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非常低脂蛋白（A）水平与新发育糖尿病和非酒精性肝病的风险的关联
作者分支：1格罗宁根大学医学中心格罗宁根，心脏病学系，9700 RB Groningen，荷兰荷兰2号荷兰2个心脏病学系，乌特雷希特大学医学中心心脏和肺部，荷兰大学乌特雷希特大学医学中心，荷兰纽瑟兰大学3号。 Netherlands * Contributed equally Keywords : cardiovascular risk factor, Lipoprotein(a), Type 2 diabetes, NAFLD, Mendelian randomization, Prospective study, UK Biobank Address for correspondence: Ming Wai Yeung and Pim van der Harst Department of Cardiology University of Groningen, University Medical Center Groningen, Hanzeplein 1, 9700 RB Groningen, The Netherlands电话号码：+31（0）50 3612355电子邮件：m.w.yeung@umcg.nl和p.vanderharst@umcutrecht.nl
在剂量优化的汽车T试验中的考虑
•人口，治疗因试验而异。•典型的感兴趣或终点变量为1）无进展生存（PFS），定义为从随机到最早或死亡的时间，或2）总生存期（OS），定义为从随机到死亡的时间。•汽车T细胞产品的制造故障是ICE（治疗策略）。•对于PFS而言，例如开始新的抗癌治疗是一种冰，并且在开始新的疗法之前，可以在最后一次疾病评估中对没有PD进行新的抗癌治疗的患者进行审查（假设策略）。该冰也可以忽略（治疗政策策略）。•典型的治疗效果测量是PFS或OS的危险比（HR）。•主要分析是在ITT集合上进行的，这是所有随机受试者。
高级增强脑肿瘤分类...
将他们的成就归功于系统的两个主要组成部分：区分和随机化。区分是指使用 SVM 来获取每个节点的分割知识，而随机化是指随机选择图像块，这些图像块用作学习每个节点的分割的特征形式。这种随机化过程可能会导致几个问题。首先，如果我们在 500X500 图像中选取大小为 50X50 的图像块，采样空间可能容纳数千个块，这使得随机选择的块不太可能容纳图像分类感兴趣的对象。此外，随机选择的样本更有可能相互重叠，从而产生冗余。因此，在本项目中，找出选择图像块的新方法。理论上，更具信息性的块选择应该在每个树节点产生更高质量的分割，这反过来应该会提高分类器的整体准确性。
- 知识uchicago的补充信息
图6：与随机树的真实树与模拟类似物之间的距离之间的关系。对于每个实验（行）和随机方法（列），我们绘制了在随机树（y轴）集合中发现的距离真树的距离与对数类似的距离之间的相关性。为了进行比较，在X轴上绘制了相应的真实系统发育的p值。每个点表示与特定数据集（实验/年组合）相对应的一组随机化。Bootstrap 95％置信区间，颜色表示引导样品的比例，其中对数可能与距离的斜率与距离明显不同。我们发现几乎所有相关性都小于零（固体水平线），并且许多数据集之间的距离和对数似然之间的关系始终存在。对于随机测试p值小于0.05（垂直虚线）的数据集尤其如此。请注意，p值（x轴）显示了方形 - 根 - 以更好的可视化。
BIQSFP指南2024年1月16日 - 生物标志物，成像...
积分测试或测定的属性：•需要进行包括QOL评估在内的测试，以确立试验的资格或指导治疗，成像，预防或症状科学/QOL试验的干预措施分配。•不同生物标志物的亚组需要单独的应计目标。当生物标志物患病率非常低或患病率很高，并且可能需要在某些亚组中持续更长的时间才能具有足够的统计能力来解决特定于该亚组的治疗问题时，可能会产生这种需求。•试验终点基于功能成像，分子表征或症状/QOL的度量。•在极少数情况下，可能需要进行生物标志物测定来进行随机分层，但是这种用途需要强烈的理由。强烈的生物标志物分层随机性的强有依据的例子包括：生物标志物的预后很强，试验很小；或生物标志物患病率如此之低，以至于有风险，即相对于生物标志物，武器会变得非常不平衡。
将人类保持在循环中
摘要：机器人培训通常在模拟环境中进行，尤其是在增强学习中。因此，使用域随机化生成多个培训环境，以确保转移到现实世界应用程序并弥补未知现实世界状态。我们建议通过在培训过程的各个阶段参与人类应用专家来改善域随机化。专家可以在模拟现实主义，确定遗漏的属性并验证机器人执行方面提供有价值的判断。我们的人类在循环工作流程中描述了它们如何在五个阶段增强过程：验证和改善现实世界扫描，纠正虚拟表示，指定特定于应用程序的对象属性，验证和影响模拟环境的产生和验证机器人培训。我们概述了示例并强调研究机会。此外，我们提出了一个案例研究，在该案例研究中，我们实施了不同的原型，证明了在给定阶段的人类专家的潜力。我们的早期见解表明，人类的投入可以使不同阶段的机器人培训受益。
主动疫苗安全监测 – AVSS
干预措施（例如疫苗接种）符合当地临床实践（例如国家免疫计划、EPI 计划） 研究人员不会干预干预措施（例如疫苗）的选择 不将研究参与者分配到预先定义的干预措施（即不随机化） 不对研究参与者应用额外的诊断或监测程序 使用流行病学方法分析收集的数据
成人急性淋巴细胞白血病的更新
•一种治疗方法比另一种治疗方法更好吗？•新药有效吗？•我们可以探索新的行动机制吗？•实验室测试是否会帮助我们更多地了解该疾病？•优秀的医疗保健是经验中不可或缺的一部分•参与者不是“豚鼠”•如果一项研究包括随机化，那是因为我们不知道哪个