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World File Search System预后
精神病的预后预测
Prognostic preditions in psychosis: exploring the complementary rolls or machine learning models Violet of Dee 1.2 , Seyed Mosafa Kia 1.3.4 , Caterina Fregosi 5 , Wilma E. Switch 6.7 , Anne Alkema 1 , Albert Akema 1 , Albert Batal 1 Coen of the Berg 1 , Thank you Coctic 8 , Edwin of Dellen 1.9 , Lotte G. Thirdstra 1 , Arvia S. Dominicus 1，John Enterman 10，Border 11的Frank L.，Charlotte S. Koch 1，Lisanne E.M. Koomen 1，Mary Crome 12，Michelle Lance 1，Brian E. Euntan 1，Rappard 1的Diane F.Salette 1，Mets Somber 1，Jorgen Stralman 6，Marjolein H.T.FET 13，Judith Feought 6，Engine Winsum 1，14，RenéS。Kahn 14，Wept Cahn 1.6，Hugo G. Schnack 1.15
分子肿瘤学检测用于实体肿瘤癌症诊断、预后和治疗决策 - 商业和个人交换医疗政策
目前正在接受乳腺癌辅助激素治疗（如他莫昔芬或芳香化酶抑制剂），且满足以下所有条件： o 激素受体阳性（雌激素受体阳性、孕激素受体阳性或两者）；并且 o HER2 受体阴性；并且 o 患者和治疗医生在检测前已经讨论过检测的潜在结果，并决定使用该结果来指导有关延长辅助激素治疗的决策 对于乳腺癌患者，针对同一肿瘤使用多种预测性 GEP 尚未得到证实，并且由于疗效证据不足，在医学上也没有必要。 注意：这不适用于 BCI 检测，BCI 检测可用于评估延长内分泌治疗在可能已经有 GEP 的乳腺癌中的作用，以确定辅助化疗的作用。由于疗效证据不足，针对乳腺癌适应症（包括导管原位癌 (DCIS)）的 GEP 或除之前已证实的治疗决定以外的治疗决定未经证实且在医学上没有必要。此类检测可能包括但不限于：
tnm以外的预后标记
P-D-08研究摘要用于医学图像分割的黑盒改编Jay Nitin Paranjape； Shameema Sikder，医学博士，FACS； S. Swaroop Vedula，MBBS，博士，MPH；以及马里兰州巴尔的摩的Vishal M. Patel Johns Hopkins大学；约翰·霍普金斯大学医学院，马里兰州巴尔的摩简介：大型基础模型在一般计算机视觉任务中具有先进的图像细分，但是由于接受了非医疗数据培训，它们在医学图像细分方面经常表现不佳。当前用于将这些模型调整为医疗任务的方法通常假设对模型参数完全访问，这并不总是可行的，因为许多模型仅作为API或黑框可用。此外，对此类模型进行微调可能是计算密集的，并且隐私问题限制了与第三方共享医疗数据。方法：为了解决这些挑战，我们提出了BAPS（用于促进分割的黑盒改编），这是一种新型技术，旨在在黑盒条件下适应医疗图像分割中的基础模型。BAPS由两个组成部分组成：一个图像促销解码器（IP解码器），该解码器（IP解码器）从输入映像和提示中生成视觉提示，以及零订单优化（Zoo）方法，SPSA-GC，该方法可更新IP解码器，而无需通过基础模型进行回音。此方法允许在不了解模型的权重或梯度的情况下进行适应，因此它非常适合黑色盒子方案。结果：BAPS以四种不同的医学成像方式进行了测试，表明原始基础模型的性能大约提高了4％。公开可用的BAPS代码。实现了这种改进，而没有与基础模型的内部参数进行任何直接相互作用，从而突出了我们的黑盒适应方法的有效性。结论：BAPS为将基础模型调整为医学图像分割提供了创新的解决方案，尤其是在模型参数无法访问时。通过将图像推出解码器与零订单优化方法相结合，BAP可以有效地提高分割性能，而无需访问模型的内部结构。这种方法解决了计算和隐私方面的关键挑战，为在医学成像中应用基础模型提供了新的途径。
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士； ER tnm以外的预后标记 p-d-08-black-box-paptation-for-medical-image- ... 关于手术模拟会议的对话 比赛日 CTR指导辐射疗法治疗 引用：Mathews r;沉I;毛lur虫A.心房附属组织作为儿科心脏手术中的自体血管导管。 ACS案件评论 #talkitup 双侧导管导向急性的溶栓 议程2025 ACS癌症会议
