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![arxiv：2401.00096v1 [Physics.chem -PH] 29 D EC 2023](/simg/g:\will\search\icon\source\3\376d6d923340632ff6925be2e15039f031b20c28.webp)
arxiv：2401.00096v1 [Physics.chem -PH] 29 D EC 2023
ililyes batatia†1，菲利普·本纳·阿斯塔（Philipp Benner Asta 3,4），威廉·J·鲍德温1，诺姆·伯恩斯坦11，Argya Bhowmik 25，Samuel M Elijaus 1，Zechariah 1，Zechariah 16，Edvin Fako 18，Edvin Fako 18，Andrea C. 13,19 Jolla Kulgren 23，12，Sam Walton Norwood 25，Aakash A. Naik 1 Christoph Schran 13，Eric Sivonxy
全基因组的关联研究人类松果体体积作为褪黑激素分泌的代理
全基因组的关联研究人类松果体体积作为褪黑激素分泌的代理Peng Xu＃1，Mohammed Aslam Imtiaz＃1，Daniel Rusman 1，Santiago Estrada 1,2，Martin Reuter 2,3,4，Monique M.B.Breteler 1,5，N。AhmadAziz 1,6，* 1人口健康科学，德国神经退行性疾病中心（DZNE），德国波恩，德国2个人工智能，医学成像中的人工智能，德国神经退行性疾病中心（DZNE），BONN，BONN，BONN，德国，3 A.A. A.A.马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的马蒂诺斯生物医学成像中心，美国4号放射学系，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州波士顿5研究所，医学学和流行病学研究所（IMBIE），医学院，德国大学6. Neurologice of Bonn of Bonn of Bonn of Bonn，Bonn of Bonn撰稿人，哥伦比尔大学。*通讯作者：N。Ahmad Aziz博士，医学博士PhD人口健康科学德国神经退行性疾病中心（DZNE）Venusberg-campus 1/99，53127 Bonn Dermander email：ahmad.aziz@dzne.dzne.dzne.de no.数字：4号表格：1补充文件：补充图：8补充表：21个贡献者：PX，MAI，MMBB和NAA概念化了该项目。手稿的初稿是由PX，MAI和NAA撰写的。通过PX，MAI和NAA分析数据。DR，SE，MR和MMBB提供了技术，统计和方法论建议。 所有作者都提供了重要的反馈，并为手稿的最终版本的写作和修订做出了贡献。 利益冲突：作者没有报告任何利益冲突。DR，SE，MR和MMBB提供了技术，统计和方法论建议。所有作者都提供了重要的反馈，并为手稿的最终版本的写作和修订做出了贡献。利益冲突：作者没有报告任何利益冲突。致谢：我们要感谢莱茵兰研究团队支持数据获取和管理。这项工作得到了DZNE机构基金，联邦教育和德国教育部（FKZ：031L0206，01GQ1801，01KX2230），Helmholtz协会，2023年和2024 Innovations-innovations-forschungsche forschungsgemeinschaft（Decter-forschungsgemeinschaft）（DFENDENDENDENDENDENDENDENDENDENDERDENDENDERDIND DICDENDIND DINDECTIND） 432325352），阿尔茨海默氏症协会研究赠款（奖励号：AARG-19-616534），Chan Zuckerberg倡议
COVID-19 和稳定政策如何影响......
