摘要 目的 评估过去十年英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 做出有利覆盖决定的疾病领域新药的增量价值。 设计、设置和参与者 这项横断面研究评估了 2010 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间对药物的有利评估决定。增量效益估计值摘自 NICE 的证据审查小组报告。 主要结果测量 相对于最佳替代治疗方案的新药的增量效益,以质量调整生命年 (QALY) 表示。 结果 对 129 种药物进行了 184 次评估,提供了 QALY。增量中值为 0.27 QALY(IQR:0.07–0.73)。不同药物-适应症对的效益各不相同(范围:-0.49 至 5.22 QALY)。血液科(0.70,IQR:0.55–1.22)和肿瘤科(0.46,IQR:0.20–0.88)的中位收益最高,眼科(0.09,IQR:0.04–0.22)和内分泌科(0.02,IQR:0.01–0.06)的中位收益最低。八项评估(4.3%)发现贡献超过两个 QALY,但四分之一(50/184)的药物适应症对与现有治疗相比提供的治疗效果不到 1 个月的完美健康状态。结论在我们的审查期间,与最佳替代治疗方案相比,在英国国家卫生系统内批准使用的新药的中位增量价值相当于 3-4 个月的完美健康状态的生命,但数据是不均匀的。客观评价治疗价值有助于患者和医生对药物形成合理的期望,并深入了解药物治疗进展影响最大和影响最小的疾病领域。
在IVL和旋转动脉粥样硬化之前,大多数患者在血管造影引导组的5.75%中均在成像引导中为7.4%。在两组中使用IVL的使用相似,IVL气球的中位数为1,直径中位数为3.00mm,并且传递的脉冲中位数为60(所有比较,P> 0.05)。Nota- bly, the imaging-guided cohort was characterized by the deployment of stents with larger dimensions (median 3.5mm [IQR 3-3.5] versus 3.0mm [IQR 3-3.5] in the angiography cohort; p<0.001) and post-dilatation balloon sizes (median 4.0 [IQR 3.5-3.5] versus 3.5 [IQR 3.25-4.0]在Angiogra-Phy队列中;在成像引导组中记录了孤独的院内死亡率。结论这种单中心分析暗示,冠状动脉内成像引导的IVL在治疗钙化冠状病变中与使用支架的使用和较大能力的脱丝后气球相关,可能表明对病变制剂的更积极的方法进行了更为积极的方法。尽管有这些程序性分歧,但与血管造影引导的IVL相比,院内死亡率并没有显着影响。安全
目标:本研究的目的是比较计算机上的Tomog-raphy(CT)扫描中虚拟单烯图像(VMI)重建的有效性和临床实用性,并在光子计算检测器(PCD)CT系统上进行预滤线,以减少金属植入型Artifacts in Metal Artifacts in the Post of Posterative of Posterative of Posterative of the the the Postoperatiate of the the Postoperatiate oferporatiate ank。材料和方法:这项回顾性研究包括在3月至2023年10月之间在PCD CT扫描仪上进行内部固定的脚踝内固定的患者。在60到190 KeV之间的虚拟单晶图像在骨内核中以10 keV的增量重建,分别用于两种采集(分别为VMI SN和VMI STD)。噪声测量值评估了最突出的近金属图像扭曲中的伪影降低,并在采集模式以及多色图像和VMI之间进行了比较。三个读者评估了骨愈合的可见性以及5个重建水平的可见性和伪像范围。结果:本研究中包括48例患者(21名女性,27males;平均年龄为55.1±19.4岁)。tin-perfelter the-pyflerter the-div> tin-perfefterters的采集(n = 30)的多色彩图像和VMI的人工水平较低(n = 18;p≤0.043)。