The Changing Landscape for Stroke\ua0Prevention in AF: Findings From the GLORIA-AF Registry Phase 2

Background GLORIA-AF (Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients with Atrial Fibrillation) is a prospective, global registry program describing antithrombotic treatment patterns in patients with newly diagnosed nonvalvular atrial fibrillation at risk of stroke. Phase 2 began when dabigatran, the first non\u2013vitamin K antagonist oral anticoagulant (NOAC), became available. Objectives This study sought to describe phase 2 baseline data and compare these with the pre-NOAC era collected during phase 1. Methods During phase 2, 15,641 consenting patients were enrolled (November 2011 to December 2014); 15,092 were eligible. This pre-specified cross-sectional analysis describes eligible patients\u2019 baseline characteristics. Atrial fibrillation disease characteristics, medical outcomes, and concomitant diseases and medications were collected. Data were analyzed using descriptive statistics. Results Of the total patients, 45.5% were female; median age was 71 (interquartile range: 64, 78) years. Patients were from Europe (47.1%), North America (22.5%), Asia (20.3%), Latin America (6.0%), and the Middle East/Africa (4.0%). Most had high stroke risk (CHA2DS2-VASc [Congestive heart failure, Hypertension, Age  6575 years, Diabetes mellitus, previous Stroke, Vascular disease, Age 65 to 74 years, Sex category] score  652; 86.1%); 13.9% had moderate risk (CHA2DS2-VASc = 1). Overall, 79.9% received oral anticoagulants, of whom 47.6% received NOAC and 32.3% vitamin K antagonists (VKA); 12.1% received antiplatelet agents; 7.8% received no antithrombotic treatment. For comparison, the proportion of phase 1 patients (of N = 1,063 all eligible) prescribed VKA was 32.8%, acetylsalicylic acid 41.7%, and no therapy 20.2%. In Europe in phase 2, treatment with NOAC was more common than VKA (52.3% and 37.8%, respectively); 6.0% of patients received antiplatelet treatment; and 3.8% received no antithrombotic treatment. In North America, 52.1%, 26.2%, and 14.0% of patients received NOAC, VKA, and antiplatelet drugs, respectively; 7.5% received no antithrombotic treatment. NOAC use was less common in Asia (27.7%), where 27.5% of patients received VKA, 25.0% antiplatelet drugs, and 19.8% no antithrombotic treatment. Conclusions The baseline data from GLORIA-AF phase 2 demonstrate that in newly diagnosed nonvalvular atrial fibrillation patients, NOAC have been highly adopted into practice, becoming more frequently prescribed than VKA in Europe and North America. Worldwide, however, a large proportion of patients remain undertreated, particularly in Asia and North America. (Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients With Atrial Fibrillation [GLORIA-AF]; NCT01468701

Υβριδικές μέθοδοι μηχανικής και βαθιάς μάθησης για ανθεκτικά, βιώσιμα και αλληλεπιδραστικά κυβερνοφυσικά συστήματα παραγωγής: συνδυαστική βελτιστοποίηση ελέγχου παραγωγής, συντήρησης και ποιότητας

