摘要 - 在临床治疗中,确定药物的潜在不良反应可以帮助医生做出药物决策。响应先前研究的问题,即需要为药物的每种不良反应构建高维和稀疏,独立的预测模型,并且预测准确性较低,本文基于知识图和深度学习,开发了一个不良药物反应预测模型,这可以预测实验结果。涵盖不良药物反应的统一预测。知识图嵌入技术可以融合药物之间的相关信息,并减轻特征矩阵中高维稀疏性的缺点,而深度学习的有效训练能力可以提高模型的预测准确性。本文根据药物特征数据构建了不良药物反应知识图;通过在不同的嵌入策略下分析知识图的嵌入效果,选择了最佳的嵌入策略来获得样品向量;然后构建了卷积神经网络模型以预测不良反应。结果表明,在疏远嵌入模型和400维嵌入策略下,卷积神经网络模型具有最佳的预测效果。重复实验曲线下的平均准确性,𝑭评分,召回率和面积优于文献中报告的方法。获得的预测模型具有良好的预测准确性和稳定性,可以为以后的安全药物指导提供有效的参考。
癌症可以通过针对性的治疗2024年9月18日星期四逆转 - 由anzamet的新研究结果(ANZUP 1304)研究,由澳大利亚和新西兰和新西兰泌尿生殖器和前列腺癌试验组(ANZUP)领导晚期前列腺癌的治疗。1莫纳什大学医学肿瘤学家兼医学教授伊恩·戴维斯(Ian Davis)教授和东部健康教授说:“前列腺癌是一种复杂的疾病,我们需要个性化患者的治疗方法才能获得最佳结果。Enzamet(ANZUP 1304)试验为我们提供了有关如何根据某些基因检测最好做到这一点的线索,从而使更有效的治疗方法可以改善那些可能做得不好的人的结果。”这项大型临床试验研究了一个名为“肾上腺验证的HSD3B1等位基因”的基因,在大约50%的人中发现,与前列腺癌的生存率较差有关1 Enzamet(Anzup 1304)表明,用enzalutamide治疗可以克服这些人否则会遇到的较差的结果。治疗降低了前列腺癌死亡的风险,其中67%的患者接受了5年后接受恩扎拉胺的患者,而接受标准治疗的患者中有57%。1迈阿密大学医学肿瘤学家兼医师科学家Nima Sharifi博士,Desai Sethi泌尿外科研究所和Sylvester综合癌症中心说:“我们一直在研究该基因如何使前列腺癌在十多年中驱动前列腺癌。3当我们查看统计数据时,有50%的具有遗传雄激素驱动基因的人面临着不良的预后和有限的治疗选择。我们的发现表明,这些差的结果可以通过特定的治疗方法成功逆转。” “这是了解临床水平晚期前列腺癌的非常积极的一步。我们需要继续实施这些发现,以便将来更好地将临床试验聚焦,以便我们可以开发出最有针对性且有效的疗法,以最好地治疗晚期前列腺癌以降低死亡率并提高生存率。我很高兴与Anzup一起在这项研究中合作。”前列腺癌是澳大利亚男性和整个澳大利亚人口中最受诊断的癌症2估计将诊断出26,400例前列腺癌病例,仅2024年就会记录3,900例死亡。2到2040年,澳大利亚将有372,000名患有前列腺癌的男性,这是被诊断出患有任何单一癌症的男性或女性数量最多的男性。
什么是 VAERS?疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 是一项全国性计划,旨在收集有关接种疫苗后不良事件的信息,以监测美国的疫苗安全性。不良事件是指接种疫苗后发生的健康影响,可能与疫苗有关,也可能与疫苗无关。1986 年的《国家儿童疫苗伤害法案》 (NCVIA) 要求报告某些不良事件,VAERS 于 1990 年成立,旨在提供数据库管理系统来收集和分析这些报告。它由疾病控制和预防中心 (CDC) 和食品药品管理局 (FDA) 联合运营。这些机构监测 VAERS 数据,以检测每种疫苗和每个批号的先前未知的不良事件或已知不良事件的增加。
“ 劣势生育 ” 的概念源于优生学思想,由查尔斯·达尔文的表弟弗朗西斯·高尔顿在 19 世纪推广 [1,2]。高尔顿和其他优生学家认为,人类种群可以通过选择性繁殖得到“改良”;鼓励具有“理想”特征的人生育孩子,同时阻止具有“不良”特征的人生育孩子。通过选择性育种来“改良”人类种群被称为“优生学”。“ 劣势生育 ” 是优生学的反义词,指通过“不良”特征的增殖而导致人口“退化”。因此,优生学家使用“ 劣势生育 ” 这一短语来表示具有“不良”特征的人比具有“理想”特征的人生育更多孩子。他们认为,这将导致那些“不良”特征在人群中被选择,并因此变得更加普遍。自从高尔顿首次创造优生学一词以来,优生学家的普遍信念是,较高的认知能力或“智力”是一种“理想”特征,是天生优越者的标志。因此,认知能力和生育能力之间的负相关是“不良生育”的一个例子。许多优生学家利用 20 世纪和 21 世纪人类群体中认知能力与生育能力之间存在负相关的说法来为他们喜欢的社会政策辩护,比如减少社会福利。在优生学家的信仰体系中,社会福利通常被认为是有问题的,因为它鼓励“不良人群”生育 [3-6]。 Bratsberg & Rogeberg [7] 的论文研究结果实际上挑战了优生学家的主张,优生学家认为认知能力与生育能力之间存在负相关关系,因为他们发现挪威男性的认知能力与生育能力之间存在正相关关系。他们还提供了证据,反驳了优生学家的典型主张,即“社会福利政策提高了低能力父母的相对生育能力”。然而,Bratsberg & Rogeberg 在他们的论文中毫无批判地采用了优生学家的劣生框架:他们只是得出结论
