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1517/11/7/22（UM）商人交换费雨伞
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体育锻炼和预防心理健康并发症：雨伞评论
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抗糖尿病药物与2型糖尿病患者的糖尿病性视网膜病的关联：雨伞审查和荟萃分析
方法：在Medline，Embase和Cochrane库中进行了系统的文献搜索（从成立到2022年5月17日），而没有语言限制，以识别随机对照试验的系统评价和荟萃分析或纵向研究的系统评价和荟萃分析，这些试验或纵向研究检查了抗糖尿病药物和DRE之间的相关性，与2型糖尿病患者之间的关联。两位作者独立提取了数据，并使用AMSTAR-2（评估系统评价的测量工具）进行了评估，并使用等级进行了证据评估（评估，评估，评估，开发和评估）。随机效应模型用于计算95％置信区间（CI）的相对风险（RR）或优势比（OR）。这项研究已在Prospero（CRD42022332052）注册。
自闭症中fMRI和AI融合的雨伞评论
摘要：功能磁共振成像（fMRI）的作用在自闭症诊断中越来越重要。将人工智能（AI）的整合到应用领域进一步有助于其发展。本研究的目标是通过伞审查分析该领域中的新主题，包括系统的综述。研究方法是基于用于进行文献叙事审查的结构化过程，该过程使用PubMed和Scopus的伞审查。严格的标准，标准清单和合格过程。这些发现包括20项系统评价，这些评论强调了自闭症研究中的关键主题，特别是强调了技术整合的重要性，包括fMRI和AI的关键作用。这项研究还强调了催产素的神秘作用。在承认这一领域的巨大潜力的同时，结果并没有逃避承认重大挑战和局限性。有趣的是，越来越重视AI中的研究和创新，而与医疗保健过程的整合有关的方面，例如监管，接受，知情同意和数据安全，受到相对较少的关注。此外，将这些发现的整合到个性化医学（PM）中代表了自闭症研究中一个有希望但相对尚未探索的领域。这项研究通过鼓励学者专注于卫生领域整合的关键主题，这对于这些应用程序的常规实施至关重要。
咒语研究：一种新的雨伞概念前瞻性地用于评估心脏阀程序的可植入医疗设备
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
雨伞试验的设计和分析：我们站在哪里？
被认为与治疗反应有关。这样的主协议通常称为雨伞试验（1，2）。从概念上讲，伞设计只是一组并联运行的（子）试验。具有一系列吸引人的优势，包括：（i）在一次试验中可以回答几个与治疗相关的问题，（ii）可能减少所需的患者人数（例如，包括常见的控制臂），以及（iii）加急药物开发，较短的试验持续时间和较短的试验和较低的成本，相对于传统的临床临床较短的临床试验，独立于跑步的临床试验（3，4）。然而，在伞试验的进行中可能会出现许多统计复杂性，包括但不限于对自适应设计元素的渴望，贝叶斯/频繁的决策规则之间的选择，适当的样本量计算，是否借用信息以及如何控制特定的错误率。适应此类考虑因素的解决方案通常会根据所选伞设计和研究特定要求的变体而有所不同；例如，进行后期伞试验将意味着对误差控制的要求更为严格。最近，复杂的（混合）设计还出现了，这些设计模糊了伞设计与其他相关的主协议设计之间的界限，这些设计提出了更有趣的统计问题。从2018年到2019年的评论发现，迄今为止，几乎所有的伞试验都已在肿瘤学中实施，大多数是I期或II期，并纳入了随机化的使用（5，6）。值得注意的是，相对于其他关键主协议（6，7），实施的伞试验较少：平台试验（允许促进新的治疗臂或患者亚组）和篮子试验（其中对具有常见治疗靶点的多种疾病进行了靶向治疗的评估）。雨伞试验的相对罕见性可能部分地表明，尽管他们有优势，但在其设计和分析方面仍有有限的指导。相比之下，已经提出了一些针对篮子和平台试验的设计。这些因使用的统计分析技术，可以合并的决策规则以及涵盖药物开发的不同目的或阶段而有所不同（8-16）。尽管有许多有关总体协议的评论，但它们一直致力于提供总体协议的景观分析，通常提供有关各种试验设计的高级讨论，文献中的定义以及主要发布的示例（3，5，6，17）。尽管有几项工作讨论了主协议的统计分析方法，但它们集中在篮子和平台试验上（7，15）。此外，正如我们后来进一步提出的那样，非肿瘤学环境中的伞试验的当前和未来潜力是巨大的（18，19）。发表了有关雨伞试验的文章，几乎完全讨论了与肿瘤学相关的考虑因素。
平台、篮子和雨伞试验设计
基因组学和精准医学的进步改变了肿瘤临床试验的设计方式。与传统的单一肿瘤试验相比，主方案通常分为篮子试验、伞状试验或平台试验，在单一总体方案下对多个亚组进行研究。篮子试验招募具有特定遗传标记的患者，以测试一种或多种靶向疗法，而与肿瘤的解剖位置无关。伞状试验同时在具有单一肿瘤类型但根据分子改变分为亚组的患者中测试多种靶向疗法。在平台试验中，针对共同对照组测试几种干预措施，但患者可以根据贝叶斯框架下的疗效和无效规则进入和退出试验。2019 年的系统评价确定了 49 项篮子试验、18 项伞状试验和 16 项平台试验。1 大多数篮子试验 (96%) 和伞状试验 (89%) 是探索性的 (例如 I 期或 II 期)，而大约一半 (47%) 的平台试验是 III 期设计。这些试验大部分是在肿瘤学领域进行的（92%），在审查时正在进行中（82%）。预计未来几年使用这些新试验设计测试的治疗方法数量将继续快速增加。监管机构、卫生技术评估 (HTA) 机构和决策者在评估这些新研究设计产生的证据时面临着众多挑战。
在隧道衬里设计中使用雨伞拱方法，案例研究：
Urmia湖水转移和修复项目（Kani SIB）的通道隧道位于伊朗西部阿塞拜疆省南部。该隧道的一部分位于弱且非常松散的土壤上，尽管使用了步骤钻孔，但在某些地区，在某些地区无法稳定，并且可能导致天花板塌陷，面部塌陷甚至在支撑系统中变形。在这些情况下，有必要采用伞主的预支持方法。隧道稳定性分析是隧道设计和支撑系统的重要因素之一。的确，根据所需的稳定性和隧道的允许位移选择了支撑系统的类型。在本文中，首先是通过樱桃相关来计算隧道的允许位移。然后，使用有限差的数值方法（即FLAC3D软件）绘制地面反应曲线，并使用收敛限制方法（CCM）来确定支持系统的作用瞬间。最后，考虑了不同的安全因素，研究了拟议的支持系统的安全水平。这项研究的结果表明，樱花位移相关性比提出的其他图更可靠。根据视觉观察和仪器结果，准确验证了从数值建模中得出的结果。建议使用带有晶格和Shotcrete支撑系统的合适伞弓预支持系统。雨伞拱前支撑系统包含直径为90 m的90 m和2.5 m的重叠长度为90 mm的管道。