结果。在3,081名显然健康的年轻人中,2 - 30年的轨迹分析显示了3个不同的BCAA轨迹组:低稳定(n = 1,427),中度稳定(n = 1,384)和高增长(n = 270)组。男性性别,较高的体重指数和更高的动脉粥样硬化脂质级分在中等稳定和高增强的组中更为常见。较高的普遍DM风险与中等稳定的(OR = 2.59,95%CI:1.90–3.55)和高增压性(OR = 6.03,95%CI:3.86–9.43)BCAA轨迹组在调整后的模型中。在第20年后,针对事件DM的2 - 20年的单独轨迹组分析表明,在调整了临床变量和葡萄糖水平后,中等稳定和高增长的轨迹组也与较高的入射DM风险显着相关。
注意:使用Kruskal-Wallis ANOVA比较连续变量的组(ANOVA对年龄进行除外)。数据表示为平均值±标准偏差,除非另有说明。对于CSF生物标志物,我们使用ANCOVA调整年龄,并将数据作为平均值±标准误差。 T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据,对中位时间进行了评估。 缩写:Apoe,载脂蛋白E; BMI,体重指数; DBP,舒张压; HDL,高密度脂蛋白; LDL,低密度脂蛋白; NL,认知正常; NTN,正常性; SBP,收缩压; Quicki,定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据(129个正常人,36名患有受控高血压[HTN]的受试者,而31例HTN不受控制)。 b数据可用于200名受试者(131个正常人,35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。 c数据可用于156名受试者(104个正常人,25个受控HTN的受试者,而27名不受控制的HTN受试者)。 d数据可用于195名受试者(127个正常人,34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。 e可用于190名受试者(122个正常人的人,34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者)。 f数据可用于186名受试者(120个正常人,34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者)。 *在<0.05校正时与正常的组不同(Bonferroni)。对于CSF生物标志物,我们使用ANCOVA调整年龄,并将数据作为平均值±标准误差。T-TAU和P-TAU 181的 P值来自排名的Ancova。 第五次访问时限制数据,对中位时间进行了评估。 缩写:Apoe,载脂蛋白E; BMI,体重指数; DBP,舒张压; HDL,高密度脂蛋白; LDL,低密度脂蛋白; NL,认知正常; NTN,正常性; SBP,收缩压; Quicki,定量胰岛素灵敏度检查指数。 显着的P值以粗体。 可用于196名受试者的数据(129个正常人,36名患有受控高血压[HTN]的受试者,而31例HTN不受控制)。 b数据可用于200名受试者(131个正常人,35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。 c数据可用于156名受试者(104个正常人,25个受控HTN的受试者,而27名不受控制的HTN受试者)。 d数据可用于195名受试者(127个正常人,34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。 e可用于190名受试者(122个正常人的人,34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者)。 f数据可用于186名受试者(120个正常人,34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者)。 *在<0.05校正时与正常的组不同(Bonferroni)。P值来自排名的Ancova。第五次访问时限制数据,对中位时间进行了评估。缩写:Apoe,载脂蛋白E; BMI,体重指数; DBP,舒张压; HDL,高密度脂蛋白; LDL,低密度脂蛋白; NL,认知正常; NTN,正常性; SBP,收缩压; Quicki,定量胰岛素灵敏度检查指数。显着的P值以粗体。可用于196名受试者的数据(129个正常人,36名患有受控高血压[HTN]的受试者,而31例HTN不受控制)。b数据可用于200名受试者(131个正常人,35名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。c数据可用于156名受试者(104个正常人,25个受控HTN的受试者,而27名不受控制的HTN受试者)。d数据可用于195名受试者(127个正常人,34名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。e可用于190名受试者(122个正常人的人,34名受控HTN受试者和34名受其不受控制的HTN的受试者)。f数据可用于186名受试者(120个正常人,34名受控HTN的受试者和32名具有不受控制的HTN的受试者)。*在<0.05校正时与正常的组不同(Bonferroni)。g数据可用于201名受试者(131个正常人,36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。h数据可用于203名受试者(134个正常人,36名受控HTN的受试者,而33个受试者不受控制的HTN)。I可用于201名受试者的数据(131个正常人,36名受控HTN的受试者和34名不受控制的HTN的受试者)。†与受控高血压<0.05校正时不同。
