Nat Med：计算病理学模型误诊的人口统计学偏倚
尽管监管机构批准的数量不断增加，但基于深度学习的计算病理学系统往往忽视了人口统计学因素对性能的影响，这可能会导致偏差。由于计算病理学已经利用了大型公共数据集，而这些数据集未能充分代表某些人口统计群体，因此这一问题变得更加重要。使用来自癌症基
发表于4天前
Nat Med：基于风险的肺癌筛查在全民医疗保健环境中的表现
在全球范围内，肺癌是癌症死亡的主要原因。先前的试验证明，对高危个体进行低剂量计算机断层扫描肺癌筛查，可以将肺癌死亡率降低20%甚至更多。肺癌筛查已得到美国主要指南的批准，超过4，000个站点提供筛查。直到最近，美国以外地区的肺部筛查进展缓慢
发表于4天前
Nat Med：用于预测治疗结果的因果机器学习
因果机器学习（ML）提供了灵活的、数据驱动的方法来预测治疗结果，包括疗效和毒性，从而支持药物的评估和安全性。因果ML的一个关键好处是，它允许评估个体化治疗效果，因此临床决策可以根据个体患者的情况进行个性化。因果ML可以与临床试验数据和真实世
发表于4天前
Ann Intern Med：成人2型糖尿病的新药物治疗：美国内科医师学会的系统综述和网络荟萃分析
新的糖尿病药物可能对死亡率、心血管结局和肾脏结局产生有益的影响。
发表于5天前
Ann Intern Med：评估美国医院临床医生使用新一代抗生素治疗耐药革兰氏阴性菌感染：一项回顾性队列研究
美国抗生素市场的失败已经威胁到未来的创新和供应。了解临床医生何时以及为何未充分利用最近批准的革兰氏阴性抗生素，可能有助于在未来的抗生素开发和潜在的市场进入回报中优先考虑患者。
发表于5天前
JAMA：管理提示改善肺炎的抗生素选择：INSPIRE随机临床试验
肺炎是最常见的需要住院治疗的感染，也是过度使用超广谱抗生素的主要原因。尽管多重耐药菌（MDRO）感染的风险较低，但临床上的不确定性往往会促使最初的抗生素选择。需要制定策略，限制肺炎患者经验性抗生素过度使用。
发表于5天前
JAMA：管理提示改善尿路感染的抗生素选择：INSPIRE随机临床试验
尿路感染（UTI）是导致住院的第二大常见感染，通常与革兰氏阴性多重耐药菌（MDRO）有关。临床医生过度使用超广谱抗生素，尽管大多数患者MDRO感染的风险较低。需要限制过度使用经验性抗生素的安全策略。
发表于5天前
Nat Med：COVID-19的Omicron特异性自我扩增mRNA加强疫苗：一项2/3期随机试验
在此，我们进行了一项多中心、开放标签、随机的2期和3期研究，以评估重症急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）特异性（BA.1/B.1.1.529）、单价、热稳定、自我扩增mRNA疫苗GEMCOVAC-OM作为加强剂在接受两剂BBV
发表于5天前
Nat Med：改进的心血管风险预测新算法的开发和验证
QRISK算法使用来自数百万人的数据来帮助临床医生识别心血管疾病（CVD）高危人群。在这里，我们推导并外部验证了一种新的算法，我们将其命名为QR4，该算法结合了新的风险因素来分别评估男性和女性的10年心血管疾病风险。来自英国的998万和67
发表于5天前
Nat Med：靶向癌症中的KRAS
RAS家族变异体（其中大多数涉及KRAS）是人类癌症中最常见的热点突变，与预后不良相关。近四十年来，KRAS一直被认为是不可用药的，部分原因是它的结构缺乏小分子结合位点。但生物工程、有机化学和相关领域的最新发展提供了基础设施，使直接KRAS
发表于5天前
