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临时和永久性周围神经刺激后的疼痛强度和阿片类药物消耗：一项2年的多中心分析
抽象的客观周围神经刺激（PNS）是一种新兴的神经调节方式，但仍有有限的数据突出显示其长期有效性。这项研究的目的是报告临时和永久性PNS后疼痛和永久性PN的疼痛强度和阿片类药物消耗的现实数据，以期在植入后长达24个月。方法对所有在2014年1月1日至2022年2月24日之间在多中心企业中接受PNS植入物的患者进行了回顾性研究。两个共同结果是：（1）疼痛强度（11点数值评级量表）从基线到植入后12个月的变化； （2）比较植入植物后12个月临时PNS队列之间疼痛强度的变化。结果包括126例患者。疼痛强度在整个队列中12个月后显着降低（平均差异（MD）-3.0（95％CI -3.5至-2.4），p <0.0001）。在临时和永久性PNS队列（MD 0.0（95％CI -1.1至1.0）之间，这种降低没有明显差异，植入后12个月。疼痛强度在所有次要时间点（3、6和24个月）的总体，临时和永久队列的疼痛强度显着降低。在整个队列中6个月和12个月后，每天的阿片类药物消耗没有变化。结论本研究发现，暂时和永久性PN可能有效地减少植入后24个月的慢性疼痛患者的疼痛强度，尽管未观察到阿片类药物消耗的变化。接受临时植入物与永久性植入物的患者之间的疼痛强度降低是可比的，这强调了临时PNS可能具有持久的临床益处。然而，鉴于随访的大量损失，需要进一步的大规模研究来巩固有关PNS功效的结论。
药剂师领导的协作护理对2型糖尿病临床结果的影响：多中心随机对照试验
有效的糖尿病和血糖控制的治疗非常依赖于医师遵守规定的指南，患者的依从性和对药物治疗方案的依从性和遵守性起着至关重要的作用（6）。根据最近的研究，2型糖尿病患者的药物不合规会导致多种并发症（7）。因此，药物依从性，适当的方案依从性以及正确的胰岛素和相关设备的使用和使用被认为是糖尿病管理的关键因素。医疗保健提供者通过提供有效的咨询和教育对不受控制的疾病的潜在后果，在改善患者依从性方面发挥着关键作用（6）。在全球范围内，多项研究表明，药剂师在患者咨询中的作用在显着改善糖尿病的临床结局中的作用。此外，内分泌学家与药剂师在糖尿病管理方面的合作已被确定为在患者中获得更好的血糖控制方面的显着性（8-10）。
注意力缺陷障碍的病因
无偿的外围前庭功能障碍会导致步态和姿势的不稳定，并具有主观的头晕和失衡。在单侧和双侧前庭病（UVP和BVP）患者中促进功能性补充的治疗方法的首选是前庭重新释放[1]。然而，一定比例的前庭病患者对康复难治性，难以治疗。尽管最近已经开发出前庭植入物来改善BVP的姿势，步态和生活质量[2]，但该治疗具有导致感官性听力损失作为手术并发症的重大风险[2]。因此，需要对难治性前庭病的微创治疗方法的发展。嘈杂的电力前庭刺激（NGVS）通过双侧放置在乳突区域上的电极将电流作为零均值的噪声传递给前庭系统。不可察觉的NGV水平促进了在包括自主，运动和姿势控制系统在内的神经系统中的亚阈值刺激的处理[3-6]。ngvs还增强了倾斜倾斜和自动翻译方向的感知阈值[7-9]。随机分辨率，在非线性系统中有最佳噪声水平的情况下，在其下阈值信号得到了增强，已提出是这些改善效果的基础机制[10，11]。在BVP患者以及健康受试者中应用最佳水平的NGV水平可改善常规稳定性和步态性能[4，12-18]。的研究表明，即使在BVP患者和健康受试者停止刺激后，NGV也可以改善姿势控制几个小时[3，19-21]。另一方面，另一项最近的研究报告说，NGVS不能改善BVP患者的姿势控制[22]。这些在BVP患者中的研究是开放标签或单盲研究，该研究对NGV进行了刺激[4、14、16-18]，并且没有足够的安慰剂效应或观察者偏见的评估。在本研究中，进行了多中心，随机，双盲，安慰剂对照，跨研究，以评估长时间NGVS在改善UVP和BVP严重姿势姿势不稳定患者身体平衡方面的疗效和安全性。
主要抑郁症的功能连通性特征：两个多中心神经成像研究的机器学习分析
