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戒断肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮抑制剂对COVID-19患者死亡率的影响
1。Crowley SD，Gurley SB，Oliverio MI等。 通过肾素 - 血管紧张素系统调节血压调节肾脏和全身组织的不同作用。 J Clin Invest。 2005; 115：1092 --- 9。 2。 Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Crowley SD，Gurley SB，Oliverio MI等。通过肾素 - 血管紧张素系统调节血压调节肾脏和全身组织的不同作用。J Clin Invest。2005; 115：1092 --- 9。 2。 Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。2005; 115：1092 --- 9。2。Wan Y，Shang J，Graham R等。 武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。 J Virol。 2020; 94：1 --- 9。 3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。 4。 Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Wan Y，Shang J，Graham R等。武汉新型冠状病毒的受体识别：基于SARS冠状病毒的十年结构研究的分析。J Virol。2020; 94：1 --- 9。3。DeSimone G. ESC委员会在ACE抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂上的升高委员会的立场声明； 2020 https://www.escardio.org/councils/council-on-hypertension-（cht）/news/news/position/position-statement-of-the-esc-council-on-- hypertension-on-ace beas-ace-ace n-ace-ace un-ace un-ace and-ace and-ace and-ang ang ang ang ang ang ang ang [访问16.3.20]。4。Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。 肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。 n Engl J Med。 2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。 1056/nejmoa2006923。Mancia G，Rea F，Ludergnani M等。肾素---血管紧张素---醛固酮系统阻滞剂和Covid-19的风险。n Engl J Med。2020：1 --- 10，http：//dx.doi.org/10。1056/nejmoa2006923。
巴西婴儿死亡率：使用机器的生存分析...
巴西等儿童死亡率的持续性是21世纪的至关重要的健康挑战。卫生政策公式越来越多地使用统计方法，例如生存分析，以识别与死亡率相关的因素。使用2017年Unified Health System（SUS）的290万个观察结果，我们估计一组不同的机器学习模型（生存支持载体机器，随机生存森林和极端梯度增强）来预测哪些婴儿的生命第一年的风险最高。可解释的机器学习形状结构已用于确定影响巴西儿童死亡率的因素。诸如剖宫产和妊娠数周之类的因素会影响非线性死亡率，而变量的平均影响（例如在标准回归模型中发现的）可能会误导。最后，我们认为可解释的自动学习模型可以支持公共政策制定者的健康决策结构的概念，这些结构应对中等收入国家的儿童死亡率的挑战。
在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
抑郁症患者的心血管健康与全因死亡率的关系
最近更新的心血管健康 (CVH) 评估算法、生命必需品 8 (LE8) 与抑郁症成人全因死亡率之间的关联仍然未知。从 2005 年至 2018 年的国家健康和营养检查调查 (NHANES) 中，确定了一批 2,935 名患有抑郁症的个人。他们的 CVH 通过 LE8 评分系统进行评估。死亡率状况调查利用了截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数的联系。为了评估 CVH 对死亡风险的影响，我们采用了 Kaplan-Meier 生存分析和 Cox 比例风险模型，并调整了与人口统计和社会经济地位相关的变量。在 2,935 名参与者中，CVH 水平较高的人的全因死亡率明显低于 CVH 水平较低的人。 Cox 回归分析表明，CVH 评分每增加 1 分，全因死亡风险就会降低 [HR = 0.97，95%CI：0.96–0.98]。CVH 与死亡率之间的负相关性在不同的人口和社会经济亚群中仍然存在。较高的 CVH 水平与抑郁症患者的全因死亡风险显著降低相关。这些发现强调了综合 CVH 管理作为抑郁症患者医疗保健策略的一部分的重要性，表明改善 CVH 可能有助于延长这一脆弱人群的预期寿命。
加州橡树死亡率特别工作组报告 2024 年 8 月
经过两个潮湿的冬天，红杉疫霉菌蔓延到洪堡红杉州立公园。这个州立公园是加州州立公园系统中最大的公园之一，直到最近，它还是洪堡县南部 101 号公路走廊沿线红杉疫霉菌持续侵染的最北范围，已确认的感染仅限于公园核心区、布尔溪南部和东部以及南福克鳗鱼河沿岸的树木。然而，在这个冬天结束时，人们在溪流北侧的檀香树上发现了症状。这些症状与该地区的草原群落接壤，多年来，积极的计划烧荒通过杀死侵占的花旗松保持草原开放（图 1）。在草原系统底部附近进行初始 P. ramorum 采样之后，州立公园、加州大学合作推广中心和加州消防局的工作人员于五月下旬进行了一次地面调查，以确定 P. ramorum 向上蔓延的程度，以及是否有症状的森林区域可以纳入长期重复规定燃烧计划。
大型B ...
