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Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
心脏病学系（D ouyang MD，J Theurer BS，N r Stein MD，N Yuan MD，MD （D ouyang，S s chugh），以及美国加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai Medical Center的手术系（M Nurok MD）麻醉司；计算机科学系（J W Hughes BS，博士学位，J Y Zou PhD），心脏病学系（J E Tooley MD，M Perez MD）和BioInformatics Research（J H Chen MD博士学位），医学系，生物医学数据科学系和斯坦福大学（J Y ZOU）米尔斯坦医学系（P Elias MD，T Poterucha MD，Perotte博士学位）和生物医学信息学部（P ELIAS）（P ELIAS），哥伦比亚大学欧文大学纽约州纽约市哥伦比亚大学欧文医学中心；美国马萨诸塞州波士顿的杨百翰和妇女医院医学系心血管医学（B Claggett PhD）和预防医学部（N R Cook Phd）
小儿先天性心脏手术中的手术死亡率
为了分层与不同手术程序相关的SM的风险，已经创建了几个量表。2002年发表的先天性心脏外科1（RACHS-1）量表的风险调整，根据其技术复杂性和与该程序相关的SM的风险将不同的CHD分为6组[12]。因此，类别1对应于与SM较低风险相关的CHD组，而6类是最高风险[13,14]。RACHS-1量表的特征是易于实施和实用性，也经常用于评估机构的绩效，并将其与同一中心相比，随着时间的流逝[15,16]，以及其他国家和国际中心，以及与其他SM率的复杂程度有关，尤其是其他标准量表，尤其是在过去的[17]。
慢性阻塞性肺疾病：恶化和死亡率
背景：慢性阻塞性肺疾病（COPD）是发病率和死亡率的主要原因。COPD与全身性炎症有关，合并症很常见。一个特征是急性加重（AECOPDS），即症状恶化的发作。AECOPD与死亡率的增加有关。目的：寻找COPD死亡率和AECOPD的预后风险因素，重点是合并症和炎症生物标志物。方法：在论文I中，合并症，药理治疗和死亡率之间的关联在现实世界中的近18,000名初级保健COPD患者中进行了分析。通过COX比例危害回归分析了医疗记录和国家记录的数据。论文II – IV是基于识别出从三个瑞典地区初级和二级护理中招募的572名COPD患者的病毒（TIE）研究的工具。参与者被邀请参加三年的访问，包括静脉切开术，肺活量测定法和健康问卷。在第二篇论文中，用混合效应的逻辑回归分析了血液中性粒细胞与淋巴细胞比（NLR）和嗜酸性粒细胞（B- EOS）预测AECOPD的能力。在论文III中，用顺序的逻辑回归分析了C反应蛋白（CRP），纤维蛋白原，血清细胞（B-LEU）和四个血细胞指数预测AECOPDS的能力。在论文IV中，研究了一种用于预测死亡率的临床表型算法。结果：几种合并症，包括心脏病，与死亡率增加有关。用COX比例危害回归分析了该算法预测AECOPD和死亡率的能力；此外，分析了有关血液基炎性生物标志物差异的鉴定表型。一些药理治疗与死亡率升高或降低有关（论文I）。nlr，B-EOS，CRP，纤维蛋白原和B-Leu（Papers II – III）预测混杂因子调整后的AECOPD，而其他血细胞指数的价值有限（论文III）。临床表型算法预测了AECOPD和死亡率，并且表型具有不同的炎症生物标志物模式（论文IV）。结论：合并症，尤其是心脏病是COPD死亡率的实质性风险因素，应该是COPD患者管理不可或缺的一部分。nlr，b- EOS，CRP，纤维蛋白原和B-Leu是AECOPDS的独立预测指标，应进一步研究为例如风险预测工具的一部分。先前开发的用于临床表型的算法预测死亡率和AECOPD。
伊利诺伊州无家可归的死亡率和发病率报告2017
研究表明，无家可归的人的风险和严重程度增加了许多急性和慢性健康状况。许多慢性年龄相关的状况会比普通人群早10 - 20年的无家可归者会影响人们过早死亡。因此，无家可归是一个重大的公共卫生问题。获得安全，负担得起和稳定的住房是健康的核心社会决定因素。公共卫生在伙伴关系中起着重要的作用，以改变限制住房访问和支持健康无家可归者的健康促进系统的条件。为了更好地了解健康需求，IDPH与伊利诺伊大学芝加哥大学公共卫生学院的研究人员合作，对伊利诺伊州无家可归者的死亡率和发病率进行了详细的分析。全州范围内的办公室预防和结束无家可归的办公室为该项目提供了指导和领导才能。
枯草芽孢杆菌BS006接种剂配方
