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singcar：在 R 中比较单个案例和小样本
病例对照比较是一类统计检验，允许研究人员将单个病例与从样本估计出的总体进行比较。此类检验具有广泛的潜在效用，但历史上主要应用于认知和临床神经心理学领域，以推断个体是否因脑损伤而遭受重大的认知变化。人们可能希望评估该个体在某些认知能力上的表现是否异常低，或者一种认知能力与另一种认知能力是否存在异常差异。John Crawford、Paul Garthwaite 及其同事开发了几种相关方法，用于在将单个案例与小样本进行比较时，在控制 I 型错误率的情况下，对单个变量的异常和两个变量之间差异的异常进行统计检验（Crawford 等人，2011；Crawford 和 Garthwaite，2002、2007、2005；例如，Crawford 和 Howell，1998）。本文介绍了实现它们的 R 包 singcar。由于最近讨论了这些测试的基本功率限制（McIntosh & Rittmo，2020），该软件包还包括相关的功率计算器。
依据艺术的指示。 50 个逗号 1 个字母。 B）...
公共行政部门货物和服务采购协议体系（CONSIP SpA），根据第 31 条规定。法律第26条488/1999 或区域集合机构以更有利的经济条件授予本次招标中提及的产品供应，除非中标人提出将其报价调整为最有利的报价； 采购机构在实际实施管理活动时出于动机的决定，导致全部排除或部分使用招标产品； 市场条件发生变化（例如，获奖设备在新的创新设备投放市场后变得过时，获奖设备进行技术更新的情况除外）； 由于意外和不可预见的原因，已预见到的相关医疗外科程序发生改变；
HPV疫苗在接受手术的患者宫颈发育不良的次要预防广泛的小细胞肺癌中的预后因素：LIPI，MGP和PIV评分的评估
目的：本研究研究了三个基于全身炎症指标的预后意义，即肺免疫预后指数（LIPI），改良的格拉斯哥预后评分（MGP）和泛 - 免疫炎症（PIV） - 具有广泛的小型细胞癌症（Es-Spllince）的患者（pan-primune-platemative offient）。方法：这项回顾性研究包括135名ES-SCLC患者。LIPI，MGP和PIV。Kaplan-Meier和Cox回归分析用于评估这些指数与无进展生存率（PFS）和总生存期（OS）的关联。结果：与分数为0相比，LIPI评分为2的患者的OS（P = 0.002）和PFS（P = 0.001）明显较差。在MGP或PIV和生存结果之间未观察到没有显着关联。多变量分析确定了LIPI，预防性颅骨照射和女性是独立的预后因素。lipi得分两个与较差的OS（HR：2.18； P = 0.016）和PFS（HR：2.20; P = 0.012）相关，而PCI和女性性别则是有利的预后因素。结论：LIPI是接受一线基于铂金化疗的ES-SCLC患者的独立预后因素。将LIPI纳入临床实践可以改善风险分层并指导个性化治疗策略。关键词：小细胞肺癌；预后因素；肺免疫预后指数；修改的格拉斯哥预后评分，泛免疫 - 炎症值
使用功能性大脑连接和机器学习进行基于 EEG/fNIRS 的工作量分类
摘要：为了提高生产率或预防事故，人们迫切需要一种技术来估计人类在某些活动期间的心理负荷。大多数研究都集中于单一的生理感知方式，并使用单变量方法来分析多通道脑电图 (EEG) 数据。本文提出了一个新框架，该框架依赖于混合脑电图 - 功能性近红外光谱 (EEG-fNIRS) 的特征，并由机器学习特征支持，以处理多级心理负荷分类。此外，我们建议在三个频段的时间和频域中使用双变量功能性大脑连接 (FBC) 特征，而不是常用的用于脑电图记录的单变量功率谱密度 (PSD)：delta (0.5-4 Hz)、theta (4-7 Hz) 和 alpha (8-15 Hz)。借助 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白 (HbO 和 HbR) 指标，FBC 技术显著提高了分类性能，使用公共数据集对 0-back 与 2-back 的准确率为 77%，对 0-back 与 3-back 的准确率为 83%。此外，地形和热图可视化表明，EEG 和 fNIRS 的区分区域在 0-back、2-back 和 3-back 测试结果之间存在差异。确定 EEG 和 fNIRS 区分心理工作量的最佳区域是不同的。具体而言，后区在 alpha 波段的后中线枕叶 (POz) EEG 中表现最佳，而 fNIRS 在右额叶区域 (AF8) 中具有优势。
通过空间变化系数占用模型对复杂的物种环境关系进行建模
