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前瞻性陈述和非GAAP措施
本演讲是由特许权使用费（The Company）制定的，仅出于信息目的而制作，不构成出售或征求购买证券的要约。本文所列出的信息并不声称要完成或包含您可能想要的所有信息。陈述是在本介绍日起的，并且在任何情况下，本演示文稿的交付或任何出售证券都不应在任何情况下都造成含义，暗示此处包含的信息截至此类日期之后的任何时间或该信息将被更新或已修订以反映以后的信息，以反映该日期之后或更改日期之后发生的。本演示文稿包含构成“前瞻性陈述”的陈述，因为该术语在1995年的美国私人证券诉讼改革法案中定义，包括表达公司意见，期望，信念，计划，目标，目标，假设，假设或预测有关未来事件或未来结果的陈述，与反映历史事实相反。例子包括讨论我们的战略，融资计划，增长机会和市场增长。在某些情况下，您可以通过术语来确定此类前瞻性陈述，例如“预期”，“打算”，“相信”，“估计”，“计划”，“ seek”，“ seek”，“ project”，“期望”，“五月”，“愿意”，“意志”，“威尔”，“可能”或“应该”或“应该”，这些术语或类似的表达式是负面的。前瞻性陈述基于管理层当前的信念和假设以及目前可提供的信息。但是，这些前瞻性陈述并不是公司绩效的保证，并且您不应过分依赖此类陈述。前瞻性陈述受到许多风险，不确定性和其他可变情况以及其他因素的约束。这种风险和不确定性可能导致陈述不准确，并且警告读者不要过分依赖此类陈述。其中许多风险超出了公司的控制范围，可能导致其实际结果与其认为会发生的结果有实质性差异。本演示文稿中包含的前瞻性语句仅在此日期起。公司不承担更新任何此类陈述或公开向任何此类陈述的任何修订结果的任何义务，以反映未来事件或发展的任何义务，除非法律要求。本演讲中包含的某些信息涉及或基于从第三方来源以及公司自己的内部估计和研究获得的研究，出版物，调查和其他数据。虽然该公司认为这些第三方资源是在本介绍之日起可靠的，但它尚未独立验证，并且对从第三方来源获得的任何信息的充分性，公平性，准确性或完整性都没有任何陈述。此外，本演示文稿中包含的所有市场数据都涉及许多假设和局限性，并且无法保证此类假设的准确性或可靠性。最后，尽管该公司认为其自身的内部研究是可靠的，但此类研究尚未得到任何独立来源的验证。有关更多信息，请参阅公司在SEC网站www.sec.gov上访问Edgar，向美国证券交易委员会（“ SEC”）提交的公司报告和文件。
IL-1RA基因疗法在马骨关节炎中改善关节变性的生理，解剖和生物学结果饮食中纤维素对急性急性腹泻的狗的临床和肠道微生物群回收的影响：一种随机前瞻性临床三亚
饮食纤维是不可消化的碳水化合物的子集，它抵抗了狗和猫的小intes tine中的酶消化。纤维具有2个关键特征，根据它们的区分和分类：发酵性和溶解度。因此，纤维在粘度方面也有所不同。纤维通常通过发酵和促进平衡的微生物组来支持消化，并作为微生物能源。16–18益生元纤维在维持动物健康和胃肠道平衡中起着至关重要的作用。这些纤维的发酵导致产生短链脂肪酸，尤其是丁酸酯，它是结肠细胞的能源。研究表明，饮食中的多种纤维来源改善了19-21狗的粪便评分，无纤维饮食会导致腹泻。18 A研究22表明，使用高纤维饮食与益生菌相结合可以改善狗的大肠腹泻。在AD的背景下，高浓度的混合FI来源可能会产生积极影响。19,21
使用 Hypo‐METRICS 进行前瞻性观察研究
摘要 目的/假设 本研究旨在使用新型 Hypo-METRICS 应用程序检查低血糖对 1 型糖尿病或接受胰岛素治疗的 2 型糖尿病成人患者日常功能的影响。方法连续 70 天，594 名成人（1 型糖尿病，n = 274；2 型糖尿病，n = 320）完成了简短的早晚 Hypo-METRICS“检查”，以了解他们经历过的低血糖和日常功能。在研究期间，参与者佩戴了盲测血糖传感器（即参与者无法获得数据）。使用多层回归模型比较了有或没有个人报告的低血糖（PRH）和/或传感器检测到的低血糖（SDH）的昼夜情况。结果参与者提交的早晨签到平均±SD 为 86.3±12.5%，晚间签到为 90.8±10.7%。对于两种类型的糖尿病，单独的 SDH 与日常功能评分的变化没有显著关联。然而，白天和夜间 PRH（有或无 SDH）与当天晚些时候或睡眠时的能量水平、情绪、认知功能、负面影响和对低血糖的恐惧显著相关。此外，夜间 PRH（有或无 SDH）与睡眠质量（1 型和 2 型糖尿病）和记忆力（2 型糖尿病）显著相关。再者，白天 PRH（有或无 SDH）与睡眠时对高血糖的恐惧（1 型糖尿病）、记忆力（1 型和 2 型糖尿病）和社会功能（2 型糖尿病）恶化有关。结论/解释这项前瞻性的真实世界研究揭示了 PRH 对几个日常功能领域的影响，而不是单独的 SDH。这些数据表明，观察到的负面影响主要是由对低血糖（即 PRH）的主观意识所驱动，通过症状或传感器警报/读数和/或采取行动预防或治疗发作的需要。
