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探究多类酒摄入量与痛风发病风险的因果关系:一种孟德尔随机化双样本研究

摘要: [目的] 关于酒精摄入量对痛风风险的影响,现有的研究结论却呈现出显著的差异性和不一致性。因此,我们进行了孟德尔随机化分析(MR)来评估多类酒精摄入量与痛风发病风险的因果关系。 [方法] 工具变量从公开可用的全基因组关联研究数据集中获得。采用逆方差加权(IVW)方法进行MR分析,采用留一法进行敏感性检验,MR Egger回归(MER)的截距间接判断异质性及多效性。 [结果] 基于IVW方法的分析结果发现啤酒/苹果酒与痛风之间存在显著的正向因果关系(logOR 1.1865,95% CI [ 0.0326 2.3404],p = 0.04);白葡萄酒与痛风之间存在显著的负因果关系(logOR -0.8784,95% CI [-1.6257 -0.1311],p = 0.02);强化葡萄糖酒与痛风之间存在显著的正因果关系(logOR 2.0453,95% CI [0.0967 3.9940],p=0.04);红葡萄酒与痛风之间存在显著的负因果关系(logOR -6.5141,95% CI [-10.6785 -2.3496],p =0.002);所有酒精饮品(Alcohol)视为一个整体研究时,与痛风之间存在显著的负因果关系(logOR -1.4619,95% CI [-2.8009 -0.1229],p = 0.03)。烈酒与痛风之间存在关联不强、多效性等,未纳入分析。 [结论] 基于IVW模型的分析结果显示,啤酒/苹果酒的摄入量可能是痛风发生的一个风险因素;白葡萄酒红葡萄酒的摄入量可能降低痛风的发病,而强化葡萄酒的摄入量可能是痛风发生的一个风险因素。将所有酒精饮品(Alcohol)视为一个整体时,其摄入量可能降低痛风风险。

王小勇;伍玉娟;马宁宁;陈远瑾;陈珏莹;蔡斯悦发表时间:2025-02-17
Neuroendocrine carcinoma of the cervix: The value of postoperative radiation in early-stage disease

目的: 早期子宫颈神经内分泌癌的治疗主要包括手术及化疗;常规术后放疗的应用仍有争议。本研究评估早期子宫颈神经内分泌癌术后放疗的价值。方法:回顾性队列研究,入组2006年-2022年的早期子宫颈神经内分泌癌患者;按术后是否放疗分为术后未放疗组(组A)和术后放疗组(组B)。使用Kaplan-Meier方法计算无进展生存期、总生存期、总生存率。结果: 入组66例患者,组A共32例 (48.5%),组B共34例 (51.5%)。术后随访35 (区间12-116) 个月, 26例 (39.4%) 复发。与组A相比,组B的盆腔复发率略低 (12.5% vs 2.9%, p = 0.142),远处转移率略高 (28.1% vs 44.1%, p = 0.177),总复发率相似 (29.4% vs 31.3%, p = 0.871)。组B的宫颈间质浸润≥1/2更常见 (28.0% vs 63.0%, p = 0.012),此类患者(宫颈间质浸润≥1/2)术后放疗可延长无进展生存期 (33.9个月 vs 47.9个月) 和总生存期 (40.7个月 vs 70.0个月) 但结果无统计学差异 (p = 0.963, p = 0.636)。淋巴脉管间隙受累是术后肿瘤复发的高危因素 (HR 9.13, p = 0.005),但此类患者术后放疗未改善无进展生存期 (51.5个月 vs 48.8个月, p = 0.942) 和总生存期 (53.9个月 vs 60.6个月, p = 0.715) 。研究局限性: 回顾性队列研究,样本量偏小。结论: 早期子宫颈神经内分泌癌术后放疗可改善宫颈间质浸润深度≥1/2患者的无进展生存期和总生存期;淋巴脉管间隙受累是术后肿瘤复发的高危因素,但此类患者术后放疗可能并无生存获益。

宋晓晨;杨佳欣;向阳;张卉;钟森;谭先杰;马水清;金滢;潘凌亚;吴鸣;曹冬焱发表时间:2025-02-17
神经模拟推断:基于神经网络和模拟推断的认知建模方法

认知建模是量化和理解人类心智过程的重要方法,但目前该方法多集中于简单实验任务和数据结构,当试图构建复杂模型以解释复杂认知过程时,能否确定其似然并完成参数推断是严峻的挑战。基于神经网络的模拟推断方法结合了模拟推断与分摊技术,无需计算似然函数,直接利用模拟数据来参数推断,并通过神经网络训练控制计算成本,可快速稳健地进行参数推断。该方法已成功应用于证据积累模型框架下的大规模数据、动态潜变量以及联合建模等场景,并开始扩展到强化学习和贝叶斯决策模型。未来的研究可以进一步验证神经模拟推断的有效性,应用该方法拓展认知模型的应用范围,理解人类复杂认知加工的规律。

潘晚坷;胡传鹏发表时间:2025-02-16
基于SERVQUAL模型的直播带货虚假宣传现象治理系统动力学仿真

随着网络直播带货的兴起,虚假宣传、产品质量等问题层出不穷,成为网络直播经济进一步发展的障碍。针对直播带货中的虚假宣传现象,基于SERVQUAL理论构建以网红、平台、商家、消费者、政府主体博弈的系统动力学模型,从政府监管、平台治理、消费者监督三个角度,探究直播带货中虚假宣传现象的治理机制及成效。研究发现:(1)在政府监管方面,投入力度提升时,前中期能够降低虚假宣传程度,在后期,不能降低虚假宣传程度;(2)在平台治理方面,网红行为监管为主导的策略相较其他策略,更能降低虚假宣传程度,且到达零点的时间也更早;(3)在消费者监督方面,消费者维权意识提升时,前中期能够降低虚假宣传程度,在后期,不能降低虚假宣传程度,其对虚假宣传程度影响较小。

何鹏志;祁玉青发表时间:2025-02-14
Generative Models, Humans, Predictive Models: Who Is Worse at High-Stakes Decision Making?

Despite strong advisory against it, large generative models (LMs) are already being used for decision making tasks that were previously done by predictive models or humans. We put popular LMs to the test in a high-stakes decision making task: recidivism prediction. Studying three closed-access and open-source LMs, we analyze the LMs not exclusively in terms of accuracy, but also in terms of agreement with (imperfect, noisy, and sometimes biased) human predictions or existing predictive models. We conduct experiments that assess how providing different types of information, including distractor information such as photos, can influence LM decisions. We also stress test techniques designed to either increase accuracy or mitigate bias in LMs, and find that some to have unintended consequences on LM decisions. Our results provide additional quantitative evidence to the wisdom that current LMs are not the right tools for these types of tasks.

Keri Mallari;Julius Adebayo;Kori Inkpen;Martin T. Wells;Albert Gordo;Sarah Tan发表时间:2025-02-14
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