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银屑病关节炎中使用的不同类型靶向疗法相关的严重感染风险：法国健康保险数据库 (SNDS) 的一项全国性队列研究
摘要 目的 评估现实环境中不同靶向治疗银屑病关节炎 (PsA) 相关的严重感染风险。方法 这项全国性队列研究使用与医院出院数据库相关联的法国健康保险计划的行政医疗数据库来识别 2015 年 1 月 1 日至 2021 年 6 月 30 日期间所有新使用靶向治疗 (阿达木单抗、依那西普、戈利木单抗、赛妥珠单抗、英夫利昔单抗、苏金单抗、伊克珠单抗、乌司他丁和托法替尼) 的 PsA 成年人。主要结果是严重感染 (即需要住院治疗)，在事件发生时间分析中使用倾向评分加权 Cox 模型，以阿达木单抗为比较对象，估计加权 HR (wHR) 及其 95% CI。结果 共纳入 12 071 名患者（平均年龄 48.7±12.7 岁；6965 名（57.7%）为女性）。我们发现 367 例严重感染（占患者的 3.0%），粗发病率为每 1000 人年 17.0 例（95% CI，15.2 至 18.7）。在逆倾向评分加权并调整时间依赖性协变量和日历年之后，依那西普（wHR，0.72；95% CI，0.53 至 0.97）或乌司他单抗（wHR，0.57；95% CI，0.35 至 0.93）新使用者的严重感染风险显着低于阿达木单抗新使用者。其他靶向疗法没有统计学上改变这种风险。 结论 在现实世界中，新使用靶向疗法的 PsA 患者的严重感染发病率较低。相对于阿达木单抗的新使用者，依那西普和乌司他单抗的新使用者的风险较低，而其他分子的风险未改变。
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章
将人工智能用于公共卫生监测
背景：机器学习技术在医疗保健领域的使用正在增加，这使得人们能够更有效地从大型管理数据集中估计和预测健康结果。本研究的主要目的是开发一种通用机器学习 (ML) 算法，根据过去 2 年的报销次数来估计糖尿病的发病率。方法：我们从与法国国家健康数据库 (即 SNDS) 链接的基于人群的流行病学队列 (即 CONSTANCES) 中选择了一个最终数据集。为了开发这种算法，我们采用了监督式 ML 方法。执行了以下步骤：i. 选择最终数据集，ii.目标定义，iii.为给定的时间窗口编码变量，iv.将最终数据拆分为训练和测试数据集，v. 变量选择，vi。训练模型，vii。使用测试数据集验证模型和 viii。模型的选择。我们使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 来选择最佳算法。结果：用于开发算法的最终数据集包括来自 CONSTANCES 的 44,659 名参与者。在与 CONSTANCES 队列相关的 SNDS 的 3468 个变量中，选择了 23 个变量来训练不同的算法。估计糖尿病发病率的最终算法是线性判别分析模型，该模型基于过去 2 年内与生物测试、药物、医疗行为和未经手术的住院治疗相关的选定变量的报销次数。该算法的敏感性为 62%，特异性为 67%，准确率为 67% [95% CI：0.66 – 0.68]。
第一个发生了5年累积发生率... 深度学习，用于自动测量心脏移植尺寸匹配的心脏总量 对电动汽车中使用的各种电池组的计算分析
在这项SNDS研究中，基线时没有CVRD的2型糖尿病的比例比使用相同的核心方案[17]在先前的6个国家研究中发现的三分之二。这可能对应于莫妮卡项目[33]所证明的众所周知的南北心血管风险，与法国相比，北欧国家（例如挪威，瑞典，英国）等北欧国家的发病率更高，德国和荷兰的发病率更高。这也是由于各种数据库中可用的信息。的确，六个国家（挪威，瑞典和日本）中的三个仅考虑了住院患者，他们通常比其他人口更健康的门诊病人更为严重。此外，在我们的研究中，在基线中没有CVRD的患者比例可能会被低估
