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标准 321-07 通用风险标准 ...
a.扩大范围。标准范围扩大，除惰性碎片外，还包括其他飞行危险。现在，它解决了爆炸性碎片、过压和有毒物质造成的风险。为了适应这一变化，风险委员会建议以伤亡而不是死亡作为风险的主要衡量标准，并定义了可接受的伤亡风险标准。对于那些以死亡风险为主的靶场作业，死亡风险标准仍然是风险的补充衡量标准。b.新的危险阈值。定义了新的危险阈值来考虑伤亡风险。为钝性创伤和大块穿透伤提供了碎片阈值，为无庇护和有庇护的人提供了过压阈值。此外，还更新了穿透结构的碎片阈值，以反映最新研究的结果。c. 飞机脆弱性阈值。修改了飞机脆弱性阈值，以消除过度保守。以前的标准为所有类型的飞机定义了一个阈值。为大型商用喷气式运输机定义了一组单独的脆弱性模型，以更准确地表示这些飞机的稳健性。d. 船舶撞击概率。修改了船舶撞击概率标准，使其更符合联合国国际海事组织和当前的射程实践。e. 载人航天器保护。修改了载人航天器保护政策和标准，以消除过度保守并消除应用中的不一致之处。撞击概率标准已更新，以反映更为现实的航天发射活动假设，并提供与任务关键人员同等水平的保护。作为减少过度保守的另一种手段，提供了椭圆形最小误差量，以替代先前标准中提出的球形误差量。f. 灾难风险保护。本次修订引入了灾难风险保护的主题。提供了一些临时的咨询标准，以及分析和评估灾难风险的指南。
多巴胺神经元的抑制性脑干输入编码尼古丁厌恶
数十年的研究将多巴胺神经元视为大脑的奖励中心，虐待药物“劫持”会导致成瘾。的确，尼古丁在腹侧偏段区域多巴胺神经元上作用于烟碱乙酰胆碱受体，以增加多巴胺的释放，从而增加奖励和愉悦感。然而，最近的研究表明，多巴胺神经元的一部分信号厌恶，这与普遍认为多巴胺神经元仅介导奖励的普遍看法相反。在高剂量下，尼古丁是厌恶的，并且了解这种剂量依赖性转换如何导致治疗尼古丁成瘾的新见解。为了剖析介导尼古丁厌恶作用的神经回路，我对VTA多巴胺神经元，其输入的详细解剖学，电生理和行为研究进行了详细的解剖学，电生理和行为研究。使用体内钙成像，我证明了高剂量的尼古丁通过在规范奖励信号的侧侧侧侧途径中抑制DA释放来编码厌恶，并通过增加厌恶信号的中间途径中的DA释放来编码厌恶。i将脑干的后dodorsal temgentum（LDT）引入了VTA，该抑制作用在刺激时驱动厌恶行为并被厌食剂量激活的尼古丁剂量激活。重要的是，与完整的LDT的动物相比，当胃核中的染色较差时，我观察到了伏托核的钝性染色，这是对厌恶性尼古丁的响应。一起，这项工作提供了对电路机制的新颖见解，即高剂量的尼古丁如何通过增加厌恶信号传导和减少奖励信号传导来引起厌恶，并且在尼古丁反应的背景下，脑干的抑制性输入可能是中元途径的重要调节剂。
机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
脑血管影响爆炸引起的...
多种有限元 (FE) 模型可用于预测人脑与爆炸波相互作用后产生的生物力学反应，这些模型已证实纳入脑表面回旋、主要脑静脉以及使用非线性脑组织特性来提高模型准确性的重要性。我们假设，纳入更详细的脑静脉和动脉网络可进一步增强模型预测的生物力学反应，并有助于识别爆炸引起的脑损伤的相关因素。为了更全面地捕捉人脑组织对爆炸波暴露的生物力学反应，我们将之前已验证可承受钝性撞击的三维 (3-D) 详细脉管人头 FE 模型与 3-D 冲击波管 FE 模型耦合在一起。利用耦合模型，我们计算了人头面对来袭爆炸波时，爆炸过压 (BOP) 相当于 68、83 和 104 kPa 的生物力学反应。我们通过将模型预测的颅内压 (ICP) 值与之前在尸体头部进行的冲击波管实验收集的数据进行比较，验证了我们的 FE 模型，该模型包括详细的脑静脉和动脉网络、脑回和脑沟以及高粘弹性脑组织特性。此外，为了量化包含更全面的脑血管网络的影响，我们将详细血管模型与简化血管模型和无血管模型在相同爆炸载荷条件下的生物力学响应进行了比较。对于三个 BOP，预测的 ICP 值与额叶的实验结果非常吻合，峰值压力差异为 4 – 11%，相移差异为 9 – 13%。正如预期的那样，加入详细的脑血管系统不会影响 ICP，但是，它会使峰值脑组织应变重新分布多达 30%，并产生高达 7% 的峰值应变差异。与仅包含主要脑静脉的现有减少血管 FE 模型相比，我们的高保真模型重新分布了大部分脑组织的应变，这凸显了在人头 FE 模型中加入详细的脑血管网络的重要性，以便更全面地解释爆炸暴露引起的生物力学反应。
社论：生命周期内多模态人脑成像和分析的最新进展：从映射到状态预测
