XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempredictors
使用可解释的机器学习来预测接受ICU的患者的血液感染和抗菌素耐药性：基于EHR数据的早期警报预测因子指导抗菌剂
医院感染和抗菌素耐药性（AMR）在全球范围内作为强大的医疗挑战。以实验室测试为指导，要解决这些问题，各种感染控制方案和个性化治疗策略，旨在检测血流感染（BSI）并评估AMR的潜力。在这项研究中，我们基于多目标符号回归（MOSR）引入了一种机器学习（ML）方法，这是一种进化方法，以一种以多目标的方式创建ML模型的形式，以克服标准单目标方法的限制。此方法利用入院后容易获得的临床数据，目的是预测BSI和AMR的存在。我们通过使用自然不平衡的现实世界数据和数据通过过度采样技术来进行比较，进一步评估了其性能。我们的发现表明，传统的ML模型在所有培训方案中均表现出低于标准的表现。相比之下，专门配置的MOSR也可以通过优化F1分数来最大程度地减少假否定因素，胜过其他ML算法，并始终如一地提供可靠的结果，而不论训练集平衡都以F1分数为单位。22和28比其他任何其他选择高。28。这项研究意味着在增强抗臭虫管理（AMS）策略方面的前进道路。值得注意的是，MOSR方法可以很容易地大规模实施，提供了一种新的ML工具，以找到受到有限数据可用性影响的这些关键医疗保健问题的解决方案。
识别在机器人简单子宫切除术中使用子宫操纵器的关键预测因子：回顾性队列分析
子宫切除术是对子宫良性疾病的女性进行的最常见的外科手术，约占子宫切除术的90％（1）。在手术机器人之前，腹腔镜检查是唯一受到陡峭的学习曲线和对高级训练的需求的唯一最低侵入性选择。由于美国食品药品监督管理局于2005年批准了DA Vinci机器人（直觉手术），因此机器人技术的进步大大增加了其在妇科手术中的使用。目前，机器人简单子宫切除术（RSH）现在是美国最常见的机器人妇科手术（2，3）。与剖腹手术或腹腔镜检查相比，机器人手术的最大优势是人力资源的节省。RSH的设备每次手术的设备比总腹腔镜子宫切除术（TLH）稍贵，但是执行45个或更多的RSH程序比TLH更具成本效率（4，5）。使用子宫操纵剂的使用已经很好地确定，很明显，子宫操纵剂是手术期间最简单处理子宫的方法（6）。据报道， TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。 但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。 在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。TLH没有子宫操纵器可减少手术时间和骨盆助手的需求（7）。但是，很少有研究检查RSH是否需要操纵器。在这项研究中，我们的目的是回顾性地比较有或没有操纵器的RSH案例，并确定术中使用操作剂的预测因素。
Behcet氏病在沙特阿拉伯：三级护理医院的健康，预测因素，临床表现和治疗结果的决定因素
Behcet疾病是一种具有多因素起源的全身性炎症性疾病，以炎症的反复出现影响，影响了各种身体区域，包括眼睛，关节和胃肠道[1]。尽管很少见，但是这种情况会显着影响受影响个体的生活质量[2]。Behçet病的确切原因重新启用了未知，但据信涉及遗传，环境和免疫学因素的复杂相互作用[3]。在临床上，Behcet疾病表现出广泛的症状，包括口腔和生殖器性溃疡，葡萄膜炎，关节炎和胃肠道症状，例如腹痛和腹泻[4]。疾病病程的特征是加重和缓解时期，使诊断和管理具有挑战性[5]。治疗通常会在控制炎症，减轻症状和预防并发症的多学科方法中进行治疗。尽管在理解和管理Behcet疾病方面取得了进步，但仍需要进一步的研究来阐明其发病机理，改善诊断方法并开发更有效的治疗方法，以更好地为受影响的个体服务[6]。
可溶性 E-选择素、ICAM-1 和 VCAM-1 是否是 15-34 岁青年人患糖尿病视网膜病变的潜在预测因子？瑞典前瞻性队列研究
