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调查自动驾驶汽车对撞车严重性和交通安全性的影响
交通事故是全国性的公共卫生问题，但是自动驾驶汽车（AV）有可能通过消除其最常见的原因，人为错误来大大降低事故的严重性和频率。通过分析加利福尼亚州汽车部门发布的数据，研究人员确定了影响AV崩溃严重程度的因素，但是，没有一个通过文献综述进行的。本文的目标是多方面的：通过识别和分类导致事故严重性的因素，以制定解决公众安全问题的策略清单，并承认不可避免的碰撞的伦理，以了解和分类导致事故严重性的因素，以了解公共道路上的AVS行动。为了实现这些目标，根据关键字搜索进行了全面的文献综述。在进行多步筛选和排除过程之后，对107个相关出版物进行了详细的审查，并将导致撞车严重程度增加的因素分为14个类别。文献表明，尽管大多数事故中的AV都不是过错的，尽管它们的倾向比传统的汽车更高，该汽车涉及后端碰撞，并且专门设计用于最小化事故的数量，但可能面临不可避免的事故。对于政策制定者和制造商的利益，确定了这些事故的道德困境和7项策略的11种策略，这些策略是针对提高公众看法的AV安全性的7种策略。
三尖瓣反流：了解病理生理学，严重程度分级和结果的最新进展
从修改的视图或2D经透过食管超声心动图（TOE）经胃中短轴视图或使用任何一种模态的3D体积渲染的等效物上对任何2D经胸超声心动图（TTE）进行。在该术语建议中，深层压痕和真实的委员被认为是与之相同的，并用于识别超级传单。可以通过这样的观察结果证明，在传单中两个褶皱或真实的连击都伴随着沿着小叶边缘的弦数，并创建了潜在的位点，以使小叶边缘发生障碍。然后由以下方式定义了一个单独的小叶：（i）从邻近的传单中独立运动，（ii）收缩中的彩色多普勒流动延伸到小叶周围的区域。四个主要类传单的流行形态如图2所示：I型是经典的3叶形态。 II型是2叶的形态，并具有前后和后叶的融合； III类型是基于第四个传单的位置的4叶型配置。 IV型具有> 4个传单。
睡眠效果周期障碍增加了糖尿病患者的Covid-19严重程度的风险
在本文中，我们探讨了昼夜节律破坏的风险，并对Covid-19期间糖尿病患者的睡眠唤醒周期产生影响。睡眠持续时间和质量与葡萄糖水平的稳定性之间的关联是良好的。因此，在大流行期间，暴露于循环提示中的变化和局限性，这些提示吸收了昼夜节律，例如浅黑色和社交互动，我们假设昼夜节律节奏的力量和稳定性会降低，如果措施不采取措施有意识地造成包括Zeitgebers在内的常规的措施。知道睡眠 - 吸引周期破坏会损害褪黑激素的产生，免疫系统的反应和葡萄糖代谢，并且糖尿病患者在被SARS-COV-2感染感染时（尤其是如果血糖不超出目标），对预后不良的风险较高，我们建议这些人对这些人进行适当的态度，以保持良好的态度，以保持良好的态度。关键字：糖尿病；冠状病毒感染；大流行；昼夜节律；睡眠障碍；昼夜节律； SARS病毒。
用于测量不同肤色湿疹严重程度的人工智能 (AI) 工具
对严重程度的不准确评估常常会导致不适当的治疗，导致症状因治疗不足而恶化，或因不必要的干预而增加费用。目前，缺乏一种结构化方法来评估 2D 图像上的湿疹严重程度（尤其是对于较深的肤色）并制定个性化的治疗策略。本发明解决了这些问题并有助于及时治疗和转诊。
按基线严重程度分层的 Brain Balance® 参与者的发育结果的可靠变化
综合多模式计划对发展结果的影响尚未得到充分研究。新出现的证据表明，多模式训练计划 Brain Balance ® (BB) 计划可能发挥非药物作用，解决青少年的认知、注意力和情感问题。在本分析中，我们研究了参与 BB 计划 3 个月对有发育障碍的儿童和青少年的结果的影响（N = 4,041；年龄 4-18 岁；69.7% 为男性）。父母在 Brain Balance-多领域发展调查 (BB-MDS) 上评定的分数用于评估基线和计划后的六个领域：（1）消极情绪；（2）阅读/写作困难；（3）多动/破坏性行为；（4）学业脱离；（5）运动/协调问题；和（6）社交沟通问题。