表 2 总结了调查中 CP 和 LFS 儿童的人口统计数据。所有看护者都照顾一名 CP 和 LFS 儿童,而大多数临床医生(n = 22;61%)的病例中至少有 10% 是 CP 和 LFS 儿童。看护者报告的平均儿童年龄为 9 岁(标准差 = 6 岁),而绝大多数临床医生报告的儿童年龄为 18 个月至 5 岁(n = 29;74%)、6 岁至 12 岁(n = 31;79%)以及 13 岁至 18 岁
表 1. 所有 47 个国家的受访者特征 N = 47,656(加权)。特征(% / 平均值(标准差))性别男性 48.44 年龄 44.87(18.78)就业(任何类型就业)是 60.26 人均收入五分位数最穷的 20% 19.9 第二 20% 20.02 中间 20% 19.99 第四 20% 19.99 最富有的 20% 20.09 已婚/同居伴侣是 53.8 健康问题是 24.34 互联网接入是 83.74 出生在该国是 90.69 教育水平完成小学或以下教育。21.84
研究方法:研究类型、研究领域的选择、文献调查、实验工作规划、计划研究工作的假设和目标的制定、有时限的框架工作计划、实验方案的设计、抽样方法、研究提案的准备、统计总体和样本的概念、抽样技术、集中趋势的测量、标准差和误差、概率论和分布理论的概念、相关和回归分析的概念和应用、显着性检验、't' 检验、卡方及其在生物学中的应用、方差分析、研究和出版伦理。
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ,当 时,要求数据量 在数千点以上,但 过大不能保证序列具有相同 的性质; 一定时,若 ,需要较大才能取得 较好的效果,但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好,可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小,估计出的统计概率会不理想;若选得 太大,会丢失时间序列中很多细节,达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究,总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点,一般取值为 100 ~ 5000 。因此根据上述原则,本文取 , 。根据实验研究发现当 时,不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异;当 时,不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点,间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ~ 6 s) 的样本 熵序列,然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上,例如,右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象,左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
使用 TR-FRET 评估 ABBV-453 对重组人 MCL-1、BCL-2 和 BCL-X L 的亲和力,并确定与重组 BAK 复合的每种蛋白质的抑制常数 (Ki)。用含有 10% HS 的培养基中的 ABBV-453 处理人类肿瘤细胞系 H929、Molt-4 和 RS4;11 细胞 24 小时,并根据制造商的说明使用 CellTiter-Glo 确定对活力的影响 (Promega)。根据所得剂量反应曲线计算每个 EC 50 (半最大有效浓度)。数据以三到七次独立实验的平均值 ± 标准差表示。
记录为“低”,低于一个标准差的记录为“未检测到”。没有表达值的蛋白质被记录为“不可用”丰度。从 IHC 获得的人体组织蛋白表达谱的自然格式是上述五个类别,因此没有调整。而对于从 HPA、GTEx 和 FANTOM5 整合的 RNA 共识表达谱,20 到 40 之间的共识标准化表达 (NX) 值被记录为“中”,高于此阈值的 NX 值被记录为“高”。同样,1-20 范围内的 NX 值被记录为“低”,低于
