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如何引用这篇文章Krymchantowski A，Jevoux C，Silva-NétoRP等。 （2025年3月10日）抗卡西素治疗的反应指标
表1显示了研究参与者的基线特征。大多数参与者中有33名（52.4％）接受了加仑氮单抗240 mg的加载剂量和120毫克/月，而对其他受试者则接受了弗雷曼卫生225 mg/月的规定，以预防性治疗偏头痛。大多数参与者（81.2％，n = 51）是女性。32名参与者的年龄组为41至50岁，参与者的平均年龄为45.46±9.26岁。大约45名参与者（71.4％）表现出正常的BMI，平均BMI为24.17±1.22。在三分之二的参与者中存在三分之二（66.7％）的合并症。三十（47.6％）的参与者报告了频繁的失眠。有10名（15.9％）的参与者报告了视觉光环。在这项研究中，有26名（41.3％）参与者有单方面的头痛。 严重的恶心，27（42.9％）；呕吐，七（11.1％）；严重的恐惧症，45（71.4％）；严重的语音恐惧症，九（14.3％）；攻击期间有27％（42.9％）和严重的渗透恐惧症是患者报告的相关特征。 在26（41.3％）中看到了单侧头痛，在29名（46.0％）的参与者中出现头痛的快速进展。 托吡酯，三环抗抑郁药和β受体阻滞剂分别使用33（52.4％），28（44.4％）和14（22.2％）。 大多数患者，26名（41.3％），有16至30年的偏头痛病史，参与者中有25名（39.7％）患有偏头痛超过30年。 偏头痛的平均持续时间为27.29±10.11岁。在这项研究中，有26名（41.3％）参与者有单方面的头痛。严重的恶心，27（42.9％）；呕吐，七（11.1％）；严重的恐惧症，45（71.4％）；严重的语音恐惧症，九（14.3％）；攻击期间有27％（42.9％）和严重的渗透恐惧症是患者报告的相关特征。在26（41.3％）中看到了单侧头痛，在29名（46.0％）的参与者中出现头痛的快速进展。托吡酯，三环抗抑郁药和β受体阻滞剂分别使用33（52.4％），28（44.4％）和14（22.2％）。大多数患者，26名（41.3％），有16至30年的偏头痛病史，参与者中有25名（39.7％）患有偏头痛超过30年。偏头痛的平均持续时间为27.29±10.11岁。
我们可以根据定量PSMA PET/CT特征预测骨扫描上的骨骼病变吗？
1核医学系，瑞士巴登市5404号核医院核医学系； riclaudi@hotmail.it（R.L.）2苏黎世大学苏黎世大学医院核医学系，8006苏黎世，瑞士3核医学部3核医学部，生物医学和牙科科学系，以及墨西拿（Messina）98122 Messina，98122 Irccs Medicine，Irccs opsedale policico Policinico San Martino，161132 Generov formine forsina，98122 Messina，98122 Messina，98122 Messina，Messina，98122 Messina，Issinal offical Medicine，Isline Medicine opsedale san Martino offical Policinico nirstaliCo Genova, 16126 Genova, Italy 6 Department of Mathematics, Seminar for Statistics, ETH Zurich, 8092 Zurich, Switzerland 7 Clinic for Nuclear Medicine and Molecular Imaging, Imaging Institute of Southern Switzerland, Ente Ospedaliero Cantonale, 6500 Bellinzona, Switzerland 8 Department of Urology, University Hospital of Zurich, 8006 Zurich, Switzerland *信件：matteo.bauckneht@unige.it
预测通过互动框架在教学内离开教学
从主观的角度解释早期学校离开的情感后果，学习问题和疾病，无法适应环境，包括暴力和课堂行为在内的行为问题，社会拒绝，缺乏属于同伴群体以及与家庭和家庭有关的问题，已被确定为原因。这与研究的所有原因分为四个主要类别：与年轻人的个性，行为，学术能力和与环境的关系有关的问题。