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特朗普的宏观经济影响
来自Kaul等。 （2018），他们在使用SCM时引起了人们对所有干预前结果以及协变量的关注。 V的大小取决于要匹配的观测值的数量。 这些包括i的时间序列t和k协变量平均值。 3实际上，估计程序的性质使得将趋势变量（如真实GDP）与周期性指标（如失业）相结合很困难。 这是因为最小化过程由更挥发性的周期性指标主导。 原则上可以定义（1）中的加权矩阵，使其相对于实际GDP的失业率较小，但这种调整必须是任意的。 4为了最好地匹配增长的“预测指标”，我们在选举前一年进行协变量的平均值，即2015年季度至2016年第一季度。来自Kaul等。（2018），他们在使用SCM时引起了人们对所有干预前结果以及协变量的关注。V的大小取决于要匹配的观测值的数量。这些包括i的时间序列t和k协变量平均值。3实际上，估计程序的性质使得将趋势变量（如真实GDP）与周期性指标（如失业）相结合很困难。这是因为最小化过程由更挥发性的周期性指标主导。原则上可以定义（1）中的加权矩阵，使其相对于实际GDP的失业率较小，但这种调整必须是任意的。4为了最好地匹配增长的“预测指标”，我们在选举前一年进行协变量的平均值，即2015年季度至2016年第一季度。
使用颞细胞状态网络模型预测抗癌药物组合反应
冠状动脉疾病（CAD）是发达和发展中的死亡的主要原因。这项研究的目的是通过机器学习和评估该方法来确定冠状动脉疾病的危险因素。使用公开可用的国家健康和营养检查调查（NHANES）进行了回顾性，横断面研究（NHANES），该研究完成了人口，饮食，运动和心理健康问卷并拥有实验室和体格检查数据的患者。单变量逻辑模型（以CAD为结果）用于识别与CAD相关的协变量。在最终的机器学习模型中包括在单变量分析中具有P <0.0001的协变量。机器学习模型XGBoost由于文献中的普遍性以及其在医疗保健术前的预测准确性提高而使用。模型协变量根据覆盖统计量进行排名，以识别CAD的危险因素。构造的加性解释（SHAP）解释被用来可视化这些潜在危险因素与CAD之间的关系。在这项研究中符合纳入标准的7,929名患者中，女性为4,055（51％），男性为2,874（49％）。平均年龄为49.2（SD = 18.4），有2,885名（36％）白人患者，2,144名（27％）黑人患者，1,639名（21％）西班牙裔患者和1,261例（16％）其他种族患者。总共338例（4.5％）患有冠状动脉疾病。将它们拟合到XGBoost模型中，AUROC = 0.89，灵敏度= 0.85，特异性= 0.87（图1）。按覆盖范围排名前四的最高特征，这是协变量对整体模型预测的百分比贡献的度量，是年龄（覆盖率= 21.1％），血小板计数（覆盖= 5.1％），心脏病的家族史（覆盖率= 4.8％）和胆固醇总胆固醇（覆盖率= 4.1％）。机器学习模型可以使用人口统计学，实验室，体格检查和生活方式协变量有效预测冠状动脉疾病，并确定关键的危险因素。
塑造阴道微生物群长期社区动态的因素
阴道菌群对女性健康有影响。然而，持续几个月的高分辨率随访研究显然很少，这是将长期动态和与人口统计和行为协变量的关联询问所必需的。在这里，我们提出了一项高分辨率的纵向队列研究，对125名女性进行了研究，随后持续时间为8.6个月，中位数为11个样本，每个女性收集了11个样本。使用层次的贝叶斯马尔可夫模型，我们表征了阴道微生物群落持续性和过渡的模式，同时估计了16个协变量的影响，并在女性中量化了个体变异性。我们表明，“最佳”（社区状态类型（CST）I，II和V）和“次优”（CST III）社区随着时间的推移比“非最佳”（CST IV）（CST IV）更稳定。此外，我们发现一些协变量（最著名的是饮酒）影响了从一个CST转移到另一个CST的可能性。我们进行了反事实模拟，以确认关键协变量的改变（例如饮酒）可以影响人群中不同的微生物群落的普遍性。最后，我们的分析表明，有一种相对通道的途径导致阴道微生物群落恶化，而恢复途径可以高度个性化。除了在一年多以来对阴道菌群动力学的第一个见解之一提供，我们的研究还展示了分层贝叶斯马尔可夫模型在具有许多协变量的临床队列数据中的新应用。我们的发现为在阴道环境中对微生物动力学的机械理解以及新型预防和治疗策略的发展铺平了道路，以改善阴道健康。
关于‘可重复的全脑联想’的评论......
