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ABSTRACT: BACKGROUND: Chest wall syndrome (CWS), the main cause of chest pain in primary care practice, is most often an exclusion diagnosis. We developed and evaluated a clinical prediction rule for CWS. METHODS: Data from a multicenter clinical cohort of consecutive primary care patients with chest pain were used (59 general practitioners, 672 patients). A final diagnosis was determined after 12 months of follow-up. We used the literature and bivariate analyses to identify candidate predictors, and multivariate logistic regression was used to develop a clinical prediction rule for CWS. We used data from a German cohort (n = 1212) for external validation. RESULTS: From bivariate analyses, we identified six variables characterizing CWS: thoracic pain (neither retrosternal nor oppressive), stabbing, well localized pain, no history of coronary heart disease, absence of general practitioner's concern, and pain reproducible by palpation. This last variable accounted for 2 points in the clinical prediction rule, the others for 1 point each; the total score ranged from 0 to 7 points. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve was 0.80 (95% confidence interval 0.76-0.83) in the derivation cohort (specificity: 89%; sensitivity: 45%; cut-off set at 6 points). Among all patients presenting CWS (n = 284), 71% (n = 201) had a pain reproducible by palpation and 45% (n = 127) were correctly diagnosed. For a subset (n = 43) of these correctly classified CWS patients, 65 additional investigations (30 electrocardiograms, 16 thoracic radiographies, 10 laboratory tests, eight specialist referrals, one thoracic computed tomography) had been performed to achieve diagnosis. False positives (n = 41) included three patients with stable angina (1.8% of all positives). External validation revealed the ROC curve to be 0.76 (95% confidence interval 0.73-0.79) with a sensitivity of 22% and a specificity of 93%. CONCLUSIONS: This CWS score offers a useful complement to the usual CWS exclusion diagnosing process. Indeed, for the 127 patients presenting CWS and correctly classified by our clinical prediction rule, 65 additional tests and exams could have been avoided. However, the reproduction of chest pain by palpation, the most important characteristic to diagnose CWS, is not pathognomonic.
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Epigenetic silencing of the DNA repair protein O(6)-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) by promoter methylation predicts successful alkylating agent therapy, such as with temozolomide, in glioblastoma patients. Stratified therapy assignment of patients in prospective clinical trials according to tumor MGMT status requires a standardized diagnostic test, suitable for high-throughput analysis of small amounts of formalin-fixed, paraffin-embedded tumor tissue. A direct, real-time methylation-specific PCR (MSP) assay was developed to determine methylation status of the MGMT gene promoter. Assay specificity was obtained by selective amplification of methylated DNA sequences of sodium bisulfite-modified DNA. The copy number of the methylated MGMT promoter, normalized to the beta-actin gene, provides a quantitative test result. We analyzed 134 clinical glioma samples, comparing the new test with the previously validated nested gel-based MSP assay, which yields a binary readout. A cut-off value for the MGMT methylation status was suggested by fitting a bimodal normal mixture model to the real-time results, supporting the hypothesis that there are two distinct populations within the test samples. Comparison of the tests showed high concordance of the results (82/91 [90%]; Cohen's kappa = 0.80; 95% confidence interval, 0.82-0.95). The direct, real-time MSP assay was highly reproducible (Pearson correlation 0.996) and showed valid test results for 93% (125/134) of samples compared with 75% (94/125) for the nested, gel-based MSP assay. This high-throughput test provides an important pharmacogenomic tool for individualized management of alkylating agent chemotherapy.
