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2024秋季LL计划和会员指南
livestrong®是一项基于研究的体育锻炼和福祉计划，旨在帮助成人癌症幸存者恢复其整体健康状况。参与者与接受过支持性癌症护理的Y员工合作，以安全地实现其目标。他们将学习耐力，力量，灵活性和平衡，这可以通过关注整个人而不是疾病来帮助提高信心和自尊。这是一个为期12周的计划，对接受癌症治疗或超越癌症治疗的任何人免费。欢迎支持/护理人员。该计划得到了帕金森基金会的社区赠款的支持。免费获得Framingham，社区成员
利用钟表绘图测试图像检测认知障碍的人工智能辅助在线工具
a 波士顿大学电气与计算机工程系、系统工程部和生物医学工程系 b 波士顿大学医学院医学系 c 波士顿大学弗雷明汉心脏研究 d 波士顿大学计算与数据科学学院 e 波士顿大学计算机科学系 f 波士顿大学医学院和公共卫生学院解剖学与神经生物学系、神经病学系和流行病学系 g 通讯作者：Ioannis Ch. Paschalidis，yannisp@bu.edu，8 St. Mary's St Boston, MA 02215
环境正义和地热能网络
在本报告中，我们提出了在开发地热能网络（GENS）时应考虑的环境正义（EJ）的考虑。这项研究是作为预算期1（BP1）的“计划与设计”的一部分开发的，该社区地热供暖和冷却（CGHC）授予了HEET（DOE）。该项目的合作伙伴组织是：Eversource Energy-部署合作伙伴；弗雷明汉市 - 市政伙伴，萨拉斯·奥布莱恩（Salas O'Brien） - 设计合作伙伴，以及主要获得者Heet。HEET是一个非营利组织，其使命是通过道德和有效的热能过渡来推动系统的变化。
使用人工智能支持图表审查研究
结果 已识别引文数量 • PubMed 搜索识别出 363 篇引文。 • 共有 85 篇引文（23%）描述了 AI 在支持图表审查研究中的原始研究案例。可通过联系作者获得这些引文的完整列表。 AI 技术的用例 • 已识别的 85 篇引文的用例分为“自动数据收集”、“病例识别”和“病例确定”。病例确定被定义为根据其他临床数据评估使用 AI 进行病例识别的准确性；例如，一项研究表明，使用自然语言处理 (NLP) 自由文本临床笔记可以有效识别 Framingham 心力衰竭表型，表现出良好的表现
基于心血管风险评分（AICVD）
抽象目标心血管疾病（CVD）是印度最普遍的疾病之一，占总死亡的近30％。对印度人口中CVD风险评分的研究匮乏，常规风险评分的有限表现以及无法重现随机临床试验中的初始准确性的研究，这导致了有关大规模患者数据的这项研究。目的是在未来10年内开发基于人工智能的风险评分（AICVD），以预测CVD事件（例如，急性心肌梗塞/急性冠状动脉综合征），并将模型与Framingham Heart风险评分（FHRS）和QRISK3进行比较。方法我们的研究包括31599名从2009年至2018年的18-91岁的参与者在印度的六家阿波罗医院。使用Spearman相关系数和倾向分数匹配的多步风险因素选择过程产生了21个风险因素。使用多层神经网络预测事件发生（分类）和事件的时间（危害模型）的风险因素建立了一个深度学习危害模型。此外，该模型通过来自印度和荷兰的独立回顾人群进行了验证，并与FHRS和QRISK3进行了比较。结果深度学习危害模型的性能良好（曲线下的区域（AUC）0.853）。验证和比较结果显示，AUC在0.84至0.92之间，阳性似然比（AICVD -6.16至FHRS -FHRS -2.24和QRISK3 -1.16）和准确性（AICVD -80.15％至FHRS至FHRS 59.71％和Qrisk3 51.51.51.51.51.51.51.51.51.57％）。在荷兰队列中，AICVD还优于Framingham心风险模型（AUC -0.737 vs 0.707）。结论本研究得出的结论是，新型基于AI的CVD风险评分对心脏事件的预测性能高于印度人群的常规风险评分。试用注册号CTRI/2019/07/020471。
声学特征与大脑体积之间的关联
1，波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿，美国2号弗雷明汉心脏研究，波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国卫生学院3.公共卫生，美国马萨诸塞州波士顿公共卫生，5 Slone流行病学中心，波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院，美国马萨诸塞州波士顿，肺部医学和医学系6级，贝丝以色列Deaconess医学中心，美国马萨诸塞州波士顿，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院和医学院。马，美国1，波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿，美国2号弗雷明汉心脏研究，波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国卫生学院3.公共卫生，美国马萨诸塞州波士顿公共卫生，5 Slone流行病学中心，波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院，美国马萨诸塞州波士顿，肺部医学和医学系6级，贝丝以色列Deaconess医学中心，美国马萨诸塞州波士顿，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院和医学院。马，美国
审查运动训练引起的microRNA改变，具有保护性效果在心血管疾病中
1老年学院（上海大学），上海大学的南北医院（Nantong第六人医院），上海大学医学院，上海大学，226011 Nantong，Jiangsu，中国中国2个心脏再生和老化实验室，Cardibascular Sciencular Sciencular Science of Strangiai Shanghai Intern ofan ofter of Orange of Stranghai Shanghai Shanghai Intor，Shanghai Intor，Shangshai Intor，Shanghai Intor，Shangshai inter，shanghai 200444年上海，马萨诸塞州综合医院和哈佛医学院的心血管司，马萨诸塞州波士顿，美国402114，美国4生物学发展，萨诺菲，马萨诸塞州弗雷明汉，马萨诸塞州01701，美国5中国富士350001福建医科大学医院 *通信：fjxhyjl@163.com（yanjuan lin）; junjiexiao@shu.edu.edu.cn（junjie xiao）†这些作者同样做出了贡献。
英国生物银行的前瞻性研究设计和数据分析
引言人口健康研究在过去的几个发展中已经走了很长一段路，在我们对疾病原因的理解方面取得了重大进展。尤其是1950年代开始的前瞻性研究，例如英国医生研究（1）和弗雷明汉心脏研究（2），对于理解生活方式因素和疾病风险之间的关联是无价的，因为它们过度存在于病例对照因素中固有的许多偏见，这是对疾病的风险因素（expos的风险因素（expos）的疾病（expos）（expos）是疾病（expos）的量度（expos）。但是，直到最近，这些研究可以得出的结论受样本量较小，定义各种危险因素的分析方法的限制，以及相对短的后续时间持续时间以评估健康结果。直到将来自这些不同研究的数据整合到
糖尿病眼睛：通往心脏和血管系统的窗口
在各种人群中研究了DR和心血管发病率与死亡率之间的关联，如表1所示。20多年前，弗雷明汉心脏和眼睛的研究表明，DR与普遍的心血管疾病有关[3]。随之而来的流行病学研究表明，糖尿病患者患有视网膜病变的冠心病风险增加，有些人报告了冠心病的风险增加，同时控制了混淆风险因素[4-6]，而另一些人则暗示DR与CHD的关联主要是由于共同的风险因素[7-9]。在社区中的动脉粥样硬化风险（ARIC）研究中，通过标准化视网膜照片而不是基础镜检查来评估DR的发生，DR与出现的CHD的风险更高，致命的CHD风险高三倍，与Glycemic Pemical水平，心血管疾病，