随机临床试验(RCT)遭受高失败率,这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应(HTE),但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则,该规则将样本分开,给出了对治疗的估计响应。随后,我们选择了这些决策规则的互补集,并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题,我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验,以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明,提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能,并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。,我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者,收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组,我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。
•疫苗接种是一种至关重要的预防工具,但并没有消除筛查的需求•将HPV疫苗接种与针对青少年的其他健康干预措施相结合的程序化机会至关重要;但是,疫苗接种绝不应推迟•疫苗接种计划的关键目标是在15岁时达到最高的VCR;不懈的努力,以减轻访问和多种机会进行疫苗接种•性别中性的HPV疫苗接种对疫苗摄取的突然下降更加公平/弹性;通用疫苗接种需要更多的资源,但可能提供:
摘要虽然糖尿病和心血管疾病占美国成年人的实质性疾病患病率,但它们在种族和族裔亚组中的普遍性不足。为了填补这一空白,疾病预防控制中心描述了美国成年人中诊断出的心脏代谢性疾病的普遍性,分类的种族和族裔亚组,在2013 - 2021年期间的3,970,904名受访者中,有3,970,904名受访者对行为危险因素监视系统的受访者中的受访者中的受访者中的患病率。通过种族和种族分层的每种疾病(糖尿病,心肌梗塞,心绞痛或冠心病以及中风)的流行率是基于医疗保健专业人员自我报告的诊断,适应年龄,性别和调查年度。总体而言,平均受访者年龄为47.5岁,51.4%的受访者是妇女。分类种族和种族亚组中心脏代谢疾病的患病率差异很大。例如,糖尿病的糖尿病患病率(11.5%)范围从越南子组的6.3%到菲律宾亚组的15.2%不等。总体西班牙裔或拉丁裔类别的心绞痛或冠状动脉疾病的患病率(3.8%)范围从古巴亚组的3.1%到波多黎各人亚组的6.3%。分类型心脏代谢疾病患病率数据划分的种族和种族确定了亚组之间的健康差异,这些差异可用于更好地指导预防计划并制定与文化相关的干预措施。
抽象背景:在健康的志愿者和慢性疼痛患者中观察到促进性和抑制性调节性疼痛调节(CPM)反应,但对表型的临床意义尚不清楚。这项研究旨在根据CPM的反应来分组和比较慢性膝盖疼痛患者。方法:这项探索性的,横断面的研究包括127例慢性膝盖疼痛(骨关节炎或全膝关节置换术)。单个CPM响应被归类为促进性(应用调节刺激时的测试刺激疼痛强度),为抑制(测试刺激疼痛强度降低)或无变化(定义为疼痛强度的变化小于5.3%)。结果是临床疼痛强度,时间求和,广泛的疼痛,自我报告的身体功能,paindectect问卷和疼痛质量评估量表。数据被分析为抑制性和促进组之间的比较,并使用多元线性回归模型。结果:五十四名患者具有促进性的CPM反应,49例具有抑制性CPM反应,而24例CPM反应没有变化。组间
来自 1 瑞典乌普萨拉大学生命科学实验室免疫学、遗传学和病理学系;2 挪威奥斯陆大学奥斯陆大学医院与临床医学研究所精神健康和成瘾科 NORMENT 中心;3 挪威奥斯陆大学 KG Jebsen 神经发育研究中心;4 丹麦哥本哈根大学健康与医学科学学院诺和诺德基金会蛋白质研究中心;5 丹麦哥本哈根大学医院 Rigshospitalet,Blegdamsvej 9;6 瑞典隆德大学临床科学系隆德大学糖尿病中心遗传和分子流行病学系;7 丹麦赫勒鲁普诺和诺德基金会;8 瑞典于默奥大学医学生物科学系; 9 诺和诺德基金会基础代谢研究中心,哥本哈根大学健康与医学科学学院,丹麦哥本哈根;10 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院西奈山查尔斯布朗夫曼个性化医学研究所;11 海德堡大学心脏病学系海德堡心脏遗传学中心精准数字健康,德国海德堡;12 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院 Södersjukhuset 临床科学与教育系;13 瑞典斯德哥尔摩萨克斯儿童与青少年医院;14 瑞典斯德哥尔摩环境医学研究所卡罗琳斯卡医学院综合代谢组学系;15 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡大学医院呼吸医学与过敏科; 16 瑞典哥德堡大学萨尔格伦斯卡学院临床科学研究所妇产科系;17 瑞典哥德堡萨尔格伦斯卡大学医院妇产科系;18 挪威奥斯陆公共卫生研究所健康数据和数字化领域遗传学和生物信息学系
1动物菌丝病的预防和控制剂的关键实验室(农业和农村事务部),霍贝里农业科学学院动物饲养和兽医研究所,特殊ONE,Nanhuyaoyuan,Hongshan地区,洪山区,Wuhan 430064,中国; DJF0825@163.com(J.D.); wangzui@webmail.hzau.edu.cn(Z.W.); lili_0215@126.com(L.L.); luqin198909@126.com(Q.L.); jinxinxin@webmail.hzau.edu.cn(X.J.); Cheery2221@163.com(X.L.); shhb1961@163.com(H.S.)2 Hubei Hongshan Laboratory, Wuhan 430064, China 3 Department of Animal Medicine, College of Life Science and Food Engineering, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China 4 Department of Microbiology and Immunology, Dalhousie University, Halifax, NS B3H 4R2, Canada * Correspondence: zhaixg1966@163.com (X.Z.); qingping0523@163.com(q.l.)†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
人们对乙型肝炎和C状态的认识提高了;与护理的联系增加(丙型肝炎的治疗开始,首次访问乙型肝炎的监测和/或治疗启动);接种乙型肝炎的人数增加;能够在目标人群中报告丙型肝炎和C护理;较短的等待时间进行专业护理;意大利和西班牙希腊肝癌相关的死亡率降低;更好地了解社区环境中病毒性肝炎的早期发现而产生的潜在节省;共享欧洲的调查结果以促进类似行动;改善了基于社区的诊断和护理模型。
博士 4,5,6 ,Joline WJ Beulens,博士 4,5,7 ,Leen M. 't Hart,博士 4,5,6,8 ,Ewan R. Pearson,博士 9 ,
电动汽车(EV)被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块,电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手,但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施,以预测电动电池的健康状况(SOH)。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析,提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明,过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
方法:我们从PubMed,Embase,Science,Cochrane Library数据库和会议摘要中搜索了合格的研究。提取了与生存结果相关的指标。计算了总体存活率(OS),无进展生存期(PFS)和响应持续时间(DOR)的汇总危险比(OS)和客观响应比率(OR)的汇总比值(OR)(ORR),以评估ESCC中PD-1抑制剂基于PD-1抑制剂的效率。提取了有关治疗线,治疗方案,编程死亡配体(PD-L1)状态,基线人口统计学和疾病特征的数据。在ESCC患者的特定人群中进行了亚组分析。 使用偏置工具的Cochrane风险和灵敏度分析用于评估荟萃分析的质量。亚组分析。使用偏置工具的Cochrane风险和灵敏度分析用于评估荟萃分析的质量。