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类风湿关节炎与糖尿病之间的关系：系统评价和荟萃分析Zixing Tian A，John McLaughlin A，Arpana
每个合格研究的数据提取和质量评估，两名研究人员（A.H.和Z.T.）独立提取以下项目：（1）第一作者，出版年，受试者居住的国家或地区； （2）细化剂的特征，包括样本量，性别和年龄； （3）研究设计和数据源； （4）RA和DM的诊断标准； （5）暴露和非暴露队列的结果数； （6）原油和调整的风险估计，95％CI； （7）调整。纳入研究的质量由纽卡斯尔 - 奥特瓦量表[14]评估，其中根据节（四个项目，一颗恒星），可比性（一项，多达两颗恒星）和结果（三个项目，一颗恒星）对研究进行了判断。在这项荟萃分析中，我们将质量分级为好（≥7颗星），公平（4-6颗星）和差（<4星）[15]。我们通过对潜在的混杂因素进行了充分调整（一颗年龄的一颗恒星，至少有五个混杂因素中的三个星星，包括糖尿病家族史，BMI，BMI或其他超重/obe的措施，合并症，合并症，糖皮质激素和种族的使用）来评估兼容性。该项目“随访时间足够长，以至于结局发生”，通过研究期是否超过5年来评估。
胰腺癌 RAF 家族变异的回顾性病例系列分析：靶向治疗和标准治疗的真实结果
结果 在从大型分子数据库得出的患病率队列中，PC 中 RAF 变异的发生率为 2.2%（3,781 人中的 84 人），其中 BRAF V600E（外显子 15）、BRAF Δ NVTAP（外显子 11）和 SND1-BRAF 融合是最常见的变异。在我们的回顾性病例系列中，我们发现 81 个分子谱中有 17 个（21.0%）存在 BRAF V600/外显子 15 突变而无任何混杂驱动因素，81 个分子谱中有 25 个（30.9%）存在 BRAF 或 RAF1 融合，81 个分子谱中有 18 个（22.2%）存在外显子 11 突变。81 个分子谱中其余 21 个（25.9%）存在非典型 RAF 变异和/或多个致癌驱动因素。在 V600 亚组中，有 3 例受试者（2 例部分缓解）、6 例融合患者（2 例部分缓解）、6 例外显子 11 突变患者（2 例部分缓解）和 3 例混杂驱动因素患者中，有 0 例观察到 BRAF/MEK/ERK 抑制剂的临床益处。结果分析还表明，在融合亚组中，氟尿嘧啶类方案优于吉西他滨/白蛋白结合型紫杉醇（P = .027）。
实验者对基于心理意象的大脑的影响......
1 关于实验者和参与者的性别对 MI-BCI 表现演变的影响的初步结果先前发表在第八届国际 BCI 大会 [43] 上的一篇简短会议论文中。在这里，我们介绍了有关潜在混杂因素（例如与运动相关的伪影）的更多更完整的结果。我们还首次提出了与参与者心理特征相关的结果，这为更好地理解实验者的影响提供了第一条线索。最后，我们还提供了新的用户体验相关结果。
上肢中风后基于基于上肢的游戏练习（...
