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通过严重的慢性非传染性疾病的笔策略
风湿性和先天性心脏病，心肌病和高血压心脏病是中低收入国家（LLMICS）的主要原因（LLMICS），世界上最贫穷的十亿人居住。这些县的高级心脏护理仍主要由城市三级中心的专家提供，而农村穷人在很大程度上无法获得。这种情况是由于诊断，药物和训练有素的医护人员的严重短缺。必需的NCD干预措施的包装 - Plus（Pen-Plus）是一种综合护理模型，用于严重的慢性非传染性疾病（NCD），旨在分散服务并增加访问权限。pen-Plus策略正在越来越多的LLMIC启动。我们描述了笔 - 加工如何满足对高级心脏保健的需求，并讨论全球心脏组织如何通过Pen-Plus心脏专家小组进行工作，以促进在高贫困环境中管理严重心脏病的共同操作策略。
自动驾驶汽车如何向行人传达情绪？情感表达性非人类机器人的评论
摘要：近年来，研究人员和制造商已开始研究使自动驾驶汽车（AV）与附近的行人互动的方法，以补偿缺乏人类驾驶员的情况。这些努力中的大多数侧重于外部人机界面（EHMI），使用不同的模式，例如光模式或公路预测，以传达AV的意图和意识。在本文中，我们研究了通过EHMIS传达情绪的情感界面的潜在作用。迄今为止，关于情感界面可以在支持AV-Pedestrian相互作用中扮演的角色知之甚少。但是，从家庭同伴到户外空中机器人的许多较小的社会机器人都采用了情绪，以无人机的形式使用。为了为情感AV-Pedestrian界面建立基础，我们回顾了2011年至2021年发表的25篇文章中非人类机器人的情感表达。根据审查的发现，我们提出了一系列设计情感AV-Pedestrian界面的考虑因素，并突出了在未来的研究中调查这些机会的途径。
恩科拉非尼联合比尼替尼治疗 BRAFV600 突变转移性非小细胞肺癌患者的 II 期开放标签研究
结果 在数据截止时，98 名患有 BRAF V600E 突变型转移性 NSCLC 的患者（59 名未接受过治疗，39 名曾接受过治疗）接受了 encorafenib 加 binimetinib 治疗。encorafenib 的中位治疗持续时间为 9.2 个月，binimetinib 的中位治疗持续时间为 8.4 个月。未接受过治疗的患者中，按 IRR 计算的 ORR 为 75%（95% CI，62 至 85），曾接受过治疗的患者中为 46%（95% CI，30 至 63）；中位 DOR 无法估计（NE；95% CI，23.1 至 NE）和 16.7 个月（95% CI，7.4 至 NE）。24 周后的 DCR 在未接受过治疗的患者中为 64%，在曾接受过治疗的患者中为 41%。初治患者的中位 PFS 为 NE（95% CI，15.7 至 NE），而既往接受过治疗的患者中位 PFS 为 9.3 个月（95% CI，6.2 至 NE）。最常见的治疗相关不良事件 (TRAE) 是恶心 (50%)、腹泻 (43%) 和疲劳 (32%)。TRAE 导致 24 名 (24%) 患者减少剂量，15 名 (15%) 患者永久停用 encorafenib 和 binimetinib。报告了一例 5 级 TRAE 颅内出血。本文中呈现的数据可在 PHAROS 仪表板 ( https://clinical-trials.dimensions.ai/pharos/ ) 上进行交互式可视化。
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•本文档包含某些前瞻性语句。这些声明不能保证公司未来的业绩。这些前瞻性陈述涉及公司的未来前景，发展和营销策略，并基于对尚不确定的收益预测和估计的分析。前瞻性陈述与未来事件有关，并且会面临各种风险和不确定性，并且依赖于将来可能或可能不会实现的情况。在任何情况下，前瞻性陈述都不能被解释为对公司未来绩效的保证以及公司实际的财务状况，结果和现金流以及公司运营的行业的趋势，可能与本文档中包含的前瞻性陈述中的建议或反思。可能导致实际结果与前瞻性陈述中预期的结果有重大差异的重要因素包括在我们2023年3月30日发布的2022年年度财务报告中讨论或确定的结果，并在我们的网站（www.sensorion.com）上找到。即使公司的财务状况，结果，现金流量和公司开展业务的开发项目也符合本文档中包含的前瞻性陈述，也不能将这些结果或发展解释为对公司未来业绩或开发项目的可靠指示。公司不承担任何更新或确认分析师做出的预测或估计的义务，或公开对任何潜在信息进行任何更正，以反映本文档之日起可能发生的事件或情况。
非致癌基因依赖性非小细胞肺癌二线治疗的未来前景
摘要：免疫检查点抑制剂 (ICI) 彻底改变了非致癌基因依赖性非小细胞肺癌 (NSCLC) 的治疗。阻断抗 PD-1 轴代表了一线治疗的当前标准，药物可作为单一疗法或与化疗联合使用。尽管 ICI 取得了显著的成功，但它们的大部分长期益处仅限于约 20% 的患者。因此，一线治疗失败后的治疗前景仍然是一个复杂的挑战。目前，多西他赛仍然是首选方案，尽管其益处仍然不大，因为大多数患者没有及时反应或进展。近年来，出现了新的药物和治疗组合，为改善患者预后提供了新的机会。ICI 与抗血管生成或其他新型免疫治疗化合物相结合已显示出有希望的初步活性。然而，关于特定组合的更成熟数据并不支持它们优于标准治疗。此外，根据已发布的 I/II 期试验数据，抗体-药物偶联物似乎是所有可用化合物中最有前途的替代方案，即将发布的 III 期试验数据将证实这一点。在本报告中，我们全面概述了当前的二线治疗方案，并讨论了未来的治疗前景。
