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使用易于获得的临床数据的糖尿病和糖尿病的多变量预测模型的开发和验证
标题：使用易于获得的临床数据作者的多变量预测模型的开发和验证：Alan L. Hutchison，MD，PhD * 1，Mary E. Rinella，Mary E. Rinella，MD 1，Raghavendra G. Mirmira，Mirmira，Mirmira，Mirmira，MIRMIRA，MD，MD，MD，MD，MD，PHD 2，WILLIAM F. PARKER，WILLIAM F. PARKER，MD 3 * ALAN.HUCHEN.HUCHIN.HUCTAN.HUCHICERINE。胃肠病学，肝病学和营养部分，2。内分泌学，糖尿病和代谢部分，3。与单独使用血红蛋白A1C测试相比，伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学医学系肺和重症监护系，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，60637关键问题问题可以改善对糖尿病前和糖尿病的诊断？在这项横断面研究中的发现，对国家健康和营养检查调查中的13,800名成年成年成年人和口服葡萄糖耐受性测试，由8.6％未诊断的前糖尿病率和由血液氯脂素A1C未诊断的糖尿病率为3.5％。一种新型的多变量预测模型，包括禁食血浆葡萄糖，胰岛素，基本身体测量以及常规可用的血脂异常和肝功能实验室的实验室的准确性明显更准确（AUROC 0.66/0.71至0.77（单独的0.87/0.88至0.88至0.88至0.88至0.88至0.91），比糖尿病的糖尿病均与二型糖尿病相比。与单独的血红蛋白A1C相比，易于获取的临床数据纳入易于获得的临床数据可以改善糖尿病前和糖尿病的诊断。在美国，糖尿病前和糖尿病的抽象重要性与其他慢性疾病一起增加。我们排除了没有血红蛋白A1C，口服葡萄糖耐受性测试或样品体重数据的参与者。血红蛋白A1C是美国进行的糖尿病最常见的诊断测试，但在其他慢性疾病的情况下，它已知不准确。与仅血红蛋白A1C相比，目的可以使用容易获得的临床数据来改善糖尿病和糖尿病的诊断。设计，设置和参与者这项横断面研究分析了美国国家健康和营养检查调查调查的六个2年周期（2005年至2006年至2015年）获得的全国代表性数据。样本包括13,800名调查参与者。数据分析是从2024年5月1日至2025年2月9日进行的。的主要结果和措施我们估计了从梯度提升机器决策树学习模型的2小时葡萄糖，以诊断糖尿病前和糖尿病，这些糖尿病和糖尿病是由口服葡萄糖耐受性测试定义的2小时葡萄糖，大于或等于140 mg/dl，但小于200 mg/dl，大于或等于200 mg/dl，相应地分别为140 mg/dl，相应地分为200 mg/dl。我们将校准，校准，预测值和决策曲线分析的净益处与单独的血红蛋白A1C进行了比较。
经人类遗传学验证的功能丧失突变靶点
KHK 是果糖代谢的限速酶之一，对 NAFLD/NASH、T2D 和其他果糖介导的代谢疾病具有治疗意义，目前有两种药物处于 II 期临床阶段（ALN-KHK 和 PF-06835919）。CIDEB 在维持全身脂质稳态和能量代谢方面起着重要作用，阻断 CIDEB 表达可能有助于预防或治疗 NASH 和相关疾病，但目前尚无用于此目的的药物处于临床试验阶段，尽管 Regeneron 已与 Alnylam 合作开发一种沉默 CIDEB 基因的 siRNA 治疗候选药物。
来自Aeronet数据库的气溶胶模型。应用于表面反射验证
摘要。气溶胶在大气中的辐射转移中起关键作用，它们对气候变化产生了重大影响。在本文中，我们提出并实施了使用其Mi-Crophysical特性开发气溶胶模型的框架。诸如尺寸分布，复杂折射率和球形百分比之类的微物理特性源自全球气溶胶机器人网络（Aeronet）。但是，当执行藻类测量程序（即，早晨，早晨和晴天晚些时候的晚期）时，通常会检索这些测量值，并且可能不会对卫星覆盖时间进行临时影响，因此无法携带卫星产品的有效阀门。To address this problem of temporal inconsistency of satel- lite and ground-based measurements, we developed an ap- proach to retrieve these microphysical properties (and the corresponding aerosol model) using the optical thickness at 440 nm, τ 440 , and the Ångström coefficient between 440 and 870 nm, α 440–870 .在过去28年内，开发了851个Aeronet部位的气溶胶模型。获得的恢复表明，在经验上可以以高达23％的不确定性检索微物理的特性。一个例外是折射率NI的虚构部分，为此，衍生的不确定性达到了38％。当需要检索微物理特性以及验证卫星衍生的产品时，这些气溶胶的特定参数模型可用于研究。
中国青少年的20个项目K-Docs的心理测量验证：多方法方法
创造力对于应对新世界挑战至关重要。Kaufman创造力量表（一种广泛使用的自我报告量表）评估了独特的创造力方面，但缺乏18岁以下青少年的验证，并且受经典测试理论（CTT）的限制。这项研究评估了15-18岁的中国青少年中20个项目Kaufman创造力量表（20-K-Docs）的心理测量特性。3,079名青少年完成了20 k-docs。ctt，Rasch分析和探索性结构方程模型（ESEM）用于评估可靠性和各种类型的有效性。通过将20k-Docs分数与创造性的自我效能（CSE）相关联，可以检查并发有效性。20 k-docs表现出极好的内部一致性（麦当劳的欧米茄：0.91–0.95）。Rasch分析支持项目有效性和最佳功能。倾斜的五因素模型和ESEM五因素模型表示令人满意的模型拟合。ESEM揭示了收敛的有效性和高因子相关性，从而提高了判别有效性。在20 k-docs和CSE之间发现了显着的正相关，尤其是在艺术和学术创造力中。20 k-Docs是中国青少年特定领域创造力的可靠且有效的量度。的发现强调了特定于领域的方法对创造力评估的重要性，并提出了开发更简洁的规模版本的潜力。
