1 法学博士、哲学博士。温莎大学法学院副教授。www.noelsemple.ca 2 https://www.conferenceboard.ca/press/speech_oped/2018/07/12/the-unintended-consequences-of-economic- populism :“民粹主义经济学的另一个标志是偏爱所谓的管理贸易或公平贸易。在这种叙事下,贸易逆差是国家软弱的表现,因此政府试图阻止尽可能多的进口,同时鼓励出口。民粹主义政府往往对自由贸易协定持怀疑态度,并准备引入关税和谈判贸易水平等壁垒,以试图使国内产业受益。他们专注于传统制成品的贸易,很少关注经济一体化、全球价值链或服务贸易。特朗普政府是民粹主义保护主义贸易议程最突出的例子。但意大利新民粹主义政府因担心意大利特色食品缺乏保护而不愿批准《综合经济贸易协定》。” 3 {Friedman, 2019 #7167} “保护主义几乎是经济民粹主义的一个决定性特征” 4 民粹主义 = “就像现代代议制民主的永久阴影,以及持续的危险”
摘要 癫痫是个体的一种慢性发作状态。脑细胞群反映出异常的电活动。脑电图 (EEG) 是一种监测大脑活动和诊断神经系统疾病的常用工具。在处理具有超高维度的复杂变换特征并从 EEG 中提取最佳特征时,对癫痫和非癫痫数据进行分类是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的混合方法来选择最佳特征,该方法涉及粒子群优化 (PSO) 算法、新开发的概率粒子群优化 (PPSO) 算法和顺序差分进化 (SDE) 算法。癫痫患者的 EEG 数据已用于评估该方法。使用离散波长变换提取特征。PSO、PPSO 和 SDE 从 EEG 的特征空间中选择最佳特征。进一步使用不同的分类器评估这些最佳特征的性能。比较了 PSO、PPSO 和 SDE 的性能。本文对生物启发算法对脑电信号特征优化的重要性进行了广泛的研究。在所有分类器中,支持向量机 (SVM) 表现优异,在第 100 个周期时,PPSO 的准确率为 97.74%,SDE 的准确率为 98.34%。这表明最佳特征选择提高了分类器的性能。
运动图像(MI)是在没有身体运动的情况下想象运动的心理过程(Aggarwal和Chugh,2019年)。脑部计算机界面(BCIS)广泛用于中风患者的康复训练(McAvinue和Robertson,2008年)。通过使用MI,可以训练患者对其大脑信号的控制,从而激活有助于运动的设备。这种训练方法被认为可以增强感觉输入,从而导致大脑可塑性改善运动功能(Hwang等,2009)。通过使用脑电图(EEG)分析来捕获患者的运动意图并使他们能够控制外部装置,已证明了这种康复策略的可行性。与传统的运动康复相比,基于脑电图的MI方法可以通过受试者的自主意图进行主动训练,并已证明在中风恢复高原后为患者提供更好的康复结果(Young等人,2014年)。
Wenxin Zhang,1,2,8,10 Rui Wang,1,2,10 Dali Kong,1,2,10 Fangnan Peng,1,2,10 Mei Chen,1,10 Wenjie Zeng,1,2 Francesca Gioume,3 Sheng He,3 Sheng He,1 Hui Zhang,4 Zhang,4 Zhen Zhen Wang,1 khen wang,1,9 khe,khen khian khian khian khian stunk khe k ky khe,khe,khe ky,ky, 1,6,7 Fabio Fornara,3和Daisuke Miki 1,11, * 1上海植物压力生物学中心,CAS CAS CAS卓越分子植物科学中心,中国科学院,上海200032,中国2,中国科学院,中国科学院,中国,中国33中,中国科学院33.上海师范大学,上海,200234年,生命科学,中国5研究生科学研究生院,米雅基仙台,米雅基980-8577,日本6 6高级生物技术学院和生命科学学院,科学技术大学科学与技术大学,科学与技术大学,科学技术大学,中国518055中心,高级生物学。北京100081,中国8现在的地址:高级跨学科研究学院,北京北京大学北京大学北京大学生命科学中心,中国北京100871,中国9目前的地址:当前的地址:阿纳伊州农业大学,阿纳伊州农业大学,HEFEI 230036,HEFEI 230036,HEFEI 230036,HEFEIS NEE SUPER ESHORIAN ES EMALINE 11次贡献了11次主持人。 