靶标介导药物处置 (TMDD) 是一种以药物与靶标分子高亲和力结合为特征的现象,这会显著影响药物在生物体内的药代动力学特征。综合 TMDD 模型描述了这种相互作用,但如果缺乏靶标或其复合物的具体浓度数据,它可能会变得过于复杂且计算量巨大。因此,引入了采用准稳态近似 (QSSA) 的简化 TMDD 模型;然而,这些模型产生准确结果的确切条件需要进一步阐明。在这里,我们建立了三个简化 TMDD 模型的有效性:用标准 QSSA 简化的 Michaelis-Menten 模型 (mTMDD)、用总 QSSA 简化的 QSS 模型 (qTMDD) 和总 QSSA 的一阶近似 (pTMDD)。具体而言,我们发现 mTMDD 仅适用于初始药物浓度大大超过总目标浓度的情况,而 qTMDD 则适用于所有药物浓度。值得注意的是,pTMDD 提供了一种比 qTMDD 更简单、更快速的替代方案,并且比 mTMDD 具有更广泛的适用性。这些发现已通过抗体-药物偶联物真实世界数据得到证实。我们的研究结果提供了一个框架,用于选择合适的简化 TMDD 模型,同时确保准确性,从而可能增强药物开发并促进更安全、更个性化的治疗。
Branko Aleksic,医学博士,博士学位,1 Yukihiro Noda,Ph.D. 1 1 Department of Psychiatry, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan 2 Division of Clinical Sciences and Neuropsychopharmacology, Faculty of Pharmacy, Meijo University, Nagoya, Japan 3 Department of Neuropsychopharmacology and Hospital Pharmacy, Nagoya University Graduate School of Medicine, Nagoya, Japan 4 Health Care Promotion Department, Denso Corporation, Kariya, Japan ABSTRACT Purpose: Accurate评估药物依从性很重要;但是,在日本尚未建立适用于躁郁症患者的简单评估量表。在这项研究中,我们为精神病学领域的药物依从性进行了修改的日语版本,对药物影响和信念的简要评估(Bemib)(BEMIB),并研究了其可靠性和有效性。方法:从2006年4月到2006年4月以及2009年4月至2009年7月,使用日语版本的Bemib和药品态度态度库存10个问卷(DAI-10)进行了药物依从性评估,从2006年4月到2006年4月,访问了包括名古屋大学医院在内的多个设施的躁郁症患者。结果:日本版本的Bemib的Cronbachα系数为0.73。每个项目的四周重测可靠性系数和BEMIB总分数为0.39-0.68(p <0.05),阶层内相关系数为0.63(95%CI = 0.33-0.75,p <0.001)。讨论:针对躁郁症患者修饰的日本版本的Bemib足够可靠且有效。此外,在Bemib和DAI-10总分(Pearson的相关系数= 0.39,p <0.001)之间观察到显着的正相关,表明并发有效性就足够了。我们建议,躁郁症患者中这种药物依从性的简单评估量表适用于常规医学实践。关键字:Bemib,修改后的日语版本,药物依从性,可靠性,2012年7月11日获得的有效性 / 2012年11月13日接受 / 2012年12月21日发表,引言遵守性需要对患者的一部分进行积极的态度 - 接受自己的疾病并积极参与确定治疗政策。在一项评估依从性
摘要:传统上,定量脑电图(QEEG)研究收集在受控实验室环境中的数据,这些数据限制了科学结论的外部有效性。为了探测这些有效性限制,我们使用移动脑电图系统记录了人类参与者的电生理信号,而他们位于受控的实验室环境中,并且一个不受控制的户外环境表现出了几种适度的背景影响。参与者在这些录音期间执行了两项任务,其中一项与几个复杂的认知功能(数字,注意力,记忆,执行功能)相关的大脑活动,而另一个引人入胜的脑活动。我们计算了三个频带(theta:4-7 Hz,alpha:8-13 Hz,低β:14–20 Hz)的EEG光谱功率,其中已知EEG振荡活性与这些任务参与的神经认知状态相关。null假设的显着性测试产生了每项任务所涉及的神经认知状态的典型脑电图效应,但在默认的大脑状态期间两个背景记录环境之间只有beta波段功率差。贝叶斯分析表明,其余的环境无效不太可能反映测量不敏感性。这种总体结果模式支持实验室脑电图功率的外部有效性,用于在中度不受控制的环境中参与的复杂和默认神经认知状态。
1.1 Validity ............................................................................................................................................................. 4
1本文中经常做出的另一个隐含的假设是,正规教育是教育的主要来源,非学校因素的质量的差异对教育成果产生可忽略的影响。正如Feinstein等人指出的那样。(2006),这个假设不需要成立,在成年期间高等教育阶段以外的终生学习效应可能是重要的。2霍尔蒙德,林德哈尔和插件(2011)对强制性学校改革作为教学变量的内部有效性提出了质疑。在他们的手册章节中,Black and Devereux(2011,p.1526)写道:“……义务教育法的变化往往伴随课程变化,新建筑物和新教师的雇用。这些中的任何一个都可能有直接的影响。此外,大学的开放可能会响应当地的教育需求。结果,尽管研究人员经常做出了重大努力,但估计值的可信度始终受到质疑……” 3参见Sacerdote(2011),以回顾有关教育中的同伴效应的大型文献。4 Meghir和Palme(2005),例如,研究1950年代瑞典的强制性学校改革的影响,这将最低学校离开年龄提高了两年,并延迟了跟踪。 Bhuller等。 (2011)描述了挪威学校的改革,该改革将义务教育的多年延长到9年,同时统一了15/16岁以上的教育体系。 1962年意大利学校改革增加了三年的强制性教育(从5到8)4 Meghir和Palme(2005),例如,研究1950年代瑞典的强制性学校改革的影响,这将最低学校离开年龄提高了两年,并延迟了跟踪。Bhuller等。(2011)描述了挪威学校的改革,该改革将义务教育的多年延长到9年,同时统一了15/16岁以上的教育体系。1962年意大利学校改革增加了三年的强制性教育(从5到8)