1血液学系，法国雷恩·雷恩斯（Chu de Rennes）； 2法国皮埃尔·贝尼特（Pierre-Benite）里昂苏德医院（Lyon Sud Hospital）的Hospices de Lyon Hospices Civils Demogogy系； 3法国蒙彼利埃的Chu de Montpellier血液学系； 4法国里尔的Chu de Lille血液学系； 5法国南特州丘南特血液学系； 6法国巴黎圣路易斯医院血统肿瘤学系； 7法国南希的Chu Brabois血液学系； 8法国Poitiers Chu de Poitiers血液学系； 9法国巴黎圣安托万医院血液学系； 10血液学系，法国第基，杜迪管； 11法国亚赛恩斯的Chu d'Amiens血液学系； 12 UMR 1030血液学和INSERM系 - 法国巴黎的古斯塔夫·鲁西斯癌症校园校园； 13淋巴恶性肿瘤，法国亨利·蒙多尔医院，法国埃特尔； 14法国巴黎内克里斯医院血液学系； 15血液学系，尼斯，法国尼斯； 16法国格勒诺布尔的丘格诺布尔血液学系； 17法国图卢兹大学癌症 - 癌 - 癌大学研究所的血液学实验室，法国图卢兹； 18 Lysarc，法国皮埃尔·比尼特（Pierre-Benite）Lyon-Sud医院淋巴瘤学术研究组织；和法国巴黎的居里研究所19
肠道微生物群的水平传播减弱了肺纤维化中的死亡率
引言肠道微生物群调节系统性免疫并影响人类健康的许多方面（1）。最近的工作已经确立了多种人类疾病中调节性肠道菌群的因果作用，并证明肠道菌群是可遗传的，是由环境暴露塑造的，并且是免疫细胞动力学的关键修饰剂（2，3）。除了未知因子外，这些作用被认为主要是通过已知的机制（例如改变先天免疫细胞，改变的炎症细胞因子反应和重新编程的适应性免疫）来实现的（4-6）。关键研究已经确定了肠道微生物群在调节肺部对感染的反应中的作用，而肠道菌群是确定肺损伤中髓样细胞池和肺白细胞积累的关键变量（7，8）。最近在急性肺损伤模型中的工作是有争议的，既支持肠道微生物或肺微生物群的因果作用，又在修改实验结果中起着因果作用（6，9-11）。肺纤维化是一种慢性进行性肺部疾病，是由急性肺损伤后遗症引起的，通常导致死亡（12）。肺纤维化的发病机理良好，不存在治愈，并且当前的疗法不会逆转或阻止肺纤维化（12）。需要一个新的范式来了解这种异源疾病。先前的工作已经确定了肺微生物在肺纤维化的发病机理中的作用，据报道肺微生物群，肺泡免疫，炎症，炎症和临床结局之间的相关性在肺纤维化患者中（9，13，14）。这支持纤维化肺中宿主免疫和粘膜微生物群之间的关键相互作用。我们和其他人已经确定失调的肺免疫是进行性肺纤维化的关键因素（15-18）。肠道微生物群是肺免疫的完善调节剂。但是，肠道微生物组在肺纤维化中的作用知之甚少。建立肠道菌群与疾病之间的因果关系是具有挑战性的。以前的工作已经证明了供应商特异性的共生微生物群在产生独特的免疫特征
大脑特异性生物标志物作为动脉瘤性出血后的死亡率预测因子
摘要：动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）是一种严重的疾病，患有高死亡率和高永久性残疾率，对于那些在初次出血的人来说。这项研究的目的是研究中枢神经系统的标志物，作为ASAH之后潜在的院内死亡率预测因子。在ASAH后的第1、2和3天，在血液和脑脊液（CSF）中测量了具有外部室外排水酶，烯醇酶，S100B和GFAP水平的患者。