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World File Search SystemMACE
通过活性纳米粒子辅助化学蚀刻和伪形的热热
许多生物材料表现出多尺寸孔隙度，其小，主要是纳米级孔以及大的宏观毛细管，可同时实现优化的大量传输能力和具有较大内表面的轻量级结构。意识到人工材料中这种层次的孔隙度需要经常进行复杂且昂贵的上部处理，从而限制了可扩展性。在这里，我们提出了一种方法，该方法将基于金属辅助化学蚀刻（MACE）与光刻诱导的宏观诱导的孔隙率结合在一起，以合成单晶硅与双峰孔径分布，即通过六边形的静脉内部脉冲分离，以六边形的孔隙分布，以至于六边形分布，该分离是六边形的脉络孔分布的。 穿过。MACE过程主要由金属催化的还原氧化反应引导，其中银纳米颗粒（AGNP）用作催化剂。在此过程中，AGNP充当自螺旋体的颗粒，它们沿着轨迹不断去除硅。高分辨率的X射线成像和电子断层扫描显示出较大的开放孔隙度和内部表面，可用于在高性能的储能，收获和转换中，或用于芯片传感器和精神分线。最后，层次多孔的硅膜可以通过热氧化为层次多孔的无定形二氧化硅来转化结构，该材料可能特别感兴趣，对于光流体和（生物 - ）光子应用而导致其多孔具有多种形式的人工血管化。
AI引导的定量斑块分期预测有动脉粥样硬化CVD风险的患者的长期心血管结局
AI-QCT¼人工智能 - 指导的定量冠状动脉计算； BMI¼体重指数； CACS¼冠状动脉钙评分； CAD¼冠状动脉疾病； CAD-RADS¼冠状动脉疾病报告和数据系统； CPV¼钙化斑块量；狼牙棒¼主要的不良心脏事件； NCPV¼NONCALCIFIFED斑块量； PAV¼百分比动脉瘤量； SIS¼部分参与评分。
基于QCA的尺寸船只分数储备（...
抽象目的是评估三维三维（3D）定量冠状动脉造影（QCA）的可行性的基于分数流量储备（FFR）计算的心脏团队中讨论的患者中的基于分数流量储备（FFR）计算，在该团队中，治疗决策仅基于血管造影基于血管造影，并评估3D QCA基于QCA基于QCA的CONSERITION FFRESITION and fres and fffer（VffFFRESINE） - 由心脏团队。设计回顾性，队列。设置基于3D QCA的FFR指数尚未在心脏团队决策的背景下进行评估；筛选了来自六个机构的连续患者的资格，并由盲目的分析师计算了三个船尾VFFR。参与者连续患有慢性冠状动脉综合征或不稳定的心绞痛患者进行心脏团队咨询。涉及排除标准：呈现急性心肌梗死（MI），严重的瓣膜疾病，左心室射血分数<30％<30％，血管造影质量排除在所有三个表心冠状动脉动脉中的VFFR计算不足（即，对于两种较低的血管造影/至少30次均匀的动脉构造的差异，均不差异30张，至少差异30张。对比介质注射，骨病变，慢性全部闭塞）。一级和次要结果度量指标在VFFR确认的病变意义与血运重建之间的不一致被评估为主要结果指标。报道称为心脏死亡，MI和临床驱动的血运重建率的重大不良心脏事件（MACE）的发生率。 筛查失败的最重要原因是血管造影质量不足（43％）。报道称为心脏死亡，MI和临床驱动的血运重建率的重大不良心脏事件（MACE）的发生率。筛查失败的最重要原因是血管造影质量不足（43％）。筛查了1003例患者的资格，包括416例患者（65.6±10.6，71.2％男性，53％稳定的心绞痛）。在124/416例患者（29.8％）中发现了VFFR确认的病变显着性和血运重建之间的不一致，对应于149艘血管（46/149血管（30.9％）（30.9％），重新分类为显着分类，103/149血管（69.1％）（69.1％）（69.1％）是不重要的。在962天的中位数中，MACE的累积发生率为29.7％，而不一致的患者与一致患者的累积发生率为18.5％（p = 0.031）。
对糖尿病的心血管结局试验的解释新药
摘要糖尿病的发生率在全球范围内不断增加，导致了相当大的社会经济负担。使用传统糖尿病药物的血糖控制可防止微血管并发症；但是，没有客观的证据表明它可以防止大血管并发症。在21世纪，人们担心严格的血糖控制和糖尿病药物罗斯列酮可能会增加死亡率。这导致美国食品药品监督管理局建立指南，要求对新糖尿病药物的主要终点进行心血管结局试验（CVOT）（CVOTS）（CVOTS）。从那时起，已经报告了20个CVOT。二肽基肽酶4抑制剂不会增加心血管疾病的发生率；但是，萨克西列汀增加了心力衰竭的风险。葡萄糖共转运蛋白抑制剂（SGLT2IS）和类似胰高血糖素的肽1受体激动剂（GLP-1RAS）不仅具有经过证明的心血管安全性，而且还通过减少心血管疾病的发生率显示出超出预期的结果。此外，据报道SGLT2I可明显预防心力衰竭和肾脏疾病。仅观察到长效剂的GLP-1RA降低3-P MACE。长效GLP-1RA也显着降低了肾脏终点。但是，GLP-1RA未观察到针对心力衰竭的预防作用。两种药物对心血管疾病和肾脏疾病的预防作用似乎与血糖控制无关。总而言之，基于CVOT结果，有必要在糖尿病患者的患者中积极开处方SGLT2IS和GLP-1RA，以防止心血管疾病。
