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透视指导性介入程序的质量保证和优化
随着荧光指导性介入程序的应用和复杂性不断增长，各种临床专业人员之间的合作越来越重要。在一起，理想情况下，这些临床专业人员将不仅建立质量保证计划，而且还将开发针对荧光镜指导性介入程序独特需求量身定制的全面优化过程。质量保证计划通过定义符合最佳实践和监管要求的标准，程序和准则来确定X射线荧光影像系统的一致，高质量性能的基础。它重点介绍了从设备维护到协议依从性的与荧光镜指导性介入程序有关的所有方面的监视，评估和改进。
全身麻醉期间正中神经刺激后大脑运动活动的检测 (STIM-MOTANA)：前瞻性干预研究方案
背景：全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中，可能导致身体痛苦和心理后遗症，称为创伤后应激障碍。事实上，没有任何监测技术足以有效预防 AAGA；因此，需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动，但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动，我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此，我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI，从而可以预防 AAGA。目的：据我们所知，目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法：STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究，研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者，涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激：(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术，使用丙泊酚靶控输注泵。结果：将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外，我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论：STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理，我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册：Clinicaltrials.gov NCT05272202；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID)：PRR1-10.2196/43870
第十届年度深部脑刺激智库会议论文集：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入性精神病学和神经调节领域的女性的进展
奖状 Wong JK、Mayberg HS、Wang DD、Richardson RM、Halpern CH、Krinke L、Arlotti M、Rossi L、Priori A、Marceglia S、Gilron R、Cavanagh JF、Judy JW、Miocinovic S、Devergnas AD、Sillitoe RV、Cernera S、Oehrn CR、Gunduz A、Goodman WK、Petersen EA、Bronte-Stewart H、 Raike RS、Malekmohammadi M、Greene D、Heiden P、Tan H、Volkmann J、Voon V、Li L、Sah P、Coyne T、Silburn PA、Kubu CS、Wexler A、Chandler J、Provenza NR、Heilbronner SR、Luciano MS、Rozell CJ、Fox MD、de Hemptinne C、Henderson JM、Sheth SA 和 Okun MS (2023)诉讼程序第 10 届年度深部脑刺激智库：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入精神病学和神经调节领域的女性的进展。Front. Hum. Neurosci. 16:1084782。doi：10.3389/fnhum.2022.1084782
JNIS 2024 年 12 月 - 神经介入外科杂志
主编 Felipe C. Albuquerque 副主编 David Fiorella Joshua Hirsch 委托编辑 Michael Chen 副主编 Jildaz Caroff Reade De Leacy Kyle Fargen Jens Fiehler Violiza Inoa Akash Kansagra Thabele Leslie-Mazwi Michael Levitt Mario Martinez-Galdamez Justin Mascitelli James Milburn Isil Saatci Edgar Samaniego Jai Shankar Jan Vargas 基础科学副主编 Matthew Gounis David Steinman 社交媒体助理编辑 Dorothea Altschul Matthew Amans Jose Danilo Diestro Andrew Ducruet Matthew Fusco 技术视频助理编辑 Peter Kan Maxim Mokin 名誉编辑 Robert Tarr SNIS 执行董事 Marie Williams Denslow 编辑部 神经介入外科杂志 BMJ 出版集团有限公司 BMA House Tavistock Square 伦敦，WC1H 9JR，英国 电子邮件：info.jnis@bmj.com 作者和审稿人指南完整说明可在线获取：http://JNIS.bmj.com/ifora。文章必须以电子方式提交：http://mc.manuscriptcentral.com/jnis。作者保留版权，但必须授予 JNIS 独家出版许可：http://JNIS.bmj.com/ifora/licence.dtl
临床研究指南（介入）
