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开发基于扩散的nom图 -
背景：急性一氧化碳中毒（DEACMP）后延迟的脑病是一种严重的并发症，可能是由一氧化碳中毒（ACOP）引起的。本研究旨在确定与DEACMP相关的独立风险因素，并开发列夫图以预测开发DEACMP的概率。方法：回顾性地分析了2015年9月至2021年6月之间被诊断为ACOP的患者的数据。将患者分为两组：DEACMP组和非DECMP组。进行了单变量分析和多元逻辑回归分析，以确定DEACMP的独立风险因素。随后，构建了列图以预测DEACMP的概率。结果：研究包括122名患者，其中30名（24.6％）出现了DEACMP。多元逻辑回归分析表明，扩散加权成像（DWI）的急性高信号病变，一氧化碳（CO）暴露持续时间和格拉斯哥昏迷量表（GCS）是DEACMP的独立危险因素（数量= 6.230，1.230，1.323，0.7114，0.714，p <0.05）。基于这些指标，构建了一个预测性nom图。结论：这项研究构建了使用DWI和临床指标上的高信号病变来预测DEACMP的nom图。该列图可以用作区分高危患者的可靠工具，并能够提供个性化治疗以降低DEACMP的发生率。
糖尿病的动态nom图预测模型...
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
一个新的诺夫图，用于预测基于24的预后...
背景和客观：在溶栓后使用人群数据来构建血压变异性（BPV）的预测模型的研究不足，无法估算随后的急性缺血性中风（AIS）患者的发展。这项研究的目的是构建和验证一种模型，该模型在溶栓治疗后24小时使用BPV来预测AIS患者的结果。方法：构建和验证溶栓治疗后24小时使用BPV的模型来预测AIS患者的结果。结果：该研究总共有503例接受静脉溶栓治疗的急性缺血性中风患者。多变量分析结果已经描绘了几个关键因素，这些因素在AIS患者中显着预后不良预后：最初的国家健康研究所中风量表评分，记录的高血压病史，高血压病史，收缩压和舒张性血压的变化，如其标准偏差和血液差异24小时，并表明了24小时的差异。这些决定因素已成为实质性预测因素，阐明了AIS治疗后影响患者预后的临床参数的复杂相互作用。在开发和验证队列中，拨号图下的曲线面积估计了不利预后的概率，确定为0.876（95％CI：0.84-0.913）和0.849（95％CI：0.784-0.913）。校准曲线揭示了命名图的预测概率与验证集中观察到的实际结果之间的一致性。此外，决策曲线分析强调了预后模型的显着临床实用性和鲁棒的适用性，这说明了其有效指导临床决策的潜力。结论：由于其优异的预测准确性，判别能力和临床实用性，该图是评估溶栓治疗后AIS患者可能不良结果的重要辅助工具。
开发和验证新型二型酮症2型糖尿病预测的列表
方法：在这项回顾性研究中，收集了从2019年1月至2022年12月，总共符合我们医院的398个新诊断2型糖尿病的临床数据，平均年龄为48.75±13.86岁。根据酮症的出现，将有52.19±12.97岁的T2DM组（228例）分为T2DM组（228例），其中69.74％为男性，KPD组（170个）的平均年龄为44.13±13.72岁，男性男性占80.59％。单变量和多元逻辑回归分析，以识别KPD的独立疾病因子，然后根据这些独立的预测指标，通过使用R4.3来建立新的预测命名模型。验证和预测模型性能的评估包括接收器操作特征（ROC）曲线，校正校准曲线和临床决策曲线（DCA）。
开发预后的列图模型，以预测血管腔晕厥儿童的晕厥复发
背景：血管腔（VVS）是晕厥的常见形式。在患有VVS的儿童中，复发性晕厥或前同步会影响儿童和父母的身心健康，这显着损害了生活质量。目标：我们旨在确定可以在5年的随访期内预测晕厥或前同步的复发的因素，并进一步开发预后的列图模型。方法：该队列在设计中是双向的。从2017年7月到2022年8月，包括VVS的儿童，每3至6个月进行一次跟进。进行了倾斜测试（HUTT）以诊断VV。使用Stata软件分析数据，并将风险估计值作为危害比（HR）和95％的置信区间（CI）进行分析。结果：本研究中包括352名拥有完整信息的VV儿童。中值随访时间为22个月。总体而言，HUTT和基线尿液特异性重力（USG）中的仰卧平均动脉压（MAP-SUPINE）与晕厥或前同步复发的显着风险有关（HR：0.70和3.00分别;均分别;均为p <0.05）。校准和歧视分析表明，添加地图 - 苏平和USG会导致更好的拟合。最终构建了基于与五个传统有前途的因素吞并的显着因素的预后命名图模型，具有强大的歧视和预测能力（C-Index接近0.700，p <0.05）。结论：我们的发现表明，Map-Supine和USG可以独立预测VVS儿童晕厥复发的显着风险，并且在名义图模型中的预测更为明显。
列新图的开发和验证以预测早期口服鳞状细胞癌中的隐秘宫颈转移
