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标准化 MR 灌注评分系统用于评估...
和 MMD 中的 CT 灌注。10-14 鉴于辐射的不利影响，MRP 是一种有效的非侵入性评估工具。一项比较通过 DSC MR 成像测量的 MTT 与通过 PET 测量的氧提取分数的研究显示，MTT 延迟 2 秒（与小脑相比）表明灌注不良。15 据报道，血运重建手术后 TTP 图的变化与 MMD 患者的临床结果相关。16 在临床实践中，TTP 图的评估通常是定性的而不是定量的。一种作为临床医生之间简单沟通方法的评分系统，例如用于急性卒中治疗的 ASPECTS 17，将有助于 MMD 的治疗。在这项研究中，我们的目的有两个：首先，开发一个适用于评估纵向灌注变化的 MRP 标准化 TTP 图评分系统；其次，在提出的评分系统的基础上，研究 MMD 患者间接血运重建的结果预测因素。
AP®生物学 - 评分指南
在真核微生物中，PHO信号通路调节某些基因的表达。这些基因，PHO靶基因，编码参与调节磷酸盐稳态的蛋白质。当细胞外无机磷酸盐（PI）的水平很高时，转录激活剂PHO4被两种蛋白的络合物Pho80 – Pho85磷酸化。结果，未表达PHO靶基因。当细胞外PI的水平较低时，Pho80 -Pho85复合物的活性被另一种蛋白质Pho81抑制，使PHO4能够诱导这些靶基因的表达。该途径的简化模型如图1所示。
使用多伦多临床评分SYS
摘要简介：糖尿病神经病是糖尿病的常见和进行性的微血管并发症，因此早期的检测和预防非常重要。可以管理其他可修改的危险因素，例如高血压，血脂异常或中枢肥胖。中央肥胖具有胰岛素抵抗是代谢综合征的关键病理生理因素。腰部髋关节比（WHR）作为检测中央肥胖症的工具。多伦多临床评分系统（TCSS）是一种具有高灵敏度和特异性的糖尿病神经病评分系统。根据多伦多临床评分系统（TCSS），这项研究的目的是确定腰部髋关节比与2型糖尿病融合体（DM）中周围糖尿病神经病的严重程度之间的关系。方法：本研究使用了横截面设计。采样是在内分泌多诊所和神经病学医院H. Adam Malik Medan进行的。该研究样本连续采集多达45名受试者。TCSS检查以诊断和确定糖尿病神经病的严重程度，因此，计算腰围髋关节以评估中枢肥胖。使用Chi Square测试的数据分析。结果：关于研究对象的人口特征是男性，年龄范围51-60岁，高中教育水平，不起作用，DM 5 - 10年的历史。WHR的平均值为0.87±0.051。中位数TCSS得分10（6-16）。大多数受试者患有轻度的糖尿病周围神经病。中央肥胖症患者的神经病分级为严重多达13人（56.5％），中度高达7人（30.4％）和温和的3人（13.0％）。虽然非肥胖的患者的神经病变分级为严重多达1人（4.5％），中度高达5人（22.7％），温和多达16人（72.7％）。基于Chi Square测试，发现腰部髋关节比与P <0.01的2型DM患者中的腰围比与糖尿病周围神经病的严重程度之间存在显着关联。结论：腰部臀部比与2型DM中糖尿病神经病的严重程度之间存在统计学意义，p <0.01。
身体大脑中心感觉量表（BBCSS）得分文件Stephen W.©2012，2018
开发和心理测量特性中描述的：评估脆弱X综合征中的感觉处理：大脑身体中心感觉量表（BBCSS）的心理测量分析。自闭症与发育障碍杂志，48（6），2187-2202。 https://doi.org/10.1007/s10803-018-3491-3文档上次更新：5月2023年
2023 年基于绩效的激励支付系统 (MIPS) 评分...
2023 年继续，对于拥有 16 个或更多 EC 的团体或虚拟团体，并且有 > 200 例符合全因非计划再入院 (HWR) 指标的病例，该指标将使用行政索赔数据自动计算，并将计入个人指标报告要求之外。此外，对于拥有 > 25 例病例并报告 3 年测量期且符合风险标准化并发症率 (RSCR) 指标的个人、团体或虚拟团体，该指标也将自动计算并添加到总分中。对于拥有至少 16 名临床医生并能满足 18 例最低要求的团体、虚拟团体和 APM 实体，将自动计算临床医生和临床医生组多种慢性病患者风险标准化住院率指标并添加到总分中。
适用于睡眠阶段评分的小说拒绝选项
抽象睡眠阶段评分是诊断睡眠障碍的重要组成部分。不幸的是，这是一项耗时的任务，需要临床专家注释每个患者的整夜录音。因此，机器学会了通过自动执行此任务来减轻这种负担的可能性。虽然学习的模型可在策划数据上获得可接受的准确性，但在部署在医疗中心时，这些模型仍会为某些患者产生高度的评分。这是因为在用于训练模型的数据中可能无法充分表示人口的特定子集。例如，数据不容易获得可获得的（例如，像给定年龄段的孩子）或难以收集（例如患有罕见疾病或以前未知病理学的患者）。这会产生信任问题，因为不正确的分数可能会带来严重的后果，例如未检测到的疾病。为了解决这个问题，我们建议使用拒绝选项增强现有模型，如果该模型面临犯错的风险，则可以放弃其做出预测。我们表明，在某些情况下，传统的拒绝框架可能会系统地谨慎，即使模型可以做出良好的预测，也可能会避免。我们通过考虑数据分布和模型预测来提出解决方案。我们在现实世界中的睡眠评分用例中演示了我们方法的效率。此外，我们发现我们的APARCH可以改善几种公开可用基准的性能。
valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
COVID-19 患者肺部超声评分的人机间一致性
此次全球大流行是由导致 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的新型严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV-2) 引发的。1 这种急性传染病可引起各种症状，从无症状或中度流感样疾病到严重肺炎、多器官衰竭甚至死亡。2 由于超声 (US) 检查广泛可用且成本低廉，与其他成像技术 (X 射线和计算机断层扫描) 相比，超声 (US) 检查具有显著优势，包括实时成像和使用非电离辐射 3,4，有效地让更多患者受益于这种类型的肺部成像。5 此外，在过去二十年中，肺部超声 (LUS) 已成为一种快速评估肺部疾病的非侵入性方法。6 这项技术使医生能够在床边轻松检查患者，
AP® 物理 1：基于代数的 2023 年评分指南
• 所用材料的物理因素（例如，车轮具有不可忽略的转动惯量、斜坡颠簸、车轮摇晃或不是完美的圆形、斜坡底部不平、地板不平。）• 环境中的物理因素（例如，房间正在加速、电梯、实验是在高海拔或不同的星球上进行的。）• 测量收集中的物理错误（例如，时间、位置或角度测量不正确。）