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为了帮助临床医师和药师便捷了解这些药物的作用特点、用法用量和注意事项，确保新冠肺炎患者的安全、合理用药，提高救治效果。湖南省药学会、湖南省医学会临床药学专业委员会，组织一线临床药师，全面收集、整理资料，汇总编写了药物信息汇编（第一版）。新冠肺炎诊疗方案治疗药物信息汇编（第一版）的发布，犹如一支抗“疫”信息分队，在临床应用和实践的过程中，发挥了积极的作用，首战告捷。然而，由于对于新冠肺炎的认知尚属于探索阶段，目前治疗中暂无特效药，根据不断完善的诊疗方案，新冠肺炎诊疗方案治疗药物信息汇编（第二版）在第一版的基础上做了增补。西药部分新增了4个抗病毒药物，3个抗菌药物以及胸腺素、乌司他丁、维生素C、甘

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严重抑郁症（MDD）的治疗管理一直具有挑战性。 但是，基于脑电图（EEG）预测抗抑郁药治疗结果可能有助于抗抑郁药的选择，并最终改善MDD患者的生活质量。 在这项研究中，提出了一种涉及预处理.EEG数据的机器学习（ML）方法，以对选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）进行此类预测。 为此目的，实验数据的采集涉及34位MDD。患者和30位健康对照。 因此，基于小波变换（WT）分析，构造了包含脑电数据时频分解的特征矩阵，称为脑电数据矩阵。 但是，所得的EEG数据矩阵具有较高的维数。 因此，根据标准，即接收机工作特性（ROC），基于基于等级的特征选择方法来进行尺寸缩小。 结果，在分类模型（即逻辑回归（LR）分类器）的训练和测试过程中，最重要的特征被识别并被进一步利用。 最后，通过10次交叉验证（10-CV）的100次迭代来验证LR.model。 将分类结果与短时傅立叶变换（STFT）分析和经验模态分解（EMD）进行了比较。 从额叶和颞叶脑电图数据中提取的小波特征具有统计学意义。 与STFT和EMD等其他时频方法相比，WT分析显示出最高的分类准确性，即准确度= 87.5％，灵敏度= 95％和

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