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夏洛特·麦克斯·约翰内斯堡学术医院围手术期管理和皮瓣手术结果的方面
使用频率和百分比描述了分类变量。使用均值和标准偏差（SD）总结数据。为了测试分类变量与瓣效果之间的关联，如果细胞中至少20％的预期值<5。对与皮瓣存活相关的因子进行了单变量的逻辑回归分析。然后将具有P值≤0.1的因子用于多变量回归分析。比较，P值<0.05被认为具有统计学意义。
CD34+细胞剂量对T细胞的单倍性同种异体造血细胞移植后对临床结果的影响急性髓样
基于数据同化和机器学习的组合是一种新颖的方法。新的混合方法是为两个范围设计的：（i）模拟隐藏的，可能是混乱的，动态的，并且（ii）预测其未来状态。该方法在于应用数据同化步骤，在这里进行集合Kalman滤波器和神经网络。数据同化用于最佳地将替代模型与稀疏嘈杂数据相结合。输出分析在空间上完成，并用作神经网络设置的训练来更新替代模型。然后迭代重复两个步骤。数值实验是使用混乱的40变量Lorenz 96模型进行的，证明了所提出的杂种方法的收敛和实用技能。替代模型显示出短期的预测技能，最多两次Lyapunov时，检索正lyapunov指数以及功率密度频谱的更伟大的频率。该方法对关键设置参数的敏感性也会显示：预测技能会随着观察噪声的增加而平稳降低，但如果观察到少于模型域的一半，则突然下降。数据同化与机器学习之间的成功协同作用在这里通过低维系统证明，鼓励对具有更复杂动力的此类混合体进行进一步研究。
解决烟草和饮酒对癌症相关健康结果的影响：2025年3月17日至18日的研讨会国家癌症政策论坛论坛O
•戴维·贝里根（David Berrigan），国家癌症研究所（National Cancer Institute）下午12:30午餐（1小时）下午1:30会议3：制定酒精政策：知道什么，可以从烟草政策中学到什么，下一步是什么？（〜1小时，50分钟）共同调制器：S。Gail Eckhardt，贝勒医学院Roy Herbst，耶鲁大学会议的目标：确定烟草控制政策的成功和挑战，从酒精使用研究中收集的饮酒研究收集到的信息设计和部署最佳实践，以减少对癌症健康的影响对癌症健康的影响的影响。酒精的价格和税收：从烟草政策中学到的教训（〜12分钟）
血浆源在干燥表面上对内生孢子进行净化：关键参数和灭活结果的综述
在20多年来已证明了等离子体源对热敏设备进行净化的效率，但是基于商业等离子体的灭菌器仍然具有狭窄的应用。这可以通过困难来部分解释，以确定可靠的生物指示剂和工业用途所需的标准化微生物测试程序。在本文中，我们研究了环境因素对沉积在表面上并通过血浆来源处理的微生物的灭活率的影响。此外，我们提出了文献综述，表明与常规的低温灭菌器相比，几种分离中和余辉等离子灭菌器提供的治疗时间较短，以减少内生孢子在受污染的表面上的浓度通过6 log。最后，我们为未来的等离子体净化标准提出了一些建议。
连接抑郁症和2型糖尿病结果的机制和途径：范围评论
843;患有T2DM抑郁症状的人CES-D•结果表明自我效能感发挥了关键的中介作用。糖尿病困扰和抑郁症状间接影响了饮食依从性，体育活动水平以及随后通过自我效能感的HBA1C水平。•抑郁症状是糖尿病困扰和身体活动之间的完整调解因子，但不是血糖控制•糖尿病的困扰减少了抑郁症状对饮食的负面影响，但不是身体活动•抑郁症状•抑郁症状仅介导糖尿病对饮食的负面影响•饮食对抑郁症状和自我疾病之间的显着疗法和糖尿病之间的疾病之间的显着疗法，糖尿病和糖尿病之间的疾病之间的疾病症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，抑郁症状症状，糖尿病症状和糖尿病之间的疾病症状症状症状，抑郁症状症状是糖尿病的显着影响。 HBA1C）。这表明级联效应，糖尿病遇险会影响抑郁症状，从而影响自我效能感，最终影响健康行为和血糖控制。
识别影响基于 BCI 的中风后运动康复结果的因素，以实现人工智能的个性化
摘要 — 中风是导致成人复杂残疾的主要原因。中风后运动障碍和认知障碍的患病率很高且持续存在。最常见的后果是对侧上肢偏瘫，超过 80% 的中风患者急性发作，超过 40% 的中风患者慢性发作。基于运动意象的脑机接口 (BCI) 在中风后运动恢复方面表现出良好的效果。然而，这种方法并不适用于所有患者，即使有效，在不同患者之间的效果也大不相同。因此需要改进。这可以通过为每位患者个性化基于 BCI 的运动康复 (MR) 计划来实现，特别是通过个性化所使用的人工智能 (AI) 模型。为此，首先必须确定成功的基于 BCI 的运动康复的预测因素。事实上，很少有研究解决影响中风后基于 BCI 的 MR 的因素的问题。因此，在本文中，我们调查了与成功使用 BCI 相关的因素以及与中风后运动康复相关的因素，以确定可能影响基于 BCI 的中风后 MR 的各种因素。然后，我们讨论如何考虑这些因素，以便开发新的 AI 算法，用于个性化的中风后基于 BCI 的 MR。索引术语 —BCI、中风运动康复、性能预测器、训练个性化、人工智能
与癫痫发作和手术结果的关系
摘要 目的：虚拟癫痫患者（VEP）是一种基于虚拟脑技术的大规模大脑建模方法，使用立体脑电图（SEEG）、解剖数据（磁共振成像 [MRI] 和连接）和计算神经元模型来提供患者癫痫发作的计算机模拟。VEP 通过识别最有可能引发癫痫发作的区域，在药物耐药性癫痫的术前评估中具有潜在用途。我们旨在评估 VEP 方法在估计致痫区和预测手术结果方面的表现。方法：回顾性地在 53 名患有药物耐药性癫痫并有 SEEG、T1 加权 MRI 和弥散加权 MRI 的患者中应用 VEP 建模。精确回忆法用于比较 VEP 识别为致痫区 (EZ VEP ) 与临床分析结合致痫指数 (EI) 方法 (EZ C ) 定义的致痫区。在 28 名接受手术的患者中，我们将 VEP 结果和临床分析与手术结果进行了比较。结果：VEP 对 EZ VEP 检测的精确度为 64%，回忆率为 44%
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
Aqua Bio Technology ASA：有关财务报告和2024年预期结果的信息
Aqua Bio Technology ASA（“ ABT”或“ Company”）在此告知，2024年第四季度单独的季度报告将无法准备。2024年的年度财务报表将不迟于4月30日的截止日期