机器学习的承诺激发了开发精神病学诊断工具的希望。初步研究表明，具有静止状态连接性的主要抑郁症（MDD）鉴定高精度，但由于缺乏大型数据集，进步受到了阻碍。在这里，我们使用常规的机器学习和先进的深度学习算法来区分MDD患者与健康对照的患者，并在两个最大的MDD静止状态数据集中确定抑郁症的神经生理学特征。我们从REST-META-MDD（n = 2338）和PSYMRI（n = 1039）联盟中获得了静止状态功能磁共振成像数据。分类，并使用5倍的交叉验证评估了性能。使用GCN解释器，一项消融研究和单变量t检验来可视化特征。结果显示，MDD与对照组的平均分类精度为61％。分类（非）药物亚组的平均准确性为62％。性别分类的精度在数据集中取得了明显的更好（73 - 81％）。结果的可视化表明，分类是由两个数据集中更强的丘脑连接驱动的，而几乎所有其他连接都较弱，单变量效应大小较小。这些结果表明，整个大脑静息状态的连通性是MDD的可靠生物标志物，但可能是由于疾病异质性所致，因此使用相同的方法进一步支持了性别分类的较高准确性。深度学习表明，在两项多中心研究中，丘脑性超连接性是抑郁症的突出神经生理学特征，这可以指导未来的研究中生物标志物的发展。
2型糖尿病患者的知识，态度和实践的决定因素：坦桑尼亚的一项横断面多中心研究
通过促进良好的知识，态度和实践来改善2型糖尿病（T2DM）患者的初级保健（T2DM）对于防止其相关并发症至关重要。本研究旨在评估T2DM患者中知识，态度和实践和相关因素的水平。这是一项基于医院的横断面多中心研究，其中包括来自坦桑尼亚8家医疗机构的979名患者。使用标准化的半结构化访谈者管理问卷来提取所需的数据。因子分析用于确定知识，态度和实践的水平。在二元逻辑回归分析下进行的多变量分析用于确定知识，态度和实践的预测指标。p <0.05被认为是特有的。足够的知识，积极的态度和适当的实践水平分别为62.1％，54％和30.9％。被自雇（AOR = 1.74，95％CI = 0.28–0.91，p = 0.040）预测了足够的知识。成为男性（AOR = 1.46，95％CI = 1.06– 2.01，P = 0.021和来访的区域医院（AOR = 2.17，95％CI = 1.33-2.51，P = 0.013）是积极态度的预测指标。居住在农村地区，没有足够的糖尿病知识，与适当实践相关的可能性较小。这项研究表明，在T2DM患者中，针对糖尿病，危险因素和相关并发症的一般问题的患者的适当实践水平明显较低。因此，应重点放在改善可以帮助预防相关并发症的良好实践上。
多中心对两个高级混合闭环系统在葡萄糖控制中的好处和患者报告的结果
包括100名参与者的结果，每个系统启动了75个（年龄：39.9±11。4年[16 - 72]；女性64％；糖尿病持续时间：21.6±11.9岁）。范围内的时间从61.53±14.01％增加到76.17±9.48％（p <0.001），没有组间差异（p = 0.591）。HbA 1c decreased by 0.56% (95%CI: 0.44%, 0.68%) (6 mmol/mol, 95%CI: 5, 7) ( P < 0.001), from 7.43 ± 1.07% to 6.88 ± 0.60% (58 ± 12 to 52 ± 7 mmol/mol) in the MM780G group, and from 7.14 ± 0.70% to 6.56±0.53％（55±8至48±6 mmol/mol）在对照组中（均为基线的p <0.001，组之间p = 0.819）。没有发现一个AHCL比另一个AHCL的优越性，因为人们对低血糖或生活质量的恐惧没有优势。对照组中，与糖尿病相关的困扰的改善较高（p = 0.012）。睡眠质量得到改善（PSQI：从6.94±4.06到6.06±4.05，p = 0.004），系统之间没有差异。通过启发措施评估的AHCL经验超出了期望。
安罗替尼作为晚期肝细胞癌一线或二线单药治疗的证据及甲胎蛋白的临床作用：中国多中心回顾性研究
