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1血液学系，法国雷恩·雷恩斯（Chu de Rennes）； 2法国皮埃尔·贝尼特（Pierre-Benite）里昂苏德医院（Lyon Sud Hospital）的Hospices de Lyon Hospices Civils Demogogy系； 3法国蒙彼利埃的Chu de Montpellier血液学系； 4法国里尔的Chu de Lille血液学系； 5法国南特州丘南特血液学系； 6法国巴黎圣路易斯医院血统肿瘤学系； 7法国南希的Chu Brabois血液学系； 8法国Poitiers Chu de Poitiers血液学系； 9法国巴黎圣安托万医院血液学系； 10血液学系，法国第基，杜迪管； 11法国亚赛恩斯的Chu d'Amiens血液学系； 12 UMR 1030血液学和INSERM系 - 法国巴黎的古斯塔夫·鲁西斯癌症校园校园； 13淋巴恶性肿瘤，法国亨利·蒙多尔医院，法国埃特尔； 14法国巴黎内克里斯医院血液学系； 15血液学系，尼斯，法国尼斯； 16法国格勒诺布尔的丘格诺布尔血液学系； 17法国图卢兹大学癌症 - 癌 - 癌大学研究所的血液学实验室，法国图卢兹； 18 Lysarc，法国皮埃尔·比尼特（Pierre-Benite）Lyon-Sud医院淋巴瘤学术研究组织；和法国巴黎的居里研究所19
迈向精确肿瘤学：使用临床数据预测头部和颈部癌的死亡率和无复发生存
摘要 - 由于其异质性和高死亡率，头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）在临床肿瘤学上提出了重大挑战。本研究旨在利用临床数据和机器学习（ML）原则来预测HNSCC患者的关键结果：死亡率和无复发生存。利用来自癌症成像档案的数据，实施了广泛的管道，以确保强大的模型培训和评估。合奏和包括XGBoost，随机森林和支持向量在内的单个分类器被用来开发预测模型。该研究确定了影响HNSCC死亡率结果并实现预测准确性和Roc-AUC值超过90％的关键临床特征。支持向量机在无复发生存方面表现出色，召回率为0.99，精度为0.97。关键的临床特征，包括机能控制，吸烟和治疗类型，被确定为患者预后的关键预测指标。这项研究强调了使用ML驱动的见解来提高Prog-Prog-准确性并优化HNSCC中的个性化治疗策略的医学影响。索引术语 - HHNSCC，精确肿瘤学，机器学习，临床结果，无复发生存，死亡率预测，个性化医学。
同种异性造血干细胞后死亡率风险的动态预测
确定高风险患者对于提供早期扩展诊断程序和治疗性干预至关重要。临床风险评分，例如造血细胞移植 - 特异性合并症指数（HCT-CI）[2]或内皮激活和压力指数（EASIX）[3] [3]是死亡率风险的宝贵预测因素，但是，不考虑患者的临床过程，因为它们通常仅在入院且不断地更新。医疗数据集的数字化增加允许使用一组广泛的参数，因此可以使用基于机器学习的算法进行风险预测。尽管最终的治疗决定仍在医生中，但这种系统可能会提供宝贵的帮助。为了接受，解释性仍然是一个重要因素。基于复杂的机器学习算法（例如卷积神经网络（CNN））的方法显示出令人鼓舞的结果[4]，但其预测的解释性很难。相比之下，基于树的模型通过提供可解释的功能
o r i g i n a l r e s e a r c h关联血液尿素氮与血清白蛋白的比率与死亡的慢性病患者的死亡率
背景：流行病学研究表明，血液尿素氮（BUN）和血清白蛋白降低可以独立地预测慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的不良临床结局。但是，在患有COPD的重症患者中，BUN-Albumin比率（BAR）的预测性能仍有待证实。这项研究旨在调查重症监护病房（ICU）患者与COPD的BAR和全因死亡率之间的关联。方法：这是一项回顾性研究，其中包括每次ICU入院的第一天的COPD患者和血清白蛋白价值，并且从EICU协作研究数据库中获得了数据。所包含的COPD患者被分为三组（T1-T3）。多元逻辑回归和COX比例危害模型分别用于检查BAR和全因院内和ICU死亡率之间的关联。Kaplan – Meier曲线，以评估三组之间的生存差异，并将差异与对数贷方测试进行了比较。结果：最终分析中总共包括4037名患者，院内和ICU死亡率分别为11.79％和6.51％。多元逻辑回归分析表明，连续条是院内死亡率的重要风险预测因子（OR：1.039，95％CI：1.026–1.052，p <0.001）和ICU死亡率（OR：1.030，95％CI：1.015％CI：1.015-1.045，P <0.045，P <0.001）。相关的亚组分析表明，这种正相关可能会在某些人口环境中有所不同。COX比例危害模型显示，最高的bar三位杆（T3）患者与院内死亡率的较高风险显着相关（HR：1.983，95％CI：1.419–2.772，p <0.001）和ICU死亡率（HR：2.166，95％CI：1.3333-3.418，p <0.418，P <0.418，P <0.418，P <0.418，p <0.001。Kaplan – Meier曲线表明，在三个三分之一组中，全因死亡率的存活差在统计学上是显着的（log-rank p <0.0001）。结论：高水平的酒吧与危重患者COPD患者的全因死亡率增加有关。作为一种创新且有前途的生物标志物，BAR可能有助于预测COPD患者的高死亡风险。关键词：慢性阻塞性肺部疾病，血尿氮，血清白蛋白，全因死亡率，重症监护病房
