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irlab收到EMA确认的积极反馈...
患者人群将与Mesdopetam计划中以前的临床研究相同。主要功效终点将是Udysrs部分1+3+4。次级功效终点将基于UDYSR，MDS-UPDRS和24小时日记的元素。在第三阶段证明功效所需的估计参与者数量约为250-270名患者，分布在两项平行研究（在主动治疗和安慰剂之间的1：1随机化）中分布，治疗持续了三个月。
斑马DNA云3.1发行注释
•新的零触摸向导，用于3 rd Party EMMS在工厂新鲜或工厂重置设备上配置网络设置•现在生成用于DNA云和/或第三方EMMS设备注册的1D条形码•Wi-Fi EMMS•WI-FI设置•添加RF频段，MAC地址随机化和其他安全参数•设备诊断•ZEEDERES•DDDDT。DDDT。DDDT。DDDT。DDDT。DDDT。DDDT。DDDT。与新的或不同的个人资料相关联。
关键词：临床判断，高保真模拟，效果，护理学生。 *请引用这篇文章为：Mohammadpourhodki R，Karimi Moonaghi
Q1：真正的随机化是用于将参与者分配给治疗组的真正随机分组？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？ Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？ Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q2：藏匿的分配是分配给涉及试验人员的治疗组？Q3：基线相似性在基线时治疗组是否相似以最大程度地减少现有的差异？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？ Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q4：参与者失明的参与者是否对其治疗作业视而不见，以减少报告偏见？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？ Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？ Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？ Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？ Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？ Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？ Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q5：治疗提供者失明的是那些接受治疗的人对小组分配失明以最大程度地减少绩效偏见？Q6：结果评估师失明是结果评估者对治疗分配失明以减少检测偏见？Q7：相同的治疗条件是实验组是否相同治疗，除了干预外，治疗组是否相同？Q8：随访完整的后续性完整性，并且随访的差异是否充分描述和分析？Q9：在他们被随机分析的组中分析了参与者的意向性分析？Q10：一致的结果测量是在治疗组之间始终如一地测量结果吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？ Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q11：可靠的测量是使用可靠方法测量结果的吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？ Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q12：适当的统计分析是适用于数据的适当统计分析吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？Q13：试验设计适当性是否适合试验设计，并且与标准RCT方案的偏差合理吗？
高血压患者的死亡率和发病率接受利尿剂，ACE抑制剂或钙通道阻滞剂-PMC
总共3204名参与者（平均[SD]年龄，66.9 [7.7]年； 17411名男性[53.1％]；和11 772名黑人参与者[35.9％]）的全因死亡率和22 754名参与者的亚组（平均[SD]年龄，68.7 [7.2]年龄和81％的女性；裤子[36.0％]）在2017年致命或非致命CVD（平均[SD]随访，13.7 [6.7]年；最大随访，23.9岁）。Cardiovascular disease mortality rates per 100 persons were 23.7, 21.6, and 23.8 in the diuretic, CCB, and ACE inhibitor groups, respectively, at 23 years after randomization (adjusted hazard ratio [AHR], 0.97 [95% CI, 0.89-1.05] for CCB vs di‐ uretic; AHR, 1.06 [95% CI, 0.97-1.15]用于ACE抑制剂与利尿剂）。大多数次要结果的长期风险在这三组中相似。与利尿剂组相比，ACE抑制剂组的中风死亡率风险增加了19％（AHR，1.19 [95％CI，1.03-1.37]），而致命性和非致命住院动脉造成的综合风险增加了11％（AHR，1.11 [95％CI，1.03-1.20]）。
与人脑形态相关的血浆代谢标记的地图
