XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System入射
血浆载脂蛋白浓度和糖尿病患者的入射糖尿病
抽象背景：鉴定与2型糖尿病风险（T2D）相关的循环生物标志物（T2D）可用于改善最高风险患者的当前预防策略。在这里，我们旨在研究糖尿病前受试者血浆载脂蛋白浓度的关联，并在随访期间与新发作T2D的发生率有关。方法：在IT-DIAB前瞻性研究中，每年遵循5年的空腹葡萄糖水平受损的参与者（禁食等离子体葡萄糖[FPG]：110–125 mg/dl）。随访期间，T2D的发作定义为第一个FPG值≥126mg/dl。载脂蛋白（APO）A-I，A-II，A-IV，B100，C-I，C-II，C-III，C-III，C-II，C-IV，D，E，E，F，H，H，J，J，L1，M和（A）质量浓度由质谱测定。相关性。Kaplan – Meier曲线是使用基于Terciles和Iddist T2D的三元方法来绘制的。使用COX比例危害模型确定血浆载脂蛋白浓度与T2D的发生之间的关联。结果：在5年的中位随访期间，有115名参与者（37.5％）发展了T2D。在调整了年龄，性别，体重指数，FPG，HBA 1C和他汀类药物的使用后，APOC-I，APOC-II，APOC-II，APOC-III，APOE-III，APOE，APOE，APOF，APOF，APOH，APOJ和APOL1的血浆水平与T2D的高风险呈正相关。kaplan – Meier存活曲线还表明，与中部和上部相比，血浆APOE水平的下三分之一（<5.97 mg/dl）与较低的T2D转化风险（对数秩检验，p = 0.002）显着相关。After further adjustment for plasma triglycerides, only apoE (1 SD natural-log-transformed hazard ratio: 1.28 [95% confidence interval: 1.06; 1.54]; p = 0.010), apoF (1.22 [1.01; 1.48]; p = 0.037), apoJ (1.24 [1.03; 1.49]; p = 0.024), and apoL1 （1.26 [1.05; 1.52]; P = 0.014）与T2D的发作显着相关。结论：血浆APOE水平与糖尿病前受试者的T2D风险呈正相关，这是传统危险因素的独立。APOF，APOJ和APOL1与T2D风险的可能关联也为进一步的研究铺平了道路。试验注册此试验在clinicaltrials.gov上注册为NCT01218061和NCT01432509
基于 COTS 28 纳米 SRAM 的 FPGA 在热中子和不同入射角下的 SEE 灵敏度
本文对不同入射角下 28 纳米块状商用现货 (COTS) Xilinx Artix-7 FPGA 的单粒子翻转 (SEU) 抗热中子辐射敏感性进行了实验研究。实验结果表明，配置 RAM (CRAM) 单元、触发器 (FF) 和块 RAM (BRAM) 上存在 SEU。还分析了多重事件 (范围从 2 位到 12 位) 的形状，以及它们对粒子束对设备表面的入射角的依赖性。还研究了 128 位和 384 位多重事件的可能形状，揭示了遵循字线的趋势。将前入射角的结果与 14.2 MeV 中子进行比较，表明该装置对两种辐照源的灵敏度存在相当大的差异。最后，使用名为 MUSCA-SEP3 的建模工具来预测该装置在相同环境条件下的灵敏度。获得的实验结果将以非常准确的方式与预测结果显示出良好的一致性。
社区动脉粥样硬化风险中基于植物的饮食模式和入射糖尿病（ARIC）研究
研究设计和方法我们包括在基线时没有糖尿病的社区中动脉粥样硬化风险的中年成年人，他们完成了一份食物频率问卷（n = 11,965）。我们根据三个指数对植物性饮食的依从性进行了评分：总体，健康和不健康的植物性饮食指数。较高的总体植物饮食指数（PDI）评分代表了所有植物食品的摄入量和较低的动物衍生食品的摄入量。较高的健康植物饮食指数（HPDI）评分代表了更大的健康植物食品摄入量和动物来源和不健康的植物食品的摄入量。较高的不健康植物性饮食指数（UPDI）评分代表了更大的非健康植物食品摄入量和较低的动物来源和健康植物食品的摄入量。我们使用COX回归来估计与每个指数相关的入射糖尿病（根据自我报告的诊断，药物使用或升高的血糖定义）。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用高能X射线梁来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍，这是通过使用高三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双晶偏转器的主旋转轴之间的错位引起的确切的bragg角条件的偏差，并计算了一个快速，直接的程序来对齐它们。提出了一种测量液体表面上Q Z方向散射强度的实验方法，最多是Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1，液态铜用作基准测试用途的参考系统。
