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机器学习利用入院时的数据预测创伤性脑损伤后的三种结果：一项开发和验证的多中心研究
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难，这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务，但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型，以便对患者进行适当的分层。为此，使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者（每家机构 200 例连续病例）的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子，包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型（XGBoost 和密集神经网络）和逻辑回归模型，以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型，并使用引导法在验证数据集（n = 80）和测试数据集（n = 120）上进行两轮验证，评估其预测性能。在总共 1200 名患者中，患者年龄中位数为 71 岁，199 名（16.7%）患有严重 TBI，104 名患者（8.7%）接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者（59.1%）恢复良好/中度残疾，416 例患者（34.7%）严重残疾/植物状态，75 例患者（6.2%）死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好，灵敏度为 69.5%，准确率为 82.5%，受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面，XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是，XGBoost
左心室致密化不全：一种疾病还是一种表型特征？
左心室心肌致密化不全是一种定义不明确且存在争议的疾病，其表型表现多种多样：从简单的解剖特征到具有明显心脏影响的疾病。目前的诊断标准完全依赖于过度小梁的形态学特征，而这些特征对于识别真正的心肌病病例的特异性较低。左心室心肌致密化不全的治疗也各不相同，并且没有专门的临床实践指南。最常见的心血管并发症是心力衰竭、室性心律失常和全身性栓塞。在这篇综述中，我们讨论了现有标准的诊断局限性，并提出了一种全面的替代方法（包括功能成像变量、组织特征、遗传学和家族筛查），可能有助于过度小梁病例的鉴别诊断。我们还描述了该疾病的遗传背景，并讨论了与其他心肌病的重叠。最后，我们重点关注临床管理中的争议问题，并建议使用前面提到的变量进行风险分层和个性化患者随访。
管理和规划工具
全面质量管理 (TQM)、戴明哲学、统计过程控制 (SPC)、持续质量和生产率改进以及客户满意度如今已成为一般管理层的主要考虑因素，而不再仅仅是质量部门人员使用的工具。其基本哲学与以下概念相关：通过消除系统中的问题原因来提高质量必然会提高生产率。它假定并要求执行工作的人是最了解这项工作的人。它还隐含地表明，结构化的问题解决过程比非结构化方法产生更好的解决方案。通常，质量改进依赖于问题识别和问题分析。许多专业人士已熟悉所使用的工具，包括：• 流程图；• 检查表；• 头脑风暴；• 名义组技术；• 帕累托图；• 因果图；• 运行图；• 分层；• 直方图；• 散点图；• 控制图；• 过程能力指数；• 力场分析。
运动跑步机在心脏通道病的诊断和风险分层中的作用
通道病是没有结构性心脏病的患者心脏猝死的主要原因。缺少高危但隐藏的通道病的诊断可能会带来致命的临床后果。然而，由于这些疾病的动态临床表现和难以捉摸的心电图表现，通道病的诊断通常是具有挑战性的。通常需要一种综合方法，包括临床评估，重复心动图，药物挑衅测试，运动压力测试和遗传研究以建立诊断。Phar-示意性挑衅测试可能具有有限的灵敏度，并且可能与假阳性结果有关。由于其产量相对较低，成本效益和可用性有限，因此不建议使用基因检测。未知的意义变体可能会使遗传发现的解释复杂化。本评论文章的重点是运动胁迫测试在Brugada综合征，长QT综合征和儿茶酚胺能多态性心脏心动过速的诊断和风险地层中的作用。
血栓形成和止血2024编辑选择论文
最新的房屋智能（AF）管理，包括新的准则和专家共识论文，不仅为患者护理提供了全面的框架，而且还提出了有关实际提出和依从性的重要问题。2024 ESC AF指南引入了57个新的建议，17个由证据级别的支持C.从执业临床医生的角度来看，Potpara等人1提出了一些提出的质疑，例如建议某些人建议指导治疗的跨性胸腔超声心动图，可能具有有限的实践价值。还强调的是，证据使用的可变性，包括从诸如经过良好验证的ABC途径2等策略转变为未验证的首字母缩写词，以及中风风险分层的变化，再到非性别的CHA 2 DS 2-DS 2-VASC得分（即CHA 2 DS 2-va 3）。鉴于
