摘要目的:本研究旨在回顾性评估接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发病率和阶段。方法:评估了土耳其三级大学医院的成人造血干细胞移植诊所在2014年至2019年期间住院的102例患者记录。通过对患者记录的回顾性评估收集数据。根据患者造血干细胞移植诊所住院期间患者记录中包括的口腔毒性量表制定的记录。在基线和第5、10、15和30天分析了来自记录的口腔粘膜炎数据)。 结果:102例患者中有96.1%(n = 98);只有10.7%的级3级,而2.7%的4级。 口腔粘膜炎的发育时间为8.28±0.32天,恢复时间为14.25±0.78天。 确定吸烟,诊断,移植类型和预备方案影响了口腔粘膜炎的愈合过程。 结论:在我们的研究中,接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发生率与文献中报道的发现相似,但在我们的研究中,3级和4级口服粘膜炎的比例较低。 关键字:造血干细胞移植,护理,口服粘膜炎在基线和第5、10、15和30天分析了来自记录的口腔粘膜炎数据)。结果:102例患者中有96.1%(n = 98);只有10.7%的级3级,而2.7%的4级。口腔粘膜炎的发育时间为8.28±0.32天,恢复时间为14.25±0.78天。确定吸烟,诊断,移植类型和预备方案影响了口腔粘膜炎的愈合过程。结论:在我们的研究中,接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发生率与文献中报道的发现相似,但在我们的研究中,3级和4级口服粘膜炎的比例较低。关键字:造血干细胞移植,护理,口服粘膜炎
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尽管在 21 世纪可以使用各种各样的抗生素,但细菌性血流感染仍然是重症监护病房和诊断实验室面临的最重大的全球挑战之一,并导致大量发病率和死亡率(Retamar 等人,2012 年;Lillie 等人,2013 年;McNamara 等人,2018 年;Timsit 等人,2020 年)。除了对一线抗生素产生耐药性的病原体数量不断增加之外,一个重大挑战是缺乏及时的诊断检查和足够的灵敏度来识别病原微生物及其易感性(Retamar 等人,2012 年;Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人,2017 年;Timsit 等人,2020 年)。这两个方面对于显著改善血流感染的临床结果都至关重要,因为及时给予适当的抗菌治疗对于治疗脓毒症至关重要(Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人,2017 年;Timsit 等人,2020 年;Asner 等人,2021 年)。血培养仍然是检测脓毒症患者菌血症最受认可的微生物学检测;然而,这些可能需要几天才能提供结果(Loonen 等人,2014 年)。此外,它们容易受到污染或出现假阴性结果,主要是在抗生素治疗后采集时(Hall and Lyman,2006 年;de Prost 等人,2013 年;Loonen 等人,2014 年)。因此,脓毒症患者通常采用经验性的广谱抗生素(联合用药)治疗,这显著增加了抗生素过度治疗、抗生素诱导毒性和多重耐药病原体选择的风险(Takamatsu 等人,2020 年;Bruns 和 Dohna-Schwake,2022 年)。指示宿主对感染的内源性反应的生物标志物已经被广泛使用(Xie,2012 年;Cho 和 Choi,2014 年)。然而,这种方法只能说明感染的存在,而不能说明传染源。关于后者,已经开发了各种新技术来改进或补充传统方法,以便更早地识别血流感染(Liesenfeld 等人,2014 年,B)。全血样本循环 cfDNA(游离 DNA)的下一代测序最近已在临床上用于败血症诊断(Grumaz 等人,2016 年;Long 等人,2016 年;Grumaz 等人,2020 年)。虽然这种方法有可能为传统诊断提供有价值的补充输入,但其影响仍有待确定。从 2020 年开始,德国几家公共健康保险开始覆盖 Noscendo GmbH(德国杜伊斯堡)开发的基于 cfDNA 的病原体检测方法 DISQVER。重症监护医生和
摘要:自 2018 年以来,学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾,本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析,了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了:对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾(n = 699)以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法(n = 59)。结果(n = 699)突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多:261 人分布在 99 家机构。分类内容分析(n = 59)显示,研究重点关注记者的工作等问题,因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者,这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起,凸显了人工智能在研究中的普遍性,而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
1. Phuoc Sang Nguyen,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 2. Phuong Minh Nguyen,Nguyen,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 3. Hieu Minh Nguyen,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 4. Phuc Hoang Le,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 5. Vinh The Nguyen,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 6. Duc Long Tran,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系7. Khoa Van Le,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 8. Thu Thi Kim Le,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系 9. Ly Cong Tran,越南芹苴市芹苴医药大学医学院儿科系
在测试开始之前,两辆车在同一加油站的最大容量中均已重新装满。使用87辛烷值。轮胎压力已在所有4个车轮上确认,如果不匹配,则填充以纠正压力。两辆车都按顺序驱动在完全相同的路线上,直到完成所有测试。每次测试都交换了每辆车首先进行测试的顺序,首次测试以2012 CT200H开始。测试设备在每次测试之间的车辆之间交换。除非另有说明,否则每个测试均以ECO模式进行。在本报告中介绍测试的顺序是他们运行的顺序。
幻觉是对多模态大语言模型(MLLM)的普遍挑战的幻觉,极大地阻碍了他们需要精确判断的真实用法。现有方法可以通过特定设计的数据进行培训,或通过其他来源的特定知识来缓解此问题,从而产生了不可避免的额外费用。在本文中,我们提出了一种新型的MLLM解码方法,该方法基于o-vertust pe nalty和r eTroptoction-llocation策略,它是一种几乎免费的午餐,可以减轻幻觉问题,并没有其他数据,知识,知识或培训。我们的方法始于一个有趣的观察结果,即,大多数幻觉与自我注意力矩阵所表现出的知识聚集作用紧密相关,即MLLM倾向于通过关注一些摘要的代价来产生新的代币,但并非所有以前的代币。这种部分过度信任的倾向会导致忽略图像令牌,并用幻觉描述图像内容。基于观察结果,Opera在梁搜索解码过程中引入了对模型逻辑的惩罚术语,以使Miti-Gate the Trust问题以及回滚策略回顾了在预先生成的令牌中存在摘要令牌的存在,并在必要必要时重新分配给标记。通过广泛的实验,Opera在不同的MLLM和指标上表现出明显的幻觉降低性能,证明其有效性和性质。我们的代码为:https://github.com/shikiw/opera。
此预印本版的版权持有人于2025年3月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.11.25322836 doi:medrxiv preprint
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。