Rapeseed Bee花粉通过调节肠道微生物群来减轻慢性非细菌前列腺炎
结果：结果表明，菜籽花粉可以通过选择性调节肠道微生物群有效地减轻慢性非细菌前列腺炎，并具有更高剂量和壁中断的花粉表现出更大的有效性。用高剂量的壁式腌菜蜜蜂花粉（WDH，1.26 g kg-1体重）的治疗使前列腺湿重量和前列腺指数降低了约32％和36％，几乎是对照组观察到的水平。壁dist的菜籽花粉处理也显着降低了（p <0.05），如通过Laser canernning microscal concanning microscal microscal microscol concanning concansince concansce concansece coNSIDE降低了促进性细胞因子（IL-6，IL-8，IL-1和TNF-⊍）的表达。我们的结果表明，菜籽花粉可以抑制致病性细菌并增强益生菌，特别是在企业与细菌的比率（f/b）比率和丰富的prevotella（属）中。
高稳定性非晶态磷酸铁钙的形成
无定形铁钙磷酸盐 (Fe-ACP) 对某些啮齿动物牙齿的机械性能起着至关重要的作用，牙齿非常坚硬，但其形成过程和合成途径仍不清楚。本文报道了在柠檬酸铁铵 (AIC) 存在下含铁无定形磷酸钙的合成和表征。铁在所得颗粒中以纳米级均匀分布。制备的 Fe-ACP 颗粒在水、模拟体液和醋酸盐缓冲溶液 (pH 4) 等水性介质中高度稳定。体外研究表明这些颗粒具有良好的生物相容性和成骨特性。随后，利用放电等离子烧结 (SPS) 来固化初始 Fe-ACP 粉末。结果表明，陶瓷的硬度随铁含量的增加而增加，但铁过量会导致硬度迅速下降。可以获得硬度为 4 GPa 的磷酸铁钙陶瓷，高于人类牙釉质。此外，由铁钙磷酸盐组成的陶瓷表现出增强的耐酸性。本研究提供了一种制备 Fe-ACP 的新方法，并展示了 Fe-ACP 在生物矿化中的潜在作用以及作为制备耐酸高性能生物陶瓷的起始材料。
crizotinib与常规化学疗法在一线治疗中用于ALK阳性非小细胞肺癌：系统评价和元分析
针对第一线治疗发现的靶向治疗。目的：进行系统的综述和荟萃分析，以估计与传统化学疗法相比，使用Crizotinib用作治疗的总体生存率（OS）和无进展的表面（PFS）的大小，以指导未来的决策。方法：使用基于在主要国际电子数据库中发表的研究的发现进行了prisma和Cochrane的推荐。选择标准包括以下：随机临床试验（RCT）或队列研究，这些试验评估了Crizotinib作为ALK融合的NSCLC患者的单一疗法的效率和有效性。结果：从文献中确定的2504个出版物中，只有八个涉及七项研究的出版物符合选择标准，研究之间具有很高的异质性。总体而言，PFS的显着增益（HR 0.38; 95％CI 0.30-0.49; P \ 0.00001）;但是，OS没有显着增益（HR 0.68； 95％CI 0.43–1.08； P = 0.10）。结论：这项研究强调并确认了用克罗唑替尼治疗导致晚期NSCLC患者具有ALK Fusion的PFS的临床改善，正如预先报道的那样。但是，NSCLC患者的总体存活率没有增加，并且基质改变了ALK。在审查此
浆细胞的RNA PD-L1和免疫检查点抑制剂疗法的存活中的转移性非小细胞肺癌
液体活检免疫生物标志物对ICI益处的预测不会受到这些组织测试局限性的限制，也可以轻松地通过治疗以及癌症复发和/或进展进行动态评估PD-L1表达。然而，通过酶连接的免疫吸附测定法对可溶性PD-L1进行可溶性PD-L1的测定尚未预测ICI益处。可溶性蛋白PD-L1的水平升高与ICI治疗的生存率较差有关[6,7]。分泌的PD-L1蛋白也已被证明包含诱饵PD-L1变体作为ICI治疗耐药性的介体（8）。循环肿瘤细胞PD-L1表达也不是基于血浆的免疫生物标志物。它与组织PD-L1表达的总体相关性较差，并且与预测性ICI治疗益处没有关系[9-10]。
量子计算在线性非线性中的应用...
近来，从临床现场收集的真实世界医疗数据的利用引起了人们的关注。特别是随着真实世界医疗数据中变量数量的增加，因果发现变得越来越有效。另一方面，对于样本量不足以检测出合理因果关系的情况，例如罕见疾病和新发传染病，有必要开发适用于小数据集的新型因果发现算法。本研究旨在利用量子计算开发一种适用于少量真实世界医疗数据的新型因果发现算法。量子计算是一种因其在机器学习中的应用而备受关注的新兴信息技术。在本研究中，开发了一种将量子核应用于线性非高斯无环模型的新算法，这是因果发现算法之一。在几个人工数据集上的实验表明，在低数据范围内的各种条件下，本研究提出的新算法比现有的使用高斯核的方法更准确。当新算法应用于现实世界的医学数据时，证实了即使数据量很小，也能正确估计因果结构的情况，而这在现有方法中是无法实现的。此外，还讨论了在真实量子硬件上实现新算法的可能性。这项研究表明，在低数据量下，使用量子计算的新算法可能是因果发现算法中用于新医学知识发现的良好选择。