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了解 3D™ AI CAD 中的案例评分
考虑病例评分为 76-100 的顶部箱子。该箱子包含数据库中约 19.8% 的癌症病例，约 2.7% 的非癌症病例具有此范围。在 100,000 名女性的人口中，癌症发病率为 5.1/1000，平均有 510 例癌症和 99,490 例非癌症。人们预计平均会看到约 101 例病例评分为 76-100 的癌症（19.8% x 510 例癌症）和约 2,700 例病例评分为 0 的非癌症（2.7% x 99,490）。因此，在病例评分为 76-100 的约 2,700 个病例中，每 28 个病例中约有 1 个是癌症（101/2,800）。在此示例中，为了清楚起见，对数字进行了四舍五入；更精确的数字如表 1 所示。可以对其他病例评分箱进行类似的分析，从观察到的数据库分布中推断，以估计一般筛查环境中的预期数字，从而得出给定病例评分中可能是癌症的分数的估计值。
有无人工智能的早期预警评分
作者隶属关系：芝加哥大学医院医学部，伊利诺伊州芝加哥市 (Edelson, Carey)；AgileMD，加利福尼亚州旧金山市 (Edelson)；威斯康星大学医学与公共卫生学院肺部和重症监护医学部，麦迪逊市 (Churpek)；耶鲁大学医学院心血管医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Lin, Huang, Krumholz)；耶鲁医学院肺部、重症监护和睡眠医学部，康涅狄格州纽黑文市 (Siner)；耶鲁纽黑文健康中心 Care Signature，康涅狄格州纽黑文市 (Johnson)；耶鲁医学院普通内科部，康涅狄格州纽黑文市 (Rhodes)。
2023 JUPAS录取分数9 jupas参加 -
此网页上显示的入学分数仅适用于本地学生。对于满足最低入学要求的申请人，为选择目的计算入学分数。此处包含的信息是基于在JUPAS入学练习中收到优惠的申请人的入学评分（适当的权重）。通过特殊路线录取的学生（例如不包括比赛/活动，校长的提名，运动才能，残疾申请人以及家庭和青年事务局多方面卓越奖学金的其他经验和成就。学生被提醒，分数权重和计算可能每年有所不同。由于使用了不同的权重，因此在计划或入学年份中，入学评分不可比拟。中位数和下四分位数得分仅供参考，不应用于预测入院的可能性。选择标准每年都不同，并且在选择过程中使用了许多类型的分数。除了公开检查结果外，还可以考虑其他因素（例如乐队选择和面试绩效）。从2024年开始，自由研究将被公民和社会发展（CSD）取代。CSD和自由研究的结果将不适用于得分计算。请单击此处以获取有关2024 JUPAS入学评分计算和主题权重的更多详细信息。
考试成绩与经济增长：更新与延伸
为了检验考试成绩与人均 GDP 增长之间的关系，我们使用了 Hanushek 和 Woessmann（2012a）为 50 个国家提供的考试成绩——这些成绩基于 1963 年至 2003 年间在小学和中学进行的国际数学和科学测试——以及麦迪逊项目数据库（Bolt 等人，2018 年）中 1960 年至 2016 年根据购买力调整后的 2011 年美元人均 GDP 数据。Hanushek 和 Woessmann（2012a）研究的是截至 2000 年（和 2007 年）的增长，而我们研究的较长时期包括 2008 年金融危机及其后果。在分析中，我们根据 1960 年的人均 GDP 和受教育年限的差异进行了调整。2
繁殖中多基因评分调节的三个模型
摘要过去几年在理解人类遗传学方面带来了重大突破。这些知识已用于开发“多基因评分”（或“多基因风险评分”），该评分提供了有关多基因疾病（例如糖尿病或精神分裂症）的发展的概率信息。它们已经被用于繁殖，以选择患病风险较低的胚胎。当前，将多基因分数用于胚胎选择符合有关胚胎测试和选择的现有法规。现有的监管方法包括“基于疾病的”模型，这些模型将胚胎的选择限制为避免疾病特征（在澳大利亚，英国，意大利，瑞士和法国等各种格式采用）和“自由主义者”或“自由主义”模型，在下面是胚胎测试和选择，无管制（如美国）。我们介绍了一种新颖的“福利主义模型”，该模型会根据预测特征对福祉的影响限制胚胎的选择。我们将每个模型的优点和劣势比较，以调节多基因分数。多基因分数为现有的胚胎选择技术提供了潜在的潜力，用于选择更广泛的预测遗传影响的特征，包括连续特征。的确，存在多基因分数来预测未来的智力，并且有人建议它们在胚胎选择中使用在美国正常范围内进行预测。我们研究了这三个模型如何应用于诸如智能等非疾病特征的预测。智力的遗传学在科学和道德上仍然存在争议。本文没有试图解决这些问题。但是，与许多生物医学的进步一样，一旦技术可用，就必须立即达到一个有效的监管制度。如果没有适当的法规，则市场有效地决定了道德问题。
考试成绩与经济增长：更新与延伸