认知神经科学的一个主要假设是，大脑结构与其功能相关，因此也与行为相关。事实上，评估基因与行为之间遗传关系的调查表明存在遗传联系，表明存在共同的生物学基础 (1, 2)。同时，有各种因素影响着大脑结构、功能和行为的个体间和个体内变异的测量。例如，局部大脑结构和功能并不是稳定的特征，而是会在整个生命周期内发生变化 (3, 4)，并根据环境因素以及协变量而变化，例如液体摄入量 (5)、一天中的时间 (6)、血压 (7) 和性别 (8, 9)。此外，行为也会在整个生命周期内发生变化 (10)，并受到各种因素的调节或混淆，例如情绪 (11)、社会因素 (12) 和/或一天中的时间 (13)。此外，基于任务和基于问卷的同一行为标记并不总是一致的 (14)。因此，我们剩下（i）可变的大脑指标，（ii）可变的行为指标，主要在许多个体的单个时间点进行测量，以及（iii）可能调节大脑行为关联的协变量。
生命第一年的基本环境支持积极的大脑和认知发展
结果T因子与儿童认知能力呈正相关（β= 0.33; 95％CI，0.14-0.52），控制了包括产前社会劣势（PSD）和母体认知能力在内的关键变量。T因子与儿童语言有关（β= 0.36; 95％CI，0.24-0.49），但在PSD的协调后不进行。PSD（β= -0.32; 95％CI，-0.48至-0.15和β= -0.36; 95％CI，-0.52至-0.52至-0.20） t-faltor与儿童认知和语言能力的关联。 t因子的增加与这些结果呈正相关，但仅适用于平均值的儿童，低于PSD的平均值1 SD。 T因子与PSD和其他协变量以外的儿童外在化和内在症状负相关（β= -0.30； 95％CI，-0.52至-0.08和β= -0.32; 95％CI，-0.55至-0.55至-0.55至-0.099）。 提高T因子评分与内在症状的降低有关，但仅针对PSD 1 SD高于平均值的儿童。 T因子与PSD上方的儿童皮质灰质和其他协变量（β= 0.29; 95％CI，0.04-0.54）呈正相关，而PSD和T因子之间没有相互作用。t-faltor与儿童认知和语言能力的关联。t因子的增加与这些结果呈正相关，但仅适用于平均值的儿童，低于PSD的平均值1 SD。T因子与PSD和其他协变量以外的儿童外在化和内在症状负相关（β= -0.30； 95％CI，-0.52至-0.08和β= -0.32; 95％CI，-0.55至-0.55至-0.55至-0.099）。提高T因子评分与内在症状的降低有关，但仅针对PSD 1 SD高于平均值的儿童。T因子与PSD上方的儿童皮质灰质和其他协变量（β= 0.29; 95％CI，0.04-0.54）呈正相关，而PSD和T因子之间没有相互作用。
生成的AI：在生物统计学中转换自动化
模型选择和实现：•问：“ GPT，为此事件数据提出最佳的统计模型。” •响应：GPT建议COX比例危害模型，解释为什么它适合生存数据，并生成相应的R或Python代码。•此外：您可以通过询问“我们可以针对这些协变量进行调整：年龄，性别和治疗类型？”来进行交互调整模型吗？”
生命第一年的基本环境支持积极的大脑和认知发展
