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World File Search System结论性
原创研究癌症患者报告的对液体活检和血液生物标志物的偏好和知识在综合癌症中心
背景：基于血液的生物标志物（液体活检）在精准肿瘤学中的应用越来越多。然而，我们在临床实践中对癌症患者的观点知之甚少。我们探讨了患者对液体活检和组织活检的偏好深度，以及他们对血液生物标志物对癌症的作用的了解。方法：玛格丽特公主癌症中心所有疾病部位的癌症门诊患者完成了三个访谈员管理的权衡情景和一份包含 54 项的自填问卷。结果：413 名患者中，54% 为女性；年龄中位数为 61 岁（范围 18 – 101 岁）。在权衡情景偏好测试中，90%（n=372）的患者在基线时更喜欢液体活检而不是组织活检；当他们首选测试的等待时间从 2 周增加时，患者在转为组织活检（等待时间为 2 周）之前，平均要额外忍受 1.8 周（SD 2.1）的液体活检时间。患者还能够忍受他们首选的检测方法在转换之前最终确定最佳治疗方案的可能性从基线的 80% 下降 6.2%（SD 8.8）。216 名患者（58%）更喜欢液体活检，即使组织活检没有不良事件的可能性。患者对与癌症相关的血液生物标志物的了解程度较低（平均 23%）；然而，大多数人认为开发血液生物标志物很重要。结论：患者对癌症特异性血液生物标志物的了解有限，但 90% 的患者更喜欢使用液体活检而不是组织活检来评估生物标志物。患者几乎无法容忍等待更长时间才能得到结果，也无法容忍检测结论性降低。因此，开发用于癌症诊断和管理的准确、低风险的血液生物标志物检测对患者来说是可取的。关键词：血液生物标志物、液体活检、精准肿瘤学、患者偏好、患者知识
即时新闻稿 - 来自：...
在这里，几乎没有理由 - 也许没有理由不这样做，允许原告在很大程度上结论性的宣告性判决指控，可以作为联邦法院的独立主张进行。在2017年，当时的分区法官恩格尔哈特（Engelhardt）根据该法院的“有限的管辖权，以及与下水道和水务委员会的这一争议的特别局部性质”，将该诉讼的先前迭代归还给州法院。参见Sewell诉Decerage＆Water Bd。新奥尔良的Div>，2017 WL 5649595，在 *1（E.D. ） la。 2017年1月5日），Aff'd，697 F. App'x 288（5th Cir。 2017）。 原告与SWB的争议现在同样是本地的，并且由于本案核心的不足§1983索赔的详细讨论，驳回了这一诉讼，有利于州法官，州法官，州议员，州议会判决，州居民较诉讼，法庭，一名国家 /地区的派行委员会的实质性使用，这是该判决的规定，这是该行为的独特之处。参见 Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct. 2137。 id。 在380-81。 法院认为“州法院可以执行自己的新奥尔良的Div>，2017 WL 5649595，在 *1（E.D.la。2017年1月5日），Aff'd，697 F. App'x 288（5th Cir。2017）。原告与SWB的争议现在同样是本地的，并且由于本案核心的不足§1983索赔的详细讨论，驳回了这一诉讼，有利于州法官，州法官，州议员，州议会判决，州居民较诉讼，法庭，一名国家 /地区的派行委员会的实质性使用，这是该判决的规定，这是该行为的独特之处。参见Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct. 2137。 id。 在380-81。 法院认为“州法院可以执行自己的Wilton，515 U.S.，286，115 S.Ct.2137。id。在380-81。法院认为“州法院可以执行自己的
糖尿病Mellitus Lab测试-Daman
