XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlln
AI模型预测青少年精神疾病的风险和潜在原因
使用人工智能，研究人员建立了一个神经网络（一种模仿大脑联系的AI模型），以预测哪些孩子会在一年内从较低的精神病风险过渡到更高的精神病风险。然后使用该模型来评分问卷，该问卷对患者或父母对当前行为，感觉和症状进行排名，以预测升级的可能性。
精神疾病中神经可塑性的瞬时大脑成像评估：系统评价方案
背景：神经塑性描述了大脑适应环境改变的能力，并且是学习的基础。已经提出了降低的神经可塑性，以构成几种精神症状和疾病的基础。神经影像学的进步提供了研究或索引体内神经塑性变化的潜力的新方法。拟议的系统综述和荟萃分析将利用神经成像评估综合研究，以比较患有相对于健康对照同龄人（HC）的普遍研究精神疾病的个体之间迅速变化的可能性。方法：这项系统评价将包括比较患有普遍研究精神疾病（情绪，焦虑，强迫性，与创伤相关的，饮食，饮食和精神分裂症和其他精神病）之间神经塑性变化潜力的研究。纳入的研究将使用已建立或推定的神经影像生物标志物评估神经可塑性。纵向研究，使用非神经成像方法评估神经塑性潜力的研究，将排除动物研究。PubMed, Web of Science, Embase, and PsycINFO will be searched using predefined terms.两位独立的审阅者将使用Rayyan筛选标题，摘要和全文，并由第三名审稿人解决冲突。将提取包括研究和参与者特征在内的数据。将使用随机效应荟萃分析将汇总统计数据合并和分析，以估计组之间神经可塑性的平均差异。在发生异质性的情况下，亚组分析和元回归将探索组间差异的潜在主持人。将使用Egger的测试评估出版物偏见可能影响审查结果的程度。讨论：本综述将总结神经可塑性的改变，如瞬时的神经成像评估所表明的，在患有主要精神疾病的个体中。随着研究越来越多地将精神病疾病与神经塑性联系起来，这项综述将提供一种宝贵的资源，以了解如何在体内测量神经可塑性以检查精神病的机制。系统评价注册：此评论在Prospero注册（注册号：CRD42025630626）关键字
一项基于人群的队列研究研究了2010年至2022年期间捷克共和国的智障人士的患病率，精神疾病，具有挑战性的行为和精神药物的发病率
2010年至2022年Deb S 1，JarkovskýJ2，MelicharováH2，Holub D 3，Limbu B 1，T会P 4。1 *Shoumitro Deb教授，MBBS，FRCPSYCH，医学博士，医学博士学位教授，脑科学系，伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院医学院，伦敦W12 0NN，伦敦杜松州2楼联邦大楼。电话：00442083834161，电子邮件地址：s.deb@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0002-1300-8103 *通讯作者。2 Ji ji红Jarkovský，rndr。博士学位，捷克共和国卫生信息与统计研究所主任，生物统计学和分析研究所，捷克共和国马萨里克大学医学院，捷克共和国Brno，捷克共和国Masaryk University，NetRoufalky 5，625 00。Phone: +420 603954829, e-mail address: jiri.jarkovsky@uzis.cz https://orcid.org/0000-0002-1400-0111 2 Ms Hana Melicharová, Senior Data Analyst, Institute of Health Information and Statistics of the Czech Republic, Netroufalky 5, 625 00, Brno, Czech Republic.电话：+420 603954829，电子邮件地址：hana.melicharova@uzis.cz 3 David Holub博士，博士学位，Charles University Insperfication for Medical Heanticanty，Charles University Faculty，Charles University Inspersical Faculty，Charles University karlovonáměstí40，128 08 Praha Praha 2，Czech Republor。Phone: +420732500403, email address: holub.mail@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3781-4679 1 Miss Bharati Limbu, BSc, Research Assistant, Department of Brain Sciences, Faculty of Medicine, Imperial College London, 2 nd Floor Commonwealth Building, Du Cane Road, London W12 0NN, UK.电话：+420 777 864 248，电子邮件地址：petr.tresnak@detiuplnku.cz https://detiuplnku.cz/cs/cs/home/电话：00442083834161，电子邮件地址：b.limbu@imperial.ac.uk https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-3532-0640 4 Petr t营
高级流行病学方法课程 - 2025年11月18日至21日，弗莱彻健康酒店 - 荷兰莱顿
Tuesday 18 November 2025 13.00-13.30 Coffee, lunch and welcome 13.30-13.40 Introduction to the course 13.40-14.55 Causality, an introduction 14.45-15.00 Break 15.00-16.00 Data and models 16.00-17.30 Estimands & Target trial emulation – part 1 18.00-19.30 Dinner 19.30-20.30 Estimands & Target trial emulation – part 2 Wednesday 19 November 2025 8.30-9.00 Coffee and welcome 9.00-10.00 Propensity scores: theory 10.00-10.15 Break 10.15-11.30 Propensity scores: computer practical 11.30-12.30 Negative controls 12.30-13.30 Lunch 13.30-14.30 Mediation analysis 14.30-15.30 Instrumental variable & Mendelian randomisation: theory 15.30-16.00 Break 16.00-17.30 Exercise Mendelian randomization 18.00-19.30晚餐19.30-21.00定量偏置分析