结果T因子与儿童认知能力呈正相关（β= 0.33; 95％CI，0.14-0.52），控制了包括产前社会劣势（PSD）和母体认知能力在内的关键变量。T因子与儿童语言有关（β= 0.36; 95％CI，0.24-0.49），但在PSD的协调后不进行。PSD（β= -0.32; 95％CI，-0.48至-0.15和β= -0.36; 95％CI，-0.52至-0.52至-0.20） t-faltor与儿童认知和语言能力的关联。 t因子的增加与这些结果呈正相关，但仅适用于平均值的儿童，低于PSD的平均值1 SD。 T因子与PSD和其他协变量以外的儿童外在化和内在症状负相关（β= -0.30； 95％CI，-0.52至-0.08和β= -0.32; 95％CI，-0.55至-0.55至-0.55至-0.099）。 提高T因子评分与内在症状的降低有关，但仅针对PSD 1 SD高于平均值的儿童。 T因子与PSD上方的儿童皮质灰质和其他协变量（β= 0.29; 95％CI，0.04-0.54）呈正相关，而PSD和T因子之间没有相互作用。t-faltor与儿童认知和语言能力的关联。t因子的增加与这些结果呈正相关，但仅适用于平均值的儿童，低于PSD的平均值1 SD。T因子与PSD和其他协变量以外的儿童外在化和内在症状负相关（β= -0.30； 95％CI，-0.52至-0.08和β= -0.32; 95％CI，-0.55至-0.55至-0.55至-0.099）。提高T因子评分与内在症状的降低有关，但仅针对PSD 1 SD高于平均值的儿童。T因子与PSD上方的儿童皮质灰质和其他协变量（β= 0.29; 95％CI，0.04-0.54）呈正相关，而PSD和T因子之间没有相互作用。
大尺寸单索引贝叶斯的脑萎缩建模
摘要。我们提出了一种脑萎缩模型，这是高维遗传信息的函数和低维的协变量，例如性别，年龄，APOE基因和疾病状态。提出了一个非参数单索引贝叶斯的高维模型，以在未知函数上使用B型序列序列对关系进行建模，并在随机效应的分布之前，在未知的函数和dirichlet过程尺度混合物上进行了焦中的尺度混合物。在没有随机效应的情况下，收缩的后率是针对固定数量的区域和时间点的，随着样本量的增加。我们通过哈密顿蒙特卡洛（HMC）算法实现了有效的计算算法。将提出的贝叶斯方法的性能与线性模型中相应的最小平方估计器进行了比较，并在高维协变量对高维协变量上的Mosseshoe先验，最小绝对收缩和选择算子（Lasso）（LASSO）（LASSO）（LASSO）和平滑剪辑的绝对偏差（SCAD）进行了惩罚。提出的贝叶斯方法适用于在748个个体的多次访问中使用620,901个SNP和其他6个其他协变量对每个人进行多次访问的大脑区域的数据集，以识别与脑萎缩相关的因素。
HPV 疫苗接种与侵袭性宫颈癌风险
结果 在研究期间，我们对 31 岁生日之前的女孩和妇女进行了宫颈癌评估。接种过四价 HPV 疫苗的 19 名女性和未接种疫苗的 538 名女性被诊断出患有宫颈癌。接种过疫苗的女性中宫颈癌的累计发病率为每 100,000 人 47 例，未接种疫苗的女性中宫颈癌的累计发病率为每 100,000 人 94 例。在调整随访年龄后，接种疫苗人群与未接种疫苗人群的发病率比为 0.51（95% 置信区间 [CI]，0.32 至 0.82）。在额外调整其他协变量后，发病率比为 0.37（95% CI，0.21 至 0.57）。调整所有协变量后，17 岁前接种过疫苗的女性的发病率比为 0.12（95% CI，0.00 至 0.34），17 至 30 岁期间接种过疫苗的女性的发病率比为 0.47（95% CI，0.27 至 0.75）。
冲动性和障碍症的介导对被监禁男性创伤性脑损伤与攻击性之间的关联
图2探索性SEM多个调解结果。该图显示了探索性模型的SEM多个中介结果：（a）包括障碍症对冲动性和aggresison之间关联的调节作用，以及（b）将攻击性建模为TBI原因的替代模型。路径系数是不可分割的，并且从图表中省略了协变量和教育。* p <.05，*** p <.001。sem，结构方程建模； TBI，创伤性脑损伤。