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可以使用量子信号处理可以实现的多元多项式
量子信号处理（QSP）是一个框架，被证明可以统一和简化大量已知的量子算法，并发现新的算法。QSP允许人们使用多项式转换嵌入给定单位中的信号。表征可以通过QSP协议来实现哪些多项式是该技术功能的重要组成部分，尽管在单变量信号的情况下，这种表征既可以理解，却尚不清楚当信号是矢量时，可以构建哪些多元多样性，而不是标量。这项工作使用了与文献中的形式略有不同的形式主义，并利用它来找到可分解性的更简单条件以及足够的条件 - 首先是我们所知的最好的条件，这是在量子信号处理中（通常是不均匀的）多变量多态度证明的。
引用：Azizi Z，Zheng C，Mosquera L等。合成数据可以成为实际临床试验数据的代理吗？验证研究。 BMJ开放2021; 11：E0
抽象目标越来越多地要求制作研究数据，尤其是临床试验数据，更广泛地用于二级分析。但是，由于复杂的隐私要求，数据可用性仍然是一个挑战。可以使用合成数据来解决这一挑战。使用机器学习方法生成的合成数据来设置已发表的III期结肠癌试验二级分析的复制。参与者在我们的分析中包括1543名对照组中的患者。在合成数据上复制了一项在实际数据集上发表的研究的主要和次要结果度量分析，以研究肠道阻塞与无事件生存的关系。信息理论指标用于比较真实数据和合成数据之间的单变量分布。百分比CI重叠用于评估双变量关系大小的相似性，并且对于从两个数据集中得出的多元COX模型类似。结果分析结果在实际数据集和合成数据集之间相似。单变量分布在信息理论度量的差异的1％之内。所有双变量关系在TAU统计量上的CI重叠至50％以上。结论分析结果与合成数据和真实数据的结论之间的高一致性表明，合成数据可以用作实际临床试验数据集的合理代理。试用注册号NCT00079274。The main conclusion from the published study, that lack of bowel obstruction has a strong impact on survival, was replicated directionally and the HR CI overlap between the real and synthetic data was 61% for overall survival (real data: HR 1.56, 95% CI 1.11 to 2.2; synthetic data: HR 2.03, 95% CI 1.44 to 2.87) and 86% for disease-free survival (real data: HR 1.51，95％CI 1.18至1.95;合成数据：HR 1.63，95％CI 1.26至2.1）。
停用4/6 Cyclin
在Covid-19-19第一波段期间匆忙采取的某些肿瘤学干预措施的影响仍然未知。进行了这项非惯用，回顾性的多中心研究，以评估转移性乳腺癌患者CDK 4/6i中断的后果。结果显示37％的患者疾病进展，肝转移患者的转移性疾病进展的风险显着增加。背景：在2019年冠状病毒病（COVID-19）第一波中做出的一些仓促医疗决定的影响仍然未知。我们已经评估了这些预防措施之一的后果：戒断细胞周期蛋白D依赖性激酶4/6抑制剂（CDK4/6I）在通过内分泌治疗和CDK 4/6i组合控制转移性疾病的患者中。方法：这项研究是非干预的，恢复的，多中心的，包括60例HR + HER2-转移性疾病的患者。通过内分泌治疗和CDK 4/6i的组合控制了他们的疾病。在第一次Covid-19爆发期间，CDK 4/6i被停止了两个月。进行了单变量分析，以评估与疾病前期相关的危险因素。结果：在这种治疗性休息期间，有22名（37％）患者患有放射学和/或临床疾病进展。中，CDK 4/6i被重新引入16例患者（n = 16/22; 73％）。由于四名患者的症状快速进展（n = 4/22; 18％），开始了一种新的治疗方法（化学疗法或靶向治疗）。在引入另一种抗肿瘤治疗之前，两名患者（n = 2/22）在内脏危机中死亡。在单变量分析中，肝转移的存在增加了CDK 4/6撤离期间转移性疾病进展的风险（OR = 6.6; 95％CI 1.87-23.22; p = .0033）。结论：在CDK 4/6i的两个月治疗中断期间，有37％的患者观察到进展。根据这些结果，对内分泌治疗的临床受益患者的CDK 4/6i治疗中断似乎不是一个合理的选择。
在早期经皮冠状动脉干预的当代时代，在ST升高心肌梗死后，心力衰竭的发病率和预测因子