为了研究考试成绩与人均 GDP 增长之间的关系，我们使用了 Hanushek 和 Woessmann (2012b) 为 50 个国家提供的考试成绩（基于 1963 年至 2003 年在小学和中学进行的国际数学和科学测试）以及 1960 年至 2016 年之间根据购买力调整后的人均 GDP 数据（以 2011 年美元计算），这些数据来自麦迪逊项目数据库（Bolt 等人，2018 年）。虽然 Hanushek 和 Woessmann (2012b) 研究的是 2000 年（和 2007 年）之前的增长，但我们的较长时期包括 2008 年金融危机及其后果。在分析中，我们调整了 1960 年人均 GDP 和受教育年限的差异。2
通过机器学习预测文章质量得分
国家研究评估计划和激励计划在简单的定量指标和耗时的同行/专家审查之间进行选择，有时会受到文献计量学的支持。在这里，我们评估机器学习是否可以提供第三种替代方案，并使用更多多个文献计量和元数据输入来估算文章质量。我们使用临时三级Ref2021同行评审分数进行了调查，该评分分数为84,966篇提交给英国研究卓越研究框架2021的文章，与2014 - 18年的Scopus Record匹配，并具有大量的摘要。我们发现，在最佳情况下，评估和经济学单位（UOAS）和经济学单位（UOAS）和经济学单位（UOAS）和经济学单位最高（总体上为72％）。这是基于1,000个文献计量的输入，而每种UOA中用于培训的文章的一半。的预测精度高于社会科学，数学，工程，艺术和人文科学，UOAS较低或接近零。随机森林分类器（标准或序数）和极端梯度增强分类器算法在32次测试中表现最好。准确性较低。我们通过主动学习策略提高了准确性，并选择具有更高预测概率的文章，但这显着减少了预测的分数数量。
通用和疾病的心血管风险评分...
摘要目标研究表明，通用心血管风险（CVR）预测工具可能会低估SLE中的CVR。我们首次检查了我们的知识，通用和适应疾病的CVR评分是否可以预测SLE中亚临床动脉粥样硬化的进展。方法，我们包括所有没有心血管事件病史或糖尿病病史的符合条件的SLE患者，他们进行了3年的颈动脉和股骨超声随访检查。五个通用（系统的冠状动脉风险评估（得分），弗雷明汉姆风险评分（FRS），汇总队列风险方程，球虫，前瞻性心血管穆斯特）和三个“ SLE-SLE适应” CVR评分（修改的系统性冠状动脉风险评估（MSCORE），修改后的风险评分（MSSCORE）风险评分（MMSCERS），QRAMINGHAM WASER（MMFRS），QUSER（MMFRS），QESERS QUSERS），QESERS QUSER SERKS），QESERS QUSER SECRES（QESERS）QUSER SERKS）在基线时计算。用Brier评分（BS），接收器操作特征曲线（AUROC）和Matthews相关系数（MCC）测试了CVR评分预测动脉粥样硬化进展（定义为新的动脉粥样硬化斑块发育）的性能（定义为新的动脉粥样硬化斑块发育），而与Harrell的CREALATION一起测试了Harrell的C -CORLAITION（MCC）。二进制逻辑回归也用于检查亚临床动脉粥样硬化进展的决定因素。结果在124名患者中有26名（21％）（女性90％，平均年龄44.4±11。7年）在平均39.7±3.8个月的随访期之后，出现了新的动脉粥样硬化斑块。性能分析表明，MFRS（BS 0.14，AUROC 0.80，MCC 0.22）和QRISK3（BS 0.16，AUROC 0.75，MCC 0.25）更好地预测了斑块进展。c-索引对MFRS和QRISK3的歧视没有优势。在多变量分析中，qrisk3（OR 4.24，95％CI 1.30至13.78，p = 0.016）在CVR预测评分和年龄中（OR 1.13，95％CI 1.06至1.21，p <0.001），累积糖皮质激素剂量（OR累积糖皮质激素剂量）抗磷脂抗体（OR 3.66，95％CI 1.24至10.80，p = 0.019）在疾病相关的CVR因子中与斑块进展独立相关。结论适用于SLE适应的CVR评分，例如QRisk3或MFRS，以及监测糖皮质激素暴露和抗磷脂抗体的存在，可以帮助改善SLE中的CVR评估和管理。
物理风险分数和财务影响数据
S＆P全球可持续性1气候变化危害建模使用CMIP6气候模型，这是最新一代的全球气候模型，告知气候变化间室内面板（IPCC）7。最近将来自35个CMIP6模型的温度和降水数据从模型的不同天然空间分辨率下降到均匀的0.25°纬度宽度网格，其中包括NEX-GDDP 8降尺度的CMIP6数据集，构成了可持续性1 Hagard Model的基础。NEX-GDDP数据集进行了历史基线以及四个方案，SSP126，SSP245，SSP370和SSP585；但是，并非所有35个基础CMIP6型号都可以用于所有情况。首先重新处理数据格式，即时间切片的空间图，以在每个网格单元格生成2100年的每日时间序列。模型均值时间序列，该数据构成了可持续性1模型中九种危害中五个的主要驱动因素。