diageo蒸馏的前瞻性报告2025
诸如“减速场合”之类的微型趋势表明，消费者希望减缓某些社会场合的愿望 - 围绕“取代和扩展的产品”的对话也有所增长。这两种微型趋势都提供了有关想要以0.0％产品以及“斑马条纹”等新型行为适应消费者的消费者的见解，其中消费者在酒精和非酒精饮料之间进行交替（2）。其他增长领域包括“连接热情的狂热者”和“建立品牌社区”，这些社区是集体归属的一部分。这些新领域表达了将品牌置于相关和流行的文化环境中的重要性。在过去的一年中，帝亚吉欧（Diageo）的品牌出现在全球关键的全球文化时刻。我的最爱之一发生在2024年3月，当时Don Julio Tequila在奥斯卡颁奖典礼上占据了中心地位，成为有史以来第一个融入奥斯卡实时广播的精神品牌。
在丹麦哥本哈根在感染疾病的门诊诊所与男性发生性关系的男性中的蒙基型感染的前瞻性筛查
在爆发后，人类MPOX感染的更多细节表明，低CD4细胞计数患者的MPOX感染可能导致致命的坏死感染，并且在接种疫苗和先前感染的个体中都有可能重新感染。9–13重新感染意味着天然免疫力和疫苗诱导的免疫力都不完全保护性。14–17此外，与原发性感染者相比，被感染的个体似乎较少且温和的症状。14因此，在人群中，亚临床感染或什至无症状的MPOX可能是可能的。18的确，在当前爆发的开始时已经描述了无症状的马车，但是由于在大多数高危人群被推测被疫苗接种的情况下，没有进行筛查。19,20如果MPOX仍在无症状的接种人中循环，这可能会挑战当前的遏制策略。
使用前瞻性代表性数据
目的：本研究使用来自印度南部的前瞻性代表性数据集来开发和评估多模式机器学习模型，以区分细菌和真菌性角膜炎。设计：机器学习分类器培训和验证研究。参与者：印度马杜赖（Madurai）的Aravind Eye Hospital诊断出患有急性感染性角膜炎的五百九十九名受试者。方法：我们使用了前瞻性的，连续收集的，代表性的数据集（Madurai数据集）收集的前瞻性，连续收集的代表性数据集，并比较了3种预测模型，以区分细菌和真菌角膜炎。这些模型包括一个临床数据模型，使用效率网状结构的计算机视觉模型以及将成像和临床数据都结合在一起的多模式模型。我们将Madurai数据集分为70％的火车/验证和30％的测试集。进行了模型训练，并进行了五重交叉验证。我们还比较了由Madurai训练的计算机视觉模型的性能与具有相同架构的模型，但对从多个先前的细菌和真菌性角膜炎随机临床试验（RCT）（RCT训练的计算机视觉模型）进行了培训。主要结果指标：主要评估度量是Precision-Recall曲线（AUPRC）下的面积。二级指标包括接收器操作特征曲线（AUROC），准确性和F1分数下的区域。与计算机视觉模型相比，多模式模型并不能显着提高性能。眼科科学2025; 5：100665ª2024，美国眼科学会。结果：由Madurai训练的计算机视觉模型优于临床数据模型和持有测试集的RCT训练的计算机视觉模型，其AUPRC 0.94（95％的置信间隔：0.92 E 0.96），AUROC 0.81（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85），精度为77％和F1 0.85。结论：传染性角膜炎的表现最佳的机器学习分类是使用Madurai数据集训练的计算机视觉模型。这些发现表明，基于图像的深度学习可以显着增强感染性角膜炎的诊断能力，并强调使用前瞻性，连续收集的，代表性的机器学习模型培训和评估的重要性。财务披露：本文末尾的脚注和透视性可以在脚注和验证中找到。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
第二个孕期胎儿call体长度的参考图：前瞻性横断面研究
逐渐耗尽。此外，它还逐渐消耗海马中的热休克转录因子1，从而对成年海马神经发生产生负面影响。此外，不仅Piezo2-Piezo2 Crosstalk在本体感受性的初级传入终端和由于丢失的Piezo2引发的Huygens同步而逐渐逐渐破坏了ALS，但Piezo2-Piezo1 crosstalk在Peripery上也破坏了。Syndecans，尤其是神经系统中的Syndecan-3，是维持此压电串扰的关键参与者。syndecan-3的检测到的电荷改变变体可能会促进压电串扰的损害，以及对运动神经元和海马的基于质子的信号的进行性损失。kCNA2的变体还可以促进
