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在早期老年康复的情况下，使用基于技术的秋季预防计划具有视觉反馈：受控和非随机
背景：Otago计划（OP）是基于证据的，重点是预防老年人的秋季预防。在早期老年康复（EGR）中以OP原理为基础的短期数字计划的可行性和可用性尚不清楚。目的：本研究调查了EGR设置的其他基于技术的秋季预防计划（FPP）的可行性和可用性。方法：我们在EGR的环境中进行了可行性研究。在2024年3月至6月之间招募了30名患者的样本（至少由Walker迁移；微型精神状态测试评分> 17），并与回顾性队列进行了比较（n = 30，前EGR患者）。使用称为“ Pixformance”的基于技术的平台，干预组（IG）中的所有患者（IG）中的所有患者/周/周进行了20分钟的监督FPP。该设备是数字教练，可以实时更正。主要终点是可行性（当IG的80％在2周内参加6次培训时，给出了可行性）。次要结果是可用性（患者和促进者的观点；≥75％），跌倒风险（伯格平衡量表），流动性（定时和进行测试），功能独立性（功能独立性措施）和日常生活的活动（Barthel Intex）。分析了包括焦虑和抑郁症（四个项目患者健康问卷； PH-Q4）的几个进一步的探索性终点。在进入EGR时以及出院前2周后访问数据。用于分析验证前的结果，应用依赖的学生t检验和Wilcoxon检验。EGR的主要指示是中风（9/60，15％）。使用重复测量的混合方差分析用于时间，组和相互作用相关的变化的统计分析。结果：分析了60例患者的队列（平均80.2，SD 6.1 y； 58％女性，35/60）。将患者招募到前瞻性IG（n = 30）和回顾性对照组（n = 30）中。在前瞻性IG中的30名患者中，有11例（37％）在2周内完成了6次培训课程。参与者未完成6次培训课程的原因是诊断任命（33％），疼痛/不适（33％）或疲劳（17％）。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。 对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。 在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。 同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。EGR患者将FPP的可用性定为84％，促进因子为100％中的65％。对标准评估的预测试分析显示，伯格平衡量表有显着的相互作用（<.01）。在两组中，随着时间的推移和GO测试（<.01），Barthel索引（<.01）和功能独立性度量（<.01）都发现了显着改善。同样，在IG中，pH-Q4分数（.02）得到了提高。
早期生命的血清学特征和对链球菌链球菌的天然保护性体液免疫的发展
Gabrelle至1.5.5和Jaina 1，Moduu Lamin Fena Check，船1，Mahammed Manage 1，Cho Goods Glaje 13疫苗和Imunity主题，MRC绅士Schoroen的Schorone的Schoone
o r i g i n a l r e s a a r c h成熟的脑源性神经营养因子及其前体在预测卒中早期失眠p
背景：早期发作失眠（EOI）对患有早期神经系统恶化（END）的患者的调查和管理似乎在临床实践中没有得到充分的优先级。脑衍生的神经营养因子（MBDNF）及其前体ProbDNF在神经可塑性中起重要作用，并且可能与EOI的病理生理机制有关。这项研究旨在研究血清MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比与EOI与EOI的相关性的关联。方法：在2021年10月至2023年12月的一项前瞻性队列研究中，招募了232例末端的中风患者和56例健康对照（HCS）。使用酶连接的免疫吸附测定法对MBDNF和ProbDNF的血清水平进行定量。EOI是根据睡眠障碍的国际分类（ICSD-3）诊断出的。末端患者根据存在或不存在EOI将其分为亚组。结果：与HC中的患者相比，最终患者的MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比的血清水平明显降低（所有p <0.05）。在232例最终患者中，有82名（35.3％）发展了EOI。与没有EOI的人相比，具有EOI的人的MBDNF和MBDNF/probDNF比显着较低（全p <0.001）。多元逻辑回归分析表明，男性性别（p = 0.026），汉密尔顿抑郁量表（HAMD）得分（P <0.001），MBDNF（P = 0.009）和MBDNF/probDNF比率（P <0.001）是EOI的独立预测因素。MBDNF和MBDNF/probDNF比分别为0.686和0.778。结论：我们的研究确定了MBDNF水平降低与MBDNF/probDNF比率降低与最终患者EOI的发展之间的相关性。此外，与单独使用MBDNF或ProbDNF相比，MBDNF/probDNF比率可以提供更大的EOI的见解。关键字：脑衍生的神经营养因子，缺血性中风，失眠，早期神经系统劣化，生物标志物
榕树根和芽的早期发育...
