作者联系方式详细信息:Tim Gill评估研究与发展研究部Shaftesbury Road Cambridge CB2 8EA UK gill.tim@cambridge.org https://wwwww.cambridge.org/是大学的剑桥大学出版社,并在全球范围内进行了三项研究,并维护了Boards,并维护了Boards,Boards,crastical and Insport and Boards,并维护了Boards,Boards,Boards,clastection and Insport the Boards,cambridge University Press&评估。我们是一个非营利组织。剑桥大学出版社和评估致力于使我们的文件符合WCAG 2.1标准。我们一直在寻求提高文档的可访问性。如果您发现任何问题,或者认为我们不符合可访问性要求,请联系我们的团队:研究部门,如果您需要以不同的格式联系我们的研究部门,请联系我们告诉我们您的姓名,电子邮件地址和要求,我们将在15个工作日内做出回应。如何引用此出版物:Gill,T。(2024)。核心数学资格:它们如何适合16后研究计划及其对具有定量元素的其他受试者的影响。剑桥大学出版社和评估。致谢:这项工作是在国家统计局(ONS)的一部分的安全研究服务中进行的。它包含来自Crown版权的ONS的统计数据。在这项工作中使用ONS统计数据并不意味着与统计数据的解释或分析有关ONS的认可。这项工作使用的研究数据集可能不会完全再现国家统计汇总。
1瓦伦西亚大学生理学系,西班牙瓦伦西亚46010; jourguz @ alumni.es(J.E.O.-G.);转换。 ); 2西班牙瓦伦西亚大学UBIC研究小组;科学,CEU Cardinal Herrera,西班牙瓦伦西亚46115; (O.J.A.-M。); (A.B.) 瓦伦西亚大学医院卫生研究所(包括),瓦伦西亚大学医学系,西班牙瓦伦西亚46010; 5 Biom中心;电话。 : +34-9639838531瓦伦西亚大学生理学系,西班牙瓦伦西亚46010; jourguz @ alumni.es(J.E.O.-G.);转换。); 2西班牙瓦伦西亚大学UBIC研究小组;科学,CEU Cardinal Herrera,西班牙瓦伦西亚46115; (O.J.A.-M。); (A.B.)瓦伦西亚大学医院卫生研究所(包括),瓦伦西亚大学医学系,西班牙瓦伦西亚46010; 5 Biom中心;电话。: +34-963983853
1分子医学和外科系,卡罗林斯卡研究所,171 77斯德哥尔摩,瑞典; neda.ekberg@ki.se(N.R.E。); sergiu.catrina@ki.se(S.-B.C.); kerstin.brismar@ki.se(K.B.)2 Centre for Diabetes, Academic Specialist Centre, 113 65 Stockholm, Sweden 3 Department of Endocrinology, Metabolism and Diabetes, Karolinska University Hospital, 171 64 Stockholm, Sweden 4 Department of Women's and Children's Health, Karolinska Institutet, 171 77 Stockholm, Sweden; Angelica.hirschberg.linden@ki.se 5生理学,营养和生物力学系,Åstrand实验室,瑞典体育与健康科学学院,114 33瑞典斯德哥尔摩; Michaela.sundqvist@gih.se 6 Karolinska大学医院妇科与生殖医学系,171 76瑞典斯德哥尔摩 *通信:anton.hellberg@ki.se
结果:研究总共包括47名参与者(PL,n = 16; CFD,n = 15; CF,n = 16)。在24周的随访中,干预组中血糖状况恶化的参与者分别为14.29%,13.33%和31.25%。然而,在排除研究中排除先前的糖尿病时,主要结果,血糖状态的进展是统计上不同的,p-值= 0.046(p <0.05)。以及24周随访时2型糖尿病的发生率在三组之间在统计学上不同,14.29%,13.33%和12.5%,p-值= 0.699(p <0.05)分别在CFD,CF,CF,PL组中。次要结果也未能证明饮食补充剂对血糖,脂质纤维纤维,体重,BMI和血液化学的影响。
