Phù tủy là gì? Các công bố khoa học về Phù tủy

Tóm tắt —Nguồn lực Nghiên cứu Đối với Tín hiệu Sinh lý Phức tạp mới ra mắt, được tạo ra dưới sự bảo trợ của Trung tâm Nguồn lực Nghiên cứu Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia, nhằm kích thích các nghiên cứu hiện tại và khám phá mới trong nghiên cứu các tín hiệu tim mạch và các tín hiệu sinh y học phức tạp khác. Nguồn lực này có 3 thành phần phụ thuộc lẫn nhau. Ngân hàng Sinh lý (PhysioBank) là một kho lưu trữ lớn và đang phát triển nhanh các bản ghi kỹ thuật số được xác định rõ về tín hiệu sinh lý và dữ liệu liên quan để sử dụng bởi cộng đồng nghiên cứu sinh y học. Hiện tại, nó bao gồm các cơ sở dữ liệu về tín hiệu sinh y học đa thông số từ hệ tim-phổi, thần kinh và các cơ sở dữ liệu khác từ những người khỏe mạnh cũng như từ các bệnh nhân mắc nhiều tình trạng khác nhau có ý nghĩa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, bao gồm loạn nhịp nguy hiểm đến tính mạng, suy tim sung huyết, ngưng thở khi ngủ, rối loạn thần kinh và lão hóa. Bộ công cụ Sinh lý (PhysioToolkit) là một thư viện phần mềm nguồn mở cho xử lý và phân tích tín hiệu sinh lý, phát hiện các sự kiện có ý nghĩa sinh lý sử dụng cả kỹ thuật cổ điển và phương pháp mới dựa trên vật lý thống kê và động lực phi tuyến, hiển thị và mô tả tín hiệu tương tác, tạo cơ sở dữ liệu mới, mô phỏng các tín hiệu sinh lý và tín hiệu khác, đánh giá định lượng và so sánh các phương pháp phân tích, và phân tích các quá trình không ổn định. Mạng Sinh lý (PhysioNet) là diễn đàn trực tuyến để phổ biến và trao đổi các tín hiệu sinh y học đã ghi và phần mềm nguồn mở để phân tích chúng. Nó cung cấp các cơ sở cho việc phân tích hợp tác dữ liệu và đánh giá các thuật toán mới được đề xuất. Ngoài việc cung cấp quyền truy cập điện tử miễn phí vào dữ liệu của PhysioBank và phần mềm của PhysioToolkit thông qua Mạng Lưới Toàn Cầu (http://www.physionet.org), PhysioNet cung cấp các dịch vụ và đào tạo thông qua các hướng dẫn trực tuyến để hỗ trợ người dùng với các mức độ chuyên môn khác nhau.

Việc sử dụng cả mô hình hỗn hợp tuyến tính và mô hình hỗn hợp tuyến tính tổng quát (LMMs và GLMMs) đã trở nên phổ biến không chỉ trong khoa học xã hội và y khoa mà còn trong khoa học sinh học, đặc biệt trong lĩnh vực sinh thái học và tiến hóa. Các tiêu chí thông tin, chẳng hạn như Tiêu chí Thông tin Akaike (AIC), thường được trình bày như các công cụ so sánh mô hình cho các mô hình hỗn hợp.

