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World File Search System点估计值
美国 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 更新
疫苗有效性 (%) * 每种产品和剂量数使用不同的分析期，因为接种疫苗的儿童在接种 14 天后的不同时间有资格纳入：2022 年 7 月 4 日接种 1 剂 Moderna 和辉瑞-BioNTech；2022 年 7 月 25 日接种 2 剂辉瑞-BioNTech；2022 年 8 月 1 日接种 2 剂 Moderna；2022 年 9 月 19 日接种 3 剂辉瑞-BioNTech；2022 年 12 月 24 日接种二价剂量。** 该估计值不准确，这可能是因为每个疫苗接种级别或病例状态的人数相对较少。这种不精确性表明实际 VE 可能与所示的点估计值有很大差异，因此应谨慎解释估计值。额外的数据累积可以提高精度并允许更精确的解释。
研究文章利用夜灯数据估计阿富汗经济崩溃
2021 年 8 月，塔利班占领阿富汗，导致阿富汗经济迅速崩溃。然而，由于官方数据稀缺，评估这次崩溃的规模十分困难。为了补充通过快速人口调查获得的定性指标，我们使用每月的夜灯数据作为衡量经济活动变化的替代指标。通过将合成控制方法与邻国的夜灯数据相结合，我们的分析揭示了阿富汗经济轨迹的重大转变：从正增长到深度衰退，即使考虑到新冠疫情的影响。我们的估计表明，阿富汗的 GDP 从 2020 年到 2022 年下降了约 16%，明显低于世界银行目前基于调查的仅 2021 年就下降了 28% 的水平。与其他可用估计值不同，我们的报告包括置信区间，以传达这些点估计值的不确定性。这项研究展示了我们的方法的潜在适用性以及在管理数据有限或不可靠的情况下使用适当处理的每月夜灯数据。
肺癌多基因风险评分（PR）对个人水平不确定性对风险分层的影响
抽象背景尽管多基因风险评分（PRS）已成为预测全基因组关联研究（GWAS），肺癌PR的个体准确性以及其对后续临床应用的影响程度的有前途的工具。Methods Lung cancer PRSs and confidence/credible interval (CI) were constructed using two statistical approaches for each individual: (1) the weighted sum of 16 GWAS-derived significant SNP loci and the CI through the bootstrap‑ ping method (PRS-16-CV) and (2) LDpred2 and the CI through posteriors sampling (PRS-Bayes), among 17,166 lung cancer cases and来自国际肺癌财团的欧洲血统的12,894个对照。根据自己的PRS平均/PRS CI与人口水平阈值之间的关系，将个体分为不同的遗传风险亚组。在两种方法的平均标准偏差（S.D.）PRS-16-CV和更大的S.D. 为0.12。 为PRS-Bayes的0.88。 使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。 使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。 在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的为0.12。为PRS-Bayes的0.88。使用PRS-16-CV，只有25.0％的PRS估计值最低的PRS点估计值，而最高十分位数中只有16.8％的人分别以最低和最高的十分位数完全包含其整个95％CI，而PRS-Bayes则无法找到任何合格的人。使用两个PRS估计量，只有19％的个体一致地确定为具有高遗传风险（> 90％）。在PRS-16-CV CI鉴定的个体中始终观察到具有较高AUC的风险预测性能，并且最好的风险性能是最好的在考虑CI时，观察到最高的PRS百分位数与最低的相对风险增加（OR = 2.73，95％CI：2.12–3.50：2.12–3.50，p -value = 4.13×10 -15）与使用PRS -16 -CV的平均值相比）。
有条件生成模型可证明
最近，出现了神经网络（NN）在不确定性量化领域中的使用，因为人们经常对解决方案的统计数据感兴趣，而不仅仅是对点估计值。尤其是，贝叶斯在反问题中的方法引起了极大的兴趣。在本文中，我们有兴趣通过提出的有条件生成NNS在贝叶斯反问题中学习整个后验分布，例如（Adler＆Öktem，2018; Ardizzone et al。，2019; Batzolis et al。，2021; Hagemann等，Hagemann等，202222）解决后验度量而不是端到端重建具有多个优点，如图1.更准确地说，如果我们将高斯混合模型视为先验分布和具有加性高斯噪声的线性正向操作员，则可以明确计算后密度（红色）。显然，这些曲线相对于观察y，即我们观察到后验的连续行为也相对于零接近零的观测。特别是（样本）后验可用于提供
步行速度和2型糖尿病的风险
不精确 - 95％的顺式宽，未满足最佳信息大小，或者点估计不会超过最小重要的差异[8]。为了确定不精确的存在，我们考虑了最佳信息大小（审查中包含的案例数与传统样本量计算的数量相比，单个功能足够的试验的数量）。根据对照组的5％事件率和25％的相对风险降低，我们计算出可选的信息大小为400例[8]。我们认为，非致命结局等级工作组提出的绝对风险降低为2％[9]，是最小的差异阈值。我们根据最小的差异调整了最近发表的最低限度上下文化的方法，以进行不精确的速率[10，11]。因此，我们考虑了效应大小的点估计值是否大于或小于最小重要的差异，以及95％的置信区间是否重叠了该阈值。为了计算绝对效应，我们使用合并的相对风险估计了风险差异及其95％CI。我们计算了汇总的相对风险，然后使用基线风险将汇总的相对风险转换为风险差异[12]。基线风险是使用包括的队列研究的平均事件率估算的。
贝叶斯逆不确定性量化驼鹿...