A significant reduction of metal artifacts was ob- served for VMI Sn ≥ 120 keV compared with polychromatic images (hyperdense ar- tifacts: 40.2 HU [interquartile range (IQR) 39.8] vs 14.0 HU [IQR 11.1]; P ≤ 0.01 and hypodense artifacts: 91.2 HU [IQR 82.4] vs 29.7 HU [IQR 39.6];For VMI Std , this applied to reconstructions ≥ 100 keV (hyperdense artifacts: 57.7 HU [IQR 33.4] vs 19.4 HU [IQR 27.6]; P ≤ 0.001 and hypodense artifacts: 106.9 HU [IQR 76.1] vs 57.4 HU [IQR 55.7]; P ≤ 0.021).对于可见性的可见性,与多色图像相比,keV的VMI SN在120 keV处得出更高的评分(p≤0.001),而与多颗粒图像相比,对图像的可解释性的评分更好(p = 0.023),并且对伪影范围的评分较低(p = 0.001)。结论:与多色图像相比,在120 KEV处的锡型VMI在120 KEV处显示出显着降低的金属伪像,而OSSESE愈合和图像可解释性的可见性得到了提高。因此,锡预滤光PCD CTWITH VMI重建可能是对金属植入物患者踝关节术后CT成像的有益补充。
医院联系信息:为确保您的医院收到有关满足 IQR 计划(和其他 CMS 质量报告计划)要求的重要信息,包括提交截止日期提醒和计划更新,我们必须拥有您医院关键角色的完整联系信息。如有必要,可以使用医院联系表提交您的联系信息更新。此文档可在质量报告中心网站上找到(www.qualityreportingcenter.com > 住院 > 医院 IQR 计划 > 资源和工具 > 表格)。
结果:包括七十例胸部CT CT证据19的癌症患者。中位随访25天后,17例患者(24%)死亡。非幸存者的中位数胸部CT胸部CT范围为20%(IQR = 14–35,范围= 3-59),而幸存者的中位数为10%(IQR = 6-15,IQR = 6-15,范围= 2-55)(P = 0.002)。Covid-19肺炎的程度与住院治疗(P = 0.003)和氧疗法要求(P <0.001)相关。与死亡相关的独立因素是绩效状态(PS)≥2(HR = 3.9,95%CI = [1.1-13.8] P = 0.04)和COVID-19-COVID-19肺炎的程度≥30%(HR = 12.0,95%CI = [2.2-64.4] P = 0.004)。在癌症,癌症阶段,转移部位或幸存者和非活群之间的肿瘤治疗类型上没有发现差异。该模型的跨验证UNO c索引包括PS和COVID-19的肺炎的范围为0.83,95%CI = [0.73-0.93]。
背景:心脏结构的分割是评估成像心脏的重要步骤。人们对霍蒂智能(AI)方法(尤其是深度学习(DL))的兴趣越来越大,可用于自动化这一过程。现有的心脏分割的AI方法主要集中在心脏MRI上。这项系统的审查旨在评估监督DL工具的性能和质量,以分割CT的心脏结构。方法:搜索EMBASE和MEDLINE数据库,以确定2013年1月1日至2023年12月4日的相关研究。2013年1月1日之后发表在同行评审期刊上的原始研究有资格纳入,如果他们提供了基于DL的基于DL的工具,用于对CT上的心脏结构进行分割和非冠状大船只的分割。从合格研究中提取的数据包括有关被分割的心脏结构,研究位置,DL体系结构和报告的性能指标,例如骰子相似性系数(DSC)。使用清单的医学成像中的人工智能清单评估了纳入的研究的质量(主张)。结果:包括2020年以后发表的18项研究。The DSC scores median achieved for the most commonly segmented structures were left atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.91), left ventricle (0.91, IQR 0.89 – 0.94), left ventricle myocardium (0.83, IQR 0.82 – 0.92), right atrium (0.88, IQR 0.83 – 0.90), right ventricle (0.91,IQR 0.85 - 0.92)和肺动脉(0.92,IQR 0.87 - 0.93)。与索赔的研究合规性是可变的。特别是,只有58%的研究表明符合数据集说明标准,大多数研究未在外部数据(81%)上测试或验证其模型。结论:监督的DL已应用于CT上各种心脏结构的分割。大多数表现出与DSC值测量的相似性能。现有研究受到培训数据集的规模和性质的限制,对地面真相注释的描述不一致以及在外部数据或临床环境中缺乏测试。
