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World File Search System因素数量
根据建议范围内的危险因素数量与重度抑郁症和临床相关抑郁症状的发生率的危险因素数量：前瞻性分析
的发现，英国生物库的研究人群包括77786个个体（9047个患有2型糖尿病和68 739个没有糖尿病的人；中位年龄59岁[IQR 51-64]； 34 136 [43·9％]女性和43 650 [56·1％]男性）。在招募后（2006年3月13日至2010年10月1日之间），有2574型糖尿病患者的中位数为12·7年（IQR 11·8–13·4），493（5·5％），有2574型糖尿病和2574（3·7％）的68 739个患者，没有糖尿病患者。与没有糖尿病的个体相比，患有2型糖尿病的人患有严重抑郁症的风险更高（危险比[HR] 1·61 [95％CI 1·49-1·77]）。在2型糖尿病患者中，抑郁症的过量风险逐步降低，而在建议的目标范围内的风险因素数量增加（HR 2·04 [95％CI 1·65–65–2·52]，最多可以在建议的目标范围内进行两个风险因素； 1·95 [1·95 [1·65-2·30]内的三个风险范围。 [1·16–1·65]对于建议的目标范围内的四个风险因素； 1·34 [1·12-1·62]对于建议的目标范围内的五到七个风险因素）。在英国生物银行数据集中，基线检查后的中位数为7·5年（IQR 6·8-8·2），在1953年2型糖尿病患者中，有147（7·5％）在没有糖尿病的21个413个患者中，没有糖尿病患者发育为临床抑郁症。MAASTRICHT研究的研究人群包括4530个个体（1158个患有2型糖尿病和3372个没有糖尿病的人；中位年龄为60岁[IQR 53-66]； 2244 [49·5％]女性和2286 [50·1％]男性）。招募后的中位数为5·1年（IQR 4·1-6·1）（在2010年9月1日至2017年12月7日之间），1158名2型糖尿病患者中有170名（14·7％）的3372名患有临床抑郁症状的糖尿病患者的227型糖尿病患者和227型糖尿病（6·7％）。同样，在英国生物库数据集和Maastricht研究队列中，在患有2型糖尿病的个体中，随着临床相关抑郁症状的多余风险逐步降低，随着建议目标范围内的危险因素的增加。
等待JAK抑制剂安全数据
摘要 美国食品药品管理局 (FDA) 最近在所有目前获批的用于治疗关节炎和其他炎症疾病的 Janus 激酶 (JAK) 抑制剂上添加了新的“黑框警告”，该警告基于托法替尼与肿瘤坏死因子 α 抑制剂在类风湿性关节炎中的 ORAL 监测研究结果。这个警告很难被忽视，因为数据来自随机对照试验，保真度高，很难指责。这尤其成问题，因为所有其他 JAK 抑制剂的安全性数据都将在几年内待定。那么，我们该如何继续，不受停滞状态的束缚？缺乏绝对确定性似乎需要对 JAK 抑制剂的常规护理使用采取务实的方法。风险最大的患者年龄较大，并且有相应不良事件的其他风险因素，以符合效果修改。这凸显了在制定治疗方案时需要关注风险分层。从这个角度来看，我们提出了一个简单的例子来指导临床决策。首先，确定静脉血栓栓塞事件 (VTE)、重大不良心脏事件 (MACE) 和癌症的一般风险因素（年龄>65 岁且吸烟），以及是否有 VTE、MACE 或癌症病史。然后，根据 VTE 的其他风险因素数量和 MACE 的其他风险因素数量评估风险。最终，“按目标治疗”最终将始终是“按协议治疗”。正如我们过去所做的那样，未来也将如此，最佳治疗策略必须根据患者个人的风险因素和偏好在共同决策过程中量身定制。
冠心病二级预防中的混合协作护理可改善风险因素控制：一项随机可行性研究的结果