中国医学科学院北京协和医学院深圳医院、山东大学齐鲁医学院齐鲁医院。55 名患者接受安罗替尼单药治疗，155 名患者接受索拉非尼单药治疗。入选患者诊断为局部晚期或转移性肝细胞癌。肝细胞癌的诊断评估基于肝活检或结合影像学和血液检查的无创测量。符合条件的患者还符合以下纳入标准：年龄 18 岁以上；巴塞罗那诊所肝癌（BCLC）B 期或 C 期；Child-Pugh 评分 < 8；美国东部肿瘤协作组体能状态（ECOG PS）为 0 或 1；至少有一个可测量的病变（由实体肿瘤疗效评价标准 1.1 版（RECIST 1.1）定义）；重要器官功能正常；完整的病历记录，包括影像学和预后信息。排除标准包括胆管癌、混合型肝细胞胆管癌 (cHCC-CCA) 或纤维板层肝细胞癌 (FLHC) 的诊断；存在严重合并症；免疫治疗史。
支持烹饪与福祉之间的链接血清NY-ESO-1抗体作为胃癌术后复发的预测生物标志物：一种多中心前瞻性观察性研究
背景：尚未确定可靠的标记来预测胃癌的术后复发。我们设计了一项临床试验，以研究血清NY-ESO-1抗体反应的实用性，作为胃癌术后复发的预测标记。方法：在20121年至2021年之间进行了多中心前瞻性研究。包括可切除CT3-4胃癌的患者。 术后NY-ESO-1和P53抗体反应每3个月串行评估1年的术前抗体反应的患者1年。 通过术后3和12个月的抗体反应的阳性评估复发率。 结果：在1001例患者中，术前NY-ESO-1和p53抗体反应分别为12.6％和18.1％的患者。 ny-ESO-1抗体反应在非转交患者中术后变为阴性（消极率；分别为3和12个月的45％和78％），但反复发生的患者（消极率分别为9％和8％），保持阳性。 p53抗体反应在非持续患者中仍然是阳性的。 在多变量分析中，NY-ESO-1抗体在3个月（p <0.03）和12个月（p <0.001）是独立的预后因素，用于较短的无复发间隔。 结论：血清NY-ESO-1抗体可能是胃癌术后复发的有用预测标记。 临床试验注册：UMIN000007925。包括可切除CT3-4胃癌的患者。术后NY-ESO-1和P53抗体反应每3个月串行评估1年的术前抗体反应的患者1年。通过术后3和12个月的抗体反应的阳性评估复发率。结果：在1001例患者中，术前NY-ESO-1和p53抗体反应分别为12.6％和18.1％的患者。ny-ESO-1抗体反应在非转交患者中术后变为阴性（消极率；分别为3和12个月的45％和78％），但反复发生的患者（消极率分别为9％和8％），保持阳性。p53抗体反应在非持续患者中仍然是阳性的。在多变量分析中，NY-ESO-1抗体在3个月（p <0.03）和12个月（p <0.001）是独立的预后因素，用于较短的无复发间隔。结论：血清NY-ESO-1抗体可能是胃癌术后复发的有用预测标记。临床试验注册：UMIN000007925。
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
人工智能辅助心理治疗对焦虑症患者的疗效：一项前瞻性、全国多中心随机对照试验方案
背景焦虑症是一类以焦虑症状为特征的精神疾病，是全世界最常见的一类精神疾病。焦虑症的平均终生患病率为 ∼ 16%，平均 12 个月患病率为 ∼ 11% ( 1 )。一般而言，不同研究的患病率差异很大，西方发达国家的患病率估计高于发展中国家 ( 1 )。在最近的中国全国流行病学研究中，焦虑症是最常见的精神疾病，终生患病率为 7.6%，年患病率为 5.0% ( 2 )。这些疾病的疾病负担将显著增长。在临床实践中，心理治疗可单独用于治疗焦虑症，也可优化药物治疗效果，循证研究表明，心理治疗联合药物治疗比单纯药物治疗更有益 ( 3 )。各国焦虑症治疗指南均推荐心理治疗作为一线治疗，如认知行为疗法、放松疗法、系统脱敏、暴露反应预防等心理治疗（4-6）。然而，任何这些干预措施都需要专业且经验丰富的治疗师，但由于合格治疗师数量有限，尤其是在欠发达或偏远地区，很多患者没有机会接受标准化、适当的治疗。事实上，接受过心理治疗的患者中只有27%真正得到了标准化的心理治疗（7）。由于缺乏标准化的面对面心理治疗，人工智能（AI）辅助心理治疗提供了一种替代方法。多项荟萃分析表明，互联网认知行为疗法（iCBT）和计算机化认知行为疗法（cCBT）对焦虑症和其他疾病有显著的治疗效果（8-10）。例如，Woebot 是一款全自动