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mzl(60)初级耐火(%)17 8次级抵抗(%)43 30 CD19-CD19阴性复发(%)27 0(0/13)中位数(0/13)中位数(月份)11.1未达到12个月的12个月71.7%在12个月(12个月)未达到12个月(12个月)5个月(12个月)5个月(12个月7%)7%(%)42%的pfs(%)42%(%)42%42%(%)42%42%(%)42%。在12个月时在12个月时未达到OS(%)60%,在12个月时与扩张(y/n)y y与持久性(y/n)N NA毒性Cr crs分级Lee Scale Crs crs crs 1-2(%)80 75 CR 3-4(%)3-4(%)13
目的:脑电图(EEG)可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异,称为脑年龄差距,可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途,用于估计新生儿的脑年龄间隙,因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法:我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展(BSID)结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后,我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果:在两个测试数据集中,仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟,模型生成准确的年龄预测:平均绝对误差= 1.03周(p值= 0.0001)和0.98周(pValue = 0.0001)。在一个测试数据集中,在9个月的随访BSID结局中,严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异:平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周(p-value = 0.04)。结论:这些发现表明,深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性,并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显:新生儿大脑年龄间隙的幅度,仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算,可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
11来源:Haslam A.&Prasad V.,Jama Network Open。2019; 2(5):E192535。 doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.2535,更新建议将A. Haslam,J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败,将其降至36.1%的资格和10.9%的响应。 第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率(完全加上局部),这些反应率是所有美国癌症患者>2019; 2(5):E192535。doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.2535,更新建议将A. Haslam,J。Gill和V. Prasad Jama Netw Netw Open 2020 Vol的确认试验失败,将其降至36.1%的资格和10.9%的响应。第3期第3页E200423受免疫学药物影响的癌症=美国癌症总患者人群的百分比有资格获得批准的检查点免疫疗法对免疫学药物的响应=总体反应率(完全加上局部),这些反应率是所有美国癌症患者
背景和目的:患有原发性硬化性胆管炎(PSC)的人具有可变且经常进行性疾病的病程,与胆道和实质变化有关。这些变化通常通过磁共振成像(MRI)评估,包括磁共振胆管造影术(MRCP)的定性评估。我们的目的是研究新型客观定量MRCP指标与预后分数和患者结局的关联。方法:我们进行了一项回顾性研究,其中包括77个具有基线MRCP图像的大型Duct PSC的个体,后处理后处理以使用MRCP+ TM获得胆管的定量测量。参与者的分析得分,通过振动控制的瞬态弹性图和生化指数在基线时收集。不良结果 - 无生存率是在12年内没有代偿性肝硬化,肝移植(LT)或与肝脏相关的死亡的。通过COX回归建模评估了MRCP+衍生指标的预后价值。结果:记录了总计386例患者,16例代偿性,2例LT和5例与肝有关的死亡。基线时,约有50%的患者被分类为患疾病并发症的风险。MRCP+指标,尤其是描述胆管扩张严重程度的指标,与所有预后因素相关。单变量分析表明,代表管道直径,扩张和狭窄和/或扩张的导管百分比的MRCP+指标与生存有关。©2022作者。在多变量调整的分析中,中位导管直径与存活率显着相关(危险比10.9,95%CI 1.3 - 90.3)。结论:PSC患者中的MRCP+指标与生化,弹性和放射学预后分数相关,并可以预测无效的生存率。lay摘要:在这项研究中,我们在患有原发性硬化性胆管炎(PSC)的患者中评估了由软件工具(MRCP+)自动提供的新型客观定量MRCP指标与预后分数和患者结果的关联。我们观察到,PSC患者的MRCP+指标与生化,弹性和放射学预后分数相关,并且可以预测无效的生存率。由Elsevier B.V.代表欧洲肝脏研究协会(EASL)出版。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
