案例研究1 ...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
本技术报告详细描述了达特茅斯卫生政策与临床实践研究所 (TDI) 得出特定地区医疗保险支出标准化价格的方法,如 2010 年《健康事务》文章“价格不会影响地区医疗保险支出”中所述。这些方法用于估算医院转诊地区 (HRR) 中年龄、性别和种族调整后的医疗保险受益人人均支出。目标是将医疗保险的人均支出分解为两个部分:因使用差异导致的支出差异以及由于医疗保险对相同医疗服务的费率不同而导致的支出差异。标准化价格代表了针对这些差异来源对医疗保险支出的调整。我们承认 MedPAC 在开发这些方法方面所做的开创性早期工作。虽然我们的方法与他们的方法大体相似,但有几个出发点,我们简化了方法或采取了替代方法来衡量利用率。该方法使用医疗保险索赔文件作为输入,包括住院、门诊、医生 B 部分、熟练的护理机构、临终关怀、长期护理医院、轮转床医院、危重病人通道医院、康复医院、精神病医院、儿童医院和耐用医疗设备支出(以及 MEDPAR
在199日大流行期间,包括癌症在内的过多死亡已成为日本人口迅速衰老的问题。因此,这项研究旨在评估日本不同类型癌症的年龄调整后的死亡率(AMR)在COVID-19-19大流行期间发生了变化(2020-2022)。使用logistic回归分析,使用日本的官方统计数据比较了观察到的年度和每月AMR与基于大流行(2010-2019)数字的预测率。在大流行的第一年(2020)中未观察到明显的过量死亡率。然而,在大规模疫苗接种第一次和第二次疫苗剂量后,在2021年观察到了一些过量的癌症死亡率,并且在所有癌症和某些特定类型的癌症中观察到明显的过量死亡率(包括卵巢癌,白血病,前列腺癌,唇/口腔/口腔/口腔/咽癌,胰腺癌,胰腺癌和乳腺癌的次数<第三次,以下是第三次接种)。AMR的四种癌症(肺,结直肠癌,胃和肝脏)最多的癌症显示出趋势下降,直到2020年大流行的第一年,但降低的速度在2021年和2022年降低了。这项研究讨论了对年龄调整后的癌症死亡率增加的可能解释。
逐节分析未指定的小型军事建设 (UMMC) 是指项目成本低于美国法典第 10 篇第 2805 节规定的门槛的军事建设,国防部 (DoD) 可在无需获得大型项目所需的国会单独项目授权的情况下进行此类建设。然而,由于劳动力、材料、设备成本以及受气候和地震活动等因素影响的设计要求存在差异,因此不同地点的建设成本可能存在很大差异。为了解决这个问题,国会通过 2018 财年的 NDAA 修订了第 2805 节,要求国防部根据地点调整美国境内及特定美国领土内地点的 UMMC 门槛,从而将这些地点的 UMMC 权力效用规范化,对于任何给定项目,最高金额不得超过 10,000,000 美元。该提案将这些基于位置的 UMMC 门槛调整扩展到美国以外的地区,并将该条款的当前截止日期从 2022 年延长至 2024 年。为了调整项目成本门槛,国防部采用了每年制定和发布的建设成本指数(称为区域成本因素,或 ACF),目的是将全国平均历史设施成本调整到特定位置。国防部为其全球几乎所有永久地点制定和发布了 ACF,因此该提案不需要生成额外的 ACF。相反,国防部只需以一致的方式将所有 ACF 应用于全球 UMMC 项目,并充分发挥 UMMC 当局的预期优势,支持全球所有地点的任务要求——目前只有美国和一些地区才能享受这一优势。
摘要背景:没有比较嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法来治疗复发或难治性攻击性大型B细胞淋巴瘤的嵌合抗原受体(CAR)T细胞疗法。幼稚的间接比较可能是不合适的,因为研究设计和患者人群可能有很大差异。匹配调整的间接比较(MAIC)可以减少与研究之间间接比较相关的许多偏差。确定Lisocabtagene Maraleucel(Liso-cel)对Tisagenlecleucel的比较功效和安全性,我们描述了一个未经广泛的关键研究的MAIC,超越NHL 001(Transcend; NCT02631044; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-Cel; Liso-cel)and Juliet(NCT024444444,44444,444,448; trance of。方法:作者可以提供超越的单个患者数据(IPD);对于朱丽叶关键研究,使用了已发表研究的摘要级别数据。为了平衡两项研究之间的种群,对超越的IPD进行了调整,以匹配朱丽叶患者中临床因素的边际分布(例如平均值,方差)。Results: Results from the primary MAIC showed liso-cel had statistically significant greater efficacy than tisagenle- cleucel (objective response rate: odds ratio [OR] = 2.78, 95% confidence interval [CI]: 1.63 ‒ 4.74; complete response rate: OR = 2.01, 95% CI: 1.22 ‒ 3.30; progression-free survival: hazard ratio [HR] = 0.65, 95%CI:0.47 - 0.91;总生存率:HR = 0.67,95%CI:0.47- 0.95)。结论:总的来说,这两种CAR T细胞疗法的MAIC表明,与Tisagenlecleucel相对于Tisagenlecleucel,Liso-Cel具有有利的功效,并且具有比较或更好的安全性。MAIC显示全等级和≥3个细胞因子释放综合征的ORS和≥3级的细胞因子释放综合征,Liso-Cel延长的ORS;对于其他安全结果,没有发现明显的统计差异。
在MAIC进行调整后,ELRA和TEC之间选择了选定的钥匙基线特征。对于除OS以外的所有端点,在基本情况下,ELRA的匹配后有效样本量(ESS)为75,在灵敏度分析中为89。对于OS,ESS分别为73和87。与TEC相比,Elra为
摘要:为了尽量减少机载激光扫描(ALS)条带重叠区域的差异,可以进行条带调整。除了转换模型之外,条带调整的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率,应在原始点云而不是插值表面或栅格的基础上建立对应关系,以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云的对应关系的表面匹配方法是迭代最近点(ICP)算法。在本研究中,研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们引入了一种新的对应选择方法,该方法基于点对调整计算的影响。作为这项研究的结果,提出了一种变体组合,形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。在具有挑战性的 ALS 场景的基础上展示了特定变体的好处。