Protege 筒式插芯无线锁安装手册
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改善和标准化抵押再融资
同一启发者再融资，如果借款人由于迅速上涨的保险付款而具有托管帐户赤字，则发起人可以选择允许相同的追赶计划，就像借款人没有再融资一样。如果与不同发起人的借款人再融资，他们通常必须提出全额资金来资助托管帐户，通常是两到三个月的税款和保险。旧服务人员通常会在30天后将托管帐户汇出到借款人。延迟是确保没有其他义务。但是，这种时机不匹配是当今技术不必要的，因为预先已知的金额。改革托管系统的主题不仅仅是再融资。我们打算在将来的出版物中解决它。
MF2729堆肥牲畜死亡率的环境考虑
堆肥通常分为两个阶段。主要阶段的特征是生物学活性，快速分解和高温的特征。这是大多数有机分解发生的时候。在第二阶段，生物学活性和温度也降低，导致分解较慢。在此阶段，生物活性结束，混合物稳定。堆肥过程大约需要六个月，具体取决于尸体的大小和数量。
AI如何推动抵押行业的金融包容
Performance Metric Improvement (%) Operational Costs 25 Process Efficiency 40 Loan Processing Speed 60 Manual Data Entry Requirements 35 Customer Onboarding 45 Documentation Processing Time 30 Customer Response Time 70 Simultaneous Application Processing 90 Fraud Detection Time 60 Risk Analysis Accuracy 40 Compliance Issue Reduction 55 Audit Efficiency 65 Employee Productivity 45 Processing Error Reduction 30 Decision-Making Time 50 Customer Complaint Reduction 35 Customer Satisfaction 40
用醋处理亚麻纤维增强材料改善水泥砂浆的性能
植物纤维与水泥基质的结合在材料新鲜状态和硬化状态下会产生不同的问题。一些研究建议用化学、物理或热处理方法处理植物纤维。这项研究的目的是通过使用无污染产品白醋来处理掺有短亚麻纤维的水泥砂浆，以改善其性能。选择这种天然处理方法是为了清洁纤维表面，部分去除已知会严重干扰材料在新鲜状态下的行为（尤其是在稠度和凝固时间方面）的非纤维素化合物。测试了两种处理的浸泡时间，分别为 2 小时和 24 小时。为了评估这种处理的效率，对处理过的纤维和原始纤维进行了拉伸、热和吸水测试。制备了不同的砂浆配方（对照砂浆、含有原始纤维的砂浆和含有处理过的纤维的砂浆），并在新鲜和硬化状态下进行了表征。结果表明，纤维的吸水率显著降低，平均拉伸强度增加。水泥复合材料的稠度、初凝时间和机械性能等方面的性能也得到了改善。
接受超声心动图检查的 608,570 名男性和女性中度和重度二尖瓣反流相关的死亡率
摘要 背景 尽管严重二尖瓣反流 (MR) 的预后意义已得到充分认识，但对于中度 MR，预后意义尚不明确。因此，我们在澳大利亚国家超声心动图数据库的大型队列中探讨了中度和重度 MR 对预后的影响。方法 使用自然语言处理检查了 608 570 名个体的超声心动图报告，以确定 MR 严重程度和瓣叶病理。对于未报告瓣叶病理的患者，评估了心房 (aFMR) 或心室 (vFMR) 功能性 MR。使用中位 1541 天（IQR 820 至 2629）的个人数据链接，我们检查了 MR 严重程度与全因（153 612/25.2% 事件）和心血管相关死亡率（47 840/7.9% 事件）之间的关联。结果 共纳入 319 808 名男性和 288 762 名女性，年龄为 62.1±18.5 岁，其中 456 989 人（75.1%）、102 950 人（16.9%）、38 504 人（6.3%）和 10 127 人（1.7%）在最后一次超声检查中报告无/轻微、轻度、中度和重度 MR。与无/轻微 MR 患者（26.5% 有瓣叶病变，19.2% 死亡）相比，瓣叶病变（分别为 51.8% 和 78.9%）和实际 5 年全因死亡率（分别为 54.6% 和 67.5%）随 MR 严重程度增加而增加。在调整后（年龄、性别和瓣叶病理），中度和重度 MR 病例的长期死亡率是无/轻微 MR 的 1.67 倍（95% CI 1.65 至 1.70）和 2.36 倍（95% CI 2.30 至 2.42）（p<0.001）。中度和重度 MR 的预后模式在心血管相关死亡率和预先指定的亚组（瓣叶病理、vFMR 或 aFMR 和年龄<65 岁）内持续存在。结论在一个大型现实世界临床队列中，我们确认保守治疗的严重 MR 与不良预后相关。我们进一步揭示，无论潜在病因如何，中度 MR 与死亡率增加有关。试验注册澳大利亚新西兰临床试验注册中心（ACTRN12617001387314）