异性恋经济学与非殖民奖学金之间存在着一场新的辩论。这个特刊审问了他们可能的共同地形,并邀请了探索多元化,进化政治经济学和后/非统治之间关系的论文。主要目的是为有关后/非统治性的当前辩论及其与经济学,政治经济学和多元化的相关性提供一个空间。这些辩论关注的是,除其他外,当代资本主义的帝国起源,当前的经济状况作为一门科学,或者制度的作用不仅塑造了全球北方和南方之间的关系,还构成了构建和重现这些类别本身的关系。为此,我们邀请基础和更应用的水平贡献贡献。
摘要。目标。To assess the longer-term effect of bimekizumab up to 1 year on patient-reported symptoms, health-related quality of life (HRQOL), and work productivity in patients with active PsA who were biologic disease-modifying antirheumatic drug (bDMARD)-naïve or had inadequate response/intolerance to tumor necrosis factor inhibitors (TNFi-IR).方法。是最佳的(临床Trials.gov:NCT03895203; BDMard-Noïve患者)和完整(NCT03896581; TNFI-IR患者)是第三阶段的研究,每4周的皮下Bimekizumab 160 mg的皮下Bimekizumab 160 mg。两项研究都是双盲,安慰剂对照到16周。完成了最佳或完整第16周的第52周的患者有资格获得开放标签的延伸,这是至关重要的(NCT04009499),在此期间,所有患者都接受了Bimekizumab。使用Bimekizumab和安慰剂治疗臂的个人研究数据报告了第52或40周(52/40)的患者报告疼痛,疲劳,身体机能,HRQOL和工作生产力。结果。在Bimekizumab随机患者中,整体工作障碍的改善已维持到第52周。观察到类似的趋势,旷工,表现主义和活动障碍。结论。bimekizumab的治疗可在患者报告的bdmard-neïve和tnfi-ir活性PSA患者中持续改善患者报告的症状,HRQOL和工作生产率长达1年。Bimekizumab-randomized patients demonstrated sustained mean improvements from base- line in patient-reported outcomes to week 52/40, including pain (visual analog scale [0-100 mm]: bDMARD-naïve –30.5; TNFi-IR –31.8), fatigue (Functional Assessment of Chronic Illness Therapy– Fatigue scale [0-52]: bDMARD-naïve 5.3; tnfi-ir 6.0),身体功能(健康评估问卷 - 差异指数[0-3]:bdmard-naïve–0.34; tnfi-ir –0.39)和HRQOL(36- ITEM Short Form Short Short Short Short Short Shorey Survey,物理组件摘要:BDMARD-NAï8.1.18.1; TNFI-8.4);在第16周改用Bimekizumab的安慰剂患者表明,从第16周到第52/40周的改善水平可比。
摘要 — 中风是导致成人复杂残疾的主要原因。中风后运动障碍和认知障碍的患病率很高且持续存在。最常见的后果是对侧上肢偏瘫,超过 80% 的中风患者急性发作,超过 40% 的中风患者慢性发作。基于运动意象的脑机接口 (BCI) 在中风后运动恢复方面表现出良好的效果。然而,这种方法并不适用于所有患者,即使有效,在不同患者之间的效果也大不相同。因此需要改进。这可以通过为每位患者个性化基于 BCI 的运动康复 (MR) 计划来实现,特别是通过个性化所使用的人工智能 (AI) 模型。为此,首先必须确定成功的基于 BCI 的运动康复的预测因素。事实上,很少有研究解决影响中风后基于 BCI 的 MR 的因素的问题。因此,在本文中,我们调查了与成功使用 BCI 相关的因素以及与中风后运动康复相关的因素,以确定可能影响基于 BCI 的中风后 MR 的各种因素。然后,我们讨论如何考虑这些因素,以便开发新的 AI 算法,用于个性化的中风后基于 BCI 的 MR。索引术语 —BCI、中风运动康复、性能预测器、训练个性化、人工智能
Sadeghi-Naini 解释说:“当你看 MRI 时,你会看到肿瘤内部或周围的区域,这些区域的强度和模式不同,因此你会更多地用视觉系统关注这些部分。但人工智能算法却对此视而不见。我们在算法中融入的注意力机制可帮助这些人工智能工具了解这些图像的哪些部分更重要,并在分析和预测时更加重视这些部分。”
1. 印度尼西亚万隆帕查达兰大学传染病护理与控制研究中心 14 2. 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心内科系和拉德堡德传染病中心 (RCI) 15 3. 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所 17 4. 越南胡志明市牛津大学临床研究中心; 18 5. 印度尼西亚万隆帕查兰大学医学院哈桑萨迪金医院内科部 20 6. 印度尼西亚万隆帕查兰大学医学院哈桑萨迪金医院神经内科部 22 7. 印度尼西亚大学医学院 Cipto Mangunkusumo 医院神经内科部 23 8. 英国牛津大学纳菲尔德医学院热带医学与全球健康中心 24 9. 英国伦敦吉佩尔街伦敦卫生与热带医学院 25 10. 荷兰阿姆斯特丹大学医学中心医学微生物学与感染预防系 26 11. 越南胡志明市第五区热带病医院 27 12. 越南胡志明市第五区范玉石结核病与肺病医院5,胡志明市,越南 30 13. 印度尼西亚万隆巴查达兰大学医学院生物医学科学系 31 14. 个性化感染医学计算生物学系,个性化感染医学中心 (CiiM) 和 TWINCORE,亥姆霍兹感染研究中心 (HZI) 与汉诺威医学院 (MHH) 的合资企业,33 汉诺威,30625,德国 34 15. 印度尼西亚牛津大学临床研究中心,印度尼西亚大学医学院 35