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World File Search System创伤性
用于预测创伤性脑损伤早期出血进展的机器学习模型
本研究探讨了轻度至中度外伤性脑损伤（TBI）患者脑出血（ICH）的进展。它旨在通过初始CT扫描来预测ICH进展的风险，并确定与该进展相关的临床因素。在2010年1月至2021年12月之间，对TBI患者进行了回顾性分析，重点介绍了初步的CT评估和人口统计，合并症和病史数据。ich被分为核内过血（IPH），脊柱出血（pH）和蛛网膜下腔出血（SAH）。在我们的研究队列中，我们确定了650名TBI患者的ICH进展率为22.2％。随机森林算法确定了诸如Petechial出血（pH）和反合型损伤的变量是ICH进展的重要预测指标。XGBoost算法结合了通过Shap值鉴定的密钥变量，表现出强大的性能，达到了0.9的AUC。此外，使用大量的外形值的个人风险评估图在视觉上表示每个变量对ICH进展风险的影响，提供个性化的风险概况。这种方法以0.913的AUC强调，强调了该模型在预测ICH进展方面的精度，这标志着通过早期鉴定ICH进展风险来增强TBI患者管理的重要一步。
了解VA的创伤性脑损伤等级
•如38 C.F.R.所认可的§4.124a，DC 8045，声称的TBI事件的外力不仅可能导致脑损伤，而且可能导致与脑损伤残留物不同的身体或心理疾病。爆炸可能会导致烧伤，肌肉损伤，包括截肢（包括截肢）和PTSD的肌肉损伤以及脑损伤。提及特定创伤事件的TBI主张必须同情地将其作为SC的索赔，以使所有禁用事件的慢性残留物。
创伤性脑损伤和心理健康研究计划
美国陆军医学研究采集活动（USAMRAA）正在使用10 USC 4001提供的委派机构向24财年的TBIPHRP CTA征求申请。美国陆军医学研发司令部（USAMRDC）的国会指导的医学研究计划（CDMRP）是此资助机会的计划管理代理。在07财年，国会为响应我们在伊拉克和阿富汗部署的部队所经历的持续和心理健康问题而拨出了用于创伤性脑损伤（TBI）和心理健康研究的资金。TBIPHRP补充了正在进行的国防部（DOD）为促进预防，检测，诊断，治疗和康复领域的更好的TBI和心理健康护理标准的努力。从07财年到23财年的TBIPHRP拨款总计24亿美元（b）。FY24拨款为1.75亿美元（m）。
创伤性脑损伤与心理健康研究计划
美国陆军医学研究采购活动 (USAMRAA) 正在使用 10 USC 4001 授予的授权，征集 FY24 TBIPHRP CTA 的申请。美国陆军医学研究与发展司令部 (USAMRDC) 的国会指导医学研究计划 (CDMRP) 是此资助机会的项目管理代理。在 2007 财年，国会拨款用于创伤性脑损伤 (TBI) 和心理健康研究，以应对我们部署在伊拉克和阿富汗的部队所经历的 TBI 持续和心理健康问题。TBIPHRP 补充了国防部 (DOD) 正在进行的努力，旨在促进预防、检测、诊断、治疗和康复领域更好的 TBI 和心理健康护理标准。从 2007 财年到 2023 财年，TBIPHRP 的拨款总额为 24 亿美元 (B)。2024 财年的拨款为 1.75 亿美元 (M)。
创伤性脑损伤与心理健康研究计划
美国陆军医学研究采购活动 (USAMRAA) 正在征集 2024 财年 (FY24) 创伤性脑损伤和心理健康研究计划 (TBIPHRP) 的申请，使用美国法典第 10 章第 4001 节 (10 USC 4001) 授予的授权。美国陆军医学研究与发展司令部 (USAMRDC) 的国会指导医学研究计划 (CDMRP) 是此资助机会的项目管理代理。在 2007 财年，国会拨款用于创伤性脑损伤 (TBI) 和心理健康研究，以应对我们在伊拉克和阿富汗部署的部队所经历的持续性 TBI 和心理健康问题。TBIPHRP 是对国防部 (DOD) 正在进行的努力的补充，旨在促进预防、检测、诊断、治疗和康复领域更好的 TBI 和心理健康护理标准。从 2007 财年到 2023 财年，TBIPHRP 的拨款总额为 24 亿美元。 FY24 拨款为 1.75 亿美元 (M)。