为了估计从计划前到计划后的变化，我们计算了按基线严重程度分层的组的效应大小（Cohen's d）和可靠变化指数（RCI）。中度/高度严重程度（d = 1.63）和极度严重程度（d = 2.08）组的效应大小非常大，轻度严重程度组的效应大小较大（d = 0.87）。在所有 BB-MDS 领域观察到可靠变化的参与者平均百分比为：极度严重程度为 60.1%（RCI CTT），中度/高度严重程度为 46.6%（RCI CTT），基线轻度严重程度为 21.1%（RCI CTT）。在对原始反射和感觉运动活动的额外评估中，学生们表现出原始反射从参与前到参与后显著减弱，感觉运动技能显著提高，包括精细运动技能、步态和有氧能力、本体感觉、节奏和时间以及目光稳定性。总体而言，这些结果表明原始反射整合和感觉运动技能有所改善，并且 BB 参与者的情绪、阅读/写作、行为、学业参与、运动技能和社交沟通从计划前到计划后发生了具有统计学意义的可靠变化，并且随着参与者基线严重程度的增加，变化的可能性和程度也会增加。这些结果为越来越多的文献做出了贡献，这些文献表明需要采用循证非药物方法来解决发展问题。未来的研究将采用控制良好的设计、纵向跟踪、跨环境实施以及诊断已知的参与者群体，这将有助于更全面地描述 BB 计划的效果。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
糖尿病或糖尿病患者的NAFLD严重程度的种族/种族和性别差异
非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）是经常与肥胖有关的肝病（Friedman等，2018）。随着时间的推移，NAFLD的流行率从1988年至1991年的18％增加到了25％到目前基于短暂弹性造影的50％以上（Kim等，2020; Zhang等，2021; Noureddin等，2022）。nafld可能是中等或严重的，可以发展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH），纤维化，肝硬化和肝癌。我们最近报道说，与非西班牙裔白人相比，墨西哥裔美国人，但没有其他西班牙裔肝病患病率很高（Shaheen等，2021a），而墨西哥裔美国人的风险最高（Shaheen等人（Shaheen等，2021b）。在美国，超过70％的糖尿病患者患有NAFLD（Xia等，2019）。NAFLD和糖尿病具有复杂的双向关系，其中NAFLD会增加患2型糖尿病（T2D）的风险高达5倍，并且具有T2D可以促进轻度肝脂肪变性的进展到更严重的状态（Xia等，2019）。通过血红蛋白A1C（HBA1C）在5.7％至6.4％之间定义糖尿病前期，在口服格luc糖耐量测试后，空腹血浆葡萄糖（FPG）在100 - 125 mg/ dL之间或140 - 199 mg/ dl葡萄糖之间定义。前糖尿病是T2D和宏观疾病（例如舒张性心力衰竭和冠心病）的重要危险因素（Mai等，2021），并且经常与肝脂肪变性共存（Rajput和Ahlawat，2019年）。根据疾病预防控制中心，美国约有9600万成年人患有糖尿病前期，80％的人没有意识到自己的状况（CDC，2021年）。通过DPP研究表明强化生活方式干预可以延迟从糖尿病前期到糖尿病的发展（Knowler等，2002），关于是否应在药理学上治疗糖尿病前期存在争议（Shaw，2019）。我们的目标是检查NAFLD严重程度因糖尿病前期状态而患病率。此外，我们研究了美国非制度化成人人群的代表性样本中NAFLD严重程度和HBA1C水平的独立关联=> 18岁。我们还研究了患有糖尿病前的受试者和患有明显糖尿病的受试者的种族/种族，性别和NAFLD严重性的独立关联。
重复扩展大小在预测RFC1疾病的发病年龄和严重程度的作用