英国一项针对心脏手术患者的前瞻性队列研究
研究人员在合理要求下。作者的努力确实非同寻常，应该得到祝贺和赞扬。1. 主题很有趣。但是，手稿中充斥着有关试管类型、患者特征和手术细节等细节，无论是在文本中还是在表格中。此外，作者还提供了两项关于患者信息的研究的描述和结果，以及这些信息如何影响研究招募。总之，这些部分使手稿难以阅读。我建议手稿重点介绍数据库和生物库的原理和构建、与其他数据库的比较以及未来如何使用数据。患者数据和手术的详细信息最好在补充材料或单独的手稿中报告。回复：我们没有做出这一改变。原因是我们认为，诸如采血和处理血液的方式以及患者特征和手术细节等细节对于任何希望请求使用样本的人来说都是重要的细节。这些细节表明样本是否适合他们计划的分析，以及我们是否有研究人员感兴趣的患者或手术类型的样本（例如，研究人员可能希望比较接受二尖瓣手术且患有/未患有心肌梗塞的患者的样本）。试验中两项研究的结果包括在内，因为作者说明要求简要描述已知的任何结果。2. 手稿还报告了患者特征和手术方法随时间的变化，以及生活质量问卷的结果。虽然很有趣，但这需要在单独的论文中报告，以便在其中应用更深入的结果分析。回复：非常抱歉，但我不确定这条评论的第一部分与手稿的哪些部分有关？我们没有描述我们的队列随时间的变化。我们已经包括了一些生活质量数据的总结指标，但与对第 1 点的回应类似，这只是描述了队列的特征。没有计划进行分析，因为这将是使用这些数据的未来研究项目的工作。3. 请在手稿早期阐明申请流程和希望获取数据的外部研究人员的要求。回复：我们在摘要和正文中添加了注释，说明应向通讯作者提出请求。我们无法详细说明要求，只能说“必须获得适当的研究伦理委员会批准，二级研究人员才能使用 OMACS 数据和样本。”因为这可能因机构和国家/地区而异（例如，我所在机构布里斯托大学的研究人员将向我们的教师研究伦理委员会提出申请。4. 文中使用了许多缩写。请在稿件开头提供缩写列表。回复：我们已按照作者指南在文中首次使用缩写时对其进行了定义。缩写列表不是文章模板的一部分，因此未包含在内。如果编辑同意，我们可以添加它。5. 患者是否可以获得长期结果变量，例如死亡率、再干预、出院后心肌梗死和中风？数据库是否包含有关社会经济变量和术后用药的信息？请澄清并考虑添加一个简短的限制段落。回复：这些数据不可用，所有可用数据已列在表格中。我们添加了一句话来说明长期出院后结果不可用，另一句话来说明无法进一步建立数据链接，将数据项限制在列出的数据项中。再次，作者的努力值得称赞。回复：谢谢 审稿人：2 Stuart McCluskey 博士，多伦多大学健康网络 对作者的评论：应该祝贺作者们努力收集结果数据和生物样本
IGCC对此咨询的回应侧重于拟议的监管指南，因为它适用于ASIC对前瞻性信息D
为投资者前瞻性陈述建立ASIC的监管指南草案指出，任何前瞻性信息都必须基于“合理理由”，并指AASB S2附录中的申请指南，该指南要求报告实体，要求报告要报告的估计假设，即概述任何概述的概述或概述的信息，并概述任何概述或求求的信息，并构成了各种信息，并构成了各种信息。5报告实体还必须保持足够的可持续性记录，以解释气候声明中所有前瞻性信息的方法，假设和证据。6
人工智能应用最终用户的前瞻性评估模型：系统评价
摘要背景：最终用户意见对于健康应用的成功至关重要，尤其是在医学中人工智能（AI）的新兴领域。了解最终用户的观点对于AI的接受和有效性至关重要。目标：该系统评价旨在全面分析AI应用程序最终用户的观点和接受模型的现有文献。通过综合和批判性评估研究，本综述旨在识别关键主题，方法论和知识差距。方法：在2023年在PubMed中进行了系统的审查，以确定用英语编写的相关同行评审文章。纳入标准的重点是原始研究，这些研究从用户的角度验证了评估AI模型。提取的信息包括出版详细信息，研究国家，参与者特征，数据收集和分析方法以及所提出模型的属性。结果：在这项研究中包括2019年至2022年间发表的3714张记录中的19篇论文。参与者属于六类，即医师，医学生，护士，患者和公众。确定的论文中最重要的评估因素是“道德问题，信任和焦虑”，“可用性”，“自我效能感和知识”，“社会”，“福利”，“ AI产品和服务支持的质量”，“ AI接受，对AI的抵抗，AI，态度，态度和满意度”。此外，还探索了一些调查的调节变量，包括探索感知的易用性，可感知的有用性和感知的风险。结论：这些发现有助于了解最终用户的视角研究中的当前趋势和实践。未来的研究应继续探索最终用户的观点，以增强医疗保健中有效的AI系统的开发和实施。关键字：人工智能，评估框架，评估模型，评估理论，健康信息学1。背景