本文的初稿之前以“实时经济学：使用私营部门数据跟踪 COVID-19 对人们、企业和社区影响的新平台”为题发布。我们感谢 Gabriel Chodorow-Reich、Jason Furman、Xavier Jaravel、Lawrence Katz、Emmanuel Saez、Ludwig Straub 和 Danny Yagan 提出的有益评论。我们还要感谢为《经济追踪》提供基础数据的企业合作伙伴，截至本版本，这些合作伙伴包括：Affinity Solutions（尤其是 Atul Chadha 和 Arun Rajagopal）、Burning Glass（尤其是 Anton Libsch 和 Bledi Taska）、Earnin（尤其是 Arun Natesan 和 Ram Palaniappan）、Homebase（尤其是 Ray Sandza 和 Andrew Vogeley）、Intuit（尤其是 Christina Foo 和 Krithika Swaminathan）、Womply（尤其是 Toby Scammell 和 Ryan Thorpe）和 Zearn（尤其是 Billy McRae 和 Shalinee Sharma）。我们非常感谢盖茨基金会的 Ryan Rippel 对启动该项目的支持，以及 Gregory Bruich 的早期对话，这些对话帮助激发了这项工作。这项工作由陈-扎克伯格倡议、比尔和梅琳达盖茨基金会、Overdeck 家族基金会以及 Andrew 和 Melora Balson 资助。该项目已获得哈佛大学 IRB 20-0586 的批准。 †Opportunity Insights 经济追踪团队由 Matthew Bell、Gregory Bruich、Tina Chelidze、Lucas Chu、Westley Cineus、Sebi Devlin-Foltz、Michael Droste、Shannon Felton Spence、Dhruv Gaur、Federico Gonzalez、Rayshauna Gray、Abby Hiller、Matthew Jacob、Tyler Jacobson、Margaret Kallus、Laura Kincaide、Cailtin Kupsc、Sarah LaBauve、Maddie Marino、Kai Matheson、Kate Musen、Danny Onorato、Sarah Oppenheimer、Trina Ott、Lynn Overmann、Max Pienkny、Jeremiah Prince、Daniel Reuter、Peter Ruhm、Emanuel Schertz、Kamelia Stavreva、James Stratton、Elizabeth Thach、Nicolaj Thor、Amanda Wahlers、Kristen Watkins、Alanna Williams、David Williams、Chase Williamson、Shady Yassin 和 Ruby Zhang 组成。
海报会话程序
＃1.1 173印度太平洋珊瑚礁积聚和生态社区结构Ramos，Riovie的时空趋势；摩根，凯尔＃1.2 211加勒比珊瑚礁群岛丈夫的形成；东，霍莉； gulliver，波琳； Hocking，Emma＃1.3 238全新世百慕大礁的内部结构：高纬度珊瑚礁的发展替代方案？islas-dominguez，爱德华多；吉斯勒（Eberhard）； Hudson，J。Harold＃1.4 268热带气候变异性以及在Orbicella和Siderastrea珊瑚骨骼中记录的环境压力源的影响，伯利兹，中美洲Diers，Diana； Raddatz，Jacek； Gischler，Eberhard＃1.5 534始新世珊瑚礁珊瑚（Astreopora）Mono，Phyllis的钙化特征； Regina的Mertz-Kraus；路透社，马库斯； Kołodziej，Bogusław； Stefanskyi，Vadim L。； Methner，Katharina A。； Brachert，Thomas C.＃1.6 611研究生物地层学的进步：分析RIF地区的白垩纪有孔虫，以进行古地理分析IMAM，ADIL； Yousfi，穆罕默德·扎卡里亚（Mohamed Zakaria）； budad，larbi； Soukaina Jaydawi＃1.7 619对多种压力源的珊瑚生长反应：印度尼西亚Belitung锡岛的沉积物径流和Heatwaves。渡边，塔卡基伊（Takaakii K。）； Pfeffer，Miriam； Nurhidayati，Ayu Utmi； Garbe-Schönberg，Dieter；弗里克，丹尼尔·A。 Cahyarini，Sri Yudawati＃1.8 642在北苏拉威岛（印度尼西亚）的曼卡岛硬质和柔软的珊瑚色礁石地块的鱼类社区。英寸，劳拉；凯特（Inman）； Ompi，Medy；一年，罗伯特；贝亚胡达（Yehuda）； Schupp，Peter J。； Reverter，Miriam＃1.9 850 Cor Reef Food Web和Energy Fluxes for Global Change Paul Costasec，Emma Lucile的高脆弱性； Nina，Schiettekatte；莫拉伊，雷纳托；凯西，约旦；布兰德尔，西蒙； Delecambre，Zoe；地板，塞尔吉奥；艾伦（Alan）弗里德兰德（Friedlander）； Nunes，卢卡斯；丹斯，布鲁诺；帕拉维奇尼（Parravicini），瓦莱里亚诺（Valeriano）＃1.10 851海洋变暖和海洋酸化对Blanca及其相关的微生物组figuerola的长期影响；加拉布（Joaquim） Pressà-Domènech，马克； Capdevila，Pol； Mirasole，爱丽丝；巴索尔，波尔；德尔·坎波（Del Campo），哈维尔（Javier）； Teixidó，Núria
新冠肺炎疫情的经济影响