摘要 Ficus pseudopalma 俗称菲律宾榕、龙血树榕或棕榈叶榕，是桑科的一种本土物种。由于其外观类似棕榈树，当地人将其称为 Lubi-lubi 或 Niyog-niyogan，它作为观赏植物、食物来源和药用资源具有重要的民族植物学价值。鉴于其特有地位，繁殖 F. pseudopalma 对于保护、生物多样性保护和维持生态系统健康至关重要。本研究旨在确定最有效的 F. pseudopalma 茎插繁殖介质以支持这些工作。采用完全随机设计 (CRD)，每个处理重复 10 次。从健康母株中收集 10 厘米长的茎插，其中 40 多个插条用作种植材料。准备了三种繁殖培养基：M1（表土、泥炭和锯末，比例为 1:1:1）、M2（表土和沙子，比例为 1:3）和 M3（表土和蒸干稻壳，比例为 1:1）。插穗培育 50 天，在此期间及之后收集根系和芽系发育数据。进行统计分析，包括方差分析和 Bonferroni 调整的事后检验，显著性水平为 P<0.05，以评估结果。研究结果表明，表土、泥炭和锯末的组合（M1）是最有效的繁殖培养基，与对照培养基（M0）相比，其显著促进了根系和芽系的生长。虽然含有表土和沙子的培养基（M2）和含有蒸干稻壳的表土（M3）支持植物生长，但它们的表现不如 M1 显著。有趣的是，虽然 M1 与对照有显著差异，但其他培养基组合在大多数生长参数上没有显著差异。总之，M1 成为 F. pseudopalma 茎插的最佳繁殖培养基，为提高繁殖成功率提供了一种实用方法。本研究通过确定支持这种特有物种生长和可持续性的有效栽培技术，为菲律宾本土植物的保护策略做出了贡献。关键词：无花果、栽培、参数、最佳培养基、生长
数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。
法国早期乳腺癌队列（Fresh）
1残留肿瘤和对治疗实验室的反应，RT2LAB，转化研究部，INSERM，U932免疫和癌症，法国75005，巴黎； elise.dumas28@gmail.com（E.D。）; beatriz.grandalrejo@curie.fr（B.G.R.）; eric.daoud@curie.fr（E.D.）; amyn.kassara@curie.fr（a.k.）; foriane.jochum@curie.fr（F.J.）; paul.gougis@curie.fr（P.G.）; fabien.reyal@gmail.com（F.R.）2 Inserm，U900，75005巴黎，法国； chloe-agathe.azencott@mines-paristech.fr 3矿山Paristech，CBIO-Centre for Compentrational for Compentation Biology，PSL Research University，75006 PARAS，法国45006，法国4外科肿瘤学系，巴黎大学，法国75005年，法国巴黎大学75005年； lucie.laot@gmail.com（L.L.）; enora.laas@curie.fr（E.L。）; sph.michel@gmail.com（S.M.）5巴黎大学居里研究所医学肿瘤学系，法国75005； loforencessy@hotmail.com 6 inria，di/ens，PSL研究大学，法国75006，法国7中心7rené休宁宁，医学肿瘤学部，法国圣云92210； alena.majdling@curie.fr（A.M。）; rayan.kabirian@curie.fr（R.K.）8法国斯特拉斯堡大学医院妇科科学系，法国斯特拉斯堡67091 9调查数据科学与评估部，法国国家癌症研究所（Institut National du Cancer Inca Inca Inca），92100 Boulogne-Billancourt，France，France，92100 Boulogne Billancourt; shouzard@institutcancer.fr（S.H. ）; clebihan@institutcancer.fr（c.l.b.