Occupancy models are frequently used by ecologists to quantify spatial variation in species distributions while accounting for observational biases in the collection of detection-nondetectiondata.However,thecommonassumptionthatasinglesetofregres- sion coefficients can adequately explain species-environment relationships is often unre- alistic, especially across large spatial domains.在这里，我们开发了单物种（即单品）和多种物种（即多变量）空间变化的系数（SVC），以解释空间变化的物种环境关系。我们在层次的贝叶斯框架中采用最近的邻居高斯流程和pólya-gamma数据增强，以产生计算清晰的Gibbs采样器，我们在Spoccupancy R软件包中实现了这些样本。对于多种物种模型，我们使用缩小空间因子维度对具有大量物种（例如，> 10）的有效模型数据集。分层贝叶斯框架很容易使SVC的后验预测图产生，并具有完全传播的不确定性。我们应用我们的SVC模型来量化最大繁殖季节温度与全美21种草地鸟类物种的发生概率之间的关系。共同建模物种通常优于单物种模型，这均显示出与最高温度的物种发生关系的显着空间变异性。在线提供了本文的补充材料。我们的模型与使用大规模监测计划中的检测非探测数据量化物种环境关系特别重要，这些数据越来越普遍回答有关野生生物对全球变化的宏观生态问题的回答。
献血者中血管瓦加尔反应的原始文章风险因素：一项前瞻性病例对照研究Kamin Wongkijpatana 1，Napat Mongkh div div>
摘要：简介：血管瓦加尔反应（VVR）是全血液供体中最常见的不良反应（ADR），给出负面的经验并降低了献血者的回报率。目的：确定从全血捐赠中发展VVR的危险因素。材料和方法：从2022年8月至2023年4月在泰国红十字会的国家血液中心进行了前瞻性病例对照研究。全血液捐献者，并随机捐赠了，并随机选择了VVR。他们的健康历史接受了采访，并审查了捐赠记录。的风险因素的调整后比值比（ADJ.OR）。结果：捐赠后有151名具有VVR的捐赠者和687个对照，没有不良反应。The significant risk factors were first-time donation (adj.OR 4.81), previous history of VVR (adj.OR 6.01), sleep duration < 5 hours the night before the donation (adj.OR 9.67), collection time > 600 seconds (adj.OR 2.12), donated volume > 12% of total blood volume (adj.OR 3.11), high-normal pre-donation heart rate (adj.OR 2.33) and high-normal血红蛋白水平（ADJ.or 9.03）。同时，发现至少喝一杯水（ADJ.或0.18）和低正常的血红蛋白水平（ADJ。或0.50）是保护因素。结论：此结果可以识别有风险的捐助者，以制定策略来减少VVR的机会和严重性。关键字：l供体不良反应l风险因素l血管瓦加反应l全血j剧型肌张力。2024; 34：101-10。
年龄的筛选工具的开发和验证 -
摘要介绍当前，与年龄相关的听力损失已经普遍存在，意识和筛查率仍然很低。遇到几个障碍，因为时间，人事培训和设备成本，可用的听力筛查工具无法充分满足在社区居住的老年人中对大规模听力检测的需求。因此，需要一种准确，方便且廉价的听力筛查工具来检测听力损失，及早进行干预并减少对个人，家庭和社会未经处理的听力损失的负面后果和负担。目的研究利用“医疗大数据”和“智能医疗管理”来开发基于微信平台的年龄相关听力损失的多维筛查工具。方法通过横断面调查，逻辑回归模型和接收器操作特征（ROC）曲线分析进行了风险因素的评估。结合风险因素评估，对老年筛查版本的听力障碍库存和模拟听觉测定法，筛选软件是通过JavaScript语言开发的，并进行了评估和验证。结果总共401名老年人包括在横断面研究中。早期预测与年龄相关的听力损失的风险因素累积评分的ROC曲线下的面积为0.777 [95％CI（0.721，0.833）]。风险因素的累积评分阈值定义为4，将老年人分为低风险（<4）和高风险（≥4）的听力损失组。Kappa指数为0.6。Logistic regression model (univariate, multi- variate) and reference to literature mention rate of risk factors, 18 variables (male, overweight/obesity, living alone, widowed/ divorced, history of noise, family history of deafness, non-light diet, no exercising habit, smoking, drinking, headset wearer habit, hypertension, diabetes, hyperlipidemia, cardiovascular and cerebrovascular疾病，高尿酸血症，甲状腺功能减退症，耳毒性药物使用史）被定义为危险因素。屏幕工具的灵敏度，特异性，正预测值和负预测值分别为100％，65.5％，71.8％和100.0％。结论筛选软件使实时数据传输，预警，管理，对听力损失的整个流程监督的闭环管理和改善了自我健康信念。该软件具有巨大的应用前景，作为与年龄相关的听力损失的筛选方法。