选择性颈部解剖（END）被视为口服鳞状细胞癌（OSCC）治疗的标准实践，其特征是全球范围内的发病率和死亡率很高（1）。然而，对于早期OSCC患者而言，仍然很难确定，因为一些研究表明终点提高了患者的存活率，其他研究表明差异并不显着（2-4）。根据先前的评估，CT1-2N0M0 OSCC的隐匿性宫颈转移比约为20％（5）。为了在临床节点阴性OSCC患者中获得临床益处和过度治疗之间的平衡，建立了几种用于隐匿性宫颈转移诊断的预测模型。例如，Mermod等。（6）报告了一个基于CD31，Prox1检查和相关组织学参数的模型，该模型在曲线（AUC）下达到了0.89的面积，准确性为0.88。但是指示标记的免疫组织化学评分是相对的。Sinha等。（7）使用声辐射力冲动成像进行了类似的工作，这也实现了
子宫内膜异常出血患者子宫内膜恶性肿瘤的发展和验证
目的：本研究旨在确定可以将子宫内膜癌（EC）和非典型子宫内膜增生（AEH）整合到异常子宫出血（AUB）女性中的危险因素和超声变量。材料和方法：这项回顾性研究包括1837例出现AUB并接受子宫内膜采样的患者。根据临床和超声协变量（子宫内膜厚度（ET），子宫内膜脉管系统的抗性指数（RI）），根据开发组（n = 1369）的EC/AEH的关联，并提出了预测性的NOMOMPOM。该模型在468名患者中得到了验证。结果：组织学检查显示开发组中有167名患者（12.2％）患有EC或AEH。使用多变量逻辑回归，在子宫内膜恶性肿瘤的预测中纳入了以下变量：代谢疾病[优势比（OR）= 7.764，95％置信区间（CI）5.042-11.955] 95％CI 1.878–5.435），RI≤0.5（OR = 8.733，95％CI 4.311–17.692）和ET≥10mm（OR = 8.479，95％CI 5.440-13.216）。使用这五个变量创建了一个列图，该变量在曲线下为0.837（95％CI 0.800–0.874）。校准曲线在观察到的事件和预测发生之间显示出良好的一致性。为验证组，该模型提供了可接受的歧视和校准。结论：拟议的nom图模型显示出AUB女性良性和恶性子宫内膜病变之间的差异化中等预测准确性。
基于诺姆图>的妊娠糖尿病风险预测模型的原始文章构建和验证
摘要：目的：构建一个模型，以预测基于nom图的妊娠糖尿病（GDM）的风险并进行验证。方法：从2018年1月至2021年5月在西安国际医疗中心医院接受治疗的182例GDM患者的数据进行了回顾性分析。在同一时期选择了在西安国际医疗中心医院进行的491个正常分组，他们被选为对照。比例为7：3，GDM患者分为训练组（n = 128），验证组（n = 54）组，将491个正常分组分为训练对照组（n = 344）和验证对照组（n = 147）。临床数据，并通过逻辑回归分析了GDM的危险因素。r语言用于构建GDM的预后预测列图模型，并采用接收器操作特征曲线来评估该列格图模型在预测GDM预后的准确性。结果：单变量分析表明，培训组和训练对照组之间的年龄，体重指数（BMI），糖尿病家族史，血红蛋白，甘油三酸酯，血清铁蛋白和空腹血糖在三个月之间是不同的（p <0.05）。多变量分析表明，在前孕期，年龄，BMI，血红蛋白，甘油三酸酯，Se Rum铁蛋白和空腹血糖是GDM的独立危险因素（P <0.05）。曲线下预测训练组GDM风险的面积为0.920，验证组的面积为0.753。基于逻辑回归方程，风险公式为-5.971 + 1.054 *年龄 + 1.133 * BMI + 1.763 *血红蛋白 + 1.260 *甘油三酸酯 + 3.041 *血清铁蛋白 + 1.756 *在第一个四倍的群中，甘油蛋白 + 1.756 *。结论：年龄，BMI，血红蛋白，血清铁蛋白和空腹血糖在头三个月是GDM的危险因素。
开发了用触发性毛细血管扩张和RAD3相关的抑制剂Camonsertib
摘要◥目的：Camonsertib是telangiectasiaandrad3相关（ATR）激酶的高度选择性和有效的抑制剂。剂量依赖性贫血是一种与阶级相关的目标不良事件，通常需要剂量改良。个体患者的发展危险因素的发展贫血因素使选择“单一大小” ATR抑制剂（ATRI）剂量（ATRI）剂量和时间表变得复杂，这可能导致低贫血风险的患者中最佳的最佳治疗剂量。我们评估了是否可以鉴定出贫血的早期预测因素，以最终告知个性化的剂量模型方法。患者和方法：基于临床前观察结果以及对人口相关贫血的机械理解，我们确定了在多变量线性回归建模工具中探索的几个潜在因素，用于预测治疗的第22天（周期2）。
的开发和验证新的列术图，以预测ICAM-1基因对缺血性心肌病预后的多态性的影响
和C-指数值为0.8651（95％CI：0.8295–0.8901，p <0.001）。Model1的AIC和C-指数值显然与Model2的AIC值没有明显不同（P> 0.05）；因此，Model2被视为最佳模型。在预后模型上进行多变量COX-回归（表3，模型2）表明，RS112872667多态性，PCI或CABG治疗，与心室心律失常的并发症，使用β受体阻滞剂，SBP，SBP，HR，HR，血清，血清钠和LVDD是独立的（POCOGENIC）cardigogenic（Popigogenicatienc）。RS112872667突变（CC至CT+TT）是ICM患者的生存因子。与患有基因型CC的患者相比，具有CT或TT突变基因型的ICM患者患心脏病死亡的风险低（HR：0.397，95％CI：0.237–0.663，p <0.001）。