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World File Search System因果关系
gacvs-nopv2-committee-coeting- ...
提交给国家因果关系委员会（或国家专家委员会）进行审查和分类。截至2022年10月31日，已将60例归类为A1（与疫苗产品相关的反应）； 27例归类为B1的病例（时间关系是一致的，但没有足够的确定性证据引起事件）；一个案例为B2（合格因素导致一致性和因果关系与免疫接种的不一致趋势相互矛盾）。在属于A1的60例案例中，与NOPV2的因果关系一致时，诊断或事件项是58例。这包括5个有关疑似疫苗相关的麻痹性脊髓灰质炎（AFP VAPP）的报告。残留瘫痪，遗传测序表明根据分类方案突变的关注程度很低（归类为遗传表征水平）。这些国家的国家因果关系委员会确定了另外三个可疑的VAPP案件，并非被归类为AFP案件，但是它们被评估为与NOPV2的因果关系。
生物质能源消耗和经济增长
1，如果生物量能源消耗到经济增长，增长假设是有效的。当有证据表明从经济增长到生物量能源消耗的单向因果关系的证据时，保护假设是有效的；反馈假设在生物质能源消耗与经济增长之间存在双向因果关系证实。当生物质能源使用与经济增长之间没有任何因果关系时，支持中立假设。
直接宪法
形而上学依赖性互惠因果动力学系统摘要：经常认为宪法和因果关系是不同种类的依赖关系。有些人主张在因果或病因解释中解释系统在特定情况下会做什么的因果能力的构成解释，这些解释解释了为什么发生诸如系统属性的事件之类的事件会发生。在接下来的内容中，我们反对这样的说法，即因果关系和宪法始终是不同的形而上学关系。本文制定了宪法的时间叙述。我们称这种宪法为历时性宪法。我们展示了经验科学中一种共同因果关系的结果：连续的相互因果关系，在复杂的动力学系统中实例化了各种因果生产。因此，本文试图确定宪法不仅在某些方面类似于因果关系。我们主张可以通过理解为变革产生的因果关系来分析宪法。暂时的宪法关系既不像最初看起来那样出色，也不是有问题的。鉴于这种系统中微观和宏观态之间的局部相互作用，在复杂的动力学系统的背景下，历时性构成的想法几乎是不可避免的。1。简介
公共债务和经济增长
摘要 目的——考虑到发展中国家（特别是加纳）公共债务存量持续上升、过去几十年经济增长率不稳定以及近期受 COVID 19 的影响而出现的借贷，本文旨在研究公共债务与经济增长之间的因果关系。 设计/方法/方法——本文采用基于动态多元自回归分布滞后 (ARDL) 的格兰杰因果关系模型来检验公共债务与经济增长 [国内生产总值 (GDP)] 之间的因果关系。1978 年至 2018 年的年度时间序列数据来源于世界银行发展指标数据库和国际货币基金组织财政事务部数据库和 WEO。 结果——结果表明，公共债务在短期内与 GDP 没有因果关系，但从长期来看，公共债务与 GDP 之间存在单向的格兰杰因果关系。同样，投资支出在短期内与 GDP 存在双向负因果关系，但从长期来看，它们之间存在双向正因果关系。相反，政府消费支出与 GDP 之间不存在短期因果关系，但长期格兰杰因果关系从政府消费支出转向 GDP。最后，公共债务在短期内对通货膨胀率有积极影响。实际意义——研究结果表明，政府必须确保严格的财政纪律，作为有效和高效使用近期借款的先决条件，即贷款应用于经过良好评估和自我维持的优先项目（最好是投资支出），以对 GDP 产生积极影响。原创性/价值——本文通过使用变量和实证模型提供了当代研究结果，以补充现有的关于公共债务和经济增长的文献，而之前的研究无法从发展中国家的视角充分涵盖这些研究结果，并且本文肯定公共债务只会在长期内对 GDP 做出贡献。
扭伤 - 菌株和肌力性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征和纤维肌痛之间的因果关系
•2024年5月15日进行了全面而系统的文献搜索。• The search was done on commercial medical literature databases, including BIOSIS Previews (1969 to 2008), Embase (1974 to 2024 Week 19), Medline and Epub Ahead of Print, Medline In-Process, In-Data-Review & Other Non-Indexed Citations, Medline Daily and Medline (1946 to May 14, 2024), Joanna Briggs Institute Evidence Based Practice Database (Current to May 08, 2024年），Cochrane临床答案（2024年4月），可通过OVID平台获得。•我们通过研究扭伤/压力的作用以及ME/CFS或纤维肌痛的发展开始了搜索。在检查了我们关于扭伤/应变文献发现的标题和摘要之后，我们扩大了搜索，以包括对ME/CFS或纤维肌痛的发展的任何身体伤害的作用。这些文献搜索中采用了关键字的组合。这些关键字包括：