-b.5巴黎大学居里研究所医学肿瘤学系，法国75005； loforencessy@hotmail.com 6 inria，di/ens，PSL研究大学，法国75006，法国7中心7rené休宁宁，医学肿瘤学部，法国圣云92210； alena.majdling@curie.fr（A.M。）; rayan.kabirian@curie.fr（R.K.）8法国斯特拉斯堡大学医院妇科科学系，法国斯特拉斯堡67091 9调查数据科学与评估部，法国国家癌症研究所（Institut National du Cancer Inca Inca Inca），92100 Boulogne-Billancourt，France，France，92100 Boulogne Billancourt; shouzard@institutcancer.fr（S.H.）; clebihan@institutcancer.fr（c.l.b.-b.）; pjbousquet@institutcancer.fr（P.-J.B.）10 Inserm，Ird，Sesstim，Labelis癌症小组，AIX-MARSELILLE大学，13005法国Marseille，法国11号，法国研究系，Jean Godinot，51100 Reims，法国； judicael.hotton@reims.unicancer.fr 12 Institut Curie，PSL研究大学，法国75005，巴黎 *通信：hamyannesophie@gmail.com
早期诊断、早期分层、早期干预，实现 IBD 精准医疗
来自 * 英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部 † 英国伦敦大学学院医学研究委员会临床试验部 ‡ 葡萄牙维塞乌 3504-509 Tondela-Viseu 医院中心维塞乌科胃肠病学部 § 法国圣艾蒂安医学院圣艾蒂安大学医院免疫学部，CIC INSERM 1408 ¶ 法国圣艾蒂安圣艾蒂安大学医院胃肠病学部 ‖ 以上作者贡献相同。联系方式：Nurulamin Noor 博士，英国剑桥大学医院 NHS 信托阿登布鲁克医院胃肠病学部（noorn@doctors.org.uk）。尽管在理解 IBD 的分子基础方面取得了巨大进展，但临床管理仍然依赖于“反复试验”的方法。此外，治疗上限已经出现，即使最有效的干预措施也仅对大约 30% 的患者有益。因此，已经开发了几种工具来帮助分层和指导治疗决策。我们回顾了许多这些精准医疗方法的潜在应用，这些方法现在几乎触手可及。我们强调了早期行动（避免不作为）的重要性，以确保患者获得最佳结果，以及如何将早期行动与精准工具相结合，以确保在正确的时间和地点为每个患有 IBD 的人提供正确的治疗。尽管精准医疗被大肆宣传和投入，但迄今为止它缺乏临床影响，应该认识到临床转化可能需要很长时间，许多有希望的突破可能在不久的将来就可以投入临床实施。我们讨论了一些临床应用尚待克服的挑战和障碍。我们还强调，早期识别、早期诊断、早期分层和早期干预与精准医疗工具密不可分。这些方法的结合为最终实现 IBD 精准医疗的承诺提供了最大的机会。关键词：精准医疗、分层医疗、生物标志物、早期诊断、早期干预
患有复杂先天性心脏病的青少年的压力指标、执行功能和适应力
作者所属机构：瑞士苏黎世大学儿童医院儿童发展中心（von Werdt、Schmid、Naef、Liamlahi、Latal、Ehrler）；瑞士苏黎世大学儿童医院儿童研究中心（von Werdt、O'Gorman、Schmid、Naef、Kretschmar、Liamlahi、Latal、Ehrler）；瑞士苏黎世大学法医医学研究所法医毛发分析中心（Binz）；瑞士苏黎世大学儿童医院 MR 研究中心（O'Gorman）；瑞士洛桑大学初级保健和公共卫生中心（Unisanté）生物统计学部（Rousson）；瑞士苏黎世大学儿童医院外科部儿科心脏中心儿科心脏病学（Kretschmar）；大学研究优先计划（URPP），发展和学习中的自适应大脑回路（AdaBD），瑞士苏黎世大学（Latal、Ehrler）。
验证早期发展的全球量表（...
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