b'当使用双层偏转器设置以倾斜入射X射线梁时，垂直动量转移（Q Z）的最大范围为X射线散射的最大范围已增加了两倍。这是通过使用更高的能量X射线光束来访问反映晶体原子平面的米勒指数的三倍的三倍的米勒指数来实现的。计算了X射线梁轴和双层偏转器的主旋转轴之间未对准所引起的确切的bragg角条件的偏差，并得出了一个快速而直接的程序，以使其对齐它们。提出了一种实验方法，用于测量沿Q Z方向的散射强度至Q Z = 7 A \ XCB \ X9A 1的散射强度，并带有液体铜作为基准测试目的的参考系统。
根据性别的韩国成年人手束强度与入射糖尿病之间的关系：基于人群的前瞻性队列研究
摘要：（1）背景：糖尿病（DM）是一种众所周知的疾病，会引起合并症，例如慢性肾脏疾病（CKD）和心血管疾病。因此，有必要开发诊断工具以防止DM。手夹强度是一种已知的肌肉减少诊断工具，是几种疾病的预测指标。然而，手工束强度作为亚洲人群中DM的指标的价值仍然未知。这项研究旨在确定韩国成年人在性别中的手束强度与DM发病率之间的关系。（2）方法：在本研究中包括在全国人群中注册的173,195名参与者。应用了排除标准后，仍有33,326名参与者。dm发生在随访期间的1473个人（平均随访期为4。1年）。为了减少体型的影响，将研究人群细分为相对手剪接强度的四分位数，定义为绝对手工束强度除以体重指数。多元COX回归分析表明，相对手工束强度与新发型DM成反比。（3）结果：与最低的四分位数（HRS）[95％的置信区间（CIS）相比，最高四分位数（Q4）的新功能DM（Q4）为0.60（0.43-0.84），男性为0.72（0.52-0.99）（0.52-0.99）（0.52-0.99）。DM的发生率随着相对手夹强度的增加而降低。这些反比在统计上，男性比女性更重要。（4）结论：这项新型研究表明，相对的手夹强度与男性和女性的事件DM有关。相对手工束强度可用作防止DM的实用工具。定期测量手剪接强度可用于检测DM。
肝脏脂肪变性作为成人入射糖尿病的预测因子
越来越多的流行病学证据表明，双向关系是补间非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和2型糖尿病，并且NAFLD可能先于和/或促进糖尿病的发展。这项研究旨在研究肝脏脂肪变性是否与巴西成人健康纵向研究（Elsa-Brasil）中的糖尿病有关。Elsa-Brasil是一项在巴西六个首都城市的活跃或退休公务员的职业队列研究，现年35-74岁。我们在基线时排除了患有糖尿病的参与者，报告的饮酒过量或缺少有关相关协变量的信息，以及那些自我引用的肝炎或肝硬化的参与者。总共有8,166个个人，平均随访时间为3。8年。使用COX的优势回归模型来估计关联的调整后危害比（HR）。腹部超声检查用于检测肝脏Steatosis。在随访期间，整个样本中糖尿病的累积发生率为5.25％，在有或没有He patic Steatosis的组中，糖尿病的发生率分别为7.83％和3.88％（p <0.001）。与没有脂肪变性的人相比，肝脂肪变性的个体在调整了潜在的混杂因素后，患有糖尿病的风险增加（HR = 1.31; 95％CI：1.09-1.56），在浮标体重指数（BMI）中。肝脂肪变性是ELSA-BRASIL队列研究中入射糖尿病的独立预性。医生应勇于改变脂肪肝患者的生活方式和糖尿病筛查。
肝脏脂肪变性作为成人入射糖尿病的预测因子
越来越多的流行病学证据表明，双向关系是补间非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和2型糖尿病，并且NAFLD可能先于和/或促进糖尿病的发展。这项研究旨在研究肝脏脂肪变性是否与巴西成人健康纵向研究（Elsa-Brasil）中的糖尿病有关。Elsa-Brasil是一项在巴西六个首都城市的活跃或退休公务员的职业队列研究，现年35-74岁。我们在基线时排除了患有糖尿病的参与者，报告的饮酒过量或缺少有关相关协变量的信息，以及那些自我引用的肝炎或肝硬化的参与者。总共有8,166个个人，平均随访时间为3。8年。使用COX的优势回归模型来估计关联的调整后危害比（HR）。腹部超声检查用于检测肝脏Steatosis。在随访期间，整个样本中糖尿病的累积发生率为5.25％，在有或没有He patic Steatosis的组中，糖尿病的发生率分别为7.83％和3.88％（p <0.001）。与没有脂肪变性的人相比，肝脂肪变性的个体在调整了潜在的混杂因素后，患有糖尿病的风险增加（HR = 1.31; 95％CI：1.09-1.56），在浮标体重指数（BMI）中。肝脂肪变性是Elsa-Brasil队列研究中入射糖尿病的独立预性。医生应勇于改变脂肪肝患者的生活方式和糖尿病筛查。
