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轻度创伤性脑损伤的血液生物标志物 - BearWorks
摘要背景：轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 后血液生物标志物的使用已得到广泛研究。我们已经确定了与五种常用血液生物标志物的使用相关的八个未解决问题：神经丝轻链、泛素羧基末端水解酶-L1、tau、S100B 和胶质酸性纤维蛋白。我们对三个领域的未解决问题进行了重点文献综述：进入和离开血液的方式、血液中血液生物标志物的动力学以及 mTBI 后血液生物标志物的预测能力。结果：尽管已证实轻度和重度创伤性脑损伤会破坏血脑屏障，但生物标志物可以通过不需要破坏该屏障的途径进入血液。尚未对 mTBI 后生物标志物从大脑进入血液的途径进行明确的解释。尽管对 TBI 后血液生物标志物动力学进行了初步研究，但我们目前的知识并不完整，需要进行明确的研究。尚未确定 mTBI 后生物标志物的最佳采样时间。血液生物标志物的动力学模型可以提供信息，但需要更精确的动力学参数估计。已经确定了血液生物标志物水平的混杂因素，但并未定期对这些因素进行校正。迄今为止，几乎没有证据表明血液生物标志物水平与 mTBI 严重程度的临床指标相关。mTBI 后三十天或更长时间生物标志物水平升高的意义尚不确定。血液生物标志物已显示出适度但不明确的能力，可以区分脑震荡和非脑震荡受试者、检测头部亚脑震荡撞击以及预测 mTBI 的恢复情况。血液生物标志物在区分 mTBI 后 CT 扫描阳性和 CT 扫描阴性受试者方面表现最佳。
基于虚拟现实的音乐注意力训练对获得性脑损伤的治疗：随机交叉试验方案
注意力训练是后天性脑损伤 (ABI) 患者康复的主要步骤。尽管有报道称主动音乐表演有助于神经和功能恢复，但由于方法论问题，其对 ABI 患者的疗效仍不确定。这项研究的目的是开发一种基于虚拟现实的音乐注意力训练 (VR-MAT)，该训练利用沉浸式环境中的视觉引导双侧击鼓来训练注意力和执行功能。我们还旨在通过小样本参与者（ABI 后 3-60 个月，N = 约 20 人）检查 VR-MAT 的可行性和有效性。参与者将被随机分配到候补名单对照组或音乐组，其中 VR-MAT 将在 4 周内每周进行五次（随机交叉设计）。VR-MAT 性能的评估将包括音乐反应的准确性和响应时间。将实施神经认知结果测量来量化注意力、工作记忆和执行功能的前后变化。此外，我们将采用功能性近红外光谱来探索音乐行为、神经认知功能和神经生理反应之间的关系。
从常规临床任命中提高数据质量 - 开发儿童和青少年创伤性牙齿损伤的数据集
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创新赠款，用于研究对创伤性脑损伤的影响
在创伤性脑损伤资金机会中，研究影响的创新赠款有可能在人们众所周知，有很大的资金差距来支持对TBI的研究。通过为研究人员在该领域提供资金，以及利益相关者知情的方向，以实现最大的影响，我们正在帮助建立急需的基于证据的解决方案，以改善加拿大的大脑健康。范围的创新赠款对创伤性脑损伤的研究影响的目的是产生创造性，新颖和实用的基于证据的解决方案，这些解决方案以下面的特定顺序列出，以解决利益相关者识别的需求，以改善脑损伤后个人康复的轨迹。知道，通过与利益相关者合作的严格的学术研究来证明行为，实践和政策变化可以实现行为，实践和政策变化，我们希望通过这个机会资助的项目将产生重大影响，尤其是对医疗保健提供者和患者。请单击超链接的文本以获取有关九个利益相关者确定需求的完整详细信息。
定量评估原位应力对爆炸引起的岩石损伤的影响
原位应力显着影响岩石爆炸损伤，但对受限制压力影响的岩石的损伤演变的定量评估很少。本文通过理论分析和数值模拟分析了包膜压力对爆炸诱导的岩石损伤的影响。使用图像处理技术处理从数值模拟获得的损坏云。提出了损坏变化（η）的概念，以促进图像处理结果的呈现。发现损伤变量与近端的原位应力场同时与静液压压力（P X）呈负相关。相反，在各向异性的原位应力场中，由于岩石中存在箍拉伸应力，η与P X无负相关。建立了肩部和各向异性应力场中η和p x之间的数学关系。引入了各向异性损伤变量（ηk），以描述各向异性比率（K）对岩石损伤的影响，发现随着K值的增加而增加。在静态载荷下的岩石应力分布状态来解释k的急剧增加等于4和5。本研究提供了对原位应力对岩石爆炸损伤的影响的见解，并提出了分析和呈现数据的新方法。
评论文章机器学习算法，用于预测创伤性脑损伤的结果：系统评价和荟萃分析
创伤性脑损伤（TBI）仍然是全世界最普遍的死亡和残疾原因之一。[10,19,38]这些患者的结局的强大预测对于临床决策，家庭咨询和基于需求的护理质量分配至关重要。近年来，TBI研究采用了多种ML模型来预测患者事件和结果。但是，其结果存在很大的可变性。[40-42]在文献中继续报告矛盾的数据；例如，尽管一项研究报告说，基于ML的预测模型比头部创伤患者的经典多元分析更强大，但另一种报道的ML算法在TBI中的预后效果不及常规预后。[15]据我们所知，没有系统的审查比较用于预测TBI预测的各种ML模型。进行了当前的系统综述和荟萃分析，以总结和分析有关基于ML的TBI结果预测的可用临床文献。我们对可用研究进行了小型的荟萃分析，以估计基于ML的TBI结果的预测性能。
