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World File Search System似然比
新用途中的DNA微阵列芯片分析：皮肤分枝杆菌感染的早期诊断价值
结果：从2019年到2021年，检测到皮肤分枝杆菌感染的发病率增加。最常见的感染病原体是野马菌，然后是脓肿。皮肤组织培养方法的敏感性，特异性和准确性分别为70％，100％和76.62％，而DNA微阵列CHIP测定法分别为91.67％，100％和93.51％。DNA微阵列芯片测定的灵敏度和准确性显着高于皮肤组织培养方法的灵敏度和准确性。这两种方法的阳性可能性和诊断优势比分别> 10和> 1。与DNA微阵列CHIP分析相比，皮肤培养方法中的负类似然比显着高（30％比8.33％），而Youden的指数显着较低（70.00％vs 91.67％）。假阴性结果与皮肤组织培养方法中使用抗生素的史存在显着关联。
人工智能在基于 MRI 的直肠癌分期中的作用：系统评价
多项研究探讨了人工智能 (AI) 在基于磁共振成像 (MRI) 的直肠癌 (RC) 分期中的应用，但仍然缺乏全面的评估。本系统评价旨在回顾 AI 模型在基于 MRI 的 RC 分期中的表现。对 PubMed 和 Embase 进行了搜索，从数据库建立之初到 2024 年 10 月，没有任何语言和年份限制。本评价纳入了前瞻性或回顾性研究，这些研究评估了 AI 模型（包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)）在基于 MRI 的 RC 分期中的诊断性能与任何比较器进行比较。绩效指标被视为结果。两名独立审阅者参与了研究的选择和数据提取，以限制偏见；任何分歧都通过相互协商或与第三位审阅者讨论解决。从数据库中共找到 716 条记录。其中，14 项研究（1.95%）最终被纳入本综述。这些研究发表于 2019 年至 2024 年之间。这些研究采用了各种 MRI 技术，并开发了多种 AI 模型。深度学习是最常见的。用于开发 AI 模型的 MRI 图像包括来自不同景观和系统的 T1 加权图像（14.28%）、T2 加权图像（85.71%）、扩散加权图像（42.85%）或这些图像的组合。这些模型是使用各种技术构建的，主要是深度学习，例如传统神经网络（28.57%）、深度学习重建（14.28%）、弱监督模型开发框架（7.12%）、深度神经网络（7.12%）、基于更快区域的 CNN（7.12%）、ResNet、基于深度学习的临床放射组学列线图（7.12%）、LASSO（7.12%）和随机森林分类器（7.12%）。所有使用单一类型图像或组合成像模式的模型在准确度、灵敏度、特异性、阳性似然比、阴性似然比和曲线下面积方面均表现出优于人工评估的性能，得分 >0.75。这被认为是良好的表现。目前的研究表明，基于 MRI 的 RC 分期 AI 模型表现出很高的性能，前景广阔。
氧合目标对机械通气危重成人患者的个体化治疗效果
结果 在 ICU-ROX 验证队列中，对于个体患者，较低或较高 Sp O 2 目标治疗的预测效果范围为 28 天死亡率绝对降低 27.2% 至绝对增加 34.4%。例如，预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者急性脑损伤患病率较高，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者脓毒症和生命体征异常升高患病率较高。预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较低 Sp O 2 组时死亡率较低，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较高 Sp O 2 组时死亡率较低（效应修正似然比检验 P = .02）。使用预测最适合每个患者的 Sp O 2 目标，而不是随机的 Sp O 2 目标，将使绝对总体死亡率降低 6.4%（95% CI，1.9%-10.9%）。
未知空间上的协同映射和目标搜索...
