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World File Search System鉴别力
EQ-5D-5L 用户指南
2005 年，实施了一项研究计划，以研究进一步提高 EQ-5D-3L 灵敏度的方法。3 经过深思熟虑，决定新版 EQ-5D 的维度数量不应发生变化。然而，EuroQol 小组成员先前发表的研究表明，实验性的五级 (5L) 版 EQ-5D 可以显著提高可靠性和灵敏度（鉴别力），同时保持可行性并可能降低天花板效应。4–7 因此，小组决定新版 EQ-5D 应在现有的五个 EQ-5D 维度中分别包含五个严重程度级别，并将其称为 EQ-5D-5L（图 1）。此外，行动能力维度的最严重标签从“我卧床不起”改为“我无法走动”，增强了其适用性，提高了行动能力维度的灵敏度。与
口腔外科生物制剂的管理
生物疗法，也称为靶向免疫调节疗法，是目前增长最快的一类治疗产品 [1]。它们彻底改变了类风湿性关节炎、牛皮癣、炎症性肠病和肿瘤疾病等疾病的治疗，因为它们的使用带来了很高的有效率和缓解率。生物制剂在临床实践中的应用日益广泛，导致越来越多的此类患者在牙科和颌面环境中就诊 [2]。大多数合成药物都是具有精确化学结构的小分子，通过化学过程制成。相反，生物疗法是在微生物、植物或动物复合体等活体系统中制造的 [3]。它们是基于蛋白质的分子或分子混合物，通常使用重组 DNA 产生。与不具鉴别力并抑制多种宿主免疫过程的皮质类固醇不同，生物制剂靶向促炎途径的特定元素 [4]。大多数生物制剂都是通过注射给药的，但最新的一类生物制剂，JAK 抑制剂，可以口服。JAK 抑制剂的半衰期较短，因此可以提供更大的灵活性和更低的感染风险。生物制剂的类别、其商品名和半衰期列于表 I 中。生物制剂确实具有免疫抑制风险，并且有可能通过阻断围手术期的正常炎症反应来增加感染和延迟伤口愈合的风险。然而，停止使用生物制剂可能会
机器学习对阿尔茨海默病终生风险预测的系统评价
阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病，也是最常见的痴呆症。早期诊断可能有助于干预，以延缓发病并降低疾病的进展速度。我们系统地回顾了使用单核苷酸多态性预测阿尔茨海默病的机器学习算法的使用情况，以及将这些算法与其他类型的数据相结合的情况。我们评估了机器学习模型区分对照和病例的能力，同时还评估了它们的实施和潜在偏差。使用 Scopus、PubMed 和 Google Scholar 收集了 2009 年 12 月至 2020 年 6 月期间发表的文章。这些文章经过系统筛选，最终形成了 12 篇出版物。85% 的纳入研究使用了阿尔茨海默病神经影像学计划数据集。在报告曲线下面积的研究中，鉴别力各不相同（0.49-0.97）。然而，超过一半的纳入手稿使用了其他形式的测量，例如准确度、灵敏度和特异性。还发现所有研究报告的模型校准统计数据不一致。在评估的研究中，最常见的限制是样本量，参与者总数通常不到一千人，而预测因子的数量通常达到数千人。此外，模型实施和验证中的关键步骤通常没有执行或未报告，这使得评估机器学习模型的能力变得困难。
基于脑电信号的深度神经网络——...
摘要：背景。对于运动受限或没有运动能力的患者，需要使用脑电图 (EEG) 信号进行心理任务识别。可以应用与受试者无关的心理任务分类框架来识别没有可用训练统计数据的受试者的心理任务。深度学习框架在研究人员中很受欢迎，用于分析空间和时间序列数据，使其非常适合对 EEG 信号进行分类。方法。在本文中，提出了一种深度神经网络模型，用于从 EEG 信号数据中对想象任务进行心理任务分类。通过应用拉普拉斯表面对从受试者获取的原始 EEG 信号进行空间滤波后，获得 EEG 信号的预计算特征。为了处理高维数据，进行了主成分分析 (PCA)，这有助于从输入向量中提取最具鉴别力的特征。结果。提出的模型是非侵入性的，旨在从从特定受试者获取的 EEG 数据中提取心理任务特定特征。训练是在除一名受试者之外的所有受试者的平均组合功率谱密度 (PSD) 值上进行的。使用基准数据集评估了基于深度神经网络 (DNN) 的所提模型的性能。我们实现了 77.62% 的准确率。结论。性能和与相关现有工作的比较分析验证了所提出的跨受试者分类框架在根据 EEG 信号执行准确的心理任务方面优于最先进的算法。
利用人工智能协作创作合成漫画
芭芭拉·波斯特玛是格罗宁根大学的讲师。她因出版了有关无字漫画、加拿大和美国漫画（包括为《漫画杂志》撰写的塞斯克莱德粉丝圆桌会议）以及形式和叙事学的著作而闻名。她的作品得到了美国、巴西、新西兰和德国协会的认可，因此受邀发表主题演讲，并将其专著《漫画中的叙事结构》翻译成巴西葡萄牙语。她是 2021-22 年捷克帕拉茨基大学“漫画历史”研究小组的成员。芭芭拉曾任加拿大漫画研究学会会长，也是漫画研究学会的创始成员。她是威尔弗里德·劳里埃大学出版社丛书《跨越界线》的联合编辑，并定期为各种出版商和期刊撰写手稿和期刊文章的同行评审。 Ilan Manouach 是一位漫画学者和漫画创作者，在创作和研究概念漫画方面享誉国际。在介绍 Manouach 漫画的学术合集时，Pedro Moura 评价他“对整个领域非常批判和具有鉴别力，同时他对漫画媒介及其历史表现出敏锐的理解，甚至是发自内心的欣赏。”1 Manouach 是重新构想漫画形式和作用的大使，他最著名的作品可能是 Shapereader，这是 2013 年首次为视障人士开发的触觉叙事系统。在创作修改、重绘或拼贴漫画的过程中，Manouach 早已开始使用数字工具。然而，在过去几年里，他一直在利用机器学习训练计算机程序，使其承担越来越多的漫画创作工作，最终在推特上推出了人工智能生成的漫画网站《神经约克客》（The Neural Yorker），每天发布新的单格漫画（自2020年起），并于2021年出版了“第一本合成漫画书”《快行者》（Fastwalkers）（由Echo Chamber出版）。更多信息请访问：https://ilanmanouach.com/。