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根据睡眠质量、焦虑和大脑预测抑郁症状的严重程度：一种跨三个群体的机器学习方法
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。
大脑MRI上白质超强度的空间分布：来自11个记忆诊所同类群体的单个参与者数据的汇总分析
mirthe coenen a， *，分组Jan Biesels A，Charles DeCarli B，Evan F. Fletcher B，Pauline M. Mallard B，Alzheimer the S Direnas Season 1，fre ，Jooske M.F.Boomsma G，Christopher P.L.H.Chenh，I，Peter Dal-Bianco J，Anna Dewenter K，Marco Duning K，L，Christian Enzer，N，G。Exalto A，Nicolai Franzumer K，O，O，O，，O，，Onno give，，，，，，地，，，，地，，地，，，，地，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，nicoLaier k，of。 H，R，Edith Courter S，T，Huiberdina L. Cook You，Andrea B. Maier I，V，W，W，X，Cheryl R. Foeper，Yanss W. Paterson E，Ross W. Paterson E。 Pineburg G，Anna Rubinki K，Reinholled Schmidt S，Jonathan M. Scott和，Catherine F. Slattery E，Eric E. Smith X，Carole H. Sudre AA，AB，AB，Rebecca M.E. 显然是y，ad，berg y，z，s s，west M. of，narayanaswamy venketasubramanian i Matthis Biest A，Hugo J. Kuive AHChenh，I，Peter Dal-Bianco J，Anna Dewenter K，Marco Duning K，L，Christian Enzer，N，G。Exalto A，Nicolai Franzumer K，O，O，O，，O，，Onno give，，，，，，地，，，，地，，地，，，，地，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，nicoLaier k，of。 H，R，Edith Courter S，T，Huiberdina L. Cook You，Andrea B. Maier I，V，W，W，X，Cheryl R. Foeper，Yanss W. Paterson E，Ross W. Paterson E。Pineburg G，Anna Rubinki K，Reinholled Schmidt S，Jonathan M. Scott和，Catherine F. Slattery E，Eric E. Smith X，Carole H. Sudre AA，AB，AB，Rebecca M.E.显然是y，ad，berg y，z，s s，west M. of，narayanaswamy venketasubramanian i Matthis Biest A，Hugo J. Kuive AH
精神病的脑部亚型在第一期同志群体中验证并与疾病的缓解有关：来自现象联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,31,31✉，Ganesh B.一百4,5，4,31， dhivia伍德2：3,13，Shinohara 4:16，Shou 4,16， Barnaby Nelson 2.3，Rachel E. Gur 21，Ruben C. Murray 24 24，Forti扩散24，Simone 24 24，Marcus V Davatzikos 4:32，Nicholaos 1：8,8,24.32✉和Paula Dazzan 24.32
表征生活方式因素与结构大脑测量之间的协方差模式_两个独立衰老队列的多变量复制研究
丹麦磁共振研究中心，功能和诊断成像与研究中心，哥本哈根大学医院 - 仪表板 - 室友和HVIDOVRE，丹麦B伦敦B伦敦伦敦数学数学学院，英国伦敦，C哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，哥本哈根大学，丹麦哥本哈根，丹麦医院，医院，哥伦比亚大学。哥本哈根，丹麦E临床医学研究所，哥本哈根大学医学和健康科学学院丹麦H丹麦H哥本哈根，沃恩福德医院，牛津大学，牛津大学，牛津大学，英国I辐射科学系，UMEå功能性脑成像中心（UFBI），Umeå大学，Umeå大学，瑞典
在英国生物银行和 Whitehall II 队列中开发和验证痴呆症风险评分
摘要 背景 目前的痴呆风险评分在持续识别不同年龄段和地理位置的高危人群方面效果有限。 目的 我们旨在开发和验证一种针对英国中年人口的新型痴呆风险评分，使用两个队列：英国生物银行和英国 Whitehall II 研究。 方法 我们将英国生物银行队列分为训练组（n=176 611，80%）和测试样本（n=44 151，20%），并使用 Whitehall II 队列（n=2934）进行外部验证。我们使用 Cox LASSO 回归从 28 个候选预测因子中选择最强的痴呆症预测因子，然后使用竞争风险回归开发风险评分。 结果 我们的风险评分称为英国生物银行痴呆风险评分 (UKBDRS)，包括年龄、教育程度、父母痴呆史、物质匮乏、糖尿病史、中风、抑郁、高血压、高胆固醇、家庭居住情况和性别。该评分在英国生物银行测试样本（曲线下面积 (AUC) 0.8，95% CI 0.78 至 0.82）和 Whitehall 队列（AUC 0.77，95% CI 0.72 至 0.81）中具有很强的判别准确度。UKBDRS 的表现还明显优于其他三个广泛使用的痴呆风险评分，这三个评分最初是在澳大利亚（澳大利亚国立大学阿尔茨海默病风险指数）、芬兰（心血管风险因素、衰老和痴呆评分）和英国（痴呆风险评分）的队列中开发的。临床意义我们的风险评分是一种易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的个体。需要进一步研究来确定该评分在其他人群中的有效性。
