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World File Search System生存率
选择性内部放射治疗后的长期总体生存率用于局部晚期肝细胞癌：Dosisphere-0
总体而言，至少1个大于7 cm的病变和30％以上的肝储备的肝细胞癌患者是随机的（意图对治疗的人群：PDA，n = 31; SDA； SDA，n = 29），实际上有56个实际治疗（修改了意图to-Treat toeat to Treat pusent = 28 = 28）。长期分析的中位随访为65.8 mo（范围2.1-73.1 mo）。在修改后的意图到治疗群体中，PDA和SDA分别为PDA和SDA分别为PDA和SDA的中位数为24.8 mo和10.7 mo（危险比[HR]，0.51; 95％CI，0.29-0.9; P = 0.02）。肿瘤剂量至少为205 Gy的患者的中位OS为22.9 mO，肿瘤剂量小于205 Gy的患者为10.3 mo（HR，0.42; 95％CI，0.22-0.81; p = 0.0095），对于患有150浓度的live dose dose dose的患者为22.9 mo，vy dece dece decy no poss 150 s。小于150 Gy（HR，0.42; 95％CI，0.23-0.75; P = 0.0033）。最后，在次切除的患者中未达到中位OS（n = 11，10，在SDA组中为1），而没有次级切除的患者为10.8 mo（n = 45）（n = 45）（HR，0.17; 95％CI，0.065-0.43; p = 0.0002; p = 0.0002）。仅切除的患者显示出有利的长期OS率，这意味着5 y时的OS超过50％。
STING 激动剂 8803 重新编程免疫微环境并提高胶质母细胞瘤临床前模型的生存率
STING 激动剂可以重新编程肿瘤微环境，以诱导中枢神经系统内的免疫清除。使用多重顺序免疫荧光 (SeqIF) 和 Ivy 胶质母细胞瘤图谱，发现 STING 表达于髓系群体和血管周围空间。STING 激动剂 8803 延长了多种胶质母细胞瘤临床前模型中的中位生存期，包括免疫检查点阻断耐药模型 QPP8，其中 100% 的小鼠被治愈。治疗窗口期间的体外流式细胞术分析显示髓系肿瘤运输和激活增加，同时 CD8 + T 细胞和 NK 效应反应增强。用 8803 治疗可重新编程小胶质细胞以表达共刺激 CD80/CD86 和 iNOS，同时降低免疫抑制 CD206 和精氨酸酶。在人源化小鼠中，肿瘤细胞 STING 被表观遗传沉默，8803 的治疗活性得以维持，进一步证明了骨髓依赖性和重编程。虽然与 STAT3 抑制剂联合使用并没有进一步增强 STING 激动剂活性，但在免疫检查点阻断反应性胶质瘤模型中，将抗 PD-1 抗体添加到 8803 治疗中可提高生存率。总之，8803 作为单一疗法表现出显著的体内治疗活性，值得考虑进行临床转化。
高价值农业，替代生存率...
“在水中有鱼，稻田里有大米”，这是一个熟悉的短语，反映了泰国的丰度。农业国家拥有自然资源和完美的环境。尽管如此，有限的资源不适合广泛的消费需求。过度使用农业化学品，以及森林土地和耕种水源的快速入侵导致气候变化。人类，动物甚至生产都受到严重影响。它已经成为我们的催化剂，尤其是在农业部门，迫切地找到适应的方法。
原始调查|美国乳腺癌患者的肿瘤学治疗，种族和种族差异以及总体生存率
作者分支机构：芝加哥大学芝加哥大学公共卫生科学系（Freeman，Li，Huo）；卫生与社会科学中心，芝加哥大学，芝加哥，伊利诺伊州（弗里曼）；伊利诺伊州芝加哥大学的普利兹克医学院（Li，David）；北岸大学健康系统北岸研究所，伊利诺伊州埃文斯顿（Fisher，David）；伊利诺伊州埃文斯顿（YAO）的北岸大学健康系统外科系；伊利诺伊州芝加哥大学芝加哥大学临床癌症与全球健康中心（HUO）。
limosilactobacillus reuteri dspv002c作为小猪的营养补充：胃肠道条件下的储存稳定性和生存率
10.15±0.11 8.17±0.13 7.42±0.21 7.28±0.26 5.40±0.41 4.58±0.43 4.22±0.10 no 10.51±0.11±0.11 8.50±0.38 7.51±0.51±0.51±0.58 5.25±0.25±0.08 4.44 444±3.99±3.99±3.9±3.9±3.9±3.9±3.9±3.9±3.9±3.9±0.9±3.9±0.9±0.9±0.9±0.9±3.9±3.9±0.9±0.9±3.