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系统审查在高血压治疗中的系统审查功效和安全性：从随机对照试验中对证据的荟萃分析
背景：高血压是医学实践中遇到的最普遍的疾病之一，但是有效的耐药性高血压药物疗法是有限的。在这项荟萃分析中，我们旨在评估Aprocitentan治疗高血压的功效和安全性。方法：我们搜索了从成立到2024年6月3日的PubMed，Embase，ClinicalTrials.gov和Cochrane库数据库，以比较随机对照试验（RCTS），以比较了Aprocitentan和Altbo在患有高血压方面的疗效和安全性。根据Aprocitentan的剂量，该研究分为一个低剂量组（10–12.5 mg），中剂量组（25 mg）和高剂量组（50 mg）。结果：这项荟萃分析包括五个RCT，其中包括1224名患者，并显示Aprocitenan可以减少平均坐姿收缩压（MSSBP）[（低剂量亚组：平均差异：MD）：–3.85 mmHg; 95％置信区; 95％置信区（95％）：–7..47 to noument：–7.47至0.0.0.0.040; p = 0.040; mmHg; 95% CI: –10.69 to –0.44; p = 0.030)], mean sitting diastolic blood pressure (msDBP) (low dose subgroup: MD: –3.95 mmHg; 95% CI: –4.06 to –3.85; p < 0.001; medium dose group: MD: –4.75 mmHg; 95% CI: –5.91 to –3.60; p <0.001），24小时的卧床收缩压（MASBP）（低剂量组：MD：–4.18 mmHg; 95％CI：–4.32至–4.4.04; p <0.001; p <0.001;中剂量组：中剂量：MD：MD：MD：MD：–5.89 mmhg; 95％CI：–95％CI：–6.03 to; polity and –6.03 to; polo舒张压（MADBP）（低剂量组：MD：–4.33 mmHg; 95％CI：–4.42至–4.24; p <0.001; p <0.001;中剂量组：MD：MD：–5.82 mmHg; 95％CI：–5.91：–5.91至–5.73; p <0.001）。结论：Aprocitentan大大降低了血压并具有良好的安全性。在高剂量组中，MSSBP中的Aprocitentan和安慰剂组之间没有差异（MD：–4.83 mmHg； 95％CI：–11.44至1.79； P = 0.150）。同时，与安慰剂相比，观察到不良事件（AES）和严重的不良事件（AES）的频率（AES）和严重的不良事件（SAE）的安全性很高，并且与安慰剂相比没有显着差异。但是，值得注意的是，高剂量的Aprocitentan（50 mg）并没有产生更好的降低血压作用。
随机临床试验的计算表型图，以评估其现实世界的代表性和个性化推断
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 24 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.05.15.24306285 doi: medRxiv preprint
一项随机双盲阶段2临床试验，用pepcan或candida
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
sap的个性化午睡的前瞻性随机试验增加流感疫苗01.13.25
基于2023流感季节的回顾性数据，据估计至少有90,000名患者有资格参加本研究。根据计划分析的预期效应大小，每只手臂的患者人数将有所不同。将总共15,000名患者用于被动控制臂，其中25,000名患者针对其他每个实验组。在被动控制臂中预期的基线初级结果疫苗接种率为25％，预计实验干预措施将平均将疫苗接种至少2个百分点增加到27％。通过将15,000名患者分配给被动对照，并将25,000名患者分配给其他手臂，将至少有80％的统计能力从25％到26.3％的疫苗接种增加1.3％，而两尾P <.05。尽管个性化有望极大地提高推力的效率，但主动实验臂之间的差异往往小于主动臂和被动臂之间的差异。因此，样品已成为
具有未表征设备的广义时间箱量子随机数发生器
基于量子力学的随机数生成器 (RNG) 因其安全性和不可预测性而引人注目，与传统生成器（如伪随机数生成器和硬件随机数生成器）相比。这项工作分析了一类半设备独立的量子 RNG 中，随着希尔伯特空间维数、状态准备子空间或测量子空间的增加，可提取随机性的数量的变化，其中限制状态重叠是核心假设，建立在准备和测量方案之上。我们进一步讨论了这些因素对复杂性的影响，并得出了最佳方案的结论。我们研究了时间箱编码方案的一般情况，定义了各种输入（状态准备）和结果（测量）子空间，并讨论了获得最大熵的最佳方案。对几种输入设计进行了实验测试，并分析了它们可能的结果安排。我们通过考虑设备的缺陷，特别是探测器的后脉冲效应和暗计数来评估它们的性能。最后，我们证明这种方法可以提高系统熵，从而产生更多可提取的随机性。
随机对照试验中的均值回归
当以这种方式确定项目目标时，可能会出现均值回归；即使没有接受治疗，滞后结果值较高的个体也可能会随着时间的推移而好转。RCT 中的零结果可能意味着干预措施确实对任何人都不起作用（尖锐零假设），但这也与干预措施对一部分结果不会自行改善的受试者有效相一致；即那些长期符合该项目资格的受试者。这就引发了一个问题：是否有可能确定哪些具有极端滞后结果值的受试者可能出现均值回归，哪些受试者可能对治疗有反应。如果可能的话，它可以更清楚地解释 RCT 结果，并允许更具成本效益地确定治疗目标。
Curriculum Vitae Randy Dean Blakely博士
jupiter，fl 33458 rblakely@health.fau.edu http://www.blakelylab.org，乔治亚州哥伦布出生地（1959年2月6日）卓越劳德（Summa cum Laude）：论文顾问，詹姆斯·古因洛克（James Gouinlock）未成年人：物理，化学本科研究：詹姆斯·赫恩登（James Herndon），耶克斯地区灵长类动物研究中心灵长类动物社会行为和内分泌学雷蒙德·杜瓦尼（Raymond Duvarney）博士。物理学系微型计算机界面界面制造，化学系Joseph Justice博士和Daryll Neill博士，Daryll Neill，Ph.D.神经解剖技术简短课程约翰·霍普金斯大学。医学院，巴尔的摩，医学博士1983-1987神经科学博士课程：博士学位。论文顾问：Joseph T. Coyle，医学博士论文：N-乙酰基本基 - 脱木丁香酸酯（NAAG）的神经生物学（NAAG）博士后培训HHMI/Yale University医学院，纽黑文，CT 1987-1990博士后顾问：Susan Amara研究主题：Susan Amara研究主题：神经转移者的表达主题：
聚焦彩票见解 - 从随机选择到数据...
传统彩票系统的随机性虽然公平，但却为旨在优化成功机会的玩家带来了重大挑战。随着大数据，趋势分析和机器学习（ML）的出现，彩票分析已成为一种变革性的方法，用于理解模式并做出数据信息的决策。此白皮书探讨了趋势分析和ML如何使玩家从任意数量选择转向战略选择，增加参与度，满意度以及可能增强结果。
比较糖尿病的随机森林和Xgboost ...
糖尿病（DM）是一项全球健康挑战，需要一种创新的早期检测方法和有效管理的方法。本研究旨在比较糖尿病类型分类中的随机森林和XGBoost算法，并使用可解释的AI（XAI）技术（例如Shap和Lime）来增加模型的解释。该研究方法包括一个公共数据集处理，其中包含70,000个条目，具有34个医疗功能，使用优化参数和解释分析的培训模型。结果表明，XGBoost具有较高的准确性（90.6％），概括良好，而随机森林的训练时间效率较高。分析识别主要因素的特征，例如年龄，血糖水平和在怀孕期间的体重增加而影响预测。这一发现提供了支持医疗决策的准确透明模型指南。