15、利用退伍军人事务部决策支持系统进行药物流行病学研究

利用退伍军人事务部决策支持系统进行药物流行病学研究

1. 引言

在过去十年,研究人员利用退伍军人事务部(VA)决策支持系统(DSS)数据库,来确定与降低痴呆发病率和进展相关的药物。研究发现了两类药物与降低痴呆发病率有关:
- 他汀类药物 :以辛伐他汀为例,它能阻断胆固醇合成,显著降低痴呆发病的风险比(HR 0.46,CI 0.44 – 0.48,p<0.0001)。辛伐他汀有两个主要作用,一是降低胆固醇,二是在高剂量时可减轻炎症。
- 血管紧张素受体阻断药物 :包括赖诺普利、坎地沙坦和缬沙坦等。这类药物降低痴呆发病率的效果虽不如他汀类显著(HR 0.81,C.I. 0.68 – 0.96,p=0.016),但在降低养老院入住率方面效果显著(HR 0.51,CI 0.36 – 0.72,p=0.0001)。此外,当血管紧张素受体阻滞剂(ARBs)与血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂联用时,还存在叠加效应。

同时,研究人员还考察了冠状动脉搭桥手术以及气态麻醉剂对痴呆发病率的影响。

DSS数据库是世界上最大的综合电子健康记录之一,自2001年10月(2002财年)开始收集数据,部分数据可追溯到1996年。该数据库每年记录约500万受试者的信息,涉及超过1亿份药物处方。与学术中心的经典队列相比,DSS数据库规模大得多,学术中心的队列通常只有1000 - 5000名患者,适用于研究患病率超过10%的药物,而DSS数据库则适合研究使用率在1%或更低的药物,且研究结果与其他流行病学研究高度一致。

2. 实验设计:一般考虑

2.1 DSS系统的优缺点

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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