摘要。目标:基于脑电图(EEG)的运动图像(MI)脑部计算机界面(BCI)主要是用于中风康复的,但是由于中风数据有限,当前的跨学科分类深度学习方法依赖于健康数据。本研究旨在评估使用健康个体数据进行预训练的MI-BCI模型的可行性,以检测中风患者的MI。方法:我们引入了一种新的转移学习方法,其中使用健康个体的两类MI数据的特征来检测中风患者的MI。我们将所提出方法的结果与中风数据中的分析获得的结果进行了比较。实验是使用深度转弯和特定于主题的机器学习MI分类器进行的,对来自健康受试者的OpenBMI两级MI-EEG数据进行了评估,并从健康受试者和两级MI和中风患者的REST数据进行了评估。主要结果:我们的研究结果表明,通过使用健康受试者数据进行预训练的模型,平均MI检测准确性为71.15%(46%)可以在71名中风患者中实现。我们证明,在转移学习后,预训练模型的准确性增加了18.15%(P p。0.001)。此外,拟议的转移学习方法的表现优于Deep Convnet和FBCSP所取得的特定主题结果,其绩效的显着增强分别为7.64%(P p。0.001)和5.55%(P p pst)。意义:转移值得注意的是,健康到中风的转移学习方法的表现与中风转移学习相似,没有显着差异(pą0.05)。使用转移模型确定的通道相关模式来解释的AI分析,这些模式表明了皮质的双侧运动,额叶和顶端区域对中风患者的MI检测的贡献。
结果:纳入了 17 项 RCT 和 19 项队列研究。在免疫功能正常的受试者中,RZV 在很宽的时间间隔内优于 ZVL(相对疫苗效力:84%,95% CI:53% – 95%;相对疫苗有效性:49%,95% CI:21% – 67%),跨性别和年龄 ≥ 60 岁的受试者。在免疫功能低下的受试者中,RZV 的疫苗效力优于安慰剂(60%,95% CI:49% – 69%)。对于患有特定免疫抑制疾病的患者,ZVL 和安慰剂之间没有差异。在现实世界的实践中,RZV 比 ZVL 好 45%(95% CI:30% – 59%)。与安慰剂相比,RZV相关不良事件主要与注射部位和全身有关,且RZV不会增加严重不良事件(SAE)或死亡风险。接受和未接受免疫抑制治疗的组间不良事件发生率无差异。
来自以下机构的儿科:1 儿童健康研究所,加尔各答,西孟加拉邦;3 GMERS 医学院及综合医院,巴罗达,古吉拉特邦;5 甘地医学院及医院,塞康德拉巴德,特伦甘纳邦;8 Panchsheel 医院私人有限公司,新德里;医学部;2 GCS 医学院、医院和研究中心,艾哈迈达巴德,古吉拉特邦;4 高科技医学院及医院,布巴内斯瓦尔,奥里萨邦;6 印美超级专科医院,海得拉巴,特伦甘纳邦;7 SMS 医学院及医院,斋浦尔,拉贾斯坦邦;9 新产品开发部和 10 疫苗制造部,卡迪拉医疗有限公司,艾哈迈达巴德,古吉拉特邦,印度。联系人:Pavankumar Daultani 博士,卡迪拉医疗有限公司新产品开发部高级经理,Sigma CommerZone,对面。 ISCON 寺庙 BRTS 展台,靠近卫星十字路口,Ambli-Bopal 路,艾哈迈达巴德 380 015,古吉拉特邦,印度。drpavandaultani@gmail.com 收稿日期:2019 年 2 月 16 日;初审:2019 年 4 月 29 日;接受日期:2020 年 1 月 4 日。
方法:纳入未服用任何精神药物且符合危险精神状态综合评估标准的 ARMS 患者。出现精神病性障碍的患者被标记为 ARMS-P 组,而前瞻性随访超过 2 年且未出现精神病性障碍的 ARMS 患者被归类为 ARMS-NP 组。在静息状态下测量脑电图,并使用标准化低分辨率脑电磁断层扫描 (sLORETA) 分析频率。七个波段 (δ、θ、α 1、α 2、β 1–3) 进行了分析。比较了 ARMS-P 组和 ARMS-NP 组之间的 sLORETA 值 (电流源密度 [CSD])。使用阳性和阴性症状量表 (PANSS) 在脑电图测量时评估临床症状。
1 芬兰赫尔辛基芬兰健康与福利研究所健康安全部微生物学专家组,2 芬兰赫尔辛基芬兰健康与福利研究所健康安全部传染病控制与疫苗接种组,3 芬兰赫尔辛基芬兰健康与福利研究所知识经纪人部数据与分析组,4 芬兰图尔库图尔库大学医院儿科与青少年医学系,5 芬兰图尔库图尔库大学医院临床微生物学,6 芬兰图尔库图尔库大学生物医学研究所免疫遗传学实验室,7 芬兰图尔库图尔库大学生物医学研究所感染与免疫组,以及 8 芬兰坦佩雷芬兰健康与福利研究所公共卫生与福利部干预组
结果:2小时的餐后血糖,糖基化的血红蛋白,胰岛素抵抗指数,总胆固醇,低密度脂蛋白胆固醇,体重指数,腰围,腰围,收缩压和舒张压血压在干预后的介入显着降低。相比之下,高密度脂蛋白胆固醇高于干预前,并且在统计学上很重要(p <0.05)。随访1年后,对照组的糖基化血红蛋白和体重指数高于干预前,并且在统计学上是显着的(p <0.05)。2小时的餐后血糖,糖基化的血红蛋白,胰岛素抵抗指数,体重指数和藜麦组的平均舒张压在统计学上显着低于对照组,而高密度脂蛋白胆固醇较高(p <0.05)。藜麦组参与者的转化率(7.8%)在统计学上显着低于对照组(20.3%)(χ2= 12.760,p = 0.002)。逻辑回归分析表明,藜麦消耗是防止糖尿病进展的保护因素(p <0.05)。