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利用trinetx数据库的基于人群的队列研究
结果：71931例癌症患者（54.7％男性； 76.5％白人；指数为63.6±12.2岁的平均年龄）接受ICI治疗（ICI组）和71931名癌症患者（男性为54.7％；男性为54.7％；平均白色；平均年龄为63.5±12.4岁），从未接受过ICI（比较组）（比较组）。相关的Kaplan-Meier曲线在所有随访年中ICI组中的葡萄膜炎风险显着增加（P <0.001）。在144个月的随访期间，ICI组的葡萄膜炎风险也更高，危险比（HR）为2.39（95％CI：2.07- 2.75）。发现了特定葡萄膜炎疾病的风险，例如虹膜炎，脉络膜视网膜炎，视网膜血管炎，未染色的脓性内po炎，泛 - 葡萄膜炎和交感神经炎。亚组分析表明，ICI受体中葡萄膜炎的发展的危害比升高，涵盖了65岁以下的个体以及65岁及65岁以上的人。与非ICI对手相比，在所有性别中，在白人和亚洲种族，具有吸烟史的人，具有吸烟史和血脂异常等合并症的患者中，在所有性别，具有吸烟史的葡萄膜发育率升高的危害比。还进行了有关单一疗法与组合性ICI方案的其他亚组分析。从抗PD-1的类别接受单一治疗的个人
2025; 16（6）：2001-2014。 doi：10.7150/jca.105171研究论文一种机器学习模型，利用CT放射线特征和外周血炎症
目的：研究机器学习模型的价值，该模型在预测接受PD-1抑制剂的不可切除的食管鳞状细胞癌（ESCC）患者的预后中整合了放射性特征和外周血炎症标志物的预后。方法：进行了回顾性收集，涉及105例无法切除的ESSC患者，他们在2020年1月至2023年8月在中国科学和技术大学的第一家附属医院接受了PD-1抑制剂以及同时进行的化学放疗。这些患者被随机分为训练集（n = 74）和验证集（n = 31）。放射素学特征，并使用Pearson相关和Lasso-Cox方法进行了特征选择。基线临床特征，并在免疫疗法开始之前和治疗后4-6周内收集血液学参数，以计算炎症标记。随后，使用多元COX比例危害模型鉴定了影响患者预后的独立放射素学特征，并将这些特征纳入基于临床特征的多元COX模型中，以得出结合放射线和临床特征的独立预后因素。根据涉及临床特征，放射线特征和联合指标的COX分析结果，构建了拟议图以预测患者的2年无进展生存期（PFS）。使用ROC曲线和校准曲线对模型进行评估和评估。结果：在训练队列中，临床模型的AUC为0.705，放射素模型为0.573，合并模型为0.834。在验证队列中，临床模型的AUC为0.784，放射素模型为0.775，合并模型为0.872。结论：整合放射素特征NGTDM-busyness，炎症标记δNLR和临床特征M级的组合模型为患者的2年PFS提供了最佳的预测值。
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
新鲜和土著食品路边摊位型市场的商业模式，以促进利用泰国Ubon Ratchathani的Khemmarat步行街的社区文化基础
社区成员参与对于泰国Ubon Ratchathani的Khemmarat区的步行街社区文化场地的地区使用很重要。这项研究是故意开发的，以开发一个新建立的路边摊型市场的商业模式，该市场新建立，将文化地面和步行街连接起来。假设市场会导致其客户参与文化基础活动，随后促进文化领域的利用。目前的研究是使用定性方法进行的：目的抽样，深度访谈和焦点小组作为数据收集技术。受访者包括潜在的市场卖家，常规的步行街客户，管理文化场地的志愿团体，分区市政官员以及当前的步行街企业家。业务模型帆布（BMC模型）被用作开发市场业务模型的工具。BMC模型包括九个组织业务元素，并将收集到的数据分析和分类。目标客户是当地客户，他们定期访问步行街，尤其是老年人，家庭主妇，年轻夫妇和残疾人。向目标客户交付的市场的价值主张是新鲜的土著食品，包括湄公河（加工和新鲜）和零食。新鲜的蔬菜特别是由参与性保证系统（PGS）有机种植和认证，以满足客户对健康福利和负担能力的需求。卖方负责其产品和运输的成本。市场是物理营销渠道，而在线渠道也被采用了较小程度。自愿集团和街道市安排了市场及其必需品，包括竹摊，电力和垃圾桶。营销活动不仅可以为所有卖家带来合理的收入，而且还可以使市场客户参与文化基础活动，随后增加参与性的范围约2倍。总的来说，为路边摊位型市场开发的商业模式实际上可以促进Khemmarat步行街的社区文化基础的利用。