摘要背景：风险因素控制对于限制冠心病的进展至关重要，但必要的积极患者参与往往难以实现，尤其是对于患有心理社会风险因素（例如痛苦）的患者。混合协作护理已被证明是一种有效的治疗补充，其中（非医生）护理经理支持患者实施和维持生活方式的改变，跟踪患者，并整合各个提供者的护理，针对躯体和心理社会风险因素。目的：本研究旨在测试德国六个月混合协作护理干预的可行性、接受度和效果。方法：对于我们的交叉设计随机对照试点研究，我们招募了心脏风险因素控制不足的冠心病患者，并将他们随机分为立即混合协作护理干预组（立即干预组，n = 20）或等待对照组（等待对照组，n = 20）。结果：干预阶段的参与率为 67% (n =40)，参与者报告的满意度很高（M=1.63，标准差=0.69；等级 1（非常高）至 5（非常低））。立即干预组的风险因素数量从基线到六个月显著减少（t (60)=3.07，p=0.003），但等待对照组的风险因素数量并未减少 t (60)=–0.29，p=0.77）。同样，在六个月的等待期后干预结束时，等待对照组的风险因素也显著减少（t (60)=3.88，p<0.001）。结论：这项研究表明，在德国医疗保健系统中，混合协作护理可以成为标准医疗保健的一种可行、可接受且有效的补充，用于冠心病的二级预防。
俄罗斯人工智能——2023 年：趋势与前景
在发展过程中，机器学习模型在解决的问题复杂性方面已经取得了长足的进步。其中最简单的方法是寻找少量因素之间的线性关系，然后使用发现的模式进行预测——例如，根据距离、交通信号灯数量等预测旅行时间。随着考虑的因素数量的增加，需要能够识别非线性关系的更复杂的模型。当今最先进的模型采用神经网络架构，拥有数千亿个参数，使得它们能够在数据中找到非常复杂的模式。使用这样的模型，可以预测行程的持续时间，同时考虑一天中的时间、一周中的哪一天、交通拥堵和天气等因素。
保险业人工智能监管
最近，ChatGPT 等生成式 AI 工具的兴起使 AI 的风险和挑战成为人们关注的焦点。在保险行业，主要问题包括缺乏透明度和可解释性、歧视、偏见、不公平、负担不起、排斥和数据相关问题。8 这些问题对保险业来说并不一定是新问题，而是通过不同的渠道出现的，这是使用 AI 的结果。保险公司正在采取各种措施来应对这些特定于 AI 的风险，例如检测和防止 AI 模型中不必要的相关性的方法、遵循 EIOPA 发布的 AI 治理原则 9、对承保中使用的评级因素数量进行自我限制，以及为管理 AI 相关风险而量身定制的治理结构。重要的是，保险业中 AI 决策的可逆性意味着相关风险与其他领域的风险有很大不同。
美国心脏移植分配：自满导致的不公正
心脏移植分配的公平性由哪些因素决定？据估计，美国有 30 万至 160 万人患有终末期心力衰竭，其中只有不到 1% 的人最终接受了心脏移植。（2）要分配如此有限的资源，必须有严格的资格标准。美国的心脏移植受多项政策和指南的指导，包括器官采购和移植网络最终规则（用于以合乎道德的方式分配器官移植）、国际心肺移植协会列表标准指南，以及机构中心的心脏移植资格规则。虽然这些规定为心脏移植提供了客观的临床指征，但心脏移植的社会心理指征仍然更加主观。心脏移植的许多社会心理禁忌症都是相对的，这意味着中心将决定何时某个特定风险因素或风险因素数量过高而无法推荐心脏移植。这些政策为机构提供了自主权，使其能够在临床不确定性的情况下决定是否适合进行心脏移植。主观环境下的临床不确定性增加了不公正决策的机会。
能源技术标准列表2021
临床性能要求此规范概述了SARS-COV-2检测自我测试IVD的性能要求。通过检测SARS-COV-2特异性标记（例如抗原，核酸或其他分析物），与这些轮廓相匹配的测定方法是鉴定SARS-COV-2感染或缺乏感染。TPP根据当前情况的医疗保健专业人员认为，基于“期望”的共识和最少“可接受”的共识。符合“理想”标准的产品可能比仅符合“可接受”标准的产品在大量用例中发挥作用。例如，在感染率较低的社区人群中，测试需要高特异性才能帮助统治SARS-COV2，以限制无病毒的人被错误分类为当前感染。同样，非常高的测试敏感性对于帮助排除，限制被视为无病毒并进一步传播疾病的受感染的个体的测试至关重要。考虑疾病患病率，风险（例如，新变体），测试与未测试的好处和下游后果。附件2提供表和进一步的讨论，这些表可以通过证明改变敏感性，特异性和普遍性对假阳性和负面因素数量的影响来支持决策。他们可能需要在短时间内进行更新。未来的发展这些概况可能会进行审查和改变，因为我们对病毒，疾病以及我们对有效反应的需求有了更大的了解。
抑郁，焦虑，痛苦和D型的作用