结核分枝杆菌中抗生素耐药性的定量测量揭示了靶基因方法中抗药性和敏感性的遗传决定因素
当我们要明确显示参数时，我们还会称呼SETωA（L，γ） - 厚度。厚度集的定义来自对不确定性原理的研究，并在[KOV01]中引入了名称。在[KOV01]之前，一些非常相似的概念，例如，例如提出了[KAC73]中的相对密集集。（2）当ρ=ρs时，我们只能假设ωsatis -for（1.2）来放松上述定义。 X |足够大。的确，如果仅适用于| |的ωsatis（1.2），则令A> 0和ω⊂r仅用于| X | ≥A，然后我们可以选择一个足够大的新L和一个新的γ较小，以使得定义1.2定义定义的类型（ρs，τ）厚度（ρs，τ）。这种缩放方法基本与第2.1款中引理2.2的证明相同。现在我们可以陈述我们的第一个零可控性结果：
schrödinger操作员的小规模传播和光谱估计值
d≥2的可能具有正（d -1）-hhusdor效法。 在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。 作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。 到现在为止，这个猜想仍然开放。 然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。 在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。 另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。 的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。 尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。可能具有正（d -1）-hhusdor效法。在[LM18，定理5.1]中也获得了一些（d -1 -δ）-hhusdor e含量的梯度的传播。作为|∇u |的零在[NV17]中显示了有限的（d -2） - hausdor效法，在[LM18]中猜测是|∇u |的结果。应预期从任何δ> 0的正（d -2 +δ） - huusdor e含量中保留。到现在为止，这个猜想仍然开放。然后，本文的第一个目标是将Malinnikova的结果扩展到Schrödinger类型方程（1.1）。在[LM18]相同的环境中，以完全的一般性获得了小型溶液的传播。另一方面，仅在特定环境中得出了梯度小的传播。的确，人们不能期望在完全普遍的情况下为（1.1）梯度传播小额的繁殖，因为如[hhohon99，备注p。 362]，r d的每个闭合子集都可能是这种函数的关键集，因此也没有希望从一组（d -1 -1 -δ） - hausdor效应的集合中传播小的内容，即使对于小δ> 0。尽管如此，我们的特殊结果对于我们接下来描述的光谱估算的应用程序很充分。
DISC1中的突变改变IPR和电压门控CA渠道功能，对主要精神疾病的影响
参与了中央神经元的各种发育过程。它也起着在成人中央神经元中认知功能为基础的关键作用。在这里，我们总结了Disc1的一般属性，并讨论了其作为理解主要精神疾病（MMI）的模型系统的用途。然后，我们讨论二氧化激进1的细胞作用，该细胞作用涉及或调节成人中央神经元中Ca 2+信号传导。尤其是我们关注的束缚角色盘在运输包含Ca 2+通道亚基RNA（包括IP3R1，CACNA1C和CACNA2D1）的RNA颗粒以及将线粒体转移到树突状和轴突过程中。我们还回顾了DISC1在调节线粒体相关的ER膜（MAM）中调节IP 3 R1活性中的作用。最后，我们讨论了中央突触下电压门控的Ca 2+通道（VGCC）的功能性的调节功能的盘状 - 糖基合酶激酶3β（GSK3β）信号传导。在每种情况下，DISC1调节影响神经元中Ca 2+信号的分子的运动。
暹罗健康组 div>
通常，今年第四季度是泰国的水疗业务良好时期。因此，水疗中心可以在4.29亿泰铢（约11.1％和 +1.0％QOQ）方面表现出色，反映出前往泰国旅行的游客的持续恢复。这些客户包括泰国和外国游客，特别是来自中国的游客，此外，还有来自中欧和印度人民的新客户，等等。尽管受到按摩的成本，原材料的压力，但毛利率增加，同比和QOQ的毛利率增加了33.4％。公用事业和较高的工资率增加了SG＆A的成本增加，QOQ的成本为4700万泰铢，但利息为2024年的900万泰铢。收入最多的比例来自总收入的89％，而2024年12月31日，SPA总共有78个分支机构（76个分支机构和2个分支机构）。该公司共有72个分支机构（该国70个分支机构和2个外国分支机构）。
镰状细胞疾病成人的修订疾病感知问卷（IPQ-R）的心理测量特征
抽象目标：镰状细胞疾病（SCD）是全球最常见的单基因疾病。心理和行为因素通常被报告为在预测SCD健康结果中起着重要作用。专注于适应特定的健康状况及其治疗时，事实证明，健康与疾病的常识模型（CSM）具有启发式价值。在其他健康状况下，疾病结果直接受到疾病感知的影响。因此，这项研究的目的是探索修订后的疾病感知问卷（IPQ-R）的心理测量专有。设计：我们对517例镰状细胞疾病患者进行了横断面评估，并收集了406 IPQ-R的结果。通过这些数据，我们验证了信仰量表的因子结构和提出的修改，以通过确定的因素分析来改善其对数据的拟合。此外，我们通过探索性因素分析探索了因果归因量表的阶乘结构。结果：初始模型与数据显示不良。在结构修改后，消除了两个具有低负载的项目（模型2），在项目（模型3）和项目重新分配之间添加的协方差（模型4），最后提出的模型提出了与数据的正确拟合。在进行此模型规范之前，我们审查并编辑了九项研究，探讨了IPQ-R的心理计量学特性，以突出其他已将IPQ-R适应特定人群的作者进行的所有修改，并允许与我们自己的修改进行比较。结论：考虑到以前的发现，这项研究表明，在IPQ-R的尺寸结构上需要进一步的工作。
与慢性疾病相关的免疫和抗原特征在COVID-19疫苗接种后
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25322379 doi：medrxiv preprint