O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。 方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标，以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。 构建了一个评分系统，用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析，以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士；医学博士Eric S. Hungness； Amy L. Halverson，医学博士，FACS；以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克（Jeffrey H.西北医学 - 西北大学，伊利诺伊州芝加哥，简介：人工智能（AI）可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具，可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动，以区分新手和专家表现。方法：我们对一位作者（JAM）进行了视频记录的简单中断缝合任务，该任务（JAM）在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具（图）记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧，然后传递到Google MediaPipe库，该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标，以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络，以区分专家和新手。构建了一个评分系统，用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组（p值<0.05）。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后，同一位作者将模拟更多的专家和新手表演，并允许该工具根据评分系统预测性能水平：初步结果：使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85％和90％。下一步：我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架，能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求，在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
组蛋白乙酰化相关基因标记对胃腺癌预后和免疫治疗效果的预测及体外验证
建立了由8个组蛋白乙酰化相关基因组成的STAD预后模型，根据中位风险评分将STAD患者分为高危组和低危组，高危组的预后较低危组差。两组在体细胞突变、免疫亚型、临床病理特征、肿瘤微环境、免疫细胞浸润和免疫活性、免疫治疗预测和药物敏感性等方面存在明显差异。基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）分析结果表明，两组中的差异表达基因（DEG）参与了与癌症相关的过程和途径。细胞分析表明，DCLK1是胃癌的促癌因子，可促进胃癌细胞对奥沙利铂产生耐药性。
表型的特征和预后，新近诊断的糖尿病患者是Covid-19：Coronado研究的结果
aïda大师，哈德利·穆辛（Hadley Mouhsine），加达·阿蒂亚（Ghada Attia），达米安·卡布雷拉（Damien Cabrera），穆罕默德·贝切克罗恩（Mohamed Benchekroun）等。欧洲药理学杂志，2021，907，第174285页。10.1016/j.ejphar.2021.174285。hal-03417296
在参考心脏应力测试的患者中，糖尿病与其他预后预测因子的比较：来自精炼镜头注册表的当代分析
方法和结果：从19,658例患者接受了SPECT-MPI，我们确定了3,122名没有已知冠状动脉疾病（CAD）（DM+/CAD-）的糖尿病患者（DM+/CAD-）和3,564个无糖尿病患者，具有已知CAD（DM-/CAD+）。倾向得分匹配用于控制DM+/CAD-和DM-/CAD+组之间特性的差异。在匹配的DM+/CAD-和DM-/CAD+组中有可比的MACE（HR：1.15，95％CI：0.97–1.37）。通过Chi-Square分析，压力类型（运动或药物），总灌注不足（TPD）和左心室功能是MACE的最有效预测指标，其次是CAD和糖尿病状态。对压力，TPD和糖尿病模式的综合考虑提供了协同分层，在药理学压力的糖尿病患者中增加了8.87倍（HR：8.87，95％CI：7.27–10.82）的增加，糖尿病患者的MACE和TPD> 10％> 10％的患者（相对于无疾病的患者，均无疾病的患者）。
FLT3-内部串联的预后改善
作者：Matthew Schwede、Gladys Rodriguez、Vanessa E. Kennedy、Solomon Henry、Douglas Wood、Gabriel N. Mannis、Ravindra Majeti、Jonathan H. Chen、Eran Bendavid 和 Tian Yi Zhang 收稿日期：2024 年 9 月 25 日。接受日期：2025 年 1 月 28 日。引文：Matthew Schwede、Gladys Rodriguez、Vanessa E. Kennedy、Solomon Henry、Douglas Wood、Gabriel N. Mannis、Ravindra Majeti、Jonathan H. Chen、Eran Bendavid 和 Tian Yi Zhang。靶向治疗时代急性髓系白血病中 FLT3 内部串联重复而非酪氨酸激酶结构域突变的预后改善：一项使用大规模电子健康记录数据的真实世界研究。《血液学》。 2025 年 2 月 6 日。doi：10.3324/haematol.2024.286695 [印刷前电子出版] 出版商免责声明。印刷前电子出版对于科学的快速传播越来越重要。因此，Haematologica 正在电子出版已完成定期同行评审并已被接受出版的手稿早期版本的 PDF 文件。此 PDF 文件的电子出版已获得作者批准。在印刷前电子出版后，手稿将经过技术和英语编辑、排版、校对并提交给作者最终批准；手稿的最终版本将出现在期刊的常规期刊中。适用于期刊的所有法律免责声明也适用于此制作过程。