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Assessing the total energy expenditure (TEE) and the levels of physical activity in free-living conditions with non-invasive techniques remains a challenge. The purpose of the present study was to investigate the accuracy of a new uniaxial accelerometer for assessing TEE and physical-activity-related energy expenditure (PAEE) over a 24 h period in a respiratory chamber, and to establish activity levels based on the accelerometry ranges corresponding to the operationally defined metabolic equivalent (MET) categories. In study 1, measurement of the 24 h energy expenditure of seventy-nine Japanese subjects (40 (SD 12) years old) was performed in a large respiratory chamber. During the measurements, the subjects wore a uniaxial accelerometer (Lifecorder; Suzuken Co. Ltd, Nagoya, Japan) on their belt. Two moderate walking exercises of 30 min each were performed on a horizontal treadmill. In study 2, ten male subjects walked at six different speeds and ran at three different speeds on a treadmill for 4 min, with the same accelerometer. O2 consumption was measured during the last minute of each stage and was expressed in MET. The measured TEE was 8447 (SD 1337) kJ/d. The accelerometer significantly underestimated TEE and PAEE (91.9 (SD 5.4) and 92.7 (SD 17.8) % chamber value respectively); however, there was a significant correlation between the two values (r 0.928 and 0.564 respectively; P<0.001). There was a strong correlation between the activity levels and the measured MET while walking (r(2) 0.93; P<0.001). Although TEE and PAEE were systematically underestimated during the 24 h period, the accelerometer assessed energy expenditure well during both the exercise period and the non-structured activities. Individual calibration factors may help to improve the accuracy of TEE estimation, but the average calibration factor for the group is probably sufficient for epidemiological research. This method is also important for assessing the diurnal profile of physical activity.
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This report gives an overview, background and progress on the implementation of the Veterans Counseling Program established pursuant to Iowa Code 35.12, as enacted by 2007 Iowa Acts, House FIle 817.
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[Table des matières] 1. Patients et méthodes. 1.1. Enquête dans la population générale : population, modalités d'envoi, taux de réponse. 1.2. Questionnaire SF-36 et questionnaire Medical Outcome Study (MOS) : PF physical functioning = activité physique (fonctionnement) ; RP role physical = limitations (du rôle) liées à la santé physique ; BP bodily pain = douleur physique ; GH General Health = santé générale ; VT vitality = vitalité (énergie/fatigue) ; SF social functioning = fonctionnement ou bien-être social ; RE role éemotional = limitations (du rôle) liées à la santé mentale ; MH mental health = santé mentale ; CF cognitive functioning = fonctionnement cognitif (dimension absente du SF-36 classique) ; HT eported health transition = modification perçue de l'état de santé ("dimension" annexe, = item 2 ou Q2). 1.3. Analyse : calcul des scores du SF-36 et du SF-36 + CF, cohérence des réponses, fiabilité de l'instrument, validité. 1.4. Analyse statistique. 2. Résultats commentés de l'enquête dans la population générale. 2.1. Fréquence des non-réponses par item et par question. 2.2. Cohérence des réponses. 2.3. Scores d'état de santé par dimension : description et comparaison avec une population américaine, comparaison des scores vaudois et genevois. 2.4. Existe-t-il une concentration des bons et des mauvais scores chez les mêmes répondants ? 2.5. Fiabilité. 2.6. Validité : validité convergente et discriminante, analyse factorielle, validation en fonction de variables externes. 3. Discussion. 3.1. Evaluation du questionnaire. 3.2. Mesure de la qualité de vie liée à l'état de santé perçu dans la population générale. 3.3. Adjonction de la dimension "fonctionnement cognitif". 3.4. Conclusions et recommandations.