炎症蛋白质组学分析用于预测入射房颤
抽象客观房颤（AF）已成为老年人的常见状况。心血管危险因素仅解释了大约50％的AF病例。炎症生物标志物可能有助于缩小这一差距，因为炎症会改变心房电生理学和结构。这项研究旨在使用蛋白质组学方法来确定社区中这种情况的细胞因子生物标志物谱。方法这项研究在基于芬兰人群的Finrisk队列研究1997/2002的参与者中使用细胞因子蛋白质组学。开发了46种细胞因子的风险模型，以使用Cox回归预测AF。此外，研究了参与者的C反应性蛋白（CRP）和N末端pro b型Natriuretic肽（NT-ProBNP）浓度与入射AF的关联。导致10744名参与者（平均年龄为50.9岁，女性为51.3％），观察到1246例发生AF病例（40.5％的女性）。The main analyses, adjusted for participants' sex and age, suggested that higher concentrations of macrophage inflammatory protein-1 β (HR=1.11; 95% CI 1.04, 1.17), hepatocyte growth factor (HR=1.12; 95% CI 1.05, 1.19), CRP (HR=1.17; 95% CI 1.10, 1.24) and NT-proBNP （HR = 1.58; 95％CI 1.45，1.71）与发生AF的风险增加有关。在进一步的临床变量调整模型中，只有NT-probNP保持统计学意义。结论我们的研究证实了NT-Probnp是AF的强大预测因子。观察到的循环炎性细胞因子的关联主要是通过临床风险因素来解释的，并不能改善风险预测。在蛋白质组学方法中测得的炎性细胞因子的潜在机械作用尚待进一步阐明。
使用电子健康记录的糖尿病患者入射心力衰竭的深度学习预后建模：回顾性队列研究
与没有糖尿病的患者相比，2型糖尿病患者（T2DM）的心力衰竭风险（HF）的风险是患心力衰竭（HF）的两倍以上。本研究的目的是建立人工智能（AI）预后模型，该模型考虑了大型杂质的临床因素集，并研究了糖尿病患者患HF的风险。我们进行了电子健康记录（EHR-）基于回顾性队列研究，其中包括具有心脏病临床评估的患者，并且没有先前对HF的诊断。信息包括从常规医疗服务的一部分获得的临床和行政数据中提取的功能。主要终点是诊断HF（在冬常临床检查或住院期间）。我们使用（1）COX比例危害模型（COX）和（2）一种深神经网络生存方法（PHNN）开发了两个预后模型，其中使用神经网络表示非线性危害功能，并将解释性策略应用于预测因素对风险功能的影响。在65个月的中位随访中，10,614名患者中有17.3％发展出HF。PHNN模型在歧视方面的表现（C-指数为0.768 vs 0.734）和校准（2年综合校准指数0.008 vs 0.018）。AI方法导致鉴定了不同领域的20个预测因子（年龄，体重指数，超声心动图和心电图特征，实验室测量，合并症，疗法）与预测风险的关系对应于临床实践的已知趋势。我们的结果表明，糖尿病患者的HF的预后模型可以使用EHR与AI技术结合使用的生存分析来改善，从而为标准方法提供了较高的灵活性和更好的性能。
大规模EHR中表型疾病进展的平台和相关的纵向风险因素，并应用于入射糖尿病com
1，加利福尼亚大学，加利福尼亚州洛杉矶分校生物统计学系，2哥伦比亚大学计算机科学系，纽约，纽约，纽约，美国，科罗拉多州科罗拉多大学医学院3医院医学司，美国科罗拉多州奥罗拉大学，美国，4洛克山山区弗吉尼亚州弗吉尼亚州科罗拉多州，弗吉尼亚州，弗吉尼亚州，洛克山地区学院。美国佐治亚州，美国6号，美国迪斯特，美国乔治亚州6号，田纳西州田纳西河谷7号，美国纳什维尔，田纳西州纳什维尔，美国8号，美国田纳西州纳什维尔市8号范德比尔特大学，美国纳什维尔，9，美国埃米尔大学，美国埃米尔·乌里吉亚，埃米·乌里吉亚，美国埃米尔·乌里吉亚，吉利亚，吉利亚，吉利亚，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教，伊斯兰教堂美国加利福尼亚州的安吉尔斯，美国亚利桑那州凤凰城11号凤凰卫生保健系统和美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的戴维·盖芬医学院的12号医学院