Advances in Artificial Intelligence led to the introduction of novel paradigms, e.g., Industry 4.0 and smart manufacturing, that endeavor to digitize processes and operations within production systems, integrated in manufacturing plants. This digital transformation is achieved through the integration of intelligent technologies. Such technologies are the cyberphysical systems, which attempt to create a “bridge” between the computing process and the physical manufacturing environments through their integrated sensor devices. In this regard, they interchange information with the production environment and collect feedback from it. To adapt themselves and carry out decision-making, the cyberphysical systems process that feedback using artificial intelligence methodologies, including machine learning and deep learning. As a result, useful knowledge regarding manufacturing components and aspects, such equipment condition and inventory level, could be extracted in an effort to aid decision-makers in devising effective schedules and plans for manufacturing activities. Toward this end, the present dissertation studies the joint control and planning problem within dynamic production systems that implement cyberphysical systems. The aim is the realization of sustainable, resilient, and interactive cyberphysical manufacturing systems. In this respect, the dissertation proposes a variety of hybrid machine learning and deep learning methodologies. These methodologies are incorporated into decision-making frameworks, which assume the behavior and functionality of cyberphysical systems. Specifically, the frameworks strive to derive optimal, or near optimal joint control policies for production, maintenance, and quality control activities in the context of stochastic and deteriorating production environments, involving single, or multiple processing machines and storage facilities. The behavior of these environments is specifically defined by a number of random events. Among these events, failures deteriorate the condition of the considered systems. The quality of the produced parts is affected as well by the deteriorated system condition. For the optimization of the systems mentioned above, the proposed frameworks are applied and summarized as follows. The first one follows reinforcement learning decision-making for the joint optimization of manufacturing, maintenance, and recycling operations in a single-stage production/inventory system, which produces and stockpiles a single-type of products. Afterwards, the behavior and functionality of this framework is expanded for the joint control of alternative production environments. In this respect, hybrid reinforcement learning methodologies are introduced to optimize circular manufacturing systems. In contrast to other production systems, the circular ones attempt to produce new products by reusing low-quality, or returned ones in an effort to reduce the generation of waste. Given that, the proposed methodologies involve either one, or two reinforcement learning agents to formulate strategies for the processing machines included in the studied systems. Their decision-making integrates well-known ad-hoc control policies. The incorporated policies include pull production policies, e.g., Kanban, and condition-based maintenance. The aim of this implementation is the minimization of redundant costs related with unsold items and unnecessary authorization of activities. Due to its promising performance, the two-agent hybrid reinforcement learning approach is also applied for addressing sustainable manufacturing. Within this context, green and sustainable practices are considered for reforming low-quality material. Lastly, the dissertation proposes a deep learning methodology, which involves a predictive model. The considered model strives to devise activity authorizations by identify fluctuating aspects of manufacturing systems, e.g., inventory level. The evaluation of the proposed hybrid machine learning and deep learning methodologies is performed through a series of experiments simulating the behavior of the studied manufacturing systems. Findings of this evaluation validate the performance and efficiency of introduced methodologies in terms of cost-efficiency, sustainability, material management, and system resilience.