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AI）和偏倚风险工具（PROBAST-AI）用于诊断和
摘要 简介 个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告 (TRIPOD) 声明和预测模型偏倚风险评估工具 (PROBAST) 均已发布，以改进对诊断和预后的预测模型研究的报告和批判性评价。本文介绍了用于开发 TRIPOD 声明扩展 (TRIPOD-人工智能，AI) 和 PROBAST (PROBAST-AI) 工具的过程和方法，用于应用机器学习技术的预测模型研究。 方法与分析 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 将按照 EQUATOR 网络发布的指导进行开发，包括五个阶段。第 1 阶段将包括两项系统评价（涵盖所有医学领域，特别是肿瘤学），以检查已发表的基于机器学习的预测模型研究中的报告质量。在第 2 阶段，我们将使用德尔菲法咨询不同的关键利益相关者群体，以确定要考虑纳入 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 的项目。第 3 阶段将以虚拟共识会议的形式整合和确定 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI 中要包含的关键项目的优先顺序。第 4 阶段将涉及开发 TRIPOD-AI 清单和 PROBAST-AI 工具，并撰写随附的解释和阐述论文。在最后阶段，即第 5 阶段，我们将通过期刊、会议、博客、网站（包括 TRIPOD、PROBAST 和 EQUATOR 网络）和社交媒体传播 TRIPOD-AI 和 PROBAST-AI。TRIPOD-AI 将为从事基于机器学习的预测模型研究的研究人员提供报告指南，帮助他们报告读者评估研究质量和解释其结果所需的关键细节，从而减少研究浪费。我们预计 PROBAST-AI 将帮助研究人员、临床医生、系统评价者和政策制定者通过强大的标准化偏见评估工具，批判性地评估基于机器学习的预测模型研究的设计、实施和分析。
1 COSMIN 偏倚风险工具用于评估研究质量...
前言 COSMIN 偏倚风险工具用于评估可靠性和测量误差研究的质量，旨在透明、系统地评估所有类型结果测量工具的可靠性和测量误差研究的方法学质量。它是 COSMIN 偏倚风险检查表的扩展版本，用于 PROM 的可靠性和测量误差框 (1)。它是为临床医生报告的结果测量 (ClinROM)（包括例如基于成像模式的读数和基于观察的评级）、基于绩效的结果测量工具 (PerFOM) 或生物标志物（也称为实验室值）而开发的 (2, 3)。这些测量工具比 PROM 更复杂，因为不仅涉及患者，还涉及专业人员，有时还涉及（复杂）设备。具体来说，在可靠性和测量误差研究中，这些额外的变异源使这些研究的设计变得复杂，并可能影响其质量。由于不同的变异源可能发挥作用，因此可以进行不同的研究来评估结果测量工具的可靠性或测量误差。为了评估此类研究的质量，应该了解（1）已发表的关于可靠性或测量误差的研究结果如何告诉我们所研究结果测量工具的可靠性和测量误差，以及（2）我们是否可以通过评估 r 来信任研究中发现的结果。
Andexanet alfa 决定：20。 2020年2月
解释： ↑、↓：具有统计学意义且相关的正效应或负效应，但偏倚风险高或不明确 ↑↑、↓↓：具有统计学意义且相关的正效应或负效应，但偏倚风险低 ↔：无相关差异 ∅：无可用数据
持久性有机污染物暴露是妊娠期糖尿病的危险因素：系统评价和荟萃分析
摘要背景：有关持久性有机污染物 (POPs) 与妊娠期糖尿病 (GDM) 之间关联的研究结果尚无定论。目的：通过系统综述和荟萃分析来评估 POP 暴露与 GDM 之间的关联强度。搜索策略：在 MEDLINE、Scopus 和 Web of Science 上进行搜索，截止时间为 2023 年 7 月。选择标准：分析 POPs 与 GDM 之间关联的队列研究和病例对照研究。数据收集和分析：我们使用预后研究质量量表 (QUIPS) 评估了偏倚风险。使用随机效应模型汇总标准化均值差异。主要结果：选择了 16 篇文章，包括 12 216 名参与者。四篇文章（25%）的偏倚风险高，11 篇文章（68.75%）的偏倚风险中等，1 篇文章（6.25%）的偏倚风险低。在 GDM 病例组与对照组中，PFHpA（0.26，95% 置信区间 [CI] 0.1–0.35，I 2 = 0.0%）、PCB180（0.37，95% CI 0.19–0.56；I 2 = 25.3%）、BDE47（0.23，95% CI 0.0–0.45，I 2 = 0%）、BDE99（0.36，95% CI 0.14–0.59；I 2 = 0%）、BDE100（0.42，95% CI 0.19–0.64；I 2 = 0%）和 HCB（0.22，95% CI 0.01–0.42，I 2 = 39.6%）的平均差异较小。其余 POPs 无显著差异。结论：GDM 病例组和对照组之间的某些 POP 平均差异较小。然而，证据表明大多数研究质量中等，结果不一。需要改进研究方法来评估 POP 和 GDM 风险。
原文
方法：这是一项在 PubMed（MEDLINE）、Embase、LILACS、CENTRAL（Cochrane 图书馆）和 Clinicaltrials.gov 数据库中进行的系统评价，针对比较 IVP + IPP 和单独 IVP 与持续性 AF 的随机临床试验。结果是（i）AF 复发； （ii）房性心律失常复发，即房颤、房性心动过速或心房扑动）； （iii）严重临床并发症（即心包积液或心包填塞；窦房结功能障碍或心房食管瘘）； （iv）平均消融时间。分别使用 Cochrane 偏倚风险评估工具 (RoB 2.0) 和 GRADE 评估偏倚风险和证据质量。统计学意义设定为5%，并进行了亚组和敏感性分析。
我们是否需要调整我们的健康技术评估（......
