伞式试验是一种前瞻性临床试验,针对单一疾病实体中的特定分子靶点测试多种靶向治疗方案 [9, 10]。图 1 显示了伞式研究模型。伞式试验的优势之一是它们对晚期癌症有效,因为晚期癌症通常会发生几种分子变化,单一疗法的重要性有限。然而,对于与几种分子变化相关的靶向治疗,相当大比例的患者对治疗有反应,有时反应会持续数月甚至数年 [11, 12]。伞式研究具有由研究方案引起的局限性,例如在罕见疾病中,可能需要更重要的分子亚群才能有效地制定患者纳入标准。另一方面,具有多种分子改变的患者可能有资格接受多个组的治疗,这也可能使目标组的开发复杂化。
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在1996年,约瑟夫·奈(Joseph Nye)和威廉·欧文斯(William Owens)预见了信息技术和数据共享的重要性,警告说,如果美国没有共享其信息系统中获得的知识,尤其是卫星,那么其他国家就会增加自己开发自己的动机。但是,他们的分析并未考虑冗余系统提供的弹性的潜在益处。决策者应既应该考虑数据共享的软功率优势,又要考虑与冗余,可互操作系统相关的弹性优势,以使在信息时代获得和保留能力的更强大的途径。本文研究了NYE和OWENS预测的数据限制对数据的缺点,以及三种太空行业信息技术的冗余的意外益处:雷恩斯·苏斯·卫星卫星,全球导航卫星系统和太空领域意识系统。
背景:近年来,人工智能(AI)在医疗保健文献中一直存在上升。在此期间,越来越多的拟议标准来评估卫生保健AI研究的质量。目的:这项快速的雨伞审查研究了在36个月内发表的医疗保健AI系统评论文章样本中使用AI质量标准的。方法:我们使用了Joanna Briggs Institute伞审查方法的修改版本。Tricco及其同事的实践指南为我们的快速审查提供了我们的快速指南。我们的搜索专注于补充Google Scholar的MEDLINE数据库。纳入标准是英语系统的系统评论,无论审查类型如何,在一个36个月内发表的摘要中提到了AI和Health。为了综合,我们总结了这些评论中使用的AI质量标准以及根据一组已发表的医疗保健AI标准,协调所使用的术语,并提供了指导以提高未来医疗保健AI研究的质量。
被认为与治疗反应有关。这样的主协议通常称为雨伞试验(1,2)。从概念上讲,伞设计只是一组并联运行的(子)试验。具有一系列吸引人的优势,包括:(i)在一次试验中可以回答几个与治疗相关的问题,(ii)可能减少所需的患者人数(例如,包括常见的控制臂),以及(iii)加急药物开发,较短的试验持续时间和较短的试验和较低的成本,相对于传统的临床临床较短的临床试验,独立于跑步的临床试验(3,4)。然而,在伞试验的进行中可能会出现许多统计复杂性,包括但不限于对自适应设计元素的渴望,贝叶斯/频繁的决策规则之间的选择,适当的样本量计算,是否借用信息以及如何控制特定的错误率。适应此类考虑因素的解决方案通常会根据所选伞设计和研究特定要求的变体而有所不同;例如,进行后期伞试验将意味着对误差控制的要求更为严格。最近,复杂的(混合)设计还出现了,这些设计模糊了伞设计与其他相关的主协议设计之间的界限,这些设计提出了更有趣的统计问题。从2018年到2019年的评论发现,迄今为止,几乎所有的伞试验都已在肿瘤学中实施,大多数是I期或II期,并纳入了随机化的使用(5,6)。值得注意的是,相对于其他关键主协议(6,7),实施的伞试验较少:平台试验(允许促进新的治疗臂或患者亚组)和篮子试验(其中对具有常见治疗靶点的多种疾病进行了靶向治疗的评估)。雨伞试验的相对罕见性可能部分地表明,尽管他们有优势,但在其设计和分析方面仍有有限的指导。相比之下,已经提出了一些针对篮子和平台试验的设计。这些因使用的统计分析技术,可以合并的决策规则以及涵盖药物开发的不同目的或阶段而有所不同(8-16)。尽管有许多有关总体协议的评论,但它们一直致力于提供总体协议的景观分析,通常提供有关各种试验设计的高级讨论,文献中的定义以及主要发布的示例(3,5,6,17)。尽管有几项工作讨论了主协议的统计分析方法,但它们集中在篮子和平台试验上(7,15)。此外,正如我们后来进一步提出的那样,非肿瘤学环境中的伞试验的当前和未来潜力是巨大的(18,19)。发表了有关雨伞试验的文章,几乎完全讨论了与肿瘤学相关的考虑因素。