tert启动子突变是不良预后的独立预后标记，MAPK抑制剂治疗的黑色素瘤
1实体瘤，病理学和癌症学的生物学实验室，中心医院的蒙彼利埃大学，法国34000蒙彼利埃； p-blateau@chu-montpellier.fr（p.b.）; b-beganton@chu-montpellier.fr（B.B.）; v-ducros@chu-montpellier.fr（V.D.）; g-chauchard@chu-montpellier.fr（G.C.）; j-vendrell@chu-montpellier.fr（J.A.V.）2 Institute for research in the Cancan é rologie de Montpellier, Inserm, University of Montpellier, Institut du Cancer de Montpellier, University of Montpellier, 34000 Montpellier, France 3 Laboratory Prot omique r e ponse in fl ammmattoire spectromé de mass (Prism), Inserm U1192, University Center,里尔（Lille），F-59000 Lille，法国； coyleud@gmail.com（E.C。）; estellelaurent81@gmail.com（E.L。） *通信：j-soletol@chu-montpellier.fr;这样的。： + 33-467-33-58-71
2025; 16（5）：1519-1537。 doi：10.7150/jca.103523研究论文MATN3在多个肿瘤典型范围内癌症预后和免疫浸润的作用
背景：MATN3是基质蛋白家族的成员，参与了骨关节炎的调节以及胃癌的发展。我们研究了MATN3在Pan-Canter中的作用，并通过体外实验验证了这一结果。材料和方法：我们应用了多个数据库来探索33种肿瘤中Matn3的表达。Kaplan-Meier生存分析是为了了解MATN3对不同癌症类型患者预后价值的影响。 The TIMER database was applied to explore the relationship between MATN3 and immune checkpoint genes, immunomodulatory genes, and immune infiltration, the Sanger box was applied to explore the relationship between MATN3 and methylation, the Genomic Cancer Analysis database was utilized to explore the relationship between MATN3 expression and pharmacological sensitivity, and the STRING database was used to explore the co-expressed genes and为了完成基因和基因组途径富集分析的基因本体论和京都百科全书。 使用R软件对统计分析和可视化的癌症基因组和基因型 - 组织表达数据库的数据进行了可视化。 免疫组织化学和蛋白质印迹以检测MATN3表达。 cck-8和克隆形成用于检测细胞增殖，伤口愈合测定和Transwell侵袭来检测细胞迁移和浸润能力。 结果：MATN3在大多数癌症类型中都过表达，表明预后较差。 它与甲基化，免疫调节基因和免疫检查点基因密切相关，这些基因有助于各种癌症类型的免疫浸润。Kaplan-Meier生存分析是为了了解MATN3对不同癌症类型患者预后价值的影响。The TIMER database was applied to explore the relationship between MATN3 and immune checkpoint genes, immunomodulatory genes, and immune infiltration, the Sanger box was applied to explore the relationship between MATN3 and methylation, the Genomic Cancer Analysis database was utilized to explore the relationship between MATN3 expression and pharmacological sensitivity, and the STRING database was used to explore the co-expressed genes and为了完成基因和基因组途径富集分析的基因本体论和京都百科全书。使用R软件对统计分析和可视化的癌症基因组和基因型 - 组织表达数据库的数据进行了可视化。免疫组织化学和蛋白质印迹以检测MATN3表达。cck-8和克隆形成用于检测细胞增殖，伤口愈合测定和Transwell侵袭来检测细胞迁移和浸润能力。结果：MATN3在大多数癌症类型中都过表达，表明预后较差。它与甲基化，免疫调节基因和免疫检查点基因密切相关，这些基因有助于各种癌症类型的免疫浸润。体外实验表明，沉默MATN3抑制细胞的增殖，迁移和侵袭能力。结论：MATN3参与了癌症的免疫浸润并影响许多癌症类型的预后，可以用作Pan-Canter的免疫和预后生物标志物。