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引用出版版本（APA）：Glargaard，S.，Thomsen，J.H.，Løgstrup，B.B.，Schou，M.，Iversen，K.K.，K.K.，Tuxen，C.，Nielsen，O.W.
抽象引入胸腔积液存在于一半患有急性心力衰竭的患者中。该疾病用利尿剂和/或治疗性胸腔化治疗，以用于更大的积液。没有随机试验或指南的证据支持胸腔化，以减轻由于急性心力衰竭引起的胸腔积液。胸腔内的胸腔胸腔积液干预试验（TAP-IT）将调查是否将急性心力衰竭和胸膜尿液积液引起的策略与药理治疗相比，还可以增加参与者的数量，而在90天之后，通过药理学治疗增加了药理治疗的策略，胸膜尾巴导管插入胸膜尾部的胸膜插入还可以增加药理治疗。方法和分析Tap- IT是一种务实的，多中心，开放标签，随机对照试验，旨在包括126例左心室射血分数≤45％和由于心脏衰竭而导致的不可抑制的胸膜积液。参与者将根据部位和抗凝剂治疗进行随机分组，并将参与者分为前期超声引导的胸膜辫子导管胸腔内化，除标准药理治疗或仅针对标准药理治疗外。胸腔化，如果在药物治疗部门的病情恶化，或者在5天内未观察到显着改善，则可以在药理治疗组的参与者中进行。关键的次要结果包括90天的死亡率，并发症，再入院和生活质量。入学率从2021年8月开始。主要终点是参与者在随机化后的90天内未住院的参与者有多少天，并将在意图治疗人群中进行分析。伦理和传播该研究已得到丹麦科学伦理委员会（H-20060817）和数据审查知识中心（P-2021-149）的批准。所有参与者将签署知情同意书。无论性质如何，结果都将在经过同行评审的医学杂志上发表。
引用：Stalheim AM、Iversen MM、Jenum AK 等。挪威妇女妊娠期糖尿病的季节性变化：全国人口
摘要 目的 先前关于妊娠期糖尿病 (GDM) 发病率季节性变化的研究结果尚无定论。此外，人们对 GDM 的季节性变化是否与母亲出生国家有关知之甚少。我们研究了 GDM 发病率是否存在与母亲出生国家背景相关的季节性变化。 设计 全国人口登记研究。 设置和参与者 我们使用了挪威医学出生登记处 (MBRN) 的全国人口数据，n=1 443 857 人 (1990–2016 年) 和四项合并的社区研究 (4GDM) 的数据，其中对 GDM 进行了普遍筛查，n=2 978 人 (2002–2013 年)。结果测量 在两个数据集中，分别使用逻辑回归分析检查妊娠季节与 GDM 发病率之间的关联，并根据母亲的国家背景使用两大地理类别进行分层（MBRN：挪威人和移民；4GDM：欧洲人和非洲/亚洲人种）。冬季被用作参考类别。 结果 MBRN 中，当怀孕开始于冬季时，GDM 发病率最高（挪威出生：1.21%；移民：3.32%），而当怀孕开始于夏季时，挪威和移民女性的 GDM 发病率最低（挪威出生：1.03%（OR 0.85，95% CI 0.81 至 0.98）；移民：2.99%（OR 0.90，95% CI 0.84 至 0.96））。 4GDM 数据显示，欧洲血统的女性在秋季（10.7%，OR 1.01，95% CI 0.69 至 1.46）和冬季（10.6%）怀孕时 GDM 发病率最高，而非洲裔和亚裔女性在夏季怀孕时 GDM 发病率最高（15.3%，OR 1.17，95% CI 0.54 至 2.53）。结论基于全国人口数据，本研究表明挪威出生和移民女性的 GDM 发病率随季节而变化。4GDM 数据集未显示 GDM 发病率的明显季节性变化，可能是因为样本相对较小。GDM 季节性变化的原因有待进一步探讨。
Frédéric Dehais 和 Imad Rida 和 Raphaëlle N. Roy 和 John Iversen 和 Tim Mullen 和 Daniel E. Callan 的 pBCI，用于在实际飞行条件下发生注意力错误之前进行预测。（2019 年）在：IEEE 系统、人与控制论国际会议 - IEEE SMC BMI，2019 年 10 月 6 日 - 2019 年 10 月 9 日（意大利巴里）。
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力不集中性失聪。这项研究的动机是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)），对警报开始前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1- NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，以便人们感知和采取行动。