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高血压指南驱动的管理
使用以下输入估算：•使用对美国人群加权的研究的高血压治疗组中的10年CVD事件发生率。•NHANES中每组的美国成人人口大小•预期的CVD风险降低，基于对当前和建议BP水平的治疗的响应，在BUNDY等人的抗高血压药物治疗随机治疗中，BP降低了目标和建议的BP水平。JAMA心脏病学。 2017。 •根据Sprint和Accord中的合并数据，基于对标准和密集的BP目标治疗的患者观察到的与治疗相关的危害的预期风险降低了BP的降低风险。JAMA心脏病学。2017。•根据Sprint和Accord中的合并数据，基于对标准和密集的BP目标治疗的患者观察到的与治疗相关的危害的预期风险降低了BP的降低风险。
如何引用本文Vijay G S，Ghonge S，Vajjala S等。 （2023年5月12日）2型糖尿病患者的维生素D缺乏症
维生素D水平通过调节细胞膜和细胞内钙的钙通量来间接影响胰岛素分泌[4]。还提出，胰腺组织和各种细胞型免疫系统表达VDR [4]。根据过去的研究，VDR基因多态性会影响VDR蛋白的活性[6]。VDR中的遗传多态性改变了钙代谢，脂肪细胞功能，胰岛素释放和细胞因子产生，对2型糖尿病的发展产生了重大影响[6]。在先前对NHANES五个时期（国家健康和营养检查调查）数据库的五个时期的横断面研究中发现了维生素D3与胰岛素抵抗之间的密切关联。亚组分析表明，这种相关性在人和种族之间有所不同[7]。
在国家健康和营养检查调查中，美国贫血与糖尿病下肢溃疡之间的关联：回归
方法：从1999年至2004年对1673名国家健康和营养检查调查（NHANES）的参与者进行了回顾性横断面研究。开发了三个逻辑回归模型，以评估贫血与糖尿病下肢溃疡之间的关系。模型1针对人口统计和社会经济变量（年龄，性别，种族和种族，教育水平，家庭收入和婚姻状况）进行了调整。模型2包括其他与健康相关的因素（BMI，心血管疾病，中风，糖尿病家族史，高脂血症，酒精和吸烟状况）。模型3进一步包括临床和实验室变量（HBA1C，CRP，总胆固醇和血清铁蛋白水平）。基于年龄，性别，HBA1C水平，体重指数（BMI）和血清铁蛋白水平的分层分析。
使用机器学习技术的瘦体重，阑尾瘦肉质量和阑尾骨骼肌质量的预测建模：利用NHANES数据的全面分析和未来的研究研究
这项研究涉及改进方法的迫切需求，以预测成年人，尤其是瘦体重（LBM），阑尾瘦质量（ALM）和阑尾骨骼肌质量（ASMM），用于早期检测和治疗肌肉麻痹，这是由肌肉丧失和肌肉丧失和生产疾病所表征的。肌肉减少症具有重大的健康风险，尤其是在癌症和老年人等慢性疾病的种群中。当前的评估方法主要依赖于双能X射线吸收法（DXA）扫描，缺乏广泛的适用性，阻碍了及时的干预。利用机器学习技术，该研究旨在使用来自国家健康和营养检查调查（NHANES）的数据（NHANES）和糖尿病健康行动（Took Took）研究开发和验证预测模型。这些模型经过人体测量数据，示范因子和DXA衍生的指标进行培训，以准确估计LBM，ALM和ASMM NOR-NOR-NOR-MALIDISE to to to to to to Toge。的结果表明，在各种机器学习算法中表现出一致的性能，而Lassonet是流行的Lasso方法的非线性扩展，具有较高的预测精度。值得注意的是，将骨矿物质密度调查的整合到模型中对预测准确性的影响很小，这表明DXA扫描的潜在替代方法是对普通人群的瘦肉质量评估的潜在替代方法。尽管模型具有稳健性，但局限性包括缺乏结果指标和高度容易受到肌肉质量损失的人群。尽管如此，这些发现对革命性的精益质量评估范式有希望，这对慢性疾病手段和个性化的健康干预产生了影响。未来的研究努力应集中于在不同人群中验证这些模型，并解决临床复杂性，以提高预测准确性和管理肌肉减少症的临床实用性。
