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法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高，蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应月份（1 表示一月，12 表示十二月）
法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，包括主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B)。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示相关性高，蓝色表示相关性低。横轴对应图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应月份（1 表示一月，12 表示十二月）
引用：Boujarzadeh B，Ranjbar A，Banihashemi F等。预测产后出血的机器学习方法：系统的审查协议。
摘要引言产后出血（PPH）是分娩的最严重的临床问题，它在全球范围内对孕产妇死亡产生了重大贡献。该系统评价旨在根据机器学习（ML）方法来识别PPH的预测因子。方法和分析本评论遵守了系统评价和荟萃分析协议的首选报告项目的指南。该评论定于2023年1月10日开始，并于2023年3月20日结束。主要目的是识别和总结与PPH相关的预测因素，并提出基于ML的预测算法。从成立到2022年12月，将对经过同行评审的期刊文章和在线搜索记录进行以下电子数据库的系统搜索：Cochrane Central Register，PubMed，Embase，Embase（通过OVID），Scopus，Wos，Wos，Ieee Xplore，IEEE Xplore和Google Scholar搜索引擎。将考虑所有符合以下标准的研究：（1）它们包括对PPH诊断的明确定义的一般人群； （2）它们包括用于预测PPH的ML模型，并清楚地描述了ML模型； （3）他们证明了具有指标的ML模型的性能，包括接收器操作特征曲线下的区域，准确性，精度，灵敏度和特异性。非英语语言论文将被排除在外。数据提取将由两个研究者独立执行。总共包括20个信号，将用作评估每个纳入研究的偏见和适用性的工具。道德和传播道德批准不需要，因为我们的审查将包括已发布和公开访问的数据。本评论中的发现将通过同行评审期刊中的出版物传播。Prospero注册号本审查的协议在Prospero提交，ID编号CRD42022354896。
自发性脑出血形成机制：基于解剖标本的研究
方法 支持本研究结果的数据可根据合理要求从通讯作者处获取。 作为国家科学中心获奖项目“在生理条件下和支架置入后小直径脑循环动脉的血流动力学建模”的一部分，我们创建了所提出的自发性基底神经节 ICH 模型。 研究方案经波兰华沙医科大学伦理委员会批准（编号 20/2021）。 我们将造影剂（硫酸钡和明胶的混合物）注入 40 个未固定的基底神经节解剖标本，随后将其固定在 10% 福尔马林缓冲溶液中，并用尼康/Metris XT H 225 ST 微型计算机断层扫描 (CT) 扫描仪进行扫描（有关标本准备的详细分步描述，请参阅我们的方法学文章 17 ）。由于分辨率高（体素大小高达 27 µm），该方法可以清晰地显示从大脑中动脉（豆纹动脉）分支出的所有穿支动脉。18 我们还收集了关于年龄、性别和 3 个区域动脉粥样硬化存在的尸检数据：冠状动脉、Willis 环和主动脉。动脉粥样硬化的严重程度分为无动脉粥样硬化、动脉粥样硬化、纤维粥样硬化或复杂病变。在附加实验中测量了注射压力（补充材料）。注射期间压力约为 60 mm Hg，造影剂凝固时最大压力为 260 mm Hg；这些数值在医学上是合理的，并且比导致颅内主要动脉破裂所需的平均压力低 5 倍以上。19,20
脑血流变化与自发性脑内出血中的血液屏障妥协之间的关联
的目的：定量评估自发性脑内出血（ICH）的 - 血肿区域的血液脑屏障（BBB）渗透性，并研究脑瘤周围的脑血流通透性和BBB渗透性的改变。材料和方法：自发ICH患者同时进行了未增强的计算机断层扫描（CT）和CT灌注（CTP）。血肿的体积。包括脑血液流量（CBF），脑血体积（CBV），平均转运时间（MTT），峰值时间（TTP）和渗透率E表面积（PS）的值在统计区域和相对的镜像区域中测量了统计结果，并测量了相对值。线性回归用于评估BBB渗透率和变量之间的关联。结果：这项研究总共包括87名ICH患者。在ICH患者的围围场区域观察到了局部升高的BBB渗透率。线性回归表明，RCBF（B¼E0.379，p¼0.001）和RCBV（b¼0.412，p¼0.000）的增加与深ICH中的相对PS（RPS）值独立相关，而RCBV的相对PS（RPS）值增加，而RCBV仅增加了RCBV（B¼0.423，p¼0.423，p¼0.071）corlar inps correl inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps inps增加增加。