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The objectives of this study were to evaluate the relationship between the diagnosis and recommendation integrated system (DRIS) indices and foliar nutrient concentrations, to establish optimum foliar nutrient concentrations with DRIS and to validate the DRIS norms for sugarcane crop. Foliar nutrient concentrations from 126 sugarcane commercial fields were analyzed during the 1996/97 season, to calculate DRIS indices. Regression analysis was used to fit a model relating DRIS indices to nutrient concentrations. Experiments were carried out during the 1997/98 season, whose treatments consisted of the addition of the most limiting nutrients according to DRIS. A new diagnosis was performed. At the end of 1997/98 season, the yields of each plot were collected. Analysis of variance and Duncan test (5%) were used for the evaluation of the collected data. There was a positive and significant relationship between sugarcane foliar nutrient concentrations and DRIS indices. The optimum foliar nutrient concentrations for sugarcane are: 13.4 g ha-1 for N, 1.91 g ha-1 for P, 12.2 g ha-1 for K, 2.99 g ha-1 for Ca, 2.15 g ha-1 for Mg, 1.61 g ha-1 for S, 4.48 mg ha-1 for Cu, 67.8 mg ha-1 for Mnand 11.7 mg ha-1 for Zn. DRIS norms evaluated are useful to correct nutritional imbalances and to increase sugarcane yield.
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Le diabète de type 2 est une maladie fréquente et en augmentation dans le monde entier. Malheureusement, elle est souvent diagnostiquée à un stade ou des complications sont déjà apparues. Depuis quelques années, des scores ont été développés pour identifier les sujets à risque de développer cette maladie. L'utilisation d'un tel score par le praticien pourrait amener ces patients à des mesures préventives, telles que le changement d'hygiène de vie, ou la prescription d'un traitement médicamenteux. Le but de notre étude est de comparer et de valider différents scores de risques de diabète de type 2 et de déterminer leur capacité à prédire la survenue de cette maladie dans la population de la cohorte CoLaus. Les premiers résultats, en étude transversale, ont tout d'abord montré de grandes différences quant à la population à risque d'un score à l'autre. En effet, le nombre de personnes à traiter varie considérablement selon la méthode utilisée. Ces différents scores ont donc nécessité une validation prospective. Ces résultats ont fait l'objet d'une publication (Schmid et col, Diabetes Care. 2011 Aug;34(8):1863-8). Au moyen des données du suivi à 5 ans, il est sorti qu'un score de risque utilisant des variables biologiques et cliniques, ainsi qu'un score utilisant des variables uniquement cliniques, obtenaient de très bon résultats quant à la prédiction du diabète de type 2. En effet, un des scores testés donne une valeur prédictive positive d'environ 20% à 5 ans, ce qui signifie qu'un patient « détecté » sur 5 pourrait bénéficier d'une intervention précoce. Toutefois, ces résultats concernent la population lausannoise et ne sont donc pas forcément applicables à l'ensemble de la population suisse. De plus, de plus amples études sont nécessaires évaluer l'efficacité d'un tel score dans la prévention du diabète en Suisse. Ces résultats ont fait l'objet d'une seconde publication (Schmid et col, Arch Intern Med. 2012 Jan 23;172(2):188-9). Dans un troisième volet de l'étude, l'impact de marqueurs génétiques a été évalué dans un sous- groupe de la population CoLaus. Les résultats n'ont toutefois montré qu'une très faible amélioration de la prédiction du risque en utilisant ces marqueurs. Ceci devrait nous encourager à intensifier les efforts de prévention sur le style de vie pour toute la population, plutôt qu'une approche ciblée sur les personnes génétiquement prédisposées. Ces résultats ont fait l'objet d'une troisième publication (Schmid et col, J Clin Endocrinol Metab. 2012 Apr 24. [Epub ahead of print]). La même démarche méthodologique a été utilisée pour évaluer l'importance pronostique de plusieurs marqueurs inflammatoires (interleukines 1 et 6, Τ Ν F-, protéine C-réactive) hépatiques (GT) ou adipocytaires (leptine et adiponectine) dans la survenue du diabète. Ces résultats sont actuellement soumis au Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism).
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Partint d'un projecte anterior anomenat Code, els objectius d'aquest projecte són: integrar l'aplicació en una eina de software, incorporar les noves versions de les llibreries GWT i Java, i escabilitzar l'aplicació a través de la tecnologia cloud computing concretament amb la infraestructura de Google App Engine