对心理的被动传感：利用可穿戴技术的数据预测情绪状态
摘要。抑郁症和焦虑是世界上最常见的精神健康障碍，导致了大量发病和死亡。过去的治疗主要集中在治疗抑郁症和焦虑症上。但是，迫切需要检测慢性压力状态并可能使用即时的个性化干预措施进行干预。现代技术彻底改变了我们被动测量各种生物学和生理信号的能力。在我们的日常生活中，我们从手机，可穿戴技术，手表甚至计算机和汽车中产生大量的电子数据。在此分析中，我们专注于使用Fitbit的可穿戴数据来被动地预测日常情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们使用弹性净回归机器学习算法的日常使用来自38名参与者的每日FITBIT数据和约1200天的数据来预测情绪状态（例如，悲伤/紧张/焦虑与快乐）。我们能够使用交叉验证的机器学习算法准确地预测这些状态，并确定了每个情绪状态的特征。在此概念验证分析中，我们表明，预测日常情绪状态是可行的，并且不仅可能有助于检测日常情绪状态，还可以提高被动意识并提供及时的干预措施。
理解和利用过程张量的内在联系
过程张量矩阵积算子 (PT-MPO) 能够对空前广泛的开放量子系统进行精确的数值模拟。通过以 MPO 形式表示环境影响，可以使用已建立的算法对其进行有效压缩。压缩的 PT-MPO 内键的维度可以看作是环境复杂性的指标。在这里，我们表明，内键本身（而不仅仅是其维度）具有具体的物理意义：它们表示全环境刘维尔空间的子空间，该子空间承载着可能对后续开放量子系统动力学影响最大的环境激发。这种联系可以用有损线性变换来表示，其伪逆有助于提取环境可观测量。我们通过提取中心自旋问题的环境自旋、耦合到两个引线的量子系统的电流、从量子发射器发射到结构化环境中的光子数量以及驱动非马尔可夫量子系统中总吸收能量在系统、环境和相互作用能量项中的分布来证明这一点。数值测试进一步表明，不同的 PT-MPO 算法将环境压缩到相似的子空间。因此，PT-MPO 内部键的物理解释既提供了概念上的理解，也使新的实际应用成为可能。
利用遗传疾病中的端粒到端粒参考提高光学基因组图谱的分辨率
参考基因组是比较个人基因组以推断临床变异的基线标准。广泛使用的参考基因组 GRCh38 包含间隙和未解析的碱基，尤其是在复杂区域，这可能会影响变异的发现。相比之下，无间隙端粒到端粒 CHM13 (T2T-CHM13) 参考基因组可用于评估基因组的困难区域。光学基因组图谱 (OGM) 是一种用于结构变异识别的成像技术，与传统细胞遗传学方法相比，其分辨率有所提高。我们的研究展示了 T2T-CHM13 参考基因组在复杂区域中增强结构变异 (SV) 检测的实用性。我们通过两个临床病例说明了这一点，其中与 T2T-CHM13 的改进比对导致关键 SV 的置信度得分显著提高。我们展示了更新后的 T2T-CHM13 参考的临床诊断结果有所改善，并提倡采用它。
利用 - 吸收 - 氧化过程和净过滤 -
粮食生产的快速工业化已经显着影响了各个部门产生的废水的质量和数量。由于其废水废水引起的环境问题引起了环境问题的一个这样的行业是食品行业，尤其是酱油生产行业。酱油是许多亚洲美食中的主食调味品，其生产涉及复杂的发酵过程，通常导致废水高度颜色，化学化，化学复杂且充满了有机污染物。浪费酱油是酱油制造的副产品，以其高化的化学氧需求（鳕鱼），高水平的有机化合物和浓烈的色彩而闻名，所有这些都会有助于环境污染，如果不正确地管理以应对处理浪费酱油的兴趣和越来越多的兴趣，则对先进的氧化物进行了越来越多的兴趣，并且利用了先进的氧化能力，即利用先进的水平（一定的水）。 （NF），以提高废水质量。AOP包括诸如臭氧化，紫外线（UV）轻处理和芬顿试剂之类的过程，在分解复杂的有机污染物，减少鳕鱼和脱色废水方面非常有效。另一方面，纳米过滤是一种基于膜的分离过程，能够从水中去除溶解的盐，有机分子和颗粒物，使其在废水处理的背景下成为有价值的技术[1]。