XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcovariates
炎症标志物介导心脏代谢综合征患者的重量调整后的腰围与死亡率之间的关联
心脏代谢综合征（CMS）与心血管疾病，2型糖尿病和全因死亡率的风险增加有关。重量调整后的腰围圆形指数（WWI）已成为评估肥胖及其健康影响的新型指标。考虑了炎症标记的介导作用，研究CMS患者的WWI与死亡率之间的关系。该研究分析了2003年至2018年的国家健康和营养检查调查（NHANES）数据，并确定了6506例CMS患者。WWI被计算为腰围（CM）的平方根除以重量（kg）。死亡率数据与国家死亡指数（NDI）相关。针对人口统计学和临床协变量调整的COX回归模型，评估了第一次世界大战对全原因和原因特定死亡率的影响。最后，使用调解分析探索了炎症标记在第一次世界大战与死亡率之间关系中的作用。这项研究观察到CMS患者之间第一次世界大战与全因，心血管和与糖尿病相关的死亡率之间的线性阳性相关性。调整了人口和临床混杂因素后，第一次世界大战仍然是死亡率的重要预测指标。调解分析表明，炎症标记，尤其是中性粒细胞和全身免疫炎症指数（SII），显着介导了第一次世界大战与全因死亡率之间的关系。WWI是CMS患者死亡率的独立预测指标，炎症可能将肥胖与死亡率风险联系起来。这些发现可能会为CMS的临床风险评估和管理策略提供信息。
自我报告的安非他酮使用与青光眼之间的关联：基于人群的研究
抽象目的是研究在美国人口的全国代表性样本中自我报告的安非他酮使用与自我报告的青光眼之间的关系。方法这项横断面研究包括2005年至2008年之间的6760名国家健康和营养检查调查（NHANES）的参与者，年龄≥40岁，他们回答了有关其青光眼状况的问题。参与者就处方药的使用采访了，根据使用持续时间，确定使用安非他酮的人被进一步分为组。通过访谈获得了其他相关信息，包括人口统计学，合并症和与健康相关的行为。进行了多元逻辑回归，以确定安非他酮使用和普遍青光眼之间关联的OR和95％CI。协变量包括与青光眼相关的参数：年龄，性别，种族和年收入。结果453名参与者自我报告对青光眼进行了诊断，108名参与者报告了安非他酮药物的使用。报告使用安一个载体超过1年的参与者减少了自我报告的青光眼诊断的几率（未经调整或= 0.5，95％CI 0.01至0.52；调整后的OR = 0.1，95％CI 0.01至0.81）与不使用Bubupropion或不使用一年的人相比，结论安非他酮的使用，尤其是在很长一段时间内，可能与降低青光眼疾病的风险有关。
前瞻性队列研究
简介：本研究旨在研究日本社区老年人使用电脑与认知能力下降之间的前瞻性关联，同时考虑电脑用户的特征。方法：这项为期四年的前瞻性队列研究在日本大府市进行。研究期间对第一波（2011-2012 年）时认知功能完好的参与者进行了跟踪。认知能力下降的定义是第二波（2015-2016 年）时至少在四项神经心理学测试中的一项中得分低于标准阈值。使用逻辑回归对完整样本（n = 2010，52.5% 为女性，平均 71.0 ± 4.7 岁）和估算样本（n = 3435，51.8% 为女性，平均 71.5 ± 5.3 岁）进行了检验，以检查第一波使用电脑与认知能力下降之间的关联。结果：在调整协变量后，无论是完整样本还是估算样本，计算机使用组的认知能力下降的调整比值比 (aOR) 均降低（完整样本：aOR 0.71，95% 置信区间 [CI] 0.52-0.97，p = 0.030；估算样本：aOR 0.67，95% CI 0.51-0.88，p < 0.003）。对两个样本的分层分析表明，受教育年限≥10 年、GDS 评分<6 分或步行速度≥1.0 米/秒的计算机用户的认知能力下降的 aOR 降低（aOR 0.61 至 0.69，p < 0.05）。受教育年限<10 年、GDS 评分≥6 分或步行速度<1.0 米/秒的人没有表现出显著的关联。结论：根据计算机用户的特征，计算机的使用与受保护的认知功能纵向相关。
ZJU索引作为糖尿病发病率的预测工具
