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阴道免疫蛋白酶用于预测自发早产：回顾性纵向研究
2美国底特律韦恩州立大学医学院妇产科和妇科系； 3美国底特律韦恩州立大学医学院生理学系； 4美国安阿伯市密歇根大学妇产科系； 5美国东兰辛市密歇根州立大学流行病学与生物统计学系； 6美国底特律韦恩州立大学工程学院计算机科学系； 7美国底特律韦恩州立大学分子医学与遗传学中心； 8智利圣地亚哥市PontificiacatólicadeCatólicade Catolica deculty of Hedicinal of Medicinal of Medicinal of Hedicinal of Hedicology; 9美国底特律韦恩州立大学医学院生物化学，微生物学和免疫学系2美国底特律韦恩州立大学医学院妇产科和妇科系； 3美国底特律韦恩州立大学医学院生理学系； 4美国安阿伯市密歇根大学妇产科系； 5美国东兰辛市密歇根州立大学流行病学与生物统计学系； 6美国底特律韦恩州立大学工程学院计算机科学系； 7美国底特律韦恩州立大学分子医学与遗传学中心； 8智利圣地亚哥市PontificiacatólicadeCatólicade Catolica deculty of Hedicinal of Medicinal of Medicinal of Hedicinal of Hedicology; 9美国底特律韦恩州立大学医学院生物化学，微生物学和免疫学系
基于MRI的糖尿病和胃肠道症状受试者的泛主功能和运动性的定量
大规模生物量存储用于现代生物能源，由于生物量的内在自我加热引起了潜在的安全问题。尽管如此，在该领域进行了非常有限的研究。该项目通过开发一个综合的建模框架来填补一个关键的空白，以在生物质桩中进行自加热并进行一系列实验研究，以探索这些桩中复杂的子过程。本文仅介绍建模和测试工作的一小部分。它成功地证明了该模型在预测煤炭堆自动加热方面的有用性，从而指导煤炭储存的安全措施。在各种存储参数中，桩高，粒径和环境风速度已被确定为对煤桩内的自加热和自我命运产生重大影响。本文还说明了初始生物质水分含量对微生物反应性和氧气消耗率的明显影响。初始水分含量的增加显着提高了整体微生物反应性和氧气消耗率。小麦稻草在相同的储存条件下更容易自热，这可以证明，较高的热量产生，更快的氧气消耗以及较短的时间到达峰值温度。此外，发现微生物活性在生物质自加热中起着至关重要的作用，尤其是在热量累积的初始阶段，在0 - 75℃的温度范围内。对于此处讨论的建模，尽管桩上的流动较高，但必须将多孔桩中的流动视为层流。这是基于雷诺数的数量，该数字是根据速度的in-count量平均值和燃料颗粒的平均直径计算得出的，燃料颗粒的平均直径明显低于临界阈值（RE CR = 200）。可以将生物量桩中相关子过程得出的见解和子模型集成到模型框架中。这种整合将创建一个更全面，更强大的模型，以预测生物质储存桩中的自我加热和自命不凡，从而增强对这些现象的理论和实践管理。
光子晶体平板中的定向自发发射
摘要：自发发射是最基本的平衡过程之一，在这种过程中，激发量子的发射极因量子的波动而放松到基态。在此过程中，发出一个可以与附近发射器相互作用并在它们之间建立量子相关的光子，例如，通过超级和亚表达效应。修改这些光子介导的相互作用的一种方法是通过将光子晶体放在它们附近来改变发射极的偶极辐射模式。最近的一个例子是通过使用具有线性等音轮廓和鞍点的带状结构的光子晶体来生成强大的方向散发模式 - 增强超级和次级效应的关键。但是，这些研究主要使用了过度简化的玩具模型，俯瞰了电磁场在实际材料中的复杂性，包括几何依赖性，发射器位置和极化等方面。我们的研究深入研究了这些定向发射模式与上述变量之间的相互作用，从而揭示了未开发的计算量量子量子光学现象。
对LEPB抑制剂，GDC-5780和GDC-0829的自发性耐药性低频率
•该项目已全部或部分资金由卫生和公共服务部的联邦资金；战略准备和反应管理；生物医学高级研究与发展局，以下是OT数：HHSO100201800036C。此处的发现和结论是作者的发现，不一定代表卫生与公共服务部或其组成部分的观点。
大脑解码自发思维：使用个人叙述对自我相关性和效价进行预测建模
自发思维为我们提供了有关内部状态和背景的宝贵见解，但由于其不受约束的性质，评估其内容和动态具有挑战性。我们通过开发基于功能 MRI 的预测模型来应对这一挑战，该模型针对自发思维的两个关键内容维度（即自我相关性和效价）。使用个性化叙述作为刺激，我们引发了类似于现实生活体验的认知和情感反应。我们的模型能够预测故事阅读和静息状态下的自我相关性和效价等级水平，有助于基于大脑的白日梦解码。这些结果对于理解个体差异和评估心理健康具有重要意义，有助于研究塑造我们主观体验的内部状态和背景。
大脑对自发思想的解码：使用个人叙述对自相关和价的预测建模
自发的思想为我们的内部状态和环境提供了宝贵的见解，但是由于其不受约束的性质，评估其内容和动态是具有挑战性的。我们通过为自发思想的两个关键内容维度（即自我相关性和价值）开发基于功能性MRI的预测模型来解决这一挑战。以个性化的叙述为刺激，我们唤起了类似于真实生活经验的认知和情感反应。我们的模型能够预测故事阅读和静止状态期间的自我相关性和价评分的水平，从而有助于基于大脑的白日梦解码。这些结果对理解个体差异和评估心理健康具有重要意义，阐明了对塑造我们主观经历的内部状态和环境的研究。
