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新南威尔士州主动交通健康模式参考结果值
1 Zapata-Diomedi B、Knibbs LD、Ware RS、Heesch KC、Tainio M、Woodcock J 等人。从机动化出行向主动交通转变：这对澳大利亚城市有哪些潜在的健康益处？PLoS ONE。2017 年 10 月 11 日；12(10):e0184799–e0184799；Woodcock J、Givoni M、Morgan AS。使用综合交通和健康影响建模工具（ITHIM）对英格兰和威尔士主动出行愿景进行健康影响建模。PLOS ONE。2013 年 1 月 9 日；8(1):e51462；Creatore MI、Glazier RH、Moineddin R、Fazli GS、Johns A、Gozdyra P 等人。社区步行能力与超重、肥胖和糖尿病变化的关系。JAMA。 2016 年 5 月 24 日；315(20):2211–20；1. King AC、Sallis JF、Frank LD、Saelens BE、Cain K、Conway TL 等。步行能力和收入不同的社区中的老龄化：老年人体力活动与肥胖的关系。社会科学与医学。2011 年 11 月；73(10):1525–33。
气候变化挑战 - 主动模型
学习者扮演着通过气候变化生活的学生或老师的角色。他们将骰子滚动并移至减轻气候变化的电台，要求它们适应或引起意外问题。在整个游戏中，学生们跟踪他们发生的事情以及旅途的后果。活动结束了，对游戏中发生的事情进行了热烈的讨论，以及结果如何告知他们的选择，成为解决气候变化的解决方案的一部分。询问：学生定义术语以了解大气碳如何影响气候以及缓解和适应变化的含义。调查：学生参加一个活跃的模型，以找到减轻和/或适应变化的一些动作：学生使用他们的“生活故事”来撰写有关解决方案和适应策略的文章。
mirikizumab在中度至独特的克罗恩病患者中的疗效和安全性：3期，多中心，随机，双盲，安慰剂对照和主动控制的，治疗的研究
方法Vivid-1是全球3阶段，随机，双盲，双重，安慰剂对照和主动控制的治疗研究。这项研究在欧洲，亚洲，亚洲，北美，中美洲，南美和澳大利亚的33个国家 /地区的324个地点（医院或医疗中心，临床实践和临床研究地点）招募了成年患者。成年患者患有中度至多种活跃的克罗恩病，并且对一种或多种认可的生物学疗法或传统疗法的反应丧失，反应丧失或不宽容被随机分配6：3：2，无法在0、4，4，800 mg下4周4周静脉内接受mirikizumab 900 mg，然后接受mirikizumab 900 mg。 ustekinumab在第0周静脉注射约6 mg/kg，然后从第8周到52周每8周皮下注射90毫克；或安慰剂。评估mirikizumab优于安慰剂优势的副终端是复合终点：第12周的患者报告结果（PRO）临床反应，以及第52周（内窥镜反应复合材料）（内窥镜反应复合）的内窥镜反应，以及在第12周的临床临床反应，在第12周和克罗恩病活动的临床上（CDAI）临床临床临床上（CDAI）临床上（CDAI）。计算了调整后的风险差异，并通过Cochran -Mantel -Haenszel检验进行了比较。非响应者插补。vivid-1在clinicaltrials.gov，NCT03926130上注册，现已完成。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
基于自动 QSAR 的主动学习对接，用于鉴定恶性疟原虫 Hsp90 的潜在抑制剂作为抗疟药物