u测试或卡方测试，适当地。配对的比较是使用配对的t检验或Wilcoxon签名的等级测试进行的。使用链式方程方法的多个插补，具有1 0个估算数据库的。 关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。 在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。 单变量COX回归，此后进行p值<0。的变量 1包括在多元分析中。 然后执行向后逐步回归以制作最终的预测模型。 两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。 使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。。关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。单变量COX回归，此后进行p值<0。1包括在多元分析中。向后逐步回归以制作最终的预测模型。两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。
基于零化器的细分中指数多项式空间自动检测策略
指数多项式在细分中对于重建特定曲线和曲面系列（例如圆锥曲线和二次曲面）至关重要。众所周知，如果线性细分方案能够重现某个指数多项式空间，那么它一定是级别相关的，其规则取决于定义所考虑空间的频率（以及最终的多重性）。本文讨论了一种通用策略，该策略利用湮灭算子直接从给定数据中局部检测这些频率，从而选择要应用的正确细分规则。这是构建自适应细分方案的第一步，该方案能够局部重现属于不同空间的指数多项式。本文在一个涉及经典蝴蝶插值方案的例子中明确展示了所提策略的应用。这个特定的例子是对 Donat 和 L´opez-Ure˜na (2019) 中针对单变量情况所做工作的概括，这启发了这项研究。
北欧例外主义的另一个案例？
我们提出了一种系统的定量方法，如何分析北欧国家的法官在宪法事务中公开提出的决定，这是北欧共和国项目中实施的。根据四十个（每个法院）的编码，有目的地选择具有里程碑意义的案件，在北欧最高法院中的每个最高法院中的共同特征和宪法辩论实践的模式，并从相关研究中与法院进行了国际比较。我们的结果提供了强有力的支持，即关于特定方面的方面（从单变量），一个或多个法院通常倾向于偏离其他北欧法院。此外，在北欧最高法院之间的多变量比较中，也存在差异。然而，尽管没有与其他最高法院脱离，但北欧最高法院似乎在国际宪法推理地图上占据了自己的领域。
原发性肿瘤的手术切除为意外胸腔传播的肺癌患者提供生存益处
结果：总共181例NSCLC患者被诊断为术中意外的恶性PD，并与术后组织学检查确认。中，有80名（44.2％）患者仅接受胸膜结节活检，而101（55.8％）接受了原发性肿瘤切除术（47例sublobar切除术和54例肺叶切除术）。所有患者的无进展生存期和总生存期分别为13和41个月。切除组的患者的无进展生存期（19.0 vs. 10.0个月，p <0.0001）和整体生存期（48.0 vs. 33.0个月，p <0.0001）的生存期明显好于活检组。在切除组中，糖骨切除和叶切除术患者之间没有统计差异（p = 0.34）。单变量和多元分析鉴定出原发性肿瘤切除，靶向辅助治疗以及肿瘤大小（≤3cm）作为独立的预后因素。
开发和验证新型二型酮症2型糖尿病预测的列表
方法：在这项回顾性研究中，收集了从2019年1月至2022年12月，总共符合我们医院的398个新诊断2型糖尿病的临床数据，平均年龄为48.75±13.86岁。根据酮症的出现，将有52.19±12.97岁的T2DM组（228例）分为T2DM组（228例），其中69.74％为男性，KPD组（170个）的平均年龄为44.13±13.72岁，男性男性占80.59％。单变量和多元逻辑回归分析，以识别KPD的独立疾病因子，然后根据这些独立的预测指标，通过使用R4.3来建立新的预测命名模型。验证和预测模型性能的评估包括接收器操作特征（ROC）曲线，校正校准曲线和临床决策曲线（DCA）。
登革热患者的心脏表现
统计分析：根据先前的研究，心脏表现的患病率为15-50％，精度为5％，置信度为95％，所需的样本量为385。使用SPSS版本25.0分析数据。分类变量表示为频率和百分比，而连续变量则表示为平均值±标准偏差或中位数（IQR），具体取决于数据的分布。使用卡方检验或Fisher的精确测试用于比较组之间的分类变量（患有和没有心脏表现的患者，严重和非重度登革热）。学生的T检验或Mann-Whitney U测试用于连续变量。p值<0.05被认为具有统计学意义。进行了多元逻辑回归分析，以识别登革热患者心脏表现的独立预测指标。在单变量分析中具有p值<0.1的变量。
对埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴特定当地市场水果的细菌和寄生虫污染进行评估
方法：本研究采用横断面研究，研究对象为从亚的斯亚贝巴当地市场采集的水果。采用方便抽样。假设每个摊主提供 30 个样品，共采集了 120 个水果样品。水果样品收集在已消毒的塑料袋中，然后带到实验室进行细菌和寄生虫学调查。所有样品均进行了肠道寄生虫和细菌污染检查。使用 SPSS 软件版本 25 分析数据。使用 Pearson 卡方检验评估分类变量。使用学生 t 检验比较连续变量，连续变量以平均值±标准差表示。使用单变量和多变量分析，计算优势比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。统计学显著性定义为 P < 0.05。