抗血管生成疗法或免疫疗法？对患有晚期非小细胞肺癌患者具有EGFR/HER2外显子20插入突变
结果：在研究中包括的126名患者中，有51例患者患有EGFR20INS突变，75例患者患有HER2-20INS突变。与单独的化学疗法（化学疗法）相比，在第一线治疗中，贝伐单抗+化学疗法（BEVA+化学疗法），ICI+化学疗法（ICI+化学疗法），ORR：40％vs 33.3％vs 15％（P = 0.0168）； DCR：84％vs 80.9％vs 67.5％（p = 0.1817）; PFS中间：8.3 vs 7.0 vs 4.6个月（P = 0.0032），ICI+化学疗法具有OS的益处趋势。分层分析表明，与化学疗法相比，ICI+化学疗法对于中位PFS的EGFR20INS突变更有效：10.3 vs. 6.3m（p = 0.013）。 BEVA+化学疗法对于HER2-20INS突变更有效，中位PFS：6.6比4.3m（P = 0.030）。在EGFR20INS突变的二线治疗中，贝伐单抗 +化学疗法在PFS中具有显着优势，与靶向治疗相比，中位PFS：10.8 vs 4.0个月（P = 0.016）。
双环肽作为肿瘤过度表达蛋白质成像和靶向的新方法
使用针对肿瘤相关靶蛋白的特异性探针对癌症进行分子成像，为提供有关靶向治疗选择、患者分层和治疗反应的信息提供了强大的解决方案。在这里，我们展示了双环肽作为靶向探针的强大功能，以肿瘤过表达的基质金属蛋白酶 MT1-MMP 为靶标。鉴定出一种对 MT1-MMP 具有亚纳摩尔亲和力的双环肽，其放射性结合物在 HT1080 异种移植小鼠模型中显示出选择性肿瘤摄取。通过化学修饰对肽进行蛋白水解稳定化显著增强了体内肿瘤信号[注射后 (pi) 1 小时从 2.5%ID/g 增加到 12%ID/g]。使用具有不同细胞系的小鼠异种移植模型的研究表明，肿瘤信号与体内 MT1-MMP 表达水平之间存在很强的相关性。双环脂肪酸改性
人工智能是外科部门的未来……我们准备好了吗？
亲爱的编辑，我们饶有兴趣地阅读了 Lareyre 等人关于人工智能 (AI) 和大数据对血管外科的影响的社论。1 我们想分享一些想法。我们同意基于 AI 的技术正在影响医疗保健；血管外科也不例外。机器学习 (ML) 已应用于医学研究的多个方面，在风险分层和结果预测方面被证明是有效的，2、3 从而帮助医生定制护理和精准医疗。我们不能不提到手术室组织中 AI 工具的使用。ML 模型可以准确预测手术病例的持续时间并识别取消风险高的手术，从而提高手术计划效率和资源优化。4 AI 系统需要大量和高质量的数据来最大限度地减少结果的偏差，从而避免“垃圾进 - 垃圾出”。5
5年疗效和生物标志物来自Checkmate 238
ABSTRACT ◥ Purpose: In the phase III CheckMate 238 study, adjuvant nivo- lumab signi fi cantly improved recurrence-free survival (RFS) and distant metastasis-free survival versus ipilimumab in patients with resectedstageIIIB – CorstageIVmelanoma,withbene fi tsustainedat 4 years.我们报告了更新的5年效率和生物标志性发现。患者和方法：由阶段和基线编程的死亡细胞配体1（PD-L1）表达进行分层的IIIB - C/IV型黑色素瘤的患者，并每2周接受Nivolumab 3 mg/kg或接受Nivolumab 3 mg/kg，或者每3周每3周一次ipiLimumAb每3周一次撤回每12周，然后每3周，均可恢复1年，直到有毒性，直到有疾病，直到有疾病，直到有疾病。主要终点是RFS。结果：在62个月的最小随访中，具有Nivolumab的RF仍然优于ipilimumab（HR¼0.72; 95％的置信间隔，0.60 - 0.86； 5年50％比39％）。五个 -
研究文章在英国BI
方法这种回顾性分析使用了来自英国生物银行的数据，这是一项基于社区的前瞻性研究研究。我们包括了没有神经退行性疾病的参与者，并在招募时进行了必要的身体组成测量，从重新申请后的5年到2023年4月1日，他们遵循，以识别入射神经退行性疾病。我们使用多变量COX模型评估了不同组成组成部分与身体组成的主要模式（通过主成分分析鉴定）与神经退行性疾病的风险之间的关联。通过疾病易感性进行了分析，由阿尔茨海默氏症和帕金森氏病，APOE基因型以及神经退行性疾病的家族史的多基因风险评分索引。此外，我们进行了调解分析，以估计CVD对这些关联的贡献。此外，在40,790名参与者的亚群中，我们研究了身体成分模式与脑老化生物标志物（即脑萎缩和脑萎缩和脑小血管疾病）之间的关系。