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监视引起反馈回路的机器学习算法的性能：因果估计是什么？
在部署了机器学习（ML）的系统后，监视其穿孔对于确保算法随着时间的推移的安全性和有效性很重要。当ML算法与其环境相互作用时，该算法会影响数据生成机制，并在评估其独立性能（称为性能的问题）时成为偏见的主要来源。尽管先前的工作已经显示了如何使用因果推理技术在表现性的情况下验证模型，但在表现性存在下如何监视模型的工作很少。与模型验证的设置不同，在哪些绩效指标上要监视的一致性要小得多。不同的监视标准会影响最终的测试统计量，可识别性所需的假设以及检测速度。当该选择进一步加上使用观察性数据与介入数据的决定时，ML部署团队将面临多种监视选项。这项工作的目的是突出设计监视策略的相对低估的复杂性以及因果推理如何在这些选项之间提供系统选择的系统框架。作为一个激励示例，我们考虑了一种基于ML的风险预测算法，用于预测计划外的再入院。将因果推理和统计过程控制中的工具汇总在一起，我们考虑了六个监视程序（三个候选监测标准和两个数据源），并在模拟研究中调查其操作特征。该案例研究的结果强调了看似简单（且显而易见的）事实，即并非所有的监视系统都是平等的，这对ML监视系统的设计和文档产生了现实世界的影响。
海洋热收敛和北大西洋多年代热含量变异性深度学习模拟器对区域气候模型预测的可转让性和解释性：未来应用的观点
摘要：区域气候模型（RCM）是模拟和研究区域气候变化和变化的重要工具。但是，它们的高计算成本限制了区域气候预测的全面合奏，涵盖了各个地区的多种情况和驱动全球气候模型（GCM）。RCM模拟器基于深度学习模型最近被引入了一种具有成本效益且有希望的替代方案，仅需要简短的RCM模拟来训练模型。因此，评估其转移性到不同时期，场景和GCMS成为一个关键而复杂的任务，其中GCM和RCMS的固有偏见起着显着的作用。在这里，我们通过考虑文献中引入的两种不同的仿真方法的关注，并在这里分别称为完美预后（PP）和模型输出统计量（MOS），遵循良好建立的降水术语。除了标准评估技术外，我们还通过可解释的人工智能（XAI）的方法扩展了分析，以评估模型学到的经验联系的物理一致性。我们发现，两种方法都能够在不同的时期和场景（软传递性）中模仿RCM的某些气候特性，但是仿真函数的一致性在AP的范围之间有所不同。虽然PP学习了鲁棒且身体上有意义的模式，但MOS结果在某些情况下依赖于GCM，并且在某些情况下缺乏物理一致性。这限制了其适用于构建RCM结束的适用性。由于存在GCM依赖性偏差，将仿真函数转移到其他GCM（硬传递性）时都面临问题。我们通过为未来的申请提供前景来得出结论。
入站，出站干扰和供应链漏洞
摘要。供应链管理是当今全球化业务成功的决定因素。这产生了更大的风险，最终可能导致供应链中的偏差。这项研究的目的是研究导致索马里供应链脆弱性的入站和出站定量和定性破坏。脆弱性评估是可以帮助从业者主动应对此类风险并避免供应链中的干扰的最佳工具。本研究采用横断面研究设计来测试前几节中产生的假设。一种定量方法用于收集和分析本研究的数据。这项研究的人口包括索马里中小型公司的业务经理和物流部门。比例方法用于计算样本量。使用最小二乘回归的推论统计量用于分析从研究受访者那里收集的数据。部分最小二乘用于计算模型参数并检验假设。研究发现，入站定量干扰对索马里背景下的供应链脆弱性有重大影响。相反，入站定性干扰与供应链脆弱性没有显着关系。这项研究发现，索马里制造业的供应链比商品行业更容易受到伤害。这项研究的结果表明，管理者应考虑上游活动，以在与当前和潜在客户的界面上促进绩效，这是基于消费者比供应商要求更高的事实。这项研究的结果介绍了有关导致索马里供应链脆弱性的入站和出站定量和定性中断的科学数据，对于从业人员来说，这对于如何减轻此类骚乱而言，这对于索马里亚的研究很少，这对于从业人员来说，这对于从业人员来说尤为重要，而这项研究尤其重要。
帕金森病的计算机化认知训练
