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HART CADHS测试的医师信息指南
使用机器学习（AI的子集）和来自马萨诸塞州综合医院（MGH）Casablanca研究的927名受试者组成的HART CADHS面板和算法是开发的。927受试者被随机分为训练集（70％，n = 636）和一个保留内部验证集（30％，n = 275）。根据医学研究所的基于OMICS的指南（例如，蛋白质组学或基因组学）测试开发。除了109种蛋白质外，还使用了250多个临床变量，以便它们与动脉粥样硬化的潜在临床相关性。使用计算机化机器学习方法生成蛋白质和临床变量的候选面板。在保留内部验证集中，使用相同的多蛋白面板和算法，Hart CADHS在接收器工作曲线下方的面积为0.85，在主要心脏心脏容器中> 70％的阻塞。在5分评分上，分数为5的阳性预测值（PPV）= 97％； 1分的分数为负预测值（NPV）= 89％。1
组合HbA1c和中性粒细胞至...
背景：糖尿病周围神经病（DPN）是一种普遍的并发症，影响2型糖尿病的60％以上。早期诊断具有挑战性，导致对生活质量的不可逆转影响。这项研究探讨了与早期DPN检测相结合的HBA1C和中性粒细胞与淋巴细胞比（NLR）的预测价值。材料/方法：一项观察性研究是在2019年5月至2020年7月的杭州林平区的第一人民医院进行的。从电子记录中收集了性别，年龄，生化测量的数据并进行了分析。采用多元逻辑回归分析，我们试图理解影响DPN发展的因素。为了评估个人对DPN的预测值和组合测试的预测值，绘制了接收器操作特征（ROC）曲线。使用R软件（版本：4.1.0）执行数据分析。结果：单变量和多变量逻辑回归分析确定了糖化血红蛋白（HBA1C）的水平（OR = 1.94，95％CI：1.27-3.14）和中性粒细胞与两聚体比例（NLR）（NLR）（OR = 4.60，95％CI：1.15-22.62，P = 0.04） DPN。接收器的操作特性（ROC）曲线分析DEM认为HbA1C，NLR及其组合检测在预测DPN的发展方面具有很高的敏感性（分别为71.60％，90.00％和97.2％，分别为97.2％），具有适度的特异性（63.8％，45.00％，45.00％和50.00％）。这些预测变量的曲线下的面积分别为0.703、0.661和0.733。结论：HBA1C和NLR成为与2型糖尿病患者DPN相关的值得注意的风险指标。HBA1C和NLR的联合检测表现出DPN发育的预测值提高。
慢性阻塞性肺部疾病和心血管疾病患者的多学科管理
图2。算法，用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。 考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断，其负预测值大于90％；在需要住院的CE中，CTN的CTN升高。 高值不一定暗示需要急性心肌缺血算法，用于转诊从呼吸医学转诊为CES和胸痛患者的心脏病学。考虑到COPD患者比没有COPD的患者更有可能出现不稳定的心绞痛或非ST-ST-ETERVATION AMI。 BNP <100 pg/mL或NT-PROBNP <300 pg/ml的B值排除了HF的诊断，其负预测值大于90％；在需要住院的CE中，CTN的CTN升高。高值不一定暗示需要急性心肌缺血
首席财务官讲话（附文字记录）
导致预测值上调的“改善努力”反映在价格调整、控制激励、价值链（VC）利润扩大等可见数字上。但真正实现这一目标的，是生产水平的恢复和稳定，通过“不断制造更好的汽车”来持续保持高产品强度，以及各个国家和地区在相互学习的同时开展的活动，让客户满意。
使用基于自动强化学习的多周期预测实现孤立微电网的优化调度
