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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。
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。
扩展队列：在首次人类临床试验中使用来加快肿瘤药物和生物制剂的发展
I.引言本指南的目的是向赞助商提供有关人类（FIH）（FIH）临床试验的设计和行为的建议，旨在通过多个扩展队列群体试验设计有效地加快包括生物产品在内的肿瘤学药物的临床开发。2这些是采用多种，同时获得主题同类群体的试验设计，在该设计中，各个同类群体评估了药物的安全性，药代动力学和抗肿瘤活性的不同方面。本指南提供了FDA关于（1）在多重扩展队列试验下最适合考虑开发的药品特征的当前思想； （2）将包括在研究新药应用中包括的信息（IND）支持单个队列的使用； （3）何时与FDA进行计划和进行多次扩展队列试验的互动； （4）保护参加FIH扩展队列试验的受试者的保障措施。本指南并未解决与临床试验设计，统计分析或生物标志物开发过程有关的所有问题。这些主题在其他指南中涉及包括国际统一委员会（ICH）行业E9临床试验统计原理（1998年9月）和E10对照组和相关问题的选择
社会经济和健康因素与牙科非出勤率的关联：三个妇女的比较
1。Dietrich T，Webb I，Stenhouse L等。证据摘要：口腔和心血管疾病之间的关系。br dent j。2017; 222（5）：381-385。 2。 Gopinath D，Kunnath Menon R，Veettil SK，George Botelho M，Johnson NW。 牙周疾病是头颈癌的推定危险因素：系统评价和荟萃分析。 癌症（巴塞尔）。 2020; 12（7）：1893。 3。 Cobb CM，Kelly PJ，Williams KB，Babbar S，Angolkar M，Derman RJ。 口腔微生物组和不良妊娠结局。 国际女性健康。 2017; 9：551-559。 4。 澳大利亚卫生与福利研究所。 澳大利亚的口腔健康和牙科护理。 猫。 否。 DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。2017; 222（5）：381-385。2。Gopinath D，Kunnath Menon R，Veettil SK，George Botelho M，Johnson NW。牙周疾病是头颈癌的推定危险因素：系统评价和荟萃分析。癌症（巴塞尔）。2020; 12（7）：1893。3。Cobb CM，Kelly PJ，Williams KB，Babbar S，Angolkar M，Derman RJ。口腔微生物组和不良妊娠结局。国际女性健康。2017; 9：551-559。 4。 澳大利亚卫生与福利研究所。 澳大利亚的口腔健康和牙科护理。 猫。 否。 DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。2017; 9：551-559。4。澳大利亚卫生与福利研究所。澳大利亚的口腔健康和牙科护理。 猫。 否。 DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。澳大利亚的口腔健康和牙科护理。猫。否。DEN 231。 2021。 2022年2月11日。 Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。 家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。 BMC Health Serv Res。 2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。DEN 231。2021。2022年2月11日。Anikeeva O，Brennan DS，Teusner DN。家庭收入修改了保险和牙科访问的关联。BMC Health Serv Res。2013; 13：432。 6。 Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。2013; 13：432。6。Gilbert GH，LG，Orav EJ。 老年人纵向牙科护理的预测指标。 十年结果。 医疗保健。 1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。Gilbert GH，LG，Orav EJ。老年人纵向牙科护理的预测指标。十年结果。医疗保健。1990; 28（12）：1165-1180。 7。 Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。 社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。 社区凹痕口腔流行病。1990; 28（12）：1165-1180。7。Gulcan F，Ekback G，Ordell S，Lie SA，Astrom an。社会预测因素的老年人随着时间的流逝而频繁的牙齿出勤率较低：人口平均和特定于人的估计值。社区凹痕口腔流行病。2016; 44（3）：263-273。 8。 Gupta A，Feldman S，Perkins RB，Stokes A，Sankar V，VillaA。牙科护理使用，未满足的牙科护理需求以及女性未满足需求的预测因素：NHANES的结果：2011年至2016年。。2016; 44（3）：263-273。8。Gupta A，Feldman S，Perkins RB，Stokes A，Sankar V，VillaA。牙科护理使用，未满足的牙科护理需求以及女性未满足需求的预测因素：NHANES的结果：2011年至2016年。J公共卫生凹痕。2019; 79（4）：324-333。 9。 Sibbritt DW，Byles JE，Tavener MA。 澳大利亚妇女对牙医的使用：6年以来的纵向分析。 澳大利亚J老化。 2010; 29（1）：14-20。 10。 Drilea SK，Reid BC，Li CH，Hyman JJ，Manski RJ。 在2000年吸烟和不吸烟的美国成年人中牙科访问。 AM J健康行为。 2005; 29（5）：462-471。 11。 Koletsi-Kounari H，Tzavara C，Tountas Y.与健康相关的生活方式行为，社会人口统计学特征和希腊成人牙科健康服务的使用。 社区凹痕健康。 2011; 28（1）：47-52。 12。 Kengne Talla P，Gagnon MP，Dramaix M，Leveque A. 比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。 J公共卫生凹痕。 2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。2019; 79（4）：324-333。9。Sibbritt DW，Byles JE，Tavener MA。 澳大利亚妇女对牙医的使用：6年以来的纵向分析。 澳大利亚J老化。 2010; 29（1）：14-20。 10。 Drilea SK，Reid BC，Li CH，Hyman JJ，Manski RJ。 在2000年吸烟和不吸烟的美国成年人中牙科访问。 AM J健康行为。 2005; 29（5）：462-471。 11。 Koletsi-Kounari H，Tzavara C，Tountas Y.与健康相关的生活方式行为，社会人口统计学特征和希腊成人牙科健康服务的使用。 