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World File Search System严重程度
使用多模式数据和机器学习预测多发性硬化症的疾病严重程度
Magi Andorra 1 · Ana Free 2,18 · Melanie Roots Brune‑Ingebretse 5,6 · Federical Ivaldi 9 · Cellerino 3 · Matthew Pardini · Book 1 · Irene Power 1 · Eloy 1 · Eloy Martinez‑Heras 1 · Decree Asseyer 10 · Sayedamirhosein Joseph Kauer-Bonin 1
审查机器学习用于烧伤伤口严重程度评估的光学成像
Robert J. Christy，G和Anthony J. Durkin A，H， *加利福尼亚大学，欧文，贝克曼激光研究所和医疗诊所和医疗诊所，加利福尼亚州欧文，美国B加利福尼亚州B加利福尼亚大学，欧文分校，欧文分校，奥兰治，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州，欧文中心，欧特维尼，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，欧特维尼，美国，美国，美国，美国，美国。州E UC IRVINE医学中心，加利福尼亚州奥兰治市，美国健康科学大学，医学院，贝塞斯达医学院，马里兰州，马里兰州贝塞斯达，美国gut Health San Antonio，军事健康研究所，军事保健研究所，得克萨斯州圣安东尼奥市，得克萨斯州，美国H. UNISWEAS，美国H. University h California，IRVINE，IRVINE，IRVINE，IRVINE，URVINE，URVINE，URVINE，UNTEWIA，URVINE，URVINA，URVINA，URVINE，URVINE，IRVINE，IRVINE，/DIVENTIA，/DIV>Robert J. Christy，G和Anthony J. Durkin A，H， *加利福尼亚大学，欧文，贝克曼激光研究所和医疗诊所和医疗诊所，加利福尼亚州欧文，美国B加利福尼亚州B加利福尼亚大学，欧文分校，欧文分校，奥兰治，加利福尼亚州，加利福尼亚州，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚州，欧文中心，欧特维尼，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国，欧特维尼，美国，美国，美国，美国，美国。州E UC IRVINE医学中心，加利福尼亚州奥兰治市，美国健康科学大学，医学院，贝塞斯达医学院，马里兰州，马里兰州贝塞斯达，美国gut Health San Antonio，军事健康研究所，军事保健研究所，得克萨斯州圣安东尼奥市，得克萨斯州，美国H. UNISWEAS，美国H. University h California，IRVINE，IRVINE，IRVINE，IRVINE，URVINE，URVINE，URVINE，UNTEWIA，URVINE，URVINA，URVINA，URVINE，URVINE，IRVINE，IRVINE，/DIVENTIA，/DIV>
杜克大学跑步机评分预测糖尿病患者的冠状动脉疾病严重程度。
