không phải là thuốc và không có tác dụng thay thế thuốc chữa bệnh
DÙNG COQ10 60MG BAO LÂU CÓ TÁC DỤNG?
Sử dụng viên uống hỗ trợ chức năng tim mạch CoQ10 của Olympian Labs trong từ 2 đến 3 tháng liên tục để có hiệu quả điều trị tốt nhất.
ĐỐI TƯỢNG SỬ DỤNG COQ10 60MG
Viên uống hỗ trợ chức năng tim mạch của Mỹ CoQ10 phù hợp cho người trưởng thành có các vấn đề về tim mạch như :
Người gặp các vấn đề về tim mạch, huyết áp, cần cải thiện sức khỏe tim mạch.
Người có chỉ số mỡ máu cao.
Người có tính khí thất thường, hay cáu gắt.
Người mắc chứng Parkinson.
LƯU Ý KHI SỬ DỤNG COQ10 60MG
Những điều nên chú ý khi sử dụng viên uống hỗ trợ sức khỏe tim mạch của thương hiệu Olympian Labs:
Sản phẩm không phải thuốc chữa bênh, không có tác dụng thay thế thuốc chữa bệnh.
Đọc kỹ hướng dẫn trước khi sử dụng.
Không sử dụng cho phụ nữ có thai và cho con bú.
Nếu đang sử dụng thuốc điều trị khác, cần sự tư vấn của bác sỹ.
PHÂN BIỆT COQ10 60MG THẬT – GIẢ NHƯ THẾ NÀO?
Để phân biệt CoQ10 60mg nhập khẩu Mỹ chính hãng, quý khách khi mua hàng nên kiểm tra các vấn đề sau :
Vỏ hộp in đậm màu, không móp méo.
Trên hộp có in mã vạch của nhà sản xuất.
Tem phụ của nhà phân phối.
MUA COQ10 60MG Ở ĐÂU? GIÁ COQ10 60MG BAO NHIÊU?
Để mua viên uống hỗ trợ tim mạch CoQ10 60mg chính hãng nhập khẩu Mỹ quý khách có thể tới các nhà thuốc lớn trên toàn quốc, hoặc đặt hàng trực tiếp trên hệ thống website hoặc liên hệ hotline để được tư vấn sử dụng và mua hàng chính hãng.
Giá thuốc CoQ10 60mg chính hãng hiện đang được niêm yết trên website của hệ thống nhà thuốc trực tuyến là giá tốt nhất trên thị trường. Olympians Labs CoQ10 60mg giá đang bán trên thị trường rất khác nhau, tùy thuộc vào từng cơ sở, quý khách nên chọn những địa chỉ tin cậy để mua và sử dụng.
Chính sách giá sản phẩm trên hệ thống nhà thuốc trực tuyến 24h là giá trực tiếp từ công ty, không qua chiết khấu với bệnh viện, giá hỗ trợ chi phí cho bệnh nhân, khách hàng.
Những Điều Cần Biết Về Aspirin
Câu trả lời là đột quỵ bởi vì aspirin có tác dụng ức chế ngưng tập tiểu cầu từ đó làm gián đoạn hình thành cục máu đông. Mỗi ngày uống 1 viên sẽ giúp cho máu lưu thông tốt và ngăn ngừa sự tắc nghẽn trong mạch máu, từ đó phòng chống đột quỵ và cơn đau tim. Hãy nói chuyện với bác sỹ nếu bạn thấy đó là một ý tưởng tốt cho sức khỏe của bạn.
Sử dụng aspirin thường xuyên sẽ giúp phụ nữ tránh được bệnh gì?
Một nghiên cứu đã chỉ ra rằng phụ nữ uống ít nhất hai viên aspirin mỗi tuần sẽ giảm 40% nguy cơ mắc bệnh Parkinson, nhưng người ta cũng chưa giải thích lý do tại sao lại có việc này. Có lẽ vì phụ nữ uống liều aspirin cao để chữa đau đầu và viêm khớp hơn nam giới uống để phòng bệnh tim mạch.
Aspirin được phát hiện ra vào năm nào?