摘要引入糖尿病足溃疡是糖尿病（DM）的并发症，需要广泛的治疗和住院治疗，最终导致截肢和死亡率增加。不同的因素有助于足部溃疡的发展和相关并发症。肿瘤病在糖尿病患者中更为普遍，可能是发展溃疡和相关感染的重要危险因素。然而，在初级保健中尚未对甲状腺病和糖尿病并发症之间的关联进行很好的研究。研究设计和方法是确定脊骨疗法对糖尿病患者初级保健患者的影响的影响，并使用来自莱顿大学医学中心学术中心学术网络的常规护理数据进行了纵向队列研究。通过具有时间依赖性协变量的COX比例危害模型进行了生存分析。在诊断为DM时平均年龄为58例的48例患者的结果数据（主要是2型（87.8％））在中位随访中分析了10.3岁。5.7％的患者出现溃疡。 肿瘤病显着增加了溃疡发育的风险（HR 1.37，95％CI 1.13至1.66），不受抗菌病治疗的影响，也不针对混杂因素进行调整（HR 1.23，95％CI CI 1.01至1.49）。 手术干预（HR 1.54，95％CI 1.35至1.75）和皮肤感染（HR 1.48，CI 95％1.28至1.72）也发现了同样的情况，同样不受治疗的影响，并在调整后调整了混杂因素（HR 1.32，95％1.32，95％CI 1.16至1.16至1.51和1.51和1.51和1.275％CI 1.10）。5.7％的患者出现溃疡。肿瘤病显着增加了溃疡发育的风险（HR 1.37，95％CI 1.13至1.66），不受抗菌病治疗的影响，也不针对混杂因素进行调整（HR 1.23，95％CI CI 1.01至1.49）。手术干预（HR 1.54，95％CI 1.35至1.75）和皮肤感染（HR 1.48，CI 95％1.28至1.72）也发现了同样的情况，同样不受治疗的影响，并在调整后调整了混杂因素（HR 1.32，95％1.32，95％CI 1.16至1.16至1.51和1.51和1.51和1.275％CI 1.10）。结论Onychomycisois显着增加了初级保健患者溃疡发育风险，而与其他危险因素无关。此外，甲脊椎病增加了手术和感染并发症的风险。这些结果强调了在初级保健和相应指南中充分关注Onychomycisois的重要性。在筛查和常规护理期间对甲状腺素病的早期鉴定为及时识别溃疡风险增加提供了一个很好的机会。
“单细胞线粒体中的人工制品......”的补充说明
我们使用过滤器 -1 和 -2 对原始 ReDeeM 数据进行了重新分析，结果表明这两个过滤器得出的结果大相径庭。两个过滤器之间的连接指标和由此产生的系统发育树存在很大差异，这一事实进一步证实了我们最初的担忧，即人工 mtDNA 变体（现在已被过滤器 -2 移除）仍然是所谓系统发育信号的重要驱动因素。反复提出的 k-NN 分析在设计上存在缺陷，不能被视为对 ReDeeM 方法的验证，也不能为人工变体的有效性提供支持。没有考虑影响单分子支持变体对克隆和系统发育推断的稳健性的其他混杂因素。作者认为，通过强调观察预期的 mtDNA 突变特征谱，仅由一个分子支持的变体仍然对系统发育推断具有参考价值。然而，我们对污染率的估计表明，环境 mtDNA 是 ReDeeM 方法的一个显著混杂因素。值得注意的是，污染率明显高于之前报道的 mtscATAC-seq 4，这需要进一步研究，但仅支持这样一种观点，即低分子拷贝数支持的 mtDNA 变体不应被视为系统发育推断。
使用基于模型的森林的观察数据的异质治疗效应估计
