XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System严重程度
疾病严重程度和疾病改良疗法对SMA患者肌生抑素水平的影响
1成人神经病学部，城堡医院，1 Boulevard du 12e de ligne，4000 Liege，比利时2 Mduk牛津牛津神经肌肉中心，儿科学系，NIHR牛津生物医学研究中心，牛津大学，牛津大学，牛津大学，牛津大学laurent.servais@paediatrics.ox.ac.uk 3 Nihr Great Ormond Street医院生物医学研究中心和英国伦敦大学WC1N 1EH的伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所； Virginie.mariot@ucl.ac.uk 4 Neuromuscular Center，Citadelle Hospital，1 Boulevard du 12e de Ligne，4000 Liege，比利时； laura.buscemi@citadelle.be 5 Neuromuscular Center，Paediatrics，Liège大学医院，Li fe e ge大学医院，BOULEVARD DU 12E DE LIGNE，4000 LIEGE，BELGIUM，BELGIUM *通信 *通信：‡这些作者也为这项工作做出了同样的贡献。
PNPLA3中的rs738409多态性与西孟加拉邦孟加拉民族人口中非酒精性脂肪肝病的发育和严重程度的关联
该预印本版的版权持有人于2024年10月6日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.10.03.24312030 doi：medrxiv preprint
高血清S100A12作为严重程度，多药抗性细菌超级感染和COVID-19中的单纯疱疹病毒重新激活的诊断和预后生物标志物
摘要：中性粒细胞是2019年严重冠状病毒病（COVID-19）中的关键免疫细胞。S100钙结合蛋白A12（S100A12）在急性炎症过程中高度表达。这项研究的目的是评估Covid-19的血清S100A12水平作为诊断和预后工具。在2020年至2024年期间收集了中度和重度COVID患者的血清样本。酶联免疫吸附测定法用于测量63例中度COVID-19患者的血清S100A12水平，60例患有严重疾病的患者和33例健康对照。与对照组相比，中度共vid-19的血清S100A12水平升高，在严重情况下甚至更高。在中度疾病中，血清S100A12水平与免疫细胞计数正相关。虽然C反应蛋白和促促炎性蛋白是炎症标记的，但它们在任何一个患者队列中均与血清S100A12水平无关。患有严重的COVID-19和万古霉素肠球菌（VRE）感染的患者的S100A12水平升高。在单纯疱疹重新激活的患者中，还观察到S100A12升高的水平。真菌超级感染并未改变S100A12水平。这些数据表明，血清S100A12在中度和严重的Covid-19中增加，并通过VRE血液感染和单纯疱疹重新激活进一步升高。因此，S100A12可以作为严重Covid-19的新生物标志物，也可以作为细菌和病毒感染的早期诊断指标。
预测印度尼西亚心力衰竭患者的严重程度和再入院风险：一种机器学习方法
目标：在印度尼西亚，心力衰竭患者（HF）的预后不良和高医院再入院率尚未受到关注。但是，机器学习（ML）方法可以帮助缓解这些问题。我们旨在确定哪种ML模型最能预测的HF严重程度和医院再入院，并可以用于患者自我监测移动应用。方法：在一项回顾性队列研究中，我们在2020年，2021年和2022年收集了HF接受HF的患者数据。使用橙色数据挖掘分类方法分析数据。ML支持算法，包括人工神经网络（ANN），随机森林，梯度增强，幼稚的贝叶斯，基于树的模型和逻辑回归用于预测HF严重性和医院再入院。使用曲线（AUC），准确性和F1得分下的区域评估了这些模型的性能。结果：在543例HF患者中，3例（0.56％）因入院死亡而被排除。医院再入院发生在138名患者中（25.6％）。在测试的六种算法中，ANN在预测HF严重程度（AUC = 1.000，准确性= 0.998，F1-得分= 0.998）和HF的再入院方面表现出最佳性能（AUC = 0.998，精度= 0.975，F1评分= 0.972）。其他研究显示了最佳算法的可变结果，以预测HF患者的医院再入院。结论：ANN算法最能预测HF严重性和医院再入院，并将集成到移动应用程序中，以进行患者自我监控以防止再入院。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
性侵犯严重程度的作用，影响和饮酒动机
性侵犯（SA）和大量饮酒是重要的公共卫生问题。据估计，有12-17％的普通民众经历了SA受害，在这里定义为任何非自愿性经历，从不需要的性接触到14岁以来完成的强奸（Tjaden＆Thoennes，2006年）。这些SA患病率对于目标亚群（包括食用适量酒精的妇女）甚至更高（George等，2014），鉴于饮酒的女性数量众多，这令人震惊。来自美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所（NIAAA）的统计数据表明，在过去的一年中，有60％的妇女至少喝了一种饮料，其中21％的妇女平均每天喝三杯或更多饮料，14％的饮料平均每月每月一次饮酒的每月一次饮酒实例（即，在两小时内消费4次或更多的饮料（即，在两小时内消费4杯或多种饮料）；饮酒，尤其是大量饮酒，导致高水平的感知中毒是SA的危险因素（有关审查，请参见Lorenz＆Ullman，2016年）。SA的历史与随后的饮酒有关，包括较重且更频繁的饮酒（Bryan等，2016; Najdowski＆Ullman，2009; Norris et al。，2019; Rhew等，2017）。这种增加的饮酒以及中毒水平的提高是有问题的，因为她们使女性处于续集范围的风险增加，包括更严重的SA（Testa等人，2004年）和复兴（Norris等人，2021年）。因此，在中等饮用的女性样本中，当前的研究评估了SA对两种途径的影响 - 饮酒以应对负面影响和饮酒以增强积极影响。具有SA历史的女性可能会使用酒精作为一种自我服药并减少SA之后的痛苦（Fossos等，2011； Hawn等，2020），因此可能会激励饮酒以下调负面的情绪状态，例如焦虑或抑郁症和上调积极的情绪状态。喝酒以应对或增强情绪的动机又与饮酒量增加有关（Cook等，2020； Dvorak等，2014），并可能有助于解释SA历史与饮酒之间的正相关。
研究益生菌对过敏性鼻炎严重程度的影响