https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100389Wenxin Zhang,1,2,8,10 Rui Wang,1,2,10 Dali Kong,1,2,10 Fangnan Peng,1,2,10 Mei Chen,1,10 Wenjie Zeng,1,2 Francesca Gioume,3 Sheng He,3 Sheng He,1 Hui Zhang,4 Zhang,4 Zhen Zhen Wang,1 khen wang,1,9 khe,khen khian khian khian khian stunk khe k ky khe,khe,khe ky,ky, 1,6,7 Fabio Fornara,3和Daisuke Miki 1,11, * 1上海植物压力生物学中心,CAS CAS CAS卓越分子植物科学中心,中国科学院,上海200032,中国2,中国科学院,中国科学院,中国,中国33中,中国科学院33.上海师范大学,上海,200234年,生命科学,中国5研究生科学研究生院,米雅基仙台,米雅基980-8577,日本6 6高级生物技术学院和生命科学学院,科学技术大学科学与技术大学,科学与技术大学,科学技术大学,中国518055中心,高级生物学。北京100081,中国8现在的地址:高级跨学科研究学院,北京北京大学北京大学北京大学生命科学中心,中国北京100871,中国9目前的地址:当前的地址:阿纳伊州农业大学,阿纳伊州农业大学,HEFEI 230036,HEFEI 230036,HEFEI 230036,HEFEIS NEE SUPER ESHORIAN ES EMALINE 11次贡献了11次主持人。 https://doi.org/10.1016/j.crmeth.2022.100389
摘要背景肝动脉介入联合免疫靶向治疗具有良好的疾病控制效果并延长生存期,但肝动脉介入与全身治疗的安排使临床决策混乱。方法一项双中心回顾性临床研究经机构伦理委员会批准,纳入2018年12月至2022年2月接受靶向治疗加PD-1抑制剂治疗(联合或不联合肝动脉介入)的巴塞罗那诊所肝癌C期(BCLC-C)肝细胞癌(HCC)患者。根据治疗模式,将患者分为三组:初始肝动脉介入联合免疫靶向治疗、免疫靶向治疗序贯肝动脉介入治疗、单纯免疫靶向治疗。比较三组的生存率、反应和不良事件。还评估了亚组分析和单变量和多变量预后分析。结果中位随访时间为18.3个月(95%CI 16.7至20.0个月)。总共 163 名 BCLC-C 期 HCC 患者被分为三组:初始肝动脉介入加 PD-1 抑制剂加靶向治疗 (HPT,n = 66)、PD-1 抑制剂加靶向治疗后再进行肝动脉介入 (PTH,n = 56) 和 PD-1 抑制剂加靶向治疗 (PT,n = 41)。HPT 组的中位无进展生存期为 8.37 个月 (95% CI 6.35–10.39),PTH 组为 5.3 个月 (95% CI 3.48–7.12),PT 组为 6.33 个月 (95% CI 3.75–8.92)。 HPT 组的无进展生存期优于 PTH 组(HR 0.66,95% CI 0.45–0.97,p = 0.027)和 PT 组(HR 0.60,95% CI 0.39–0.92,p = 0.01)。HPT 组的中位总生存期为 14.6 个月(95% CI 10.6–18.7),PTH 组为 10.0 个月(95% CI 8.2–11.8),PT 组为 11.3 个月(95% CI 8.3–14.3)。HPT、PTH 和 PT 组的 1 年总生存率(OS)分别为 50%、33.9% 和 34.1%。 HTP组总生存期明显长于PT组(HR 0.60,95% CI 0.361~0.996,p=0.032)。与PTH组相比,HTP组总生存期有延长趋势(HR 0.66,95% CI 0.416~1.032,p=0.059)。所有治疗方式安全性相同。多因素分析显示,治疗方式、白蛋白水平、Child-Pugh分级及肝切除史是BCLC-C型HCC患者的独立预后因素。结论初始肝动脉介入联合免疫靶向治疗较免疫靶向序贯肝动脉介入和单纯免疫靶向治疗可获得生存获益,且副作用可耐受。多因素分析显示肝脏储备功能与预后密切相关。
算法,该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化,这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化,以减少计算工作量获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响离场路径规划的某些航空运输因素,例如天气模式和空中交通组合,但得到的地面路径与 SID 轨迹非常相似。高度路径的帕累托前沿表现出燃料消耗和感知噪音水平的降低。我们还根据不同航线的相关飞行物理原理,讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
