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原创研究利用人工智能动脉多普勒波形预测外周动脉疾病患者的主要不良反应
方法与结果：纳入了接受踝臂指数测试的连续患者（2015 年 4 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日）。患者被随机分配到训练、验证和测试子集（60%/20%/20%）。深度神经网络在静息胫后动脉多普勒波形上进行训练，以预测 5 年时的主要不良心脏事件、主要不良肢体事件和全因死亡。然后根据训练集中每个预测分数的四分位数对患者进行分组分析。在总共 11 384 名患者中，10 437 名患者符合研究纳入标准（平均年龄 65.8±14.8 岁；40.6% 为女性）。测试子集包括 2084 名患者。在 5 年的随访期间，共有 447 人死亡、585 起重大不良心脏事件和 161 起男性事件。调整年龄、性别和 Charlson 合并症指数后，胫后动脉波形的深度神经网络分析可独立预测 5 年内的死亡（风险比 [HR]，2.44 [95% CI，1.78–3.34]）、主要不良心脏事件（HR，1.97 [95% CI，1.49–2.61]）和主要不良肢体事件（HR，11.03 [95% CI，5.43–22.39]）。
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合
MRCP 是超声成像定义的具有不同程度的中枢和外周贡献的运动动作的生物标志物
运动想象是针对无法执行真实动作的人的一种替代康复策略。然而，它在多大程度上涉及激活深层肌肉结构仍存在争议，而这无法通过表面肌电图 (SEMG) 检测到。16 名身体健全的参与者在四种条件下进行基于提示的等长踝关节跖屈（主动运动），然后进行主动放松：执行具有两个肌肉收缩水平的运动（完全执行和尝试的运动，EM 和 AM）以及有和没有可检测到的肌肉抽搐的运动想象（IT 和 I）。在各种条件下比较了运动相关皮质电位 (MRCP) 的最突出峰值和独特阶段。超声成像 (USI) 和 SEMG 用于检测运动。与 I 和 AM 相比，IT 在主动运动准备和再传入阶段显示出空间上明显的差异；在主动运动执行期间和主动放松准备期间的后部发现 IT 和 AM 之间存在更广泛的差异。 EM 和 AM 在主动运动计划期间在正面表现出最大差异，而在执行主动放松期间在背面表现出最大差异。运动准备阳性 P1 在 IT 和 AM 之间表现出显著的幅度差异，但在 IT 和 I 之间没有差异。USI 可以比 SEMG 更好地检测潜意识运动（抽搐）。MRCP 是一种对不同程度的肌肉收缩和放松敏感的生物标志物。IT 是一种与 I 和 AM 均可区分的运动状态。EEG 运动生物标志物可用于识别在主动收缩或主动放松期间表现出的病理状况。
多模态 fMRI 研究中清醒和非快速眼动睡眠期间大脑和外周的心血管和血管运动脉动
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间充质干细胞衍生的细胞外囊泡在牙周再生中的新兴作用
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世界空间周-2024
印度空间研究组织 SAC 主任 Shri Nilesh M.Desai 在 Umang 学校为 WSW-2024 揭幕，WSW-2024 主席 Rashmi Sharma 博士致辞。Umang 学校、Utthan 培训中心、BPA 和 Shiv 小学的孩子们热情地参加了绘画比赛。
Google VetNet 职业周
Google 退伍军人网络 (VetNet) 很荣幸地推出第三届 Google VetNet 职业周，这是一场为期三天的线上活动，为退伍军人、转业军人以及军人配偶/伴侣提供建立和发展职业生涯所需的工具、支持和建议。我们还为因冲突而流离失所的美国新移民提供参加此活动的资格