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±3.9应该 10.13 ± 0.12 6.76 ± 0.17 5.29 ± 0.20 4.28 ± 0.27 4.18 ± 0.09 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 No 10.13 ± 0.12 7.40 ± 0.43 6.32 ± 0.20 5.02 ± 0.47 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 GS7.5P9 Yes 10.16 ± 0.02 8.32 ± 0.29 4.62 ± 0.64 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 No 10.16 ± 0.02 7.60 ± 0.23 4.03 ± 0.05 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 GS7.5M9 Yes 10.11 ± 0.02 7.77 ± 0.61 5.44 ± 0.33 5.64 ± 0.25 4.41 ± 0.13 4.34 ± 0.21 <3.99 ± 0.00 No 10.11 ± 0.02 8.39 ± 0.35 4.76 ± 1.10 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00 <3.99 ± 0.00
使用Flash Freeze Drying（FFD）策略，检查冰点温度对微囊化益生菌乳杆菌LA5的生存率
摘要：这项工作提出了一种适合益生菌细菌的新型干燥方法，称为闪光冷冻干燥（FFD），该方法包括在很短的时间内压力（上下）的环状变化，并在初级干燥期间应用。评估了三种FFD温度（-25℃，-15℃和-3°C）对乳酸乳杆菌LA5（LA）的细菌存活和水活性的影响，以前与藻酸盐和壳聚糖钙囊化。总过程时间为900分钟，比通常的2880分钟的通常冻干时间（FD）少68.75％。在FFD后，LA在-25°C下的LA达到了89.94％的细胞活力，比FD获得的细胞活力高2.74％，并且水活性为0.0522，该水活性比使用FD观察到的水活性明显低于55％。同样，这种冰点温度在存储结束时显示出64.72％的细胞活力（28天/20°C/34％的相对湿度）。使用实验数据，开发了一个有用的数学模型，以获得最佳的FFD工作参数，以实现最终干燥中的目标水分。
预处理18F-FDG-PET/CT参数是无效生存的生物标志物，最佳总体反应和接受一线免疫疗法的转移性黑色素瘤患者的总体生存率
自从引入检查点抑制剂ipilimumab（靶向细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4））和Nivolumab / pembrolizumab（靶向计划的死亡-1（PD-1）受体及其组合组合以来，对晚期黑色素瘤患者的治疗已有急剧改善。现在可以使用有效的免疫疗法，无论突变状态如何，都可以进行治疗[1]。免疫治疗药物的应用已导致患者总生存期（OS）和无进展生存率（PFS）的显着改善[2-4]。不幸的是，在免疫疗法下，约有百分之五十的治疗患者具有一级耐药性或可以在免疫疗法下产生次要耐药性。为了应对这一挑战，诸如乳酸脱氢酶（LDH）等临床标记[5，6]以及实验性生物标志物用于识别可能无法从具有检查点抑制剂的治疗中获利的患者。标准度量计算机断层扫描（CT）参数，例如肿瘤大小，全身肿瘤的体积以及实验性放射线参数，在某些螺柱中有可能预测诸如OS，PFS和三个月后的响应等终点[7-12] [7-12]。另一方面，有研究发现基线CT中CT参数的明显预测能力[13]。目前，没有实验性的CT生物标志物被广泛接受用于常规临床使用[14]。它在反应评估和监测免疫疗法毒性方面仍然是一种宝贵的方式[16]。最近的一项荟萃分析强调了基线SUVMAX，MTV和总病变的值flourine-18氟氧化葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG-PET/CT）是一种已建立的选择方法，是通过免疫检查点抑制剂治疗的转移性黑色素瘤患者管理的基石[15]。根据最近出版物的发现，几个18F-FDG-PET/ CT参数可能是预测接受免疫疗法治疗的美拉马患者的反应和存活的潜在生物标志物。这些参数可以分为三组：肿瘤负担，肿瘤葡萄糖摄取和非肿瘤造血组织分类主义[17]。从18F-FDG-PET/CT扫描中进行的全身代谢肿瘤体积大约在免疫疗法开始后大约三个月被发现是黑色素瘤患者OS的强烈预后指标[18]。一项试点研究证实，接受全身性治疗的不可切除的转移性黑色素瘤患者的总生存率与高肿瘤负荷，某些器官区域的转移以及至少一个转移性高直径或高直径或不良代谢相关的患者[19]。一项研究使用在开始抗PD-1处理之前从基线18F-FDG-PET/CT中提取的生物标志物。总代谢肿瘤体积（MTV）与较短的OS相关，并用于定义三种风险类别[20]。
心力衰竭患者的体重指数和生存率
