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背景:心力衰竭 (HF) 在患有心力衰竭保留射血分数 (HFpEF) 或心力衰竭降低射血分数 (HFrEF) 的老年人中普遍存在,并且早期 HF 再入院率很高。预防早期再入院很复杂,因为 HF 的两种亚型之间存在很大差异,并且预测模型不足以识别关键促成因素。目标:介绍有关选定临床、血流动力学、社会因素与 HFpEF 和 HFrEF 老年人早期(60 天)HF 再入院之间关系的研究,推导出再入院预测因素的概念模型,并了解文献在多大程度上解决了老年女性中的这些预测因素。方法:在四个计算机数据库中搜索与早期 HF 再入院和老年人 HF 指数住院后相关的临床、血流动力学和社会因素的研究。结果:最终审查纳入了 21 篇全文文章,并按主题组织。大多数研究集中于早期(30 天)HF 再入院,对 31 至 60 天期间的关注有限。确定了影响早期 HF 再入院的具体临床、血流动力学和社会因素。现有文献证实,影响指数 HF 住院后早期(60 天)HF 再入院的风险预测因子或其组合仍然不一致。此外,文献未能仅捕捉到这些预测因子对老年女性的影响。提出了一个风险预测因子的概念模型用于临床干预。结论:需要进一步评估以了解老年女性早期(31 至 60 天)HF 再入院的风险预测因子。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )
线性分式规划 (LFP) 是一种强大的数学工具,用于解决以线性函数比率为目标函数的优化问题。在实际应用中,目标函数的系数可能不确定或不精确,因此需要区间系数。本文全面研究了具有区间目标函数 (ILFTP) 的线性区间分式运输问题,这意味着目标函数中的变量系数不确定且位于给定区间内。我们提出了一种结合区间分析和优化技术来处理系数不确定性的新方法,确保解决方案稳健可靠。本研究中使用的变量变换方法是解决此类问题的一种新方法。通过将问题简化为非线性规划问题,然后将其转换为线性规划问题,所提出的方法简化了解决过程并提高了结果的准确性。通过各种数值示例和与现有方法的比较证明了所提出方法的有效性。结果表明,所提出的方法能够精确解决 ILFTP。总体而言,所提出的方法为线性分式运输问题领域做出了宝贵贡献。它为具有挑战性的问题提供了实用而有效的解决方案,并有可能应用于各种现实场景。
参考文献:1)McMurray 等人。New Eng J Med;2014;371:993-1004;2)Lewis EF 等人。Circulation Heart Failure。2017;10(8)。3)Song Y 等人。Front Cardiovasc Med。2022;9:922721。4)Lim YMF 等人。Glob Heart。2022;17(1):20。5)Lam CSP。ESC Heart Failure。2015;2:46-49。6)Brownell NK 等人。Card Fail Rev。2021;7(e18)。缩写:ACEI:血管紧张素转换酶抑制剂;ARNI:血管紧张素受体脑啡肽酶抑制剂;CV:心血管;F:图;HFrEF:射血分数降低的心力衰竭; HF:心力衰竭;HFH:心力衰竭住院治疗;HR:风险比;ICER:增量成本效益比;MoH:卫生部;QALY:质量调整生命年;RM:马来西亚林吉特;SGLT-2i:钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂;T:表格。披露:本研究未接受任何外部资助。
标签传播方法是构成生物学的标准和无处不在的程序,用于为分子实体提供背景。节点标签可以从基因表达,全基因组关联研究,蛋白质DO或代谢组学分析中得出,并传播给其邻居,通过先前的注释知识有效地平滑得分并优先考虑新颖的候选者。但是,定义分化过程时,有几种设置需要调整,包括扩散内核,标签的数字编码以及分数的统计归一化的选择。这些设置可能会对结果产生很大的影响,目前尚无软件在一个地方实施其中的许多软件来筛选其在兴趣的应用中的性能。该小插图呈现差异,这是一个带有扩散核和分数集合的R包装,以及对归一化分数的平行置换分析,可同时简化对几组分子实体的分析。
方法偏爱III欧洲是一个多中心,随机,开放标签的非效率试验,将基于QFR的基于QFR与基于FFR的诊断策略进行了中间冠状动脉狭窄患者的比较。在11个欧洲国家的34个中心进行了入学率。患有慢性冠状动脉综合征或稳定的急性冠状动脉综合征的患者,至少有一个中间的非占中间狭窄(通过视觉估计值40-90%直径狭窄;此处称为研究病变),将其称为研究病变(1:1)。使用隐藏的基于网络的系统进行随机分析,并通过糖尿病和左前降冠状动脉研究病变进行了分层。主要终点是死亡,心肌梗死和计划外的血运重建的复合物。预定义的非效率边缘为3·4%,在意图对治疗人群中进行了主要分析。该试验已在ClinicalTrials.gov(NCT03729739)中注册,并且正在进行长期随访。
a 里卡多·豪尔赫国立卫生研究所,流行病学系,里斯本,1600-609,葡萄牙 b 特拉什奥斯蒙特斯和上杜罗大学(UTAD),数学系,维拉雷亚尔,5000-801,葡萄牙 c 高等技术学院,数学系,里斯本,1049-001,葡萄牙 d 生物统计学和统计生物信息学跨大学研究所,数据科学研究所,哈瑟尔特大学,比利时 e 卫生经济研究和传染病建模中心,疫苗和传染病研究所,安特卫普大学,比利时安特卫普 f 新国立公共卫生学院,公共卫生研究中心,里斯本新大学,葡萄牙
在不同类型的电池中,锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此,良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中,以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础,并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后,最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段,为了简化问题,使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层,并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数,以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型,在每个电流脉冲期间,稳态误差小于 5 mV,瞬态误差小于 30 mV。
1。马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。 马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科,遗传学和基因组学系 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4. 美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5. 霍华德·休斯医学院,雪佛兰大通,马里兰州6。 生物学和生物医学科学研究生课程,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿7。 Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。 生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院神经病学系2。马萨诸塞州波士顿儿童医院儿科,遗传学和基因组学系马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系4.美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院和马萨诸塞州医学院和马萨诸塞州的健康科学与技术计划5.霍华德·休斯医学院,雪佛兰大通,马里兰州6。生物学和生物医学科学研究生课程,哈佛医学院,马萨诸塞州波士顿7。Ph.D. 日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。 生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 *信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.eduPh.D.日本伊巴拉基塔库巴大学的人类生物学计划,日本8。生命与环境科学研究所,杜斯库巴大学,杜斯库巴大学,日本伊巴拉基,日本†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*信件:Christopher.walsh@childrens.harvard.edu; peter_park@hms.harvard.edu
3。在此传单中提出的8.5分量表中提出的所有分数均基于以下对2024年入境的受试者水平/等级的转换量表:类别A核心/选修课5 ** = 8.5; 5* = 7; 5 = 5.5; 4 = 4; 3 = 3; 2 = 2 b类应用的学习科目以区别为单位(ii)= 4;以区别(i)= 3;获得= 0类C其他语言主题a = 7; b = 5.5; C = 4; d = 2.5; E = 1