背景：在先前的研究中，据报道，与脂肪肝指数相比，ZJU指数是中国人口中非酒精性脂肪肝病的卓越预测指标。但是，尚未确定ZJU指数是否与亚洲人群之间的糖尿病显着相关。方法：纳加拉研究于1994年在穆拉卡米纪念医院（日本GIFU）进行。本研究包括接受2004年至2015年健康检查的受试者的数据。ZJU指数包括体重指数（BMI），禁食血浆葡萄糖，甘油三酸酯和丙氨酸氨基转移酶至天冬氨酸氨基转移酶（ALT）水平以及女性的调整点。我们进行了COX比例危害回归，以评估ZJU指数四分位数与入射糖尿病风险之间的关联。参与者：本研究中包括接受健康检查的15,464个人。结果：在93,350人的随访期间，总共记录了373例入射糖尿病病例。随着ZJU指数的增加，糖尿病的发生率逐渐增加（p <0.001）。根据针对代谢协变量调整的多变量模型，与第一四分位数相比，ZJU指数的第四个四分位数与糖尿病风险呈正相关（HR = 2.519，95％CI = 1.297 -4.891）。亚组分析表明，ZJU指数与糖尿病风险之间的关联在年龄少于40岁的受试者中很显着（HR = 3.327，95％CI = 1.544-7.171）在女性中，HR = 4.480，95％CI = 1.302-15.419）
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
自动认知2.0：通过自动化机器学习在医疗保健中诊断和预后建模
诊断和预后模型在医学中越来越重要，并为许多临床决策提供了信息。最近，通过以数据驱动的方式更好地捕获患者协变量之间的复杂相互作用，机器学习方法比传统建模技术进行了改善。但是，机器学习的使用引入了技术和实际挑战，这些挑战迄今已限制了在临床环境中广泛采用此类技术的挑战。为了应对这些挑战并赋予医疗保健专业人员的能力，我们提出了一个开源机器学习框架Autopoarposis 2.0，以促进诊断和预后模型的发展。自动化机器学习中的最新进展来开发优化的机器学习管道，结合模型的解释性工具，并可以部署临床演示者，而无需大量的技术专业知识。为了证明自动认知2.0，我们提供了一个说明性的应用，在其中使用英国生物库为糖尿病的预后风险评分构建了502,467个人的前瞻性研究。我们的自动框架产生的模型比专家临床风险评分获得了更大的糖尿病歧视。我们已将风险评分作为一种基于网络的决定支持工具，可以由患者和临床医生公开访问。通过开放我们的框架作为社区的工具，我们旨在为临床医生和其他医生提供可访问的资源，以使用机器学习技术来开发新的风险分数，个性化诊断和预测。软件：https：//github.com/vanderschaarlab/autapoprognosis
子宫内膜异常出血患者子宫内膜恶性肿瘤的发展和验证
目的：本研究旨在确定可以将子宫内膜癌（EC）和非典型子宫内膜增生（AEH）整合到异常子宫出血（AUB）女性中的危险因素和超声变量。材料和方法：这项回顾性研究包括1837例出现AUB并接受子宫内膜采样的患者。根据临床和超声协变量（子宫内膜厚度（ET），子宫内膜脉管系统的抗性指数（RI）），根据开发组（n = 1369）的EC/AEH的关联，并提出了预测性的NOMOMPOM。该模型在468名患者中得到了验证。结果：组织学检查显示开发组中有167名患者（12.2％）患有EC或AEH。使用多变量逻辑回归，在子宫内膜恶性肿瘤的预测中纳入了以下变量：代谢疾病[优势比（OR）= 7.764，95％置信区间（CI）5.042-11.955] 95％CI 1.878–5.435），RI≤0.5（OR = 8.733，95％CI 4.311–17.692）和ET≥10mm（OR = 8.479，95％CI 5.440-13.216）。使用这五个变量创建了一个列图，该变量在曲线下为0.837（95％CI 0.800–0.874）。校准曲线在观察到的事件和预测发生之间显示出良好的一致性。为验证组，该模型提供了可接受的歧视和校准。结论：拟议的nom图模型显示出AUB女性良性和恶性子宫内膜病变之间的差异化中等预测准确性。
Adam Brufsky，1 Xianchen Liu，2 Benjamin ... 初始安全性和潜在的抗癌活性PDL1V的首个中等抗癌药物，用于不同的PD-L1阳性can 的人 第3阶段开放标签，随机，受控 SHP2抑制剂PF- ... 的第一个人类，第1阶段研究 分布在社区获得的肺炎中疫苗中包含的肺炎疫苗血清型，法国成人需要住院 ibuzatrelvir阶段2B研究结果 - kat6 ... 的人类第一阶段1剂量升级研究 进一步表征来自妊娠期间给药的双重诱发F RSV疫苗的3阶段RCT的疫苗功效 MevroMetostat（PF-06821497）的第1阶段试验，有效... 抗组织因子途径抑制剂marstacimab在没有抑制剂的严重血友病的参与者中的安全性和功效：Th 的结果 发现PF-072220060，有效而有选择的CDK4抑制剂 一线TKI的患者和肿瘤学家的偏好... 6价值，基于OSPA的莱姆病疫苗。 ... PF-072220060是第一类CDK4选择性抑制剂，当
