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Biocartis任命Randy Polonsky为首席财务官
凭借其革命性和专有的idylla™平台，Biocartis渴望通过通过普遍获取分子测试来为世界各地的患者提供个性化医学，通过使分子测试可操作，简单，快速且适合任何实验室。IDYLLA™平台是一种完全自动化的样品到星期，实时PCR（聚合酶链反应）的系统，旨在仅在3小时内提供内部分子生物标志物测试，从而可以快速，最佳的治疗选择和疾病进度监测。idylla™的不断扩展的分子诊断测试菜单解决了关键的未满足临床需求，重点是肿瘤学。今天，Biocartis提供了支持黑色素瘤，结直肠癌，肺，乳房，甲状腺，脑，血液和肝癌的测试。更多信息：www.biocartis.com。在x（Twitter）上关注我们：@biocartis。
CASP 清单：针对随机对照试验 (RCT)
参考文献建议：CASP 建议使用哈佛风格参考文献，即作者/日期方法。在作业正文中引用来源时，请提供作者姓名和出版日期。有关出版物的所有其他详细信息均在最后的参考文献或参考书目列表中提供。示例：批判性评价技能计划 (2024)。CASP（插入清单名称，即随机对照试验 (RCT) 清单。）[在线] 可从以下网址获取：插入 URL。访问时间：插入访问日期。知识共享 ©CASP 本作品根据知识共享署名 - 非商业 - 点赞许可。要查看此许可证的副本，请访问 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ 需要进一步接受循证决策培训吗？我们的在线培训课程对医疗教育研究人员和任何其他学习者都很有帮助：
使用患者状态指数在电击疗法中监测麻醉深度可改善癫痫发作质量
摘要简介高压氧疗法（HBOT）是最近研究的一种新技术，目的是改善创伤性脑损伤的结果（TBI）。通过在海平面上加压的环境中吸入纯氧气，从而增加了血液和组织中氧的部分压力。在TBI中使用HBOT背后的基本原理是减轻主要机械创伤引发的继发性脑损伤级联反应的潜力。组织损伤和继发于复杂且复杂的细胞生化过程继发的神经蛋白肿瘤预计将通过HBOT期间的氧气供应量增加来抵消，从而降低氧化应激并改善神经可塑性。材料和方法所有患者，除法律监护人拒绝知情同意的所有患者外，在20222年6月至2023年7月的研究期内，印度北阿拉克邦的全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，全印度医学科学研究所，中度TBI呈现了中等的TBI。患者分配被随机分为两个臂：即治疗和对照组。使用随机移动应用程序RRAPP完成了简单的随机化。每个患者根据脑创伤基础指南获得了护理标准。在治疗臂下随机分配的患者还接受了HBOT辅助课程。每天连续10天进行一次会议。会话持续时间为1.4 atm的每次60分钟。该研究的主要目的是比较出院时的格拉斯哥昏迷评分（GCS）和TBI Glasgow后3个月
药物靶标孟德尔随机化研究
a 瑞士洛桑洛桑大学医院 (CHUV) 和洛桑大学临床神经科学系 b 挪威奥斯陆奥斯陆大学心理学系 c 英国牛津大学精神病学系 d 英国伦敦帝国理工学院流行病学和生物统计学系 e 挪威奥斯陆 Diakonhjemmet 医院心理健康和药物滥用部门 f 精准中心挪威奥斯陆奥斯陆大学医院和临床医学研究所精神科精神健康与成瘾科 g 挪威奥斯陆大学 KG 捷成神经发育障碍中心 h 伯尔尼医院神经病学诊所，瑞士伯尔尼大学 i 诊断和介入神经放射学大学，伯尔尼大学医院瑞士伯尔尼 j 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系 k 英国牛津大学大数据研究所纽菲尔德人口健康系
