XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnivariate
HER2 阳性/激素受体的 HER2DX 基因组测试
结果 参与 PerELISA 的 55 名患者（86.0%）接受了 HER2DX 评估，其中 40 名患者（73.0%）患有 ESD。ESD 患者的 pCR 率为 22.5% (9/40)。在该组中，HER2DX pCR 评分和 HER2DX ERBB2 mRNA 评分与 pCR 显着相关（p = 0.008 和 p = 0.003，单变量逻辑回归模型；ROC 下面积 [AUC] = 0.803 和 0.896）。低、中、高 HER2DX pCR 评分组的 pCR 率分别为 7.7% (2/26)、46.2% (6/13) 和 100.0% (1/1)。 HER2DX ERBB2 低、中、高评分组的 pCR 率分别为 0.0% (0/12)、7.7% (1/13) 和 53.3% (8/15)。HER2DX pCR 评分也与来曲唑 2 周治疗后的 Ki-67 反应显着相关（p = 0.002，单变量逻辑回归模型；AUC = 0.775）。HER2DX pCR 低、中、高评分组的 ESD 率分别为 89.7% (26/29)、65.0% (13/20) 和 16.7% (1/6)。
多变量 BWAS 可以用中等大小的样本进行复制
全脑关联研究 (BWAS) 将个体的表型特征差异与大脑结构和功能的测量结果关联起来，在过去 30 年中已成为连接心智和大脑的主要方法。单变量 BWAS 通常分别测试数万到数十万个大脑体素，而多变量 BWAS 则将跨大脑区域的信号整合到预测模型中。单变量 BWAS 存在许多问题，包括缺乏能力和可靠性，以及无法解释分布式神经回路中嵌入的模式级信息 1–4 。多变量预测模型解决了许多这些问题，并为提供基于大脑的行为和临床状态及特征测量提供了巨大希望 2,3 。在他们最近的论文 4 中，Marek 等人在三个大型神经影像数据集中评估了样本量对单变量和多变量 BWAS 的影响，并得出“BWAS 的可重复性需要数千个个体的样本”的总体结论。我们赞赏他们的全面分析，并且我们同意：(1) 进行单变量 BWAS 时需要大量样本，(2) 多变量 BWAS 会显示出更大的效应，因此更有说服力。Marek 等人 4 发现，多变量 BWAS 提供的样本内关联被夸大了，除非纳入数千名参与者，否则通常无法复制（即没有说服力）。这意味着发现样本的效应大小估计必然被夸大了。然而，我们区分了效应大小估计方法（样本内与交叉验证）和样本（发现与复制），并表明，通过适当的交叉验证，Marek 等人 4 在发现样本中报告的样本内膨胀可以完全消除。通过额外的分析，我们证明，在某些情况下，高质量数据集中的多变量 BWAS 效应可以用小得多的样本量复制。具体而言，将标准多元预测算法应用于人类连接组计划中的功能连接，在 6 种表型中的 5 种测试样本量为 75-500 的情况下产生了可复制的效果（图 1）。这些分析仅限于相对高质量数据集中选定的表型数量（使用单个扫描仪在年轻成年人群中测量），不应过度概括。然而，他们强调，样本量要求的关键决定因素是大脑-表型关系的真实效应大小，并且通过适当的内部验证，可以对中等规模的研究进行适当的效应大小估计和足够大的效应。Marek 等人 4 通过在“发现样本”中训练各种多元模型来评估多元 BWAS 中的样本内效应大小膨胀
通过系统比较提取全脑动力学的可解释特征
图1。在这项研究中，我们系统地比较了从静止状态fMRI时间序列量化动力学模式的不同方式，重点介绍了局部区域动力学和跨四个神经精神疾病的成对耦合的统计。A.对于给定的静止状态fMRI体积（i），皮层和亚皮层分为各个区域，从中提取体素平均的粗体信号时间序列（II）。从这些数据中量化动力学模式的两种关键方法是：（iii）测量单个大脑区域动力学的特性（绿色）；或（iv）计算两对区域之间的统计依赖性（粉红色和蓝色）。B.为了评估fMRI时间序列数据集的不同类型的动态表示的性能（用于识别疾病与神经活动的相关变化），我们包括了四个源自两个开放式访问数据集的神经精神病学示例：UCLA CNP LA5C研究[50]和Abide II/II/II/II/II/II II/II研究[51，52，52，52，64）两个队列中的每个队列还包括用于比较的认知健康对照（UCLA CNP n = 116，Abide n = 578）。C.对于从fMRI数据集提取的每种动力结构（即，对于数据的每个基于功能的“表示”），我们计算了封装各种活动属性范围的可解释的时间序列特征。