缩写：CENTRAL：Cochrane 对照试验中心注册库；CINAHL：护理和相关健康文献累积索引；EU：欧洲联盟；EUnetHTA：欧洲卫生技术评估网络；G-BA：联邦联合委员会 (Gemeinsamer Bundesausschuss)；GRADE：推荐、评估、开发和评价等级；HAS：法国卫生部；HTA，卫生技术评估；JCA：联合临床评估；NCPE：国家药物经济学中心；PRESS，电子检索策略同行评审；PRISMA：系统评价和荟萃分析的首选报告项目；RoB，偏倚风险；ROBINS I，非随机干预研究中的偏倚风险；TLV：瑞典牙科和药品福利机构 (Tandvårds- och läkemedelsförmånsverket)
2011 年至 2022 年博尔古/阿利博里省立大学医院先天性心脏病患儿的长期死亡率
背景：先天性心脏病因其发病率和死亡率而成为公共卫生问题。本研究旨在调查 2011 年至 2022 年期间入住博尔古/阿里博里省立大学医院 (CHUD-B/A) 的先天性心脏病儿童的长期死亡率。方法：这项具有分析目的的描述性纵向研究涵盖了 11 年（2011 年 4 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日）。研究包括对经超声心动图确诊为先天性心脏病的 15 岁以下儿童的记录进行审查。随后对父母进行采访，以评估孩子的当前状况。使用 Kobocollect 软件输入数据，并使用 R Studio 4.2.2 软件进行分析。结果：共保留了 143 个完整文件。诊断时的中位年龄为 14 个月（IIQ：Q1 = 4；Q3 = 60），范围为 2 天至 175 个月，性别比（M/F）为 0.96。左向右分流是最常见的心脏病组（62.9%）。仅 35 名儿童（24.5%）受益于修复治疗。死亡率为 31.5%。在最大偏倚假设下，中位生存期为 114 个月，在最小偏倚假设下为 216 个月。在最小偏倚假设下，右向左分流儿童的生存率明显更好（p = 0.0049）。死亡风险因素包括：诊断年龄小于 12 个月（aHR = 7.58；
系统评价
简介：肥胖是一种影响很大一部分人口的慢性疾病。在巴西，在对疾病风险和保护因素的监测研究中，超过一半的巴西人口（56%）超重。在这种情况下，利拉鲁肽和索马鲁肽是治疗 2 型糖尿病 (T2DM) 和肥胖症的药物。Tirzepatide 是首个获批用于治疗 T2DM 和肥胖症的双重 GLP1/GIP 受体共激动剂。目的：介绍共激动剂 tirzepatide 对利拉鲁肽和索马鲁肽在治疗肥胖症和 2 型糖尿病中的作用的主要临床结果。方法：遵循 PRISMA 平台系统评价规则。研究于 2024 年 9 月至 10 月在 Scopus、PubMed、Science Direct、Scielo 和 Google Scholar 数据库中进行。研究质量以GRADE工具为依据，偏倚风险以Cochrane工具为依据进行分析。结果与结论：共检索到84篇文章，评价了52篇文章，其中23篇被纳入本系统评价。考虑到Cochrane偏倚风险工具，总体评估结果为8项研究具有较高的偏倚风险，19项研究不符合GRADE。大多数研究结果显示同质性，X 2 =79.8% >50%。结论是，在非糖尿病人群中，每周一次服用5至15毫克tirzepatide治疗肥胖症（SURMOUNT-1）可显著减轻体重（16.5%至22.4%）
肠促胰岛素药物对超重或肥胖成人及有/无 2 型糖尿病患者的血糖控制、体重和血压的比较效果：系统评价和网络荟萃分析
方法：在 PubMed、Cochrane、Web of Science、Embase、CNKI 和万方数据库中进行系统搜索，检索日期截至 2024 年 5 月 12 日。纳入干预时间至少为 12 周的随机对照试验 (RCT)。目标人群包括超重或肥胖的个体，无论是否患有 2 型糖尿病。符合条件的研究将多受体药物与安慰剂或其他多受体药物进行了比较。主要结果是减轻体重、糖化血红蛋白 (HbA 1c )、空腹血糖 (FPG)、血压变化和不良事件。使用 Cochrane 偏倚风险工具 (ROB2) 第 2 版评估偏倚风险，并使用频率学派方法进行随机效应网络荟萃分析。使用网络荟萃分析置信度 (CINeMA) 框架评估效果估计的置信度。
镜像疗法治疗脑卒中后失语症的疗效及安全性
本研究将搜索 PubMed、Web of Science、Cochrane Library、EMBASE、Medline、中国知网 (CNKI)、万方、中国生物医学文献数据库 (CBM)，从建库至 2023 年 5 月 1 日，以确定任何符合条件的研究。出版语言或日期不受限制。我们将只纳入 MT 治疗中风后失语症的随机对照试验。两名研究人员将分别负责研究选择、数据提取和研究质量评估。西方失语症量表 (WAB) 和失语商 (AQ) 将被列为主要结果。波士顿诊断性失语症检查方法 (BDAE)、中国标准失语症检查 (CRRCAE) 将被列为次要结果。统计分析将采用 RevMan V.5.4 软件进行。纳入研究的偏倚风险将通过 Cochrane“偏倚风险”工具进行评估。将使用建议分级评估、发展和评价指南来评估结果证明的质量。