AF,心房颤动;CI,置信区间;E,早期二尖瓣血流速度;E/A,早期与晚期二尖瓣血流速度之比;E/e',早期二尖瓣血流速度与早期舒张二尖瓣环速度之比;EMD,估计平均差异;LV,左心室。
图 2 发声过程中运动的时间特性变化。(a)每个年龄组在发声前 3 秒开始并在发声后 3 秒结束的身体运动中位旋转速度的 z 分数。垂直实心黑线表示发声的开始,而垂直阴影区域表示该年龄组的发声持续时间中值。(b)每个年龄组在发声前 3 秒开始并在发声后 3 秒结束的身体运动中位旋转速度。垂直实心黑线表示发声的开始,而垂直阴影区域表示该年龄组的发声持续时间中值。水平阴影区域表示自举 95% 置信区间,黑线表示中值。红色中值区域表示旋转速度超出自举显着性检验界限的时间点。(c)发声前、发声中和发声后的中位身体速度。发声前后时间段的中位数与发声持续时间相同。误差线表示自举的 95% 置信区间。星号表示 p < 0.0001 的显著性。
研究报告说,患有糖尿病的参与者患癌症的风险增加了。5证据证明证据对乳腺癌,肝内胆管癌,结直肠癌和子宫内膜癌最强,尽管大多数纳入的研究表明大多数研究表现出很大的异质性。数据还出现了,表明高血糖可能与许多癌症亚型(包括固体和血液学恶性肿瘤)中的总体生存率(OS)较差以及癌症复发的风险增加有关。4,6–15这些最大的回顾性研究之一是由9,872人组成的癌症患者,没有已知的糖尿病。 患有高糖体的个体发现无疾病的表现明显较差(危险比[HR] 1.98,95%置信区间[CI]4,6–15这些最大的回顾性研究之一是由9,872人组成的癌症患者,没有已知的糖尿病。患有高糖体的个体发现无疾病的表现明显较差(危险比[HR] 1.98,95%置信区间[CI]
我们调查了自深度学习出现以来,培训前语言模型的算法有所改善的速率。使用跨越2012 - 2023年Wikitext和Penn Treebank上200多个语言模型评估的数据集,我们发现达到设定性能阈值所需的计算大约每8个月减半,而95%的置信区间的95%置信区间约为5到14个月,大约比摩尔法律的硬件加快了。我们估计了扩大缩放定律,这使我们能够量化算法进度,并确定缩放模型与培训算法中创新的相对贡献。尽管算法进步的速度快速发展和诸如变压器等新体系结构的发展,但我们的分析表明,计算的增加在这段时间内对整体绩效改善做出了更大的贡献。虽然受嘈杂的基准数据限制,但我们的分析量量化了语言建模的快速进步,从而阐明了计算和算法的相对贡献。
结果:在使用传统(n = 50)或 AI 透视系统(n = 50)进行手术的 100 名患者中,传统和 AI 透视系统在人口统计学、体重指数、手术类型以及手术或透视时间方面没有显著差异。与传统系统相比,AI 透视系统对患者的辐射暴露较低(中位剂量面积乘积 2,178 vs 5,708 mGym 2 ,P = 0.001),对内窥镜人员的散射效应较小(总深剂量当量 0.28 vs 0.69 mSv;差异为 59.4%)。在多元线性回归分析中,调整患者特征、手术/透视持续时间和透视系统类型后,只有配备 AI 的透视系统(系数 3,331.9 [95% 置信区间:1,926.8 – 4,737.1,P < 0.001)和透视持续时间(系数 813.2 [95% 置信区间:640.5 – 985.9],P < 0.001)与辐射暴露相关。
关于禁食等离子体C肽水平和肌肉减少症之间关系的有限研究。结果,我们的研究旨在检查中国老年糖尿病患者的这种关联。这项横断面研究包括来自Guiyang第四人医院的288例老年糖尿病患者,他们在2020年3月至2023年2月之间被前瞻性地入学。感兴趣的自变量是禁食等离子体C-肽,而因变量是肌肉减少症。还收集了几种协变量的数据,包括人口统计学因素,生活方式习惯,合并症,人体测量指标和实验指标。在288名参与者中,有27.43%(79/288)患有sarcope-nia。调整了潜在的混杂变量后,我们发现禁食等离子体C肽水平和肌肉减少症之间存在U形关联,在约774 pmol/L和939 mmol/L处鉴定出拐点。在50–744 pmol/L的范围内,CYSC的每100 pmol/L增加与肌肉减少症的几率下降37%(优势比[OR],0.63; 95%置信区间[CI],0.49至0.49至0.83; P <0.001)。此外,在939-1694 pmol/L的范围内,空腹血浆C肽的每100 pmol/L增加与肌肉减少症的几率增加76%(优势比[OR],1.76; 95%置信区间; 95%置信区间[CI],1.11至2.81; P = 0.017)。我们的研究表明,空腹血浆C肽水平与肌肉减少症的可能性之间存在U形相关性,其风险在774–939 pmol/L之间。这些发现可能有助于开发老年糖尿病患者肌肉减少症的更有效的预防和治疗策略。
注:作者使用 CDC、消费者支出调查 (CEX) 和当前人口调查 (CPS) 的数据进行计算。对于不平等衡量指标,我们使用非耐用品消费,以避免因耐用品支出不均而导致的夸大。阴影区域表示来自 1000 个引导样本的每个系列的 95% 置信区间。