冠状动脉疾病（CAD）是全球范围内死亡率和发病率的重要原因。杜克跑步机评分（DTS）是一种临床评估，该评估使用运动应力测试来确定冠状动脉疾病（CAD）的严重程度。目的：这项研究是为了了解DTS在糖尿病和非糖尿病患者中的CAD严重程度如何。方法：2023年3月至2023年在伊斯兰堡皮姆斯心脏病学系进行了一项前瞻性队列研究。总共450例患者分为糖尿病（225）和非糖尿病（225）组。糖尿病。经过验证的DTS分数运动持续时间，ST段偏差和心绞痛症状，以预测严重的CAD。-11或以上是高风险，-10至+4是中等风险，+5或更多是低风险。结果：对450例患者的研究为282名（62.6％）和168名（37.3％）的女性，平均年龄为58.4±13.2岁。冠状动脉血管造影，170名糖尿病患者（75.6％）和130个非糖尿病患者（57.8％）具有大量CAD。糖尿病患者的高血压为52.9％，非糖尿病患者为49.3％（p = 0.920）。糖尿病患者患有10.6％的血脂异常，非糖尿病患者为9.3％（p = 0.058）。结论：DTS可能预测糖尿病患者和非糖尿病患者的CAD严重程度。糖尿病是CAD的关键危险因素，DTS可能有助于估算风险。dts和CAD风险评估可能会受到患者特征，运动能力和跑步机技术的影响。
混合特征选择和分类技术，用于早期预测和糖尿病的严重程度2
糖尿病预测是一个正在进行的研究主题，医学专家试图以更高的精度预测病情。糖尿病通常保持昏昏欲睡，并且有机会确定患者患有另一种疾病，例如对肾脏的伤害，眼睛的视网膜问题或心脏病问题，它会导致代谢问题和体内各种复杂性。在本评论中应用了各种全球学习程序，包括投票，支持和解雇。使用工程设计的少数族裔过采样程序（被摧毁）以及K跨层互批批准方法，用于实现夜晚的上课并批准发现。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI机器学习（UCI ML）商店中积累的，并选择了此数据集。一种突出的工程技术用于计算生活方式因素的影响。已经开发了一种两相分类模型，以使用顺序最小优化（SMO）和SMOTE方法一起预测胰岛素抵抗。SMOTE技术用于在模型的第一阶段中预处理数据，而SMO类则在第二阶段使用。所有其他分类技术的表现都超过了决策树的错误率，准确性，特异性，精度，召回，F1措施和ROC曲线。使用组合的SMOTE和SMO策略进行了模型，该策略以0.1 ms的运行时获得了99.07％的校正。建议的系统的结果是提高分类器在早期发现疾病方面的表现。
连续肝脏常热机灌注对组织学胆管损伤严重程度的影响
静态冷藏（SCS）损伤了胆管，而常规机器灌注（NMP）的影响尚不清楚。在肝脏NMP的COPE试验的一个子研究中，我们研究了保存类型对组织学胆管损伤评分（BDIS）的影响。在保存结束时或重新灌注后至少有一个胆管活检的移植物。 bdis是通过评估周围腺体损伤，基质和壁画损失，出血和血栓形成来确定的。 一个双变量线性模型比较了组之间的BDI（估计，CI）。 分析了六十五个移植和85次活检。 用SCS保留了23个移植物和42个NMP，具有可比的基线特征，除了NMP中的冷缺血时间较短。 无论保存类型如何，BDI都会随着时间的推移而增加（p = 0.04）。 在NMP [8.02（7.40 - 8.65）]中，BDIS估计值高于SCS [5.39（4.52 - 6.26），p <0.0001]，无论时间如何。 每组中的一名患者出现缺血性胆管病，NMP保存的肝脏为6例。 在其他六个NMP移植物中，BDIS范围为7 - 12，而没有缺血性胆管病的发展。 总而言之，BDI会随着时间的推移增加，而NMP中较高的BDI并未增加缺血性胆管病。 因此，BDI可能会高估肝NMP后这种风险。在保存结束时或重新灌注后至少有一个胆管活检的移植物。bdis是通过评估周围腺体损伤，基质和壁画损失，出血和血栓形成来确定的。一个双变量线性模型比较了组之间的BDI（估计，CI）。分析了六十五个移植和85次活检。用SCS保留了23个移植物和42个NMP，具有可比的基线特征，除了NMP中的冷缺血时间较短。无论保存类型如何，BDI都会随着时间的推移而增加（p = 0.04）。在NMP [8.02（7.40 - 8.65）]中，BDIS估计值高于SCS [5.39（4.52 - 6.26），p <0.0001]，无论时间如何。每组中的一名患者出现缺血性胆管病，NMP保存的肝脏为6例。在其他六个NMP移植物中，BDIS范围为7 - 12，而没有缺血性胆管病的发展。总而言之，BDI会随着时间的推移增加，而NMP中较高的BDI并未增加缺血性胆管病。因此，BDI可能会高估肝NMP后这种风险。