英国生物库和白厅II同伙的痴呆风险评分的老年精神病学发展和验证
抽象背景当前的痴呆症风险评分在始终如一地识别不同年龄和地理位置的处于危险中的个体方面取得了有限的成功。目的我们旨在使用两个同龄人：英国生物库和英国Whitehall II研究，为中年英国人口开发和验证新型痴呆症风险评分。方法，我们将英国生物库队列分为训练（n = 176 611，80％）和测试样本（n = 44 151，20％），并使用了Whitehall II队列（n = 2934）进行外部验证。我们使用Cox Lasso回归来从28个候选预测因子中选择最强的入射痴呆预测指标，然后使用竞争风险回归进行风险评分。调查结果我们的风险评分称为英国生物银行痴呆症风险评分（UKBDRS），包括年龄，教育，痴呆症的父母历史，材料剥夺，糖尿病，中风，抑郁，高血压，高胆固醇，家庭占用和性别的病史。分数在英国生物库测试样本（曲线下（AUC）0.8，95％CI 0.78至0.82）和白厅队列（AUC 0.77，95％CI 0.72至0.81）中具有很强的歧视精度。UKBDR还大大优于最初在澳大利亚同伙（澳大利亚国立大学阿尔茨海默氏病风险指数），芬兰（心血管风险因素，衰老和痴呆症评分）和英国（Dementia风险评分）的其他三个广泛使用的痴呆症风险评分。临床意义我们的风险评分代表了一个易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的人。需要进一步的研究来确定其他人群中该分数的有效性。
在英国生物库和Whitehall II队列的痴呆风险评分的发展和验证
抽象背景当前的痴呆症风险评分在始终如一地识别不同年龄和地理位置的处于危险中的个体方面取得了有限的成功。目的我们旨在使用两个同龄人：英国生物库和英国Whitehall II研究，为中年英国人口开发和验证新型痴呆症风险评分。方法，我们将英国生物库队列分为训练（n = 176 611，80％）和测试样本（n = 44 151，20％），并使用了Whitehall II队列（n = 2934）进行外部验证。我们使用Cox Lasso回归来从28个候选预测因子中选择最强的入射痴呆预测指标，然后使用竞争风险回归进行风险评分。调查结果我们的风险评分称为英国生物银行痴呆症风险评分（UKBDRS），包括年龄，教育，痴呆症的父母历史，材料剥夺，糖尿病，中风，抑郁，高血压，高胆固醇，家庭占用和性别的病史。分数在英国生物库测试样本（曲线下（AUC）0.8，95％CI 0.78至0.82）和白厅队列（AUC 0.77，95％CI 0.72至0.81）中具有很强的歧视精度。UKBDR还大大优于最初在澳大利亚同伙（澳大利亚国立大学阿尔茨海默氏病风险指数），芬兰（心血管风险因素，衰老和痴呆症评分）和英国（Dementia风险评分）的其他三个广泛使用的痴呆症风险评分。临床意义我们的风险评分代表了一个易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的人。需要进一步的研究来确定其他人群中该分数的有效性。
2022 年可报销疫苗及符合条件的人群...
本指南旨在为季节性流感疫苗接种计划的提供者和利益相关者提供有关 2022/23 季节性流感疫苗接种计划的推荐疫苗和合格人群的信息。此更新版本包括 2022 年 7 月 15 日宣布的额外人群。2020/21 和 2021/22 流感疫苗接种季节是迄今为止最雄心勃勃的，因为我们试图在 COVID-19 大流行期间为尽可能多的符合条件的人提供保护。这包括增加现有人群的接种率，以及快速将疫苗接种范围扩大到更多人群。我们要向所有参与其中的人表示衷心的感谢，感谢你们在非常困难的时期所做的辛勤工作，这使流感疫苗的接种率达到了有史以来最好的水平。这一成就与全国 COVID-19 疫苗接种的重大成功同时实现，你们中的许多人为此做出了贡献。
非线性很重要：深度学习解决方案，用于在人群中推广隐藏的大脑模式
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2021 年 3 月 14 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.03.10.434856 doi：bioRxiv 预印本
三个足月出生队列的儿童期认知结果......
摘要 目的 说明中介框架有助于整合三种生长模型的推论，从而全面了解特定发育窗口期的生长与儿童中期智商之间的关联。设计 我们使用对三个历史出生队列应用的三种生长模型（生命历程、条件变化和变化分数）的估计值，分析了五个早期年龄间隔内儿童中期智商与身长/身高增长之间的直接和间接关联，这五个年龄间隔以受孕、出生、婴儿早期、中期、晚期和儿童中期为界。参与者和环境 12 088 名足月出生儿童，他们来自美国的围产期协作项目 (CPP)（n=2170）、白俄罗斯的母乳喂养干预促进试验 (PROBIT)（n=8275）和菲律宾宿务纵向健康和营养调查 (CLHNS)（n=1643）。主要结果测量儿童中期智商。结果 我们的分析表明，胎儿和儿童早期身体生长对中期智商的直接和间接影响存在跨队列和跨间隔差异。例如，在 CPP 中，胎儿生长与智商之间存在直接关联，而在其他队列中则没有这种关联，而在 PROBIT 和 CLHNS 中，我们观察到胎儿和早期生长与智商之间的关联在后期通过体型介导。结论 生命历程、条件变化和变化分数增长模型在适当解释时会产生互补的推论。未来纵向研究早期生长与后期结果之间的关联将受益于采用因果中介框架来整合来自多个互补增长模型的推论。