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World File Search System阳性率
中性粒细胞胞外陷阱和溶栓抵抗
结果：结果显示脑血栓与冠状动脉血栓成分不同，溶解性脑血栓明显多于冠状动脉血栓（66% vs 14%；P =0.005）。脑血栓中NETs的表达明显高于冠状动脉血栓，H2B的表达高于脑血栓（P =0.031）。无论血栓来源如何，血栓溶解均与NE阳性率升高显著相关（平均边际效应为6.461[95%CI，0.7901～12.13]；P =0.02555）。调整血栓部位后，抗凝治疗/肝素治疗与H2B/NE量之间无显著相关性。重要的是，血栓年龄是 NET 含量的唯一独立预测因素，无需任何溶栓治疗（P =0.014）。
网络安全性的以用户为中心的机器学习框架
本文介绍了针对网络安全操作中心（CSOC）量身定制的以用户为中心的机器学习框架，以增强网络威胁检测和响应能力。通过关注组织内最终用户的行为和活动，拟议的框架旨在确定异常的用户活动，检测内幕威胁并根据组织风险确定警报的优先级。利用高级机器学习算法进行异常检测，分类和聚类，该框架简化了事件响应工作，并提高了CSOC操作的整体效率。评估指标，例如检测率，假阳性率，平均检测时间（MTTD）和平均响应时间（MTTR）来评估框架的性能，证明了检测复杂的网络威胁的有希望的结果。
1型糖尿病中自身抗体的患病率和印度人群中糖尿病抗体测试的临床实用性：3年的回顾性研究
背景：1型糖尿病或胰岛素依赖性糖尿病每年增长2-3％，造成近90％的少年糖尿病和10％的成人糖尿病。对谷氨酸脱羧酶-65（GAD65），胰岛素抗体（IA-2），胰岛细胞抗体，胰岛素抗体和锌转运蛋白8（ZNT8）的存在自身抗体的存在表明对β细胞的自身免疫性销毁和最高预测价值的自身免疫性销毁。当一个人表现出多种抗体时，患糖尿病的风险也更高。我们的研究旨在比较特定类型的自身抗体的糖尿病阳性的预测价值。材料和方法：在孟买的全球参考实验室进行了一项回顾性研究，其中3年（从2020年1月至2023年7月）对接受糖尿病1型糖尿病的患者和儿童进行了研究。根据年龄，性别和抗体阳性对数据进行分析。结果：在接受测试的547名患者中，女性为41.68％，男性为58.32％。1型糖尿病概况的阳性率为53.75％。谷氨酸脱羧酶-65抗体，然后在15.17％的患者中进行IA2胰岛素。48.68％的女性为GAD-65阳性，而男性为42.63％。 GAD-65阳性的患病率在12岁以下的儿童中较高，为58.86％，其次是19-30岁的年龄组为43.50％的阳性。 结论：我们的研究发现，经过测试的一半以上的个体（53.75％）表现出1型糖尿病抗体。48.68％的女性为GAD-65阳性，而男性为42.63％。GAD-65阳性的患病率在12岁以下的儿童中较高，为58.86％，其次是19-30岁的年龄组为43.50％的阳性。结论：我们的研究发现，经过测试的一半以上的个体（53.75％）表现出1型糖尿病抗体。与男性相比，女性的GAD-65阳性率更高。临床意义：该研究为印度人群中1型糖尿病抗体的流行率和意义提供了宝贵的见解，为预防糖尿病预防和管理方面的有针对性策略提供了基础。关键字：自动抗体，自身免疫，抗GAD-65，胰岛细胞抗体，1型糖尿病。印度医学生物化学杂志（2023）：10.5005/jp-journals-10054-0222
2024年2月冬季报告
这是关于这些疾病和感染的摘要报告，这些疾病和感染在冬季变得越来越普遍，并对医疗服务施加了额外的压力。它汇集了各种数据来源，以提供概述，并提供有关如何降低感染风险的指导。将在冬季添加进一步的详细数据。covid-19期间，在19日大流行期间，国家统计局（ONS）进行了COVID-19感染调查（CIS）；收集和分析数百万个拭子样品和血液测试，以估计人群中的Covid-19水平。今年冬天，英国卫生安全局（UKHSA）发起了新的冬季Covid-19感染调查（WCIS）。从2023年11月到2024年3月，WCIS为整个社区循环的Covid-19水平提供了关键的见解，并评估了由于病毒传播的方式变化而导致卫生服务需求增加的可能性，这可能是由任何新变体的到来驱动的。WCIS的最新ONS发布表明，截至2月21日的一周，英格兰的人中有0.8％的人对正面测试，低于上一周（截至2月14日的一周）的1.2％。在伦敦，在截至2月21日的一周中，有0.5％的人在一周内测试阳性，比前一周的1.1％降低。 这些估计值已经加权以确保结果代表目标人群，因为不同人口组之间的差异响应率可能导致样本中的代表性不足。 每周（加权）阳性率在伦敦和英国2023年11月16日至2024年2月21日在伦敦，在截至2月21日的一周中，有0.5％的人在一周内测试阳性，比前一周的1.1％降低。这些估计值已经加权以确保结果代表目标人群，因为不同人口组之间的差异响应率可能导致样本中的代表性不足。每周（加权）阳性率在伦敦和英国2023年11月16日至2024年2月21日
功能性SARS-COV-2交叉反应性CD4+ T细胞在儿童早期下降，随着年龄的增长
我们的结果提供了证据，表明功能性的SARS-COV- 2-反应性记忆CD4 + T细胞在儿童早期引起，并与血清转化与季节性冠状病毒OC43相关，但没有许多其他病毒感染。与其他病毒相比，二岁时的OC43血清阳性率高表明对冠状病毒的记忆反应在年轻时发展。反应T细胞的不同年龄依赖性谱图表明，交叉反应性T细胞可以为儿童和老年人的Covid-19的不同临床结果做出贡献。目前的结果为抗原特异性记忆CD4 + T细胞的发育和成熟提供了重要进展，这可以帮助指导与特异性，功能和表型在整个人类生命周期中的特异性，功能和表型有关的未来疫苗和治疗干预措施。
使用红外热成像技术检测脑肿瘤...
