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脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
三脚架+AI语句：报告使用回归或机器学习方法的临床预测模型的更新指南
关注透明度和现场报告的完整性，10 11和由此产生的可用性。对于读者（包括同行审稿人，编辑，卫生专业人员，监管机构，患者和公众），不完整或不准确的报告会损害严格评估研究设计和方法的能力，对研究结果充满信心，并进一步评估或进一步评估或实施预测模型。模型的报告不良可能还可能掩盖设计，数据收集或进行研究中的缺陷，如果该模型是在临床途径中实施的，则可能会造成伤害。在减轻偏见的措施不足时，可以认为危害会发生。更好的报告可以建立更多的信任，并影响医疗保健中预测模型的使用和公众的可接受性。作者具有道德和科学的义务，可以完全透明地诚实地报告他们的研究。已故的道格·奥特曼（Doug Altman）及其同事指出，“好的报告不是可选的；这是研究的重要组成部分。13
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
荷兰NO2和PM2.5的小时土地使用回归建模。
年平均土地利用回归（LUR）模型已被广泛用于评估空气污染暴露的空间模式。但是，它们无法捕获空气污染中的昼夜变异性，因此可能导致动态暴露评估有偏见。在这项研究中，我们旨在使用LUR算法对荷兰的两种主要污染物（第2和PM 2.5）进行平均小时浓度。，我们建模了2016年至2019年平均小时浓度的空间变化，合计为两个季节，以及两种工作日类型。使用了两种建模方法，有监督的线性回归（SLR）和随机森林（RF）。潜在的预测因子包括种群，道路，土地利用，卫星检索和化学转运模型污染估计具有不同缓冲尺寸的变量。我们还使用小时监控数据从2019年的年度模型进行了时间调整，以将其性能与小时建模方法进行比较。结果表明，每小时2个模型的总体表现良好（5倍交叉验证r 2 = 0.50 - 0.78），而PM 2.5进行中等（5倍交叉验证r 2 = 0.24 - 0.62）。在第2号和PM 2.5中，温暖季节的表现都比寒冷的季节差，周末比工作日还差。两种污染物的RF和SLR模型的性能相似。对于SLR和RF，与工作日相比，在周末型号中选择了更大的缓冲尺寸的变量，代表背景浓度的变化，与冷季相比，在周末模型中选择了更频繁的变量。年度平均模型的时间调整总体上比两种建模方法都要差（无2小时r 2
文章双核的人肝细胞是通过内质病m期的晚期动力学回归而产生的
双核的多倍体细胞在许多动物组织中很常见，在这些动物组织中，它们是由内象作用的，这是一种非典型的细胞周期，其中细胞进入M相，但不经历细胞因子。在啮齿动物的内菌病m期间已显示出不同的细胞因子的步骤，但目前尚不清楚人类细胞如何进行内构病。在这项研究中，我们使用胎儿衍生的人肝细胞器官（HEP-ORGS）来研究人类肝细胞如何启动和执行内构。我们发现内构病中的细胞具有正常的有丝分裂时机，但在细胞因子过程中失去了膜锚固，这与四种皮质锚定蛋白，RACGAP1，RACGAP1，Anillin，Sept9和Citron Kinase（CIT-K）的丧失有关。此外，Wnt活性的降低增加了HEP-ORGS中双核细胞的百分比，这种作用取决于非典型的E2F蛋白E2F7和E2F8。一起，我们阐明了肝细胞如何在人肝脏中发生内质细胞，从而提供了对哺乳动物内质症机制的新见解。
儿童脑肿瘤的自发消退
简介：它们被定义为具有肿瘤放射学特征并在放射学随访期间自行消退的占位性病变。自发性肿瘤消退是一种罕见现象，恶性肿瘤的消退率为1/6万至10万。材料和方法：11 岁女性，多饮、多尿、体重减轻 5 公斤、共济失调、头痛、视力丧失和尿崩症。 CT 检查发现，依赖视交叉的肿瘤占据了丘脑悬池，导致下丘脑向腹侧移位。结果：采用翼点入路和显微手术切除进行切除活检。在手术过程中，发现视交叉和视神经增厚。已报道世界卫生组织 I 级毛细胞星形细胞瘤。在两年的脑部 MRI 跟踪随访中，我们观察到肿瘤完全消退。讨论：肿瘤的部分细胞减灭术、活检、放疗或化疗在肿瘤细胞凋亡的启动中起作用。手术创伤有利于改变肿瘤的生物活性和宿主的免疫状态。结论：手术后残留肿瘤自然消退和自然退化的机制尚不清楚。细胞凋亡可能是共同点，可能的机制包括免疫、遗传和生物因素。
新冠疫苗国家间分配不平等及其深层因素：综合集中指数分析与多元线性回归分析
在 COVID-19 大流行期间，健康公平成为国家和国际层面令人关注的问题。在国家层面，研究人员一直关注其国家内不同社会群体在感染水平、后果和疫苗接种方面的差异（1-14）。全球层面的主要健康公平问题之一是 COVID-19 疫苗的不公平获取，特别是在 COVID-19 疫苗开始生产后和疫苗变得充足之前的时期。全球卫生治理 (GHG) 负责协调 COVID-19 疫苗的公平分配；然而，情况并非如此（15、16）。根据 Our World in Data 网站 2022 年 4 月 7 日的数据，高收入国家 (HIC) 和中上收入国家 (UMIC) 完全接种疫苗的人数比例分别达到 74.1% 和 76.68%。相比之下，中低收入国家 (LMIC) 和低收入国家 (LIC) 的完全接种疫苗人口比例分别达到 50.51% 和 11.51%。至于部分接种疫苗的人口比例，估计高收入国家、中高收入国家、中低收入国家和低收入国家分别为 5.05%、4.77%、9.17% 和 3.26% ( 17 )。这些数字表明这些国家群体在疫苗接种方面存在差异。