Factors related to the personality of young people are especially emphasized, including low educational achievements over a long period of time, learning difficulties, behavioral and discipline problems, frequent and long- term absence, low self-esteem, unclear concept of the future, problems in interpersonal communication, use of psychoactive substances, social alienation, social isolation, involvement in criminal behavior, feeling of alienation from the educational environment.在发展方面，ESL学习者缺乏规范成人生活所需的情感，认知，功能和社会发展（Arkin和Cojocaru，2020年）。
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。
使用CNN＆RNN
抽象 - 犯罪预测和分析在增强公共安全和优化执法工作中起着至关重要的作用。这项研究探讨了基于深度学习的方法，整合复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络，以进行有效的犯罪预测和分析。所提出的框架利用了RNN和LSTMS的时间优势以及CNN的空间特征提取能力来分析大规模犯罪数据集。rnns和LSTMS处理时间序列数据以预测未来的犯罪趋势，而CNNS进行地理空间分析以识别各个地区的犯罪分布模式。混合模型处理结构化数据（例如，日期，时间，位置）和非结构化数据（例如犯罪描述），以提高预测精度。实验结果证明了其检测犯罪热点，预测犯罪类别并发现隐藏趋势的能力，为执法和决策者提供了可行的见解。这项研究强调了深度学习在应对复杂，动态挑战（例如犯罪预测）中的潜力，促进了更智能和更安全的城市。未来的工作可以纳入实时数据流，并评估在决策系统中部署此类模型的道德考虑
预测用氯氮平治疗的患者的肿瘤细胞增多症
1伦敦南部和莫德斯利NHS基金会的药房部，英国2号伦敦2号牛津大学精神病学系，沃恩福德大学，沃恩福德医院OX3 7JX 3 7JX 3人工智能健康部，卡尔·冯·奥塞埃兹基（Carl von Ossietzky ＆Neuroscience，英国伦敦国王学院伦敦国王学院5国家精神病服务局，南伦敦和莫德斯利NHS基金会信托基金会，英国6号儿童和青少年精神病学系，汉堡大学医学中心汉堡 - 汉堡部，德国，汉堡，汉堡，7 kent和Med n n kenter and Med Way and Med Way，伦敦，伦敦，汉堡7.利物浦大学人口健康研究所和公民健康创新实验室（CHIL）初级保健与心理健康
o r i g i n a l r e s a r c h的开发和机器学习模型的验证，以预测较差的动脉瘤S
背景：血管内治疗（EVT）被建议作为治疗颅内动脉瘤的优越方式。然而，患有EVT的动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）患者的功能结果较差仍然存在。因此，迫切需要研究风险因素并在此类患者的亚型中开发关键的决策模型。方法：我们从正在进行的注册表队列研究Prosah-MPC中提取了目标变量，该研究是在中国多个中心进行的。我们将这些患者随机分配给培训和验证队列，比为7：3。单变量和多元逻辑回归以找到潜在因素，然后开发了具有优化变量的九个机器学习模型和堆栈集合模型。通过多个指标评估了这些模型的性能，包括接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的区域。我们进一步使用Shapley添加说明（SHAP）方法，基于最佳模型的特征可视化分布。结果：总共招募了226名经历EVT的较差ASAH的合格患者，而89（39.4％）的12个月结果较差。年龄（调整或[AOR]，1.08; 95％CI：1.03–1.13; P = 0.002），蛛网膜下腔出血体积（AOR，1.02; 95％CI：1.00-1.05; P = 0.033; P = 0.033; P = 0.033），神经外神经社会级联盟，Wornurosurgical Societies等级（wfns）（W ffns）（w ffns）（w ffns）（w ffns）（2.03）（aor c）（2.03）; 1.05–3.93; p = 0.035）和狩猎级别（AOR，2.36; 95％CI：1.13–4.93; p = 0.022）被确定为不良结果的独立风险因素。NCT05738083。然后，开发的预测模型表明，LightGBM算法在验证队列中的AUC-ROC值为0.842，而Shap结果表明年龄是影响功能结果的最重要的风险因素。结论：LightGBM模型在促进患有不良后果风险的贫困级ASAH患者的风险分层方面具有巨大的潜力，从而增强了临床决策过程。试用注册：Prosah-MPC。2022年11月16日注册 - 回顾性注册，https：// clinical trials.gov/study/nct05738083。关键词：颅内动脉瘤，蛛网膜下腔出血，血管内手术，机器学习，预后