AI PLS 更准确 标志点 均值 标准差 均值 标准差 AI PLS P Nasion 1.10 0.87 1.04 1.31 0.1352 Porion 2.14 1.20 1.56 1.04 v <0.0001 Orbitale 1.62 1.14 1.33 1.16 v <0.0001 ANS 1.72 1.04 2.00 1.60 v <0.0001 PNS 1.78 1.20 1.62 1.14 v <0.0001 A 点 1.35 0.97 2.01 1.62 v <0.0001 B 点 1.39 0.88 2.94 2.03 v <0.0001 Pogonion 1.53 1.05 3.23 2.29 v <0.0001 Gnathion 1.52 1.08 3.35 2.31 v <0.0001 Menton 1.51 1.04 3.33 2.30 v <0.0001 Gonion(解剖) 1.87 1.15 2.76 1.78 v <0.0001髁状 1.81 1.00 1.37 0.79 v <0.0001 基底 2.09 1.16 1.48 0.95 v <0.0001 眉间 3.73 2.48 3.25 2.57 v <0.0001 鼻前 1.72 1.26 2.49 2.04 v <0.0001 软组织A点1.37 0.89 2.33 1.88 v <0.0001 上唇 1.44 1.04 2.73 2.08 v <0.0001 下唇 1.47 1.14 2.94 2.20 v <0.0001 软组织 B 点 1.71 1.13 3.09 2.23 v <0.0001 软组织颏前点 1.93 1.26 3.39 2.35 v <0.0001 软组织颏点 1.82 1.16 3.63 2.43 v <0.0001
本研究旨在确定澳大利亚新南威尔士州中风幸存者生活方式行为的纵向预测因素。这项纵向研究利用了 45 岁及以上研究的基线调查(2005-2009 年)和子研究调查(2017 年)的数据。体力活动、饮酒、吸烟状况和补充剂使用被列为因变量。采用广义估计方程模型来评估因变量与人口统计和健康状况指标之间的纵向关联。参与者(n = 576)的平均年龄在基线时为 67 岁(标准差 = 9),在子研究调查时为 76 岁(标准差 = 9),其中 54.9% 为男性。纵向分析显示,中度/高度体力活动的可能性随着时间的推移显着下降,糖尿病患者的可能性较低,但受过大学教育的人的可能性较高。女性、中度/高度风险饮酒者和抑郁症患者的吸烟可能性明显较高,但补充剂使用者的可能性较低。随着时间的推移,中度/高风险饮酒的可能性显著下降,女性饮酒的可能性较低,但吸烟者饮酒的可能性较高。随着时间的推移,服用补充剂的可能性显著下降,但女性和/或哮喘患者服用补充剂的可能性较高。我们的研究结果有助于说明,许多中风幸存者可能会从进一步的支持中受益,在中风管理和长期康复过程中采取和保持健康的生活方式,这对优化他们的生活质量和成功的二级中风预防至关重要。
目的:通过分析脑活动来区分帕金森病静止性震颤和不同的自主手部运动。方法:我们重新分析了 6 名帕金森病患者的丘脑底核的脑磁图和局部场电位记录。数据是在停用多巴胺药物(Med Off)和服用左旋多巴(Med On)后获得的。使用梯度提升树学习,我们将时间段分类为震颤、握拳、前臂伸展或无震颤静止。结果:单独的丘脑底核活动不足以区分四种不同的运动状态(平衡准确度平均值:38%,标准差:7%)。相比之下,皮质和丘脑底核特征的组合可以实现更准确的分类(平衡准确度平均值:75%,标准差:17%)。与仅基于丘脑底活动的分类相比,添加单个皮质区域平均可将平衡准确度提高 17%。在大多数患者中,信息量最大的皮质区域是感觉运动皮质区域。Med On 和 Med Off 下的解码性能相似。结论:只要除了丘脑底活动外还监测皮质信号,电生理记录就可以区分几种运动状态。意义:通过结合皮质记录、皮质下记录和机器学习,自适应深部脑刺激系统可能能够特异性地检测震颤并对几种运动状态做出充分反应。2023 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
1.可再生能源在公用事业规模和分散模式下的渗透率不断提高,将需要数字技术的有效交错。这些技术可以通过先进的分析和人工智能技术实现更好的预测和调度,通过物联网实现更好的资产管理技术,以及通过需求方参与为电网带来灵活性来提供帮助。根据我们的分析,即使到 2022 年可再生能源达到 130 吉瓦,也可能导致许多燃煤电厂在某些月份的电厂负荷率下降到 35-40%。在某些可再生能源丰富的州,实际发电量的日间标准差在安装太阳能发电量的 8-14% 范围内。这需要数字技术可以实现的各种形式的灵活性。