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World File Search System前瞻性
使用 Hypo‐METRICS 进行前瞻性观察研究
摘要 目的/假设 本研究旨在使用新型 Hypo-METRICS 应用程序检查低血糖对 1 型糖尿病或接受胰岛素治疗的 2 型糖尿病成人患者日常功能的影响。方法连续 70 天，594 名成人（1 型糖尿病，n = 274；2 型糖尿病，n = 320）完成了简短的早晚 Hypo-METRICS“检查”，以了解他们经历过的低血糖和日常功能。在研究期间，参与者佩戴了盲测血糖传感器（即参与者无法获得数据）。使用多层回归模型比较了有或没有个人报告的低血糖（PRH）和/或传感器检测到的低血糖（SDH）的昼夜情况。结果参与者提交的早晨签到平均±SD 为 86.3±12.5%，晚间签到为 90.8±10.7%。对于两种类型的糖尿病，单独的 SDH 与日常功能评分的变化没有显著关联。然而，白天和夜间 PRH（有或无 SDH）与当天晚些时候或睡眠时的能量水平、情绪、认知功能、负面影响和对低血糖的恐惧显著相关。此外，夜间 PRH（有或无 SDH）与睡眠质量（1 型和 2 型糖尿病）和记忆力（2 型糖尿病）显著相关。再者，白天 PRH（有或无 SDH）与睡眠时对高血糖的恐惧（1 型糖尿病）、记忆力（1 型和 2 型糖尿病）和社会功能（2 型糖尿病）恶化有关。结论/解释这项前瞻性的真实世界研究揭示了 PRH 对几个日常功能领域的影响，而不是单独的 SDH。这些数据表明，观察到的负面影响主要是由对低血糖（即 PRH）的主观意识所驱动，通过症状或传感器警报/读数和/或采取行动预防或治疗发作的需要。
由大量元素制成的钠离子电池的前瞻性生命周期评估
论文中提出的研究评估了基于属性的加密实践，从而为基于云的无人机管理系统提供了拟议的端到端加密策略。尽管非常刻薄地用于有效地收集和共享视频监视数据，但这些系统还收集了具有敏感数据的遥测信息。本文介绍了一项研究，该研究涉及当前知识，方法论以及与端到端加密的加密敏捷性相关的挑战（E2EE），以实现遥测数据机密性。为了提高加密敏捷性能，引入了一个新的度量标准，用于加密库分析，该指标通过考虑基于属性的加密（ABE）来改善方法，并使用OpenSSL中的常规密钥包裹机制来改善该方法。进行了一系列的实验，以在拟议的系统中类似加密敏捷性，展示了拟议方法在测量密码敏捷性能方面的实际适用性。
英国一项针对心脏手术患者的前瞻性队列研究
研究人员在合理要求下。作者的努力确实非同寻常，应该得到祝贺和赞扬。1. 主题很有趣。但是，手稿中充斥着有关试管类型、患者特征和手术细节等细节，无论是在文本中还是在表格中。此外，作者还提供了两项关于患者信息的研究的描述和结果，以及这些信息如何影响研究招募。总之，这些部分使手稿难以阅读。我建议手稿重点介绍数据库和生物库的原理和构建、与其他数据库的比较以及未来如何使用数据。患者数据和手术的详细信息最好在补充材料或单独的手稿中报告。回复：我们没有做出这一改变。原因是我们认为，诸如采血和处理血液的方式以及患者特征和手术细节等细节对于任何希望请求使用样本的人来说都是重要的细节。这些细节表明样本是否适合他们计划的分析，以及我们是否有研究人员感兴趣的患者或手术类型的样本（例如，研究人员可能希望比较接受二尖瓣手术且患有/未患有心肌梗塞的患者的样本）。