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World File Search System和术
回复：关于肾脏去神经支配术全国覆盖范围确定的正式请求
† QALY = 质量调整生命年：一种总结性结果指标，常用于卫生经济分析，量化特定干预措施的有效性，结合干预或治疗带来的质量和生命数量（即预期寿命）的提高的影响。‡ ICER = 增量成本效益比：成本效益分析的关键结果。计算方法是将总成本差异（增量成本）除以所选健康结果或效果指标差异（增量效果 - 通常表示为 QALY），得出“每增加单位健康效果的额外成本”比率 - 即较昂贵的疗法与替代疗法或对照疗法的比率。
原创文章 儿科脑脊液分流术感染的危险因素：荟萃分析
作者审查了数据库中已发表的研究。我们排除了所有未发表的研究或未发表的文章，并使用了关键词 [表 1]。搜索的文章对出版年份没有任何限制。为了尽量减少偏见，我们手动搜索了相应文章中提到的参考文献，以查找进一步的原始研究。研究对象是接受原发性脑脊液分流术且年龄 < 16 岁的患者。排除标准是年龄 > 16 岁且分流术不是患者的第一次分流术。本研究可以接受印尼语或英语文章，且没有出版年份限制。研究的数据包括年龄、脑积水病因、胃造口术、种族和民族、合并症和偏见。检查并描述了所有人群和特征的统计平均值和百分比。
Allgöwer-Donati 缝合术：在皮肤外科手术中保护皮肤微循环
Allgöwer-Donati 缝线是一种专门的缝合技术，用于皮肤外科手术，以保持皮肤微循环并优化伤口愈合效果。本文重点介绍了该技术的重要性、优点、应用及其对伤口愈合的影响。Allgöwer-Donati 缝线可最大限度地减少皮肤边缘的张力，促进应力均匀分布，并保护手术部位周围的精细微血管。通过保持血流和氧合，该技术可降低伤口裂开和缺血性坏死等并发症的风险，最终获得更好的美容效果。皮肤科医生可以在各种手术中应用这种多功能技术，确保组织灌注充足，并实现最佳效果。通过 Allgöwer-Donati 缝线保持皮肤微循环可促进营养和氧气输送、降低感染风险和加速伤口闭合，从而促进伤口愈合。随着皮肤外科手术的进步，Allgöwer-Donati 缝线仍然是维持皮肤微循环、支持成功结果和提高患者满意度的重要工具 [1]。
接受脾切除术或脾栓塞术的成人免疫接种记录
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使用亚历山大疾病大脑中的离体扩散术识别缔合纤维
探索短相关纤维对于评估先天性疾病的脑形态至关重要，因为白质损害对大脑区域的断开会产生与这些大脑区域损害相同的结果。33尤其是，就高信噪比和空间分辨率而言，离体扩散磁共振成像（MRI）比体内扩散MRI具有优势。34尽管一些神经影像学研究报告了AXD的MRI特征，尤其是白细胞营养性特征，2据我们所知，但没有研究评估AXD中的脑途径。因此，关于AXD中的大脑连接性知之甚少。在这项研究中，我们使用离体扩散MRI拖拉术在四个大脑中探索了全球和皮层纤维，具有AXD和两个没有神经系统疾病的大脑（以下称为“非AXD”）。
细胞分选相关工具
1.一些冻存产品仅可在部分地区销售。欲了解更多信息，请发邮件至 info .cn @ stemcell .com 与我们联系。 2.一些新鲜产品仅可在部分地区销售。欲了解更多信息，请发邮件至 info .cn @ stemcell .com 与我们联系。 3.新鲜的骨髓和外周血产品（一般白细胞单采术样本、全血、纯化细胞和 LRSC ） ：供体要经过 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查。英国的供体还要经过人 T 淋巴细胞病毒 HTLV I / II 和梅毒筛查。 新鲜的动员外周血白细胞单采术样本 ：供体要经过 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎、丙型肝炎、 HTLV-I / -II 、梅毒和西尼罗河病毒 (WNV) 筛查。如果供体在捐献前 90 天内接受过筛查，结果为阴性，则产品 将随附阴性检测结果和分析证书 (CoA) 上最近的病毒检测日期。如果供体在采集前 90 天内未接受筛查，则将在采集时收集测试样本，并在得到筛查结果之前发货。如果检测结果为阳性，将尽快 联系客户（通常在发货后 2 - 4 个工作日内）。 冻存的一般白细胞单采术样本、全血、纯化细胞和骨髓 ：对供体进行 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。如果供体者在捐献前 90 天内检测结果为 阴性，则产品将随附阴性检测结果和 CoA 上最近一次病毒检测的日期一起发货。 冻存的脐带血产品 ：对母体血液和/或捐赠的脐带血样本进行 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎检测。供体筛查结果为阴性的产品将随 CoA 一起发货。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。 新鲜和冻存的癌症血液制品 ：癌症患者供体最初需接受一次 HIV-1 、 HIV-2 、乙型肝炎和丙型肝炎筛查，检测日期和结果记录在 CoA 上。只有检测结果为阴性的产品才会发货。英国的供体还需经过 HTLV I / II 和梅毒筛查。
基于群感淬灭的磁性分子印迹聚合物制备及其对信号分子吸附 ...