29。从我们听到的书面和口头提交以及我们所读和/或被提及的材料中可以清楚地看出,当事方将无法同意一种方法 - 尽管试图在第一个裁决和第二项裁决中提供方向清晰的尝试。那是因为当事方似乎认为建立通行证的方法本身会影响诉讼的实质结果。因此,主动索赔人似乎认为“自下而上”的方法将带来其优势的结果;梅里克斯集体诉讼中的班级代表似乎认为“自上而下”的方法是班级的优势。同样,万事达卡和签证的位置(尽管更加细微)似乎受到了类似的影响。
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Urmia湖水转移和修复项目(Kani SIB)的通道隧道位于伊朗西部阿塞拜疆省南部。该隧道的一部分位于弱且非常松散的土壤上,尽管使用了步骤钻孔,但在某些地区,在某些地区无法稳定,并且可能导致天花板塌陷,面部塌陷甚至在支撑系统中变形。在这些情况下,有必要采用伞主的预支持方法。隧道稳定性分析是隧道设计和支撑系统的重要因素之一。的确,根据所需的稳定性和隧道的允许位移选择了支撑系统的类型。在本文中,首先是通过樱桃相关来计算隧道的允许位移。然后,使用有限差的数值方法(即FLAC3D软件)绘制地面反应曲线,并使用收敛限制方法(CCM)来确定支持系统的作用瞬间。最后,考虑了不同的安全因素,研究了拟议的支持系统的安全水平。这项研究的结果表明,樱花位移相关性比提出的其他图更可靠。根据视觉观察和仪器结果,准确验证了从数值建模中得出的结果。建议使用带有晶格和Shotcrete支撑系统的合适伞弓预支持系统。雨伞拱前支撑系统包含直径为90 m的90 m和2.5 m的重叠长度为90 mm的管道。
压缩服;5 主动恢复;6 泡沫轴;7 酒精。缩写:Act,主动恢复策略;CG,压缩服;CHO,碳水化合物;CI,置信区间;CK,肌酸激酶;CM,巧克力牛奶;CS,压缩袜;CWI,冷水浸泡;CWT,对比水疗法;DOMS,延迟性肌肉酸痛;FR 泡沫轴;g 效应大小(Hedges' g);HIIT,高强度间歇训练;HR,心率;MD,平均差异;NR,未报告;Pas,被动恢复策略;POM,石榴;Pro,主动恢复策略;PRO,蛋白质;PPT,压力痛阈值;ROM,关节活动范围;RPE,自觉用力程度;SMD,标准化平均差异;TT,计时赛;TTE,疲劳时间;VAS,视觉模拟量表;W,水;WBC,全身冷冻疗法。
心血管疾病(CVD)和癌症目前是全球死亡和残疾的主要原因。在全球大型队列上进行的研究已经确定了可修改和不可修改的风险因素。其中,有力的证据支持饮食作为主要的可修改风险因素[1]。次优饮食,以水果,蔬菜,豆类和全谷物的消耗不足,再加上过度摄入肉(尤其是红色和加工),盐,精制谷物和糖,可显着提高死亡率和残疾的调整后的生活年。随着时间的流逝,这些饮食选择导致与健康相关问题的增加有关[1,2]。此外,还建议减少动物起源产品,以减少CVD和癌症风险[3,4]。几个主要的专业和科学组织鼓励采用素食和纯素食,以预防和治疗一系列慢性代谢疾病,例如动脉粥样硬化,2型糖尿病,高血压和肥胖症[5,6]。道德,环境和社会经济问题促成了基于植物的饮食,尤其是素食和素食主义者的广泛增长[7-9]。2014年跨国政府调查估计,全球约有75万个人故意遵循素食,而另外14.5万人则是由于社会经济因素而义务[10,11]。同时,根据植物性饮食方案(从某些类型的限制到完全排除动物产品),研究异质性,它们与其他生活方式因素,患者人口统计学和相关疾病,相关疾病以及研究设计和持久性的关联,显着限制了与动物饮食相关的实际益处和饮食习惯的实际益处。最后,越来越多的研究强调了这些饮食引起的慢性细胞和最小缺陷的潜在威胁后果(例如,由于维生素B12的抗智力较高而引起的巨核细胞贫血),尤其是更加限制性的,尤其是在怀孕和早期的孩子中,尤其是限制性的疾病[5]。