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身体大脑中心感觉量表（BBCSS）得分文件Stephen W.©2012，2018
开发和心理测量特性中描述的：评估脆弱X综合征中的感觉处理：大脑身体中心感觉量表（BBCSS）的心理测量分析。自闭症与发育障碍杂志，48（6），2187-2202。 https://doi.org/10.1007/s10803-018-3491-3文档上次更新：5月2023年
对艾伯塔省卒中计划自动评分的深度学习模型的临床评估早期CT评分在非对比度CT
摘要背景自动化测量艾伯塔省中风计划早期计算机断层扫描评分（方面）可以支持临床决策。基于深度学习算法，我们开发了一个自动化方面评分系统（Heuron方面），并在预先指定的临床试验中验证了其性能。用于模型训练的方法，我们使用了487例急性缺血性中风患者（AIS）的非对比度计算机断层扫描图像。在临床试验中，招募了326例患者（87例AIS，56例患有其他急性脑疾病，没有脑部疾病的183例）。将启发体方面的结果与两名中风专家使用Bland -Altman协议产生的共识进行了比较。平均差异小于0.35，最大允许差小于3.8被认为是主要结果目标。计算了模型对10个感兴趣区域和二分法方面的敏感性和特异性。结果平均差异为0.03 [95％置信区间（CI）：-0.08至0.14]，一致的上和下限为2.80 [95％CI：2.62至2.99]和-2.74和-2.74和-2.74 [95％CI：−2.92至-2.92至-2.55]，相应地。对于检测10个方面的早期缺血变化的各个方面的计算，敏感性和特异性为62.78％[95％CI：58.50至67.07]和96.63％[95％CI：96.18至97.09]。此外，在二分法分析（方面> 4vs.≤4）中，灵敏度和特异性分别为94.01％[95％CI：91.26至96.77]和61.90％[95％CI：47.22至76.59]。结论当前的试验结果表明，纯种方面可靠地衡量在临床实践中使用的方面。
2023 年基于绩效的激励支付系统 (MIPS) 评分...
2023 年继续，对于拥有 16 个或更多 EC 的团体或虚拟团体，并且有 > 200 例符合全因非计划再入院 (HWR) 指标的病例，该指标将使用行政索赔数据自动计算，并将计入个人指标报告要求之外。此外，对于拥有 > 25 例病例并报告 3 年测量期且符合风险标准化并发症率 (RSCR) 指标的个人、团体或虚拟团体，该指标也将自动计算并添加到总分中。对于拥有至少 16 名临床医生并能满足 18 例最低要求的团体、虚拟团体和 APM 实体，将自动计算临床医生和临床医生组多种慢性病患者风险标准化住院率指标并添加到总分中。
适用于睡眠阶段评分的小说拒绝选项
抽象睡眠阶段评分是诊断睡眠障碍的重要组成部分。不幸的是，这是一项耗时的任务，需要临床专家注释每个患者的整夜录音。因此，机器学会了通过自动执行此任务来减轻这种负担的可能性。虽然学习的模型可在策划数据上获得可接受的准确性，但在部署在医疗中心时，这些模型仍会为某些患者产生高度的评分。这是因为在用于训练模型的数据中可能无法充分表示人口的特定子集。例如，数据不容易获得可获得的（例如，像给定年龄段的孩子）或难以收集（例如患有罕见疾病或以前未知病理学的患者）。这会产生信任问题，因为不正确的分数可能会带来严重的后果，例如未检测到的疾病。为了解决这个问题，我们建议使用拒绝选项增强现有模型，如果该模型面临犯错的风险，则可以放弃其做出预测。我们表明，在某些情况下，传统的拒绝框架可能会系统地谨慎，即使模型可以做出良好的预测，也可能会避免。我们通过考虑数据分布和模型预测来提出解决方案。我们在现实世界中的睡眠评分用例中演示了我们方法的效率。此外，我们发现我们的APARCH可以改善几种公开可用基准的性能。
应用于睡眠阶段评分的新型拒绝选项 - Lirias
摘要 睡眠阶段评分是诊断睡眠障碍的重要组成部分。不幸的是，这是一项耗时的任务，需要临床专家为每位患者注释一整晚的记录。因此，机器学习模型通过自动化此任务提供了减轻这一负担的潜力。虽然学习模型在整理数据上实现了可接受的准确度，但这些模型在部署到医疗中心时仍然会对某些患者产生高度不准确的评分。这是因为特定的人群子集可能无法在用于训练模型的数据中得到充分体现。例如，数据不易获取（例如，特定年龄组，如儿童）或难以或无法收集（例如，患有罕见疾病或以前未知病理的患者）。这会产生信任问题，因为错误的评分可能会造成严重后果，例如未检测到的疾病。为了解决这个问题，我们建议在现有模型中添加一个拒绝选项，如果模型犯错的风险很高，则可以放弃进行预测。我们表明，传统的拒绝框架在某些情况下可能会系统性地过于谨慎，即使模型可以做出良好的预测，也会放弃。我们提出了一个解决方案，通过考虑数据分布和模型预测。我们在现实世界的睡眠评分用例上证明了我们的方法的有效性。此外，我们发现我们的方法可以提高几个公开可用的基准测试的性能。
开发和验证用于预测的评分系统...
