【摘 要】
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背景:手术治疗在小于等于2cm的无功能性胰腺神经内分泌肿瘤(Nonfunctionl pancreatic neuroendocrine tumors equal or smaller than 2 cm,NF-PNETs≤2cm)患者中的作用仍存在争议。本次研究的目的是论证手术对NF-PNETs≤2cm患者的预后影响,并基于人群的队列研究,构建预测NF-PNETs≤2cm患者总生存率(Overa
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背景:手术治疗在小于等于2cm的无功能性胰腺神经内分泌肿瘤(Nonfunctionl pancreatic neuroendocrine tumors equal or smaller than 2 cm,NF-PNETs≤2cm)患者中的作用仍存在争议。本次研究的目的是论证手术对NF-PNETs≤2cm患者的预后影响,并基于人群的队列研究,构建预测NF-PNETs≤2cm患者总生存率(Overall survival,OS)及癌症特异性生存率(Cancer-specific survival,CSS)的列线图。方法:从美国国家癌症研究所的SEER数据库中收集2004-2015年确诊为NF-PNETs≤2cm的患者进行回顾性研究。采用Kaplan-Meier生存分析和累积发生率函数(The cumulative incidence function,CIF)来评估手术治疗对患者预后的影响。基于COX回归模型建立预测患者OS和CSS的列线图。通过偏倚校正的C指数(Harrell’s concordance index,C-index)、Brier评分、校准曲线对列线图的预测能力进行验证。结果:研究队列包括了368名NF-PNETs≤2cm的患者。结果表明手术为NF-PNETs≤2cm所有组别患者的OS提供了益处。本研究所建立的列线图校准度、区分度和整体准确度良好,具有良好的预测能力,其中预测2年、5年OS及CSS列线图的校准曲线显示预测值与实际观察值之间具有良好的一致性,预测患者OS的列线图经bootstrap内部验证矫正后的C指数为0.813,预测患者CSS的列线图经bootstrap内部验证矫正后的C指数为0.869,预测患者OS和CSS列线图的Brier评分分别为0.0514和0.0354。结论:在考虑总生存期的情况下,NF-PNETs≤2cm的患者可以从手术中获益。基于建立的列线图对患者进行风险分层,能够准确将患者分成预后有显著差异的低风险组和高风险组,能较好地预测NF-PNETs≤2cm患者的OS和CSS,有助于临床医师为患者提供个体化精准治疗。
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科里奥利质量流量计(简称科氏流量计)是一种直接式质量流量测量仪表,可以同时测量流体的质量流量、密度等参数。科氏流量计在使用过程中易出现挂壁故障,影响测量精度,因此,需要对挂壁故障进行定期检测。检测所采集的数据质量会影响科氏流量计挂壁故障检测的精度,针对此问题,必须对脏数据进行清洗,进一步提高科氏流量计挂壁故障检测的准确率,提出了一种基于强化学习的数据清洗算法。将数据与后端机器学习模型相结合,使用Q
目的:采用高分辨颅脑T1加权成像(T1-weighted image,T1WI)图像和基于影像组学的人工智能技术,来开发和验证用于预测轻度认知障碍(Mild cognitive impairment,MCI)至阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是否转化及转化时间(time to progression,TTP)的模型,并建立多预测因子诺莫图。方法:本研究共纳入162名MC
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