摘要 简介 认知障碍被认为是帕金森病 (PD) 的重要非运动症状，需要基于证据的非药物干预措施来预防或减缓此类患者群体的认知能力下降。计算机化认知训练 (CCT) 就是这样一种干预措施，它已被证明对老年人群的认知能力有效。本系统评价旨在研究 CCT 对 PD 患者的认知、社会心理和功能领域的疗效，并研究可能缓和 CCT 对认知影响的研究和干预设计因素。 方法与分析 将纳入研究 CCT 对无痴呆症的 PD 患者的认知、社会心理或功能结果影响的随机对照试验。主要结果是整体认知功能。次要结果是领域特定的认知功能、社会心理功能和功能能力。 我们系统地搜索了截至 2020 年 5 月 14 日的 MEDLINE、Embase 和 PsycINFO，以确定相关文献。将使用修订后的 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险。效应大小将计算为基线到干预后变化的标准化平均差（Hedges' g），每个符合条件的结果测量的置信区间为 95%。将使用随机效应模型对研究间的结果进行汇总，考虑研究内效应大小的依赖结构。将使用 τ 2 和 I 2 统计量评估异质性。将使用混合效应元回归模型，根据关键研究和干预设计因素研究潜在的调节因素。伦理与传播 无需伦理批准。研究结果将在同行评审的科学期刊上发表。PROSPERO 注册号 CRD42020185386。
文章 波兰空中交通管制员和海上导航员群体感知压力、倦怠综合症和自我效能的探索：相似之处和不同之处
摘要：背景：这项横断面研究旨在评估波兰海上航行员和空中交通管制员群体的感知压力和职业倦怠水平。这项研究是对被认为同样承受情感负担的职业群体进行研究的一部分。我们测试了将职业倦怠、感知压力和资历联系起来的模型的可用性。方法：将一组问卷（包括链接倦怠问卷、感知压力量表 - 10 和广义自我效能量表）分发给 54 名海上航行员和 88 名空中交通管制员（回报率：18-56％）。使用了 Spearman 的 rho、χ2 检验、Mann-Whitney U 检验、Cohen 的 d 和 Hedge 的 g 系数、线性回归和 F 统计量。结果：我们证实了以下假设：从事具有特殊专业要求的职业的人员，如空中交通管制员和海上导航员，他们有强烈的、长期的情绪超负荷风险，他们认为自己的生活状况比其他员工压力小。与同样情绪负担沉重的波兰货机职业组相比，管制员和导航员组的职业倦怠程度更高，但波兰精神病学家并非如此。研究组在压力来源方面存在分歧：空中交通管制员组害怕无助，海上导航员组无法克服逆境。与空中交通管制员相比，海上导航员报告的职业倦怠程度更高，与同事的关系恶化，对工作感到失望。结论：结果显示与工作场所需求和员工个人倾向相关的因素存在差异，以及这些因素在职业倦怠、生活状况评估和个人资源之间的相互关系中可能发挥的作用。我们假设在职业倦怠综合征的研究中应该考虑感知压力的水平。
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
深部脑刺激的概率图
背景：对接受深部脑刺激 (DBS) 的患者进行组分析有助于理解和优化运动障碍患者的治疗。概率刺激图 (PSM) 通常用于分析组织刺激与症状效果之间的相关性，但应用的方法不同。目的：计算特定于组的 MRI 模板和 PSM，以研究 PSM 模型参数的影响。方法：分析了 68 名植入尾部未定带的特发性震颤患者的头晕改善和发生情况。输入数据包括每个电极接触的最佳参数（筛选）和临床使用的设置。针对所有 DBS 设置计算了特定于患者的电场模拟（n = 488）。将电场转换为特定于组的 MRI 模板以进行分析和可视化。不同的比较基于表示发生率 (N-map)、平均改善 (M-map)、加权平均改善 (wM-map) 和体素 t 统计量 (p-map) 的 PSM。这些图用于研究输入数据 (临床/筛查设置)、聚类方法、采样分辨率和加权函数的影响。结果：筛查或临床环境对 PSM 的影响最大。wM-map 的平均差异分别为左侧和右侧的 12.4 和 18.2%。基于 wM-map 或 p-map 提取的簇显示体积有显著变化，而定位相似。加权函数对 PSM 的影响很小，除了 wM-map 簇的定位明显发生变化。结论：在创建 PSM 以研究解剖学和 DBS 结果之间的关系时，输入数据的分布和聚类方法是最重要的考虑因素。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