研究益生菌对萨玛·里兹维（Sama Rizvi）严重程度的影响，1，2， * saurabh singh 3和somya gupta 1 1 1 1 1 1高级居民，ENT，ENT医学科学和研究系Sharda Sharda Sharda Sharda University，Sharda Hospital School park III，大诺伊达（Noida），UTTAR PRAD ENSERTION，UTTAR PRADESH 2013年2月3日 Sharda Hospital, Sharda University, Knowledge Park III, Greater Noida, Uttar Pradesh 201310 3 Post Graduate, Department of ENT, School of Medical Sciences and Research, Sharda Hospital, Sharda University, Knowledge Park III, Greater Noida, Uttar Pradesh 201310 Accepted: 12-May-2024 / Published Online 08-July-2024 Abstract Introduction: Allergic rhinitis, a common and often debilitating condition affecting全球数百万人仍然是临床医生和患者的挑战。当我们冒险进入益生菌和过敏性鼻炎领域时，必须揭示这些微生物可能影响免疫调节，炎症和微生物组的整体平衡的多方面方式。在此探索中，我们浏览了微生物边界，试图揭示益生菌与过敏性鼻炎的管理之间的复杂联系。方法：本研究采用了随机对照试验（RCT）设计，以研究益生菌对过敏性鼻炎症状的影响。遵守配偶指南的试验，确保了鲁棒的方法论标准。参与者是从过敏诊所和社区卫生中心招募的。纳入标准包含18-65岁的个人，被诊断为过敏性鼻炎，目前尚未接受免疫疗法。排除标准包括严重的胃肠道疾病，过去三个月内抗生素的使用以及同时参与其他临床试验。总共有80名参与者。结果：益生菌组显示出明显更高的提高率，而安慰剂组的8名参与者（80％）显示出改善的过敏性鼻炎症状（20％）（p <0.001）。结论：总而言之，该RCT有助于有力的证据，支持益生菌在减轻过敏性鼻炎症状时使用。观察到的显着改进，再加上有利的安全性，将益生菌定位为有希望的互补策略。关键词：过敏，1型超敏反应，过敏性鼻炎，免疫促进剂，益生菌
用于测量不同肤色湿疹严重程度的人工智能 (AI) 工具
对严重程度的不准确评估常常会导致不适当的治疗，导致症状因治疗不足而恶化，或因不必要的干预而增加费用。目前，缺乏一种结构化方法来评估 2D 图像上的湿疹严重程度（尤其是对于较深的肤色）并制定个性化的治疗策略。本发明解决了这些问题并有助于及时治疗和转诊。
溶质转运蛋白octn1/slc22a4在实验性结肠炎中影响疾病的严重程度和对英夫利昔单抗的反应：肠道微生物群和免疫调节的作用
*免疫学，风湿病学和传染病研究领域，人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCCS，罗马，意大利，意大利†医学和外科科学系，消化道疾病中心（CEMAD），翻译研究实验室，Fondazione Policazione Policlinico Rimisitorio“ A. ”Gemelli” IRCCS, Rome, Italy ‡ Department of Medical and Surgical Sciences, UOS Inflammatory Bowel Diseases, Center for Diseases of Digestive System (CeMAD), Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Rome, Italy § Department of Translational Medicine and Surgery, Catholic University of the Sacred Heart, Rome, Italy ¶ Department of Pathology, Fondazione意大利罗马的Policlinico Universitorio A.Gemelli Irccs'生物学与生物技术系查尔斯·达尔文（Charles Darwin）圣心天主教大学，意大利罗马，医学与老化科学系，” G。d'Annunzio” Chieti-Pescara大学，意大利Chieti§§高级研究与技术中心（CAST），” G。Gemelli” Irccs，意大利罗马d'Annunzio” Chieti-Pescara大学，意大利Chieti¶¶）和福利，60 Nakaorui-Machi，370-0033，Takasaki，Gunma，日本，日本，††††††药学学院，卡纳泽大学，Kakuma-Machi，Kanazawa，Kanazawa 920-1192，日本，日本‡‡‡‡‡‡‡微生物学和诊断单位学和诊断单位学，Microbunologic and Microbunologicy，Microbumology and Microbumology，REN REN REN，REN，REN，REN人类微生物组，BambinoGesù儿童医院，IRCC，意大利罗马，意大利§§§§§§
定量超声检查和人工智能的应用评估脂肪肝的严重程度：试点研究
摘要：肥胖和糖尿病等疾病中普遍存在的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）在全球范围内很重要。现有的超声诊断方法尽管使用了，但通常缺乏准确性和精确度，需要像AI这样的创新解决方案。这项研究旨在验证用于NAFLD严重程度评估的AI-增强的定量超声（QUS）算法，并将其性能与磁共振成像质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）进行比较，这是一种常规的诊断工具。进行了一项单中心横截面试验研究。肝脏脂肪含量。将结果与MRI-PDFF值进行了比较。还评估了类内相关系数（ICC）。在QUS-AC和MRI-PDFF之间发现了显着相关性，反映的R值为0.95。另一方面，ATI和UAP与MRI-PDFF的相关性较低，R值分别为0.73和0.51。此外，单个观察结果的QUS-AC的ICC为0.983。另一方面，ATI和UAP的ICC分别为0.76和0.39。我们的发现表明，具有AI添加质量的AC可以作为非侵入性诊断NAFLD的有价值工具。