XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测值
通过封闭灯测定MECA和SPA基因
摘要：抗菌耐药性（AMR）的出现，尤其是金黄色葡萄球菌（MRSA），构成了重大的全球健康威胁，因为这些细菌越来越多地抵抗最可用的治疗选择。因此，开发一种有效的方法以直接从临床标本中快速筛选MRSA变得至关重要。在这项研究中，我们建立了一个闭合的管环介导的等热放大（LAMP）方法，该方法融合了羟基荷硫醇蓝（HNB）色染料测定法，以直接根据MECA和SPA基因的存在直接从临床样品中检测MRSA。总共有125个预识别的金黄色葡萄球菌分离株和93个含有金黄色葡萄球菌的临床样品来自哈马德综合医院（HGH）的微生物学实验室。根据常规PCR计算敏感性，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。该测定法显示了100％特异性，91.23％的敏感性，0.90 Cohen Kappa（CK），100％PPV和87.8％的NPV，而临床分离株则表现出100％特异性，97％的敏感性，926 CK，0.926 CK，100％PPV，和889％NPV。与头孢辛蛋白盘扩散相比，LAMP提供了100％的特异性和敏感性，PPV和NPV的1.00 CK和100％。研究表明，闭合管灯（HNB）染料是一种快速技术，其周转时间小于1小时，并且特异性和灵敏度高。
基于深度学习的小儿脑肿瘤检测和亚型预测的诊所 - 放射学模型
目的：小儿脑肿瘤的早期诊断可显着改善结果。目的是研究小儿脑肿瘤的磁共振成像（MRI）特征，并开发自动分割（AS）工具，该工具可以使用深度学习方法进行分割和分类，并与放射科医生评估进行比较。方法：这项研究包括94例，其中75例被诊断为室心症，髓母细胞瘤，脑干神经胶质瘤和毛细胞星形胶质细胞瘤，19例是正常的MRI脑病例。数据被随机分为培训数据，64例；测试数据，21例病例和验证数据，9例设计了一种深度学习算法以分割小儿脑肿瘤。将深度学习模型的灵敏度，特异性，正预测值（PPV），负预测值（NPV）和准确性与放射科医生的发现进行了比较。根据骰子得分和Hausdorff95距离进行的AS性能评估。结果：对MRI语义特征的分析是用坏死和出血进行的，因为预测室内室内室内症状，扩散限制和囊性变化的特征是髓母细胞瘤的预测指标。检测异常的准确性为90％，特异性为100％。对肿瘤进行进一步分割成增强和非增强组件。通过骰子评分和Hausdorff95距离分析了整个肿瘤（WT），增强肿瘤（ET）和非增强肿瘤（NET）的分割结果。将所有MRI特征预测的准确性与经验丰富的放射科医生的发现进行了比较。通过模型分类和放射科医生给定的分类[K-0.695（K是Cohen的Kappa interager可靠性得分）]。
心肺运动测试和心力衰竭
自50年以来，心肺运动测试（CPET）在心力衰竭（HF）评估中起着核心作用。氧气吸收（VO 2）是主要的HF预后含量之一，然后通过通风与二氧化碳（VE/VCO 2）的关系斜率平行。也厌氧阈值在严重的HF中保留了强大的预后能力，尤其是如果以最大VO 2的百分比表示预测值。超越了其绝对的VA LUE，一种现代的方法是考虑峰值VO 2和VE/VCO 2斜坡的预测值的百分比，从而可以更好地比较性别，年龄和种族。已经采用了几个VO 2方程来预测峰值VO 2，并考虑了不同的人群。通过引入可靠的非侵入性方法来计算运动过程中的心脏输出：惰性气体重新呼吸方法和胸部电气阻抗。这些技术使计算动脉氧含量差异（δC（A-V）O 2），这是与血红蛋白浓度有关的值，PO 2，肌肉灌注和氧气提取有关的值。经常被忽略的血红蛋白的作用是贫血经常出现的HF合并症。最后，传统上，峰值VO 2是在执行标准化的体力劳动的同时以LA硼砂设置获得的。最近，已经开发了不同的可穿戴ERGO刺激仪，以允许在不同的活动中进行准确的代谢数据收集，从而更好地再现HF患者的日常生活。运动表现的评估现在是HF综合征的整体方法的一部分，将CPET数据纳入多参数预后分数，例如Mecki分数。
预测期限怀孕的交付方式
背景：研究的目的是开发和验证评分系统以预测交付方式。方法：该研究涉及835个劳动期。在600名妇女中进行了多个逻辑回归分析，以确定与阴道或剖腹产独立相关的因素，并确定了逻辑系数，以提供每个因素的重量。为每个受试者计算总分。计算不同总分的阴道/剖宫产的敏感性和特异性。通过回顾性地申请了同一数据提供商组，以及在得分发展后未来招募的其他235名劳动妇女来研究评分的有效性。结果：在600名女性中，有61.2％的人进行了阴道分娩。发现阴道分娩的显着促进因素的年龄为20-25岁（p = 0.02），多重性（P = 0.002），未造成的子宫（P = 0.05），恒河猴的阳性（P = 0.05），预期的婴儿体重为2.5-3.5 kg（P = 0.004），并带有c. p = 0.004），spont of Sport suptise of spont，bish of spont，bish ot，bish ot，bish ot，bish ot，bish of bish ot，bish bister，bish bish bist bish bist bish。透明酒和无FHR异常（p = 0.00）。截止分数分别以敏感性，特异性，正预测值和阴性预测值分别为80％，65％，70％和76％。结论：21的综合评分表明，女性很可能会进行阴道分娩，并且更高的分数并不总是意味着剖腹产。关键字：临床预测，交付方式，评分系统
