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定量机械模型揭示了胎盘IgG转移的关键决定因素，并告知产前免疫策略
移植抗体转移对于塑造新生儿免疫至关重要。最近，已经采用产前母体免疫来增加病原体特异性免疫球蛋白G（IgG）转移到胎儿。多个因素与抗体转移有关，但是这些关键调节剂如何共同起作用以引起选择性转移，这与母亲的工程疫苗有关，以使母亲最佳免疫新生儿。在这里，我们提出了第一个定量机械模型，以发现胎盘抗体转移的决定因素并为个性化的免疫方法提供信息。我们确定了由内皮细胞表达的plapentalfcγRIIB是受体介导的转移的限制因素，在促进亚类IgG1，IgG3和IgG4的优先运输方面起着关键作用，但不是IgG2。综合计算建模和体外实验表明，合成性胞素细胞和内皮细胞中的IgG亚类丰度，FC受体（FCR）结合亲和力以及FCR丰度有助于导致囊间竞争以及潜在的和潜在的体内和内部抗体抗体抗体转移的转移。，我们通过使用破伤风，白喉和细胞细胞百日咳（TDAP）疫苗将母体疫苗接种的计算模型与该pla-Cental转移模型相结合，开发了一种硅产前疫苗测试床。模型仿真揭示了精密产前免疫机会，这些机会可以解释患者预期的妊娠长度，胎盘尺寸和FCR的预测，并通过调节疫苗时间，剂量和佐剂来解释。这种计算方法提出了有关人类母体抗体转移和潜在途径的动力学的新观点，以优化促进新生儿免疫力的产前疫苗接种。
对整个疾病模型的系统评价，用于告知医疗资源分配决策
健康经济模型通常用于为全球许多国家的医疗保健资源分配决策提供信息[1-5]。模型提供了构建决策问题并综合所有相关证据的明确手段，以估算给定健康状况（通常在一生中）内的替代卫生保健干预措施的预期成本和后果。常规健康经济模型是“分段”，因为它们典型地在护理途径的特定决策点上解决了一个决策问题。“零件”模型代表了国家卫生与护理研究所（NICE）和其他地方的类似机构提供有关健康技术可用性的决策的标准分析方法[6-8]，但它们受到了一些局限性[9]。其中的第一个涉及不同干预措施之间的系统相互依存关系。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预本身的成本和有效性，还取决于预批次系统的配置，即现有干预措施的可用性，成本和有效性[9，10]。例如，针对给定癌症类型的新测试的成本效益可能取决于针对诊断疾病的患者的适当建议的治疗选择，以及无症状患者筛查计划的可用性。这种类型的系统级相互依赖性在用于同一条件的干预措施之间，由于其有限的范围，很少会被分段模型充分限制。第二，分段模型通常采用每个质量调整的生命年（QALY）阈值规则的简单分段成本，该规则不明确考虑预算限制[11，12]。但是，已经有充分的文献证明，基于阈值的决策规则的重复应用可能导致医疗保健支出的不受控制[13-18]。第三，大多数模型都是为了在更广泛的护理途径中告知单个决策问题。这意味着在整个疾病领域，报销和覆盖范围决策基于许多倾向于采用不同模型结构，假设和证据的Asyn-Gronen-Grone-Gronaper of Spections Intronaper开发的经济模型。这可能导致这样一种情况，即两个解决同一决策问题的模型会产生不一致的结论，并有可能导致最佳采用决策[19-25]。系统级模型包括重要事件，整个疾病领域的健康成果和成本，代表了解决常规分段模型局限性的潜在手段。系统级模型的三个众所周知的例子包括美国档案糖尿病模型[26]，美国冠心病（CHD）政策模型[27]和英国CHD模型[28]。尽管这种建模方法可以追溯到1977年[29]，但直到2012年Tappenden等到2012年。为全疾病模型（WDM）设置了方法学框架[9]。由于这些模型的更广泛范围，该模型的重点是整个疾病和治疗途径简而言之，WDM是一种系统级通用疾病模型，可以对整个疾病和治疗途径的期权进行一致的经济分析，包括预防，检测，诊断和治疗[9]。
测试以告知PARP抑制剂癌症治疗
肿瘤BRCA变体不是遗传变体，并且可能仅存在于肿瘤中。如果您和您的医生确定肿瘤BRCA变体测试适合您，医生会要求您进入先前活检或手术中采用的癌症组织样本。这些样品存储在医院的实验室中。您的癌症组织样本将从医院的实验室发送到进行测试的实验室。您的医生会尽快与您分享结果
在常规护理中应测量哪些特定糖尿病患者报告的结果？一项系统的审查，以告知1型和2型糖尿病成年人的核心结果集：欧洲健康成果天文台（H2O）计划
伦敦国王学院，佛罗伦萨夜莺护理学院，助产士和姑息治疗，伦敦，英国B哥德堡大学，哥德堡大学，医学院，分子与临床医学系，瑞典C Karolinska Institutet，瑞典哥德堡，医学院，瑞典医学院，瑞典医学院。 Medical University of Vienna, Gender Medicine Unit, Division of Endocrinology and Metabolism, Department of Internal Medicine III, Vienna, Austria f Medical University of Vienna, Institute of Outcomes Research, Center for Medical Statistics and Informatics, Vienna, Austria g Eli Lilly and Company, Indianapolis, USA h Medtronic International Trading S ` arl, Tolochenaz, Switzerland i Vall d ' Hebron University Hospital, Vall D'希伯伦研究所，西班牙巴塞罗那J Ludwig Boltzmann关节炎与康复研究所，维也纳，奥地利K King的糖尿病健康伙伴研究所，内分泌学和肥胖症，伦敦，英国，英国