摘要 目的 对于心力衰竭 (HF) 患者来说，较高的体重指数 (BMI) 与更好的预后相关（“肥胖悖论”），但在长期随访中，社区人群中的证据有限。我们旨在研究大型初级保健队列中 BMI 与 HF 患者长期生存之间的关联。方法 我们从临床实践研究数据链 (2000-2017) 中纳入了年龄≥45岁的 HF 患者。我们使用 Kaplan-Meier 曲线、Cox 回归和惩罚样条方法来评估基于 WHO 分类的诊断前 BMI 与全因死亡率之间的关联。结果 共有 47 531 名 HF 患者（中位年龄 78.0 岁（IQR 70–84），45.8% 为女性，79.0% 为白种人，中位 BMI 27.1（IQR 23.9–31.0））且有 25 013 名（52.6%）在随访期间死亡。与健康体重相比，超重（HR 0.78，95% CI 0.75 至 0.81，风险差异 (RD) -4.1%）、I 级肥胖（HR 0.76，95% CI 0.73 至 0.80，RD -4.5%）和 II 级肥胖（HR 0.76，95% CI 0.71 至 0.81，RD -4.5%）的人死亡风险降低，而体重过轻的人风险增加（HR 1.59，95% CI 1.45 至 1.75，RD 11.2%）。在体重过轻的人群中，男性的风险高于女性（交互作用 p 值=0.02）。与超重相比，III 级肥胖与全因死亡风险增加相关（HR 1.23，95% CI 1.17 至 1.29）。结论 BMI 与长期全因死亡率之间的 U 型关系表明，初级保健中 HF 患者可能需要采用个性化方法来确定最佳体重。体重过轻的人预后最差，应被视为高风险人群。
免疫检查点抑制剂期间的甲状腺功能障碍症与成人癌症的总体生存率提高有关：1385个电子患者记录的数据挖掘
抽象背景性肌动育症（DT）是免疫检查点抑制剂（ICIS）的常见毒性，先前的工作表明甲状腺功能障碍（DT）可能与ICI功效有关。在这项回顾性研究中，使用了一种新一代数据挖掘解决方案的患者和方法，从而从在法国Marseille Institut Paoli-Comaltes（法国马赛）接受ICI治疗的成人癌症患者的电子记录中提取数据。验证了每个DT，并且仅保留ICI诱导的DT。生存分析是通过Kaplan-Meier方法（日志秩检验）和COX模型进行的。为了说明不朽的时间偏差，进行了有条件的地标分析（2个月零6个月），以及随时间变化的COX模型。结果数据提取确定了1385例在2011年至2021年间接受ICI治疗的患者。dt与提高总生存期（OS）（HR 0.46，（95％CI 0.33至0.65），p <0.001），在非DT组（NDT）中，DT组为15.4个月的中位OS为35.3个月。在NDT组中，使用6个月的地标分析，中位数为36.7个月（95％CI 29.4（95％CI 22.8至27.8），DT的生存影响是一致的。在多元分析中，DT与改进的OS独立相关（HR 0.49，95％CI 0.35至0.69，p = 0.001）。在随时间变化的COX模型进行调整后，该关联保持显着（调整后的HR 0.64，95％CI 0.45至0.90，p = 0.010）。此外，与隔离DT患者相比，DT患者和其他免疫相关的不良事件的中位OS分别为38.8个月和21.4个月，OS增加了OS。结论数据挖掘确定了大量ICI诱导的DT患者，这与OS改善有关，占不朽的时间偏差。
P2Y12 抑制剂对新冠肺炎重症住院患者无器官支持生存率的影响：一项随机临床试验
Jeffrey S. Berger 医学博士、理科硕士；Matthew D. Neal 医学博士；Lucy Z. Kornblith 医学博士；Michelle N. Gong 医学博士；Harmony R. Reynolds 医学博士；Mary Cushman 医学博士、理科硕士；Andrew D. Althouse 博士；Patrick R. Lawler 医学博士、公共卫生硕士；Bryan J. McVerry 医学博士；Keri S. Kim 药学博士；Lisa Baumann Kreuziger 医学博士；Scott D. Solomon 医学博士；Mikhail N. Kosiborod 医学博士；Scott M. Berry 博士；Grant V. Bochicchio 医学博士；Marco Contoli 医学博士、博士；Michael E. Farkouh 医学博士；Joshua D. Froess 理科硕士；Sheetal Gandotra 医学博士；Yonatan Greenstein 医学博士；Erinn M. Hade 博士；Nicholas Hanna 医学博士；Kristin Hudock 医学博士、STR 硕士； Robert C. Hyzy 医学博士；Fátima Ibáñez Estéllez 医学博士；Nicole Iovine 医学博士、哲学博士；Ashish K. Khanna 医学博士；Pooja Khatri 医学博士；Bridget-Anne Kirwan 哲学博士；Matthew E. Kutcher 医学博士；Eric Leifer 哲学博士；George Lim 医学博士；Renato D. Lopes 医学博士、医学硕士、哲学博士；Jose L. Lopez-Sendon 医学博士、哲学博士；James F. Luther 文学硕士；Lilia Nigro Maia 医学博士；John G. Quigley 医学博士；Lana Wahid 医学博士；Jennifer G. Wilson 医学博士；Ryan Zarychanski 医学博士；Andrei Kindzelski 医学博士、哲学博士；Mark W. Geraci 医学博士；Judith S. Hochman 医学博士；代表 ACTIV-4a 研究人员