偏见变化权衡，模型选择和交叉验证
5.2（a）在此模型中，我们将根据训练数据中最接近的树的类别对一棵新树进行分类。这高度取决于培训数据的选择。如果我们将数据集分为两半，并为这两个数据集中的每个数据集制作k = 1的最邻居模型，那么我们很可能会在两个模型上获得非常不同的决策界限，因为我们将预测基于单个训练数据点。这意味着我们在模型中有很大的差异。至于偏见：是高还是低取决于我们认为仅地理位置是否足以确定树类型的信息。如果是这种情况，则偏差很低，因为1-NN模型可以描述非常灵活的映射（在这种情况下，从“位置”到“树类型”）。但是，如果有有关模型中未使用的功能中可用的树类型的相关信息，则可以将其视为偏见，这是由于“真实”输入输出关系的模型不足。
用于早期预测的机器学习模型的临床验证和优化
方法：从2019年10月1日至2020年9月30日之间，从中国三级医院的2,329例成年患者组成的同类中收集了数据。选择了36个临床特征作为模型的输入。我们通过机器学习（ML）方法训练了模型，包括逻辑回归，决策树，随机森林（RF），多层感知器和光梯度增强。我们评估了五个ML模型的性能，评估指标为：ROC曲线（AUC）下的面积，准确性，F1得分，灵敏度和特异性。在2020年10月1日至2022年4月1日之间，另一批2,286例患者的数据被用来验证模型在内部验证集中表现最佳的模型。Shapley添加说明（SHAP）方法用于评估特征重要性并解释该模型的预测。
开发和验证两阶段卷积神经网络算法，用于分割MRI白质超强度，用于纵向研究
背景：卡达西尔（Cadasil）的白质超强度（WMH）的分割是最严重的遗传起源小脑小血管之一，具有挑战性。方法：我们根据卷积神经网络（CNN）al-gorithm进行了自动方法，并使用了132名患者获得的2D和/或3D FLAIR和T1加权图像的大数据集，以在这种情况下测量WMH的进展。结果：使用此方法测量的WMH的体积与专家验证的参考数据密切相关。WMH分割也明显改善。结合了两个连续的学习模型特别感兴趣，从而减少了假阳性体素的数量以及单级过程后检测到的分割不足的程度。使用两阶段方法，WMH进展与从参考掩模中得出的病变的度量随着年龄的增长而增加，以及与单个级别的可变WMH进展轨迹相关。我们还确认了WMH初始负载的预期影响以及MRI获取类型对此进展的测量的影响。结论：总的来说，我们的发现表明，可以通过CNN分割算法自动测量卡达西尔的WMH进展。
探索耳胶囊的动力学和当经压力的动力学：实验验证
摘要：耳胶囊和周围的颞骨表现出复杂的3D运动，受骨传导刺激的频率和位置影响。所得的与当经压力的相关性尚未足够理解，因此在实验和数值上都是这项研究的重点。实验是在三个尸体头的六个颞骨上进行的，在0.1-20 kHz的乳突和经典的巴哈位置上应用了bc助听器刺激。在包括海角和stapes在内的各个颅骨区域上测量了三维运动。使用自定义的声学接收器测量了2粒内压力。该实验是基于Liuhead的自定义有限元模型（FEM）的数字重新创建的，并增加了听觉外围。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。 在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力，并表明头骨变形，尤其是在耳囊中，取决于颅底材料的性能。 实验结果和FEM结果表明，耳胶囊表现为刚性加速度计，在耳蜗上施加惯性载荷，甚至在7 kHz以上。 未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。 v C 2025作者。 所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据Creative Commons归因（cc by）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。在4、8和20 GPA之间变化了FEM内皮质骨结构域的模量。在大多数频率上与实验数据排列的预测差分后压力，并表明头骨变形，尤其是在耳囊中，取决于颅底材料的性能。实验结果和FEM结果表明，耳胶囊表现为刚性加速度计，在耳蜗上施加惯性载荷，甚至在7 kHz以上。未来的工作应探讨耳囊和耳蜗含量之间的固体流体相互作用。v C 2025作者。所有文章内容（除非另有说明，否则都将根据Creative Commons归因（cc by）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）获得许可。https://doi.org/10.1121/10.0034859（2024年8月28日收到； 2024年12月19日修订； 2024年12月20日接受； 2025年1月28日在线发布）[编辑：Julien Meaud]
有效性和应力量表可靠性的证据
在整个Covid-19，大流行大学都必须将其班级改编成虚拟环境。 div>这对年轻大学生的心理健康产生了影响。 div>这项研究的重点是分析利马公立大学的学生在虚拟环境（EEAEV）中学术压力量表的有效性和可靠性。 div>来自心理学学院的160名学生参加了18至25年。 div>方法学设计具有工具性，以EEAEV的心理测量分析为导向。 div>使用的工具是社会人口统计学记录，EEAEV（30个项目）和应力量表（DASS-21）。 div>调查后，EEAEV的内部一致性和同时有效性脱颖而出，支持其在虚拟环境中的应用。 div>比例模型比具有三个维度的模型表现出更大的一致性。 div>尽管有一些判别能力较低的项目，EEAEV仍将其定位为衡量学术压力的精神法法学上扎实的工具。 div>结论：这些发现表明它们在虚拟环境中的评估和学术压力方法中的有用性，支持其在未来的研究中的应用和多样化的教育环境