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统计指南用于处理创伤性脑损伤临床研究中缺失数据
缺少数据是即使是最精心设计的创伤性脑损伤（TBI）临床研究的持续性和不可避免的问题。缺少数据模式可能是由于参与者辍学，不合规，技术问题甚至死亡而导致的。本综述描述了TBI研究中常见的缺失数据的类型，并评估用于得出结论并从这些数据中做出临床决策的统计方法的优势和缺点。我们回顾了缺少价值分析（MVA）的最新创新，这是一个相对较新的统计分支，应用于临床TBI数据。我们的讨论重点是国际创伤性脑损伤研究（INTBIR）倡议项目：TBI（TRACK-TBI）的研究和临床知识，欧洲重症监护医学急性TBI的合作研究（CREACTIVE），以及急性儿科TBI试验的方法和决策。此外，使用Track-TBI初步研究（n = 586）的数据和完成的丙戊酸（VPA）的完整临床试验，用于处理创伤后癫痫后（n = 379），我们呈现了典型的缺少数据模式的现实世界示例，以减轻统计技术的应用，以减轻缺失数据的统计研究，以绘制诸如绘制数据的影响范围内的统计研究。
描述针对缺失数据的太空系统的网络攻击：框架和案例研究
摘要 — 空间系统的网络安全是一个新兴话题，但是没有单个数据集记录过去发生的针对空间系统的网络攻击。这些事件通常散布在媒体报道中，同时缺少许多细节，我们称之为缺失数据问题。然而，即使是包含此类报告的“低质量”数据集也将极具价值，因为空间网络安全数据匮乏，而且空间系统的敏感性通常受政府限制披露。这引发了一个研究问题：我们如何描述现实世界中针对空间系统的网络攻击？在本文中，我们通过提出一个包括指标的框架来解决这个问题，同时还通过以原则性方式“推断”缺失数据来解决缺失数据问题。为了展示该框架的实用性，我们提取了 72 起针对空间系统的网络攻击的数据，并展示了如何推断这个“低质量”数据集以得出 4,076 条攻击技术杀伤链。我们的研究结果包括：针对空间系统的网络攻击越来越复杂；并且，成功防御在线攻击和社会工程攻击可以阻止 80% 的攻击。索引术语 — 太空网络安全、卫星安全事件、网络安全指标、网络威胁模型、ATT&CK、SPARTA
通过缺失模态合成和模态级注意力融合进行多模态脑肿瘤分割
摘要 —多模态磁共振 (MR) 成像为诊断和分析脑胶质瘤提供了巨大潜力。在临床场景中，常见的 MR 序列（例如 T1、T2 和 FLAIR）可以在单次扫描过程中同时获得。然而，获取对比增强模态（例如 T1ce）需要额外的时间、成本和注射造影剂。因此，开发一种方法来合成不可用的模态具有临床意义，这些模态也可以用作下游任务（例如脑肿瘤分割）的额外输入以提高性能。在这项工作中，我们提出了一个端到端框架，称为模态级注意力融合网络 (MAF-Net)，其中我们创新地进行逐块对比学习以提取多模态潜在特征并动态分配注意力权重以融合不同的模态。通过在 BraTS2020 上进行大量实验，发现我们提出的 MAF-Net 具有优异的 T1ce 合成性能（SSIM 为 0.8879 和 PSNR 为 22.78）和准确的脑肿瘤分割（在分割肿瘤核心、增强肿瘤和整个肿瘤方面的平均 Dice 分数分别为 67.9%、41.8% 和 88.0%）。
缺少免疫细胞可能解释了为何 COVID-19 疫苗保护作用会迅速减弱
乔恩·科恩是《科学》杂志的高级记者，获得了加利福尼亚大学圣地亚哥分校的科学写作学士学位。他擅长报道生物医学，重点关注传染病、流行病、免疫学、疫苗和全球健康。他在其他媒体上发表过大量文章，包括《纽约客》、《大西洋月刊》、《纽约时报杂志》和《冲浪者杂志》，同时还撰写了四本关于科学主题的非虚构书籍。科恩的文章曾两次入选《美国最佳科学与自然写作选集》（2008 年和 2011 年）。他的书籍和故事获得了美国国家科学院、美国国家科学作家协会、科学写作促进委员会、美国微生物学会、美国热带医学与卫生学会等机构的奖项。他凭借《艾滋病的终结？》获得了国家艾美奖。他联合创作的 PBS 新闻一小时系列节目，以及他因在 HBO 新冠疫苗纪录片《如何在疫情中生存》中扮演的角色而获得的第二项艾美奖。
