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World File Search System对照
乙酰胆碱受体的基于乙酰胆碱受体的化学遗传学，用于在小鼠中评估的神经元抑制和癫痫发作对照
生活在社会领域等动态环境中，与他人的互动决定了个人的生殖成功，需要能够承认机会获得自然奖励并应对与实现他们相关的挑战的能力。因此，大脑奖励系统加强了促进生存和繁殖的行动，而应对与获得这些奖励相关的挑战是由压力 - 响应途径介导的，其激活会损害健康和缩短的寿命。虽然许多研究致力于理解奖励系统处理自然奖励的方式的基础机制，但对未能获得理想奖励的后果的关注减少了。作为研究未获得自然奖励的影响的模型系统，我们使用了果蝇中良好的求爱抑制范式，作为诱发重复失败以在男性苍蝇中获得性奖励的手段。我们发现，除了与非受理女性的互动引起的求爱行为的已知减少之外，一再失败以诱发的压力反应，其特征是持续动机，以获得性奖励，减少男性社会互动和增强侵略性。这种令人沮丧的状态是由于获得性奖励的高动力与无法实现交配动力之间的冲突造成的，这会损害被拒绝的男性容忍饥饿和氧化压力等压力的能力。我们的发现我们进一步表明，对饥饿和增强的社会唤醒的敏感性是通过抑制少量神经元来介导的，这些神经元对神经肽Y的苍蝇同源物表达受体。
用JAK抑制剂治疗的韩国风湿关节炎患者的疱疹带状疱疹的危险因素：一种嵌套的病例 - 对照研究
抽象目标是确定接受Janus激酶抑制剂（Jakis）的类风湿关节炎（RA）患者的疱疹带状疱疹（Hz）的风险。方法，我们使用单一中心的前瞻性人群进行了1:10的性别和年龄匹配的嵌套病例对照研究。然后，我们进行了有条件的逻辑回归分析，以确定与生物疾病改良的抗疾病药物（BDMARD）使用相比，与Jaki使用相关的风险，并针对各种因素进行了调整。我们还使用逻辑回归分析来识别Jaki用户中Hz开发的其他风险因素。选择了总共1147例患者，61例和610例匹配对照的结果。在调整其他因素后，在条件逻辑回归分析中，Jaki的使用并没有增加Hz开发的风险（或1.35，95％CI 0.70至2.61）。相反，RA的持续时间少于10年（OR 0.54，95％CI 0.30至0.97），并且先前有三种或更多的靶向疗法（或5.29，95％CI 1.45至19.31）是Hz的危险因素。在Jaki使用者中，较高的疾病活动得分28千万粒沉积率（DAS28-ESR）（OR 1.44，95％CI 1.06至1.97）被确定为三种或多种先前的靶向疗法（OR 10.12，95％CI 1.92至53.49）。结论在现实环境中，韩国RA患者的Hz发育率是先前的靶向疗法的数量，但没有使用Jaki使用。高疾病活动是Jaki使用者的额外危险因素。
引用：Vera A Grin-Yatsenko (2020) 超低频神经反馈调节脑电位的超慢振荡：一项对照研究。
本研究对超低频神经反馈与主动控制条件心率变异性训练进行了正式比较。研究涉及 17 名年龄在 21-50 岁之间、没有神经或精神疾病史但报告了一些生理或心理不适的参与者。在 20 节训练课之前和之后的测试中，通过视觉 Go/NoGo 测试表现和慢 EEG 振荡的频谱功率来监测参与者的进展。在健康状况和视觉 Go/NoGo 测试结果方面，结果显示超低频神经反馈训练优于心率变异性训练。仅在神经反馈队列中观察到超低频范围内振幅的显著升高。关键词：神经反馈；脑电图；超慢 EEG 振荡；心率变异性；超低频训练
伤寒结合疫苗在健康印度受试者中的免疫原性和安全性：一项随机、阳性对照、比较临床试验
来自以下机构的儿科：1 儿童健康研究所，加尔各答，西孟加拉邦；3 GMERS 医学院及综合医院，巴罗达，古吉拉特邦；5 甘地医学院及医院，塞康德拉巴德，特伦甘纳邦；8 Panchsheel 医院私人有限公司，新德里；医学部；2 GCS 医学院、医院和研究中心，艾哈迈达巴德，古吉拉特邦；4 高科技医学院及医院，布巴内斯瓦尔，奥里萨邦；6 印美超级专科医院，海得拉巴，特伦甘纳邦；7 SMS 医学院及医院，斋浦尔，拉贾斯坦邦；9 新产品开发部和 10 疫苗制造部，卡迪拉医疗有限公司，艾哈迈达巴德，古吉拉特邦，印度。联系人：Pavankumar Daultani 博士，卡迪拉医疗有限公司新产品开发部高级经理，Sigma CommerZone，对面。 ISCON 寺庙 BRTS 展台，靠近卫星十字路口，Ambli-Bopal 路，艾哈迈达巴德 380 015，古吉拉特邦，印度。drpavandaultani@gmail.com 收稿日期：2019 年 2 月 16 日；初审：2019 年 4 月 29 日；接受日期：2020 年 1 月 4 日。
