北卡罗来纳州的联合医疗保健; UnitedHealthCare of Ohio,Inc。;俄克拉荷马州的联合医疗保健;南卡罗来纳州的联合医疗保健;德克萨斯州的UnitedHealthCare;华盛顿州俄勒冈州的UnitedHealthcare;威斯康星州的UnitedHealthcare和爱荷华州河谷的UnitedHealthcare计划。提供的行政服务
peh ho(博士学位)1:2,克里斯汀·金·亚鲁1,孟黄1, (博士学位)7,奥古斯丁森的Annelie(PhD)8,Sabine Behrens 9,Bodelon Clara 10,Natalia v 17,Nicola J.营地(博士)18,Jose E. Castle(MD)19,Melissa H. Cessna(MD)20, (博士学位)23-25,莎拉·V·科隆纳(MD)18,卡米·塞恩(Cami Czene)(博士)26 26,玛丽·戴利(Mary B.恩格尔(MD)31,32,Mikael Eriksson(博士)26,D。GarethEvans(MD)17.33, Willinina R.R.Gived 39,Glendon的Gord(MSC)4,Hall(PhD)26.40,Ute Hamann(PhD)41,Cecilia Y.S.您的42,
电抽搐治疗(ECT)和氯胺酮是抑郁症的有效疗法;但是,需要基于证据的指南来为个人治疗选择提供信息。我们使用机器学习调整了个性化的优势指数(PAI),以使用2506 ECT和196名氯胺酮患者的EHR数据来预测最佳的治疗分配或氯胺酮。在急性治疗之前和期间,使用抑郁症状(QID)的快速清单评估了抑郁症状。使用跨处理的倾向评分匹配用于解决指示的混杂问题,从而产生392例患者的样本(每次治疗n = 196)。模型预测使用预处理EHR测量值和鉴定的规范性预测因子的差异最小QID得分(最小值)在急性治疗中进行了急性处理。与非最佳治疗组相比,接受预测最佳的PAI评分的患者的最低点数明显降低(平均差异= 1.19 [95%CI:0.32,∞],T = 2.25,Q <0.05,d = 0.26)。我们的模型识别候选预处理因素,以提供可行,有效的抗抑郁治疗选择指南。
儿童在发展过程中表现出巨大的学习能力,但在学习时间和学习轨迹和实现的技能水平方面存在很大的个体差异。发育科学的最新进展表明,许多因素的贡献,包括遗传变异,大脑可塑性,社会文化背景和学习经验对个人发展。这些因素以复杂的方式相互作用,从而证明了儿童的特质和异质学习路径。尽管人们对这些复杂的动态的认识越来越多,但目前对诸如阅读等文化获得技能的发展的研究仍然典型地关注儿童在离散时间上表现的快照。在这里,我们认为这种“静态”方法通常是不足的,并且在对学习能力的内部差异的预测和机理理解中的进步限制了。我们提出了一个动态框架,该框架突出了在跨多个阶段和过程学习过程中捕获短期轨迹的重要性,作为在阅读示例中以长期发展的代理。该框架将有助于解释儿童学习路径和成果的相关变异性,并培养研究儿童如何成长和学习的新观点和方法。
Andrea Vergallo,Pablo Lemercier,Enrica Cavedo,Simone Lista,Eugeen Vanmechelen等。等离子体ββ-SECRET1 1。 。 。 。 。 。10.1002/alz。
在造血细胞移植(HCT)之前检测到的最小残留疾病(MRD)与高危急性白血病患者的不良结局有关。然而,在这种情况下,移植后MRD评估的理想时间点以及残留疾病的临床意义尚不清楚。我们对77名急性白血病患者进行了移植前后(第30、60和100天)之前和之后进行的高敏性流式细胞仪MRD进行了前瞻性现实分析。目的是评估消除疾病的动力学,并将其与移植结果相关联。前移植MRD为42(MRD-)为阴性,35例患者(MRD+)为阳性。移植后MRD评估在第30天(n = 30,38.9%),第60天(n = 27,35.0%)和第100天(n = 60,77.9%)时可行。复发发生在MRD +组的8例中(22.9%),在MRD阴性组中发生3例(7.1%),p = 0.02。前移植MRD与总生存率降低(OS; MRD; MRD+54.0%MRD+)和无事件生存期(EFS; 85.3%MRD- vs. 51.1%MRD+)相关,P = 0.001。复发的累积发生率(CIR)为17.5%,在MRD-中为2.6%(p = 0.049)。非释放死亡率(NRM)为31.4%,在MRD-中为12.1%(p = 0.019)。在D100下MRD阴性的患者(92.4%,95%CI:0.81-0.971)的一年OS高于阳性D100 MRD(53.3%,95%CI:0.177–0.796),p <0.0001。疾病状态和D100 MRD与OS,EFS和CIR有关。 还观察到白血病类型之间的NRM差异(所有:MRD-vs. 50%MRD+和AML 0%MRD- vs. 21.7%MRD+,P = 0.0158)。疾病状态和D100 MRD与OS,EFS和CIR有关。还观察到白血病类型之间的NRM差异(所有:MRD-vs. 50%MRD+和AML 0%MRD- vs. 21.7%MRD+,P = 0.0158)。总而言之,通过高度敏感的流式细胞术评估了移植前的MRD准确鉴定出不良预后的患者。HCT后持续的MRD可以通过高特异性和临床灵敏度预测复发。 这些结果强调了将移植周围的MRD动力学纳入急性白血病的常规治疗,尤其是在低/中收入国家的常规治疗中的重要性。HCT后持续的MRD可以通过高特异性和临床灵敏度预测复发。这些结果强调了将移植周围的MRD动力学纳入急性白血病的常规治疗,尤其是在低/中收入国家的常规治疗中的重要性。