Compared to survivors, non-survivors showed a significantly higher peak of S100B and enolase levels in the blood (S100B: 5.7 vs. 1.5 ng / mL, p = 0.031; enolase: 6.1 vs. 1.4 ng / mL, p = 0.011) and the CSF (S100B: 18.3 vs. 0.9 ng / mL, p = 0.042;烯醇酶：109.2 vs. 6.1 ng / ml，p = 0.015）。烯醇酶在血液中的最高可预测性水平（AUC为0.873）和CSF中的80.0 ng / ml（AUC为0.889）中显示出最高水平。S100B的预测能力也非常好，血液中的阈值为5.7 ng / ml（AUC 0.825）和CSF中的4.5 ng / ml（AUC 0.810）。总而言之，烯醇酶和S100B（但不是GFAP）可能是适合于早期预测ASAH后院内死亡率的生物标志物。
(b) 导致 2021 年、2022 年和 2023 年死亡率过高的因素；
1. 超额死亡率的增加与新冠疫苗的推出相吻合。2. 在当时新冠尚未传播的地方，超额死亡率也有所增加。3. 澳大利亚统计局拥有但并未披露可明确死者疫苗接种状况和接种日期的数据。 4. 医疗产品管理局不会调查所有导致死亡的不良事件报告，而是将其归类为“可能”。 5. 自疫苗推出以来，编码为“未知”（R99）的死亡人数显著增加。 6. 疫苗推出后，验尸调查和尸检的数量显著减少，这可能会揭示与非 COVID 和“未知”死亡相关的特定病理。 7. COVID-19 死亡大多被记录为“伴随”而非“来自”COVID-19 的死亡，这表明超额死亡中的非 COVID 成分远远高于报告的。 8. 报告的超额死亡中的 COVID-19 成分可能被夸大，因为 PCR 测试存在缺陷，或者建议将“COVID-19 死亡”编码为“临床相容性疾病导致的死亡，在可能或确诊的 COVID-19 病例中”。 9. 疫情爆发的头两年（2020-2021 年）预期寿命增加，标准化死亡率 (SDR) 和年龄标准化死亡率 (ASDR) 的改善，以及中位年龄的上升，表明老龄化本身并不能解释澳大利亚观察到的过高死亡率。10. 年轻人口也经历了过高死亡率，这表明
死亡率风险预测心电图作为心血管疾病的信息指标
结果：DLM通过在10年期间使用ECG在内部/外部验证集中实现了0.858/0.836的C-指标。由拟议的DLM确定的高风险群体的危险比（HR）为14.16（95％偶发间隔（CI）：11.33 - 17.70）与内部验证中的低风险组相比，在内部验证中相比具有更高的心血管疾病风险，并提出了较高的心血管疾病（CV）的较高风险。 34.84), non-CV mortality (HR: 13.68, 95% CI: 10.76 – 17.38), AMI (HR: 4.01, 95% CI: 2.24 – 7.17), STK (HR: 2.15, 95% CI: 1.70 – 2.72), and HF (HR: 6.66, 95% CI: 4.54 – 9.77), which was consistent in独立社区医院。跨国验证还显示HRS为4.91（95％CI：2.63 - 9.16）和2.29（95％CI：2.15 - 2.44），用于SAMI-TROP中的全因死亡率和数字电视图15％（Code15）COHORTS中的全因死亡率和临床结果。