原创研究人工智能（AI）在基于 CT 图像的 COVID-19 筛查和评估中的助力作用
目的：本研究旨在探讨针对新冠肺炎CT影像特点设计开发的人工智能系统在新冠肺炎筛查与评估中的作用。方法：研究团队采用改进的U型神经网络，通过多层卷积迭代，对CT影像中的肺部及肺炎病灶进行分割。然后选取合适的159例病例建立并训练模型，使用Dice损失函数与Adam优化器进行网络训练，初始学习率为0.001。最后选取39例病例（29例阳性，10例阴性）进行对比测试。实验组：主治医生a和副主任医生a在人工智能系统的帮助下阅读CT影像对新冠肺炎进行诊断。对照组：主治医生b和副主任医生b仅凭经验进行诊断，未借助人工智能系统。记录每位医生诊断所用时间及诊断结果。统计学分析采用配对t检验、单因素方差分析、卡方检验、受试者工作特征曲线、logistic回归分析。结果：不同组别的诊断时间差异有统计学意义（P<0.05）。对于诊断结果最优组，单因素和多因素分析均提示各变量间无显著相关性，可能是AI系统的辅助、流行病学史等因素发挥了重要作用。结论：我们研发的AI系统因应新冠肺炎而诞生，具有一定的临床实用性，值得推广。关键词：CT、新冠肺炎、智能分析、AI、助力作用
评估机器学习和深度学习模型，以根据环境因素预测风力涡轮机的功率输出
本研究对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型进行了全面的比较分析，这些模型用于根据温度、湿度、风速和风向等环境变量预测风力涡轮机 (WT) 的功率输出。除了人工神经网络 (ANN)、长短期记忆 (LSTM)、循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN) 外，还研究了以下 ML 模型：线性回归 (LR)、支持向量回归器 (SVR)、随机森林 (RF)、额外树 (ET)、自适应增强 (AdaBoost)、分类增强 (CatBoost)、极端梯度增强 (XGBoost) 和轻梯度增强机 (LightGBM)。使用 40,000 个观测值的数据集，根据 R 平方、平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 对模型进行了评估。在 ML 模型中，ET 的性能最高，R 平方值为 0.7231，RMSE 为 0.1512。在 DL 模型中，ANN 的性能最佳，R 平方值为 0.7248，RMSE 为 0.1516。结果表明，DL 模型（尤其是 ANN）的表现略优于最佳 ML 模型。这意味着它们更擅长对多变量数据中的非线性依赖关系进行建模。预处理技术（包括特征缩放和参数调整）通过增强数据一致性和优化超参数来提高模型性能。与之前的基准相比，ANN 和 ET 的性能均表明 WT 功率输出预测的预测准确度有显著提高。这项研究的新颖之处在于直接比较了各种 ML 和 DL 算法，同时强调了先进计算方法在可再生能源优化方面的潜力。
先前接触过非甾体抗炎药...
背景：最近有研究发现非甾体抗炎药 (NSAID) 与急性胰腺炎患者促炎细胞因子表达降低有关。由于尚不清楚这种影响是否会产生临床益处，因此本研究旨在确定之前使用 NSAID 是否会改善即时临床结果。方法：回顾性审查因急性胰腺炎入院的成年患者的医疗记录。病例是从国家退伍军人事务数据库中提取的，使用国际疾病分类第九版代码。之前的 NSAID 使用情况通过药房数据声明确定。使用单变量和多变量分析比较了之前使用 NSAID 的患者（AP+NSAID）和未使用 NSAID 的患者（AP NSAID）的急性肾损伤、呼吸衰竭、心血管衰竭和住院死亡率。结果：共确定了 31,340 名患者：28,364 名 AP+NSAID 患者和 2976 名 AP NSAID 患者。患者中位年龄为 60 岁，68% 为白人，平均住院时间为 4 天。约有 2% 的患者在住院期间死亡。调整人口统计学和其他协变量后，AP+NSAID 组患者的急性肾损伤 (P = .0002)、心血管衰竭 (P = .025)、任何器官衰竭 (P ≤ .0001) 和住院死亡率 (P < .0001) 发生率较低。结论：在急性胰腺炎成年患者中，先前使用 NSAID 与器官衰竭和住院死亡率较低有关。应在介入试验中评估 NSAID 作为此类疾病治疗剂的作用。 2021 Elsevier Inc. 保留所有权利。《美国医学杂志》（2022）135：471 − 477