以色列围困加沙北部 100 天致 5000 人死亡、失踪
半岛电视台记者欣德·胡达里在加沙中部的代尔·巴拉赫报道说，加沙北部现在是一个“鬼区”，到处都是废墟和瓦砾，但有些人设法在那里活了下来，拒绝离开。“我们看到巴勒斯坦人在加沙地带的每个地方都成为系统性的攻击目标。不管你在哪里——不管你是在学校、避难所、临时营地还是医院，”她说。
探索新冠肺炎期间医药供应链中的关键因素并解决缺失环节
COVID-19 疫情暴露了全球医药供应链的严重弱点，导致关键医疗用品普遍短缺、药品生产延迟和疫苗分发中断。这些供应链的脆弱性因几个关键因素而加剧，包括过度依赖有限数量的国家提供活性药物成分 (API)、当地制造能力不足以及运输和分销网络的物流限制。疫情还暴露了监管框架的低效性，导致审批延迟，应对快速变化的需求的灵活性有限。此外，全球供应链缺乏透明度和实时监控，阻碍了有效的决策和协调，加剧了危机。本文深入分析了导致 COVID-19 期间医药供应链中断的关键因素，确定了缺失的环节，例如需要多样化供应源、提高制造流程的灵活性以及集成人工智能 (AI)、区块链和自动化等先进技术以优化供应链。分析强调了供应链可视性、数字创新和风险管理策略如何提高未来全球卫生危机的恢复力。除了确定这些挑战外，本文还提出了解决医药供应链缺失环节的解决方案，包括分散生产、发展区域制造中心以及建立公私伙伴关系以支持本地生产。本文还探讨了政府政策在促进更快监管审批、促进国际合作和激励创新方面的作用。关于成功的后 COVID-19 适应的案例研究，例如疫苗生产的快速扩大和个人防护设备 (PPE) 供应链的重新配置，为构建更具弹性的系统的有效策略提供了见解。最后，本文强调了协作、多利益相关方方法对于确保医药供应链的稳定性和安全性的重要性。它呼吁采取积极措施加强全球供应链基础设施，提高监管敏捷性，并采用能够预测和应对中断的新兴技术。这些举措对于确保未来流行病或其他大规模疫情期间基本药品的持续供应至关重要，从而确保日益互联互通的世界中的全球卫生安全。
MISS-SNF：一种多模式患者相似性网络集成方法来处理完全缺失的数据源
动机：精确药物利用患者特定的多模式数据来改善预防，诊断，预后和疾病治疗。提前的精确医学需要复杂，异质和潜在高维数据来源（例如多摩学和临床数据）的非平凡整合。在文献中，已经提出了几种方法来管理丢失的数据，但通常仅限于一部分患者的特征子集的恢复。在很大程度上被忽略的问题是当一个或多个患者完全缺少其中一个或多个数据来源时，这是临床实践中相对常见的状况。结果：我们提出了Miss类似网络融合（MISS-SNF），这是一种新型的通用数据集成方法，旨在在患者相似性网络的背景下管理完全缺失的数据。miss-snf通过利用从SNF算法借来的非线性消息通讯策略来整合不完整的单峰患者相似性网络。Miss-SNF能够恢复缺失的患者相似性，并且是“任务不可知论”，从某种意义上说，可以整合无监督和监督预测任务的部分数据。对来自癌症基因组图集（TCGA）的九个癌症数据集的实验分析表明，Miss-SNF达到最先进的方法会导致恢复相似性并识别出在临床上相关变量中富集的患者亚组，并具有差异性生存率。可用性和实现：在R中实现的MISS-SNF代码可在https://github.com/ anacletolab/misssnf上找到。此外，截肢实验表明，MISS-SNF监督了对整体生存和无进展间隔事件的预测，完全缺少数据的结果可与所有数据可用时获得的结果相当。
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使用多种策略来处理互动事件和缺失值的研究。
治疗政策盲目地采取任何结果，无论冰的原因是什么都不是一个好策略。如果ICES之后的结果与研究目标保持一致，则该ICE应包括在感兴趣的治疗方案中。例如，感兴趣的治疗方法是随机治疗，并在协议中允许其他救援药物。然后，使用协议定义的救援中介不是冰（即不是偏离感兴趣的治疗）。