的开发和验证诺夫图优于乍得2和CHA 2 DS 2 -VASC模型，用于预测左心房附件密集的自发回声
这些患者的抗凝治疗。在当前的指南建议和临床实践中，CHA 2 DS 2 -VASC（充血性心力衰竭或左心室功能障碍高血压，年龄≥75岁，糖尿病，中风，血管疾病，年龄65-74岁，年龄）模型是主要的中风预测模型（6）。在CHA 2 DS 2 -VASC模型中，人口特征和病史是主要变量，使其适合临床应用。然而，许多研究也表明该模型的预测价值有限（8,9）。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。 这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。左室附属血栓（LAAT）的脱离是AF患者中风的原因，而血栓形成不仅与全身因子有关，而且与心脏的局部血液动力学高度相关（10）。这些左心房功能变量不包括在CHA 2 DS 2 -VASC预测模型中，该模型可能部分解释了其低预测性能。
B群的参与在自发性早产和宿主 -
3月1日在英国伦敦帝国伦敦帝国学院的Dimes早产研究中心，英国帝国学院医疗保健NHS Trust的2个Parasol Foundation，英国帝国医疗保健NHS Trust，3，英国3号伊丽莎白·加勒特·安德森·安德森·安德森·安德森·安德森女子健康研究所，英国大学伦敦大学伦敦大学，伦敦大学伦敦大学伦敦帝国科学系4，英国帝国帝国大学，帝国大学帝国大学帝国大学帝国大学实验室。英国爱丁堡爱丁堡Usher Institute，英国布里斯托尔大学健康科学学院7学院，英国8号切尔西和威斯敏斯特医院NHS基金会信托基金会，英国，英国
自发冠状动脉解剖的社会心理和生活方式影响：一项定量研究
433个SCAD幸存者邀请参加，310（72％）完成了问卷。 最常见的心理社会影响是“对心脏病发作的震惊”（受访者的经历），“担心再有SCAD”（81％）（81％），“担心触发另一个SCAD”（77％）（77％），“对运动和体育锻炼的不确定性”（73％）（73％）（73％）（73％）和“ confsiation and confusiation and confutiation and serniely serniely serniely serniely serniely''（73.03.03.03.03.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0''' （73％）。 在生活方式的影响方面，SCAD影响了近三分之二的参与者的工作能力，而十分之一的参与者则寻求经济援助。 社会心理影响的主要预测因素在50岁以下，当前的财务压力和贸易级教育。 生活方式影响的主要预测因素超过50，SCAD433个SCAD幸存者邀请参加，310（72％）完成了问卷。最常见的心理社会影响是“对心脏病发作的震惊”（受访者的经历），“担心再有SCAD”（81％）（81％），“担心触发另一个SCAD”（77％）（77％），“对运动和体育锻炼的不确定性”（73％）（73％）（73％）（73％）和“ confsiation and confusiation and confutiation and serniely serniely serniely serniely serniely''（73.03.03.03.03.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.03.03.03.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0.03.0''' （73％）。在生活方式的影响方面，SCAD影响了近三分之二的参与者的工作能力，而十分之一的参与者则寻求经济援助。社会心理影响的主要预测因素在50岁以下，当前的财务压力和贸易级教育。生活方式影响的主要预测因素超过50，SCAD
临床预测模型的开发和内部验证早期自发流产风险
目的：本研究旨在开发和内部验证预测模型，以估计怀孕早期肾脏流产的风险。方法：这项前瞻性队列研究包括9,895名孕妇，这些孕妇于2021年1月至2022年在中国的孕产妇医疗机构接受产前护理。收集了有关人口统计学，病史，生活方式因素和心理健康的数据。进行了多变量的逻辑回归分析，以开发以自发流产为结果的预测模型。使用引导技术内部验证该模型，并评估了其歧视和校准。结果：自发流产率为5.95％（589/9,895）1。最终预测模型包括九种变化：孕妇年龄，胚胎停滞史，甲状腺功能障碍，多囊卵巢综合征，辅助再生，污染，最近的家庭装修，抑郁评分，抑郁评分和应力得分1。该模型显示出良好的歧视，C统计量为0.88（95％CI 0.87 - 0.90）1，并且根据Hosmer-Lemeshow检验（P = 0.27），其校准足够了。结论：预测模型在基于人口统计学，临床和社会心理因素的早期估计怀孕早期自发流产风险方面表现出良好的表现。在临床应用之前，请提及进一步的外部验证。