XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLongi
机器学习方法改善了从轻度认知障碍到阿尔茨海默氏病的纵向预测
摘要：轻度认知障碍（MCI）是认知能力下降，可以表明阿尔茨海默氏病（AD）的未来风险。我们根据梯度增强的树集合方法开发并验证了机器学习算法（MLA），以分析55-88岁（n = 493）诊断为MCI的个体的表型数据。数据，并取平均值以预测24-48个月内的AD进展。MLA在大多数指标上的所有预测窗口上都超过了小型状态检查（MMSE）和三个比较模型。例外包括18个月时的灵敏度（MLA和MMSE分别达到0.600）；和30和42个月的灵敏度（MMSE略微更好）。对于所有预测窗口，MLA均达到AUROC≥0.857和NPV≥0.800。带有24-48个月lookahead时间范围的平均数据，MLA在所有指标上的表现都优于MMSE。这项研究表明，机器学习可能比护理标准提供更准确的风险评估。这可能有助于促进护理协调，减少医疗支出，并维持从MCI到AD的风险的患者的生活质量。
用Illumina甲基化的珠奇普测定法分析的人DNA甲基化的纵向变化和变化及其对法医年龄预测的影响
DNA甲基化是一种关键表观遗传学修饰，在调节基因表达中起着至关重要的作用，并且已知会随着年龄的增长而发生动态变化。本研究研究了使用Illumina Epic850k阵列在两个时间点（相距15年）的64个个体的表观基因组宽的甲基化谱。混合效应模型确定了2821年龄相关的差异甲基化CPG位置（ADMP），中位变化率每年为0.18％，与人类寿命期间的变化10-15％一致。在所有ADMP中观察到了相似年龄的个体之间的基线DNA甲基化水平的显着变化以及在各个个体之间随着时间的变化方向不一致的变化。2821个ADMP的23个先前已纳入法医年龄预测模型。与所有ADMP相比，这些标记随着年龄的增长而显示出更大的DNA甲基化变化，并且个体之间的变化更少。然而，法医ADMP在DNA甲基化变化方向上也显示出个体间的变化。Elovl2中仅CG16867657在被研究的个体中表现出与年龄相关的变化的统一方向，这支持当前的Elovl2中的CpG站点是年龄预测的最佳标记。
COVID-19 疫情对青少年心理健康和大脑成熟的影响：对分析纵向数据的启示
摘要背景：COVID-19 大流行给年轻人带来了巨大的压力和干扰，可能导致他们的心理健康和神经发育发生变化。在这种情况下，尚不清楚经历过大流行及其停工的年轻人在心理生物学上是否与大流行之前评估的年龄和性别匹配的同龄人具有可比性。这个问题对于分析跨越大流行的纵向数据的研究人员来说尤为重要。方法：我们比较了大流行前（n = 81）和大流行相关停工结束后（n = 82）评估的精心匹配的年轻人。结果：我们发现，大流行停工后评估的年轻人内化心理健康问题更严重，皮质厚度减少，海马和杏仁核体积增大，大脑年龄更大。结论：COVID-19 疫情不仅似乎导致青少年心理健康状况恶化和大脑老化加速，而且还给研究人员分析因疫情而中断的规范发展纵向研究数据带来了重大挑战。
纵向医疗保健分析，用于早期发现和进展
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
糖尿病性视网膜病与诊断抑郁症之间的纵向双向关联：丹麦基于丹麦的基于登记册的研究
丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，丹麦南部丹麦大学丹麦大学丹麦大学临床研究系的眼科系 of Ophthalmology, Rigshospitalet-Glostrup, Copenhagen, Denmark g Department of Clinical Medicine, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark h Steno Diabetes Center Odense, Odense University Hospital, Odense, Denmark i Department of Vision Informatics, University of Osaka, Osaka, Japan j Department of Ophthalmology, Zealand University Hospital Roskilde, Roskilde, Denmark k丹麦·奥尔堡（Aalborg Aalborg），阿尔堡大学医院（Aalborg Aalborg），丹麦L医学院，牙科和生物医学科学系，皇后大学，贝尔法斯特，北爱尔兰，北爱尔兰，丹麦北爱尔兰，北爱尔兰，南部丹麦大学，丹麦丹麦大学心理学系，丹麦，阿姆斯特丹姆·UMC，阿姆斯特丹姆斯特丹，
纵向队列研究调查
