胃癌机器人胃切除术 (RG) 的初步经验证明了良好的短期结果,表明 RG 是腹腔镜胃切除术 (LG) 的有效替代方案。然而,关于胃癌 RG 术后长期生存和复发的数据尚未见报道。本研究的目的是评估 RG 与 LG 后的长期结果。
方法:
回顾性评估了 2005 年 7 月至 2009 年 12 月期间分别接受 RG 或 LG 的 313 名和 524 名胃癌患者。比较了长期结果使用整个队列和倾向评分匹配队列。
结果:整个队列分析显示 5 年总生存期 (OS) 或无复发生存期 (RFS) 无统计学差异(分别为 p = 0.4112 和 p = 0.8733 ):RG 后 93.3% [95% CI 89.9-95.6] 和 90.7% (95% CI, 86.9-93.5) 和 91.6% (95% CI 88.9-93.7) 和 90.5% (95% CI 87.6- 92.7) 分别在 LG 之后;风险比 机器人组的死亡和复发分别为 0.828(95% CI,0.528-1.299;p = 0.4119)和 0.968(95% CI,0.649-1.445;p = 0.8741)。倾向匹配队列分析显示 5 年 OS 或 RFS 无统计学差异(分别为 p = 0.5207 和 p = 0.2293):RG 后分别为 93.2% 和 90.7%,LG 后分别为 94.2% 和 92.6%;机器人组的死亡和复发风险比分别为 1.194(95% CI,0.695-2.062;p = 0.5214)和 1.343(95% CI,0.830-2.192;p = 0.2321)。
结论:潜在的技术优势,腹腔镜手术机器人系统并未改善胃切除术后的肿瘤学结果。 RG 和 LG 的长期肿瘤学结果没有差异。尽管如此,机器人在微创胃癌手术中的应用可能是一种肿瘤安全的替代方案。
腹腔镜胃切除术;长期结果;机器人胃切除术。
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这似乎非常适得其反,因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误,一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作,等等)。我只是在浪费时间吗?我应该转向不同的脚本语言吗? 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少,但是当我开始使用Ruby时,我是在Windows上,我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此,在主要使用Windows多年之后,开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix,这次是Linux。Rub
我收到格式为的回复#我需要将其转换为哈希值(针对活跃商家)。目前我正在遍历变量并执行此操作:response.instance_variables.eachdo|r|my_hash.merge!(r.to_s.delete("@").intern=>response.instance_eval(r.to_s.delete("@")))end这有效,它将生成{:first="charlie",:last=>"kelly"},但它似乎有点hacky和不稳定。有更好的方法吗?编辑:我刚刚意识到我可以使用instance_variable_get作为该等式的第二部分,但这仍然是主要问题。
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按照目前的情况,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我最近开始学习Ruby,这是我的第一门编程语言。我对语法感到满意,并且我已经完成了许多只教授相同基础知识的教程。我已经写了一些小程序(包括我自己的数组排序方法,在有人告诉我谷歌“冒泡排序”之前我认为它非常聪明),但我觉得我需要尝试更大更难的东西来理解更多关于Ruby.关于如何执行此操作的任何想法?
3月26日,映宇宙(HK:03700,即“映客”)发布截至2022年12月31日的2022年度业绩财务报告。财报显示,映宇宙2022年的总营收为63.19亿元,较2021年同期的91.76亿元下降31.1%。2022年,映宇宙的经营亏损为4698.7万元,2021年同期则为净利润4.57亿元;期内亏损(净亏损)为1.68亿元,2021年同期的净利润为4.33亿元;非国际财务报告准则经调整净利润为3.88亿元,2021年同期为4.82亿元,同比下降19.6%。 映宇宙在财报中表示,收入减少主要是由于行业竞争加剧,该集团对旗下产品采取更为谨慎的运营策略以应对市场变化。不过,映宇宙的毛利率则有所提升
文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式:ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk=Var(yt)Cov(yt,yt−k)其中分子用于求协方差矩阵,分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型,求出其滞
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