本研究的目的是确定在诊断为糖尿病时年龄为 15-34 岁的年轻成人中可能导致糖尿病视网膜病变发展的三种粘附分子的血浆水平；可溶性内皮选择素 (sE-selectin)、可溶性细胞间粘附分子-1 (sICAM-1) 和可溶性血管细胞粘附分子-1 (sVCAM-1)，以寻找视网膜病变发展的潜在预测因素，并评估它们与糖尿病相关自身抗体的关系。从瑞典糖尿病发病率研究的并发症试验中选出患有 1 型 (n = 169) 和 2 型糖尿病 (n = 83) 的参与者，并根据糖尿病诊断后 8-10 年的随访中视网膜照相确定的视网膜病变的存在 (n = 80) 或不存在 (n = 172) 分为两个亚组。血液样本是在 1987-88 年诊断时采集的。通过酶联免疫吸附试验分析了 sE-选择素、sICAM-1 和 sVCAM-1 水平，通过延长双色免疫荧光试验分析了胰岛细胞抗体水平。平均 HbA1c（p < 0.001）和临床特征：平均体重指数（p = 0.019）、收缩压（p = 0.002）、舒张压（p = 0.003）、男性（p = 0.026）和诊断糖尿病时年龄较小（p = 0.015）与 1 型糖尿病患者视网膜病变的发展仍然有关。然而，在多变量分析中，只有 HbA1c 仍然是一个风险因素。与无视网膜病变的 2 型糖尿病组相比，2 型糖尿病和视网膜病变组的 sE-选择素明显较高（p = 0.04）。至于 1 型糖尿病患者的 sE-selectin、sICAM-1 和 sVCAM-1，在有或无视网膜病变的组之间没有观察到差异。这项试验证实了 HbA1c 和临床特征作为 1 型糖尿病视网膜病变发展的预测因子的作用。sE-selectin 是 2 型糖尿病视网膜病变发展的潜在预测因子，而 sICAM-1 和 sVCAM-1 的预测作用无论是对于 1 型还是 2 型糖尿病都无法确定。
在早期经皮冠状动脉干预的当代时代，在ST升高心肌梗死后，心力衰竭的发病率和预测因子
u测试或卡方测试，适当地。配对的比较是使用配对的t检验或Wilcoxon签名的等级测试进行的。使用链式方程方法的多个插补，具有1 0个估算数据库的。 关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。 在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。 单变量COX回归，此后进行p值<0。的变量 1包括在多元分析中。 然后执行向后逐步回归以制作最终的预测模型。 两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。 使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。。关于丢失变量的数据在线补充表S 1中显示。在COX回归分析中研究了所有新发心力衰竭以及HFREF和HFPEF的预定符，以及HFREF和HFPEF。单变量COX回归，此后进行p值<0。1包括在多元分析中。向后逐步回归以制作最终的预测模型。两侧p值为0.05被认为具有统计学意义。使用STATA版本1 7.0 SE（美国德克萨斯州大学车站）进行统计分析。
变体效应预测因子中普遍存在的血统
人口测序技术的快速进步导致了人类基因组变异的广泛目录，从而显着增强了我们诊断，治疗和预防遗传疾病的能力。从历史上看，基因组研究主要集中在欧洲人群上，在我们对遗传变异及其影响的理解中引入了偏见1。尽管最近朝着包括更多样化的队列的转变开始减轻这些偏见，但许多序列资源仍然主要是欧洲。增加的基因组包容性不仅对于促进健康公平2至关重要，而且对于丰富了我们对人类生物学的理解3至关重要。通过检查更广泛的遗传多样性，我们可以更深入地了解不同人群中遗传疾病的复杂机制。
在三级医院的急诊室的双相过敏反应的发生率，预测因素和治疗结果：
背景：基于NIAID/FAAN标准，双相过敏反应的发生率为4-5％。我们的研究旨在调查Siriraj医院急诊科（ED）内与双相反应相关的频率和预测因素。方法：这项观察性研究评估了Siriraj医院在2015年1月至2019年12月的Siriraj医院的过敏反应患者的病历。，对这些样本进行了审查和验证。进行电话采访以收集更多数据。单 - 或双相反应进行了描述性分析。进行了预测建模。结果：在1888年的过敏反应病例中，有601例随机采样；分析了239名完成访谈的患者。双相反应的发生率为7.1％（17/239）。双相反应的常见触发因素是食品（57.7％），药物（31％），其他已知的过敏原（5.9％）。贝类，可食用的昆虫和小麦是领先的食物触发因素。双相反应与药物过敏史，任何过敏性疾病，过敏性鼻炎，先前过敏反应的数量，血管性水肿，较少概括的红斑，对贝类的反应较少，对NSAID的反应以及ED访问中没有肾上腺素的反应（所有p <0.1）。来自3个预测者预后模型，包括药物/特发性反应，从发作到第一次肾上腺素> 60分钟的持续时间以及任何皮肤水肿/血管性水肿，曲线下的面积为0.72（95％CI 0.54，0.90）。