摘要估计异构治疗效应对许多学科引起了极大的兴趣，最值得一提的是医学和经济学。到目前为止，当代研究主要集中在连续和二元响应上，在传统上，即使在某些模型误差下，也可以通过线性模型估算异质的治疗效果，从而允许估计恒定或异构效应。更复杂的生存，计数或顺序结果的模型需要更严格的假设，以可靠地估计治疗效果。最重要的是，非挑剔的问题需要对治疗和预后效应进行联合估计。基于模型的森林允许同时估计协变量依赖性治疗和预后效应，但仅用于随机试验。在本文中，我们建议对基于模型的森林进行修改，以解决观察数据中的混杂问题。在特殊性中，我们评估了最初由Robinson（1988，Conemenice）提出的正交策略，该策略是针对广义线性模型和转化模型中异质治疗效果估计的基于模型的森林的背景。我们发现，该策略在具有各种结果分布的模拟研究中降低了混杂效应。我们通过评估Riluzole对肌萎缩性侧面硬化的进展，证明了生存和顺序结局的异质治疗效应估计的实际方面。
使用上下文感知的自动编码器
对药物治疗的患者特定反应的准确，可靠的预测对于药物开发和个性化医学至关重要。但是，患者数据通常太稀缺了，无法训练广义的机器学习模型。尽管已经开发了许多方法来利用细胞系数据，但由于数据分布变化和混杂因素，很少有它们可以可靠地预测患者对新药的临床反应。我们开发了一种新颖的上下文感知的反面自动编码器（Code-AE），该自动编码器（Code-AE）可以提取通过上下文特定模式和混杂因素掩盖的常见生物学信号。广泛的研究表明，代码可以有效地减轻模型泛化的分布外问题，显着提高了对最先进方法的准确性和鲁棒性，这两种方法都可以预测患者特异性的体内和体内药物反应纯粹是从体外筛查中，并且是从体外筛查中的，并且是从体外筛查中的，并脱离了本质上的生物学因素。使用Code-AE筛选了9,808例癌症患者的50种药物，并发现了新型的个性化抗癌疗法和药物反应生物标志物。
通过经验价键模拟精确计算分支酸变位酶反应中的热力学活化参数
摘要：分支酸变位酶 (CM) 长期以来一直用作计算化学中基准测试新方法和工具的模型系统。尽管这些酶在文献中占有重要地位，但活化焓和熵在催化分支酸转化为预苯酸盐方面所起的作用程度仍有待商榷。了解这些参数是充分理解分支酸变位酶机制的关键。在本研究中，我们利用一系列温度下的 EVB/MD 自由能扰动计算，使我们能够从单功能枯草芽孢杆菌 CM 和铜绿假单胞菌的混杂酶异分支酸丙酮酸裂解酶催化的反应的活化自由能的阿伦尼乌斯图中提取活化焓和熵。与未催化反应相比，我们的结果表明，两种酶催化反应的活化焓均显著降低，而对活化熵的影响相对较小，表明酶催化的 CM 反应是焓驱动的。此外，我们观察到枯草芽孢杆菌的单功能 CM 比其混杂对应物更有效地催化此反应。过渡态反应途径的结构分析支持了这一点，从中我们确定了解释反应焓驱动性质以及两种酶之间效率差异的关键残基。
苏格兰儿童创伤性脑损伤相关的教育和就业结果：一项基于人群的记录关联队列研究
使用健康和教育管理记录的链接进行了一项回顾性、记录链接人口队列研究。该队列包括 2009 年至 2013 年期间在苏格兰学校就读的所有 766,244 名出生在苏格兰、年龄在 4 至 18 岁之间的独生子女。结果包括特殊教育需求 (SEN)、考试成绩、缺课和开除以及失业。第一次头部受伤后的平均随访时间因结果测量而异；评估 SEN 为 9.44 年，缺课和开除、成绩和失业分别为 9.53、12.70 和 13.74 年。逻辑回归模型和广义估计方程 (GEE) 模型未经调整就运行，然后根据社会人口统计学和生育混杂因素进行调整。在队列的 766,244 名儿童中，4,788 名（0.6%）有 TBI 住院史。首次头部受伤入院时的平均年龄为 3.73 岁（中位数 = 1.77 岁）。调整潜在混杂因素后，先前的 TBI 与 SEN（OR 1.28，CI 1.18 至 1.39，p < 0.001）、旷课（IRR 1.09，CI 1.06 至 1.12，p < 0.001）、排斥（IRR 1.33，CI 1.15 至 1.55，p < 0.001）和低成就（OR 1.30，CI 1.11 至 1.51，p < 0.001）相关。患有 TBI 的儿童辍学的平均年龄为 17.14 岁（中位数 = 17.37 岁），同龄人辍学的平均年龄为 17.19 岁（中位数 = 17.43 岁）。在儿童中