算法,该算法根据飞行目的地、跑道角度、机场附近飞机的空间间隔、人口分布和转向运动来考虑引导点。高度路径针对低感知噪音和低燃料消耗进行了优化,这是通过使用从该表面路径计算出的距离求解飞行纵向控制运动方程来确定的。开发了一种改进的非支配排序遗传算法 II 用于离散优化,以减少计算工作量来获得最佳高度路径的帕累托前沿。通过模拟从香港国际机场飞往两个强制空中交通服务报告点的航班来演示该方法。然后将结果与快速访问记录器数据和标准仪表离场 (SID) 轨迹进行比较。虽然该方法没有考虑影响出发路径规划的某些航空运输因素,例如天气模式和空中交通组合,但最终的地面路径与 SID 轨迹非常相似。由此产生的高度路径的帕累托前沿显示燃料消耗和感知噪音水平降低。还根据不同航线的相关飞行物理讨论了燃料消耗和感知噪音水平之间的权衡。
近十年来,分子靶向药物在HCC治疗的临床探索中取得了诸多突破。索拉非尼虽然是HCC最热门的一线治疗药物,但其有效率仅为2%(7)。仑伐替尼是另一种一线药物,于2018年8月获美国食品药品监督管理局(FDA)批准用于治疗HCC。此前有研究表明,仑伐替尼在未治疗的晚期HCC患者中,总生存期(OS)并不劣于索拉非尼,且与索拉非尼相比,中位无进展生存期(PFS)、中位进展时间和客观缓解率(ORR)均显著改善(8)。此外,仑伐替尼在作用机制上更具优势,对多个肿瘤血管调控相关靶点表现出更强的抑制活性和良好的协同抑制作用,尤其是对血管内皮生长因子受体(VEGFR)、成纤维细胞生长因子受体(FGFR)等受体有较好的抑制作用(9)。在 TACTICS 试验之前,许多研究未能证明 TACE 联合分子靶向药物(索拉非尼、布立尼布、奥兰替尼)的疗效(10)。TACTICS 试验表明,对于不可切除的 HCC 患者,与单纯 TACE 相比,TACE 联合索拉非尼可显著改善 PFS(3)。关于 TACE-lenvatinib 序贯疗法治疗 HCC 的研究很少。本研究旨在评估 TACE-lenvatinib 序贯疗法治疗不可切除的 HCC 的疗效和安全性。我们根据 STROBE 报告清单(可访问 https://jgo.amegroups.com/article/)撰写了以下文章
靶向药物治疗是治疗晚期HCC患者的重要方法,可有效改善HCC患者的预后。既往研究报道,索拉非尼和仑伐替尼作为HCC的一线靶向药物,中位总生存期(OS)分别可达13.6个月(95% CI:12.1–14.9)和12.3个月(95% CI:10.4–13.9)(4)。瑞戈非尼是HCC的二线靶向药物。作为多靶点激酶抑制剂,瑞戈非尼可全面抑制血管生成靶点,如血管内皮生长因子受体(VEGFR)1-3、血小板衍生的生长因子受体(PDGFR)、成纤维细胞生长因子受体(FGFR)、Tie-2等发挥抗血管生成作用,全面抑制血管生成(5)。接受一线靶向药物治疗后,接受瑞戈非尼治疗可显著改善HCC患者的预后。先前有研究报告,一线靶向药物治疗后瑞戈非尼的OS可达16.4个月,显著优于未接受二线治疗的7.5个月(6)。作为HCC的二线靶向药物,瑞戈非尼的中位OS为10.6个月(95%CI:9.1–12.1)(7),已被推荐作为系统治疗后病情进展的首选药物(8)。但目前尚无研究报道不同一线靶向药物治疗失败后使用瑞戈非尼。我们知道靶向药物主要通过靶点起作用,而索拉非尼和仑伐替尼作为一线靶向药物,作用于不同的靶点。是否在HCC治疗后序贯使用瑞戈非尼
推荐引用推荐引用引用McCulloough,Alexander PE,Armstrong R,Arvinte C,Bain AF,Bartlett RP,Berkowitz RL,Berry AC,Bory TJ,Borody TJ,Brewer JH,Brewer JH,Brurusky AM,Clarke T,Clarke T,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck,Eck A,Eck J,Eisner RA,Fareed GC,Fareella A,Fonseca SNS,Geyere CE,Jr. Marble B, McCinnon je, merritt Ll, Orient jm, Oskoui r, pompan dc, prodrom bc, prodromos c, rajter jc, rajter jc, ram cvs, risch ss, risch ha, robb mja, rutherford m, scholz m, singleton mm, Tyson bm, Urso RG,Victory K,Vlietel,Wax CM,Wolkoff AG,Wooll V和Zelenko诉。多面的高度靶向序列的序列多饮用治疗早期的高危SIRS-COV-2感染(VOID-19)。Rev Cardiovasc Med 2020; 21(4):517-5