RFC1疾病是由RFC1中双重重复扩张引起的，就发病年龄，疾病进展和表型而言，在临床上是异质的。 我们研究了重复大小在影响RFC1缓解临床变量中的作用。 我们还评估了重复的减数分裂和体细胞不稳定性的存在和作用。 在这项研究中，我们确定了553名携带双重RFC1扩展的患者，并测量了392例病例的重复扩张大小。 Pearson的系数计算以评估疾病发作时重复大小与年龄之间的相关性。 采用了一个具有鲁棒簇标准误差的COX模型来描述重复大小对年龄的效果，对开始时的年龄，对每种症状发作时的年龄以及疾病进展的影响。 用于分析表型与重复大小之间的关系的一种准辉导回归模型。 我们进行了多元线性回归，以评估重复大小与小脑萎缩程度的关联。 减数分裂的稳定性是由27个概率的一级亲戚对南方印迹的效果。 最后，通过在四个验尸病例的小脑和额叶皮层上的光学基因组映射以及未受影响的外围组织研究了体细胞不稳定。 具有更复杂表型的患者携带较大的扩张[较小的等位基因：复杂的神经病率比（RR）= 1.30，p = 0.003;小脑共济失调，神经病和前庭症综合症（画布）RR = 1.34，RFC1疾病是由RFC1中双重重复扩张引起的，就发病年龄，疾病进展和表型而言，在临床上是异质的。我们研究了重复大小在影响RFC1缓解临床变量中的作用。我们还评估了重复的减数分裂和体细胞不稳定性的存在和作用。在这项研究中，我们确定了553名携带双重RFC1扩展的患者，并测量了392例病例的重复扩张大小。Pearson的系数计算以评估疾病发作时重复大小与年龄之间的相关性。采用了一个具有鲁棒簇标准误差的COX模型来描述重复大小对年龄的效果，对开始时的年龄，对每种症状发作时的年龄以及疾病进展的影响。用于分析表型与重复大小之间的关系的一种准辉导回归模型。我们进行了多元线性回归，以评估重复大小与小脑萎缩程度的关联。减数分裂的稳定性是由27个概率的一级亲戚对南方印迹的效果。最后，通过在四个验尸病例的小脑和额叶皮层上的光学基因组映射以及未受影响的外围组织研究了体细胞不稳定。具有更复杂表型的患者携带较大的扩张[较小的等位基因：复杂的神经病率比（RR）= 1.30，p = 0.003;小脑共济失调，神经病和前庭症综合症（画布）RR = 1.34，较小和较大等位基因的重复大小较大与神经系统发作时的年龄相关[较小的等位基因危害比（HR）= 2.06，p <0.001;较大的等位基因hr = 1.53，p <0.001]，并且具有较高的发生变化症状的危险，例如质心thiria或dysphagia（较小的等位基因HR = 3.40，p <0.001；较大等位基因HR = 1.71，P = 0.002），P = 0.002）或独立的疾病较小（较小的等位基因HR = 2.78，P <0.001; P <0.001; P <0.00; P <0. p <0. p <0. p <0。1. 课程。
免疫缺陷患者的COVID-19疫苗和COVID-19的疾病严重程度的细胞和体液免疫原性
自SARS-COV-2大流行开始以来，已经开发了几种分析方法来测量宿主对感染和疫苗接种的免疫反应。良好协调的适应性免疫反应对于确定COVID-19疾病严重程度至关重要（1）。因此，一些具有原发性和继发性免疫降低的个体患有严重的COVID-19（2）的风险很高（2）。免疫降低患者可能对疫苗接种的体液和细胞反应受损，可能会受益于增强的疫苗接种时间表，或者是新兴预防性治疗剂的候选者。为了告知此类策略，开发了测量对疫苗自适应免疫反应的不同臂的标准化方法，特别是感兴趣的（3，4）。确定个体的疫苗反应最常用，最直接的方法是测量疫苗接种后SARS-COV-2峰值蛋白特异性抗体反应。已经证明，通过SARS-COV-2峰值蛋白特异性抗体水平测量的体液免疫反应与疾病的严重程度成反比（5-8）。然而，已知抗体反应的耐用性在几个月内会下降（9）。中和抗体被认为显示出最大的宿主保护效力（10）。因此，已经开发了伪中和分析，以测量伪打字的慢病毒的ACE-2结合，并提供中和的量度。对COVID-19暴露的细胞反应在持续免疫中起着至关重要的作用，可以测量直至6-8个月但是，由于需要组织培养设施以及缺乏试剂和过程的标准化，因此在诊断实验室环境中常规使用此类测定是有问题的（11）。