β3 肾上腺素能激动剂治疗与心力衰竭相关的慢性肺动脉高压 (SPHERE‐HF)：一项双盲、安慰剂对照、随机临床试验
1 西班牙巴塞罗那 IDIBAPS 医院心脏病学部； 2 巴塞罗那大学，西班牙巴塞罗那； 3 西班牙马德里国家心血管研究中心 (CNIC)； 4 西班牙马德里心血管疾病生物医学研究中心 (CIBERCV)； 5 西班牙巴塞罗那 IDIBAPS 医院肺科； 6 西班牙马德里呼吸系统疾病生物医学研究中心 (CIBERES)； 7 西班牙马德里莫拉莱哈大学医院心脏病学系； 8 西班牙马德里 HM 医院-心血管疾病综合中心 HM-CIEC； 9 西班牙巴塞罗那自治大学圣克鲁伊-圣保罗医院 IIb-Sant Pau 心脏病学系； 1 0 西班牙马德里康普斯顿大学 Octubre 1 2 号大学医院心脏病学系，i+1 2 健康研究所； 11 西班牙马德里自治大学 (UAM) Puerta de Hierro-IDIPHISA 大学医院心脏病学系； 1 2 西班牙巴塞罗那巴塞罗那医院-IDIBAPS 心血管外科部； 1 3 飞利浦医疗伊比利亚，西班牙马德里； 1 4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院 Zena 和 Michael A. Wiener 心血管研究所； 1 5 IIS-Jimenez Diaz 大学医院基金会，马德里，西班牙
valeriana officinalis提取物的单剂量给药可改善实际睡眠时间：随机，双盲，安慰剂对照研究
睡眠剥夺和质量不佳的睡眠是全球不断发展的健康问题[1,2]。睡眠对生活质量和福祉产生负面影响，特别影响了代谢和认知健康[3-13]。人们认为，与饮食相关的改变生活方式，工作量有助于质量不佳的睡眠[14,15]。褪黑激素被广泛用于改善睡眠，但[16]已知会引起头痛，嗜睡，头晕和呕吐感觉。除了调节身体的睡眠周期外，褪黑激素还会影响生物系统的数量，包括心血管，生殖，内分泌和代谢系统，因此不建议长期使用[17]。用于睡眠障碍的处方药，包括苯二氮卓类药物，抗抗药酶等，尽管在诊所中用于解决严重的睡眠障碍，但由于多种不良的不良不良效应，不建议长期使用[18-27]。传统医学中广泛使用的草药补充剂是
Grad-COV2疫苗在随机安慰剂对照的2期试验中提供了对SARS-COV-2的有效和耐用的体液和细胞免疫。
正在进行的严重急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）大流行和异源免疫方法在全球范围内实施，用于加强剂量，要求多样化的疫苗投资组合。Grad-COV2是一种基于大猩猩腺病毒的Covid-19疫苗候选疫苗，编码预灌注稳定的尖峰。在剂量和方案结构2期中评估了Grad-COV2的安全性和免疫原性（Covitar研究，ClinicalTrials.gov：NCT04791423），从而随机化了917条合格的参与者，以随机化以接收单个肌内内cov2跨度跨度的次数，或两周的pacive packine packine spectos，或两次pacive spections pacive spections packine spections，或两次分配，或两次分配，或两次paciections，或两次分配。在这里，我们报告了GRAD-COV2的耐受性良好，并在一次免疫后诱导了稳健的免疫反应。第二次给药增加了结合和中和抗体滴度。有效的，关注的变体（VOC）交叉反应性尖峰特异性T细胞响应在第一个剂量后峰值峰值，并以CD8的高频为特征。t细胞保持直接效应子功能和高增殖潜力。因此，毕业矢量是用于开发疫苗的有价值的平台，尤其是在需要强大的CD8响应时。
炎症性血浆蛋白水平在结节病诊断之前数年升高：瑞典的一项嵌套病例 - 对照研究
