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一种用于预测 1 型糖尿病青少年糖尿病酮症酸中毒住院率的“全数据”深度学习模型：开发和验证研究。
背景：尽管先前的研究已经确定了糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 的多种风险因素，但临床医生仍然缺乏可用于临床的模型来预测危险且代价高昂的 DKA 发作。我们想知道是否可以应用深度学习，特别是使用长短期记忆 (LSTM) 模型，来准确预测患有 1 型糖尿病 (T1D) 的青少年 180 天 DKA 相关住院风险。目标：我们旨在描述 LSTM 模型的开发，以预测患有 T1D 的青少年 180 天 DKA 相关住院风险。方法：我们使用了美国中西部儿科糖尿病诊所网络中 1745 名 8 至 18 岁患有 T1D 的青少年的 17 个连续日历季度的临床数据（2016 年 1 月 10 日至 2020 年 3 月 18 日）。输入数据包括人口统计学信息、离散临床观察数据（实验室结果、生命体征、人体测量指标、诊断和程序代码）、药物、按就诊类型划分的就诊次数、历史 DKA 发作次数、自上次 DKA 入院以来的天数、患者报告的结果（对诊所入院问题的回答）以及通过自然语言处理从糖尿病和非糖尿病相关临床记录中得出的数据特征。我们使用第 1 至第 7 季度（n=1377）的输入数据训练模型，使用第 3 至第 9 季度的部分样本外（OOS-P；n=1505）队列的输入对其进行验证，并使用第 10 至第 15 季度的输入在完全样本外（OOS-F；n=354）队列中进一步验证模型。结果：在两个样本外队列中，DKA 入院率均为每 180 天 5%。在 OOS-P 和 OOS-F 队列中，中位年龄分别为 13.7 岁（IQR 11.3-15.8）和 13.1 岁（IQR 10.7-15.5）；入组时中位糖化血红蛋白水平分别为 8.6%（IQR 7.6%-9.8%）和 8.1%（IQR 6.9%-9.5%）；对于排名前 5% 的 T1D 青少年，回忆率分别为 33% (26/80) 和 50% (9/18)；14.15% (213/1505) 和 12.7% (45/354) 曾因 DKA 入院（在 T1D 诊断后）。对于按住院概率排序的列表，精确度从 33% 提高到 56%，再到 100%
亚利桑那州 5 岁及以上居民按疫苗接种情况划分的 COVID-19 住院率和死亡率
• 死亡数据滞后一个月，以确保数据完整性。• 报告中的发病率是按年龄分组的每周发病率，计算方法是将住院或死亡人数除以接种了更新的（二价）加强针、未接种更新的（二价）加强针或未接种疫苗的人口数，然后乘以 100,000。总体发病率按年龄标准化。• 除年龄外，发病率未根据潜在疾病或大多数人口统计因素进行调整。• * 提供的是最近一个月完整的住院和死亡数据的发病率比 (IRR)。这些比率是通过将未接种疫苗者的平均每周发病率除以接种了更新的（二价）加强针和未接种更新的（二价）加强针的人群的发病率计算得出的。
糖尿病是住院COVID-19患者的危险因素 - 对来自波兰的国家住院数据库的分析，2020年
结果：我们包括174,621例Covid-19患者，他们于2020年住院。中有40,168例糖尿病患者（DPS），该组中DPS的比例高于一般人群（23.0％，9.5％，p <0.001）。在这组COVID-19的住院治疗中，记录了17,438例院内死亡，DPS的死亡率高于非糖尿病患者（16.3％vs. 8.1％，P <0.001）。多元逻辑回归表明，无论性别和年龄如何，糖尿病是死亡的危险因素。在主要效应分析中，DPS的院内死亡几率高出28.3％，而不是非糖尿病患者。同样，PSM分析包括101,578例患者，其中19,050例患有糖尿病，表明DPS的死亡风险较高，无论性别的赔率高34.9％。年龄组的糖尿病的影响有所不同，对60-69岁的患者的影响最高。
NVX-CoV2373 住院_medRxiv_031623
AMM - AMarchese@Novavax.com；XZ - xizhou@Novavax.com；JK - jkinol@Novavax.com；EU - 9 eunderwood@Novavax.com；WW – wwoo@Novavax.com；AM - amcgarry@Novavax.com；HB - 10 HBeyhaghi@Novavax.com；GA – german.anez@gmail.com；ST - SToback@Novavax.com；LMD - 11 LDunkle@novavax.com。12