自组装GN头铁蛋白纳米颗粒疫苗可完全保护Dabie Bandavirus的致命挑战 使用有效的无克隆CRISPR/CAS9系统在锥虫质质量 一种多尺度的数字双胞胎，用于人类肥胖驱动的胰岛素耐药性：饮食和药物效应 用惩罚回归技术测量线性多元过程中的连通性 ki-67在DNA复制过程中是必要的，用于叉子保护和 胃结构后人类胚胎的时空转录组图 直接和间接神经发生产生不同谷氨酸能6 的镶嵌物 发现和表征丝氨酸 - 硫代激酶细胞周期蛋白依赖激酶样5（CDKL5）的特异性抑制剂（CDKL5）在海马CA1生理中表现出作用 转录免疫抑制和双链DNA损伤的上调 基于细胞的DATP输送作为慢性心力衰竭的疗法 使用化学和基因描述基于基于化学和基因描述的生物医学文献的采矿药物 - 目标相互作用 从复杂的神经流形的行为简单解码 空间限制调节微孔退火粒子（MAP）支架中的巨噬细胞反应 cas12a目标歧视 oarfish
。cc-by-nc 4.0国际许可证未获得同行评审的认证）是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是制作
研究文章 创伤性脑损伤的认知康复方法：疗效和结果回顾 Leslie W Johnson*、Anna Weinberg
对于许多因创伤性脑损伤 (TBI) 而导致短期和长期损伤的患者，认知康复是干预的重要组成部分。通过关注主要的认知领域、情绪处理和行为策略，临床医生使用认知康复来改善与认知相关的功能结果、生活质量和社会关系。认知康复传统上分为恢复性和补偿性方法，尽管越来越多的大型医疗多学科团队正在纳入和探索综合方法。仍然需要与 TBI 人群认知康复相关的文献，以协助临床医生制定基于证据的干预方案和治疗计划。本文详细介绍了当前的认知康复方法，并提供了与认知康复疗效相关的文献的最新综述。审查的证据支持使用认知康复来改善多个认知领域，包括注意力、记忆力、执行功能和元认知技能。TBI 后继续接受认知康复服务的长期结果并不像相对短期结果那样全面记录。认知康复的疗效受患者特定变量、治疗时间和强度的影响。本文最后指出了与认知康复当前证据的局限性相关的信息，包括研究设计问题以及相关研究的普遍性降低。
Buriti油对糖尿病损伤的影响的实验研究
电子邮件：dra.lauriellima@gmail.com摘要目标：分析油对I型糖尿病病变的影响，并相对分析葵花籽油的影响。 方法：由使用四组Wistar Lineage大鼠（Rattus Norvegicus）进行实验定量分析研究。 A组A，B和C已被诱导糖尿病，并使用链霉素，糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，Mo，Mo，Mo）进行单剂量（50 mg/ kg体重），溶解在0.01 m柠檬酸盐（pH 4.5）。 随后，所有组在后灯区域受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。 结果：通过该软件进行分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果可以改善康复。 结论：与其他群体相比，Buriti Oil的使用通常具有优势。 但是，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究表明，声称Buriti油为糖尿病患者造成伤害带来真正的益处没有任何意义。 关键词：buriti油，糖尿病，康复。 摘要目的：分析油对I型糖尿病患者伤口愈合的影响，并对葵花籽油的影响进行汇总。 方法：它由使用四组Wistar大鼠（Ratus Norvegicus）进行定量分析的实验研究。 关键词：buriti油，糖尿病，康复。电子邮件：dra.lauriellima@gmail.com摘要目标：分析油对I型糖尿病病变的影响，并相对分析葵花籽油的影响。方法：由使用四组Wistar Lineage大鼠（Rattus Norvegicus）进行实验定量分析研究。A组A，B和C已被诱导糖尿病，并使用链霉素，糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，Mo，Mo，Mo）进行单剂量（50 mg/ kg体重），溶解在0.01 m柠檬酸盐（pH 4.5）。随后，所有组在后灯区域受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。结果：通过该软件进行分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果可以改善康复。结论：与其他群体相比，Buriti Oil的使用通常具有优势。但是，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究表明，声称Buriti油为糖尿病患者造成伤害带来真正的益处没有任何意义。关键词：buriti油，糖尿病，康复。摘要目的：分析油对I型糖尿病患者伤口愈合的影响，并对葵花籽油的影响进行汇总。方法：它由使用四组Wistar大鼠（Ratus Norvegicus）进行定量分析的实验研究。关键词：buriti油，糖尿病，康复。A组A，B和C被诱导为糖尿病，使用链蛋白酶（一种糖尿病性药物（Sigma Chemical Company，St. Louis，MO，MO）施用单剂量（50 mg/kg体重），溶于01 M Citrate Buffer（pH 4.5）。随后，所有组在多诺伦巴省地区受伤，并用血清（A），Buriti Oil（B和D）和向日葵油（C）治疗。结果：通过软件的分析表明，使用Buriti Oil没有明显的结果来证明康复的改善。结论：与其他群体相比，通常会使用Buriti Oil的使用优势。然而，由于“ P值”超出了可靠性和可信度的标准，这项研究并没有显示出一定程度的相关性，声称Buriti Oil为糖尿病患者的病变带来了真正的好处。
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性