如Horwitz等人报道的那样,基于来自关键的3阶段随机对照试验的令人信服的证据,Omidubicel-Onlv(Omisirge)的证据摘要获得了FDA批准。(2021)。This landmark study compared the therapy to standard myeloablative umbilical cord blood transplantation (UCBT) in patients with various hematologic malignancies, including acute myeloid leukemia (AML), acute lymphoblastic leukemia (ALL), myelodysplastic syndromes (MDS), and chronic myelogenous leukemia (CML).该试验通过特定的包含和排除标准仔细定义了目标人群。合格的患者在12至65岁之间,被诊断为血液系统恶性肿瘤,需要同种异性造血干细胞移植,并且缺乏合适的匹配同胞或无关的供体。重要的是,患者需要有资格接受骨髓性调节。这项研究排除了患有不受控制的感染,器官功能障碍,先前的同种异体移植病史,主动中枢神经系统涉及恶性肿瘤或同时参与其他研究治疗试验的患者。标准UCBT的主要终点是中性粒细胞植入的中值时间为12天(95%CI:10-15),而标准UCBT的22天(95%CI:19-25)(p <0.0001)。植入成功率也更高,其中96%的omidubicel患者获得了嗜中性粒细胞植入,而对照组为89%。次要终点,包括血小板的植入和感染,对omidubicel也比标准UCBT优越。在Majhail等人对同一研究的次要分析中。Lin等人的合并分析。(2023),接受omidubicel治疗的患者在移植后的头100天内停留的时间短,与接受标准UCBT治疗的患者相比,其他医疗保健服务的利用率较低(包括ICU,ICU,门诊就诊和输送的天数)。(2023)包括上述研究的患者,以及血液系统恶性肿瘤患者的四个较小的1-2阶段试验(Horwitz等人。2018)和镰状细胞疾病(Parikh等人2021)。在合并的分析中,在中位随访22个月(幸存者中的36个月)之后,观察到了耐用的三利菌造血,并且次级移植失败在5%中发生。估计3年的总生存期为63%,无病生存率为56%,慢性移植疾病与宿主病的3年累积发生率为37%。移植后淋巴细胞增生性疾病发生在2%,供体衍生的骨髓增生综合征为1%。与标准UCBT相比,未来的研究将需要解决omidubicel的现实经验和成本效益。与FDA标签一致,MGB健康计划认为Omisirge对于具有同种异体移植治疗的血液系统恶性肿瘤是医学上必不可少的,这些成员没有适当的供体,因此需要适当的供体,因此需要与Horwitz et al horwitz et an fivotal transplantation相似的脐带细胞移植。(2021)。
从磁共振图像(MRI)中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络(DNN),因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性,通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中,我们提出了一种自动技术,该技术根据深度残留学习网络(RESNET)来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性,并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强,重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行,以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整,核心和增强区域的改善精度分别为83%,90%和85%。 此外,它的平均计算时间(3倍)比其他DNN技术快。在本文中,我们提出了一种自动技术,该技术根据深度残留学习网络(RESNET)来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性,并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强,重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行,以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整,核心和增强区域的改善精度分别为83%,90%和85%。此外,它的平均计算时间(3倍)比其他DNN技术快。
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/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以在2025年2月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.25.25322890 doi:medrxiv preprint
了解肠道微生物组的功能多样性对于解码其在健康和疾病中的作用至关重要。使用深入学习框架,我们确定了三种定义成年肠道微生物组的功能原型,每个原型都以特定的代谢潜力为特征:带有分支链氨基酸和细胞壁合成(原型1)的糖代谢,脂肪酸酸和TCA循环循环代谢(Artype型2)和Armino Acid Acid Acid and nIristy(Armogen nitrisp)(Armogen Mentiast)(Armogen Mentiast)(Armogen Mentiast)。原型接近度与稳定性有关,原型2代表最弹性的状态,这可能是由于其代谢灵活性所致。功能多样性在与疾病相关的微生物特征中成为混杂因素。在炎症性肠病中,我们观察到原型特异性的转移,包括在原型1-主导样本中增加碳水化合物代谢和3种样品原型中的炎症途径,这表明了微生物组靶向的干预措施的不同机会。该框架解决了微生物组研究中的关键挑战,包括个人间