Vào năm 1500 trước công nguyên trở về trước, người ta đã biết dùng vỏ cây liễu để chữa các vết thương. Nhưng phải đến những năm 1800 người ta mới tìm ra được chất có trong vỏ cây liễu để chữa lành vết thương. Năm 1897 một nhà khoa học sử dụng một dạng thuốc mới để điều trị viêm khớp cho bố của mình. Đó chính là axit acetyl salicylic hay tên gọi quen thuộc hơn là aspirin được chúng ta sử dụng rộng rãi ngày nay.
Khoảng 50% người dân trưởng thành tại Mỹ uống aspirin mỗi ngày vì aspirin là thuốc đứng số một trong việc phòng ngừa bệnh tim mạch cho người ở độ tuổi 45-75.
Các cách dùng aspirin khác có an toàn không?
Đúng. Aspirin được bào chế dưới nhiều dạng như viên nén, bột, viên ngậm hoặc viên hình đạn. Nuốt một viên aspirin có thể là cách dễ dàng nhất, dù sao thì làm cách nào thì thuốc cũng có tác dụng như nhau nên không quan trọng làm thế nào thuốc vào được cơ thể. Với mỗi loại bào chế khác nhau thì bạn nên có cách sử dụng khác nhau, hãy đọc kỹ hướng dẫn trước khi dùng.
Uống quá nhiều aspirin sẽ gây ra điều gì?
Uống liều cao aspirin sẽ gây ra ù tai. Ù tai sẽ biến mất khi bạn ngừng uống thuốc. Ngoài ra tác dụng phụ thường gặp nhất là đau bụng. Tốt nhất hãy ăn nhẹ trước khi uống thuốc để tránh đau bụng. Cũng có trường hợp dị ứng với aspirin nhưng điều đó rất hiếm.
Bạn có thể uống aspirin khi mang bầu để diều trị đau đầu
Tất nhiên là không rồi. Đối với những người đang mang thai, acetaminophen sẽ là một lựa chọn tốt hơn để giải quyết cơn đau. Nhưng nếu bạn là người có nguy cơ cao mắc tiền sản giật thì bác sỹ có thể sẽ kê đơn cho bạn aspirin liều thấp để ngăn ngừa tình trạng tăng huyết áp và lượng protein cao trong nước tiểu. Tuy nhiên từ lúc người ta phát hiện ra aspirin có thể gây xuất huyết thì bạn không nên dùng thuốc trong 6-8 tuần cuối của thai kỳ trừ khi bác sỹ cho phép.
Hòa tan aspirin vào nước để cung cấp thêm chất khi bạn…?
Làm vườn!!! Ai mà biết được aspirin cũng là một loại thuốc tốt cho cây trồng.Giải pháp tuyệt vời khi bạn cho 1 viên hoặc nửa viên aspirin vào trong 8 lít nước hòa tan rồi phun lên cây cứ 3 tuần một lần hoặc nhiều hơn sẽ làm cho rau tăng trưởng tốt hơn. Lý do là axit salicylic sẽ giúp kích thích cây mọc tốt hơn và bảo vệ cây khỏi các mầm bệnh.
Ngoài ra người ta thấy aspirin cũng có thể giúp bạn trị mụn trứng cá trên da, hoặc chữa vết ong đốt hoặc bảo vệ mái tóc củ bạn khỏi clo, tăng cường pin xe ô tô. Nhưng rất tiếc là chưa có bằng chứng khoa học chứng minh cho những việc trên.
Sẽ nguy hiểm nếu uống aspirin quá hạn?
Một nghiên cứ cho thấy rằng tuổi thọ của aspirin có thể lên tới 15 năm do đó nếu trót uống thuốc quá hạn thì cũng không sao bởi hạn trên thuốc là do sự ép buộc của luật pháp yêu cầu cho các nhà sản xuất. Nhưng hạn trên thuốc là thời gian thuốc cho kết quả tốt nhất. Dù gì thì để tránh các biến chứng có thể xảy ra bạn cũng không nên uống aspirin hết hạn trên bao bì.
Bạn đang xem bài viết Những Từ Cần Biết Về Chăm Sóc Sức Khỏe Và Y Tế Tại Nhật trên website Visuantoancuaban.com. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!