直接皮质刺激与 SEEG 记录中语言映射诱发高频活动之间的关系
目的 作者评估了在立体脑电图记录过程中，术前任务诱发的高频活动 (HFA) 对难治性癫痫患者语言映射的临床意义。尽管 HFA 评估被描述为认知的假定生物标志物，但其对映射语言网络的临床意义主要通过使用皮层脑电图 (ECOG) 的研究来评估。方法 对 42 例癫痫患者进行了颅内电极植入，并在任务诱发的 HFA 和直接皮层刺激 (DCS) 语言映射期间进行了评估。评估了每种方法在特异性和敏感性方面的空间和功能相关性。结果 结果表明，这两种方法都可以映射经典的语言区域，并且通过诱发的 HFA 获得了大型双侧语言网络。在区域层面，顶叶和颞叶的方法存在差异：HFA 招募了更多的皮层顶叶部位，而 DCS 涉及更多的皮层颞叶部位。重要的是，结果显示，HFA 可以预测 DCS 引起的语言干扰，具有高特异性（92.4%；阴性预测值 95.9%）和非常低的敏感性（8.9%；阳性预测值 4.8%）。结论 DCS 语言映射似乎比诱导 HFA 映射更适合广泛的时间映射。此外，应使用诱导 HFA 作为 DCS 的补充，通过省略报告为 HFA - 的部位来预先选择 DCS 期间刺激的部位数量。这可能是一个相当大的优势，因为它可以减少刺激过程的持续时间。讨论了每种方法要使用的几个参数，并根据 ECOG 研究报告的先前结果解释了结果。
KDIGO-2025-ADPKD-指南.pdf
S24 图 1. 常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) 高危成人 (有阳性家族史) 的诊断算法 S63 图 2. 偶然发现肾脏和/或肝脏囊肿且无已知常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) 家族史的成人的诊断算法 S23 图 3. 根据检测的阳性预测值，按年龄组划分的超声标准，用于在有阳性家族史的人群中诊断常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) S23 图 4. 根据检测的阴性预测值，按年龄组划分的超声标准，用于在有阳性家族史的人群中排除常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) S23 图 5. 16 – 40 岁有阳性家族史人群的磁共振成像 (MRI) 标准 S75 图 6. 与常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) 疾病进展速度相关的因素S77 图 7. 评估常染色体显性多囊肾病 (ADPKD) 中肾脏疾病进展速度的方法 S79 图 8. Mayo 影像分类将身高调整总肾体积 (htTKV)/年龄分为 5 个不同的类别 S80 图 9. Mayo 影像分类 (MIC) 常染色体显性多囊肾病 (ADPKD；左图)，其中 (a,b) MIC 亚类 1A 和 1E、(c – f) MIC 亚类 2A 和 (g,h) MIC 亚类 2B 的示例 (右图)
AMECO年度宏观经济数据库
AMECO 数据库中可用的最近两年（春季预测）或三年（秋季预测）是预测值。历史数据通常基于根据最新国民账户和国际收支标准提供的官方统计数据，即欧洲账户体系（ESA 2010）和欧洲经济区国家的 BPM6 以及美国和大多数其他 OECD 国家的 SNA 2008。超出根据最新会计准则可从官方来源获得的时间范围的长 AMECO 时间序列是通过机械规则生成的（通常通过将以前会计准则（ESA95 和 ESA 79）下数据年份的年增长率应用于当前会计准则下相应变量的最早可用水平数据点）。
儿科电子健康记录中创伤性脑损伤死亡率预测的学习模型
背景：创伤性脑损伤 (TBI) 是全球范围内导致伤害相关死亡的主要原因之一，重症病例的死亡率高达 30-40%。其原因和后果都高度多样化，使得医学解释和预后变得复杂。收集临床、人口统计学和实验室数据以进行预后需要时间和多种临床专业的技能。机器学习 (ML) 方法可以利用这些数据并指导医生做出更好的预后，从而提供更好的医疗保健。本研究的目的是开发和测试各种机器学习模型，并评估它们在出院时预测 TBI 死亡率的能力，同时评估数据的预测值与临床意义之间的相似性。