使用一组25个时间序列特征（Catch22特征集[65]以及平均值，SD和FALFF）从每个大脑区域量化了局部动力学特性。使用一组成对相互作用（SPI）的一组统计量对所有对区域之间的相互作用进行了量化，该统计数据包括PYSPI软件包中的代表性子集[29]。值。D.我们使用线性SVM分类器适合表示静止状态fMRI特性的五种不同方法来评估每种神经精神疾病的病例对照性能的性能：（i）所有25个单个区域序列特征在单个区域，一个区域，一个区域，一个区域； （ii）单个时间序列功能的全脑图，功能； （iii）所有25个单变量时间序列特征的全脑图，一个uni_combo； （iv）使用一个SPI，FC跨所有区域对的功能连接（FC）网络； （v）FC以及所有25个单变量的时间序列特征，该功能从所有大脑区域（UNI_COMBO）计算出，称为FC_COMBO。
在Soetomo医院烧伤单位的烧伤患者中新出现的多药抗杆菌baumannii的危险因素
摘要简介：由于烧伤损伤本身的性质，包括长时间住院，使用抗生素，治疗程序等，烧伤损伤患者处于感染的高风险。在这个时代，鲍曼尼（Baumannii）（A.BA）引起的医院感染已显着增加。进行了这项研究，以研究微生物模式和烧伤多药耐药性（MDR）baumannii（A.BA）的燃烧患者的危险因素（A.BA）。材料和方法：我们从2020年1月至2021年12月在Soetomo医院的烧伤单位进行了回顾性观察性研究。通过单变量和多变量分析分析了MDR- A.BA的潜在危险因素。病例组包括诊断为MDR-A.BA伤口感染的患者。被诊断为非MDR的患者是：（1）患者除A.BA以外的其他微生物，（2）无菌分离株，以及（3）对照组中分离为A.BA但不包括MDR的患者。结果：这项研究总共包括120名烧伤患者。在这项研究中，发现有24％的烧伤患者患有鲍曼尼杆菌和79％（来自24％的baumannii的24％）患有MDR-A.BA。根据单变量分析，显着的危险因素是：缩写的烧伤严重程度指数（absi）（p = 0,002; or：6.10; CI：1,68-21,57）;住院时间（LOS）（P <0,000; OR：6.95; CI：2,56-18,91）和合并症（P = 0,006; OR：3,72; CI：1,44-9,58）。关键字：烧伤，鲍曼尼杆菌，多药电阻但是，在通过多变量分析进行分析之后，仅abs是重要的因素（p = 0,010; or：1,70; CI：1,23-2,36）。结论：基于单变量分析，MDR-A.BA的重要危险因素为：absi，住院时间和合并期限。，但是在通过多元分析调整后，仅abs是重要的因素。
婴儿低频脑电图皮质功率、皮质追踪和相位-幅度耦合可预测一年后的语言能力
研究表明，皮质信号可以追踪连续语音的声学和语言特性。这种现象在儿童和成人中都有测量，反映了成人的语音理解能力以及注意力和预测等认知功能。此外，在患有语音困难（发育性阅读障碍）的儿童中也发现了非典型的低频皮质语音追踪。因此，低频皮质信号可能在语言习得中发挥关键作用。Attaheri 等人（2022 年）[1] 最近对婴儿进行了一项研究，探究了 4、7 和 11 个月大婴儿在听歌唱时的皮质追踪机制。时间响应函数 (TRF)、相位-幅度耦合 (PAC) 和动态 θ-δ 功率 (PSD) 分析的结果表明 delta 和 θ 神经信号的语音包络追踪和刺激相关功率 (PSD)。此外，在所有年龄段都发现了由 delta 和 theta 驱动的 PAC，其中 theta 阶段表现出比 delta 更强的 PAC 和高频振幅。本研究测试这些先前的发现是否在参与这项纵向研究的整个婴儿队列（N = 122）的后半部分中得到重复（前半部分：N = 61，(1)；后半部分：N = 61）。除了展示良好的复制效果之外，我们还使用婴儿主导和父母估计的测量方法以及多变量和单变量分析来调查生命第一年的皮质追踪是否可以预测整个队列（招募的 122 名婴儿，保留的 113 名）以后的语言习得。单变量分析中 delta 皮质追踪的增加、~2Hz PSD 功率的增加和多变量和单变量分析中更强的 theta-gamma PAC 与更好的语言结果相关（使用婴儿主导和父母估计的测量方法）。相比之下，多变量分析中~4Hz PSD 功率的增加、delta-beta PAC 的增加以及多变量分析中更高的 theta/delta 功率比与语言能力下降有关
ATAL FDP – 2024 年 1 月 3 日至 10 日“数据分析技术...