家庭健康的规格可能预防家庭健康质量报告计划的住院措施
医疗保险人口中的住院时间很常见，昂贵且通常是可预防的。1,2,3 Medicare付款咨询委员会（MEDPAC）和Jencks等人的研究。 估计，从医院出院的17％至20％的医疗保险受益人在30天内被重新入院。 在这些医院再入院中，MEDPAC估计有76％被认为可以避免使用 - 与120亿美元的Medicare支出有关。 4，5对2004年接受HH服务的全国代表性FFS受益人的数据分析表明，HH患者在HH护理中出院后获得了大量的急性和急性后服务。 6专注于再入院，Madigan及其同事研究了74,580名Medicare HH患者，发现30天的重新住院率为26％，其中最大的比例与心脏有关的诊断（42％）。 7使用有关疗养院和家庭和社区服务（HCBS）的住院数据（HCBS）的数据，对双重合格医疗保险和医疗补助受益人的研究1,2,3 Medicare付款咨询委员会（MEDPAC）和Jencks等人的研究。估计，从医院出院的17％至20％的医疗保险受益人在30天内被重新入院。在这些医院再入院中，MEDPAC估计有76％被认为可以避免使用 - 与120亿美元的Medicare支出有关。4，5对2004年接受HH服务的全国代表性FFS受益人的数据分析表明，HH患者在HH护理中出院后获得了大量的急性和急性后服务。6专注于再入院，Madigan及其同事研究了74,580名Medicare HH患者，发现30天的重新住院率为26％，其中最大的比例与心脏有关的诊断（42％）。7使用有关疗养院和家庭和社区服务（HCBS）的住院数据（HCBS）的数据，对双重合格医疗保险和医疗补助受益人的研究
疫苗接种对 COVID-19 感染相关住院费用和疗程的影响
结果：总体而言，279 名（77.9%）未接种疫苗的患者因确诊感染 COVID-19 而住院，而接种疫苗的患者为 79 名（22.1%）。接种疫苗组的平均住院时间明显较短（6.47 天 vs 8.92 天，P = 0.03）。接种疫苗的患者 ICU 入院风险降低 70.6%（OR = 0.29，95% CI 0.12 – 0.71，P = 0.006）。未调整的住院费用无统计学意义（119,630 美元 vs 191,146 美元，P = 0.06）。调整年龄和合并症后，接种疫苗的患者的住院费用比未接种疫苗的患者低 26%（P = 0.004）。未接种疫苗的患者每天的住院费用明显较高（$29,425 vs $13,845 P < 0.0001）。未接种疫苗的患者（n = 118，42.9%）比接种疫苗的患者（n = 16，20.3%）更有可能需要高流量氧气或机械通气（OR = 2.95，95% CI 1.62 – 5.38，P = 0.0004）。
机器学习目标医疗保健欺诈吗？ Medicare住院的证据
摘要美国每年在医疗保健上花费超过4万亿美元，这在很大程度上由私人提供者进行，并由保险公司报销。该系统的一个主要问题是医院的过度灌输和欺诈，他们面临欺骗他们收取更高付款的主张的激励措施。在这项工作中，我们开发了新颖的机器学习工具，以识别过烧毁保险公司的医院，这些医院可用于指导调查和审核公共和私人健康保险系统的可疑医院。使用Medicare的大规模索赔数据，美国联邦健康保险公司的老年人和残疾人，我们确定了住院住院治疗中欺诈一致的模式。我们提出的欺诈检测方法是完全不可介绍的，不依赖任何标记的培训数据，并且可以向最终用户解释，从而提供了诊断，程序和计费代码的解释，导致医院被标记为可疑。使用司法部的新收集的数据对反欺诈诉讼的医院以及可疑医院的案例研究，我们验证了我们的方法和调查结果。我们的方法对医院的随机靶向提供了8倍的提升。我们还进行了一项分析后，以了解哪些医院特征（未用于检测）与可疑性有关。
COVID-19 加强疫苗接种对 Omicron 期间住院的影响：2021 年 12 月 15 日至 2022 年 3 月 27 日
本文件由安大略省公共卫生局 (PHO) 制定。PHO 为安大略省政府、公共卫生组织和医疗保健提供者提供科学和技术建议。PHO 的工作以出版时目前最佳可用证据为指导。本文件的应用和使用由用户负责。PHO 不承担任何此类应用或使用所产生的责任。本文件可在未经许可的情况下复制，仅用于非商业目的，并且必须注明 PHO 的版权。未经 PHO 明确书面许可，不得对本文件进行任何更改和/或修改。