致密组织，即使由于激素变化，热成像也不会受到影响。热成像单独使用时的灵敏度为 83%，与 MRI 结合时的灵敏度为 95%。这也具有较高的假阳性率和假阴性率，但可以通过使用增强方法进一步降低。脑热成像的工作原理是发现大脑表面温度的升高。该方法使用各种技术来分析大脑，如颜色分析、不对称分析、人工神经网络、特征提取、数据挖掘技术、分割方法、顺序特征选择技术等。使用热成像检测脑癌始于筛查脑部并分析获得热图的热变化。观察图像，然后按照有序序列开始进一步处理，如预处理、分割、特征提取、分类和后处理。
一种深度学习方法来检测高级...
与深度学习方法一起评估了传统的机器学习模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林。尽管这些模型对于某些任务有效，但它们通常在处理复杂和高维数据时会显示出局限性。相比之下，深度学习方法在几个指标上表现出卓越的性能：准确性：与SVM和随机森林相比，CNN-LSTM模型获得了更高的准确性（98.5％），通常报告的准确性在90-95％的范围内（Huang等，2021）。精确和回忆：深度学习模型的精度（97.8％）和召回（99.1％）显着超过传统模型的精度，表明误报率较低，而对真实威胁的检测率较高（Chen等人，2020年）。假阳性速率：与传统模型相比，CNN-LSTM模型保持较低的假阳性率（0.9％），这对于最大程度地减少操作环境中不必要的警报至关重要（Rani等，2022）。
开创性的 AI 为 Shin Imaging Center 的乳房 X 光检查患者带来更好的结果
cmAssist 是一款 CAD 软件，它使用 AI 帮助放射科医生识别、标记和评分筛查乳房 X 光检查中的感兴趣区域和可能异常。它标记的每个异常都会被分配一个独特的数据驱动的 neuScore ™，该 neuScore ™ 为放射科医生提供了标记感兴趣区域可疑程度的定量测量，范围从 0（最不可疑）到 100（高度可疑）。在一项已发表的研究中，cmAssist（研究性 SaaS）显示放射科医生的癌症检测率平均提高了 27%，而假阳性召回率没有显著增加。与传统 CAD 相比，cmAssist 有可能将假阳性率降低 69%，将钙化假标记率降低 83%，将肿块假标记率降低 56%。
专家见解：亚洲的肿瘤学临床发展...文章：克服阿尔茨海默氏症的复杂性... -Medpace
另一个挑战是案例选择：确保所选参与者具有适当的病理（目标），该病理（IP）旨在修改。临床诊断标准传统上是与此目标一起使用的，但是众所周知，这些标准在AD和PD等几种指示中具有明显的假阳性率，这些迹象可以稀释潜在的有效干预措施的治疗效果。3,4科学领域和调节剂正朝着使用病理异常的客观相关性迈进，包括生物流体（例如，PD中的血α-突触核蛋白）5，成像（例如，HD中的尾声）和电生理学（例如，尾声）和电生理学（例如MND中的肌电图）7生物标志物用于选择，富集和分层。额外的好处是，这些工具不仅有助于获得提出目标目标的可能性增加的研究人群，而且还可以确保一项更均匀的研究人群优化小型早期发展研究的统计能力。
网络富集的显着性测试 -
功能网络通常指导我们对脑表型关联空间图的解释。然而，评估感兴趣网络中关联的丰富方法的方法在科学严谨和基本假设方面有所不同。虽然某些方法依赖于主观解释，但其他方法对成像数据的空间结构做出了不切实际的假设，从而导致虚假阳性率膨胀。我们试图通过从一种在基因组学研究中广泛用于测试一组基因和感兴趣表型之间的关联的方法中借用洞察力来解决这一差距。我们提出了网络富集显着性测试（NEST），这是一个灵活的框架，用于测试脑 - 表型关联对功能网络或大脑的其他子区域的特异性。我们将NEST应用于研究表型关联，并通过大规模神经发育研究的结构和功能性脑成像数据进行研究。