通过访问这些DAMAN裁决指南，您承认您已经阅读并理解了下面的免责声明中规定的使用条款：本裁决指南中包含的信息旨在概述由国家健康保险公司（Daman PJSC）（以下简称National Health Insurance Company应用的医疗索赔程序）。裁决指南不打算全面，不应用作治疗指南，仅应将其用于裁决程序的参考或指导，也不应解释为结论性。Daman绝不会干扰患者的治疗，并且对通过Daman裁决指南解释的治疗决策不承担任何责任。患者的治疗始终是治疗医疗保健提供者的全部责任。本裁决指南不授予对达曼的任何权利或义务。裁决指南及其所包含的所有信息均被“按”提供，无论特此明确或暗示，都没有任何形式的保证。在任何情况下，任何直接，间接，特殊，附带，结果，结果或其他损害或其他损害因使用，访问或无法使用或依赖本裁决指南而造成的任何直接，特殊，附带，结果或其他损害都不会对任何人或企业实体负责。Daman还对与Daman网站链接的其他网站中包含的任何材料违反了所有责任。本裁决指南遵守阿布扎比和阿联酋的法律，法律，法规和法规。本文提供的任何信息均为一般，并且不打算替换或取代任何与裁决指南有关的法律或法规，这些法律或法规是由任何政府实体或监管机构发行的阿联酋执行的，或任何其他关于达曼及其合同方之间关系的书面文件。该裁决指南是由达曼制定的，是达曼的财产，未经达曼明确的书面同意，任何第三方都不得复制，复制，分发或展示。本裁决指南包含了当前的程序术语（CPT®），该术语是美国医学协会（“ AMA”）的注册商标，CPT代码和描述属于AMA。Daman保留通过在通知前一个月来随时进行修改，更改，修改或淘汰裁决指南的权利。
全球经济中欧洲的近乎共同和远景
在2008 - 2009年的大衰退之后，世界经济真的进入了全球化的全球化或减速阶段？或者，我们是否正在经历重组价值链的重组阶段，并从全球转变为更具区域性的构造？越来越受欢迎的术语“近乎支撑”表明了欧洲，亚太地区和美洲价值链的采购和目的地方面的重要趋势，还是有区域性的趋势？最近针对其中一些问题的研究没有发现全球化的结论性证据，而是相对于“超全球化”时代（1986- 2008年）的全球化步伐放缓（Piatanesi和Arauzo-Carod 2019;Antràs2020;Antràs2020）。De- spite the extensive literature on globalization trends and the revived interest in the topic due to the emer- gence of the Covid-19 pandemic (Baldwin and Evenett 2020) and the war in Ukraine, empirical evidence on the reconfiguration of global value chains (GVCs) that takes into account both the sourcing (production) and destination (consumption) of value added within and across regional areas is still missing.同时考虑了GVC的来源和动态方面，对于设想在欧洲遵循的可能的策略和途径与公开战略自治的概念一致。本政策摘要应用（并进一步完善）良好的输入输出方法（Foster-McGregor and Stehrer 2013; Timmer et al。2014; Los等。2015）在最近发布的OECD INTER-CONTRITY输入输出（ICIO）2021数据集中，以阐明这些问题。我们发现了欧洲的非常清晰的结果，这表明GVC的来源和目的地的两个相反的趋势：欧洲越来越多地从该地区添加的增值（我们称为“近乎封建”），但在全球范围内添加了进出价值（我们称之为“远景”）。这两个趋势提出了有关欧洲GVC参与的新问题。一方面，它是由创新和国际竞争力驱动的，另一方面，在过去十年中，欧洲财政合并政策所带来的部分作用是由国内需求的收缩所扮演的。鉴于此，我们的证据表明，针对欧洲战略自治的政治应考虑到欧洲日益增长的依赖性
胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂
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一种机器学习方法来识别血液性恶性疾病患者组
背景和客观：在血液学恶性肿瘤（HM）的免疫功能低下患者中针对SARS-COV-2的疫苗接种对于降低Covid-19的严重程度至关重要。尽管进行了疫苗接种的努力，但超过三分之一的HM患者仍然没有反应，增加了严重突破感染的风险。本研究旨在利用机器学习对COVID-19动力学的适应性，有效地选择特定于患者的特征以增强预测并改善医疗保健策略。重点介绍了复杂的共同食物学联系，重点是可解释的机器学习，为临床医生和生物学家提供宝贵的见解。方法：该研究评估了一个患有1166例血液疾病患者的数据集。输出是完整的COVID-19疫苗接种后血清学反应的成就或未实现。采用了各种机器学习方法，其最佳模型基于指标，例如曲线（AUC）下的面积，灵敏度，特异性和MATTHEW相关系数（MCC）。单个形状值被视为，并将主成分分析（PCA）应用于这些值。然后在确定的簇中分析患者概况。结果：支持向量机（SVM）作为表现最佳的模型出现。PCA应用于SVM衍生的外形值，导致四个完全分开的簇。这些簇的特征是产生抗体的患者比例（PPGA）。群集2的PPGA最低（33.3％），但样本量较小，有限的结论性发现。群集1，PPGA第二高（69.91％）包括侵袭性疾病和导致免疫缺陷增加的因素的患者。群集3，代表大多数人群，与群集1相比，抗体产生率很高（84.39％）和更好的预后。群集4，PPGA为66.33％，包括B细胞非霍奇金患者在皮质类固醇治疗中的淋巴瘤。结论：该方法使用机器学习和可解释的AI（XAI）成功识别了四个独立的患者簇。然后，我们根据COVID-19疫苗接种后产生抗体的HM患者的百分比分析了每个簇。该研究表明该方法对其他疾病的潜在适用性强调了可解释的ML在医疗保健研究和决策中的重要性。
theranostics血管区域分析揭示了差异...
背景：在各种成像技术中，提供替代肿瘤射线照相指标，以帮助计划，监测和预测治疗的结果，超声引导的光声成像（US-PAI）是一种基于内源性血液（血红蛋白）和血氧饱和（Sto）的非离子化模式。将US-PAI适应临床领域需要宏观系统配置，以实现足够的深度可视化。方法：在这里，我们提出了一种通过宏观PA图像的频域滤波来获取肿瘤内低血管密度区域（分别为LVD和HVD）的低血管密度区域（分别为LVD和HVD）的方法。在这项工作中，我们评估了胰腺癌不同鼠类异种移植物的各种血管和氧合谱（ASPC-1，MIA PACA-2和BXPC-3）具有不同水平的血管生成潜力，并研究了受体酪氨酸激酶抑制剂（Sunitibibsessssessssessssesss and tamor and tamor and tamor and tamor and tamor and tamor and tumor and tumor and tamor and tumor siltsess and tumor and tam and t tumor and tumor and tumor and t tumor and tumor and t tumor and t tumor and t tumor and₂结果：在这三种肿瘤类型的两种（ASPC-1和MIA PACA-2）中，舒尼替尼的给药导致72小时内血管密度的短暂脱氧和减小。利用VRA，STO 2（∆Sto 2）的区域变化揭示了仅在ASPC-1肿瘤中LVD区域中Sunitinib的优先靶向。我们还确定了在治疗后第8天治疗的Sunitinib处理过的ASPC-1肿瘤中的血管归一化（通过免疫组织化学验证）的存在，在72小时的时间点之后，HVD ∆Sto 2（〜20％）显着增加，表明血管流动和功能改善。与未经处理的肿瘤相比，经过处理的ASPC-1血管表现出的成熟度和功能增加，而这些相同的指标没有显示MIA PACA-2或BXPC-3肿瘤血管归一化的结论性证据。结论：总体而言，VRA作为监测治疗反应的工具，使我们能够识别血管重塑的时间点，突出显示其能够洞悉用于舒尼替尼治疗和其他抗血管生成疗法的肿瘤微环境的能力。