摘要|癌症是全球死亡的主要原因，也是西班牙发病和死亡率的第二大主要原因。在紧急情况和健康危机中，媒体提供了可以调节公众看法的信息，并帮助专门的广播公司进行战略性交流，以确保预防疾病和遏制。本文的主要目的是观察西班牙书面媒体在选择有关癌症的新闻中是否反映了这些类型的癌症的优势，其发病率和死亡率较高。我们使用内容分析和潜在主题分配（LDA）在2022年4月至2023年3月之间在三家传统报纸上发表的1,371个癌症新闻项目，每周在线覆盖范围最高，ElPaís，ElPaís，El Mundo和La Vanguardia。有些癌症在媒体（例如白血病和脑癌）中的代表性过高，而其他具有较高发病率和死亡率的癌症（例如结直肠癌和前列腺癌）的癌症的代表性不足。皮肤癌仅在4％的出版物中被提及，并且代表性不足，因为它也是具有流行病学状态的癌症。结果与以前的伊比罗裔美国人研究一致，并确认了西班牙皮肤癌媒体覆盖的唯一研究。除了乳腺癌和肺癌外，主要癌症的发病率和死亡率与其媒体覆盖范围之间没有一般的对应关系，这可能对预防和控制这些疾病具有影响。
人工智能能预测新冠肺炎死亡率吗？
摘要。– 目的：COVID-19 感染迅速蔓延至全球并演变为大流行。人工智能 (AI) 已用于预测病毒传播以及诊断和治疗疾病。在本研究中，我们旨在预测因 COVID-19 感染而入住重症监护病房 (ICU) 的患者是否会导致死亡。患者和方法：每 589 名 ICU 患者使用 90 个参数。确定了对死亡率影响最大的 9 个参数。使用这 9 个参数训练 AI，共使用 471 名患者。使用 118 名患者数据对 AI 进行了测试。结果：AI 估计死亡率的敏感性为 83%，特异性为 84%，准确率为 84%，F1 得分为 0.81。因此，曲线下面积计算为 0.91。结果表明，可以根据第一天的实验室参数预测入住 ICU 的 COVID-19 患者的死亡率。结论：这些发现强调了在管理流行病方面利用 AI 的潜在好处。
阿肯色州孕产妇死亡率审查委员会 (AMMRC) ...
阿肯色州孕产妇死亡审查委员会 (AMMRC) 负责审查在怀孕期间或怀孕结束后一年内发生的妊娠相关死亡。通过持续监测、数据收集和全面的多学科审查，收集到的信息用于制定循证建议，旨在预防未来与妊娠相关的死亡。本报告综合了 2018-2021 年的数据和基于 2021 年发生的死亡病例的建议。2018-2021 年阿肯色州活产总数为 144,405 例，数据链接过程确定了 181 例潜在的妊娠相关死亡。根据委员会确定的排除标准，40 例病例因假阳性或州外居住而被排除。在其余 141 例病例中，有 59 例被确定为与妊娠有关。
匈牙利各小区域间糖尿病死亡率的不平等
据报道，糖尿病已成为全球大多数国家日益严重的公共卫生问题。在匈牙利，登记在册的糖尿病患者数量在过去 20 年中增加了两倍，到 2021 年达到 1,109,071 人 [1]。每六分之一的匈牙利人和三分之一以上的 65 岁以上人口中都有糖尿病。根据全球疾病负担数据库，2021 年每 100,000 人口的年龄标准化 DALY 率为 747.5，几乎与中欧平均水平完全一致 [2]。在匈牙利，2001 年至 2014 年间，糖尿病患者的全因死亡率一直在下降，但此后趋势发生了变化 [3]，这可能表明糖尿病管理不太成功。国际经验表明，糖尿病死亡率在不同社会经济群体中并不均匀 [4]。个人社会地位的特征，如教育和家庭贫困，都被发现是患上或死于糖尿病的独立因素 [5,6]。不同地理单位之间也存在不平等现象，因为糖尿病管理的两个主要组成部分——医疗保健和自我管理，显然不仅取决于个人，还取决于社区层面的因素，其中地理位置起着重要作用。事实上，地域剥夺已被证明与糖尿病患病率和死亡率有关 [ 7 , 8 ]。然而，现有研究倾向于“个性化”地理不平等，因为与地理单位相关的最常见风险因素与个人的社会经济剥夺有关
国家围产期死亡率审查工具 - NPEU
这项工作于2014年3月提交给卫生部，此后，几项国家调查再次强调需要改进死亡事件的审查。2015年3月发布的莫克姆湾调查的柯克普报告强调，弗内斯综合医院对死产和新生儿死亡的护理和事件要么审查不充分，要么有时根本没有调查1。因此，人们并不总是能从围产期死亡事件中吸取教训。2013年，MBRRACE-UK 2015对足月、单胎、正常形成的产前死产的保密调查发现，对于60%的死亡病例来说，护理方面的改进可能会对结果产生影响，但只有证据表明对四分之一的死亡病例进行了护理审查[2]。
SARS-CoV-2 疫苗与心肌炎死亡风险增加：2
本研究补充了以下信息：与参考人群（前 3 年）相比，接种 SARS-CoV-2 疫苗后的心肌炎死亡率比 (MMRR) 及其 95% 置信区间 (95% CI) 不仅在年轻人中显著较高（30 多岁最高，MMRR 为 6.69），在老年人中也显著较高。60 岁或以上人群的心肌炎标准化死亡率 (SMR) 为 1.65（1.07 至 2.55），总年龄为 2.01（1.44 至 2.80）。考虑到健康疫苗接种者的影响，接种 SARS-CoV-2 疫苗的人群发生心肌炎死亡的风险可能是表观 MMRR 的 4 倍或更高。未报告的疫苗接种后死亡率也应考虑在内，16 因为极高的心肌炎死亡率比值（205.60；133.52 比 311.94）表明了这一点。17