Οι πρόσφατες εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν οδηγήσει στη διαμόρφωση νέων τεχνολογικών τάσεων, όπως η Βιομηχανία 4.0 και η έξυπνη παραγωγή, που στοχεύουν στον ψηφιακό μετασχηματισμό παραγωγικών διεργασιών και διαδικασιών σε συστήματα παραγωγής, όπως αυτά εντοπίζονται σε βιομηχανίες και εργοστάσια. Αυτός ο μετασχηματισμός επιτυγχάνεται μέσω της ενσωμάτωσης ευφυών τεχνολογιών. Από τις διαθέσιμες τεχνολογίες, τα κυβερνοφυσικά συστήματα ενσωματώνονται συχνά σε συστήματα παραγωγής για την παρακολούθηση και τον έλεγχο δραστηριοτήτων, όπως παραγωγή και συντήρηση. Σκοπός τους είναι η γεφύρωση του χάσματος μεταξύ υπολογιστικών διεργασιών και δυναμικών συστημάτων παραγωγής με τη βοήθεια των αισθητήρων που διαθέτουν. Συγκεκριμένα, επιδιώκουν να προσαρμόζονται και να λαμβάνουν αποφάσεις σύμφωνα με τα δεδομένα που συλλέγουν από την αλληλοεπίδρασή τους με το περιβάλλον παραγωγής. Η επεξεργασία των δεδομένων γίνεται με τη χρήση μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων αυτών της μηχανικής και βαθιάς μάθησης. Αποτέλεσμα αυτής της επεξεργασίας είναι η δημιουργία γνώσης για στοιχεία των παραγωγικών συστημάτων που επηρεάζουν άμεσα την παραγωγική διαδικασία, όπως η φθορά του εξοπλισμού, η ποιότητα των τελικών προϊόντων, η διαθεσιμότητα του αποθέματος κ.α. Η γνώση αυτή μπορεί να αξιοποιηθεί από τους λήπτες αποφάσεων στα εργοστάσια στην προσπάθειά τους να διαμορφώσουν αποτελεσματικά προγράμματα και στρατηγικές για δραστηριότητες παραγωγής. Η παρούσα διατριβή μελετά το πρόβλημα του συνδυαστικού ελέγχου, σχεδιασμού και προγραμματισμού δραστηριοτήτων παραγωγής, συντήρησης και ελέγχου ποιότητας προϊόντων σε δυναμικά συστήματα παραγωγής, στα οποία ενσωματώνονται κυβερνοφυσικά συστήματα. Σε αυτό το πλαίσιο, προτείνει ένα σύνολο υβριδικών μεθοδολογιών μηχανικής και βαθιάς μάθησης με στόχο την υλοποίηση βιώσιμων, ανθεκτικών και διαδραστικών κυβερνοφυσικών συστημάτων παραγωγής. Η εφαρμογή τους γίνεται σε μηχανισμούς λήψης αποφάσεων, οι οποίοι υιοθετούν τη συμπεριφορά και λειτουργικότητα των κυβερνοφυσικών συστημάτων. Συγκεκριμένα, αυτοί οι μηχανισμοί διερευνούν βέλτιστες ή μη συνδυαστικές πολιτικές ελέγχου για συστήματα παραγωγής με μία ή πολλαπλές μηχανές επεξεργασίας προϊόντων. Τα εν λόγω συστήματα θεωρούνται στοχαστικά και υφίστανται φθορές κατά τη λειτουργία τους. Αυτές οι φθορές επηρεάζουν παράλληλα και την ποιότητα των τελικών προϊόντων. Για τη βελτιστοποίηση των παραπάνω συστημάτων, οι προτεινόμενοι μηχανισμοί συνοψίζονται και εφαρμόζονται ως εξής. Ο πρώτος μηχανισμός ενσωματώνει μια μέθοδο ενισχυτικής μάθησης για τη συνδυαστική βελτιστοποίηση δραστηριοτήτων παραγωγής, συντήρησης και ανακύκλωσης σε ένα σύστημα παραγωγής/αποθέματος, που παράγει και αποθηκεύει ένα είδος προϊόντων. Ύστερα, η συμπεριφορά και λειτουργικότητα του μηχανισμού επεκτείνεται για τον συνδυαστικό έλεγχο εναλλακτικών συστημάτων παραγωγής. Συγκεκριμένα, προτείνονται υβριδικές μεθοδολογίες ενισχυτικής μάθησης για τη βελτιστοποίηση κυκλικών συστημάτων παραγωγής. Σ’ αντίθεση με άλλα συστήματα παραγωγής, τα συγκεκριμένα επιδιώκουν να παράγουν νέα προϊόντα με χρήση υλικού από επιστρεφόμενα ή χαμηλής ποιότητας προϊόντα με στόχο τη σταδιακή μείωση της παραγωγής αποβλήτων. Δεδομένου αυτού, οι προτεινόμενες μεθοδολογίες αξιοποιούν έναν ή δύο πράκτορες ενισχυτικής μάθησης για την ανάπτυξη στρατηγικών που βελτιστοποιούν τα εξεταζόμενα συστήματα. Επιπλέον, για τη λήψη αποφάσεων, ενσωματώνουν και γνωστές παραμετρικές πολιτικές ελέγχου παραγωγής, όπως η Kanban, και συντήρησης. Στόχος αυτής της υλοποίησης είναι η μείωση του περιττού κόστους που σχετίζεται με απούλητα προϊόντα και περιττές εξουσιοδοτήσεις δραστηριοτήτων. Λόγω της αποτελεσματικότητάς της, η προσέγγιση της υβριδικής ενισχυτικής μάθησης με δύο πράκτορες εφαρμόστηκε και για την επίλυση θεμάτων βιώσιμης παραγωγής. Γι’ αυτόν τον σκοπό, εφαρμόστηκαν πράσινες και βιώσιμες πρακτικές για την αναδιαμόρφωση υλικού χαμηλής ποιότητας. Τέλος, η διατριβή προτείνει μια μεθοδολογία βαθιάς μάθησης, η οποία αποτελείται από ένα μοντέλο πρόβλεψης. Το μοντέλο αυτό επιδιώκει την εξουσιοδότηση δραστηριοτήτων μέσω της αναγνώρισης μεταβαλλόμενων πτυχών και στοιχείων των συστημάτων παραγωγής, όπως το διαθέσιμο απόθεμα προϊόντων. Η αξιολόγηση των προτεινόμενων υβριδικών μεθοδολογιών μηχανικής και βαθιάς μάθησης έγινε μέσω πειραμάτων που προσομοίωναν τη συμπεριφορά των εξεταζόμενων συστημάτων παραγωγής. Ευρήματα αυτής της αξιολόγησης επιβεβαιώνουν την απόδοση και αποτελεσματικότητα των προτεινόμενων μεθοδολογιών αναφορικά με τη σχέση κόστους/αποτελεσματικότητας, βιωσιμότητας, διαχείρισης υλικού και ανθεκτικότητας συστημάτων

