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免疫检查点抑制剂期间的甲状腺功能障碍症与成人癌症的总体生存率提高有关：1385个电子患者记录的数据挖掘
抽象背景性肌动育症（DT）是免疫检查点抑制剂（ICIS）的常见毒性，先前的工作表明甲状腺功能障碍（DT）可能与ICI功效有关。在这项回顾性研究中，使用了一种新一代数据挖掘解决方案的患者和方法，从而从在法国Marseille Institut Paoli-Comaltes（法国马赛）接受ICI治疗的成人癌症患者的电子记录中提取数据。验证了每个DT，并且仅保留ICI诱导的DT。生存分析是通过Kaplan-Meier方法（日志秩检验）和COX模型进行的。为了说明不朽的时间偏差，进行了有条件的地标分析（2个月零6个月），以及随时间变化的COX模型。结果数据提取确定了1385例在2011年至2021年间接受ICI治疗的患者。dt与提高总生存期（OS）（HR 0.46，（95％CI 0.33至0.65），p <0.001），在非DT组（NDT）中，DT组为15.4个月的中位OS为35.3个月。在NDT组中，使用6个月的地标分析，中位数为36.7个月（95％CI 29.4（95％CI 22.8至27.8），DT的生存影响是一致的。在多元分析中，DT与改进的OS独立相关（HR 0.49，95％CI 0.35至0.69，p = 0.001）。在随时间变化的COX模型进行调整后，该关联保持显着（调整后的HR 0.64，95％CI 0.45至0.90，p = 0.010）。此外，与隔离DT患者相比，DT患者和其他免疫相关的不良事件的中位OS分别为38.8个月和21.4个月，OS增加了OS。结论数据挖掘确定了大量ICI诱导的DT患者，这与OS改善有关，占不朽的时间偏差。
回填挖掘
1。Hydra-Hammer ........................................... 17 2.态按钮头气动压实器。..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Plate Vibrator ........................................... 21 5.板块篡改。........................................... 22 6.建筑设备交通压实....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 23
Twitter文本挖掘分析
背景：Covid-19的大流行使平衡健康饮食在加强人类免疫系统中所扮演的关键作用。在Twitter等社交媒体平台上，人们对与营养有关的信息引起了人们的兴趣。迫切需要评估和理解公众舆论，态度和对在Twitter上共享的与营养相关信息的情感。目的：本研究使用文本挖掘来分析Twitter上与营养相关的消息，以识别和分析公众如何感知各种食品组和饮食，以改善对SARS-COV-2病毒的免疫力。方法：我们收集了71,178个与营养有关的推文，这些推文在2020年1月1日，2020年至9月30日之间发布。相关的解释文本挖掘算法用于识别用户提到的经常讨论的主题，这些主题有助于对SARS-COV-2的免疫力建立。我们评估了这些主题的相对重要性，并进行了情感分析。我们还定性地检查了这些推文，以更深入地了解与营养有关的主题和食品组。结果：文本挖掘产生了10个主题，用户在Twitter，Viz蛋白质，全谷物，水果，蔬菜，与乳制品有关的，香料和草药，液体，补充剂，可避免的食物和特殊饮食中经常讨论的主题。补充剂是最常讨论的主题（23,913/71,178，33.6％），比例较高（20,935/23,913，87.75％），表现出积极情绪，得分为0.41。香料和草药（8719/71,178，12.25％）和可避免的食物（8619/71,178，12.11％）也经常讨论。消耗液体（17,685/71,178，24.85％）和水果（14,807/71,178，20.80％）是第二和第三频繁的主题，具有良好的积极情绪。对较高比例的可避免食品（7627/8619，84.31％）的负面情感，情感得分为–0.39。结论：本研究确定了用户讨论的10个重要食品群和相关的情感，这些情绪是提高免疫力的一种手段。我们的发现可以帮助营养师和营养学家制定适当的干预措施和饮食计划。
日本艾滋病毒感染者不良事件报告特征：日本艾滋病毒感染者不良事件数据挖掘