元回归分析确定医学生脑死亡概念知识对器官捐赠态度的影响
脑死亡 (BD) 概念的理解是人死亡的意义，这是器官移植的关键，因为大多数器官捐赠者都是已经死亡并处于 BD 状态的人。然而，对这一概念缺乏理解是反对捐赠的主要原因之一，尤其是对明显死亡的恐惧。在医护人员和医学生中，对器官捐赠的态度相对积极，1-3 但仍有相当一部分人对 BD 概念缺乏充分理解。1-3 几乎所有社会群体都认为 BD 概念的知识与对器官捐赠的态度之间存在密切联系。1-4 然而，在医学生中，结果却相互矛盾。虽然一位西班牙国民
评估对2型糖尿病疗法的体重减少的潜力：对120个随机对照试验的元回归分析
1。Antman EM，Loscalzo J.心脏病学的精确医学。nat Rev car-diol。2016; 13（10）：591-602。 2。 Kuss O，Opitz ME，Brandstetter LV，Schlesinger S，Roden M，HoyerA。 2型糖尿病治疗如何用于精密糖尿病ogy？ 来自174个随机ISED试验的血糖控制数据的元回归。 糖尿病学。 2023; 66：1622-1632。 3。 Jameson JL，Longo DL。 精确医学 - 个性化，问题和有前途。 n Engl J Med。 2015; 372（23）：2229-2234。 4。 Hawgood S，Hook-Barnard IG，O'Brien TC，Yamamoto KR。 精确医学：超出拐点。 SCI Transl Med。 2015; 7（300）：1-3。 5。 丹尼斯JM。 2型糖尿病中的精确药物：使用个性化预测模型来优化治疗的选择。 糖尿病。 2020; 69（10）：2075-2085。 6。 Wilkinson J，Arnold KF，Murray EJ等。 现实的时间检查机器学习驱动的精密药物的承诺。 柳叶刀数字健康。 2020; 2（12）：E677-E680。 7。 Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。 J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。2016; 13（10）：591-602。2。Kuss O，Opitz ME，Brandstetter LV，Schlesinger S，Roden M，HoyerA。2型糖尿病治疗如何用于精密糖尿病ogy？来自174个随机ISED试验的血糖控制数据的元回归。糖尿病学。2023; 66：1622-1632。3。Jameson JL，Longo DL。精确医学 - 个性化，问题和有前途。n Engl J Med。2015; 372（23）：2229-2234。 4。 Hawgood S，Hook-Barnard IG，O'Brien TC，Yamamoto KR。 精确医学：超出拐点。 SCI Transl Med。 2015; 7（300）：1-3。 5。 丹尼斯JM。 2型糖尿病中的精确药物：使用个性化预测模型来优化治疗的选择。 糖尿病。 2020; 69（10）：2075-2085。 6。 Wilkinson J，Arnold KF，Murray EJ等。 现实的时间检查机器学习驱动的精密药物的承诺。 柳叶刀数字健康。 2020; 2（12）：E677-E680。 7。 Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。 J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。2015; 372（23）：2229-2234。4。Hawgood S，Hook-Barnard IG，O'Brien TC，Yamamoto KR。精确医学：超出拐点。SCI Transl Med。2015; 7（300）：1-3。 5。 丹尼斯JM。 2型糖尿病中的精确药物：使用个性化预测模型来优化治疗的选择。 糖尿病。 2020; 69（10）：2075-2085。 6。 Wilkinson J，Arnold KF，Murray EJ等。 现实的时间检查机器学习驱动的精密药物的承诺。 柳叶刀数字健康。 2020; 2（12）：E677-E680。 7。 Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。 J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。2015; 7（300）：1-3。5。丹尼斯JM。2型糖尿病中的精确药物：使用个性化预测模型来优化治疗的选择。糖尿病。2020; 69（10）：2075-2085。6。Wilkinson J，Arnold KF，Murray EJ等。 现实的时间检查机器学习驱动的精密药物的承诺。 柳叶刀数字健康。 2020; 2（12）：E677-E680。 7。 Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。 J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。Wilkinson J，Arnold KF，Murray EJ等。现实的时间检查机器学习驱动的精密药物的承诺。柳叶刀数字健康。