旁遮普蚊媒病流行病学研究

该研究回顾了 2012 年 1 月 1 日至 2016 年 12 月 31 日期间在尼日利亚东南部阿巴卡里奇亚历克斯·埃库维姆联邦大学教学医院诊断为异位妊娠的患者病例。研究期间，医院共计分娩 11,932 例，其中妇科住院患者 7725 例。共 156 名患者诊断为异位妊娠，占所有分娩的 1.31%，占所有妇科住院患者的 2.0%。 患者的模态年龄组为 26 至 30 岁，其中 68 例 (43.6%)。 122 名患者 (78.2%) 已婚，而 34 名 (21.7%) 未婚。41 例 (26.3%) 为初产妇，33 例 (21.2%) 有过生育史。最常见的主诉是下腹痛和闭经，最常见的危险因素是既往盆腔炎。大多数病例在就诊前已经破裂。所有输卵管妊娠均接受了部分输卵管切除术，两例未破裂的输卵管妊娠接受了输卵管造口术，一例腹腔妊娠仅接受了探查性剖腹术。在 156 名异位妊娠患者中，8 名 (5.1%) 因晚期妊娠出现并发症。

在信息技术领域，数据挖掘技术对于甲状腺病的诊断与研究至关重要。\"甲状腺病数据挖掘\"项目可能包含利用Java编程语言对相关医疗数据进行深度分析，以发现潜在模式、关联及趋势。

尿路结石风险受到多种因素影响，包括生活方式、遗传和饮食。咖啡、茶和饮用水的来源会影响尿量及尿中溶质浓度。这项研究分析了印度尼西亚万隆帕德贾贾兰大学/哈桑萨迪金医院的咖啡、茶和饮用水源对钙肾结石风险的影响。在2016年11月至2017年1月间，研究在Universitas Padjaran / Hasan Sadikin总医院进行，招募了30例尿路钙化疾病患者和30例对照患者。通过问卷调查收集患者的特征、咖啡和茶的摄入量及水的来源。统计分析使用了独立t检验、Mann Whitney U、卡方检验和Fisher精确检验。结果显示，每日茶和每日茶及咖啡摄入量的比值比分别为0.33和0.2，具有统计学意义（P=0.038和P=0.04），表明茶和咖啡对钙结石风险有影响。

医疗保健行业包含大量敏感数据，需要小心地进行处理。糖尿病作为一种全球范围内严重的致命疾病，急需一种可靠的预测系统来帮助医疗专业人员做出诊断。不同的机器学习技术可用于从不同角度检查数据，并提炼出有价值的信息。通过应用某些数据挖掘技术，大数据的可访问性和可用性将带来更有用的知识。研究的主要目标是识别新模式，解释这些模式，为用户提供重要且有用的信息。糖尿病会导致心脏病、肾病、神经损伤和失明。因此，高效挖掘糖尿病数据是一个至关重要的问题。本研究使用数据挖掘技术和方法，寻找合适的技术来对糖尿病数据集进行分类并提取模式。在本研究中，应用了医学生物信息学分析来预测糖尿病。我们使用WEKA软件作为挖掘工具，对Pima Indian糖尿病数据库（来自UCI存储库）进行分析，目的是建立有效的预测和诊断模型。在本研究中，采用自举重采样技术提高准确性，并将朴素贝叶斯、决策树和KNN进行对比，以比较其性能。

通过CHAID决策树分析，研究发现，DSSM结果和年龄是结核病患者复发治疗类别的独立预测指标。此模型可帮助卫生部门识别高复发风险患者，为其提供适当指导和干预措施。

运用随机树、随机森林和向量机等算法，探索并预测给定样本是否患有糖尿病。通过可视化数据，评估不同模型的性能，并采用多角度交叉验证以确保结果的准确性。

这是一项针对学生的培训，利用Simulink的新模块库将斜坡周期输入信号引入到心脏病学中的正弦弛豫振荡器VI1。

在人体感染艾滋病毒后，CD4淋巴细胞数量下降，同时CD8淋巴细胞增加。本研究基于艾滋病人初始感染状况，进行了详细的统计分析与预测，以探索治疗方法。

这份数据集由美国国家癌症研究所支持的多中心血友病队列研究获得，涵盖了1978年1月1日至1995年12月31日在16个治疗中心追踪的1600多名血友病患者。数据总共包含2144个观测值和6个变量，其中包括描述HIV状况、凝血因子制剂使用剂量、日历年、年龄和参与研究时间等信息。