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妊娠期糖尿病和多囊卵巢综合征，EGOI-PCOS 的立场声明
妊娠期糖尿病是全球范围内的妊娠期健康问题，对母亲和婴儿都构成威胁。多囊卵巢综合征是导致妊娠期糖尿病的主要危险因素之一，主要是由于这些患者中常见的生化高雄激素血症和代谢问题。近年来，肌醇基础和临床研究专家组和多囊卵巢综合征专家组 (EGOI-PCOS) 一直致力于更好地了解多囊卵巢综合征的发病机制，以便根据患者的个人需要准确诊断和治疗。通过多囊卵巢综合征的范围，本意见书研究了这两种疾病的特征和潜在的生物学机制，然后转向讨论避免或治疗多囊卵巢综合征女性妊娠期糖尿病的常见治疗策略。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
探索甲吡嗪作为各种抑郁症状簇的治疗选择
主要的抑郁症（MDD）是全球最普遍的精神病疾病之一，也是造成残疾的主要原因。MDD提出了各种症状，这些症状显着影响个人，社会和经济方面。尽管有许多针对不同分子机制的抗抑郁药治疗（ADT），但很大一部分患者的反应不足，在MDD管理中带来了巨大的挑战。因此，通常采用辅助策略，特别是涉及非典型抗精神病药的策略来增强治疗效率。Cariprazine是D2/D3部分激动剂，通过其对D3受体的选择性作用及其对5-HT1A，5-HT2A和α1B受体的调节，与其他非典型抗精神病药区分开。这种独特的药理学保证需要调查其在MDD各个症状领域的潜在有效性和耐受性，包括愉悦，兴趣和动机；情绪和自杀；睡眠和食欲；疲劳;精神运动和焦虑；和认知功能。来自动物研究和临床试验的初步证据表明，迦里替津可以改善动机，抗and虫和认知功能症状。喀里哌嗪在减轻与情绪相关的症状方面表现出希望，尽管它对焦虑及其对躁动和精神运动迟缓的影响仍然不确定。甲丙氨酸可能对表现出抗抗酸，认知降低以及可能的疲劳和高血压的MDD患者特别有益。评估喀里普拉嗪在这些症状领域的效率可以揭示模式，以支持更多个性化的抑郁症治疗方法。进一步的研究对于阐明甲哌嗪作为对重度抑郁症的成年人的辅助疗法的作用至关重要，他们对抗抑郁药单药治疗的反应不足。
引用巴内特，迈克尔·安德鲁。 2017。量化主权：一种研究基本概念的新方法。硕士论文，哈佛大学
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载，并根据适用于其他已发布材料（LAA）的条款和条件提供，如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
引用Mitzenmacher，迈克尔。 2001年。幂定律和对数正态分布的生成模型的简要历史。哈佛计算机科学集团T
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通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
B7-H4 在卵巢癌免疫治疗中的作用
免疫疗法是当今抗击癌症的一种关键且有利的治疗方法。尤其是免疫检查点抑制剂，已得到广泛应用，并在各种恶性肿瘤中取得了突破性的治疗效果。然而，其在卵巢癌中的疗效并不令人满意。大量无反应率这一迫切问题需要立即引起关注。寻求新靶点和制定协同联合治疗方法对于应对这一挑战至关重要。B7-H4 是 B7 家族共抑制分子的成员，在卵巢癌中表现出高表达水平，与肿瘤进展、耐药性和不良预后密切相关。B7-H4 有可能成为评估患者免疫反应的宝贵生物标志物。最近针对卵巢癌免疫治疗背景下的 B7-H4 的研究和临床前试验凸显了其作为一种有前途的免疫治疗靶点的出现。本综述旨在讨论这些发现并预测 B7-H4 在卵巢癌免疫治疗和靶向治疗中的未来前景。
指南国家临床建议，用于使用舒缓药物来缓解成人新出现的焦虑和URO症状的短期症状
国家卫生委员会的国家临床建议是系统准备的陈述，并参与了相关专业知识。在特定情况下，专业人员在做出适当和良好的临床保健益处时使用了国家临床建议。国家临床建议是公开可用的，因此公民和患者也可以在建议中实现自己。国家临床建议被归类为专业建议，这意味着国家卫生委员会建议相关专业人员遵循建议。国家临床建议在法律上没有约束力，这将始终是特定临床情况下的专业估计，这对于对适当和适当的健康专业福利的决定至关重要。尽管医疗保健专业人员遵循建议，但不能保证成功的治疗结果。在某些情况下，不建议使用的治疗方法可能更适合患者的情况。医疗保健专业人员通常在选择治疗时应涉及患者。