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VAD 审查委员会 2023-2024 年度报告
2024 年 8 月 12 日，我很高兴参加 Go Gentle 在堪培拉国会大厦举行的《VAD 现状、澳大利亚和新西兰自愿协助死亡报告 2024》发布会。该报告重点介绍了南澳州以及州际遇到的获取障碍，这将继续成为我们工作的重点，特别是包括禁止在自愿协助死亡途径的某些步骤中使用远程医疗的联邦刑法运输法。我们将继续倡导对这项法律进行改革。该报告还提供了第一个国家自愿协助死亡数据集，随着各州和领地数据集的可比性增强，该数据集将继续发展。
饮食维生素A修饰肠道菌群和肠道组织转录组，影响肠道通透性和炎症因子的释放，从而影响Aβ病理
结果：两组之间没有观察到食物摄入和体重的显着变化。然而，与货车组相比，VAD和VAS组在不同时间点显示出食物摄入量的降低。在认知功能方面，货车组在莫里斯水迷宫测试中表现更好，表明了出色的学习能力和记忆能力。VAD和VAS组表现出受损的性能，而VAS组的表现要比VAD组好。血清维生素A浓度之间的浓度显着不同，而VAS组的浓度最高。与van和VAS组相比，VAD组的Aβ水平显着更高。 微生物分析表明，VAS和VAS组的微生物多样性比VAD组高，而特定的分类单元表征了每个组。 货车组的特征是分类群，例如Actinohacteriota和Desulfovibrionaceae，而VAD组的特征是副翅目和Tannerellaceae。 VAS组显示Aβ水平显着更高。微生物分析表明，VAS和VAS组的微生物多样性比VAD组高，而特定的分类单元表征了每个组。货车组的特征是分类群，例如Actinohacteriota和Desulfovibrionaceae，而VAD组的特征是副翅目和Tannerellaceae。VAS组显示
化学降低复合二氧化碳化学动力学
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
出生的孩子的长期神经发育结果...
与第二阶段剖腹产（SSCD）或自发的阴道分娩（SVD）相比，在低或中期真空辅助分娩（VAD）出生后出生的儿童长期神经发育的抽象目标。设计横截面队列研究。设置两个送货区，瑞典卡罗林斯卡大学医院。患者253名由低站或中期VAD出生的儿童，有247名在SVD后出生的儿童，以及通过SSCD出生的86名儿童参加。干预措施五到15个问卷被用作由父母评估的神经发育困难的经过验证的筛查方法。主要结果衡量的结果是五个至15个问卷。此外，还收集了注册的神经发育ICD-10诊断。回归分析分析交付模式之间的估计关联。与SVD相比，VAD之后出生的儿童在VAD后出生的儿童长期神经发育困难（OR 2.2，95％CI 1.3至3.8）和感知（1.7，95％CI 1.002至2.9）。与SVD相比，在以SSCD为单位的组中看到了类似的发现（运动技能：OR 3.3，95％CI 1.8至6.4和感知：OR 2.3，95％CI 1.2至4.4）。在调整了建议的混杂变量后，VAD和SSCD后仍保留了运动技能困难的赔率。VAD组中有大量的儿童具有注册的神经发育ICD-10诊断，例如注意力缺陷/多动症障碍。结论与本研究中的SVD相比，用VAD或SSCD交付的儿童长期神经发育困难的差异表明，需要增加该领域的知识以优化第二阶段的劳动力管理。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
终末期心力衰竭患者的人造心脏移植与供体心脏移植的比较结果是什么？
对终末期心力衰竭（ESHF）患者的总人工心脏（TAHS），心室辅助装置（VAD）和原位心脏移植（OHT）的比较分析揭示了一些关键见解。我们的荟萃分析表明，与接受TAHS和VAD的人相比，OHT接受者的一年和五年生存率较高。具体而言，OHT的一年生存率为87％，明显高于TAHS的75％，VAD的生存率高于75％[4]。此外，使用堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）和EQ-5D评估的生活质量（QOL）分数在OHT接受者中最高，表明功能卓越和心理恢复。然而，TAH和VAD显示出很大的进步，血液动力学稳定性的改善和某些并发症率的降低，在没有供体心脏的情况下将它们定位为可行的替代方案[5]。
ICH-GUIDELINE-E19-选择性 - 安全 - 安全数据收集...