试验中两项研究的结果包括在内，因为作者说明要求简要描述已知的任何结果。2. 手稿还报告了患者特征和手术方法随时间的变化，以及生活质量问卷的结果。虽然很有趣，但这需要在单独的论文中报告，以便在其中应用更深入的结果分析。回复：非常抱歉，但我不确定这条评论的第一部分与手稿的哪些部分有关？我们没有描述我们的队列随时间的变化。我们已经包括了一些生活质量数据的总结指标，但与对第 1 点的回应类似，这只是描述了队列的特征。没有计划进行分析，因为这将是使用这些数据的未来研究项目的工作。3. 请在手稿早期阐明申请流程和希望获取数据的外部研究人员的要求。回复：我们在摘要和正文中添加了注释，说明应向通讯作者提出请求。我们无法详细说明要求，只能说“必须获得适当的研究伦理委员会批准，二级研究人员才能使用 OMACS 数据和样本。”因为这可能因机构和国家/地区而异（例如，我所在机构布里斯托大学的研究人员将向我们的教师研究伦理委员会提出申请。4. 文中使用了许多缩写。请在稿件开头提供缩写列表。回复：我们已按照作者指南在文中首次使用缩写时对其进行了定义。缩写列表不是文章模板的一部分，因此未包含在内。如果编辑同意，我们可以添加它。5. 患者是否可以获得长期结果变量，例如死亡率、再干预、出院后心肌梗死和中风？数据库是否包含有关社会经济变量和术后用药的信息？请澄清并考虑添加一个简短的限制段落。回复：这些数据不可用，所有可用数据已列在表格中。我们添加了一句话来说明长期出院后结果不可用，另一句话来说明无法进一步建立数据链接，将数据项限制在列出的数据项中。再次，作者的努力值得称赞。回复：谢谢 审稿人：2 Stuart McCluskey 博士，多伦多大学健康网络 对作者的评论：应该祝贺作者们努力收集结果数据和生物样本
前瞻性临床试验，以提高免疫检查点抑制剂毒性的研究
癌症免疫疗法基于以下原则：患者可以利用患者自身的免疫系统拒绝恶性肿瘤。免疫癌症的概念是通过免疫监测来消除许多早期癌症的概念，并通过免疫剂量小鼠的实验和免疫疾病个体的流行病学研究来支持[1]。癌细胞必须变得较少的免疫原性或禁用免疫学成分，以生存并分布在整个体内。目前在诊所或开发中使用了许多癌症抗药性技术，例如细胞因子，细胞疗法，用于基因转移的病毒载体和基于抗体的疗法[2]。总的来说，这些治疗方法代表了癌症治疗的范式转移，它通过靶向宿主免疫反应中的关键途径和细胞类型而不是癌细胞，并且已经成功地改善了固体瘤和血液学恶性肿瘤患者的临床结果[3-6]。抗原特异性T细胞受体和辅助受体是激活T细胞的信号的传递所必需的[7]。这些附件受体可增强或抑制TCR介导的信号。辅助受体CTLA-4和PD-1（被激活的T细胞）充当负调节剂，可抑制T细胞响应[8]。通常，“免疫检查点阻滞”一词是指通过使用拮抗单克隆抗体来促进T细胞免疫的治疗策略[9]。免疫检查点抑制剂调节免疫系统，这样做可以沉淀一组独特的副作用，称为免疫相关的不良事件（IRAE）。这些与传统化学治疗剂的毒性不同，由于其免疫机制[10-12]。iraes可以影响皮肤（例如，维多利戈和自身免疫性皮炎）[12]，胃肠道（gi）区域（结肠炎）[13]，肺（肺炎）[14-16] [14-16]，内分泌器官（胸骨炎，甲状腺炎或过度蛋白质肾上腺抑制作用，肾上腺肾上腺肾上腺肾上腺抑制作用，或抑制性肾上腺肾上腺肿瘤，或不适症状肾上腺炎，垂体炎）[17，18]，肌肉骨骼系统（关节炎，肌炎）[19]，肾脏（肾炎）[20] [20]，肝脏（肝炎）[21]，中枢或周围神经系统（神经性病，脑病，脑炎）[22] [22]，以及眼睛炎炎/IRIPIS/IRIPIS [23] [23];