在临床前动物模型中，研究人员可以在同一薄层组织中探测神经元内的活动[例如立即早期基因蛋白产物（Mcreynolds 等人，2018 年；Aparicio 等人，2022 年）]，检查神经元的投射和/或突触支配[例如管道或病毒追踪（Card and Enquist，1999 年；Saleeba 等人，2019 年）]，并确定神经化学表型[例如免疫组织化学（Magaki 等人，2019 年）]。通过临床前方法可以实现很高的机制特异性。在了解人脑方面，神经影像学为研究人员提供了非侵入性地探测大脑结构、功能和连接的机会，但它也并非没有局限性。例如，功能性磁共振成像 (fMRI) 中的血氧水平依赖性 (BOLD) 信号是基于氧合血红蛋白取代脱氧血红蛋白的神经激活的代理，而其本身并不是神经活动 (Huettel 等人，2009 年)。此外，扩散加权成像 (DWI) 和衍生的纤维束成像根据受神经成分限制的水分子扩散来推断白质结构，并不代表特定的神经元靶点或突触支配。因此，已知的临床前模型中的神经解剖学和功能文献极大地增强了对神经影像学发现的解释，努力在这些方法之间找到趋同非常重要 (例如，Folloni 等人，2019 年；Haber 等人，2021 年)。类似地，临床前模型或死后人脑的解剖技术（例如钝性和/或纤维解剖）与神经影像学（例如纤维束成像）之间的共识也很重要（Wu 等人，2016 年；Oler 等人，2017 年；Pascalau 等人，2018 年）。尽管神经影像学存在局限性，但仍有很大潜力利用不同的神经影像学模式的优势并整合这些模式，以更广泛地了解神经动力学，并对无数发育、情感、认知和临床问题有更深入的机制理解。不同的神经影像学模式可能揭示与早期经验不同维度的关系，从而为神经发育提供见解。例如，扩散光谱成像揭示了童年威胁（即虐待和创伤事件）与剥夺（即社会经济）对终纹白质的对立关系（Banihashemi 等人，2021b）。此外，静息态功能连接揭示了创伤事件与中枢内脏网络连接之间的关系（Banihashemi 等人，2022），而应激源诱发的活动揭示了
轻度创伤性脑损伤后出现新的精神障碍
目的 脑震荡是一种轻度创伤性脑损伤 (mTBI)，最常发生在头部钝性创伤后，可能导致暂时失去意识。这些患者通常由神经重症监护专家、神经病学专家和神经外科医生共同管理，具体取决于疾病的严重程度。本研究的目的包括两个方面：1) 评估患者的人口统计特征如何影响 mTBI 后新型精神疾病 (NPD) 的发展；2) 制定筛查建议以识别患有 NPD 的患者。方法 作者使用了医疗保健成本和利用项目 2010-2019 年国家再入院数据库的数据。确定了 2010 年至 2019 年期间首次入院后一年内因 mTBI 再次入院的患者 (n = 206,070)。使用多元二项回归分析检验患者人口统计特征与 mTBI 后 NPD 出现之间的关联。密度图用于检查 NPD 的诊断模式。结果 所有患者的平均年龄为 50.9 ± 26.2 岁，其中 43.9% 的患者为女性。总体而言，mTBI 后，另有 818 名 (0.40%) 患者报告出现新的自杀意念 (SI)、3866 名 (1.9%) 患者出现新的抑郁、3449 名 (1.7%) 患者出现新的焦虑和 88 名 (0.043%) 患者出现新的杀人意念 (HI)。年龄较小 (OR 0.9775, 95% CI 0.9705–0.9848, p < 0.0001) 和 Charlson 合并症指数 (CCI) 评分降低 (OR 0.9155, 95% CI 0.8539–0.9774, p = 0.010) 可能预测新发 SI，而女性 (OR 0.7464, 95% CI 0.6026–0.9214, p = 0.0069) 可能与 mTBI 后的新发 SI 呈负相关。此外，多变量分析发现，女性（OR 1.1774，95% CI 1.0654–1.3016，p = 0.0014）和医疗保险/医疗补助保险类型（OR 0.9381，95% CI 0.8983–0.9797，p = 0.0039）可能预测 mTBI 后的新型焦虑。同样，年龄较小（OR 0.9956，95% CI 0.9923–0.9989，p = 0.0096）、CCI 评分较高（OR 1.0363，95% CI 1.0099–1.0629，p = 0.0062）和 Medicare/Medicaid 保险类型（OR 0.9386，95% CI 0.8998–0.9789，p = 0.0032）可能预测新发抑郁症。最后，女性（OR 0.3271，95% CI 0.1467–0.6567，p = 0.0031）和中位收入增加（OR 0.8829，95% CI 0.7930–0.9944，p = 0.049）与 mTBI 后新发 HI 成反比。抑郁症、焦虑症、SI 和 HI 的 NPD 诊断中位时间为 69.5 天、66.5 天、70.0 天和 66.5 天。结论 众多患者人口统计学因素是 mTBI 和脑震荡后 NPD 发展的重要预测因素。在 mTBI 后 3 周和 3 个月内筛查 NPD 可以识别出大多数有患上新的脑震荡后精神疾病风险的患者，包括焦虑、抑郁、HI 和 SI。有必要进行进一步研究，以了解患者的人口统计学特征应如何决定 mTBI 和脑震荡后的医疗管理和筛查。