使用颞细胞状态网络模型预测抗癌药物组合反应
冠状动脉疾病（CAD）是发达和发展中的死亡的主要原因。这项研究的目的是通过机器学习和评估该方法来确定冠状动脉疾病的危险因素。使用公开可用的国家健康和营养检查调查（NHANES）进行了回顾性，横断面研究（NHANES），该研究完成了人口，饮食，运动和心理健康问卷并拥有实验室和体格检查数据的患者。单变量逻辑模型（以CAD为结果）用于识别与CAD相关的协变量。在最终的机器学习模型中包括在单变量分析中具有P <0.0001的协变量。机器学习模型XGBoost由于文献中的普遍性以及其在医疗保健术前的预测准确性提高而使用。模型协变量根据覆盖统计量进行排名，以识别CAD的危险因素。构造的加性解释（SHAP）解释被用来可视化这些潜在危险因素与CAD之间的关系。在这项研究中符合纳入标准的7,929名患者中，女性为4,055（51％），男性为2,874（49％）。平均年龄为49.2（SD = 18.4），有2,885名（36％）白人患者，2,144名（27％）黑人患者，1,639名（21％）西班牙裔患者和1,261例（16％）其他种族患者。总共338例（4.5％）患有冠状动脉疾病。将它们拟合到XGBoost模型中，AUROC = 0.89，灵敏度= 0.85，特异性= 0.87（图1）。按覆盖范围排名前四的最高特征，这是协变量对整体模型预测的百分比贡献的度量，是年龄（覆盖率= 21.1％），血小板计数（覆盖= 5.1％），心脏病的家族史（覆盖率= 4.8％）和胆固醇总胆固醇（覆盖率= 4.1％）。机器学习模型可以使用人口统计学，实验室，体格检查和生活方式协变量有效预测冠状动脉疾病，并确定关键的危险因素。
地下水中己唑酮的人类健康参考水平
1。hha计算的人类健康参考水平（HHRL）用于筛查己酸唑酮及其在地下水中降解的检测，使用（1）（1）来自国家健康和营养检查调查（NHANES）2005-2010数据库的饮用水急性和慢性消耗率； （2）美国环境保护署（US EPA）建立的毒理学终点。2。己唑酮及其在G3170，A，A-1，B，C，D，1和2的关注物中被认为具有同等毒性，应在同一样品中检测到它们时应求和。3。己唑酮的DPR HHRL为500亿（PPB）。己唑酮及其降解等于地下水中等于或小于500 ppb的最大残留浓度预计不会对人类健康构成风险，包括敏感的亚种群。
HCV感染的自然史 - 核心概念
大多数获得丙型肝炎病毒（HCV）的人都会发展出慢性感染。[1]急性感染后，HCV通过逃避免疫系统非常成功地建立持续感染。尽管尚未完全了解高病毒持续性率的机制，但几种病毒和宿主因素起着重要作用。[2，3]在前瞻性研究中，最初感染HCV后最初感染后的慢性率并没有很好地确定，这主要是因为有无症状或未识别的早期感染的人比例很高。[4]慢性率是从基于横断面的人群研究中估计的，例如国家健康和营养检查调查（NHANES）以及大量的回顾性研究。[5]总体而言，据估计，获得HCV的人中有55％至85％会发展出慢性HCV感染。[6]
血清钠，钾和氯化物水平与全因和心血管疾病的抑郁症患者的死亡率
这项前瞻性队列研究包括3127例抑郁症患者，他们从2005年至2018年参加了国家健康和营养检查调查（NHANES）。使用患者健康问卷（PHQ-9）评估抑郁症，其PHQ-9分数10定义为抑郁症。数据从2024年4月1日至7月30日进行了分析。多变量COX比例危害回归模型用于计算血清钠，钾和氯化物水平以及CVD风险以及抑郁症患者的CVD风险和全因死亡率之间的HAXARD比率（HRS）和95％置信区间（CIS）。构建了三个多变量模型。我们将分析进一步按年龄，一代，高血压，吸烟，饮酒，糖尿病和饮酒状态进行了分析。使用p值对血清钠，钾，氯化物和分层因子之间的产品项估算了相互作用的显着性。