结论：在血肿周围的区域中，BBB渗透率局部升高。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。 脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。脑血流动力学改变与BBB渗透性增加有关。脑部灌注不足可能会加剧BBB妥协，而CBV的补偿性增加可能会导致BBB的再灌注损伤。2022作者。由Elsevier Ltd代表皇家放射学院出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒介 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
法国南部的克里米亚-刚果出血热蜱媒 Hyalomma marginatum：模拟其分布并确定影响其在新入侵地区定居的因素
图 2 气候数据的主成分分析，在主成分 1 (PC1) 和 2 (PC2) (2A) 以及主成分 2 (PC2) 和 3 (PC3) (2B) 下。颜色表示主成分上气候变量坐标的平方和。红色表示高相关性，而蓝色表示低相关性。横轴对应于图 2a 中的 PC1 和图 2b 中的 PC2，纵轴对应于图 2a 中的 PC2 和图 2b 中的 PC3。T max：最高温度，T min：最低温度，ETP：潜在蒸散量，Prec：降水量，Humr：相对湿度。数字后缀对应于月份（1 表示一月至 12 表示十二月）
印度中央邦半组织化农场的水牛对明矾沉淀出血性败血症疫苗的免疫反应
1. 简介 出血性败血症 (HS) 是经济上最重要的细菌性疾病之一，主要发生在牛和水牛身上。该病是由属于巴斯德氏菌科的革兰氏阴性球杆菌多杀性巴氏杆菌亚种引起的 [1,2]。在印度和非洲，血清型 B:2 和 E:2 分别导致大型反刍动物患上 HS [3]，尽管血清型 A:1 和 A:3 也与此有关。感染 HS 的水牛会出现呼吸音、大量流涎、呼吸困难、粘液鼻涕、高烧、食欲不振、烦躁不安、下颌和颈部水肿和发红 [4]。根据第 19 次牲畜普查（2012 年），印度的牛群总数为 2.999 亿头 (http://dahd.nic.in/sites/default/filess/Livestock%20%205_0.pdf)。其中，相当一部分（约 36%，1.087 亿头）是水牛，这使印度成为世界上水牛数量最多的国家。其中近一半（5105 万头）是奶牛，占牛奶总产量的 50% 左右。印度是最大的水牛奶生产国，占世界牛奶总产量的 68% [5]。根据中央邦政府畜牧业部的数据，该邦牛奶产量在全国排名第四（2014-2015 年为 1078 万吨），
猪出血热综合监测计划
非洲猪瘟 (ASF) 是一种高度传染性的病毒性出血性疾病，由一种大型、有包膜、双链 DNA 病毒引起，该病毒属于 Asfarviridae 科和 Asfivirus 属。ASF 病毒 (ASFV) 感染猪科动物，包括家猪、野猪和欧亚野猪。非洲野猪（如疣猪和非洲猪）是宿主，但不会表现出疾病迹象。ASF 病毒引起的感染可能是超急性、急性、亚急性或慢性的。极少数情况下，从感染中恢复的猪会成为持续感染的病毒携带者。Ornithodoros 属的软蜱是该病毒的天然节肢动物宿主。人畜共患的可能性可以忽略不计；没有证据表明 ASF 病毒会影响人类。这种疾病已成功从许多养猪量大的发达国家中消除，但在非洲却很流行。在没有 ASF 的国家爆发疫情可能会对生产者造成严重影响，因为猪死亡率高、猪肉和猪肉产品出口减少以及控制和根除该疾病的成本高昂。目前，尚无获批的疫苗或治疗方法。
机器学习预测儿童脑动静脉畸形患者出血
目的：儿童脑动静脉畸形 (bAVM) 破裂与大量发病率和死亡率相关。先前研究儿童期 bAVM 出血表现的预测因素的研究有限。机器学习 (ML) 在应用于大型数据集时具有很高的预测准确性，可以成为预测出血表现的有用辅助手段。本研究的目的是将 ML 与传统回归方法结合，基于回顾性队列研究设计来识别儿科患者出血表现的预测因素。方法：作者使用 19 年研究期间从 186 名儿科患者获得的数据，实施了三种 ML 算法（随机森林模型、梯度提升决策树和 AdaBoost）来识别对预测出血表现最重要的特征。此外，使用逻辑回归分析来确定出血表现的显著预测因素作为比较。结果 三种 ML 模型一致认为 bAVM 大小和患者就诊年龄是预测出血表现的两个最重要因素。在多变量逻辑回归中，就诊年龄并不是出血表现的重要预测因素。梯度提升决策树/AdaBoost 和随机森林模型分别将 bAVM 位置和并发动脉瘤确定为第三重要因素。最后，逻辑回归将左侧 bAVM、小 bAVM 尺寸和并发动脉瘤的存在确定为出血表现的重要风险因素。结论 通过使用 ML 方法，作者发现了使用传统回归方法无法识别的出血表现预测因素。