添加剂制造（AM）技术由于能够快速生产，原型和自定义设计而越来越多地在各种应用领域中采用。AM技术在核材料方面有明显的机会，包括加速制造过程和成本降低。在爱达荷州国家实验室（INL）的多个物理学面向对象的模拟环境（MOOSE）中，正在开发AM过程的高层建模和模拟（M＆S），以支持AM过程优化并提供对所涉及的各种物理相互作用的基本了解。在本文中，我们采用贝叶斯逆不确定性定量（UQ）来量化AM基于驼鹿的熔体模型中的输入不确定性。逆UQ是成型量化输入不确定性的过程，同时保持模型预测与测量数据一致。逆UQ过程考虑了模型，代码和数据的不可能，而同时表征输入参数中不确定的分布，而不是仅提供最佳位点估计值。我们使用熔体池几何形状（长度和深度）的测量数据来量化多个熔体池模型参数中的不确定性。模拟结果与实验数据的一致性提高了。可以使用所得参数不确定性来代替未来的不确定性，敏感性和验证研究中的专家意见。
课程结构和教学大纲M.Tech CSE
比例并根据统计检验的结果得出结论。使用数字理论设计各种密码。将图理论应用于网络路由问题等实时问题。单元I：基本概率和随机变量：随机实验，样本空间事件，概率的概念概率的公理，一些有关概率分配的重要定理，条件性概率定理，对条件性概率，独立事件，独立事件，贝叶斯定理或规则。随机变量，离散概率分布，随机变量的分布函数，离散随机变量的分布函数，连续随机变量单元II：抽样和估计理论：种群和样本，使用和不替换随机示例进行统计推理采样，随机数量量级统计分布，频率分布，相对频率分布，相对分布，计算，计算，计算，均值分布，计算，计算，计算，计算。公正的估计值和有效估计点估计值和间隔估计值。可靠性置信区间的人口参数估计，最大似然估计单元III：假设和意义的检验：统计决策统计假设。null假设假设测试和I型和II型误差的显着性和II型误差的显着性测试水平，涉及正态分布的一尾和两尾测试P值的特殊样本的特殊测试特殊测试的特殊样本具有估算理论和假设测试特征曲线之间的小样本关系的特殊显着性测试。测试质量控制图的功率将理论分布拟合到样本频率
214801Orig1s000 - accessdata.fda.gov
表 29：申请人 - 按系统器官类别和首选术语分类的严重不良事件摘要：占总患者数 ≥ 2.0 的首选术语报告（安全人群） ..... 123 表 31：申请人 - 患者处置和停止治疗的原因 125 表 32：申请人 - 按系统器官类别、首选术语和治疗最差等级分类的导致停止治疗的不良事件（安全人群） ..... 125 表 33：申请人 - 按系统器官类别和首选术语分类的导致剂量中断的不良事件（安全人群） – 报告的 > 2 名患者的首选术语 ................................................................................................................ 127 表 34：申请人 - 按系统器官类别和首选术语分类的导致剂量减少的不良事件（安全人群） ................................................................................................................................ 127 15% 任何等级发生率）按首选术语划分的不良事件（安全人群）..................................................................................... 129 表 36：申请人 - 按系统器官类别、首选术语和最差 CTCAE 等级划分的不良事件摘要：报告的首选术语占总患者的 15% 以上（安全人群） 131 表 36. FDA 按首选术语划分的不良事件分析（安全人群）。 .................. 132 表 37：申请人——TAS‐120‐101 第 2 阶段接受 Futibatinib 治疗的患者中，相对于基线恶化的特定实验室异常（≥10%） ................................................................................ 135 表 38：申请人——QTc 评估摘要 ............................................................................................. 137 表 39. TAS‐120‐101 研究中的高磷血症管理 ............................................................................. 142 表 39：申请人——按人口统计学亚组划分的不良事件概述 ............................................................................. 146 表 41. 重大标签变更摘要 ............................................................................................. 158 表 40. 高磷血症管理建议 ............................................................................................. 173 表 41：临床研究列表 ............................................................................................................. 174 表 42：患者中 Futibatinib PK 的剂量比例（n=203） ............................................................................................................. 