Chúng tôi trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến nội bộ trong phương pháp băng đàn hồi điều chỉnh nhằm tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Trong các hệ thống mà lực dọc theo đường dẫn năng lượng tối thiểu là lớn so với lực phục hồi vuông góc với đường dẫn và khi nhiều hình ảnh của hệ thống được bao gồm trong băng đàn hồi, các nếp gấp có thể phát triển và ngăn cản băng hội tụ vào đường dẫn năng lượng tối thiểu. Chúng tôi chỉ ra cách các nếp gấp phát sinh và trình bày một cách cải thiện ước tính tiếp tuyến địa phương để giải quyết vấn đề này. Nhiệm vụ tìm kiếm chính xác năng lượng và cấu hình cho điểm yên ngựa cũng được thảo luận và các ví dụ cho thấy phương pháp bổ sung, phương pháp dimer, được sử dụng để nhanh chóng hội tụ đến điểm yên ngựa. Cả hai phương pháp chỉ yêu cầu đạo hàm cấp một của năng lượng và do đó có thể dễ dàng áp dụng trong các tính toán lý thuyết hàm mật độ dựa trên sóng phẳng. Các ví dụ được đưa ra từ nghiên cứu về cơ chế khuếch tán trao đổi trong tinh thể Si, sự hình thành Al addimer trên bề mặt Al(100) và sự hấp phụ phân ly của CH4 trên bề mặt Ir(111).

Tóm tắt. Cả sai số bình phương trung bình (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đều thường được sử dụng trong các nghiên cứu đánh giá mô hình. Willmott và Matsuura (2005) đã đề xuất rằng RMSE không phải là một chỉ số tốt về hiệu suất trung bình của mô hình và có thể là một chỉ báo gây hiểu lầm về sai số trung bình, do đó MAE sẽ là một chỉ số tốt hơn cho mục đích đó. Mặc dù một số lo ngại về việc sử dụng RMSE được Willmott và Matsuura (2005) và Willmott et al. (2009) nêu ra là có cơ sở, sự đề xuất tránh sử dụng RMSE thay vì MAE không phải là giải pháp. Trích dẫn những bài báo đã nói ở trên, nhiều nhà nghiên cứu đã chọn MAE thay vì RMSE để trình bày thống kê đánh giá mô hình của họ khi việc trình bày hoặc thêm các chỉ số RMSE có thể có lợi hơn. Trong ghi chú kỹ thuật này, chúng tôi chứng minh rằng RMSE không mơ hồ trong ý nghĩa của nó, trái ngược với những gì được Willmott et al. (2009) tuyên bố. RMSE thích hợp hơn để đại diện cho hiệu suất của mô hình khi phân phối sai số được kỳ vọng là phân phối Gaussian. Ngoài ra, chúng tôi chỉ ra rằng RMSE thỏa mãn yêu cầu bất đẳng thức tam giác cho một chỉ số đo khoảng cách, trong khi Willmott et al. (2009) chỉ ra rằng các thống kê dựa trên tổng bình phương không thỏa mãn quy tắc này. Cuối cùng, chúng tôi đã thảo luận về một số tình huống mà việc sử dụng RMSE sẽ có lợi hơn. Tuy nhiên, chúng tôi không tranh cãi rằng RMSE ưu việt hơn MAE. Thay vào đó, một sự kết hợp của các chỉ số, bao gồm nhưng chắc chắn không giới hạn ở RMSEs và MAEs, thường cần thiết để đánh giá hiệu suất của mô hình.\n