按基线严重程度分层的 Brain Balance® 参与者的发育结果的可靠变化
综合多模式计划对发展结果的影响尚未得到充分研究。新出现的证据表明，多模式训练计划 Brain Balance ® (BB) 计划可能发挥非药物作用，解决青少年的认知、注意力和情感问题。在本分析中，我们研究了参与 BB 计划 3 个月对有发育障碍的儿童和青少年的结果的影响（N = 4,041；年龄 4-18 岁；69.7% 为男性）。父母在 Brain Balance-多领域发展调查 (BB-MDS) 上评定的分数用于评估基线和计划后的六个领域：（1）消极情绪；（2）阅读/写作困难；（3）多动/破坏性行为；（4）学业脱离；（5）运动/协调问题；和（6）社交沟通问题。为了估计从计划前到计划后的变化，我们计算了按基线严重程度分层的组的效应大小（Cohen's d）和可靠变化指数（RCI）。中度/高度严重程度（d = 1.63）和极度严重程度（d = 2.08）组的效应大小非常大，轻度严重程度组的效应大小较大（d = 0.87）。在所有 BB-MDS 领域观察到可靠变化的参与者平均百分比为：极度严重程度为 60.1%（RCI CTT），中度/高度严重程度为 46.6%（RCI CTT），基线轻度严重程度为 21.1%（RCI CTT）。在对原始反射和感觉运动活动的额外评估中，学生们表现出原始反射从参与前到参与后显著减弱，感觉运动技能显著提高，包括精细运动技能、步态和有氧能力、本体感觉、节奏和时间以及目光稳定性。总体而言，这些结果表明原始反射整合和感觉运动技能有所改善，并且 BB 参与者的情绪、阅读/写作、行为、学业参与、运动技能和社交沟通从计划前到计划后发生了具有统计学意义的可靠变化，并且随着参与者基线严重程度的增加，变化的可能性和程度也会增加。这些结果为越来越多的文献做出了贡献，这些文献表明需要采用循证非药物方法来解决发展问题。未来的研究将采用控制良好的设计、纵向跟踪、跨环境实施以及诊断已知的参与者群体，这将有助于更全面地描述 BB 计划的效果。
一组患有风湿性疾病的 COVID-19 患者的临床病程、严重程度和死亡率
在这项描述性回顾性研究中，我们旨在描述这些患者的严重程度和死亡率相关特征以及免疫调节药物对感染病程的影响。研究对象为 2020 年 2 月 25 日至 2020 年 6 月 8 日期间在拉巴斯大学医院风湿病科就诊的患有 COVID-19 感染和风湿性炎症疾病的患者。共纳入 122 名患者。其中 100 名（82.0%）通过鼻咽拭子确诊。22 名患者（18.0%）表现出相符的症状，且肺部影像学检查结果相符和/或血清学检查呈阳性。患者特征如表 1 所示。单因素分析显示，与住院相关的变量（表 2）包括年龄（5 年间隔；OR 1.34，95% CI 1.17-1.55）、泼尼松剂量 >5 mg/天（OR 2.55，95% CI 1.07-5.59）、慢性肺部疾病（OR 5.34，95% CI 1.47-19.35）和高血压（OR 4.06，95% CI 1.79-9.19）。住院的独立危险因素是甲氨蝶呤（OR 2.06，95% CI 1.01-5.29）和年龄（5 年间隔；OR 1.31，95% CI 1.11-1.48）。未发现与羟氯喹、其他常规抗风湿药物 (cDMARDs)、靶向合成抗风湿药物或生物抗风湿药物 (bDMARDs) 或实验室参数有任何关联。甲氨蝶呤治疗与年龄、性别、糖皮质激素或风湿病亚型无关。14 名患者 (11.5%) 死于呼吸衰竭。9 名患者使用 cDMARDs（单药或联合治疗），1 名使用 bDMARD（利妥昔单抗），4 名仅服用口服糖皮质激素。羟氯喹在死亡率方面没有差异。单变量分析显示，与死亡相关的因素包括年龄（OR 1.60，95% CI 1.20- 2.01）、动脉高血压（OR 12.17，95% CI 2.58-57.38）、肺部疾病（OR 5.36，95% CI 1.60-17.94）和泼尼松剂量>5 mg/天（OR 5.70，95% CI 1.63-19.92）。最近爆发的 COVID-19 引起了人们对炎症性风湿病患者管理的担忧。然而，一些报告表明，通常用于治疗风湿病的治疗方法可能对 COVID-19 有效。 4 在我们的系列研究中，与其他群体相比，因感染严重而需要住院的患者比例较高 (56.6%)，这可能是由于合并症患病率较高，尤其是高血压，糖皮质激素的使用率较高或对更严重病例的潜在选择偏见。5 6
