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利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
加拿大风湿病学会使用改善病情的抗风湿药物治疗类风湿关节炎的生活指南
加拿大类风湿性关节炎 (RA) 患者的药物治疗。方法。加拿大风湿病协会 (CRA) 成立了一个由风湿病学家、研究人员、方法学家和患者组成的多学科小组。在我们制定的第一版生活指南中，该小组使用 GRADE（建议分级评估、制定和评估）方法制定了一项建议，建议在持续缓解的患者中逐渐减少生物和靶向合成的抗风湿药物 (b/ts DMARD) 治疗，包括为加拿大 RA 人群制定的健康公平框架。该建议改编自澳大利亚和新西兰肌肉骨骼临床试验网络的生活指南。结果。对于持续低疾病活动度或缓解至少 6 个月的 RA 患者，我们建议在共同决策的背景下逐步减少 b/tsDMARD 剂量而不停药，前提是患者能够快速获得风湿病治疗并在需要时重新开始用药。对于难以快速获得治疗或重新开始用药的患者，我们有条件地建议不要逐渐减少剂量。开发了患者决策辅助工具来补充该建议。结论。本生活指南将为加拿大实践提供当代 RA 管理建议。新的建议将随着时间的推移而添加和更新，最新的建议、证据摘要和决策证据摘要可通过 CRA 网站 (www.rheum.ca) 获得。
脊髓萎缩和脑顺磁性边缘病变与多发性硬化症患者病情进展的相关性与复发活动无关
亚历山德罗·卡戈尔（Alessandro Cagol），医学博士，帕斯卡·本克特（Pascal Benkert） MD的Ernst-Wilhelm Radue，MD，Johanna Oechtering，MD，Johannes Lorscheider，MD，Marcus d'Souza，MD ，医学博士，博士，医学博士Oliver Findling，医学博士Andrew Chan，Anke Salmen，MD，Caroline Pot，MD，PhD，Claire Bridel，MD，Chiara Zecca，MD，MD， Tobias Derfuss 医学博士、Johanna M. Lieb 医学博士、Luca Remonda 医学博士、Franca Wagner 医学博士、Maria Isabel Vargas 医学博士、Renaud A. Du Pasquier 医学博士、Patrice H. Lalive 医学博士、Emanuele Pravat`a 医学博士、Johannes Weber 医学博士、Philippe C. Cattin 博士、Martina Absinta 医学博士、博士、Claudio Gobbi 医学博士、David Leppert 医学博士、Ludwig Kappos 医学博士、Jens Kuhle 医学博士、博士以及 Cristina Granziera 医学博士、博士
基于知识的机制模型可准确预测 EGFR 突变肺腺癌中吉非替尼的病情进展
肺腺癌 (LUAD) 与晚期低存活率相关。尽管靶向疗法的发展已经改善了具有已识别的特定基因改变（例如表皮生长因子受体基因 (EGFR) 上的激活突变）的 LUAD 患者的预后，但肿瘤耐药性的出现最终会发生在所有患者中，这推动了新疗法的开发。在本文中，我们提出了 In Silico EGFR 突变型 LUAD (ISELA) 模型，该模型将 LUAD 患者的个体特征（包括肿瘤遗传异质性）与第一代 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂吉非替尼作用下的肿瘤大小演变和肿瘤随时间的进展联系起来。该转化机制模型收集了有关 LUAD 的广泛知识，并在多个尺度上进行了校准，包括体外、人肿瘤异种移植小鼠和人类，重现了 90% 以上的已识别实验数据。此外，该模型的覆盖率为 98.5%，负对数秩检验为 99.4%，准确重现了 Lux-Lung 7 临床试验中的进展时间，该试验在校准中未使用，因此支持该模型具有较高的预测价值。这种基于知识的机制模型可以成为开发针对 EGFR 突变 LUAD 的新疗法的宝贵工具，为生成合成对照组奠定基础。
孟加拉国、尼泊尔和巴基斯坦肠热病病例的病情严重程度和结果：来自 2016-2019 年亚洲肠热病监测项目的数据
背景。伤寒肠热病可导致住院时间延长、临床并发症和死亡。亚洲伤寒肠热病监测项目 (SEAP) 是一项前瞻性监测研究，它描述了孟加拉国、尼泊尔和巴基斯坦选定地区的伤寒肠热病负担，包括疾病严重程度。我们评估了 SEAP 参与者的疾病严重程度，包括住院、临床并发症和死亡。方法。我们分析了 2016 年 9 月至 2019 年 9 月在 SEAP 医院和相关网络实验室登记的经血培养确诊的伤寒肠热病病例的临床和实验室数据。我们使用住院时间和住院时间作为严重程度的指标。我们在登记 6 周后进行了随访访谈，以确定最终结果。结果。在登记的 8705 例经血培养确诊的伤寒肠热病病例中，我们发现 6 例死亡（病死率为 0.07%；95% CI，0.01–0.13%），其中 2 例来自尼泊尔，4 例来自巴基斯坦，0 例来自孟加拉国。总体而言，SEAP 医院招募的患者中有 1.7% (90/5205) 出现临床并发症（孟加拉国，0.6% [18/3032]；尼泊尔，2.3% [12/531]；巴基斯坦，3.7% [60/1642]）。最常见的并发症是肝炎（n = 36）、感染性休克（n = 22）和肺部并发症/肺炎（n = 13）。在各国中，有住院数据的患者中有 32% (2804/8669) 住院（孟加拉国，27% [1295/4868]；尼泊尔，29% [455/1595]；巴基斯坦，48% [1054/2206]），平均住院时间为 5 天（IQR，3-7）。结论。虽然在 SEAP 站点，明确的临床并发症和死亡并不常见，但高比例的住院率和长期住院时间凸显了疾病的严重性和采取伤寒肠热病控制措施的必要性，包括使用伤寒结合疫苗。关键词。伤寒肠热病；严重程度；死亡率；抗生素耐药性。
分析不同程度的糖尿病性视网膜病情以及2型糖尿病患者的非糖尿病性视网膜病的独立风险因素
随着可再生能源的广泛部署，未来的电网变得更容易受到极端环境的影响。本文调查了在紧急情况下具有可再生能源较高渗透率的功率系统的弹性。通过正确协调可用资源，将弹性增强的提高定义为在固定数量的污水架时期内维持同样多的电能到固定数量的污水架时期。然后，提出了一种最佳的决策方法，以最大程度地提高临界负载的电源，并由于可再生能源的输出功率随机性而使不稳定风险最小化。在每个时期内，电源储能工厂的功耗，电源存储工厂的充电/放电电力，发电机的产生和储备储备比旋转比率被视为决策变量。约束包括旋转储备，功率限制和功耗/发电限制。内点算法用于解决公式的优化问题。数值模拟验证了提出的优化方法在提高灾难后的网格弹性方面的有效性和优势。还发现，应在降低稳定风险和在极端环境中增加电源的利益之间寻求平衡。
常见问题解答——计划成员
如果我的医生说我的病情稳定到可以旅行怎么办？90 天稳定条款在索赔时是否仍然适用？是的；医生认为病情稳定可以旅行与符合我们对病情承保范围的“稳定”定义不同。从医学角度来看，您的病情可能被视为稳定；但是，由于症状、药物、治疗、要求或建议进行测试或手术的时间最近发生变化，这并不一定意味着您在发生与该病情相关的紧急情况时会受到承保。如果先前存在的病情与您在旅行期间需要紧急医疗护理有直接或间接关系，我们将访问您的医疗记录以确认相关病情是否符合我们对 90 天稳定期的定义。