Chúng tôi đề xuất một lớp mô hình chuỗi thời gian theo hướng quan sát được gọi là mô hình điểm tự hồi quát tổng quát (GAS). Cơ chế để cập nhật các tham số theo thời gian là điểm được nhân tỷ lệ của hàm hợp lý tính theo thang điểm. Cách tiếp cận mới này cung cấp một khung công tác thống nhất và nhất quán cho việc giới thiệu các tham biến thay đổi theo thời gian trong một lớp mô hình phi tuyến rộng lớn. Mô hình GAS bao gồm các mô hình nổi tiếng khác như tự hồi điều kiện phương sai tổng quát, thời lượng tự hồi điều kiện, cường độ tự hồi điều kiện và mô hình đếm Poisson với trung bình thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, cách tiếp cận của chúng tôi có thể dẫn đến các công thức mới của các mô hình hướng quan sát. Chúng tôi minh họa khung công tác của mình bằng cách giới thiệu các đặc điểm mô hình mới cho các hàm copula thay đổi theo thời gian và cho các quá trình điểm đa biến với các tham số thay đổi theo thời gian. Chúng tôi nghiên cứu chi tiết các mô hình và cung cấp bằng chứng mô phỏng và thực nghiệm. Bản quyền © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Dựa trên một số lượng lớn các thí nghiệm mô phỏng Monte Carlo trên một mạng lưới đều đặn, chúng tôi so sánh các tính chất của kiểm tra Moran's I và kiểm tra nhân tử Lagrange đối với phụ thuộc không gian, tức là đối với cả tự tương quan lỗi không gian và biến phụ thuộc được suy rộng không gian. Chúng tôi xem xét cả độ chệch và sức mạnh của các bài kiểm tra cho sáu cỡ mẫu, từ hai mươi lăm đến 225 quan sát, cho các cấu trúc khác nhau của ma trận trọng số không gian, cho nhiều phân bố lỗi bên dưới, cho các ma trận trọng số được chỉ định sai, và cho tình huống khi có hiệu ứng ranh giới. Kết quả cung cấp chỉ số về các cỡ mẫu mà các tính chất tiệm cận của các bài kiểm tra có thể được xem là có hiệu lực. Chúng cũng minh họa sức mạnh của các bài kiểm tra nhân tử Lagrange để phân biệt giữa phụ thuộc không gian thực chất (trễ không gian) và phụ thuộc không gian như một phiền nhiễu (tự tương quan lỗi).

Các nghiên cứu gần đây đã cung cấp thông tin mới về các phác đồ giám sát tối ưu cho những bệnh nhân có nguy cơ thấp mắc ung thư tuyến giáp biệt hóa (DTC). Bài viết này tóm tắt những vấn đề chính được nêu ra trong một hội nghị đồng thuận của các chuyên gia ung thư tuyến giáp, những người đã phân tích và thảo luận về dữ liệu mới này.

Ngày càng có sự công nhận giá trị của thyroglobulin huyết thanh (Tg) như một phần của giám sát định kỳ. Một chỉ số Tg huyết thanh không thể phát hiện được trong quá trình ức chế hormone tuyến giáp của TSH (THST) thường dễ gây hiểu lầm. Tám nghiên cứu cho thấy 21% trong số 784 bệnh nhân không có bằng chứng lâm sàng về khối u với mức Tg huyết thanh ban đầu thường dưới 1 μg/lít trong thời gian THST đã có sự gia tăng Tg huyết thanh lên trên 2 μg/lít khi phản ứng với TSH tái tổ hợp người (rhTSH). Khi điều này xảy ra, 36% bệnh nhân được phát hiện có di căn (36% ở các vị trí xa) được xác định ở 91% trong số họ bằng Tg kích thích bởi rhTSH nằm trên 2 μg/lít. Quét toàn thân chẩn đoán, sau khi ngừng sử dụng rhTSH hoặc hormone tuyến giáp, chỉ nhận diện được 19% các trường hợp di căn. Mười nghiên cứu với 1599 bệnh nhân cho thấy một thử nghiệm Tg kích thích TSH sử dụng ngưỡng Tg 2 μg/lít (sau khi dừng hormone tuyến giáp hoặc 72 giờ sau khi sử dụng rhTSH) có độ nhạy đủ để sử dụng như một bài kiểm tra chính trong quản lý theo dõi các bệnh nhân có nguy cơ thấp mắc DTC và việc sử dụng thường xuyên quét toàn thân chẩn đoán trong theo dõi nên bị khuyến cáo không nên thực hiện. Dựa trên những điều đã nêu, chúng tôi đề xuất một hướng dẫn giám sát sử dụng mức Tg kích thích TSH cho các bệnh nhân đã trải qua cắt bỏ tuyến giáp toàn bộ hoặc cắt gần toàn bộ và điều trị bằng 131I cho DTC và không có bằng chứng lâm sàng về khối u còn lại với mức Tg huyết thanh dưới 1 μg/lít trong thời gian THST.