摘要 — 本文提出了一种协作式地图绘制和目标搜索算法，用于在城市环境中检测单个移动地面目标，该目标最初对于配备有噪声、范围有限的传感器的自主四旋翼飞行器团队来说是未知的。目标根据有偏随机游走模型移动，搜索代理（四旋翼飞行器）构建一个目标状态图，该图对过去和现在的目标位置进行编码。检测前跟踪算法将目标测量值同化为对数似然比，各向异性克里金插值预测未探索区域中占用节点的位置。在搜索区域的每个位置评估的相互信息定义了一个采样优先级表面，该表面由加权 Voronoi 算法划分为候选航路点任务。通过迭代解决效用最大化分配问题，将任务分配给每个代理。数值模拟表明，与非自适应割草机和随机覆盖策略相比，所提出的方法更具优势。我们还通过使用两个真实四旋翼飞行器和两个虚拟四旋翼飞行器进行户外飞行测试，对所提出的策略进行了实验验证。
结构健康监测应用的发展战略1
永久安装的结构健康监测 (SHM) 系统现在是传统定期检查（无损检测 (NDT)）的可行替代方案。然而，它们的工业用途有限，本文回顾了开发实用 SHM 系统所需的步骤。SHM 中使用的传感器固定在某个位置，而在 NDT 中，它们通常被扫描。目标是使用高时间频率、低空间频率 SHM 数据达到与传统高空间频率和低时间频率 NDT 检查类似的性能。结果表明，这可以通过变化跟踪算法（例如广义似然比 (GLR)）来实现，但这取决于输入数据是否为正态分布，这只有在因操作条件变化而导致的信号变化得到令人满意的补偿时才能实现；最近在这个主题上取得了很大进展，本文对此进行了回顾。由于 SHM 系统可以生成大量数据，因此将数据转换为可操作信息至关重要，并且必须在 SHM 系统设计中解决此步骤。验证已安装的 SHM 系统的性能也至关重要，并且已经提出了一种类似于 NDT 中使用的模型辅助检测概率 (POD) (MAPOD) 方案的方法。该方法使用安装在典型未损坏结构上的 SHM 系统获得的测量值来捕获由于环境和其他影响而导致的信号变化
i西波利斯塔卫生卫生大会
224。多态性-579G＆＃8594; DNA基因甲基转移酶3B（DNMT3B）的T和降低Patricia y Barbosa综合征1,2的母亲风险； Cristiani C Mendes 2; Bruna L Zampieri 2; Joice M Biselli 2； ENY M GOLONI-BERTOLLO 2; ÉrikaCPavarino 2 1 Famerp Medicine课程的学术课程； 2 FAMERP FAMPING MOLECULAR RESEARCH AND BIOLOGY (UPGEM) RESEARCH UNIT: PIBIC - CNPq/FAMERP Introduction: Down syndrome (SD) is more frequent human chromosomopathy and studies suggest that the occurrence of this syndrome, regardless of maternal age, is related to DNA hypomethylation as a consequence of abnormal metabolism of the foolate.这种代谢途径负责S-腺苷（SAM）的合成，这是DNA甲基化反应最大的甲基甲基供体。甲基转移酶（DNMTS）酶催化甲基转移，DNMT3B基因中的多态性会影响DNMT3B酶活性对DNA甲基化的活性。目的：研究多态性DNMT3B -579G＆＃8594; t是SD的产妇风险因素。方法：将评估90个患有SD（病例组）和100名没有综合征儿童（对照组）的女性的母亲。多态性DNMT3B -579G的分子分析＆＃8594; t将通过实时通过聚合酶链反应（PCR）的艾莉卡歧视技术进行。数据将通过测试最大似然比，物流回归和卡方检验来分析数据。预期结果：预计将确定多态性DNMT3B -579G＆＃8594; t在孕产妇对SD的风险。
构建具有IRAE和诊所特征的nom图，以预测接受抗PD-1治疗的晚期G/GEJ腺癌患者的存活
方法：组装了255名被诊断为晚期G/ GEJ腺癌的成年患者的数据集。将影响整体生存（OS）至显着程度的IRAE识别为候选变量，并将其整合为候选变量，以及其他12个候选变量。These included gender, age, Eastern cooperative oncology group performance status (ECOG PS) score, tumor stage, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression status, presence of peritoneal and liver metastases, year and line of anti-PD-1 treatment, neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), controlling nutritional status (CONUT) score, and Charlson comorbidity index （CCI）。