疟疾主要由恶性疟原虫引起，仍然是一个严重的公共卫生问题，因此需要开发新的抗疟药物。恶性疟原虫热休克蛋白 90 (Hsp90) 对寄生虫的生存不可或缺，也是一种很有前途的药物靶点。针对 N 端结构域的 ATP 结合口袋的抑制剂具有抗疟原虫作用。我们提出了一种从头主动学习 (AL) 驱动的方法，结合对接来预测具有独特支架和对 PfHsp90 优先选择性的抑制剂。预测在 ATP 结合口袋处与 PfHsp90 结合并具有抗疟原虫活性的参考化合物被用于生成 10,000 种独特衍生物并建立自动定量结构活性关系 (QSAR) 模型。进行滑动对接以预测衍生物和从 ChEMBL 数据库获得的 15,000 多种化合物的对接得分。对模型进行反复训练和测试，直到最佳的基于 Kennel 的偏最小二乘 (KPLS) 回归模型达到收敛，该模型的训练集回归系数 R2 = 0.75，测试集的平方相关预测 Q2 = 0.62。使用诱导拟合对接和分子动力学模拟重新评分使我们能够优先考虑 15 种 ATP/ADP 类设计理念以供购买。这些化合物对恶性疟原虫 NF54 菌株表现出中等活性，IC 50 值为 ÿ 6 μ M，对 PfHsp90 表现出中等至弱亲和力（KD 范围：13.5–19.9 μ M），与报道的 ADP 亲和力相当。最有效的化合物是 FTN-T5（PfN54 IC 50：1.44 μ M；HepG2/CHO 细胞 SI ÿ 29），它以中等亲和力（KD：7.7 μ M）与 PfHsp90 结合，为优化工作提供了起点。我们的工作证明了 AL 在快速识别用于药物发现的新分子（即命中识别）方面具有巨大实用性。FTN-T5 的效力对于设计物种选择性抑制剂以开发更有效的抗疟药物至关重要。
经导管主动脉阀植入有或不带有或不带...
Gianmarco Iannopollo，医学博士Audo，医学博士J，Giampiero Nobile，医学博士Rognoni，MD N，Daniela Aschieri，医学博士或Daniele Iacaccarino，MD P，Filippo Ottani，MD Q，Caterina Cavazza，Q，Ferdinando Varbella，MD R，Gioel Gabrio Secco，Gioel Gabrio Secco，MD MD T，Gianluca Campo，MD B和MD A 的Gianni Casella
增加甲状旁腺激素浓度是严重主动脉狭窄中心房颤动的生物标志物：编辑评论
OlasińskaWiśniewska等人的一项有趣的研究。[1]发表在本期《波兰心脏杂志》上的发表，重点介绍了帕拉西 - roid激素（PTH）作为主动脉瓣狭窄和心力衰竭的老年患者的房颤（AF）的生物标志物的作用。在中位年龄为77岁的106名患者的样本中，作者发现，具有阵发性或持续性AF病史的患者比没有AF的患者更有可能具有更高的PTH水平。这些发现支持以下假设：PTH是一种多面体分子，其功能超出了骨测定法和肾脏的功能。在过去的几十年中，多项研究高度阐明了超par-甲状腺功能障碍和心血管疾病之间的关系[2]。尤其是原发性甲状旁腺功能亢进症（PHPT）的个体更有可能出现动脉高血压，慢性心力衰竭，缺血性心脏病和脑动脉粥样硬化，尤其是在晚期年龄[3]。此外，Iwata等人。[4]发现中度PHPT和PTH水平与主动脉瓣的亚临床钙化有关，而不论血清含量如何。值得注意的是，在这项研究中，PTH与主动脉瓣钙化的关系比其他公认的心血管危险因素（例如动脉高血压，高脂血症，过量体重或吸烟）要强[4]。就AF发作而言，尽管可能受到直接和间接的支持，但PTH的作用尚未得到充分阐明
AI 辅导优于主动学习
现有的教学方法往往无法满足学生的个人需求，尤其是在学生拥有广泛先验知识的课堂中。在这里，我们展示了使用异步 AI 辅导作为学生首次接触具有挑战性的材料的优势。AI 可用于在课前有效地向学生教授入门材料，这使得宝贵的课堂时间可用于培养高级技能，如高级问题解决、基于项目的学习和小组工作。教师可以亲自评估这些技能，从而避免在家庭作业、论文和项目等评估中使用 AI 作为捷径。与“翻转课堂”方法一样，AI 导师不应取代面对面教学——相反，它应该用于将所有学生提升到可以从课堂时间中获得最大收益的水平。