简介：心血管疾病是女性死亡的主要原因。预防计划强调了解决妇女特定风险因素的必要性。此外，心理健康是在女性（尤其是抑郁症，焦虑，痛苦和人格特征）中应对心血管疾病时要考虑的重要方面。这项研究旨在为没有先前心血管疾病史的女性创建“处于危险的”心理方案，并评估焦虑，抑郁，痛苦和D型人格特征与十年来心血管风险增加之间的关联。方法：219名妇女自愿参加了主要预防和早期诊断心血管疾病的“ Monzino妇女心脏中心”项目。心理方案。结果：主要发现，表明属于“处于危险”的心理群集与10年心血管风险预测评分的激增相关，尽管合并症的风险因素数量数量（心理“处于危险”集群：β= .0674； p = .006; p = .006; p = .006;风险因素：β= .0999; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p = .099; p =。结论：这个发现表明，应从心血管预防计划的一开始评估妇女的心理健康。
癌症住院患者抗肿瘤药物诱发严重不良事件的风险因素模型：基于全球触发指标的回顾性研究
本研究旨在应用机器学习方法评估与严重不良事件 (SAE) 相关的危险因素并预测使用抗肿瘤药物的癌症住院患者 SAE 的发生。回顾性审查了 2017 年 1 月 1 日至 12 月 31 日期间入院的 499 名确诊为癌症的患者的病历。首先，使用全局触发工具 (GTT) 主动监测抗肿瘤药物引起的药物不良事件 (ADE) 和 SAE，并将阳性触发因素的数量作为中间变量。随后，通过单变量分析和最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 分析选出具有统计学意义的危险因素。最后，以LASSO分析后的危险因素作为协变量，采用基于逻辑模型、极端梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、自适应提升（AdaBoost）、轻梯度提升机（LightGBM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GBDT）、决策树（DT）和基于七种算法的集成模型的列线图建立预测模型，并使用ROC曲线下面积（AUROC）、PR曲线下面积（AUPR）等一系列指标评估模型性能。在我们的样本中共识别出94名SAE患者，SAE的危险因素包括诱发因素数量、住院时间、年龄、联合用药数、既往化疗中发生的ADE以及性别。在测试队列中，基于逻辑模型的列线图的AUROC为0.799，AUPR为0.527。在八种机器学习模型中，GBDT 的预测能力最好（AUROC = 0.832 和 AUPR = 0.557），优于列线图，因此被选为建立预测网页。本研究提供了一种准确预测癌症住院患者 SAE 发生率的新方法。
移动元素和植物基因组进化，比较分析和计算工具，卷II
真核生物的基因组主要由散布的重复序列的各种家族组成，包括逆转录座子和可转移和内源性病毒元素。普遍的观点是，基因组重复体的多样家庭应被视为寄生虫或“垃圾DNA”（Bourque等，2018）。但是，可以遵循族谱树，或这些元素进化发展和分布的途径，因此，我们的理解应得到完全修订。重复元素在系统生物学和医学意义上扮演着角色，远远超出了“垃圾DNA”和病毒化石（Wells and Feschotte，2020年）。最近的研究越来越多地表明，基因组的基本成分，即使不是我们基因组的最基本成分，它具有病毒源，并且作为移动遗传介体的病毒在遗传进化中始终起着至关重要的作用（Cosby等，2019）。基因组的演变与克服和固定综合事件有关。随着每个重要的进化步骤，基因组中的移动遗传因素数量急剧增加。自从生活开始以来，就没有一个生物体没有所有这些不同的移动元素。在基因组的形成中，我们可以追踪涉及无数不同外观的移动元素的许多过程。基因组不是无数意外突变及其选择的最终产物，而是一种原始外部病毒感染的生活沉积物，这种矿床经常被回收，并且像编年史一样，重新解释（Vassilieff等，2023年）。为了完全发展，移动元素必须与他们的宿主基因组建立共同的关系（Gebrie，2023）。移动元件和宿主基因组的进化系统发育树显示强相关性（Kalendar等，2004； Kalendar等，2008； Moisy等，2014； Kalendar等，2020）。内源性逆转录病毒，也属于逆转录病毒，是单链