抽象背景：代谢过程构成了大脑发育，功能和维护的基础。尽管积累了代谢在脑部健康中至关重要的作用的证据，但迄今为止，尚未全面研究代谢活性的循环标记与普通人群体内脑形态之间的联系。方法：我们对24,940个英国生物库参与者的代谢组和MRI数据进行了单变量回归，以估算249个循环代谢标记的个体和联合关联，并通过91种全球和区域皮质厚度，表面积，表面积和亚皮层体积进行了91次测量。我们研究了已鉴定的空间模式与神经递质的脑图的相似性，并利用孟德尔随机分组来发现代谢物与大脑之间的因果关系。结果：颅内体积和总表面积与循环脂蛋白和糖蛋白乙酰基高度显着相关，相关性最高为.15。具有混合效应方向的各个标记有很强的区域关联，其不同模式涉及额叶和颞皮质厚度，脑干和心室体积。门德尔随机化提供了双向因果效应的证据，其中大多数标记会影响额叶和时间区域。讨论：结果表明循环代谢标记与全球和区域脑形态的不同模式之间的双向双向因果关系很强。产生的协会地图集提供了更好地理解代谢途径在结构性大脑发育和维持中的作用，包括健康和疾病。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
o r i g i n a l r e s a r c h剖析免疫细胞，血浆代谢产物和冠状动脉粥样硬化之间的因果关系：Mendelian Rando
背景：循环免疫细胞和代谢产物与冠状动脉粥样硬化有关，但是特定的因果关系以及代谢物作为介质的作用仍不清楚。方法：来自免疫细胞GWAS数据集的摘要统计数据（n = 3,757），循环代谢物（n = 8,299）和冠状动脉粥样硬化（病例n = 51,589;对照n = 343,079）使用BiDirectirectional Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Mendelal Ryneral分析。两步和多元孟德尔随机化被用来识别介导的代谢产物，并以逆差异加权（IVW）为主要方法。结果：我们确定了九种免疫细胞表型，包括特定的T细胞和单核细胞种群，与冠状动脉粥样硬化有显着的因果关系。此外，鉴定出41个跨四个代谢途径的血浆代谢产物，包括3-羟基-2-乙基丙酸和反式2-己烯酰甘氨酸甘氨酸甘氨酸。调解分析表明，3-羟基-2-乙基丙酸酯介导了IgD+ CD24+ B细胞对冠状动脉粥样硬化的影响（介导效应：0.961; 95％CI：95％CI：0.955-0.967），而Trans-2-Hexenoylglycine调节+ CD24+ b-b-b-cellsiors+ b-b-b-cellsiors+ b-b-cellsiiors， （中介效应：0.983; 95％CI：0.981–0.986）。结论：关键的免疫细胞表型和血浆代谢产物与冠状动脉粥样硬化有关。3-羟基-2-乙基丙酸和反式2-己烯酰基甘氨酸甘氨酸在调节B细胞功能中的作用表明了预防和治疗的潜在治疗靶标。关键字：免疫细胞，冠状动脉粥样硬化，血浆代谢产物，孟德尔随机化，B细胞功能
与脑老化相关的遗传变异和致病生物标志物的研究
与脑衰老相关的遗传变异和因果生物标志物的研究 Jangho Kim、Junhyeong Lee 和 Seunggeun Lee 首尔国立大学数据科学研究生院，韩国 通讯作者：Seunggeun Lee 首尔国立大学数据科学研究生院，韩国首尔 lee7801@snu.ac.kr 摘要 年龄差异是脑衰老的生物标志物，可以捕捉实际年龄与脑部 MRI 预测年龄之间的差异。本研究通过分三步分析英国生物银行数据，探究了高年龄差异的可解释因果基础。脑区域的视觉显著性图显示，穹窿和丘脑下部体积较小是高年龄差异的关键预测因素。对单一变异和基因区域进行的遗传关联分析发现，与致癌作用、免疫反应和神经元存活相关的基因与高年龄差异有关。所有代谢组生物标志物和血液相关表型的孟德尔随机化 (MR) 表明，免疫相关表型对增加年龄增量具有因果影响。综合起来，这些观察结果揭示了大脑中易受衰老过程影响的区域，并提供了免疫反应与大脑衰老之间存在因果和遗传联系的证据。关键词：年龄增量、大脑衰老、因果关系、CNN、可解释的人工智能、GWAS、孟德尔随机化、免疫
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
Q1 2024首选药物清单更新 - 落基山...tzield®（teplizumab-mzwv） - 社区计划医疗福利药物政策
e10.9 1型糖尿病无并发症背景1型糖尿病（T1D）是一种慢性自身免疫性疾病，可导致胰岛素产生β细胞的破坏，并依赖于外源性胰岛素生存。大约有1至150万美国人患有TD1，这是最常见的童年疾病之一。尽管它可以出现在任何年龄，但通常在儿童和年轻人中诊断出TD1。如果大多数患者没有家族史，但如果有父母，兄弟或姐姐的父母，兄弟或姐姐，则患有T1D的风险更高。1型糖尿病在明显高血糖发展之前通过无症状阶段进行。这些阶段的特征是自身抗体的出现（阶段1），然后是血糖症（第2阶段）。在第2阶段，对葡萄糖负荷的代谢反应受损，但糖基化血红蛋白的水平仍然正常。胰岛素治疗和葡萄糖监测目前是治疗临床阶段的护理标准，第3阶段T1D。teplizumab-mzWV是一种CD3定向的单克隆抗体，在T淋巴细胞表面结合CD3。teplizumab- mzWV可能会侵蚀胰岛胰岛素产生的β细胞的T淋巴细胞，同时增加调节性T淋巴细胞的比例，以帮助缓解免疫反应。临床证据被证明teplizumab-mzWV被据称延迟了成人和小儿患者8岁及以上的成人和小儿患者患有2期型糖尿病的1型糖尿病的发作。患者每天通过静脉输注（IV）输注每天一次随机接受Teplizumab-MZWV或安慰剂。Teplizumab-MZWV的疗效是在76例患者中以随机的双盲，事件驱动的，安慰剂对照的研究，8至49岁的2级T1D。主要疗效终点是在20（45％）的Teplizumab治疗的患者中诊断出从随机化到第3阶段T1D发展的时间，而在安慰剂治疗的患者中，有23名（72％）（72％）。按随机分组时按年龄和口服葡萄糖耐量测试状态分层的COX比例危害模型，表明在Teplizumab-MZWV组中，从随机分组到第3阶段T1D诊断的中位时间为50个月，在安慰剂组中为25个月，差异25个月。中位随访时间为51个月，Tzield的治疗导致3阶段T1D的发展统计学上显着延迟（危险比0.41，95％CI：0.22，0.78; p = 0.0066）。最常见的不良反应（> 10％）与使用Teplizumab-MZWV的使用是淋巴细胞减少，皮疹，白细胞减少和头痛。