COVID-19 mRNA 疫苗接种对预防既往感染过 SARS-CoV-2 的成年人因感染 COVID-19 而住院的有效性 — 美国，2021 年 6 月至 2022 年 2 月
据估计，先前感染过 SARS-CoV-2（导致 COVID-19 的病毒）可提供高达 90% 的再感染保护，尽管与对其他 SARS-CoV-2 变体相比，这种对 Omicron 变体的保护较低（1-3）。采用测试阴性设计来评估 COVID-19 mRNA 疫苗在预防随后因 COVID-19 住院的有效性，这些疫苗适用于年龄 ≥18 岁且先前核酸扩增检测 (NAAT) 呈阳性或被诊断为 COVID-19 的成年人。† 该分析使用了来自 Cosmos（一个电子健康记录 (EHR) 汇总数据集）的数据 (4)，并比较了 3,761 名病例患者（NAAT 结果呈阳性且与住院相关）与 7,522 名匹配的对照患者（NAAT 结果呈阴性）的疫苗接种状况。在先前感染 SARS-CoV-2 后，在 Delta 为主的时期（2021 年 6 月 20 日至 12 月 18 日），接种 2 剂疫苗后针对 COVID-19 相关住院的估计疫苗有效率 (VE) 为 47.5%（95% CI = 38.8%–54.9%），接种加强剂后为 57.8%（95% CI = 32.1%–73.8%）；在 Omicron 为主的时期（2021 年 12 月 19 日至 2022 年 2 月 24 日），接种 2 剂后针对 COVID-19 相关住院的估计疫苗有效率 (VE) 为 34.6%（95% CI = 25.5%–42.5%），接种加强剂后为 67.6%（95% CI = 61.4%–72.8%）。对于曾感染过 SARS-CoV-2 的成年人，接种疫苗可预防 COVID-19 相关住院，加强剂量可提供最高程度的保护。所有符合条件的人，包括曾感染过 SARS-CoV-2 的人，都应及时接种疫苗，以预防 COVID-19 相关住院。
2021 年 5 月至 11 月，加利福尼亚州和纽约州新冠肺炎病例和住院情况（按新冠肺炎疫苗接种情况和既往新冠肺炎诊断）
截至 2021 年 11 月 30 日，加利福尼亚州和纽约州约有 130,781 例 COVID-19 相关死亡，占美国 COVID-19 死亡人数的六分之一。*COVID-19 疫苗接种可预防感染 SARS-CoV-2（导致 COVID-19 的病毒）、相关的严重疾病和死亡（1、2）；对于幸存者而言，之前的 SARS-CoV-2 感染也可在再次感染时防止出现严重后果（3、4）。感染和疫苗衍生保护的相对大小和持续时间，单独和共同作用，可指导公共卫生规划和流行病预测。为了研究初次 COVID-19 疫苗接种和先前的 SARS-CoV-2 感染对 COVID-19 发病率和住院率的影响，分析了加利福尼亚州和纽约州（占美国人口的 18%）的全州检测、监测和 COVID-19 免疫接种数据。我们考虑了四组年龄≥18岁的成年人：1) 未接种疫苗且之前无实验室确诊的 COVID-19 病例，2) 接种疫苗（完成 COVID-19 基础疫苗接种系列后 14 天）且之前无 COVID-19 病例，3) 未接种疫苗且之前有 COVID-19 病例，以及 4) 接种疫苗且之前有 COVID-19 病例。我们比较了两个州各组之间经年龄调整的实验室确诊 COVID-19 病例风险率，并且在加利福尼亚州还比较了 2021 年 5 月 30 日至 11 月 20 日期间的住院情况。在研究期间，与其他三组相比，两个州未接种疫苗且之前无 COVID-19 病例的人群的 COVID-19 发病率最高。在 2021 年 5 月 30 日开始的一周内，与未接种疫苗且无既往 COVID-19 诊断的人的 COVID-19 病例率相比，接种疫苗且无既往诊断的人的 COVID-19 病例率低 19.9 倍（加州）和 18.4 倍（纽约）；未接种疫苗且有既往诊断的人的 COVID-19 病例率低 7.2 倍（加州）和 9.9 倍（纽约）；接种疫苗且有既往诊断的人的 COVID-19 病例率低 9.6 倍（加州）和 8.5 倍（纽约）。在同一时期，与未接种疫苗且无既往诊断的人的住院率相比，加州的住院率也呈现出类似的模式。这些关系