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随机对照试验的系统审查
背景：提供高质量的院前急诊护理仍然具有挑战性，尤其是在实时临床决策支持有限的资源有限环境中。增强现实（AR）已成为一种有希望的医疗保健技术，提供了潜在的解决方案，以增强决策，护理过程和紧急医疗服务（EMS）培训。目的：这项系统评价评估了AR在改善EMS提供商的临床决策，护理提供和教育成果方面的有效性。方法：我们搜索了包括PubMed，Cochrane Central，Web of Science，电气与电子工程师研究所（IEEE），EYE，EMBASE，PSYCINFO和计算机机械协会（ACM）等数据库。根据对院前护理中AR的关注选择研究。从2081个手稿的初始筛选中选择了14个随机对照试验。包括针对EMS人员使用AR使用的研究，检查了临床和教育影响。使用标准形式提取诸如研究人口统计学，干预类型，结果和方法的数据。评估的主要结果包括临床任务准确性，响应时间和培训功效。进行了叙事综合，并使用Cochrane的偏置工具的风险评估了偏差。分析了AR辅助干预措施及其局限性的改进。结果：AR可显着提高临床决策准确性和EMS培训结果，减少模拟和现实世界应用中的响应时间。但是，将AR整合到工作流程中的小样本量和挑战限制了调查结果的普遍性。结论：AR通过增强实时决策和EMS培训来改变院前护理的希望。未来的研究应解决技术整合和可扩展性，以充分实现AR在EMS中的潜力。
系统性可用药物的全基因组孟德尔随机化确定了慢性牙周炎的治疗靶基因
4 5 1 遵义医科大学附属口腔医院口腔颌面外科，贵州省遵义市。7 2 遵义医科大学口腔医学院、口腔医院，贵州省遵义市。8 3 遵义医药高等专科学校信息技术网络管理中心，贵州省遵义市。10 11 # 这些作者对本文贡献相同。12 ‡ 这些作者对本文贡献相同。13 * 通讯作者：宋庆高 (814641639@qq.com)14 15 摘要16 目前，慢性牙周炎 (CP) 的治疗仍面临挑战。本研究旨在利用孟德尔随机化（MR）方法在可用药物基因组中鉴定出治疗慢性牙周炎的新药物靶点。在本研究中，基于 4479 个药物基因靶点列表，在血液表达数量性状位点（eQTL）中选择了重叠基因，然后对其进行双样本 MR（TSMR），并使用来自 CP 的全基因组关联研究（GWAS）数据验证了融合转录组关联研究（TWAS），以确认与 CP 遗传相关的药物基因，并使用基于汇总数据的孟德尔随机化（SMR）分析和共定位测试多重效应。最后，对确定的药物靶点进行表型组关联研究（PheWAS）。我们应用SMR、TSMR、Fusion TWAS和一系列共定位方式来评估可用药靶点与CP之间的遗传关联。综上所述，金属蛋白酶25（MMP25）被认为是最有前途的药物靶点，此外，我们对TNFRSF18、CDC25B、STK10和ACVR2B也抱有一定信心。最后，PheWAS-MR结果显示，应用MMP25抑制剂的可能副作用包括外耳炎以及一些代谢紊乱等。综上所述，我们利用TSMR、Fusion TWAS、SMR和共定位等一系列方法确定了五个潜在的CP药物靶点，其中MMP25通过了所有测试。这一发现为未来CP药物开发提供了学术基础，并在一定程度上缩短了药物开发时间和经济成本。关键词：慢性牙周炎，全基因组孟德尔随机化，靶基因。
一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续供应商选择：仿真研究
推荐引用建议的引文Etemadidavan，Sheida。“一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续的供应商选择：模拟研究”（2024）。哲学博士（博士学位），论文，工程管理与系统工程，旧多米尼奥大学，doi：10.25777/twvd-yd63 https：//digitalcommons.odu.edu.edu.edu.edu/emse_etds/240
手指滑行运动的临床有效性接受触发手指的患者接受类固醇注射：一项随机临床试验
手指滑翔练习被认为可以增强屈肌肌腱偏移。这项研究评估了接受类固醇注射以触发手指后，手指滑翔锻炼的有效性。随机分配接受皮质类固醇注射的触发手指的患者（1：1）以对照和干预组。干预小组必须进行手指练习并定期提交在线练习日志。在24周内触发手指的临床结果，并通过在线调查评估了对手指滑翔练习的符合性。总共分配了38名参与者。基线特征相似，除了干预组的症状持续时间更长（5.2±2.9 vs. 3.6±2.6个月，p = 0.002）。在24周，34（89.5％）和33（86.8％）干预小组参与者对在线调查做出了回应。在数值疼痛评分，Quinelle分级，手指改善率，触发触发的复发，重复注射的需求以及新触发手指位点的发生中没有观察到统计学上的显着差异。运动对数响应率和合规率为85.6％和68.6％。总而言之，与常规护理相比，我们的研究没有建立手指滑翔运动的临床有效性。
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