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。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明)是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人(该版本发布于2023年7月25日。; https://doi.org/10.1101/2023.07.21.550114 doi:Biorxiv Preprint
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年3月9日。 https://doi.org/10.1101/2023.07.21.550114 doi:Biorxiv Preprint
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚州费城,美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系,费城儿童医院,美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系
背景:最近,欧洲各国在将数据链接(即能够在数据库之间匹配患者数据)整合到常规公共卫生活动方面存在差异。在法国,索赔数据库几乎涵盖了从出生到死亡的整个人口,为数据链接提供了巨大的研究潜力。由于使用通用唯一标识符直接链接个人数据通常受到限制,因此开发了一组间接关键标识符的链接,这与链接质量挑战有关,以最大限度地减少链接数据中的错误。目的:本系统评价旨在分析法国关于医疗产品使用和护理轨迹的间接数据链接研究出版物的类型和质量。方法:全面搜索了截至 2022 年 12 月 31 日在 PubMed/Medline 和 Embase 数据库中发表的所有论文,这些论文涉及链接的法国数据库,重点关注医疗产品的使用或护理轨迹。仅包括基于使用间接标识符的研究(即没有可用于轻松链接数据库的唯一个人标识符)。还对数据链接进行了描述性分析,并采用了质量指标和 Bohensky 框架来评估数据链接研究。结果:共选出 16 篇论文。7 篇(43.8%)研究在国家层面进行了数据链接,9 篇(56.2%)研究在地方层面进行了数据链接。不同数据库中包含的患者数量和数据链接结果差异很大,分别为 713 至 75,000 名患者和 210 至 31,000 名链接患者。研究的疾病主要是慢性病和感染。数据链接的目的有很多:评估药物不良反应 (ADR; n=6, 37.5%) 的风险、重建患者的护理轨迹 (n=5, 31.3%)、描述治疗用途 (n=2, 12.5%)、评估治疗的益处 (n=2, 12.5%) 和评估治疗依从性 (n=1, 6.3%)。登记处是与法国索赔数据链接最频繁的数据库。没有研究考虑过与医院数据仓库、临床试验数据库或患者自我报告数据库的链接。7 项 (43.8%) 研究中链接方法是确定性的,4 项 (25.0%) 研究中链接方法是概率性的,5 项 (31.3%) 研究中未指定。链接率主要为 80% 到 90%(11/15,73.3% 项研究报告)。遵循 Bohensky 框架评估数据链接研究表明,始终对链接的源数据库进行描述,但并未系统地描述要链接的变量的完成率和准确性。
2.2实现这些目标所需的轨迹或途径将确定随着时间的推移散发到大气上的累积温室气体的量,并取决于广泛的因素。气候变化委员会(CCC)阐明了5种可能的情况(最不乐观的命令):逆风,广泛的创新,广泛的参与,平衡和逆风。这些考虑了关键因素的范围,包括技术发展和部署,行为变化的程度,市场规模,基础设施和供应链以及不同干预措施或技术的相对组合。他们雄心勃勃,但务实,并采取保守的方法来最大程度地降低有关可实现或成本的风险。
记录的版本:此预印本的一个版本于2024年7月10日在自然通讯上发布。请参阅https://doi.org/10.1038/s41467-024-50204-4。
在欧洲水体的持续富营养化和气候变化下的摘要,越来越需要评估最佳管理实践,以减少农业流域的营养损失。在这项研究中,我们在欧洲潮湿大陆区域的两个农业流域的水文预测中建立了一个每天的排放和水质模型,代表了欧洲潮湿的大陆区域中常见的农作物系统,以预测未来气候轨迹对养分负荷的影响。该模型预测在RCP2.6下的无机氮(IN)和总磷(TP)载荷可能会略有增加,这可能是由于沉淀驱动的动员。在RCP4.5和RCP8.5下,预计中的载荷分别从16%下降到26%和21%–50%,这很可能是由于温度驱动的作物摄取和蒸散量的增加。未观察到TP负载的不同趋势。通过欧洲绿色交易的目标减少了50%的养分负荷,使用了管理场景的组合,包括(a)矿物质肥料的应用降低20%,(b)引入覆盖作物(CC)和(c)通过引入洪水泛滥的洪水泛滥。目标TP载荷减少只能通过SM来实现,这可能是由于高排放事件期间农业流中的次级动员而导致的。减少负载的目标与SM,降肥和CC的组合相结合,其中所需的措施强烈取决于气候轨迹。总体而言,这项研究成功地证明了一种建模方法,用于评估气候变化轨迹不同的最佳管理实践,该方法是针对集水区域和特定营养减少目标量身定制的。