新型抗艾滋病毒药物的开发和抗逆转录病毒疗法 (ART) 方案的进步使得艾滋病毒感染者 (PLWH) 的治疗时间更长、更有效。然而，PLWH 的老龄化是另一个需要解决的问题。除了 ART 之外，许多 PLWH 还经常接受治疗各种合并症的药物治疗。然而，关于 PLWH 发生不良事件及其致病药物的真实世界数据很少。因此，本研究旨在阐明日本 PLWH 不良事件报告的特点。使用日本不良药物事件报告数据库 (JADER) 对发生不良事件的 PLWH 病例进行了全面搜索和分析。尽管指南推荐的 ART 方案有所变化，但在整个研究期间，抗 HIV 药物是 PLWH 不良事件的主要原因。然而，在 JADER 中注册为致病药物的抗 HIV 药物类别的报告率存在相当大的差异，尤其是主力药物。换言之，近年来整合酶链转移抑制剂的报告率有所增加，而蛋白酶抑制剂和非核苷逆转录酶抑制剂的报告率有所下降。免疫重建炎症综合征是报告最多的不良事件，并且经常被管理 HIV 感染患者的医疗保健提供者注意到。女性和老年患者的不良事件报告趋势与总体人群不同。这项研究可能提供有助于制定艾滋病毒感染者最佳管理策略的见解。
水含量和晶粒尺寸对机械挖掘中细粒土壤的堵塞和磨料的影响
发掘过程中的抽象堵塞是机械挖掘中的常见问题之一。在切割器头部堵塞的影响因素中，我们可以提到细土颗粒（200个网状筛），土壤水分和土壤类型的百分比。在这项研究中，为了研究实验室中的隧道发掘机制，设计和构建了隧道开挖机实验室模拟器。该设备的特征是其水平操作，切割机头的低旋转速度，测试过程中销与新鲜土壤的连续接触，以及在测试过程中连续的添加剂与特定的注入压力。研究了研究细粒度，土壤含量和泡沫注入比（FIR）对堵塞，消耗能量以及切割工具的平均磨损的影响。结果表明，随着细土颗粒百分比从90％增加到100％，切割工具的堵塞增加了50％。同样，随着土壤水分从干燥状态增加到5％的水分含量，切割机头的堵塞是微不足道的，此后，随之而来的是，水分从10％增加到25％，堵塞量增加了178％，每次测试中消耗的能量量增加了84％。此外，通过将泡沫注入比从40％增加到60％，平均堵塞减少了81％，而切割工具的磨损平均降低了62％。
北爱尔兰国防工业：挖掘尚未开发的潜力
1. 英国政府，《国家安全战略和战略防御与安全评估 2015：安全与繁荣的英国》，Cm 9161（伦敦：文具办公室，2015 年）。2. Philip Dunne，《增加国防对英国繁荣的贡献》，国防部 (MoD)，2018 年 7 月 9 日，，2023 年 5 月 10 日访问。3. JEDHub，《年度经济报告：捕捉和量化国防部门对英国经济的贡献》，2022 年 3 月，，2023 年 5 月 15 日访问。4. 英国政府，《国防与安全工业战略：英国国防与安全工业部门的战略方针》，CP 410（伦敦：文具办公室，2021 年），第 54 页。
开发数据挖掘模型以检测心血管疾病
tems，发展个人的健康状况等。[1]。卫生组织产生的数据非常庞大，复杂，因此很难消除数据，以便就患者健康做出重要决定。此数据包含有关医院，患者，医疗索赔，治疗费用等的详细信息。因此，有必要生成一个强大的工具，用于分析和从此复杂数据中提取重要信息。对健康数据的分析通过增强患者管理任务的执行来证明医疗保健。数据挖掘技术的结果是为卫生保健组织提供好处，以将具有相似类型的疾病或健康问题的患者分组，以便医疗保健组织为他们提供有效的治疗。这也可用于预测医院患者的住院时间，用于医学诊断并制定有效的信息系统管理计划。最近的技术用于医学领域，以具有成本效益的方式增强医疗服务。数据挖掘技术还用于分析导致疾病的各种因素，例如食物类型，不同的工作环境，教育水平，生活条件，纯水，卫生保健服务，文化，环境和农业因素的可用性，如图1所示。
使用数据挖掘技术的心脏病预测
大数据库受到数据挖掘技术的约束，该技术采用统计分析，机器学习和数据库技术的组合策略来发现隐藏的模式。此外，由于其作为研究领域的巨大重要性，医疗数据挖掘在创建蓬勃发展的医疗保健行业的几种应用中的重要性。在考虑全球发生的所有死亡时，心脏病似乎是主要因素。医疗专业人员在确定患者是否患有心脏病时面临着一项具有挑战性的任务，因为它要求进行广泛的测试和多年的经验。使用三种数据挖掘分类技术（例如决策树和幼稚的贝叶斯）开发预测系统，这是探索大量数据集的过程，用于以前未发现和未知的链接，模式和知识，这些链接，模式和知识在使用常规统计技术方面具有挑战性。数据挖掘和知识发现是在业务中使用了十多年的想法。数据挖掘技术已经开发出来，现在已被广泛用于商业目的以及许多其他应用，包括诸如乳腺癌筛查和心脏病诊断，临床途径中的时间依赖性模式挖掘以及重症监护医学分析。对预后和对医学数据的更深入理解具有重要意义的新兴主题是医疗保健中的数据挖掘。在本文中涵盖。关键字：数据挖掘，心脏病，数据挖掘分类技术，预测，决策树。
利用量子熵挖掘有效特征进行幽默识别
在过去的几年中，人们已经使用几种不同的方法对幽默识别进行了研究。然而，现有的幽默识别研究并没有理解产生幽默的机制。本文受不协调理论的启发，任何笑话都可以分为两个部分（设置和妙语）。这两个部分都有多种可能的语义，并且它们之间存在不协调的关系。我们分别使用密度矩阵来表示设置和妙语的语义不确定性，并借助量子熵设计量子熵不确定性（QE-Uncertainty）和量子熵不协调性（QE-Incongruity）作为幽默识别的特征。在 SemEval2021 Task 7 数据集上的实验结果表明，所提出的特征比基线更有效，可用于识别幽默和非幽默文本。