探索肠道菌群与阿尔茨海默氏病之间的因果关系：双向孟德尔随机研究
摘要。背景：许多观察性研究研究了肠道菌群与阿尔茨海默氏病（AD）之间的联系，但因果关系仍然不确定。目的：本研究旨在评估肠道菌群对AD的因果影响。方法：使用摘要数据进行了两样本的孟德尔随机化（MR）研究。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。 从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。结论：这项研究揭示了某些肠道菌群与AD之间的因果关系，为推进临床治疗提供了新的见解。
医疗保健领域信任人工智能 (AI)
• 因果发现 (CD) — 分析和构建描述数据中固有因果关系的模型 • 因果公平性 — 结果导致的决策中没有偏见 • 因果力 — 影响时间序列趋势的因素的累积方向性效应 • 因果图 — 可视化变量或事件之间的因果关系 • 因果 ML — 因果关系与机器学习的结合或赋予 • 因果 RL — 因果关系与强化学习的结合或赋予 • 计算语言学 — 训练机器理解问题和语言 • 混杂因素 — 因果关系中导致虚假相关的影响变量 • 反事实分析 — 对因果模型的干预，用于“假设”情景 • 相关性 — 对统计关系的依赖，无论是否有因果关系 • 深度学习 (DL) — AI 和机器学习的子集，用于复杂的决策 • 集成建模 — 将多个分析模型的结果组合成一个模型 • 实验数据 — 控制的能力或干预模型中的变量作为实验，以查看产生的结果是否涉及因果关系 • 可解释人工智能 (XAI) - 允许人类理解人工智能结果的过程 • 特征集 - 由主题专家为因果人工智能使用而生成的知识数据集 • 生成人工智能 (GAI) - 能够根据提示生成文本、图像和视频的人工智能 • 图形知识数据库 - 变量关系的图形表示 • 知识价值链 - 捕获、存储和重用知识的过程 • 机器学习 (ML) - 使用数据和算法让机器像人类一样学习 • 观察数据 - 观察某些变量以确定相关性的能力 • 强化学习 - 训练自动代理做出实时决策的人工智能 • 变量 - 因果人工智能测量的对象、事件、时间序列或数据项
关于建立因果关系，治疗应用和在微生物组研究中使用临床前模型的共识陈述
肠道微生物组包括数万亿微生物，并通过调节代谢，免疫反应和神经元功能来深刻影响人类健康。肠道微生物组组成中的破坏与各种炎症状况，代谢性疾病和神经退行性疾病有关。但是，确定基本机制和建立原因和效力非常困难。临床前模型为肠道微生物组在疾病中的作用提供了重要的见解，并有助于鉴定潜在的治疗干预措施。人类微生物组的行动联盟启动了Delphi调查，以评估包括动物和基于细胞模型在内的临床前模型的实用性，以阐明肠道微生物组在这些疾病中的因果作用。Delphi调查旨在解决选择适当的临床前模型以有效研究疾病因果关系并有效研究宿主 - 微生物组相互作用的复杂性。我们采用了一种结构化方法，其中包括文献综述，专家研讨会和德尔福问卷，以收集来自各种利益相关者的见解。要求专家评估这些模型在解决肠道微生物组与疾病发病机理之间因果关系方面的优势，局限性和适用性。由此产生的共识陈述和建议为在肠道微生物组相关疾病的未来研究中选择临床前模型提供了宝贵的见解。
孟德尔随机化意味着白细胞端粒长度和肌萎缩性侧索硬化症之间没有直接因果关系
我们利用孟德尔随机化（MR）来评估白细胞端粒长度（LTL）和肌醇侧面硬化症（ALS）之间的因果关系以及基因组范围研究的汇总统计数据（n = 〜38,000 n = 〜38,000 for ltl and 〜31,000 for ltl and 〜81,000，欧洲人群中的ltl;我们进一步评估了脂质在从LTL到ALS的途径中的介导作用。在欧洲人群中，ALS上LTL的每标准偏差降低为1.10（95％CI 0.93-1.31，p = 0.274），在亚洲人群中为0.75（95％CI 0.53–1.07，p = 0.116）。在欧洲人口中的LTL和额颞痴呆之间也发现了这种无效的关联。但是，我们发现LTL对ALS的间接影响可能是由低密度脂蛋白（LDL）或总胆固醇（TC）介导的欧洲人群。这些结果对广泛的灵敏度分析是可靠的。总的来说，我们的MR研究不支持LTL与ALS风险之间的直接因果关系，而是为LDL或TC对LTL和ALS在欧洲人群中的影响提供了暗示性的证据。
超扫描脑电图时间序列中 PCMCI 的定向因果效应
社交活动可能会对参与协作社交情境的人的大脑产生影响或反应。本研究评估了一种新方法 Tigramite，用于对此类情境中人的前额皮质 (PFC) 之间的定向因果关系进行时间域分析。实验情境采用超扫描脑电图，个人以手指敲击节奏相互引导和跟随。这项结构化任务持续时间长，前额皮质中发生脑间因果反应的可能性很高。Tigramite 是一种基于图形的因果发现方法，用于识别观察时间序列中的定向因果关系。Tigramite 用于分析 PFC 内部和之间的定向因果关系。在社交互动过程中，可以检测到大脑内部和之间的显著定向因果关系。这是 Tigramite 可以揭示超扫描脑电图时间序列中脑间和脑内定向因果效应的第一个经验证据。这一发现有望利用 Tigramite 在时间域的脑电图上进一步研究社交活动中神经网络的因果关系。