coagulans snz SNZ杆菌的安全性和疗效在减少营养不良儿童感染中补充益生菌：一项随机的，双盲的，安慰剂控制的研究
引言人类的git拥有一个多元化和动态的微生物社区，统称为肠道微生物组。这个复杂的生态系统，包括细菌，病毒，真菌和其他微生物，通过影响消化，营养吸收和免疫功能来维持健康方面起着关键作用[1-3]。由于各种因素，例如生活方式，营养差，年龄，出生方式以及使用抗生素等药物的使用，肠道菌群的改变会导致各种症状，并导致有害后果[1-4]。营养不良与胃肠道疾病，代谢疾病和神经系统疾病有关[1,2,5,6]。此外，肠道微生物组的影响超出了消化系统的范围，对免疫功能产生了深远的影响，包括对感染的敏感性[7-9]。
量子事件学习和温和随机测量
我们证明，由随机排序的两结果投影测量序列对量子系统造成的预期扰动的上限为该序列中至少一个测量被接受的概率的平方根。我们将此界限称为温和随机测量引理。然后，我们扩展用于证明此引理的技术以开发用于问题的协议，在这些协议中，我们可以采样访问未知状态 ρ，并被要求估计一组测量 { M 1 , M 2 , . . . , M m } 的接受概率 Tr[ M i ρ ] 的属性。我们将这些类型的问题称为量子事件学习问题。具体而言，我们表明随机排序投影测量解决了量子 OR 问题，回答了 Aaronson 的一个悬而未决的问题。我们还给出了一个适用于非投影测量的量子 OR 协议，其性能优于本文分析的随机测量协议以及 Harrow、Lin 和 Montanaro 的协议。但是，该协议需要一种更复杂的测量类型，我们称之为混合测量。在对测量集 { M 1 , ... , M m } 提供额外保证的情况下，我们表明，本文开发的随机和混合测量量子 OR 协议也可用于查找使得 Tr[ M i ρ ] 较大的测量 M i 。我们将寻找这种测量的问题称为量子事件寻找。我们还表明，混合测量为量子均值估计提供了一种样本高效的协议：该问题的目标是估计一组对未知状态的测量的平均接受概率。最后，我们考虑 O'Donnell 和 B˘adescu 描述的阈值搜索问题，其中给定一组测量 { M 1 , ... , M m } , M m } 以及对未知状态 ρ 的样本访问，其中对于某个 M i ，满足 Tr[ M i ρ ] ≥ 1 / 2，目标是找到一个测量值 M j ，使得 Tr[ M j ρ ] ≥ 1 / 2 − ϵ 。通过在我们的量子事件查找结果的基础上，我们表明随机排序（或混合）测量可用于解决这个问题，使用 O ( log 2 ( m ) /ϵ 2 ) 个 ρ 副本。这与 O'Donnell 和 B˘adescu 给出的算法的性能相匹配，但不需要在测量中注入噪声。因此，我们获得了一种阴影断层扫描算法，该算法与当前已知最佳样本复杂度相匹配（即需要 ˜ O ( log 2 ( m ) log( d ) /ϵ 4 ) 个样本）。该算法不需要在量子测量中注入噪声，但需要以随机顺序进行测量，因此不再在线。
来自随机，多中心的早期安全数据...
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使用随机森林的医疗保健建议系统...