A/California/7/2009（H1N1）PDM09样菌株（A/Brisbane/10/2010，野生型）15微克ha ** a/switzerland/9715293/2013（H3N2） - 类似于A/South Australia/55/2014，野生型/55/2014，野生型B/ph/phlunks b/phlunks/303/303-l （b/utah/9/2014，野生型）15微克ha **
目的声明 - 人| MIT CSAIL
与纳吉姆·德哈克（Najim Dehak）教授和JHU的Jes'us Villalba博士一起制定了用于语音活动检测的机器学习模型（VAD）时，我对语音研究的兴趣首次发展。vad均在所有语音系统中使用，但是标准的阈值方法仅在高信号与噪声比下才有效。为了创建强大的VAD模型，我在各种噪声条件下训练了一个长期的短期存储网络（LSTM）。我发现上下文信息对于语音身份检测至关重要，并在2017 JHU本科研究研讨会上介绍了这项工作。为了进一步改善我的VAD模型，我在HLTCOE的2017年应用语言探索（Scale）的夏令营中进行了参与。我观察到，LSTM的输出在相邻框架之间有很大不同，这与语音的平滑性属性相矛盾。为了解决这个问题，我研究并实施了几种机器学习模型，与HLTCOE的研究人员进行对话为我提供了有关工作的新见解。在规模结束时，我使用了一个两国隐藏的马尔可夫模型扩展了LSTM，该模型具有Google Audioset的噪声条件更多样化的，并且该模型在美国国家标准与技术研究所OpenSat上进行了评估。
S05视频异常检测和理解
处理VAD的最常见方法是单级学习[1]，它仅在训练正常数据上训练异常检测模型，即没有异常，执行不同的辅助任务，例如重建和预测。主要的假设是对正常数据训练，模型无法正确重建或预测包含异常的视频帧。但是，此类方法只有在相当简单的数据集上表现良好，在这些数据集上可以通过视觉外观或运动来定义异常，并且在异常事件中包含高级语义信息（远程轨迹，个体或对象之间的相互作用）的视频上失败。存在其他方法来处理VAD，例如弱监督[2]或少量学习方法[3]。此类方法在培训中使用了一些异常示例，这些示例有助于捕获更复杂的异常，需要了解高级语义信息[4,5]。最近，视觉语言模型[6,7]由于能够处理图像和文本的能力而获得了很多知名度。他们的应用程序包括视觉问答（VQA），图像字幕和文本对图像搜索。在VAD中使用此类模型的优点在于它们不仅检测到视频异常，而且提供了它们的描述，这有助于更好地理解和解释发生异常[8]。在这次实习中，我们将使用VAD方法来处理需要通过在培训中使用一些异常样本来处理需要高级语义信息的异常。除了异常检测任务外，我们还将通过利用VLM模型来解决视频异常理解的问题。
机械循环支持下脑死亡供体的肝移植：文献的系统评价
摘要 机械循环支持 (MCS) 是指一系列用于治疗心力衰竭的辅助循环的救援设备，包括静脉动脉体外膜氧合 (VA-ECMO) 和心室辅助装置 (VAD)。本综述旨在评估从目前被认为具有扩大标准且接受 MCS 的脑死亡供体获取的肝脏的移植结果。我们确定了 22 份记录（17 份关于 VA-ECMO，5 份关于 VAD），其中大多数（68.2%）为病例报告。我们仅当各研究结果报告一致时才进行荟萃分析；否则，我们将通过叙述综合来说明结果。共报告了 156 例肝移植 (LT)，其中 VA-ECMO 在供体中启动，目的是复苏或作为捐献的桥梁。在大多数研究中，早期移植物存活率接近 100%。原发性无功能的总发生率为 1%（95% CI：0 – 3%）。据报道，只有三例 VAD 供体肝移植成功。应特别注意心脏病史、生化测试和影像学以及 MCS 参数，以确定移植物是否适合移植。尽管该领域还需要进一步分析，但本综述的结果主张更系统地考虑 MCS 上的脑死亡患者作为潜在的肝脏供体。