摘要 —为降低负荷与可再生能源出力的不确定性对微电网运行的负面影响，提出一种基于自动强化学习的可再生能源发电与负荷多周期预测的孤立微电网优化调度模型。首先，设计一种优先经验重放自动强化学习（PER-AutoRL）来简化基于深度强化学习（DRL）预测模型的定制化部署，首次提出基于PER-AutoRL的单步多周期预测方法来解决现有多步预测方法存在的误差积累问题，然后通过误差分布对所提预测方法得到的预测值进行修正以提高预测精度；其次，以最小化微电网总运行成本为目标，构建考虑需求响应的调度模型，以修正后的预测值作为调度依据，根据误差分布设置旋转备用机会约束；最后，利用序列运算理论（SOT）将原调度模型转化为易解的混合整数线性规划问题，并利用CPLEX求解器对转化后的模型进行求解。仿真结果表明，与传统的不带预测的调度模型相比，该方法通过提高预测精度，可以显著降低系统运行成本。
先天性中枢神经系统异常的产前诊断
背景：影响中枢神经系统的先天性异常是最普遍的。最常见的中枢神经系统异常是神经管缺陷，每1000名新生儿中约有1-2个。目标：我们检测到超声诊断中枢神经系统异常的准确性。患者和方法：对567名患者在2021年9月至2022年12月之间进行中解剖学扫描的567名患者进行的描述性横断面研究。在获得Sohag University的道德委员会的批准后，并获得了每个妇女的书面同意。使用计算机断层扫描或磁共振成像的临床或产后神经成像在妊娠进展和胎儿存活的情况下验证了产前诊断。记录了流产，死产和婴儿死亡的总数。结果：超声在先天性神经系统异常的诊断中的诊断准确性：2D和3D US具有100％敏感性和100％特异性，阳性预测值100％和负预测值100％在所有参数中100％。结论：根据这些发现，我们可以说超声检查可用于检测和诊断胎儿中枢神经系统的某些缺陷。关键字：超声检查；神经学异常
新冠肺炎疫情对经济和粮食安全的影响
疫情不断演变，粮食安全威胁不断升级 近年来，冲突、气候冲击、经济衰退和沙漠蝗虫等因素导致全球粮食安全状况不断恶化。新冠疫情可能导致过去四年间急性饥饿人口增幅超过 80%。全球经济前景愈发严峻，国际货币基金组织将其预测值修正为 2020 年全球 GDP 萎缩 -4.9%，比 4 月份的预测值低 2.1 个百分点。此外，新冠病例的地理分布持续演变，贫穷国家面临的挑战也随之演变（图 1）。继中国、欧洲和美国之后，拉丁美洲已成为疫情的中心。南亚每周新增病例曲线也呈现出令人担忧的陡峭斜率。截至 6 月中旬，三分之二的新确诊病例发生在低收入和中等收入国家。这些国家在努力应对日益严重的全球经济衰退的影响的同时，也在国内与疫情作斗争。因此，本简报将注意力从外部冲击转移到国内冲击，补充了之前更新中对面临粮食不安全状况恶化风险的国家的分析。
诊断性乳房超声中的人工智能
结果：经验丰富的读者在曲线（AUC）下表现出卓越的性能，为0.888 [95％置信区间（CI）：0.793–0.983]，表明诊断精度很高。相反，KOIOS决策支持（DS）系统的AUC为0.693（95％CI：0.562–0.824）。在KOIOS和弹性的指导下，经验不足的读者的AUC为0.679（95％CI：0.534–0.823），而仅KOIOS的AUC为0.655（95％CI：0.512-0.799）。在没有任何指导的情况下，经验较低的读者表现出最低的性能，AUC为0.512（95％CI：0.352–0.672）。经验丰富的读者的灵敏度为98.1％，特异性为58.8％，正预测值为88.1％，负预测值为90.9％，总体准确性为88.6％。KOIOS DS的灵敏度为92.5％，特异性为35.3％，精度为78.6％。在受考山和弹性的指导下，经验丰富的读者的灵敏度为92.5％，特异性为23.5％，精度为75.7％。仅由Koios引导时，经验较低的读者的灵敏度为90.6％，特异性为17.6％，精度为72.9％。最后，没有任何指导的经验较低的读者的灵敏度为84.9％，特异性为17.6％，精度为68.6％。
在纽约州北部的中部案例中，Covid-19的案例研究
废水监视提供了一种具有成本效益和非侵入性的方法，以获取包括Covid-19在内的传染病传播不足的传播。在2021-2022学年，我们分析了纽约杰斐逊县一个学校地点的废物样品。我们每周一次测试了SARS-COV-2 RNA，并将这些结果与学校的临床Covid-19病例进行了比较。SARS-COV-2 RNA的量与入射Covid-19病例的数量相关，最佳相关性是废水样本与COVID-19病例的数量之间的一天交货时间。废水监视的敏感性和正预测值分别根据样品中的SARS-COV-2 RNA量，可在废水样本采集后正确识别任何共同19例19例。废水监视的特定和负预测值正确地确定学校何时没有COVID-19的情况分别为67-78％和70-80％，具体取决于样本中SARS-COV-2 RNA的数量。这项研究中观察到的交货时间表明，在废水中确定SARS-COV-2之前可能发生传播。但是，废水监视仍应被视为了解学校级别的Covid-19趋势的潜在手段，并且是实现针对单个学校流行病学状况量身定制的预定公共卫生方法的一种方式。