1 Karolinska Institutet，医学系SOLNA，临床流行病学部，瑞典斯德哥尔摩。2 Karolinska Institutet，瑞典斯德哥尔摩医学流行病学与生物统计学系。3哥本哈根大学，丹麦哥本哈根公共卫生系生物统计学科。 4 Karolinska Institutet，医学系Solna，呼吸医学部，瑞典斯德哥尔摩。 5 Karolinska大学医院，呼吸医学，主题炎症和衰老，斯德哥尔摩，瑞典。 6 Karolinska Institutet，医学系SOLNA，免疫学和过敏部，瑞典斯德哥尔摩。 7 Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩分子医学中心的Karolinska Institutet。 8Umeå大学，瑞典Umeå公共卫生与临床医学系。3哥本哈根大学，丹麦哥本哈根公共卫生系生物统计学科。4 Karolinska Institutet，医学系Solna，呼吸医学部，瑞典斯德哥尔摩。5 Karolinska大学医院，呼吸医学，主题炎症和衰老，斯德哥尔摩，瑞典。 6 Karolinska Institutet，医学系SOLNA，免疫学和过敏部，瑞典斯德哥尔摩。 7 Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩分子医学中心的Karolinska Institutet。 8Umeå大学，瑞典Umeå公共卫生与临床医学系。5 Karolinska大学医院，呼吸医学，主题炎症和衰老，斯德哥尔摩，瑞典。6 Karolinska Institutet，医学系SOLNA，免疫学和过敏部，瑞典斯德哥尔摩。7 Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩分子医学中心的Karolinska Institutet。 8Umeå大学，瑞典Umeå公共卫生与临床医学系。7 Karolinska大学医院和瑞典斯德哥尔摩分子医学中心的Karolinska Institutet。8Umeå大学，瑞典Umeå公共卫生与临床医学系。8Umeå大学，瑞典Umeå公共卫生与临床医学系。
REALM-DCM：Arry-371797的跨国，随机，安慰剂对照试验的3阶段，对与症状LMNA相关的扩张性心肌病的患者
通信：Calum A. Macrae，医学博士，博士，心血管医学，杨百翰和妇女医院，弗朗西斯街75号，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州02115。电子邮件cmacrae@bwh.harvard.edu *研究人员的完整列表在文章信息部分（在Realm-DCM调查人员下）中给出。补充材料可在https://www.ahajournals.org/doi/suppl/10.1161/circheartfailure.123.011548获得。有关资金和披露的来源，请参见第654页。©2024作者。流通：心力衰竭由沃尔特·克鲁威·健康公司（Wolters Kluwer Health，Inc。）代表美国心脏协会（American Heart Association）发表这是根据Creative Commons Attribution非商业性 - 突击许可的条款的开放式访问文章，该许可允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品，使用是非商业，并且不进行修改或改编。
使用机器学习来识别与1型糖尿病老年人严重低血糖症相关的特征：病例 - 对照研究的事后分析
摘要引入具有1型糖尿病的老年人（OAS）的严重低血糖（SH）与深远的发病率和死亡率有关，但其病因可能是复杂且多因素的。增强的工具以识别需要SH高风险的OA。这项研究使用机器学习来确定有或没有最近SH的人的特征，从一系列人口统计学和临床，行为和生活方式以及神经认知特征以及连续的葡萄糖监测（CGM）度量中选择。分析了涉及从T1D交换临床网络募集的OA的病例对照研究的研究设计和方法数据。随机森林机器学习算法用于阐明与病例与控制状态相关的特征及其相对重要性。具有连续丰富特征集的模型被检查以系统地纳入可能的风险特征的每个领域。分析了来自191型糖尿病的191个OA（女性47.1％，92.1％非西班牙裔白色）的结果数据。在模型中，低血糖不认识是与SH历史相关的最高特征。对于具有最丰富输入数据的模型，最重要的特征是低血糖不认识，低血糖恐惧，CGM的变化系数，％time time time time dlime葡萄糖低于70 mg/dl，以及TRAIL TRAIL trail frail frail far Trag a fors be Score b得分。结论机器学习可以通过识别与SH相关的关键特征来增加OA的风险分层。需要前瞻性研究来确定这些风险特征的预测性能。