乳腺癌患者化学疗法的心脏毒性的风险预测模型
缩写：ACEI/ARB，血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体阻滞剂； ami，急性心肌梗塞； BMI，体重指数（计算为重量为千克，除以米平方的高度）； CAD，冠状动脉疾病； CM，心肌病； GLS，全球纵向应变； HF，心力衰竭； HL，Hosmer-Lemeshow； ICD，国际疾病分类； LVEF，左心室射血分数；狼牙棒，主要不良心血管事件； NYHA，纽约心脏协会； TIA，短暂的缺血发作。
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
DPP-4 抑制剂、GLP-1 受体激动剂、SGLT 的影响...
摘要 目的：我们进行荟萃分析的目的是比较降糖药对一系列根据其特定心血管风险特征定义的 2 型糖尿病 (T2D) 亚群的死亡率、心血管和肾脏终点的影响。方法：对 GLP-1RA 和 SGLT-2 抑制剂类药物进行荟萃分析，并与具有心血管结果试验的磺脲类和 DPP-4 抑制剂进行比较。不同类别降糖药之间的比较包括对心血管疾病低风险和高风险的 T2D 人群的分析，包括已确诊心血管疾病和/或肾脏疾病的人群。结果包括死亡率、主要心血管不良事件 (MACE)、心力衰竭住院 (HHF) 和基础临床试验中应用的综合肾脏终点。
建筑物计算和报告中的碳足迹（iedición）
D.AntonioGarcíaMartínez。de Sevilla大学 - construccionesarquitectónicasi deto。Bernardette Soust Soust verdaguer。otro个人de la us-教授Colaborador外部D. CarlosRodríguezCampos。Institución没有大学 - 梅斯管理服务SA D. JuanCarlosGómezDeCózar。de Sevilla大学 - construccionesarquitectónicasi deto。MaríaBelénReyAlvarez。 otro个人de la us-教授colaborador外部DTO。 Milagrosa BorralloJiménez。 de Sevilla大学-ConderccionesarquitectónicasiMaríaBelénReyAlvarez。otro个人de la us-教授colaborador外部DTO。Milagrosa BorralloJiménez。de Sevilla大学-Conderccionesarquitectónicasi
工作文件 24-067 重温旧事：向初创企业发放药品许可、创新成功和效率
∗ 我们感谢 Malcolm Baker、Lauren Cohen、Michael Ewens、Jon Garfinkel、Josh Lerner、Xuelin Li、Tong Liu、Song Ma、Chris Mace、Katie Moon、David Robinson、哈佛大学研讨会参与者、耶鲁大学管理学院以及 2024 年 MFA 会议、2023 年三井金融研讨会、CICF、Bates White 生命科学研讨会、EFA 会议和硅谷金融会议的会议参与者提供的有益评论和建议。我们感谢 Isabella Bossa 和 Ziyang Jia 提供的出色研究协助。† 新奥尔良大学，工商管理学院，电子邮件：mhammoud@uno.edu ‡ 哈佛商学院，电子邮件：jkrieger@hbs.edu § 爱荷华大学，蒂皮商学院，电子邮件：jiajie-xu@uiowa.edu
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2023年3月8日，星期三，主席梅斯（Mace），排名康诺利（Connolly）和小组委员会的杰出成员，感谢您的机会在今天之前作证。今天，我代表IBM量子，我们有两个目标：1。将可用的量子计算带入行业和研究，以及2。使我们的数字基础架构量子安全。我们拥有一个超过200个行业和研究合作伙伴的网络，探索了量子计算用于商业和科学的使用，并开发了技术以使向量子安全加密的过渡更加容易。普遍认为，如果古典计算机足够大，可以解决任何问题。事实并非如此。经典计算机不擅长，并且永远不会真正出现指数级问题。