1 103（53.6）79（54.9）-0.0175 2 42（21.9）31（21.5）0.0140 3 16（8.3）15）15（10.4）-0.0673 4 5（2.6）2（2.4）2（1.4）0.0693≥53（1.6）2（1.6）2（1.4）2（1.4）2（1.4）2（1.4）0.02（3.02）。心肌梗塞42（21.9）30（20.8）-0.0264充血性心力衰竭84（43.8）56（38.9）-0.1026外周血血管疾病53（27.6）35（27.6）35（27.6）35（24.3）-0.0827脑血管疾病74（38.5）65（38.5）65（38.5）65（38.5）65（38.5）65（45.1） （SD）1.0（0.7）1.0（0.4）-0.0185中位随访持续时间（IQR），月19.7（24.0）18.9（28.1）数据以N为n（％），除非另有规定。多变量COX比例危害模型中使用的协变量。b内脏转移定义为肺和/或肝脏中的转移性疾病；患者可以有其他转移部位。没有内脏转移定义为无肺或肝转移。c仅骨转移仅定义为骨骼中的转移性疾病。d无病间隔定义为从初始乳腺癌诊断到MBC诊断的间隔。e在同一部位的多个转移量被计为1个位点（例如，如果患者在脊柱中有3个骨转移，则被认为仅为1个部位）。AI，芳香酶抑制剂； ECOG PS，东方合作肿瘤学组绩效状况； IQR，四分位数范围； MBC，转移性乳腺癌； NCI CI，国家癌症研究所合并症指数； PAL，PALBOCICLIB； SD，标准偏差； SIPTW，稳定治疗加权的逆概率。
人口药代动力学分析第1阶段的bemarituzumab数据支持2阶段2胃食管腺癌战斗试验
摘要目的是报告1期研究人群药代动力学（PK）分析（FPA144-001，NCT02318329），并选择将实现经验靶槽浓度（C槽）的临床剂量和时间表，用于抗纤维细胞生长因子2B抗体2B抗体2B抗体，Bemarituzumab。方法非线性混合效应建模用于分析PK数据。的体外结合亲和力和bemarituzumab的受体占用率。进行估计剂量和时间表，以实现经验目标c槽，用于接受一线治疗的患者与修改的5-富卢拉西尔，oxaliptin和leucovorin（MFolfox66）（MFOLFOX66）的经过修饰的5-富卢比（MFOLFOX6）（MFOLFOX6），用于胃和气体pas和castropopoxarcarcarcarcarcarcarcarcarcarcarcarcarcin。结果Bemarituzumab PK最好通过与中央隔室中的平行线性和非线性（Michaelis-Menten）消除的两室模型来描述。白蛋白，性别和体重被确定为中央车厢中线性间隙和/或分布量的协变量，无需调整剂量调整。基于体外数据，bemarituzumab c槽的经验靶标预计可实现> 95％的受体占用率。每2周每2周15 mg/kg，在第1天周期的单剂量为7.5 mg/kg，预计将在第15天达到目标C槽，其中96％的96％的患者在96％的患者中保持目标稳定状态，这在战斗试验中得到了证实。结论在战斗试验的第1阶段验证了预计的剂量和时间表以实现目标c槽，该试验支持选择了bemarituzumab的2阶段剂量和时间表。
海洋风电场支持当地生物多样性的部分
欧洲水域的海上风能发展正在迅速扩大，以满足全球对可再生能源的需求。这些发展为物种定植提供了新的底物，但也引入了电磁场，噪声水平和水文条件的变化。了解这些人造结构如何影响各种物种群体的海洋生物多样性至关重要，但是我们在该领域的知识仍然不完整。在这份合成文件中，基于在东北大西洋（北，爱尔兰和波罗的海海）进行的14个案例研究，我们汇总了物种级别的数据，涉及丰度，生物量和其他数量代理，这些数据涵盖了整个食物链，从无脊椎动物到哺乳动物，并比较了风源和附近的对照组之间的这些变量。总体而言，我们的分析表明，在风电场，物种往往比对照区域更高的数量发生。此外，我们注意到一种轻微的趋势，即新成立的风电场的积极作用更为明显，随着风电场的老化而逐渐减少。未经测试的协变量（深度，距离海岸线的距离，佣金年的距离）或物种特征（栖息地和产卵类型，营养水平）均显示出统计学意义。在单独检查物种群体时，风电场倾向于拥有更高数量的多芯，棘皮动物和se虫鱼。这些发现表明，风电场为所谓的礁石效应做出了贡献，为居民提供了庇护所和粮食供应，并充当了无捕捞区。我们的结果支持风电场可以服务