定量超声检查和人工智能的应用评估脂肪肝的严重程度：试点研究
摘要：肥胖和糖尿病等疾病中普遍存在的非酒精性脂肪肝病（NAFLD）在全球范围内很重要。现有的超声诊断方法尽管使用了，但通常缺乏准确性和精确度，需要像AI这样的创新解决方案。这项研究旨在验证用于NAFLD严重程度评估的AI-增强的定量超声（QUS）算法，并将其性能与磁共振成像质子密度脂肪分数（MRI-PDFF）进行比较，这是一种常规的诊断工具。进行了一项单中心横截面试验研究。肝脏脂肪含量。将结果与MRI-PDFF值进行了比较。还评估了类内相关系数（ICC）。在QUS-AC和MRI-PDFF之间发现了显着相关性，反映的R值为0.95。另一方面，ATI和UAP与MRI-PDFF的相关性较低，R值分别为0.73和0.51。此外，单个观察结果的QUS-AC的ICC为0.983。另一方面，ATI和UAP的ICC分别为0.76和0.39。我们的发现表明，具有AI添加质量的AC可以作为非侵入性诊断NAFLD的有价值工具。
Omicron子体变量和加泰罗尼亚的疫苗影响的严重程度，西班牙
摘要：在当前的Covid-19景观中，以Omicron次变量为主，了解针对新兴谱系的疫苗接种的时间和功效对于计划未来的疫苗接种运动至关重要，但详细研究由亚疫苗，疫苗接种，疫苗，疫苗，年龄组稀少。这项回顾性研究分析了从2021年12月至2023年1月在西班牙加泰罗尼亚的COVID-19案件，重点是受到变体BA.1，BA.2，BA.5和BQ.1和BQ.1的脆弱人群，以及包括两个国家助推器运动。我们的数据库包括详细信息，例如诊断，住院和死亡的日期，最后疫苗接种以及死亡原因等。我们评估了疫苗接种对年龄，变异和疫苗接种状况的疾病严重程度的影响，发现最近的疫苗接种显着缓解了所有Omicron子变量的严重程度，尽管疗效在接种后六个月降低了，但BQ.1除外，BQ.1除外，效力显示出更高的稳定水平。未接种的人的住院和死亡率更高。我们的结果强调了周期性疫苗接种对减少严重结果的重要性，这些结果受到变异和疫苗接种时间影响。尽管Covid-19的季节性尚不确定，但我们的分析表明，如果Covid-19最终表现出与其他呼吸道病毒相似的主要峰，则可能在60岁以上的人群中年度疫苗接种的潜在益处。
基于高光谱图像和叶绿素含量的苹果镶嵌性疾病严重程度的定量评估
摘要：苹果镶嵌病毒（APMV）的感染会严重损害苹果叶的细胞结构，从而导致叶叶绿素含量（LCC）降低和果实产量降低。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，该方法利用高光谱成像（HSI）技术来无损地监测APMV感染的苹果叶子，并预测LCC作为疾病严重程度的定量指标。LCC数据是从360个APMV感染的叶片中收集的，并使用竞争性自适应重新加权采样算法选择最佳波长。基于增强和堆叠策略构建了高精度LCC倒置模型，其验证集R 2 V为0.9644，表现优于传统的集合学习模型。该模型用于反转LCC分布图像，并计算每个叶子的LCC变异（CV）的平均和系数。我们的发现表明LCC的平均和简历与疾病的严重程度高度相关，并且与敏感波长的结合使疾病严重程度的准确鉴定（验证集合集合= 98.89％）。我们的方法考虑了植物化学成分的作用，并在叶片尺度上对疾病严重程度进行了全面评估。总体而言，我们的研究提出了一种有效的方法来监测和评估苹果叶的健康状况，提供了可以帮助疾病严重程度的量化指数，可以帮助预防和控制疾病。