个性化的患者数据和行为轻推，以提高遵守慢性心血管药物的依从性一项随机务实试验
背景：化生乳腺癌（MBC）是乳腺癌的罕见且高度侵略性的组织学亚型。仍然存在可用于临床实践的精确预测模型。方法：本研究利用SEER数据库（2010 - 2018）的患者数据进行数据分析。我们利用预后因素来开发一种新型的机器学习模型（CATBOOST）来预测患者的存活率。同时，我们医院的MBC患者队列被用来验证我们的模型。我们比较了三组患者的放射治疗的好处。结果：我们开发的Catboost模型表现出很高的准确性和正确性，使其成为预测MBC患者（1年AUC = 0.833，3年AUC = 0.806; 5年AUC = 0.810）的最佳表现模型。此外，Catboost模型在外部独立数据集中保持强劲的性能，1年生存率的AUC值为0.937，3年生存率为0.907，5年生存率分别为0.890。放射治疗更适合于接受M0阶段接受乳房持胸腔手术的患者[组：（OS：HR = 0.499，95％CI 0.320 - 0.777 P <0.001; BCSS：HR = 0.519，95％CI 0.290 - 0.290 - 0.929 P = 0.008）和那些在TT3-3-3-3-3-3-M中（OS：HR = 0.595，95％CI 0.437 - 0.810 P <0.001; BCSS：HR = 0.607，95％CI 0.427 - 0.862 P = 0.003）]，与经过T1-2/N0-1M0的患者相比，接受了Mastrosy t1-n0-1m0阶段， 0.730; BCSS：HR = 1.909，95％CI 1.036 - 3.515 P = 0.038）。结论：我们开发了三个机器学习预后模型，以预测MBC患者的存活率。放射疗法被认为更适合接受M0阶段进行乳腺癌手术以及在T3-4/N2-3M0阶段进行乳房切除术的患者。
CS265/CME309：随机算法和概率分析讲座＃10：概率方法
因此，这种随机边缘着色在没有单色k -clique的情况下产生着色的可能性> 0，因此必须存在这种着色。表明r k <2 2 k我们可以通过归纳论证进行。将r a，b定义为最小n，使得N顶点上完整图的任何2个色（例如红色和蓝色）具有至少A的单色红色集团，或者至少具有至少B的单色蓝色集团。首先观察到r a，b = r b，a，通过对称性和r 1，k = 1，因为所有着色都有红色的1片（因为这甚至不涉及任何红色边缘）。考虑在n = 1 + r a-1，b + r a，b-1顶点上的图2颜色。修复一个顶点V，让S r表示通过红色边缘连接到V的顶点的子集，而S B表示通过蓝色边缘连接到V的顶点的子集。构造，| S R | + | S B | + 1 = n = 1 + r a - 1，b + r a，b - 1，因此| S R | ≥ra -1，b或| S B | ≥ra，b -1。在| S R | ≥ra -1，b，要么S r具有大小B的蓝色集团，要么是大小A -1的红色集团，其顶点均通过红色边缘连接到V，在这种情况下，该图具有大小a的红色库。在| S B | ≥ra，b -1。因此，我们表明
量子随机能量模型的非平衡相图
本文研究了德里达随机能量模型的量子版本的非平衡相图，这是最简单的平均场自旋玻璃模型。我们将其在 Fock 空间中的相应量子动力学解释为非常高维的单粒子问题，并应用针对高维晶格的不同理论方法：前向散射近似、Rosenzweig-Porter 模型映射和腔方法。我们的结果表明存在两条过渡线和三个不同的动力学相：低能下的完全多体局域相、高能下的完全遍历相和中间能下的多重分形“坏金属”相。在后者中，特征函数占据发散的体积，但在整个希尔伯特空间中呈指数级减小。我们讨论了近似的局限性以及与先前研究的关系。
姜黄素和醋栗联合补充对 2 型糖尿病患者血脂状况、血糖状态、抗氧化指数、炎症因子和肝酶的影响：一项双盲、随机对照试验方案
草药补充剂，如印度醋栗和姜黄素（源自姜黄），作为 2 型糖尿病的补充干预措施越来越受欢迎。姜黄（Curcuma longa）主要生长在印度，属于姜科植物，因其活性化合物姜黄素而享有盛誉。然而，姜黄素的疏水性导致生物利用度低，必须与脂质载体或其他草药一起给药 (9)。它通过抑制 SREBP1 基因活性和激活 CPT1 和 ACAT 等酶来抑制肝脏脂肪生成，同时促进米色脂肪细胞形成作为肥胖治疗的靶点 (10)。体内研究表明，姜黄素的口服生物利用度在纳米颗粒形式下显著增加 (11)。此外，姜黄素对 2 型糖尿病患者具有抗炎和心脏保护作用 (12)。一些研究表明，姜黄素可改善胰岛素敏感性、血糖水平和血脂状况 ( 13 )，但结果好坏参半，其中一项荟萃分析未发现血脂状况发生显著变化 ( 14 )。不过，另一项研究得出结论，姜黄素对葡萄糖代谢有益，并且可显著降低接受姜黄素治疗的患者的低密度脂蛋白 (LDL) 水平 ( 15 )。值得注意的是，将姜黄素与姜黄精油（姜黄酮）结合使用可增强其抗炎潜力，这表明这些植物化学物质在较低剂量下可更有效地预防和管理疾病，且没有副作用 ( 16 , 17 )。