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基于有限元的机器学习框架，用于预测分娩过程中盆底肌肉的机械行为
医学界一直致力于深入了解影响全球数百万女性的分娩创伤。母体病变的诊断可能具有挑战性，检查费用也很高。为了更好地理解盆底肌肉 (PFM) 损伤的机制，生物力学模拟可能是一种有价值的工具。然而，利用有限元法 (FEM) 进行模拟可能是一个耗时的过程。为了解决这个问题，本研究旨在通过在 FEM 模拟数据上训练 ML 算法来开发一个机器学习 (ML) 框架，以预测分娩期间 PFM 的压力。为了生成用于 ML 算法训练的数据集，使用不同的材料特性进行分娩模拟以表征 PFM。采用了四种 ML 算法，即随机森林 (RF)、极端梯度提升 (XGBT)、支持向量回归 (SVR) 和人工神经网络 (ANN)，考虑两种情况：(1) 肌肉最大拉伸水平的应力预测，以及 (2) 胎儿下降的多个水平。结果表明，ANN 在前者中表现最佳，平均绝对误差 (MAE) 为 0.191 MPa。在后者中，XGBT 对胎儿下降 20 和 35 毫米的误差较低，MAE 值分别为 0.002 和 0.028 MPa。然而，ANN 对 50 和 65 毫米的预测效果更好，MAE 值分别为 0.214 和 0.187 MPa。本研究首次尝试将基于 FEM 的 ML 算法与分娩模拟结合使用，以在常规临床程序中获得近乎实时的预测。
是什么影响妇女在法兰德的分娩经历？
目标：劳动和分娩经历非常重要，因为这些经验可能会产生积极的影响，但对妇女的健康和福祉也具有负面影响。这是第一项研究，它研究了影响妇女在比利时法兰德斯的分娩经历的因素。设计：使用横截面定量分析来检查婴儿出生更好的项目获得的主要数据。数据收集是通过2018年4月至2018年8月在Flanders进行的在线调查进行的。参与者：包括在2013年至2018年之间在所有出生环境中分娩的1414名女性，她们会说佛兰芒/荷兰语。参与者通过填写2018年出生的婴儿的婴儿进行自我选择。发现：本研究中包括的大多数佛兰德妇女报告了积极的劳动和出生体验。对人口统计学变量的分析表明，单身或不同行的女性报告的劳动和出生经验较差（p = 0.012）。包括所有产科因素都显示出显着差异（p <0.01）。最后，妇女在家里或助产士部门以及主要护理提供者是助产士时更有可能报告更好的经历（p <0.01）。从单变量分析中控制重大变量时，只有在产科因素中发现了对出生经历的影响。早产（或0.544，95％CI 0.362 - 0.817）和学期出生后（OR 0.664，95％CI 0.462 - 0.953）可减少与期限出生相比获得良好经验的机会。在怀孕期间并发症的情况下，妇女报告的经验较小（或0.632，95％CI 0.470 - 0.849）。医疗干预措施，例如诱导 - （OR 0.346，95％CI 0.241 - 0.497）和劳动的增强（OR 0.318，95％CI 0.218 - 0.463），一种工具性出生（OR 0.318，95％CI 0.218 - 0.463）或计划0.218 - 0.463）或0.218 - 0.5％（或0.35％），955％，95％，95％，95％，95％，95％，95％，95％，95％，95％，95％，CI剖腹产（OR 0.190，95％CI 0.109 - 0.329）减少了妇女报告在劳动和出生方面拥有良好护理经验的机会。关键结论：本研究中包括的大多数妇女报告了劳动期间和出生时有良好的护理经验。某些产科因素，例如直接怀孕而无需并发症，在学期的生理发作而无需增强并阴道出生（没有乐器）对妇女报告的出生经历产生了积极影响。对实践的影响：妇女参与决策，尤其是在需要或需要的医疗干预时可以改善积极的出生经验。需要进行更多的研究，以支持妇女并赋予她们权力，在复杂性的情况下，更是如此，以确保控制和成就感。
母亲的大脑：大脑衰老的特定区域模式是可追溯的几十年之后
图1来自第一和二级多项式拟合的结果，用于新添加的参与者的分娩和全球脑老化的数量（n = 8,880）。黑点表明了基于分娩数（X轴）的女性组中的平均脑年龄三角洲。红色和蓝线表示拟合的结果，阴影区域表示每个拟合的95％置信区间。水平虚线在y轴上指示0。每个组的参与者人数：0出生= 2,065，1出生= 1,014，2个出生= 3,912，3 Births = 1,493，4 Births = 311，5 Births = 311，5 Births = 67，6 Births = 67，6 Births = 13，7 Births = 13，7 Births = 3，8 Births = 3，8出生= 1和9出生= 1。拥有6-9名儿童的妇女被合并为一个gorup，以获取足够的统计量，以最少的平方拟合使用se，作为权重
生育史与中老年女性特定区域大脑衰老模式有关
摘要 怀孕涉及母亲的大脑适应，但人们对生育如何影响女性晚年大脑衰老轨迹知之甚少。在这项研究中，我们重复了之前的发现，即有生育史的女性大脑衰老不太明显，并在 19,787 名中老年女性中确定了与生育相关的区域大脑衰老模式。使用大脑年龄预测方法的新应用，我们发现，先前生育次数越多，纹状体和边缘区域的大脑衰老越不明显。最强的影响出现在伏隔核中，这是中脑边缘奖励系统的一个关键区域，在母性行为中起着重要作用。虽然只有前瞻性纵向研究才能得出结论，但我们的研究结果表明，怀孕期间和产后的皮层下大脑调节可能在分娩数十年后仍可追溯。22