2020; 2（12）：E677-E680。 7。 Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。 J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。2020; 2（12）：E677-E680。7。Prasad RB，Groop L. 2型糖尿病中的精密药物。J Intern Med。 2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。J Intern Med。2019; 285（1）：40-48。 8。 tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。 降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。 糖尿病OBES METAB。2019; 285（1）：40-48。8。tsapas A，Karagiannis T，Kakotrichi P等。降糖药物对2型糖尿病患者体重和血压的比较功效：系统评价和网络元分析。糖尿病OBES METAB。糖尿病OBES METAB。2021; 23（9）：2116-2124。9。Blundell J，Finlayson G，Axelsen M等。每周一次的半紫鲁丁对食欲，饮食的控制，食物的控制和体重的影响。糖尿病OBES METAB。 2017; 19（9）：1242-1251。 10。 Palmer SC，Mavridis D，Nicolucci A等。 比较2型糖尿病患者的临床外发生和与降糖药物相关的不良事件：荟萃分析。 JAMA。 2016; 316（3）：313-324。 11。 Palmer SC，Tendal B，Mustafa RA等。 葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂用于2型糖尿病：随机对照试验的系统审查和网络荟萃分析。 bmj。 2021; 372：M4573。 12。 tsapas A，Avgerinos I，Karagiannis T等。 降糖药物对2型糖尿病的比较有效性：系统评价和网络荟萃分析。 Ann Intern Med。 2020; 173（4）：278-286。糖尿病OBES METAB。2017; 19（9）：1242-1251。 10。 Palmer SC，Mavridis D，Nicolucci A等。 比较2型糖尿病患者的临床外发生和与降糖药物相关的不良事件：荟萃分析。 JAMA。 2016; 316（3）：313-324。 11。 Palmer SC，Tendal B，Mustafa RA等。 葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂用于2型糖尿病：随机对照试验的系统审查和网络荟萃分析。 bmj。 2021; 372：M4573。 12。 tsapas A，Avgerinos I，Karagiannis T等。 降糖药物对2型糖尿病的比较有效性：系统评价和网络荟萃分析。 Ann Intern Med。 2020; 173（4）：278-286。2017; 19（9）：1242-1251。10。Palmer SC，Mavridis D，Nicolucci A等。比较2型糖尿病患者的临床外发生和与降糖药物相关的不良事件：荟萃分析。JAMA。 2016; 316（3）：313-324。 11。 Palmer SC，Tendal B，Mustafa RA等。 葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂用于2型糖尿病：随机对照试验的系统审查和网络荟萃分析。 bmj。 2021; 372：M4573。 12。 tsapas A，Avgerinos I，Karagiannis T等。 降糖药物对2型糖尿病的比较有效性：系统评价和网络荟萃分析。 Ann Intern Med。 2020; 173（4）：278-286。JAMA。2016; 316（3）：313-324。 11。 Palmer SC，Tendal B，Mustafa RA等。 葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂用于2型糖尿病：随机对照试验的系统审查和网络荟萃分析。 bmj。 2021; 372：M4573。 12。 tsapas A，Avgerinos I，Karagiannis T等。 降糖药物对2型糖尿病的比较有效性：系统评价和网络荟萃分析。 Ann Intern Med。 2020; 173（4）：278-286。2016; 316（3）：313-324。11。Palmer SC，Tendal B，Mustafa RA等。葡萄糖共转运蛋白-2（SGLT-2）抑制剂和胰高血糖素样肽-1（GLP-1）受体激动剂用于2型糖尿病：随机对照试验的系统审查和网络荟萃分析。bmj。2021; 372：M4573。12。tsapas A，Avgerinos I，Karagiannis T等。降糖药物对2型糖尿病的比较有效性：系统评价和网络荟萃分析。Ann Intern Med。 2020; 173（4）：278-286。Ann Intern Med。2020; 173（4）：278-286。