近年来,关于心脏成像的人工智能 (AI) 工具的研究急剧增加。其中包括对心脏 MRI (CMR) 结构进行分割的 AI 工具,这是获取临床相关功能信息的重要步骤。这些研究的报告质量对于该领域的发展和 AI 工具向临床实践的转化具有重要意义。我们最近进行了系统评价,以评估介绍心脏 MRI 分割自动化方法的研究报告质量(Alabed 等人。2022 AI 心脏 MRI 分割研究的报告质量——系统评价和未来研究的建议。心血管医学前沿 9:956811)。209 项研究被评估是否符合医学成像人工智能检查表 (CLAIM),这是一个报告框架。我们发现报告质量参差不齐,有时甚至很差,并在出版物中发现重要且经常缺失的信息。模型描述对 CLAIM 的遵守率很高 (100%,IQR 80% – 100%),但研究设计描述 (71%,IQR 63 – 86%)、用于训练和测试的数据集 (63%,IQR 50% – 67%) 和模型性能 (60%,IQR 50% – 70%) 低于预期。在这里,我们总结了我们的主要发现,针对可能不是人工智能专家的普通读者,并以此为框架讨论决定报告质量的因素,提出改进该领域研究报告的建议。我们的目标是帮助研究人员展示他们的工作,并帮助读者评估证据。最后,我们强调,即使面对心脏成像领域对人工智能的兴奋,也需要仔细审查介绍人工智能工具的研究。
近年来,关于心脏成像的人工智能 (AI) 工具的研究急剧增加。其中包括对心脏 MRI (CMR) 结构进行分割的 AI 工具,这是获取临床相关功能信息的重要步骤。这些研究的报告质量对该领域的发展和 AI 工具向临床实践的转化具有重要意义。我们最近进行了一项系统评价,以评估介绍心脏 MRI 分割自动化方法的研究的报告质量(Alabed 等人,2022 年,AI 心脏 MRI 分割研究的报告质量——系统评价和未来研究的建议。心血管医学前沿 9:956811)。对 209 项研究进行了评估,以确定其是否符合医学成像 AI 清单 (CLAIM),这是一个报告框架。我们发现报告质量参差不齐,有时甚至很差,并发现出版物中存在重要且经常缺失的信息。模型描述对 CLAIM 的遵守程度很高(100%,IQR 80% – 100%),但研究设计描述(71%,IQR 63 – 86%)、用于训练和测试的数据集(63%,IQR 50% – 67%)和模型性能(60%,IQR 50% – 70%)低于预期。在这里,我们总结了我们的主要发现,针对可能不是 AI 专家的普通读者,并以此为框架讨论决定报告质量的因素,提出改进该领域研究报告的建议。我们的目标是帮助研究人员展示他们的工作,并帮助读者评估证据。最后,我们强调需要仔细审查展示 AI 工具的研究,即使面对心脏成像领域对 AI 的兴奋。
N % N % N % N % N % Number of individuals 47509 - 62587 - 99108 - 440748 - 235335 - SARS-Cov-2 before 27 December 2020 1408 - 782 - 575 - 14949 - 3477 - Number of individuals included in the analyses 46101 - 61805 - 98533 - 425799 - 231858 - Median age at first dose (IQR) 84 (76; 90) - 83 (76; 88) - 86 (85; 88) - 49 (37; 59) - 66 (54; 74) - Median age at second dose (IQR) 84 (77; 90) - 83 (76; 89) - 86 (85; 88) - 49 (37; 58) - 68 (56; 75) - 性
确定了962例MCRPC的合格患者,其中包括204名黑人患者(21.2%;诊断时中位数[IQR]年龄,61例[55-67]年; 131名患者[64.2%[64.2%],GLEASOAS分数为8-10; 92名患者[45.1%] [45.1%]患有DE NOVO MEDTOTATIC患者和758岁的白人病人(758%)(7.7.78%)[78%] [8.8%] [8.8%] [8.8%] [8.8%]; [57-69] 445例患者[58.7%],格里森分数为8-10;MCRPC的中位数(IQR)随访时间为26.6(14.2-44.7)月。血液分子测试在黑人男性(111名男性[48.7%])中比白人(317名男性[36.4%]; P <.001)更为常见。群体之间可行的变化率相似(65名黑人男性[32.8%]; 215名白人[29.1%]; p = .35),但是MMRD或MSI-H在黑人男性(18名男性[9.1])中比白人(36名男性[46 Men [4.9%] [4.9%]; P = .04)更为常见。pten的改变在黑人男性中的频率少于白人(31名男性[15.7%] vs 194人[26.3%]; p = .003),