Anatomic and functional outcomes of retinectomy for the management of complicated retinal detachment with proliferative vitreoretinopathy

The aim of this study is to report the anatomic and functional outcomes of retinectomy for the management of rhegmatogenous retinal detachment complicated by proliferative vitreoretinopathy (PVR), comparing them with previously reported data and determining prognostic factors. Fifty-one eyes of 51 patients with established PVR grade C in which retinectomy was performed were retrospectively enrolled in the study. Primary outcome measures were anatomic success rate and final visual acuity. Secondary outcome measures were intraoperative complications, number of re-operations, and postoperative hypotony. Prognostic factors in relation to retinal re-attachment and final visual acuity were retrospectively analyzed. The rate of complete retinal re-attachment after one operation was 80% and after two operations it was 84%. At the end of the follow-up, the macula was attached in 96% of the cases. Mean LogMAR best-corrected visual acuity (BCVA) improved significantly from 2.45 +/- 0.66 preoperatively to 1.37 +/- 0.75 at the end of the follow-up (P<0.001). BCVA improved in 37 eyes (72%), remained the same in eleven eyes (22%) and worsened in three eyes (6%). Postoperative hypotony was observed in 2% of cases. Postoperative BCVA was significantly correlated with preoperative BCVA (P<0.001), extension of PVR (P=0.013), preoperative use of gas instead of silicone oil (SO) (P=0.01), and removal of SO (P=0.05). SO was left in situ in 35% of eyes. In conclusion, retinectomy is a surgical option providing good anatomical and reasonable visual outcomes in complicated retinal detachment with PVR. Better preoperative visual acuity, lesser extension of PVR, and the use of gas tamponade during the primary repair are relevant factors for a successful outcome whereas re-proliferation of epiretinal membranes seems to be the main reason of anatomical failure

Genoprotective Properties and Metabolites of β-Glucan-Rich Edible Mushrooms Following Their In Vitro Fermentation by Human Faecal Microbiota

A variety of bioactive compounds, constituents of edible mushrooms, in particular β-glucans, i.e., a group of β-d-glucose polysaccharides abundant in the fungal cell walls, have been linked to immunomodulating, anticancer and prebiotic activities. The aim of the study was the investigation of the genoprotective effects of edible mushrooms produced by Pleurotus eryngii, Pleurotus ostreatus and Cyclocybe cylindracea (Basidiomycota). Mushrooms from selected strains of the species mentioned above were fermented in vitro using faecal inocula from healthy volunteers. The cytotoxic and anti-genotoxic properties of the fermentation supernatants (FSs) were investigated in Caco-2 human colon adenocarcinoma cells. The FSs were cytotoxic in a dose-dependent manner. Non-cytotoxic concentrations were used for the genotoxicity studies, which revealed that mushrooms’ FSs have the ability to protect Caco-2 cells against tert-butyl hydroperoxide (t-BOOH), a known genotoxic agent. Their global metabolic profiling was assessed by 1H-NMR spectroscopy. A total of 37 metabolites were identified with the use of two-dimensional (2D) homo- and hetero-nuclear NMR experiments. Multivariate data analysis monitored the metabolic variability of gut microbiota and probed to biomarkers potentially associated with the health-promoting effects of edible mushrooms