Buffy Coat Gram染色用于检测败血症的Richmond C. Reyes患者的菌血症，医学博士* Emmanuel Edwin R. Dy，M.D。，** A
Buffy Coat Gram染色用于检测败血症的Richmond C. Reyes患者的菌血症，M.D。*Emmanuel Edwin R. Dy，M.D。传统上，这取决于收集后24-72小时的血液培养物的恢复。gram涂片的污渍来促进菌血症的检测，因此，协助医生选择抗菌治疗。进行了这项研究，以确定败血症患者早期检测到Buffy Coat Gram污渍的敏感性和特异性。Buffy Coat Coat涂片由23例具有临床体征和败血症症状的成年患者制备，至少没有事先抗生素摄入量至少24小时，并接受了圣托马斯大学医院临床部门的传染病部分，以了解微生物的存在。同时，从两个不同的地点获得了血液培养物，并每天检查是否生长。23例患者中有四名具有阳性血液培养。观察到七个Buffy Coat涂片对微生物呈阳性。两名患有革兰氏阳性球菌的患者和两名在Buffy Coat涂片上的革兰氏阴性杆菌患者对其血液培养没有生长。; 3。呼吸率> 20呼吸/分钟。两名在血液培养上生长沙门氏菌生长的患者在两个单独的样品的Buffy Coat涂片上具有革兰氏阴性杆菌，一名患有大肠杆菌生长的受试者在Buffy Coat上具有革兰氏阴性杆菌。基于这项研究，Buffy Coat制剂的革兰氏染色的敏感性为75％，特异性为79％。 正预测值和负预测值分别为43％和94％。 [Phil J Microbiol Infect Dis 2002; 31（2）：70-73]关键词：Buffy Coat，血液培养，菌血症引入菌血症的早期诊断对每位临床医生至关重要，尤其是在脓毒症的情况下，迅速识别感染性过程，对病因学剂和适当抗菌素的鉴定会影响患者的生存。 传统上，这取决于培养物收集后24-72小时的血液培养物的恢复。 1通常，医生面临着建立适当的抗菌治疗的困境。 治疗要么被延迟，要么以昂贵的有害或略有有效的抗菌剂延迟或建立。 2这项前瞻性研究将评估Buffy Coat的革兰氏染色，作为在患有临床体征和脓毒症症状的成年患者中检测细菌血症的快速工具，从而是适当选择抗菌治疗的指南。 具体来说，作者要确定Buffy Coat Gram污渍在早期检测败血症患者中的敏感性，特异性，正面和负预测值。基于这项研究，Buffy Coat制剂的革兰氏染色的敏感性为75％，特异性为79％。正预测值和负预测值分别为43％和94％。[Phil J Microbiol Infect Dis 2002; 31（2）：70-73]关键词：Buffy Coat，血液培养，菌血症引入菌血症的早期诊断对每位临床医生至关重要，尤其是在脓毒症的情况下，迅速识别感染性过程，对病因学剂和适当抗菌素的鉴定会影响患者的生存。传统上，这取决于培养物收集后24-72小时的血液培养物的恢复。1通常，医生面临着建立适当的抗菌治疗的困境。治疗要么被延迟，要么以昂贵的有害或略有有效的抗菌剂延迟或建立。2这项前瞻性研究将评估Buffy Coat的革兰氏染色，作为在患有临床体征和脓毒症症状的成年患者中检测细菌血症的快速工具，从而是适当选择抗菌治疗的指南。具体来说，作者要确定Buffy Coat Gram污渍在早期检测败血症患者中的敏感性，特异性，正面和负预测值。材料和方法的所有18岁及以上的成年患者的临床体征和症状定义为临床状况，其中有感染的证据加上对感染的系统性反应的证据，表现为以下两个或多个条件：1。温度> 38°C> 38°C或<36°C； 2。心率> 90次/分钟。或PACO2 <32 mm Hg; 4.WBC> 12,000/ Cu mm或<4,000/ Cu mm或> 10％未成熟（频段）表格；没有