葡萄糖：可解释的餐后血糖预测和体育锻炼
摘要 - 以餐后的血糖水平超过正常范围的标志性的植物性高血糖，这是在糖尿病和健康个体中向2型糖尿病进展的关键指标。饮食后了解血糖动力学的关键指标是曲线下的餐后区域（PAUC）。根据人的饮食和活动水平预测PAUC，并解释什么影响餐后血糖可以使人可以相应地调整其生活方式以维持正常的葡萄糖水平。在本文中，我们提出了葡萄糖，这是一种可解释的机器学习，以预测饮食，活性和最近的葡萄糖模式中的PAUC和高血糖。我们对10个全职工作人员进行了为期五周的用户研究，以开发和评估计算模型。我们的机器学习模型采用多模式数据，包括空腹葡萄糖，近期葡萄糖，最近的活性和大量营养素量，并提供了可解释的餐后葡萄糖模式的预测。我们对收集到的数据的广泛分析表明，训练有素的模型达到了0.123的归一化均方根误差（NRMSE）。平均而言，带有随机森林主链的葡萄糖素比基线模型可获得16％的结果。此外，血糖素可以准确地预测高血糖率74％，并建议通过不同的反事实解释来帮助避免高血糖。可用代码：https：//github.com/ab9mamun/glucolens。
o r i g i n a l r e s a r c h可解释的预测芬兰2型糖尿病患者的长期糖化血红蛋白反应变化
目的：本研究应用机器学习（ML）和可解释的人工智能（XAI）来预测HbA1c水平的变化，这是监测血糖控制的关键生物标志物，在诊断为2型糖尿病患者的患者中，在启动一种新的抗糖尿病药物后的12个月内。它还旨在确定与这些变化相关的预测因素。患者和方法：来自芬兰北卡雷利亚（North Karelia）的10,139名2型糖尿病患者的电子健康记录（EHR）用于训练整合了随机对照试验（RCT）衍生的HBA1C变化值作为预测变量的预测因子，创建将RCT洞察力与现实世界中集成的偏移模型。各种ML模型 - 包括线性回归（LR），多层感知器（MLP），山脊回归（RR），随机森林（RF）和XGBoost（XGB） - 使用R²和RMSE衡量标准进行评估。基线模型在药物启动之前或之前使用的数据，而随访模型包括第一个药物后HBA1C测量，通过合并动态患者数据来改善性能。模型性能也与临床试验中预期的HBA1C变化进行了比较。结果：结果表明，ML模型的表现要优于RCT模型，而LR，MLP和RR模型具有可比性的性能，RF和XGB模型表现出过于拟合。与基线模型相比，随访MLP模型的表现优于基线MLP模型，其R²得分（0.74，0.65）和较低的RMSE值（6.94，7.62）与基线模型（R²：0.52，0.54; RMSE； RMSE：9.27，9.50）相比。HBA1C变化的关键预测因子包括基线和药后HBA1C值，禁食等离子体葡萄糖和HDL胆固醇。未来的研究将探索治疗选择模型。结论：使用EHR和ML模型可以开发对HBA1C变化的更真实和个性化的预测，考虑到更多样化的患者人群及其异质性，为管理T2D提供了更量身定制和有效的治疗策略。XAI的使用提供了对特定预测因子影响的见解，从而增强了模型的解释性和临床相关性。关键字：类型2糖尿病，HBA1C，治疗效果估计，机器学习，Shap
o r i g i n a l r e s a r c h磁共振成像基于放射素学的模型，用于预测宫颈癌淋巴结转移
背景：宫颈癌仍然是全球女性死亡率的主要原因，淋巴结转移（LNM）是患者预后的关键决定因素。方法：在这项研究中，分析了2018年1月至2024年1月期间153例宫颈癌患者的MRI扫描。将患者分为两组：103培训队列； 49在验证队列中。放射线特征。ITK-SNAP软件启用了宫颈癌肿瘤区域的三维手动分割，以识别目标区域（ROI）。收集的数据被划分为支持向量机（SVM）模型的培训和验证。结果：基于T2WI和ADC的组合放射线学模型表现出强大的诊断能力，在训练队列中达到曲线下的面积为0.804（95％CI [0.712-0.890]），AUC中的AUC和0.811（95％CI [0.721-0.921-0.902] in act in the训练队伍中的AUC中。包括放射线特征，国际妇科和妇产科联盟（FIGO）阶段和LNM在培训队列中的C-INDEX为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在培训队列中的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），在C-INDEX中为0.916（95％CI [0.825-0.987] Intaliatation in nor图）的C-指数为0.895（95％CI [0.821-0.962]），C培训队列中的C-INDEX为0.916（0.916（95％CI）（95％CI [0.825-0.987] Intalians Intecration。C统计数据均高于0.80，并且预测变量几乎与45度线一致，这与校准图中显示的结果一致。这表明我们的模型表现出良好的歧视能力和令人满意的校准。关键词：MRI，放射素学，淋巴结，转移，宫颈癌结论：利用T2WI与ADC地图相结合的MRI放射素学模型，提供了一种预测宫颈癌患者LNM的有效方法。