请根据下面的标题简要说明您的介入临床研究：1。研究设计描述了研究设计，包括试验是否将受到安慰剂的控制，随机化的方法，分配隐藏，掩盖，分析类型（根据方案进行治疗的意图）。2。研究人群描述了纳入和排除标准。描述有关如何选择研究人群的任何相关细节，例如磨合后。3。建议的干预措施包括对实验和对照/比较器干预措施的描述。请注意干预措施的剂量和持续时间。如果您正在尝试进行复杂的干预措施，请参阅MRC指南，以制定和评估复杂的干预措施。4。结果度量描述了主要和次要结果措施。说明结果将如何可靠地测量以及在什么时间点进行。说明结果措施是否以及如何裁定。5。随访提供了频率和随访持续时间的详细信息，以及避免损失跟进的方法。提供有关合规性的任何预期问题的详细信息，并解释如何处理这些问题。6。研究设置描述了将确定并邀请参与者参加的临床环境（例如，一般实践，医院门诊患者，救护车服务用户）。7。年龄，性别/性别，种族）。8。15-20％的相对风险降低）。包括服务不足的人的人描述了受研究状况或需要医疗干预措施影响的人口的人口统计学（例如解释您的目标是招募一组代表受病情影响或需要医疗干预措施影响的人群的参与者，以及您的招聘和保留方法将如何与服务不足的群体互动（请参阅NIHR确定和包括服务不足的组）。功率计算和样本量计算提供了建议的样本量，描述了事件速率（应基于当代数据）并解释了如何估计。给出事件速率，估计效果大小，功率和类型1错误率的详细理由。如果存在已知的不良影响导致不遵守，则在计算样本量时需要考虑这一点。进一步的指导：当估计效果大小时，请记住，对于二进制临床结果，大多数治疗最多都具有中等影响（例如效果估计更大，需要仔细的理由。（注意：已知对小型试验进行系统评价的结果高估了效应大小，因此此类研究通常不适合在新试验中确定治疗的可能效果大小。）如果样本量要求超过英国的能力，BHF鼓励申请人考虑寻求国际合作。
肝细胞癌介入治疗新进展
肝细胞癌 (HCC) 是全球最常见和最致命的癌症之一。由于该疾病的症状不明显，早期诊断仍然具有挑战性，通常导致晚期才被发现，治疗选择有限且预后不佳。近年来，介入治疗已成为增强肿瘤反应和改善患者预后的有希望的策略。本综述探讨了 HCC 介入治疗的最新进展，包括经动脉栓塞术 (TAE/TACE)、经皮肝肿瘤消融技术 (RFA、MWA) 和经动脉放射栓塞术 (TARE)。我们评估了这些疗法在临床实践中的有效性和局限性，并整合了当前的研究成果。此外，我们探讨了个性化治疗方法的增长趋势并确定了未来的研究方向，旨在指导临床实践并为进一步的研究提供信息。
介入放射学对人工智能的探索
此项目/顶点课程 - 全球访问由 USF 奖学金的所有论文、学位论文、顶点课程和项目免费和开放访问：Gleeson 图书馆 | Geschke 中心的数字存储库。它已被 USF 奖学金的授权管理员接受纳入硕士项目和顶点课程：Gleeson 图书馆 | Geschke 中心的数字存储库。有关更多信息，请联系repository@usfca.edu。
与偏见相结合：通过介入反馈
大语言模型（LLM）通常会产生偏见的输出，其中包含令人反感，有毒或刻板印象的文本。现有的LLM对准方法，例如根据人类反馈（RLHF）学习的强化学习，从而根据当前模型输出的奖励信号来减轻偏见，而无需考虑偏见的来源。在这项工作中，为了探索偏见的形成，我们从因果的角度重新审视了LLMS的文本生成。我们确定了包含文本短语语义相关性的预训练数据和输入提示，因为LLMS和模型输出之间的两个混杂因素会导致偏见。受到因果观点的启发，我们利用RL对齐中的奖励模型作为一种仪器变量来对LLMS进行因果干预。利用初始LLM和Intervened LLM之间的奖励差异作为介入反馈来指导RL FINETUNT，我们提出了C ausality-a ausa a aus a Ware a Ware a Ware a strignment（CAA），用于LLM DEMIAS。在两个具有三个不同对齐目标的文本生成任务上的经验证明了我们在对齐LLMS时的方法，以产生较小的偏见和更安全的输出。
关于非干预性研究的考虑
2024 年 6 月 17 日 Patrizia Cavazzoni 医学博士 药物评估和研究中心主任 美国食品药品管理局 10001 New Hampshire Ave Silver Spring, MD 20903 关于：案卷号 FDA-2023-D-5470，针对“真实世界证据：关于药物和生物制品非干预性研究的考虑” 亲爱的 Cavazzoni 博士， 美国国家罕见病组织 (NORD) 代表患有 10,000 多种已知罕见病中的 3000 多万美国人，感谢食品药品管理局 (FDA 或机构) 提供机会就该机构的指导草案“真实世界证据：关于药物和生物制品非干预性研究的考虑”发表意见。 NORD 是一个独特的非营利组织和健康组织联合会，致力于通过推动护理、研究和政策的进步来改善罕见病患者的健康和福祉。 NORD 成立于 41 年前，即《孤儿药法案》（ODA）通过之后，旨在正式确立患者权益团体联盟，这些团体在通过这项具有里程碑意义的法律过程中发挥了重要作用。自那时起，NORD 一直在推动罕见病研究和资助，以支持开发有效的治疗方法和疗法；提高认识并解决关键的知识差距；并倡导支持提供和获得安全有效疗法的政策。据估计，在 10,000 多种已知的罕见病中，有 95% 尚未获得 FDA 批准的治疗方法，因此，在罕见病研究和药物开发方面取得持续进展至关重要。罕见病研究的独特挑战使传统的随机、双盲、安慰剂对照试验以及替代研究方法（包括观察性研究、单组试验和外部对照组研究）变得复杂。由于患者人数有限且罕见病药物开发的财务现实，非干预性和观察性研究构成了孤儿药安全性和有效性的重要证据来源。传统的随机、双盲、安慰剂对照试验是安全性和有效性临床证据的黄金标准，但在罕见病药物开发中，它们并不总是可行或合乎道德的。出于这些原因，我们敦促 FDA 提供更具体、更可操作的指导，说明如何设计最佳的罕见病非干预性和观察性研究。N-of-1 研究，以及其他患者群体较少、疾病表现不同、潜在混杂因素较多或随访时间特别长的研究，都是可以从额外的可操作指导中受益的领域。缺乏这种具体和有针对性的信息可以说限制了指南草案在当前形式下对罕见病的效用和适用性
真实世界证据：关于药品和生物制品非干预性研究的考虑 行业指南
指导草案 本指导文件仅供评论之用。有关本草案的评论和建议应在《联邦公报》上公布指导草案发布通知后 90 天内提交。请将电子评论提交至 https://www.regulations.gov。请将书面评论提交至食品药品管理局卷宗管理人员（HFA-305），地址：5630 Fishers Lane, Rm. 1061, Rockville, MD 20852。所有评论均应注明《联邦公报》上公布的发布通知中所列的卷宗编号。 如对本草案有任何疑问，请联系 (CDER) Tala Fakhouri，电话：301-837-7407，或 (CBER) 沟通、推广和发展办公室，电话：800-835-4709 或 240-402-8010。