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  1. Nature Medicine60

    研究:日本4D队列6,803人粪便宏基因组分析提示两条方向相反的菌群介导轴连接生活方式与健康及15种疾病

    研究基于日本4D队列6,803名成人的粪便鸟枪法宏基因组数据,构建菌群预测评分并在13个独立且地域多样的队列中验证,发现两条方向相反的菌群介导轴将生活方式与健康及15种疾病联系起来。该结果为观察性关联分析,评分在多个队列中得到验证,但材料未提供效应量、随访细节及因果推断信息。适用人群为日本成人队列,其他地区的外推需谨慎。

    推荐理由:材料提示粪便宏基因组特征可能把可改变生活方式与健康及15种疾病联系起来,适合在消化科、慢病管理或MDT讨论中作为菌群与生活方式交互作用的证据线索,但需注意其预测评分基于队列验证,尚非临床干预依据。

  2. npj Digital Medicine60

    研究:中国多中心队列构建AI多时间点风险分层模型预测UA合并HFpEF患者心衰住院

    中国多中心回顾性队列纳入4367例合并不稳定型心绞痛(UA)的射血分数保留型心衰(HFpEF)患者,训练12种机器学习算法并外部验证,用于预测12、24、36个月心衰住院(HFH)风险。

    推荐理由:该研究为合并不稳定型心绞痛(UA)的射血分数保留型心衰(HFpEF)患者提供了12、24、36个月心衰住院风险的多时间点机器学习分层框架,并完成外部验证,适合心内科与老年科晨读或病例讨论时了解AI风险分层在该人群中的证据边界与预测因子。

已经到底了