腹腔疾病：我们可以从有关疾病风险的前瞻性研究中学到什么？
对乳糜泻的小儿前瞻性研究，纵向收集生物样品和临床数据，为疾病风险提供了独特的观点。本评论重点介绍了有关腹腔疾病的遗传和环境危险因素的国际前瞻性研究的信息。此外，最近的OMICS研究使研究遗传因素和环境因素之间的复杂相互作用成为可能，从而进一步了解了我们对疾病原因的见解。将来，小儿前瞻性研究将能够提供更详细的风险预测模型，结合了基因，环境和来自多组学的生物学佐证。此类研究也可能有助于生物标志物的发育和对疾病发病机理的改善。
欧盟人工智能监管进程中的前瞻性责任分配
人工智能 (AI) 在许多方面都是有益的，但也有有害影响，对个人和社会构成风险。应对人工智能风险是一项面向未来的努力，需要以前瞻性的方式进行。前瞻性责任是关于谁应该做什么来补救或防止伤害。以正在进行的欧盟人工智能发展政策进程为出发点，本文的目的是讨论人工智能发展的前瞻性责任的分配，包括责任主体和人工智能发展的负担或资产方面的义务。该分析以欧盟进程中产生的文件为基础，特别关注欧洲议会的早期作用、人工智能高级专家组的工作以及委员会对人工智能监管的提议，并质疑前瞻性责任对被赋予前瞻性责任的主体和人工智能发展的影响。研究了三个问题：设计伦理、通用人工智能 (AGI) 和竞争。总体而言，对欧盟人工智能政策进程的分析表明，竞争是首要价值观，而且这种观点是技术性的，侧重于短期问题。至于设计伦理，在将责任分配给设计师和其他技术专家之后，应该将哪些价值观融入技术以及如何解决这一问题仍然是一个问题。AGI 从未真正成为这一政策进程中的问题，它逐渐被淘汰。欧盟人工智能进程中的竞争是一种规范，它规定了如何处理责任，并引发了潜在的价值观冲突。
健康大脑计划 (HBI)：一项前瞻性队列研究方案
HBI 是一项纵向观察性队列研究，将每年跟踪 500 名深度表型参与者，以收集、分析和存储临床、认知、行为、功能、遗传和神经影像数据和生物样本。参与者年龄为 50 岁；没有主观或轻度认知障碍；有研究伙伴；并且有资格接受磁共振成像 (MRI)。招募以社区为基础，包括广告、口口相传、社区活动和医生推荐。在基线，在知情同意后，参与者完成详细的基于网络的调查（例如，人口统计、健康史、风险和恢复力因素），然后进行两次半天的访问，其中包括神经系统检查、认知和功能评估、隔夜睡眠研究和生物样本收集。所有参与者都完成了结构和功能 MRI，并且一部分人还同意进行淀粉样蛋白 PET 成像。每年的随访都会重复与基线相同的数据和生物样本收集，但在基线之后每隔一年进行 MRI 检查。
英国生物银行的前瞻性研究设计和数据分析
引言人口健康研究在过去的几个发展中已经走了很长一段路，在我们对疾病原因的理解方面取得了重大进展。尤其是1950年代开始的前瞻性研究，例如英国医生研究（1）和弗雷明汉心脏研究（2），对于理解生活方式因素和疾病风险之间的关联是无价的，因为它们过度存在于病例对照因素中固有的许多偏见，这是对疾病的风险因素（expos的风险因素（expos）的疾病（expos）（expos）是疾病（expos）的量度（expos）。但是，直到最近，这些研究可以得出的结论受样本量较小，定义各种危险因素的分析方法的限制，以及相对短的后续时间持续时间以评估健康结果。直到将来自这些不同研究的数据整合到