为了减轻与伊拉斯有关的时机偏见，采用了具有里程碑意义的分析。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行了变量选择以查明明显的预测因子，并应用了方差障碍因子来解决多重共线性。随后，使用正向似然比方法进行了COX回归分析来开发生存预测模型，排除未能满足比例危害（PH）假设的变量。该模型是使用整个数据集开发的，然后通过Bootstrap重新采样进行内部验证，并通过另一家医院的同类进行外部验证。此外，创建了一个列图来描述预测模型。
法医国际法医学：遗传学
对DNA混合物的解释（一种包含两个或更多人的DNA的样品）取决于实验室/分析师对样品对比较/分析的适用性的评估，以及对样本中存在的贡献者数量（NOC）的评估。在这项研究中，来自67个法医labo ratories的134名参与者总共评估了29种DNA混合物（作为电遗迹提供）。根据适用性评估的可变性以及NOC评估的准确性和变异性，对Labo Ratories的响应进行了评估。与适用性和NOC相关的策略和程序在实验室之间差异很大。我们观察到实验室是否会评估给定的混合物为合适的明显差异，主要是由于实验室策略的差异：如果给出了两个遵循其标准操作程序（SOP）的实验室的混合物，则他们同意该混合物是否适合比较66％的时间。适用性评估的差异对实验室的解释变异性有直接影响，因为评估为不合适的混合物不会导致报告的解释。对于SOP遵循的实验室，NOC评估的79％是正确的。当两个不同的实验室提供了NOC响应时，两个实验室的时间占63％，而两个实验室的时间却不正确。不正确的NOC评估会影响统计分析，但不一定意味着不准确的解释或结论。最不正确的NOC估算值是高估的，这是先前的研究表明，对似然比的影响较小，而不是低估。
DIPSI 标准对妊娠期糖尿病的诊断效能
背景：妊娠期糖尿病 (GDM) 是一个全球性的健康问题，因为其患病率不断上升，对孕产妇和胎儿健康产生负面影响。标准筛查方法是 75 克葡萄糖耐量测试 (OGTT)，需要禁食。印度妊娠期糖尿病研究组 (DIPSI) 建议采用一阶段非禁食测试作为替代方案，这可能对患者更友好，并符合国际建议。本研究旨在评估 DIPSI 方法与 WHO GDM 筛查标准相比的诊断效果。方法：这项横断面研究于 2021 年 10 月至 2022 年 9 月在达卡孟加拉国国父谢赫·穆吉布医科大学 (BSMMU) 妇产科进行。纳入了 133 名知情同意的单胎孕妇。结果：在 133 名参与者中，34 名（25.6%）根据 WHO 标准被诊断为 GDM，而 26 名（19.5%）被诊断为 DIPSI。与 WHO 标准相比，DIPSI 方法显示出较高的特异性（96.97%）但灵敏度较低（67.65%）。阳性和阴性似然比分别为 22.32 和 0.33，总体准确率为 89.46%。将 DIPSI 截止值降低至 7.3 mmol/L 可将灵敏度提高至 82.4%，特异性提高至 92.9%，并将总体准确率提高至 90.2%。结论：与 WHO 标准相比，非空腹 DIPSI 方法显示出合理的诊断准确性。建议在资源匮乏的环境中使用它，但不应取代黄金标准 OGTT 进行全面的 GDM 筛查。关键词：DIPSI、妊娠期糖尿病、葡萄糖耐量测试
初级保健中新发头痛的治疗结果如何？一项使用电子初级保健记录的病例队列研究
在英国，4% 的全科医生会诊是因为头痛，但这些症状的自然病史未知。本研究的目的是描述全科医生新近出现头痛症状的结果。这是一项为期 1 年的前瞻性病例对照研究，研究对象为成年人，数据来自英国全科医生研究数据库。对出现原发性头痛（偏头痛、紧张型头痛、丛集性头痛）或未分化头痛（无进一步描述）的患者的记录进行了检查，以查看随后一年是否有蛛网膜下腔出血、原发性脑肿瘤、良性占位性病变、颞动脉炎、中风和短暂性脑缺血发作。我们发现了 21 758 例原发性头痛和 63 921 例未分化头痛。未分化头痛后发生蛛网膜下腔出血的似然比为 29（9.9,92），并且随着年龄的增长而增加。恶性脑肿瘤伴新发未分化头痛的 1 年风险为 0.15%，50 岁以上则上升至 0.28%。原发性头痛的风险为 0.045%。良性占位性病变的风险为未分化头痛 0.05%，原发性头痛 0.009%。颞动脉炎的风险是研究对象中最高的，未分化头痛组为 0.66%，原发性头痛组为 0.18%。接受这种方法的局限性，我们的数据可以为初级保健中新发头痛的管理指南提供信息，并确认即使诊断为原发性头痛，也需要进行随访。头痛、初级保健、预后、继发性病理