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International Journal of Exercise Science 13(7): 410-426, 2020. 数以百万计的人使用可穿戴技术设备来记录日常步数,以促进健康的生活方式。然而,许多此类设备的准确性尚未确定。目的是确定 Samsung Gear 2、FitBit Surge、Polar A360、Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 在自由运动和跑步机条件下步行和慢跑时的信度和效度。40 名志愿者完成了 5 分钟间隔的步行和慢跑自由运动和跑步机方案。这些设备以随机配置同时佩戴。两个手动步数计数器的平均值被用作标准测量。重测信度通过组内相关系数 (ICC) 确定。有效性通过结合 Pearson 相关系数、平均绝对百分比误差(MAPE:自由运动 ≤ 10.0%,跑步机 ≤ 5.00%)和 Bland-Altman 分析(设备偏差和一致性限度)来确定。显著性设置为 p < 0.05。Samsung Gear 2 被认为在慢跑条件下既可靠又有效,但在步行条件下则不然。Fitbit Surge 在除跑步机步行(被认为是可靠的,ICC = 0.76;但无效)之外的所有条件下都可靠且有效。Polar A360 在一种条件下(跑步机慢跑 ICC = 0.78)被发现是可靠的,但在任何条件下都无效。Garmin Vivosmart HR+ 和 Leaf Health Tracker 被发现既可靠又有效
第二章 相关文献综述 ...................................................................................................... 8 身高体重表 ...................................................................................................................... 8 预测方程 ...................................................................................................................... 11 体质测量 ...................................................................................................................... 16 腰臀比 ...................................................................................................................... 20 体内水分总量 ...................................................................................................................... 25 身体质量指数 ...................................................................................................................... 31 生物电阻抗 ...................................................................................................................... 41 近红外 ............................................................................................................................. 62 皮褶厚度 ............................................................................................................................. 77 水下称重 ............................................................................................................................. 88
主观工作负荷和态势感知指标,如 NASA 任务负荷指数 (TLX) 和态势感知评分技术 (SART),经常用于人机系统评估。然而,这些评分的解释存在争议。在本研究中,通过比较操作员在执行场景后立即收集的评分和操作员通过视频回顾场景获得实际系统状态知识后收集的评分,调查了这些指标理论假设的经验证据。18 名有执照的控制室操作员参加了模拟器研究,运行了 12 个相对具有挑战性的场景。结果发现,在操作员获得事实场景知识后,对涉及内省的 TLX 项目的解释保持稳定,而对涉及对外部事件的感知的项目(如态势感知和表现)的解释则取决于操作员的场景知识。结果表明,操作员的评分可以区分心理努力、表现、挫折和态势感知。没有发现 SART 指数作为态势感知衡量标准的明确证据。相反,为本研究开发的主观情境意识测量方法与工作量不同,与操作员绩效相关,表明这种类型的测量方法值得未来研究其有效性。研究结果有助于制定测量程序
使用来自巴基斯坦农村队列的数据(n = 1298),研究研究了婴儿和幼儿发育(BSID)的贝利量表的预测有效性(BSID)3 rd Edition在以后的一般能力测试中。BSID III分量表(认知,语言和运动)在2年时给予;使用Wechsler学前班的口头表现,表现和全尺度评分评估一般能力,4年(WPPSI)III,以及8年时Wechsler Intellions V量表(WISC)V的流体推理指数(FRI)。联合BSID子量表解释了WPPSI III全尺度变化的15%,言语量表的16%,绩效量表的7%和周五的1%。应谨慎使用BSID III分数,以预测未来的智力能力。