肠道微生物组合物在肌肉减少症中发生了变化
越来越多的证据表明，肠道菌群（GM）通过多种途径（例如蛋白质合物，慢性炎症和免疫力）以及代谢不平衡的多种途径参与了肌肉骨骼疾病的病理生理学。我们对人类研究进行了系统综述和荟萃分析，以评估患有和没有肌肉核心的个体之间的GM多样性差异，并探索有可能成为生物标志物的细菌。PubMed，Embase和Cochrane库从成立到2024年2月16日进行系统地搜索。如果他们（1）对成年人进行了肌肉减少症，并且（2）进行了GM分析并报告了α-多样性，β多样性或相对丰度，则包括研究。通过乔安娜·布里格斯（Joanna Briggs）研究所的关键评估清单评估了包括研究的方法论质量和证据的确定性，分别用于分析横截面研究和建议，评估，开发和评估（等级）工作组系统的等级。加权标准化平均差异（SMD）和相应的95％置信区间（CI）。beta分歧性和GM的相对丰度被定性地汇总。本研究中总共包括了19项涉及6,565名参与者的研究。在84.6％的研究和97.3％的参与者中始终观察到β多样性的差异。对肌肉减少症的肠道微生物差异丰度的详细分析确定了肌肉减少症中普雷托氏菌，prevotella和megamonas的损失。与对照组相比，发现肌肉减少症参与者的微生物丰富度显着降低（CHAO1：SMD = -0.44; 95％CI，-0.64至-0.64至-0.23，I 2 = 57.23％，13％，13个研究；观察到：SMD = -0.68; 95％CI，-1.1.68; 95％ci，-1.1.68; 95％，-1.1.00 to -0.1.00 to-0.1.00 to -0.1.00 to -0.1.00 to.ci to -0.1.00 to.ci xi xi to.95％to.ci xi。 66.07％，5个研究; ACE指数：SMD = -0.30； 95％CI，-0.56至-0.04，I 2 = 8.12％，4个研究）结论性，发现肌肉减少症与GM的丰富度降低有关，并且补充上述肠道细菌可能有助于预防和治疗这种肌肉疾病。研究方案已在Prospero（CRD42023412849）中注册和批准。
新斯科舍省葡萄酒业务的战略评估
早期的法国定居者到新斯科舍省带来了他们的文化和饮料。对于法国人来说，“葡萄藤”在花园中无处不在，就像豌豆和胡萝卜一样，用餐享用葡萄酒 - 包括与孩子们共享的“水葡萄酒”（稀释的葡萄酒），作为饭菜的伴奏。因此，定居者很可能带来了葡萄藤。然而，新斯科舍省葡萄种植的第一个记录是法国药剂师，路易斯·赫伯特（LouisHébert，1611），位于现在被称为贝尔河（后来的Hébert的英语化）地区。证据表明该植物材料是从法国进口的还是我在希伯特（Hébert）的旅行中收集到的土著葡萄，现在被称为新不伦瑞克省（或缅因州）是投机性的；没有结论性记录。几年后，当时的阿卡亚克·德·拉泽利（Isaac de Razilly）的阿卡克（Isaac de Razilly）州长在拉哈夫（Lahave）种植了葡萄（1633年），这些葡萄是在1635年供应圣礼葡萄酒的。与乌得勒支（Utrecht）条约（1713年），英国人接管了阿卡迪亚（Acadia），并于1755 - 1763年间将阿卡迪亚人民驱逐出境（Le Granddérangement）。与阿卡迪亚人一起获得了任何越来越多的记录，在葡萄种植的葡萄种植方面的专业知识以及对葡萄酒种植的文化兴趣。到1800年代中期，新斯科舍省已经重新建立了葡萄。但是，这些是桌子葡萄，被出口到新英格兰居民的喜悦，在那里他们特别赢得了州博览会的奖品。