我们感谢提供用于构建本文所建立的公共数据库的基础数据的企业合作伙伴：Affinity Solutions（特别是 Atul Chadha 和 Arun Rajagopal）、Lightcast（Anton Libsch 和 Bledi Taska）、CoinOut（Jeff Witten）、Earnin（Arun Natesan 和 Ram Palaniappan）、Homebase（Ray Sandza 和 Andrew Vogeley）、Intuit（Christina Foo 和 Krithika Swaminathan）、Kronos（David Gilbertson）、Paychex（Mike Nichols 和 Shadi Sifain）、Womply（Derek Doel 和 Ryan Thorpe）以及 Zearn（Billy McRae 和 Shalinee Sharma）。我们非常感谢 Nathaniel Hendren，他与我们合作推出了数据库的初始版本，并帮助在 2020 年春季对本文初稿进行了初步分析。我们还要感谢盖茨基金会的 Ryan Rippel 对启动该项目的支持，以及 Gregory Bruich 的早期对话，这些对话帮助激发了这项工作。我们感谢 David Autor、Gabriel Chodorow-Reich、Haley O'Donnell、Emmanuel Farhi、Jason Furman、Steven Hamilton、Erik Hurst、Xavier Jaravel、Lawrence Katz、Fabian Lange、Emmanuel Saez、Ludwig Straub、Danny Yagan 以及众多研讨会参与者的有益评论。这项工作由陈-扎克伯格倡议、比尔和梅琳达盖茨基金会、Overdeck 家族基金会以及 Andrew 和 Melora Balson 资助。该项目已获得哈佛大学 IRB 20-0586 的批准。截至 2023 年 4 月，Opportunity Insights 经济追踪团队的成员包括 Hamidah Alatas、Camille Baker、Harvey Barnhard、Matt Bell、Gregory Bruich、Tina Chelidze、Lucas Chu、Westley Cineus、Sebi Devlin-Foltz、Michael Droste、Dhruv Gaur、Federico Gonzalez、Rayshauna Gray、Abigail Hiller、Matthew Jacob、Tyler Jacobson、Margaret Kallus、Fiona Kastel、Laura Kincaide、Cailtin Kupsc、Sarah LaBauve、Lucía Lamas、Maddie Marino、Kai Matheson、Jared Miller、Christian Mott、Kate Musen、Danny Onorato、Sarah Oppenheimer、Trina Ott、Lynn Overmann、Max Pienkny、Jeremiah Prince、Sebastian Puerta、Daniel Reuter、Peter Ruhm、Tom Rutter、Emanuel Schertz、Shannon Felton Spence、 Krista Stapleford、Kamelia Stavreva、Ceci Steyn、James Stratton、Clare Suter、Elizabeth Thach、Nicolaj Thor、Amanda Wahlers、Kristen Watkins、Alanna Williams、David Williams、Chase Williamson、Shady Yassin、Ruby Zhang 和 Austin Zheng。本文表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
引用：oyando r，是V，Willis R等。检查国家健康保险基金对高血压患者的响应能力
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224：200.E1-9。8。prev Med。2022; 154：106900。Serrano B，Ibanez R，Robles C，Peremiquel-Trillas P，De Sanjose S，Bruni L.全球使用HPV自化为宫颈癌筛查的使用。9。Rebolj M，Sargent A，Njor SH，Cuschieri K.向所有有资格获得宫颈筛查的女性扩大人类乳头状病毒的提议：慢慢慢慢。int j癌。2023; 153（1）：8-19。10。澳大利亚_government。国家宫颈筛查政策[01/06/2020]。可从：http：//www.cancerscreening.gov.au/ Internet/screening/publishing.nsf/content/national-cervical-screening-政策11.Kelly H，Benavente Y，Pavon MA，De Sanjose S，Mayaud P，Lorincz at。 DNA甲基化测定的性能用于检测高级宫颈上皮内肿瘤（CIN2 +）：系统评价和荟萃分析。 br j癌。 2019; 121（11）：954-965。 12。 Barrett JE，Sundstrom K，Jones A等。 Wid-CIN测试确定了宫颈上皮内肿瘤3级和侵入性宫颈癌的妇女。 基因组医学。 2022; 14（1）：116。 13。 Vink FJ，Meijer C，Clifford GM等。 FAM19A4/MIR124-2侵入性宫颈癌中的甲基：回顾性横断面世界广泛研究。 int j癌。 2020; 147（4）：1215-1221。 14。 Lehtinen M，Pimenoff VN，Nedjai B等。 评估HPV后疫苗接种时代的子宫颈肿瘤的风险。 int j癌。 2023; 152（6）：1060-1068。 15。 Nedjai B，Reuter C，Ahmad A等。 16。Kelly H，Benavente Y，Pavon MA，De Sanjose S，Mayaud P，Lorincz at。DNA甲基化测定的性能用于检测高级宫颈上皮内肿瘤（CIN2 +）：系统评价和荟萃分析。br j癌。2019; 121（11）：954-965。 12。 Barrett JE，Sundstrom K，Jones A等。 Wid-CIN测试确定了宫颈上皮内肿瘤3级和侵入性宫颈癌的妇女。 基因组医学。 2022; 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21（12）：2125-2137。
通过在...
通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
1 CdSnAs2 的结构、电子和热特性...
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