乙酸甲羟丙基：脑膜瘤的风险和最小化这种风险的措施
根据法国流行病学病例对照研究的结果，已经观察到乙酸甲羟丙烯与脑膜瘤之间的关联。这项研究基于法国国家卫生数据系统（SNDS - SYSTèmeNationaldesDonnéesDeSanté）的数据，其中包括18，061名妇女接受脑膜瘤内颅内手术的妇女。每个病例与每年出生和居住面积的五个对照匹配（90，305对照）。在患有脑膜瘤颅内手术的女性和没有脑膜瘤的女性的女性中，比较了乙酸二霉菌酸酯150 mg/3ml的暴露。分析显示，使用乙酸二糖酸甲酸甲酸甲酸甲酸酯150 mg/3 mL（9/18,061病例（0.05％）vs. 11/90,305对照（0.01％），优势比（OR）5.55（OR）5.55（95％CI 2.27至13.56））。这种多余的风险似乎是由乙酸二霉菌酯150 mg/3 mL的长时间使用（≥3岁）驱动的。尽管使用高剂量甲状腺酸酯乙酸酯的相对风险显着增加，但绝对风险很小。
印度 美国-印度关键新兴技术计划 (iCET) 生物技术合作：研讨会系列
1. 通函编号 12-01/24-DC(Pt-104)，发布日期：2024 年 7 月 29 日：对于新药、后续新药 (SND) 和固定剂量组合 (FDC)（生物制品和临床试验新药 (IND) 除外），如果已按照 2019 年《新药和临床试验 (NDCT) 规则》中的规定提交了等效数据，并且已由先前批准该药物的国家的监管机构考虑过，则可能无需在印度进行重复剂量毒性研究，除非有书面具体关切的情况。据称，这些数据的接受程度将取决于其质量和生成数据的实验室的可信度。 2. 2024 年 8 月 7 日颁布的命令编号 DC-DT-15011(11)/85/2024：已表明，如果药物在美国、英国、日本、澳大利亚、加拿大和欧盟获得批准，则无需在印度进行临床试验。属于以下类别的药物将获得豁免：罕见疾病孤儿药、基因和细胞治疗产品、用于大流行情况的新药、用于特殊防御目的的新药以及在当前标准治疗方面具有重大治疗进展的新药。新举措旨在加快救命药物的供应并降低成本。
难以治疗的轴向脊椎关节炎与牛皮癣，周围受累和合并症有关：全国观察性研究的结果
抽象目的是确定累积发生率并确定与法国患者的难以治疗轴向脊柱炎（D2T-AXSPA）相关的因素，该因素刚受益于法国“长期疾病”（LTI）社会保障计划，用于轴向脊柱肝炎（AXSPA）。方法这项国家队列研究基于法国国家医疗服务数据库SND，其中包含有关住院，LTI和门诊护理消费的数据。在2010年至2013年之间，所有法国患者均在2010年至2013年间接受LTI益处（AS）。在法国，LTI需要访问生物/靶向合成DMARD（B/ TSDMARDS）。随访期结束于2018年12月31日。所谓的D2T-AXSPA定义为三个B/TSDMARD的失败或具有不同作用模式的两个B/TSDMARD的失败。使用先前描述的算法鉴定出合并症和肌肉骨骼外表现。比较了D2T-AXSPA患者与非D2T-AXSPA患者之间的特征，这些患者使用逻辑回归接受了至少一个带有双变量和多变量分析的B/TSDMARD。使用竞争风险分析比较了重大心血管事件（MACE）和死亡的发生率。结果22 932例患者。10 798（47.08％）患者至少接受了一个BDMARD。没有一个收到tsdmard。在随访期间，2115例患者被归类为D2T-AXSPA，占至少一名BDMARD的患者中的19.59％。MACE的发生率没有差异（P = 0.92）或死亡（P = 0.87）。在多元分析中，D2T-AXSPA与女性，周围受累，牛皮癣，高血压和抑郁症显着相关（每种情况下P <0.001）。结论D2T-AXSPA影响该国家队列中暴露于BDMARD的五分之一的患者。D2T-AXSPA在外围受累和/或合并症的女性和患者中更为常见。