社区凹痕健康。 2011; 28（1）：47-52。 12。 Kengne Talla P，Gagnon MP，Dramaix M，Leveque A. 比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。 J公共卫生凹痕。 2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。Sibbritt DW，Byles JE，Tavener MA。澳大利亚妇女对牙医的使用：6年以来的纵向分析。澳大利亚J老化。2010; 29（1）：14-20。10。Drilea SK，Reid BC，Li CH，Hyman JJ，Manski RJ。在2000年吸烟和不吸烟的美国成年人中牙科访问。AM J健康行为。2005; 29（5）：462-471。 11。 Koletsi-Kounari H，Tzavara C，Tountas Y.与健康相关的生活方式行为，社会人口统计学特征和希腊成人牙科健康服务的使用。 社区凹痕健康。 2011; 28（1）：47-52。 12。 Kengne Talla P，Gagnon MP，Dramaix M，Leveque A. 比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。 J公共卫生凹痕。 2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。2005; 29（5）：462-471。11。Koletsi-Kounari H，Tzavara C，Tountas Y.与健康相关的生活方式行为，社会人口统计学特征和希腊成人牙科健康服务的使用。社区凹痕健康。2011; 28（1）：47-52。12。Kengne Talla P，Gagnon MP，Dramaix M，Leveque A. 比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。 J公共卫生凹痕。 2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。Kengne Talla P，Gagnon MP，Dramaix M，Leveque A.比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。 J公共卫生凹痕。 2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。比利时牙科访问的障碍：2004年国家健康访谈调查的次要分析。J公共卫生凹痕。2013; 73（1）：32-40。 13。 Marshall A，Loescher A，Marshman Z. 对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。 br dent j。 2016; 221（5）：251-255。2013; 73（1）：32-40。13。Marshall A，Loescher A，Marshman Z.对成年肥胖症的影响和接受牙齿护理的范围进行了审查。br dent j。2016; 221（5）：251-255。2016; 221（5）：251-255。
北部两个社区队列中诺如病毒胃肠炎的家庭经济成本，2012- 2019年
虽然已经估计了诺如病毒急性胃炎（年龄）到医疗保健系统的年龄，但在社区环境中，尤其是在发展中国家，家庭的自付费和间接成本并未得到充分记录。我们在秘鲁的两个社区进行了对年龄的积极监视：马尔多纳多港（2012年10月至8月2015年）和圣杰罗尼莫（2015年4月至2019年4月）。诺如病毒年龄事件具有带有PCR阳性凳子标本的事件。后续采访中收集的数据包括与事件相关的医疗资源利用，相关的自付费用和间接成本。来自685户家庭的3,438名参与者中有330个Nor-Ovirus相关的年龄事件。大约49％的诺如病毒事件发生在<5岁的儿童中，而家庭每集的总成本在这个年龄段是最高的。诺如病毒事件的中位数为2.95美元（IQR $ 1.04–7.85）的自付费用和12.58美元（IQR $ 6.39–25.16）的间接费用。药物费用占自付费用的53％，生产力损失占家庭总财务负担的59％。诺如病毒事件向秘鲁社区家庭的频率和相关成本支持包括疫苗在内的预防策略的需求。诺如病毒干预措施针对5岁及其家庭的儿童可能具有最大的经济利益。
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
与暴露于芬兰前和疫苗后出生队列中暴露于轮状病毒感染有关的1型糖尿病的发生率
18,154名儿童暴露于5岁以上的轮状病毒感染的儿童中，有14,910（82％）属于Prevaccine Barth Cohorts（1995 - 2005年）。2001 - 2005年出生队列组的暴露峰值数量在此后出生时减少，在2010 - 2015年疫苗发生后的NADIR中达到了Nadir（补充图1）。在2001 - 2005年，每100,000名儿童5岁以下的儿童人数为2,522（2.5％），在2010年至2012年的出生同事中为171（0.2％），绝对减少2,351，每100,000名儿童（95％CI 2,291 - 2,291 - 2,411）（表1）（表1）。在15岁以前的1300万人年随访之前，总共有8,674个人患有1型糖尿病。在年轻人组（男孩和女孩）中，发病率与暴露于轮状病毒感染的趋势相同（即，在2001 - 2005年的2005年出生队列组中达到峰值，此后降低）（图。1和补充表1）。糖尿病发病率的趋势仅在使用观察到的和估计的计数计算时部分出现，这是由于未完全观察到的年龄范围（补充图2）。我们构成了统计上显着且一致的相对差异
Stroke后抑郁症状的病变网络映射：来自两个前瞻性缺血性中风队列的证据
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助人，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi：Medrxiv Preprint
在首发队列中验证的精神病大脑亚型与疾病缓解相关：来自 PHENOM 联盟的结果
Dominic B. Dwyer 1,2,3,31✉，Ganesh B. Chand 4,5,31，Alessandro Pigoni 6,7，Adyasha Khuntia 1,8，Junhao Wen 4，Mathilde Antoniades 4，Gyujoon Hwang 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Guray Erus 4，Jim dosh kah，dhy s. Eva Meisenzahl 12，Stephen J. Wood 2,3,13，Chuanjun Zhuo 14，Aristeidis Sotiras 15，Russell T. Shinohara 4,16，Haochang Schu 16，Fanger Schuber 4 7，Pedro Rosa 17，Paris A. Lalousis 18，Paris a.Lalousis 18，Racher Uptherler 21 Moiore n.kab n.kab n尼尔森2,3，拉奎尔·E·古尔21，鲁本·gur 21，玛丽琳·ritchie 21，萨特角，萨特角22，34，罗宾·默里24，玛尔塔·迪·福特迪24，西蒙妮·塞福利尼24在F. Geraldo 12。
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。