1。明尼阿波利斯心脏研究所和明尼阿波利斯心脏研究所基金会，美国明尼苏达州明尼阿波利斯的雅培西北医院； 2。心血管师，美国密歇根州底特律的亨利·福特医院； 3。马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。 克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。 美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 4。克利夫兰诊所，美国俄亥俄州克利夫兰； 5。美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。 埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院美国德克萨斯州达拉斯的德克萨斯州健康长老会医院； 6。埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。 UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院埃默里大学医院中城，美国佐治亚州亚特兰大； 7。UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。 美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。 WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院UCSD医疗中心，美国加利福尼亚州拉霍亚； 8。美国匹兹堡匹兹堡医学中心，美国宾夕法尼亚州； 9。WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。 升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。 Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院WellSpan York Hospital，pa，美国宾夕法尼亚州； 10。升级的圣托马斯心脏医院，美国田纳西州纳什维尔； 11。Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。 北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。 阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。 土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院Biruni大学医学院，土耳其伊斯坦布尔； 12。北橡树卫生系统，美国洛杉矶，美国洛杉矶； 13。阿斯万心脏中心，埃及开罗的马格迪Yacoub Foundation； 14。土耳其伊斯坦布尔纪念巴塞里夫勒医院
valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
valueEQ5D：评分 EQ-5d 描述系统
描述 EQ-5D 是一种标准工具 (< https://euroqol.org/eq-5d-instruments/ >)，用于测量生活质量，通常用于医疗技术的临床和经济评估。EQ-5D 的两个成人版本 (EQ-5D-3L 和 EQ-5D-5L) 都包含描述系统和视觉模拟量表。描述系统从 5 个维度测量患者的健康状况：5L 版本有 5 个级别，3L 版本有 3 个级别。通常使用国家特定值集 (包含国家偏好) 将描述系统分数转换为指数值。此软件包允许将两个描述系统分数计算为指数值分数。EQ-5D-3L 的数值集来自网站 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-3l-about/valuation/ > 中提到的参考文献，共计 31 个国家的 EQ-5D-3L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。EQ-5D-5L 的数值集来自 < https://euroqol.org/eq-5d-instruments/eq-5d-5l-about/valuation-standard-value-sets/ > 和其他来源中提到的参考文献。EQ-5D-5L 的数值集共计 17 个国家的 EQ-5D-5L 数值集用于评估（完整的参考文献列表请参阅用户指南）。该软件包还可用于将 10 个国家的 5L 分数映射到 3L 指数值：丹麦、法国、德国、日本、荷兰、西班牙、泰国、英国、美国和津巴布韦。映射的值集和方法来自 Van Hout 等人 (2012) < doi:10.1016/j.jval.2012.02.008 >。
COVID-19 患者肺部超声评分的人机间一致性
此次全球大流行是由导致 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的新型严重急性呼吸综合征冠状病毒 (SARS-CoV-2) 引发的。1 这种急性传染病可引起各种症状，从无症状或中度流感样疾病到严重肺炎、多器官衰竭甚至死亡。2 由于超声 (US) 检查广泛可用且成本低廉，与其他成像技术 (X 射线和计算机断层扫描) 相比，超声 (US) 检查具有显著优势，包括实时成像和使用非电离辐射 3,4，有效地让更多患者受益于这种类型的肺部成像。5 此外，在过去二十年中，肺部超声 (LUS) 已成为一种快速评估肺部疾病的非侵入性方法。6 这项技术使医生能够在床边轻松检查患者，