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bimekizumab对银屑病关节炎患者的患者报告结果和工作生产力的影响：2期研究的1年结果
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。
识别影响基于 BCI 的中风后运动康复结果的因素，以实现人工智能的个性化
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
研究人员发现，人工智能在预测脑转移结果方面比人眼更好
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。”
色氨酸代谢决定结核性脑膜炎的结果：有针对性的代谢组学分析
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
霍奇金淋巴瘤患者及其在东北半岛马来西亚的预后因素的短期结局：单一中心体验
预定的临床评估，监视成像研究和实验室评估。采取了这些措施来评估治疗反应，监测疾病进展或复发以及管理与治疗相关的并发症。这项研究包括在指定期内被诊断出患有HL的患者，年龄在12岁以上，他们在诊断后至少接受了一个诱导化疗周期。在HL诊断之前患有同时发生恶性肿瘤或其他类型的恶性肿瘤，在研究期内未接受或拒绝任何治疗的患者，以及那些缺少三个以上变量的基线评估的患者。在医院USM，2006年1月1日至2018年12月31日之间进行了138例HL患者，其中126名患者符合资格标准。因此，没有采用抽样方法，并且所有合格的患者均纳入研究。使用社会科学（SPSS）版本26.0的IBM统计软件包输入和分析数据。对于分类变量，计算了观测和百分比的频率。生存分析被选择为统计检验，因为研究目标包括事件的时间，即HL的死亡或复发/进展。总生存期（OS）定义为从诊断日期到死亡日期的持续时间。生存时间的事件是在研究期间HL患者的死亡，无论死亡原因如何。对OS的审查观察结果是在研究结束时还活着的患者，或者在研究期间因随访而丧生的患者。无进展生存期（PFS）定义为从诊断日期到疾病复发/进展日期的持续时间。该研究的事件是疾病复发/进展的时候。对PFS的审查观察结果是在研究期间关闭时获得完全反应（CR）的患者，或者在研究期间因随访而失去了随访的患者。对选定的自变量进行了简单的COX比例危害模型，以提供潜在预后重要性的初步概念（P <0.25）。显着水平是从WALD统计数据中获得的。随后，使用多个COX比例危害模型来识别与OS和PF相关的死亡和疾病复发/进展的预后因素。在单变量COX回归分析中，对p值小于0.25的变量执行了两个统计分析：向前逐步（WALD）和向后逐步（WALD）。第二个分析基于模型的统计意义包括模型中的所有自变量。提出了具有调整危险比（HR）和95％置信区间的最终模型，WALD统计量和相应的P值。p值小于0.05被认为具有统计学意义。在126例HL患者中的结果，男性占主导地位，有70名男性（55.6％）和56名女性（44.4％）。中位年龄为28岁（范围12-78岁）。大多数患者不到45岁（84.9％），主要是马来人（97.6％）。
下一代激酶抑制剂：克服抗药性和增强临床结果
4。Braun，T。P.，Eide，C。A.＆Druker，B。J。对BCR-ABL1靶向疗法的反应和抗性。癌细胞卷。37 530–542预印本在https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.03.006（2020）。5。Cheng，H。C.，Qi，R。Z.，Paudel，H。＆Zhu，H。J. 蛋白激酶和磷酸酶的调节和功能。 酶研究卷。 2011预印本在https://doi.org/10.4061/2011/794089（2011）。 6。 Bhullar，K。S.等。 以激酶为目标的癌症疗法：进步，挑战和未来的方向。 分子癌卷。 17预印本在https://doi.org/10.1186/s12943-018-0804-2（2018）。 7。 Grant，S。K.治疗蛋白激酶抑制剂。 细胞和分子生命科学卷。 66 1163–1177预印本在https://doi.org/10.1007/s00018-008-8539-7（2009）。 8。 Geraldes，P。＆King，G。L.蛋白激酶C同工型的激活及其对糖尿病并发症的影响。 循环研究卷。 106 1319–1331预印本https://doi.org/10.1161/circresaha.110.217117（2010）。 9。 Silnitsky，S.，Rubin，S。J. 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o r i g i n a l r e s a r c h脑虚弱的神经影像超过年龄与血管内血管血管后的功能结果有关