使用环境DNA可以更好地告知围绕近海石油和天然气基础设施退役替代方案的决策
人造礁被全球用于帮助自然资源管理，保护，恢复或创造独特的海洋栖息地。讨论了人造礁的最佳建筑材料和设计，对生物社区的影响以及由此产生的生态和社会益处的讨论。本讨论还包括重新利用的海洋基础设施的生态价值，例如退役的石油和天然气平台。平台通常具有数十年的运营寿命，在这时他们可以开发广泛而独特的社区组合。通过重新利用石油和天然气平台来创建人造礁石可以具有生态，经济和社会学优点。但是，由于需要在全球范围内退役的12,000个平台，因此需要对与这些平台相关的生物社区进行整体评估，以告知不同退役方案的潜在结果。我们在泰国湾（GOT）的八个平台和附近的五个软泥沙栖息地位置，使用水，生物量和沉积物样品的环境DNA元法统计（EDNA）来普查。我们在平台上（浅，中，深，深，深，深，深，深）采样了三个目标深度，并在平台上检测到430个分类单元，与中（30 m收集深度； 261个分类群）和
告知澳大利亚循环经济住房策略
联邦政府•协调政策以支持CE建立，计划和投资•提高国家建筑法规（NCC）中的最低能源效率（EE）标准•支持数据库和仓库，用于可重复使用的产品和材料，以进行采购•建立明确的可衡量目标，例如，占有率和后的劳动范围，并将其纳入责任心和环境框架（ESG），并将其纳入责任心（ESG），并进行责任心，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会的范围。与排放目标有关的可追踪方式中的住房材料。•开发长期资助途径，使社会住房提供者能够将改造嵌入其维护计划中•强大的ESG CE投资定义和合规性报告•支持高等教育，TAFE和专业发展，以提高劳动力能力，以减少新住房和改造
丘脑下核的光谱形貌，以告知下一代深脑刺激
摘要：背景：基底神经节信号的神经生理症状和行为生物标志物的景观是指的。基于感应的深脑刺激（DBS）的临床翻译还需要对丘脑下核（STN）内光谱生物标志物的解剖结构进行透彻的理解。目标：目的是系统地研究频谱地形，包括帕金森氏病（PD）患者的STN局部领域（LFP）中广泛的子带，并评估其对DBS临床反应的预测性。方法：使用多接触DBS电极的70例PD患者（130个半球）记录了STN-LFP。A comprehensive spatial characteriza- tion, including hot spot localization and focality estima- tion, was performed for multiple sub-bands (delta, theta, alpha, low-beta, high-beta, low-gamma, high-gamma, and fast-gamma (FG) as well as low- and fast high-fre- quency oscillations [HFO]) and compared to the clinical hot spot for rigidity response to DBS。建立了光谱生物标记图，并用于预测对DBS的临床反应。
在临床试验中使用人工智能系统时，应告知患者
人工智能 (AI) 系统越来越多地被用于临床试验。使用人工智能的试验必须遵守与所有人类参与者研究相同的风险评估和披露道德标准。所有临床人工智能系统，尤其是正在积极研究的系统，都存在新的风险，包括人机交互、可解释性和数据限制。由于临床人工智能整合仍处于起步阶段，因此尚不清楚这些风险的全部大小和范围。我们认为，鉴于这些风险及其不确定性，当患者的数据用于可能影响临床决策的人工智能临床试验时，即使不需要书面知情同意，披露也是最低标准。美国食品药品监督管理局 (FDA) 将人工智能系统归类为“软件即医疗设备”(SaMD)，其血统来自风险计算器等更简单的决策支持工具 1、2。然而，人工智能算法具有独特的风险考虑因素（表 1），而新出现的风险的全部影响仍未完全了解。一些人工智能系统可以做出类似人类的预测和建议，因此风险评估的一个重要考虑因素就是临床监督的程度。目前，大多数人工智能系统都是以决策支持能力实现的，其中始终由人做出最终的临床决策 3 。作为决策支持实施可以通过要求人工检查来降低风险，但这会引入人机交互问题。例如，过度依赖人工智能的建议可能会导致临床医生技能下降和对人工智能错误的忽视，这可能会以未知的方式影响人机系统的性能 4 。人类监督降低风险的能力面临的另一个挑战是人工智能系统通常不透明或不可解释。开发人员和临床医生并不总是了解人工智能生成的输出是如何计算的，因此临床用户无法向患者解释输出，也无法轻松识别或理解人工智能错误 5 。
职位声明：临床证据的机密性，告知卫生技术评估决策第1页，共7页
某些临床数据受到强制性披露的约束，并将其放置在公共领域，这是监管机构实施的透明政策的一部分（请参阅欧洲药品局的临床数据发布页面，以及加拿大政府对公共发布临床信息的指导）。
初步分析，以告知RT的次国裁缝，...
图2。对所有临床疟疾发作的疫苗功效，表示为5-17个月大的儿童（根据协议cohort），在III期有效性试验中通过6个月的随访期分层的比较临床疟疾发病率。rts，S/AS01，合并的RT，S/AS01 3剂量和4剂组，然后进行第四剂剂量； RTS，S/AS01 3剂，儿童接受3剂RTS，S/AS01疫苗在0、1、2月，并在第20个月进行控制疫苗； RTS，S/AS01 4-剂量，儿童接受4剂RTS，S/AS01疫苗在0、1、2和20。双箭头表示计算各自的疫苗功效估计值的随访期。错误条表示95％的置信区间。虚线垂直线表示第四剂量的给药时间。