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Abbreviations ADC: Antibody-drug conjugate ADCP: Antibody-dependent cell phagocytosis ADCC: Antibody-dependent cellular cytotoxicity AI: Aromatase inhibitor AKT: Protein kinase B ASCO-CAP: American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists CAR-T cells: Chimeric antigen receptor T cells cTNM: Clinical肿瘤淋巴结 - 纳斯症CDK：依赖细胞周期蛋白的激酶CCL5：趋化因子（C-C基序）配体5 CHI3L1：几丁质酶-3样蛋白1 CHRM1：毒蕈碱乙酰胆碱受体受体M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS M1 DCIS：DDPCR：DDDPCR：DDDPCR：ddplet DIDIDER DIMDASE CRASSENT CONSE RIDENCASE COSSERVER DILDATE CRASSISS COMENCASS COMASE DRFFS： Early Breast Cancer Trialists' Collaborative Group EC: Epirubicin and cyclophosphamide EGFR: Epidermal growth factor receptor ER: Estrogen receptor ERBB2: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) ERK: Extracellular signal-regulated kinase FDR: False discovery rate FZD: Frizzled receptors GNRH: Gonadotropin-releasing hormone GPCR: G蛋白偶联受体GPRC5D：G蛋白偶联受体C类C组5成员D HER1：人表皮生长因子受体1（EGFR）HER2：人类表皮生长因子受体2
联邦卷积神经网络用于创伤性脑损伤的预测分析：分散健康监测的进步
摘要 - 创伤性脑损伤（TBI）是一个重大的全球健康问题，通常会导致长期残疾和认知障碍。对TBI的准确及时诊断对于有效的治疗和管理至关重要。在本文中，我们提出了一个新型联邦卷积神经网络（FEDCNN）框架，用于在分散的健康监测中对TBI进行预测分析。该框架在Python中实现，利用了三个不同的数据集：CQ500，RSNA和中心-TBI，每个数据集都包含与TBI相关的带注释的脑CT图像。该方法包括数据预处理，使用灰度级别共发生矩阵（GLCM）的特征提取，采用蚱hopper优化算法（GOA）的特征选择以及使用FEDCNN进行分类。与现有方法（例如Dann，RF和DT和LSTM）相比，我们的方法的精度为99.2％，超过1.6％。FEDCNN框架提供了分散的隐私性 - 在各个网络之间保存培训，同时与中央服务器共享模型参数，从而确保健康监控中的数据隐私和分散化。评估指标在内，包括准确性，精度，召回和F1得分表明了我们方法在准确分类与TBI相关的正常和异常脑CT图像方面的有效性。ROC分析进一步验证了FedCNN框架的判别能力，强调了其作为TBI诊断的先进工具的潜力。我们的研究通过为TBI管理提供了可靠，有效的方法，为分散的健康监测领域做出了贡献，从而在患者护理和医疗保健管理方面提供了重大进步。未来的研究可以探索扩展FedCNN框架以结合其他模式和数据集，并集成先进的深度学习体系结构和优化算法，以进一步提高医疗保健应用程序中的性能和可扩展性。
老年患者的创伤性脑损伤恢复...
网状形成： - 髓质内神经元和PON -PONS -PON -projection -diffuse组，直至丘脑/下丘脑/皮质，以及脊髓 - 脊髓 - 对运动/感觉信息的一般意识以及呼吸和HR
新西兰发生严重创伤性脑损伤
我们采用了协作质量改进方法来系统性筛查 TBI。我们很幸运能与来自全国各地的九个充满热情的多学科团队合作。每个小组根据项目的广泛原则确定工作范围，并根据每家医院内发现的机会进行量身定制。然而，合作的真正力量来自于小组之间的交流。信息共享和动态解决方案建议的文化帮助许多小组克服了看似无法克服的问题。每个小组的活力、独创性和韧性仍然是我个人的亮点。我们很高兴看到所有服务部门对 TBI 的识别都有所提高，我们期待看到这一过程在未来如何继续推广。
益生菌治疗在小鼠创伤性脑损伤后引起性别特异性神经保护
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年4月2日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.04.01.587652 doi：biorxiv Preprint