背景：当前的指南不建议对大血管闭塞（LVO）中风患者的血管血栓切除术（EVT）的年龄上限。但是，老年年龄与预后差的风险增加有关。这项研究旨在研究EVT在老年人和非性能患者中的疗效，并确定结果不佳的因素。方法：包括接受EVT的LVO-Stroke连续三百例患者，我们使用了具有限制的立方样条的敏感性分析，将75年定义为75年。参与者被二分成老年人（≥75岁）和非大比例（<75年）。脑虚弱。主要结果是3个月的功能结果，次要结果是EVT功效和安全性。结果：老年患者的高血压，糖尿病，心房颤动以及更严重的GCA和WML的发生率明显更高。老年患者的良好预后率为32％，明显低于非埃尔德利患者（54％，p <0.001）。两组之间的再灌注（89％vs 93％，p = 0.363）和颅内出血（38％vs 41％，p = 0.826）没有差异。在老年患者中，高度GCA（OR 1.15，95％CI 1.02-1.30，p = 0.012）和中度/重度WML（OR 5.88，95％CI 1.47-23.50，p = 0.015）独立预测的3个月差。关键词：中风，血管内血栓切除术，预后，老年人，脑脆弱结论：GCA和WML在LVO-STROKE的EVT的老年患者中发挥关键作用，为长期预测的早期预测提供了宝贵和实用的信息。
使用患者报告的结果指标的定量研究的反应转移结果：描述性系统评价
摘要目的本系统综述的目的是描述反应转移效应的流行率和幅度，用于不同的响应转移方法，人群，研究设计和患者报告的结果指标（PROM）s。方法在Medline，Psycinfo，Cinahl，Emahl，Embase，社会科学引文指数和论文和本次全球范围内进行了文献搜索，以识别2021年以前发布的Proms的纵向定量研究。根据报告的统计信息或手稿中所述，确定了每个响应转移效应（效应大小，R平方或受访者的百分比）。在两个分析级别（研究和效应水平），重新校准和重新定位/重新概念化/重新概念化以及不同的反应转移方法以及种群，研究设计和舞会特征下，总结了响应转移效应的流行和响应效果的幅度。进行了两次分析：（a）包括所有研究和样本，以及（b）仅包括无关研究和独立样本。150项研究的结果包括研究，130（86.7％）检测到了反应转移效应。在研究的4868效应中，793（16.3％）揭示了反应转移。可以确定105个研究（70.0％）的效应尺寸，总共有1130个效果，其中537（47.5％）导致响应转移的检测。效果大小差异很大，大多数重新校准效应大小（Cohen's D）在0.20至0.30之间，并且在整个特征中，重置重新定位/重新概念化效应的中位数较少超过0.15。从无关的研究中获得了相似的结果。结论结果引起人们对理解响应转移结果的理解的需求的关注：谁会经历响应变化，在何种情况下以及在哪些情况下？
与癫痫发作和手术结果的关系
摘要 目的：虚拟癫痫患者（VEP）是一种基于虚拟脑技术的大规模大脑建模方法，使用立体脑电图（SEEG）、解剖数据（磁共振成像 [MRI] 和连接）和计算神经元模型来提供患者癫痫发作的计算机模拟。VEP 通过识别最有可能引发癫痫发作的区域，在药物耐药性癫痫的术前评估中具有潜在用途。我们旨在评估 VEP 方法在估计致痫区和预测手术结果方面的表现。方法：回顾性地在 53 名患有药物耐药性癫痫并有 SEEG、T1 加权 MRI 和弥散加权 MRI 的患者中应用 VEP 建模。精确回忆法用于比较 VEP 识别为致痫区 (EZ VEP ) 与临床分析结合致痫指数 (EI) 方法 (EZ C ) 定义的致痫区。在 28 名接受手术的患者中，我们将 VEP 结果和临床分析与手术结果进行了比较。结果：VEP 对 EZ VEP 检测的精确度为 64%，回忆率为 44%
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。