多区域灰质萎缩作为社区痴呆症发展的预测指标：Hisayama 研究
摘要 目的 评估日本老年人群中区域性灰质萎缩与痴呆风险的关联。方法 我们对 1158 名年龄 ≥ 65 岁的无痴呆症的日本居民进行了 5.0 年的随访。应用基于体素的形态测量方法估计基线时的区域灰质体积 (GMV)。计算 GMV 与总脑体积之比 (GMV/TBV)，并使用 Cox 比例风险模型估计其与痴呆风险的关联。我们评估了是否可以通过在痴呆相关脑区中增加灰质萎缩区域总数来提高基于已知痴呆风险因素的模型的预测能力，其中每个区域灰质萎缩的临界值由受试者工作特征曲线确定。结果 在随访期间，113 名参与者患上了全因痴呆，其中 83 人患有阿尔茨海默病 (AD)。内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核的较低 GMV/TBV 与全因痴呆和 AD 的高风险显著/略相关（所有趋势 p 值≤0.08）。全因痴呆和 AD 的风险随着出现灰质萎缩的大脑区域总数的增加而显著增加（趋势 p 值均<0.01）。将灰质萎缩区域总数添加到由已知风险因素组成的模型中可显著提高对 AD 的预测能力（Harrell 的 c 统计量：0.765–0.802；p=0.02）。结论我们的研究结果表明，内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核中灰质萎缩区域总数是老年人群患痴呆症（尤其是 AD）的重要预测因素。
用子...
昆虫学采样和存储条件通常会优先考虑效率，实用性和形态特征的保守性，因此可能是DNA保存的次优。这种做法可能会影响下游分子应用，例如高通量基因组文库的结构，这通常需要大量的DNA输入量。在这里，我们使用了实用的TN5转座酶标记的基于基于96孔板的库制备方法，并从昆虫腿的低屈服DNA提取物中进行了优化，这些昆虫的DNA提取物是在亚最佳条件下存储的DNA保存的。将样品在野外车辆中长时间保存，然后在冰箱中的乙醇中长期存储或在室温下干燥。通过将DNA输入减少到6ng，可以处理更多具有亚最佳DNA产量的样品。我们将这种低DNA输入与市售标记酶的6倍稀释匹配，从而大大降低了库制备成本。通过直接放大后单个图书馆汇集的成本和工作量进一步抑制。我们生成了90个样本中88个中等覆盖范围（> 3倍）基因组，平均覆盖率约为10倍。与储存在乙醇中的样品相比，与储存的样品相比，DNA的DNA明显较少，但这些样品具有较高的测序统计量，其测序读数较长，内源性DNA的速率更高。此外，我们发现基于标记的库制剂的效率可以通过彻底的放大后珠子清理来提高，该珠子可以选择不针对短和大的DNA片段。通过打开使用亚最佳保存的低产量DNA提取物的机会，我们扩大了昆虫标本的整个基因组研究的范围。因此，我们期望这些结果和该协议对于昆虫学领域的一系列应用都有价值。
多区域灰质萎缩作为社区痴呆症发展的预测指标：Hisayama 研究
摘要 目的 评估日本老年人群中区域性灰质萎缩与痴呆风险的关联。方法 我们对 1158 名年龄 ≥ 65 岁的无痴呆症的日本居民进行了 5.0 年的随访。应用基于体素的形态测量方法估计基线时的区域灰质体积 (GMV)。计算 GMV 与总脑体积之比 (GMV/TBV)，并使用 Cox 比例风险模型估计其与痴呆风险的关联。我们评估了是否可以通过在痴呆相关脑区中增加灰质萎缩区域总数来提高基于已知痴呆风险因素的模型的预测能力，其中每个区域灰质萎缩的临界值由受试者工作特征曲线确定。结果 在随访期间，113 名参与者患上了全因痴呆，其中 83 人患有阿尔茨海默病 (AD)。内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核的较低 GMV/TBV 与全因痴呆和 AD 的高风险显著/略相关（所有趋势 p 值≤0.08）。全因痴呆和 AD 的风险随着出现灰质萎缩的大脑区域总数的增加而显著增加（趋势 p 值均<0.01）。将灰质萎缩区域总数添加到由已知风险因素组成的模型中可显著提高对 AD 的预测能力（Harrell 的 c 统计量：0.765–0.802；p=0.02）。结论我们的研究结果表明，内侧颞叶、岛叶、海马和杏仁核中灰质萎缩区域总数是老年人群患痴呆症（尤其是 AD）的重要预测因素。