与痉挛发展相关的大脑区域和预测因素
抽象的痉挛是一种运动障碍，其特征是依赖性肌腱高度膨胀的补体伸展运动的增加，并由Lance在1980年定义为高渗透反应引起的上运动神经元综合征的标志。此定义仍然被广泛使用。中风后的痉挛不仅是由于运动功能的丧失，而且是疼痛，染色恶化和肢体异常位置的原因。它也是康复领域中最重要的问题之一，因为它的不良影响，例如增加医疗费用，增加护理人员的负担以及减少的生活质量。痉挛随着发作后的时间而增加，并且已在急性和慢性相报告。一些报告表明，即使在疾病发作后一年也观察到痉挛，这使得回顾性干预很重要。近年来，已经发表了许多有关识别痉挛发展的病变部位的报告。已经对痉挛的预测及其与康复中使用的效率指数的关系进行了许多研究进行了许多研究。因此，主动干预（例如识别病变部位和与痉挛的发生在干预时期的发生相关的预测因素）很重要。在本文中，我们主要关注与痉挛相关的病变部位。还根据最近的发现引入了痉挛中涉及的各种预测因素。
心脏谷煤矿中的金丝雀。假肢闭合期间的流速和推断剪切 - 血液损伤和凝结的预测
抽象目的：证明在瓣膜闭合期间预测的血剪力与血栓形成性之间的明确联系，这解释了组织和机械阀之间的血栓形成差异，并提供了一种实用的度量，以开发和完善假体瓣膜设计，以降低血栓形成性。方法：使用脉冲和准稳态流系统进行测试。使用校准预测参考孔口区域的模拟光电电子学测量了预计开放区域（POA）的时间变化。在心脏周期上确定的流速度等于瞬时体积流量除以POA。在闭合阀间隔中，确定并用于性能分析，用于准稳态的背压/流程测试的阀泄漏的等效POA。通过推断的速度梯度（剪切）（剪切）的最大负阴性和正闭合流速度排名的性能。测试了临床，原型和对照阀。结果：多个测试数据集的血液剪切和凝块潜力指导经验优化和阀设计的比较。评估用于软闭合的3D印刷原型阀设计（BV3D）表明了降低血栓形成性的潜力。
HOMA-IR和Matsuda指数作为自身抗体阳性亲戚中1型糖尿病进展的预测指标
抽象目标/假设我们评估了HOMA-IR和Matsuda指数是否与1型糖尿病的阶段有关。方法研究了预防试验网途径的1型糖尿病患者（n = 6256）的个体的自身抗体（AAB）阳性亲属。通过调整胰岛素分泌，Index60和胰岛素生成指数（IGI）的测量，评估了胰岛素抵抗（HOMA-IR）和胰岛素敏感性（MATSUDA指数）与BMI百分位数（BMIP）和年龄的关联。cox回归用于确定HOMA-IR和Matsuda指数的杂物是否预测了从未上演（<2 AAB）到第1阶段（≥2个AAB和正常甘油症）的过渡，从阶段1到第2阶段2（≥2个AABS（具有dydysglycaemia），以及diabetes as ADA的diabetes as critialia as a后，结果与基线年龄和BMIP（p <0.0001）有着强烈的HOMA-IR（正）和Matsuda指数（逆）。在调整索引60后，从第1阶段到第2阶段的过渡与较高的HOMA-IR和较低的Matsuda索引（HOMA-IR：HR = 1.71，P <0.0001； MATSUDA索引，HR = 0.40，P <0.0001），与从阶段1或2阶段到1或2阶段到3阶段到第3阶段到3（HOMA-ir：homa-ir：homa-ir：hora-ir：hr：hr：hr：1.98：1.98，p = 1.98，p = 0. 98; HR = 0.46，p <0.0001）。没有调整，homa-ir的进展关联与第3阶段的关联是逆的，而对Matsuda指数的阳性是呈阳性的，而在方向性的相反，调整是相反的。当使用IGI代替Index60时，发现相似。结论/解释为1型糖尿病的第2阶段和第3阶段的进展随着HOMA-IR的增加而增加，并在调整胰岛素分泌后随着Matsuda指数的减少。胰岛素分泌的指标似乎有助于解释与1型糖尿病与HOMA-IR或AAB阳性亲戚中的Matsuda指数的关联。