175表 43：Futibatinib PK 参数的剂量比例分析（使用功效模型的回归分析），第 1 周期第 1 天和第 1 周期第 21 天，QD 方案（研究 TAS‐120-101）............................................................................. 176 表 44：早期和晚期制剂的 Futibatinib 药代动力学参数的点估计值和 90% 置信区间 ................................................................................................ 177 表 45：早期和晚期制剂的 Futibatinib 药代动力学参数 ............................................................................................. 177 表 46：研究信息 ........................................................................................................................................................................ 178 表 47：后期制剂与商业 FCT（5×4 mg）中健康受试者中 Futibatinib 单剂量 PK 参数比较 ................................................................................................ 178 表 48：空腹和进食状态下 Futibatinib 药代动力学参数的点估计值和 90% 置信区间。 ........................................................................................... 178 表 49：空腹和进食状态下 Futibatinib 的药代动力学参数 .............................................................. 179 表 50：单次口服溶液剂量 20 mg (~100 μCi) [ 14 C] 后血浆 Futibatinib 的 PK 参数以及血浆和全血中的总放射性总结 ................................................................................................................................ 179 表 51：CYP/非 CYP 酶对人肝细胞中 Futibatinib 代谢的贡献 ............................................................................................................................................. 180
怀孕期间和后代1型糖尿病的孕产妇抑郁或焦虑：基于人群的家庭设计队列研究
抽象的介绍，调查怀孕期间母体抑郁/焦虑与1型糖尿病的关联，以评估怀孕期间和/或怀孕后不同暴露期间的暴露期间的特定重要性，并探索潜在的未衡量的家族性混杂。研究设计和方法这是一个基于人群的队列，其中包括1 807 809后代，出生于2002 - 2019年。从国家记录中，可以在怀孕期间和怀孕期间及时诊断或药物处方，以及通过诊断或胰岛素治疗定义的1型糖尿病事件。关联。家族混淆是使用父亲暴露作为阴性对照来探索的，并通过将暴露于孕产妇抑郁/焦虑的后代与未暴露的兄弟姐妹进行比较。在怀孕期间暴露的结果，孕产妇抑郁/焦虑与后代1型糖尿病发作的风险增加，但不在8岁之前（调整后的HR（AHR）1.21（95％CI 1.03至1.42））。仅在怀孕期间发生的暴露与1型糖尿病类似（AHR 1.24（0.96至1.60）），而仅在怀孕之前发生的暴露才发生（AHR 0.91（0.64至1.30））。的关联接近父亲抑郁/焦虑的零（AHR 0.95（0.72至1.25）），在同胞比较中，点估计值高于1，尽管CIS较宽（AHR 1.36（0.82至2.26））。结论在怀孕期间特别是孕产妇抑郁症/焦虑似乎与后代1型糖尿病有关。父亲阴性对照和兄弟姐妹的比较表明，不能完全通过家庭混淆来解释结果。
儿童加速度计输出校准
FREEDSON, P.、D. POBER 和 KF JANZ。儿童加速度计输出校准。《运动医学科学》，第 37 卷，第 11 期（增刊），第 S523-S530 页，2005 年。了解儿童和青少年体育活动行为的决定因素对于设计和实施增加体育活动的干预研究至关重要。使用各种类型的运动检测器评估体育活动行为的客观方法已被推荐作为该人群自我报告的替代方法，因为它们不受自我报告测量所需的儿童回忆相关的许多错误来源的影响。本文回顾了四种最常用于评估儿童体育活动和久坐行为的加速度计的校准。这些加速度计是 ActiGraph、Actical、Actiwatch 和 RT3 三轴研究跟踪器。本文回顾了描述使用直接测量的能量消耗作为标准校准这些设备的回归建模方法的研究。本文介绍了几项研究中对应于不同活动强度的能量消耗或计数范围的点估计值。对于给定的加速度计，定义 3 和 6 MET 边界的计数截点在所审查的研究中存在很大差异，尽管大多数研究在测试方案中包括步行、跑步和自由生活活动。建议使用原始加速度信号的替代数据处理作为一种可能的替代方法，其中实际加速度模式用于表征活动行为。本文介绍了定义儿童和青少年加速度计校准最佳实践的重要考虑因素。关键词：体力活动测量、运动传感器、青少年 T