摘要：越来越多地依赖在线信息以实现健康问题，这突显了对准确可靠的医疗指导的需求。自我诊断通常是由于经验有限和错误信息引起的，对患者安全构成了重大风险。为了减轻这些风险，我们建议开发药物推荐系统（DRS）利用机器学习（ML）技术，特别关注随机森林算法。该系统旨在分析广泛的医疗数据以提供个性化的药物建议，从而帮助医疗保健专业人员和消费者做出知情且具有成本效益的治疗决策。这些目标包括使用来自各种调查的数据开发预测模型，增强模型以分析患者症状并预测最可能的疾病，并提出适当的药物。通过整合分散的临床信息，该系统提供了针对用户特定需求的全面见解，同时确保数据有效性和隐私。关键考虑因素包括通过强大的验证来促进对系统建议的信任，以及将人类专业知识与计算效率相结合的“医生”方法。该方法涉及收集和预处理数据，使用随机森林和其他ML算法来开发和验证模型，将自然语言处理（NLP）整合以进行症状分析，并提供相应的药物治疗。实施计划涵盖了数据收集，模型开发，验证，集成和部署阶段，重点是持续改进。预期的结果包括一个可靠的系统，该系统通过准确和个性化的药物建议，症状分析，疾病预测和相应的药物建议来增强医疗保健决策。通过关注特定用户的需求，确保数据有效性和隐私，并促进信任，DRS有可能显着提高患者的结果和医疗保健效率。
数字舞蹈对大脑意象、认知和健康的功效：随机对照试验
背景：多领域干预对促进健康老龄化具有明显的好处，但维持长期收益的自我赋权策略仍然难以捉摸。目的：本研究评估了参与数字体感舞蹈游戏对大脑意象变化的影响，作为主要结果，以及其他身心健康指标作为与健康老龄化相关的次要结果。方法：2020 年 8 月 31 日至 2021 年 6 月 27 日期间，这项随机对照试验招募了 60 名年龄超过 55 岁且近期未参与数字舞蹈游戏的合格参与者。使用计算机生成的随机化序列将参与者按 1:1 分配到接受数字体感舞蹈游戏训练的干预组 (n=30) 或对照组 (n=30)，不进行分层。匿名代码向研究人员隐瞒了干预分配情况，分配干预的个人不参与研究数据的分析。干预包括每周两次 30 分钟的舞蹈游戏，持续 6 个月，对照组接受健康老龄化教育。主要结果是大脑意象的变化。所有变量均在基线和 6 个月的随访中测量，并使用意向治疗分析的 t 检验来估计干预效果。结果：与对照组相比，干预参与者在左侧壳核灰质体积 (GMV)（估计 0.016，95% CI 0.008 至 0.024；P <.001）、左侧苍白球 GMV（估计 0.02，95% CI 0.006 至 0.034；P =.004）和左侧苍白球低频波动的分数振幅（估计 0.262，95% CI 0.084 至 0.439；P =.004）的大脑意象方面有显著差异。此外，干预组小脑 VI GMV 的想象也有所不同（估计值为 0.011，95% CI 0.003 至 0.02；P =.01）。干预组蒙特利尔认知评估总分（估计值为 1.2，95% CI 0.27 至 −2.13；P <.01）、生活质量（估计值为 7.08，95% CI 2.35 至 11.82；P =.004）和工作日坐着的时间（估计值为 −1.96，95% CI −3.33 至 −0.60；P =.005）也有所改善。此外，舞蹈表演与认知表现（P =.003）、健康状况（P =.14）、适应力（P =.007）和士气低落（P <.001）显着相关。
场景设置和强迫数据进行影响模型评估和影响归因于部门间影响模型的第三轮
1分子医学和外科系，卡罗林斯卡研究所，171 77斯德哥尔摩，瑞典； neda.ekberg@ki.se（N.R.E。）; sergiu.catrina@ki.se（S.-B.C.）; kerstin.brismar@ki.se（K.B.）2 Centre for Diabetes, Academic Specialist Centre, 113 65 Stockholm, Sweden 3 Department of Endocrinology, Metabolism and Diabetes, Karolinska University Hospital, 171 64 Stockholm, Sweden 4 Department of Women's and Children's Health, Karolinska Institutet, 171 77 Stockholm, Sweden; Angelica.hirschberg.linden@ki.se 5生理学，营养和生物力学系，Åstrand实验室，瑞典体育与健康科学学院，114 33瑞典斯德哥尔摩； Michaela.sundqvist@gih.se 6 Karolinska大学医院妇科与生殖医学系，171 76瑞典斯德哥尔摩 *通信：anton.hellberg@ki.se