摘要 简介尽管人们越来越意识到先天性心脏病 (CHD) 儿童的神经发育障碍，但仍然缺乏大规模的纵向人口队列研究。人们对 CHD 儿童入学时的当代神经发育状况和特定障碍的出现知之甚少。标准化筛查工具在预测这一高危人群学龄神经发育结果方面的表现仍然知之甚少。心肺旁路期间使用一氧化氮改善先天性心脏病婴儿康复 (NITRIC) 试验随机选取 1371 名 2 岁以下儿童，研究在心脏手术期间将气态一氧化氮应用于心肺旁路氧合器的影响。NITRIC 后续研究将每年跟踪这个队列，直到 5 岁，以评估入学时的认知和社会情感行为相关结果，确定不良结果的风险因素并评估筛查工具的表现。方法与分析 澳大利亚和新西兰五个地点的 NITRIC 试验中约有 1150 名儿童符合条件。后续评估将分两个阶段进行：(1) 每年在线筛查 2-5 岁时的整体神经发育、社会情感和执行功能、健康相关生活质量和育儿压力；(2) 5 岁时进行面对面评估，评估智力、注意力、记忆力和处理速度；精细运动技能；语言和交流；以及社会情感结果。认知和社会情感结果和轨迹
临床，超声心动图和纵向特征与心力衰竭相关的射血分数
结果：该研究包括1307例HFREF患者中位随访16.3个月（IQR 8.0-30.6）。中位年龄为65岁；男性为68％，而57％是白人。在随访中，有39％（n = 506）开发了HFIMPEF，而61％（n = 801）具有持久的HFREF。多元COX回归模型确定性别，种族合并症，超声心动图和亚位术肽是HFIMPEF的重要协变量（p <0.05）。与持续的HFREF组相比，HFIMPEF组的生存率更好（p <0.001）。超声心动图和实验室轨迹之间的轨迹不同。
SARS-COV-2，胡椒温和的斑点病毒和crassphage的纵向和定量粪便脱落动力学
在2019年冠状病毒病（COVID-19）中出现了基于废水的流行病学（WBE），这是一种可扩展且广泛适用的方法，用于社区级别监测感染性疾病负担。缺乏严重急性呼吸综合征2（SARS-COV-2）的高分辨率粪便脱落数据限制了我们将WBE测量与疾病负担联系起来的能力。在这项研究中，我们提出了SARS-COV-2 RNA的纵向，定量的粪便脱落数据，以及常用的粪便指标胡椒轻度斑驳病毒（PMMOV）RNA和Crass-like-Phage（Crassphage）DNA。来自48个SARS-COV-2感染者的脱落轨迹表明，SARS-COV-2 RNA粪便脱落的高度个性化的动态过程。提供了至少三个跨越超过14天的粪便样品的个体，有77％的个体有一个或多个样品对SARS-COV-2 RNA呈阳性。，我们在所有个体的至少一个样本中检测到PMMOV RNA，总体上96％（352/367）的样本中检测到了PMMOV RNA。crassphage DNA，并在所有样品的48％（179/371）中检测到。所有个体的粪便中PMMOV和Crassphage的几何平均浓度均为8.7×10 4
纵向缺失数据推出了多发性硬化症患者的残疾阶段Mahin Vazifehdan *，1，Pietro Bosoni 1，da
∗相应的作者关键字：纵向缺失数据，多发性硬化症，多个插入，关节建模插图摘要。多发性硬化症（MS）是一种慢性疾病，其特征是神经功能（运动，感觉，视觉和认知）的进行性或替代性损害。通过概率和时间依赖的方法预测疾病进展可能有助于提出可能延迟疾病进展的干预措施。但是，从不规则收集的纵向数据中提取信息知识很困难，缺少数据构成了重大挑战。MS进展，该状态量表（EDSS）随着时间的推移量化MS中的残疾。EDSS评估八个功能系统（FS）中的损伤。经常，仅报道了临床医生分配的EDSS分数，而FS子得分则缺失。推出这些分数可能很有用，尤其是根据患者对疾病进展的表型进行分层的分层。这项研究的目的是i）探索用于归类缺失FS子得分的不同方法，ii）使用完整的临床数据预测EDSS评分。结果表明，指数加权的移动平均值达到了丢失的数据插图任务中最低的错误率；此外，预测任务的归纳和SVM的分类和回归树的组合获得了最佳准确性。
大脑相似性是连接家庭混乱、养育子女和药物滥用的纵向通路中的保护因素
摘要背景：家庭环境和养育行为等社会生态因素会导致药物滥用。虽然生物行为同步被认为是可以调节环境对发展影响的适应力的基础，但大脑相似性在减轻环境背景有害影响方面的作用尚不清楚。我们测试了父母与青少年的神经相似性（父母与青少年功能性大脑连接之间的模式相似性水平，代表每个二元组中的协调水平）是否能调节家庭混乱（一种压力源）直接和通过父母监控间接预测青少年药物滥用的纵向通路。方法：在 70 对父母与青少年二元组样本中，使用多模式连接相似性估计确定了静息态大脑活动的相似性。青少年和父母报告了家庭混乱和父母监控的情况，并在 1 年的随访中评估了青少年药物滥用情况。结果：调节中介模型表明，对于神经相似性低但神经相似性不高的青少年，家庭混乱程度越高，直接或间接地通过父母监督程度越低来预测药物使用率越高。我们的数据还表明，家庭混乱和药物使用之间的总体关联存在不同的敏感性：神经相似性低的青少年在家庭混乱程度高的情况下表现出较高的药物使用率，而在家庭混乱程度低的情况下表现出较低的药物使用率。结论：神经相似性是一种保护因素，因此，父母与青少年之间的神经相似性可能会减轻家庭环境不佳和养育行为对青少年健康风险行为发展产生的不利影响。