在 FDP 的第 4 天，M. Ramakrishnan 博士主持了会议。他首先介绍了各种统计概念及其在社会和管理科学中的应用。他还提供了在 SPSS 中输入变量和数据的培训，并进行了初步分析，如正态性检验、描述性统计和探索性因子分析 (EFA)。在下午的会议中，他提供了使用 SPSS 软件分析定量数据的实践培训。使用 SPSS 中的样本数据进行了各种单变量、双变量和非参数测试。
教师发展手册1
印度对外贸易研究所（IIFT）成立于1963年，主要是国际贸易和商业领域的培训和研究中心。 IIFT现在在国际贸易，经济学和现在的业务分析领域的学术计划，咨询和研究项目中拥有覆盖范围。 IIFT为了扩展和传播分析和国际业务领域的知识，已于2022年在Kakinada，Andhra Pradesh启动了目前的5年综合计划（IPM）。。 此FDP将由Kakinada的Iift进行。 提供有关与单变量和多变量时间序列相关的各种统计工具的动手会话。印度对外贸易研究所（IIFT）成立于1963年，主要是国际贸易和商业领域的培训和研究中心。IIFT现在在国际贸易，经济学和现在的业务分析领域的学术计划，咨询和研究项目中拥有覆盖范围。 IIFT为了扩展和传播分析和国际业务领域的知识，已于2022年在Kakinada，Andhra Pradesh启动了目前的5年综合计划（IPM）。。 此FDP将由Kakinada的Iift进行。 提供有关与单变量和多变量时间序列相关的各种统计工具的动手会话。IIFT现在在国际贸易，经济学和现在的业务分析领域的学术计划，咨询和研究项目中拥有覆盖范围。IIFT为了扩展和传播分析和国际业务领域的知识，已于2022年在Kakinada，Andhra Pradesh启动了目前的5年综合计划（IPM）。此FDP将由Kakinada的Iift进行。提供有关与单变量和多变量时间序列相关的各种统计工具的动手会话。
ANSES正在招募质谱法和代谢组学的后界研究人员
进行文献综述。在实验室进行体外和体内代谢研究。准备使用质谱技术进行分析的样品使用LC-HRMS鉴定新的化学和生物学标记的分析方法。使用专用软件进行单变量和多变量统计的数据处理。生产与项目相关的报告。通过科学文章和口头介绍发布研究结果。根据NF EN ISO 17025国际标准工作。确保维护蚂蚁的设备适当运作确保适当应用卫生和安全法规。您所需的个人资料教育和经验：
学术医疗中心银屑病患者使用多种生物制剂的相关因素及生物制剂生存期回顾
背景：尽管在 III 期试验中生物制剂 (PsO) 疗效显著，但随着时间的推移，生物制剂可能会失去疗效。与疗效丧失相关的因素尚未完全阐明。目的：我们旨在确定使用多种生物制剂的 PsO 患者与使用 1 种生物制剂的患者的相关因素。我们还查阅了比较不同生物制剂治疗 PsO 生存率的文献。方法：我们检查了 2006 年至 2020 年期间加州大学旧金山分校 222 名银屑病患者的临床数据，其中 51 名报告使用了 3 种或更多种生物制剂，171 名报告在纳入研究数据库时仅使用了一种生物制剂。本研究已获得加州大学旧金山分校的 IRB 批准（编号为 10-02830），所有受试者均提供了书面知情同意书。我们进行了单变量和多变量回归分析，以确定与多种生物制剂使用相关的重要人口统计学特征、临床特征和合并症。我们对比较 1、2 和 5 年银屑病生物制剂生存率以及单一生物制剂失败相关因素的研究进行了文献综述。结果：在单变量分析中，PsO 持续时间、臀裂处 PsO 的初始表现、红皮病型银屑病和痤疮与使用 3 种或更多种生物制剂有关。在多变量分析中，PsO、红皮病型银屑病和痤疮的持续时间仍然显著。我们对生物制剂生存率的回顾揭示了不同生物制剂类别的差异。结论：我们确定了与 PsO 中多种生物制剂使用相关的新因素。需要在该领域进一步研究以实现精准医疗方法。
9-11 岁儿童脑成像与心理健康和教育程度多基因评分之间的关联
精神疾病具有高度遗传性和多基因性，许多疾病在儿童晚期和青少年期发病率最高，这是一个变化巨大的时期。尽管人们普遍承认精神疾病的神经发育前因，但对青少年人群的研究仍然很少，这阻碍了我们在早期表征这些疾病方面取得进展。我们从青少年大脑和认知发展研究中纳入了 7,124 名儿童（9-11 岁），以绘制结构和扩散大脑成像与常见遗传变异和精神疾病多基因评分以及教育程度之间的关联。我们使用主成分分析来得出成像成分，并计算它们的遗传性。然后，我们使用单变量模型和典型相关分析 (CCA) 评估了成像成分与遗传和临床精神病风险之间的关系。大多数成像成分具有中等遗传性。单变量模型显示，多基因评分与这个年龄段的大脑结构之间证据有限，关联较小。CCA 揭示了两种显著的共变模式。第一种模式将较高的多基因教育水平得分与较少的外化问题和较大的表面积联系起来。第二种模式将较高的精神分裂症、躁郁症和自闭症谱系障碍多基因得分与较高的整体皮质厚度、较小的穹窿和扣带白质体积、较大的枕骨内侧表面积和较小的颞侧和内侧表面积联系起来。虽然交叉验证表明其普遍性有限，但我们的结果突出了多变量模型在更好地理解儿童晚期心理健康与大脑结构之间的跨诊断和分布式关系方面的潜力。