节制运动是在加拿大，蒙特利尔（1827年）和1842年加拿大大约10％的加拿大人口持有节制组织的成员资格的加拿大第一个节制协会牢固建立的。节制的推动导致新斯科舍省在1901年到第二次世界大战结束时“干燥”。加拿大通过了1928年的《陶醉酒》的进口，该法规定了省际交通和饮料酒精的国际进口。该法案授予省份控制其司法管辖区进口的权力。因此，在1933年，新斯科舍省采用了政府销售和控制酒精II的系统，建立了新斯科舍省白酒委员会（NSLC- Nova Nova Scotia Liquor Corporation）。这个新组织的任务是确保防止（受保护）过度耗费新斯科舍省。肯特维尔研究站生长的葡萄生长潜力的研究始于1913年，并于1971年达到了宣言，即在新斯科舍省III中以商业上可行的数量中种植葡萄酒葡萄是不可行的。几年后，新斯科舍省葡萄酒先驱罗杰·迪尔（Roger Dial）在学术文献IV中驳斥了这一结论，并通过种植了“第一”葡萄酒葡萄，以及餐桌葡萄种植者和商业伙伴，诺曼·莫尔斯（Norman Morse），在格兰德·普雷（GrandPré）。拨号盘将当前的新斯科舍省葡萄和葡萄酒行业设置在Annapolis山谷中
引用：Watamura E，Liu Y，Ioku T（2025）法官与审判中审判中的人工智能与人工智能 - 刑事审判：两个前
在法院使用人工智能（AI）正在加速[1，2]。AI可以完善从证词和文本[3-5]中提取的信息，分析监视摄像头图像以识别诉讼人[6]，对研究材料进行分类并有效地准备试验转录本[7，8]。它也已证明是法官的助手，例如，通过确定哪些证据和证词是结论性的，可靠地证明事实[9]，确定相似的案件并根据先例[10]提出建议。对实现机器人法官（也称为“ AI法官”和“算法法官”）的期望正在增长，这些法官可以取代人类法官并根据大量案件数据自动做出决定[11-14]。这些好处是可观的；但是，它们必须与AI在司法背景下所构成的独特挑战保持平衡。在司法领域中使用AI提出了必须解决的挑战。随着AI从培训数据中学习的，它可能包含数据中包含的偏差[15]。任何基于种族，性别，社会背景或其他示范性因素在培训数据中造成的歧视都会威胁到判断的公平性。所谓的“黑盒问题”也是一个主要问题[16，17]。尽管问责制是法院决策的重要因素[例如，16-20]，但由于缺乏无法访问算法的内部运作，决策标准和学习过程[21，22]，AI如何得出特定结论或判断的过程是不透明的。这种不透明度使AI难以满足当前的问责制标准，尽管有人认为不透明度问题并不重要，因为人类的思想是相似的（例如[23]）。尽管如此，AI提供了解决人类局限性的巨大潜力，尤其是在消除经常影响人类判断的认知偏见和情感影响方面。这些优势表明，它在法庭上的使用不仅是不可避免的，而且对于实现更公平，更有效的试验至关重要。人们可能会根据访问记忆（例如最近或令人难忘的案件（可用性启发式; [24]）做出判断，或者根据预先给出的数值信息做出定量判断，例如检察官的认罪或所要求的损害赔偿金额（锚定； [25]）。此外，人们通常不会始终如一地判断同一情况（噪声； [26]）。情绪，例如愤怒和悲伤，会影响判断，这可以改变决策[27-29]。当然，必须克服诸如应对AI培训数据中的偏见以及确保决策过程中透明度的问题，但是通过减轻认知偏见和情感影响，AI有可能极大地提高司法决策的公平和一致性。此外，组织大量文件和使用AI的证据将大大缩短作出判决所需的时间并减少诉讼延迟[30，31]。AI还可以减少运行法庭所需的人工成本和时间，因为自动化，尤其是简单和重复的任务，将使法院更具成本效益[32，33]。此外，AI驱动的在线平台和聊天机器人将使公众更容易获得法律建议和帮助[34，35]，从而改善了对法律服务的访问[36]。由于许多潜在的好处和上述的好处，因此将AI引入法院的可能性现在是现实的[37]。因此，我们的重点不应该放在是否应将AI引入法庭上，而应放在如何成功地在法庭设置中使用它的新兴问题。AI可用于公民参与的刑事审判，例如陪审团和对抗性审判[38]。在这些法院中，可能会有一个程序，陪审团做出决定