收稿日期： 2024−10−19 修回日期： 2024−11−13 接受日期： 2024−11−18 DOI ： 10.20078/j.eep.20241104 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ 62218901 ） 第一作者： 孙俊强 （ 2000— ）， 男 ， 广东珠海人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方向为磁性分子印迹技术。 E-mail ： sjq@gzhu.edu.cn 通讯作者： 瞿芳术 （ 1984— ）， 男 ， 福建宁德人 ， 教授 ， 主要研究方向为膜法水处理技术。 E-mail ： qufs@gzhu.edu.cn
单平台流式细胞术对 CD34 细胞的体积计数和基于珠子的计数比较
1 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物治疗组，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 2 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 生物系统与生物材料部，马里兰州盖瑟斯堡，20899，美国 3 德国联邦物理技术研究院 (PTB) 医学物理与计量信息技术部，柏林，10587，德国 4 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物统计学部，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 5 韩国标准与科学研究院 (KRISS) 长度中心，大田，韩国 6 土耳其国家计量研究院 (TUBITAK UME)，盖布泽，土耳其 7 国立医院输血医学系卡尔斯鲁厄，弗莱堡大学附属医院，德国弗莱堡 8 Becton Dickinson，BD Life Sciences，Tullastrasse 8-12, 69126，海德堡，德国 9 蛋白质和细胞分析，赛默飞世尔科技，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 10 英国干细胞库，英国 11 意大利都灵国家计量研究所 (INRIM) 12 健康科学与创新。LGC Ltd. Queens Road, Teddington, Middlesex, TN11 0LY，英国 13 中国北京市国家计量研究院 (NIM)
用于检测术中ECOG中高频振荡（HFO）的尖峰神经网络（SNN）
要获得癫痫发作的自由，癫痫手术需要完全切除癫痫脑组织。在术中电视学（ECOG）记录中，癫痫组织产生的高频振荡（HFO）可用于量身定制切除缘。但是，实时自动检测HFO仍然是一个开放的挑战。在这里，我们提出了一个尖峰神经网络（SNN），用于自动HFO检测，最适合神经形态硬件实现。我们使用独立标记的数据集（58分钟，16个记录），训练了SNN，以检测从术中ECOG测量的HFO信号。我们针对快速连锁频率范围（250-500 Hz）中HFO的检测，并将网络结果与标记的HFO数据进行了比较。我们赋予了SNN新型的伪影排斥机制，以抑制尖锐的瞬变并证明其在ECOG数据集中的有效性。该SNN检测到的HFO速率（中位数为6.6 HFO/ min）与数据集中发布的HFO率（Spearman'sρ= 0.81）相当。所有8例患者的术后癫痫发作结果被“预测”为100％（CI [63 100％]）的精度。这些结果为建造实时便携式电池式HFO检测系统提供了进一步的一步，该检测系统可在癫痫手术期间使用，以指导癫痫发作区的切除。
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
摘要。完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在手术期间在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 568) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，平均 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，平均 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/HRMAS_NC。