IHS最近为进入其跟踪系统的不良事件趋势的领域和设施开发了标准报告,但总部的报告不包括比较绩效所需的区域或设施级别趋势的数据。官员没有创建此类报告,因为他们认为每个领域和设施都应根据其不同的情况进行评估。但是,比较各个区域和设施的趋势并不排除每个位置。没有按位置逐步审查不良事件趋势的数据,IHS总部的信息有限,可以提供对患者安全的管理监督。因此,它不能有效地优先考虑注意力和资源或传播最佳实践,从而根据位置创造了患者护理差异的潜力。
用JAK抑制剂和MST事件之间的治疗之间的时间间隔因药物而异。upadacitib的发作时间比其他抑制剂要短得多。由于upadacitib是一种批准的特应性皮炎药物,看起来与皮肤癌非常相似,因此有时很难确定皮肤癌是否与药物有关或是错误的判断。应在报告的情况下考虑这一点。tofacitinib和ruxolitinib的发作时间最长。在收集的JAK抑制剂和MST事件的案例研究中[13-17],发作
4。疾病控制和预防中心。使用COVID-19疫苗的临床考虑因素。[Internet]佐治亚州亚特兰大:疾病控制与预防中心; 2021 [引用2021年12月1日]:可从:https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/clinical-considerations/covid-19-vaccines-us.html 5。艾伯塔省卫生服务。免疫给药的标准。疫苗管理[Internet]。2013 [修订了2020年1月1日;引用2021年12月1日]。可从:https://www.albertahealthservices.ca/assets/info/hp/hp/cdc/if-hp-cdc-cdc-ipsm-astrative-aptistion-aptistration-mustancation-immunization-06-100.pdf 6。BC疾病控制中心。 传染病控制手册。 第2章:免疫。 附录B,生物产品管理[Internet]。 温哥华:传染病和免疫服务; 2019 [引用2021年12月1日]。 可从:http://www.bccdc.ca/Resource-画廊/文档/指南%20 and%20 and%20 forms/guidelines%20 and%20manual/epid/epid/epid/cd%20手册/第202%202%20-%20-%20-%20IMMS/appendix_b_administration.pdfBC疾病控制中心。传染病控制手册。第2章:免疫。附录B,生物产品管理[Internet]。温哥华:传染病和免疫服务; 2019 [引用2021年12月1日]。可从:http://www.bccdc.ca/Resource-画廊/文档/指南%20 and%20 and%20 forms/guidelines%20 and%20manual/epid/epid/epid/cd%20手册/第202%202%20-%20-%20-%20IMMS/appendix_b_administration.pdf
n最近几个月,美国和世界各地的流行病学家都被临床,记者和公众提出了同样的问题,“我们什么时候可以疫苗?”这个问题的明显答案是:“当候选疫苗被示为安全,有效且可用时。只能由科学数据而不是目标日历日期确定。”但是,我们认为,尽管准确,但这种回应却忽略了人们最终寻求理解的大部分内容对“我们”的重视表明,大多数人想要的远远超过了估计的疫苗交付日期。他们的询问通常会引起三个问题。首先,公众何时能够确信可用的疫苗是安全有效的?第二,像他们这样的人什么时候可以使用疫苗?和第三,什么时候疫苗的吸收能力足够高以使大流行状况恢复?通常,询问还在评估涉及开发,许可和建议使用Covid-19-19-vacines疫苗现实的涉及的生物技术和疫苗组合,政府机构以及医疗专家是否会影响他们现在提供的反应将会影响以后发生的事情。经常有一种感觉,关于COVID-19的信息的信息可能会遇到问题(例如“扭曲速度”),并做出涉及关键术语(例如“安全”和“有效”)的断言,专家的定义可能会有所不同,并且可能会有很大的不同,并且与一般公众和关键的公众和关键集群的定义可能有很大不同。
摘要 药物不良反应是一个严重的问题,它严重降低生活质量,甚至威胁患者的生命。网络上的患者生成文本作为这方面的有前途的信息来源,已引起人们的关注。虽然以前的研究对此类患者生成的内容进行了注释,但它们仅报告了有限的信息,例如文本是否描述了药物不良反应。此外,他们只注释了从在线论坛和社交网络服务中抓取的几句话的短文。我们在本文中提供的数据集因注释信息的丰富性而独一无二,包括具有完整上下文的药物反应的详细描述。我们抓取了在线患者网络平台上共享的患者博客文章,并注释了其中报告的药物效果。我们确定了描述药物反应的跨度并为相关药物名称分配标签、反应症状的标准代码和影响类型。作为第一个数据集,我们根据日本肺癌患者的 169 篇博客文章使用这些详细标签注释了 677 种药物反应。我们的注释数据集已公开,以便进一步研究药物不良反应的检测以及更广泛的患者生成的文本处理。
#平等作者的贡献往来:华盛顿大学医学院心脏病学副教授部4565 McKinley Avenue,MSC-8086-12-780 St. Louis,MO 63110电话:314-747-3092电子邮件:rokosh@wustl.edu作者宣布没有利益冲突。关键字:中性粒细胞,心力衰竭,LV重塑,肠病,炎症,纤维化