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World File Search System三十一
计划概要
如果您的雇主为家属提供保险，则新生儿可从出生之日起（或在收养的情况下，从承担法律责任之日起）享受三十一 (31) 天的保险。若要使保险在前三十一 (31) 天后继续有效，我们必须在孩子出生或法定承担之日起三十一 (31) 天内收到将孩子添加为家属的申请表和任何适用费用的付款。保险费用应包括前三十一 (31) 天的保险费用。如果我们未在孩子出生或法定承担之日起三十一 (31) 天内收到申请和额外费用，保险将在三十一 (31) 天期限结束时终止。如果我们在三十一 (31) 天期限之后但在孩子出生或法定承担之日起六十 (60) 天内收到申请和费用，保险将追溯恢复，保险不会中断，但需要支付费用，包括前三十一 (31) 天的保险费用。新生儿保险条款不适用于该计划受保家属所生的孩子。
集体谈判协议
第 1 条：序言 第 1.1 节 本协议由芒特弗农市（以下简称“本市”）与国际消防员协会 1983 分会（以下简称“工会”）签订。本协议涵盖双方就消防员集体谈判单位的工资、工时和工作条件达成的全部协议，该协议是根据 RCW 41.56 进行集体谈判的结果，并在本协议规定的期限内有效。 第 1.2 节 本协议仅涵盖消防员、消防员/护理人员和公司官员。虽然营长由工会代表，但他们也受其与市政府达成的集体谈判协议的约束。第 1.3 节 市政府和工会同意，本集体谈判协议以芒特弗农市消防局目前为芒特弗农市和大斯卡吉特县消防区（通过市政府和斯卡吉特县之间的合同协议）以及其他邻近机构的居民提供的服务为基础。第二条：谈判单位的认可第 2.1 节 市政府承认工会为常规全职消防人员的唯一集体谈判代表。不包括：消防局长、助理消防局长、营长、消防局行政助理、部门秘书、民事防火专家和民事副消防局长。第 2.2 节 当工会和雇主不能就是否应将某个分类或职位纳入此谈判单位达成一致时，任何一方均可向公共就业关系委员会请求单位澄清。第三条：工会保障第 3.1 节本协议所涵盖的所有员工应在受雇于市政府后三十一 (31) 天内或本协议签署后三十一 (31) 天内（以较早者为准）决定是否成为工会成员，并随后缴纳作为会员资格条件统一要求的会费和入会费。
多中心评估生物防病毒关节感染面板，用于检测滑液样品中细菌，酵母和AMR基因
摘要BioMérieux生物防病毒关节感染（JI）面板是一种在体外诊断测试中，用于同时且快速（〜1 H）检测39个潜在病原体，直接从滑膜流体（SF）样品中直接从滑膜流体（SF）样品中。三十一种或微生物组以及几个AMR基因。这项研究是为了评估生物病毒JI面板的调节清除率，提供了对1,544个前瞻性收集的剩余SF样品的多中心评估，与生物体或聚合酶链反应（PCR）和AMR基因的生物体或聚合酶链反应（PCR）相比，具有性能（SOC）培养的数据。生物通道JI面板的灵敏度均为90.9％或更高，除六种生物外，所有AMR基因的灵敏度为100％。生物通道JI面板的特异性为98.5％或更高，用于检测所有生物体，而所有AMR基因的检测百分比（NPA）为95.7％或更高。BioFire JI面板对SOC培养物进行了改进，其较短的时间可以使生物体和AMR基因具有出色的敏感性/PPA和特定的ITY/NPA，并且预计在各种临床情况下都可以及时且可操作的诊断信息，以供联合感染。
国家理工学院德里信息Brocher ...
1。关于德里国家理工学院（NITD）是由议会法案于2010年成立的三十一名NIT之一，并已被宣布为国家重要性研究所。nit德里是一个自治学院，在印度政府教育部的主持下发挥作用。它旨在在工程，科学和技术的各个学科中提供学者和研究设施，以提高知识的学习和传播。NIT德里的使命是生产人力资源，这些人具有创造性，竞争性和创新性，具有较高的智力和道德价值观。该研究所正在接受整体教育，并在其学生中灌输了高道德价值观。nit Delhi已于2010年开始了学术会议，其中包括计算机科学和工程，电子和通信工程和电气工程的三个本科BTECH学位课程。NIT德里的学术活动于2010年在NIT Warangal发起，后来于2012年6月搬到了新德里Dwarka的一个临时校园，此后于2014年迁至Narela的Nilerd。该研究所于2022年从位于地点号的永久校园开始了学术活动FA7，P1区，GT Karnal Road，德里110036，印度。校园位于距Jahangirpuri地铁站约10分钟路程的距离，与公共交通良好相关。
质牙齿的根管中细菌的定性和定量分子分析，牙髓坏死
摘要：有关细菌多样性的信息，例如原牙根管中的每个物种的数量，有助于改善我们对原牙中牙髓牙齿起源感染的有效管理。这项研究使用荧光原位杂交（FISH）技术对原代牙齿的根管中的细菌进行了定性和定量评估。使用鱼类技术评估了31名儿童的果肉坏死的三十一颗原发性牙齿，以检测聚集的放线菌菌菌的存在和密度链球菌，链球菌突变，sobrinus链球菌，Tannerella Forsythia和treponema denticola。描述性措施解释了与密度有关的数据，根据症状和症状，学生的T检验评估了每个细菌密度之间的差异。将细菌密度配对并相关。在所有样品中检测并鉴定了所有测试的细菌。每个物种的细菌个体的平均数量范围从1.9 x 10 8细胞/ml（S. mutans）到3.1 x 10 8细胞/ml（F. nucleatum）（p> 0.05）。每个细菌的平均计数总和几乎占整个微生物群落的80％。患有疼痛的患者的牙霉菌明显更高，并且凝血肿的患者表现出更大的链球菌和尼非菌的密度（p <0.05）。这项研究表明，在所有牙髓坏死的所有初级牙齿中都发现了所有12种细菌。所研究的物种之间没有占主导地位。所有物种都有相似数量的个体。
机器学习应用于脑瘫和中风中的步态分析数据：系统评价
背景：在神经病理学中，脑瘫和中风是行走障碍的主要因素。在最近的文献中提出了机器学习方法，以分析这些患者的步态数据。但是，机器学习方法仍然无法有效地转化为临床应用。这一系统评价解决了阻碍机器学习数据分析在脑瘫和中风患者的临床评估中使用的差距。研究问题：将提议的机器学习方法转移到临床应用中的主要挑战是什么？方法：PubMed，Web of Science，Scopus和IEEE数据库被搜索，以获取有关机器学习方法的相关出版物，直到2023年2月23日，将其应用于中风和脑瘫患者的步态分析数据。提取了与所提出方法有效翻译为临床使用的适用性，可行性和可靠性有关的信息，并根据一组预定义的问题评估了质量。结果：从4120个结果参考文献中，有63个符合纳入标准。三十一项研究使用了监督，32条使用了无监督的机器学习方法。人工神经网络和K-均值聚类是每个类别中最常用的方法。缺乏特征和算法选择的基本原理，使用未经复制的数据集以及群集输出的临床解释性缺乏，这是这些方法的临床可靠性和适用性的主要因素。意义：文献提供了许多机器学习方法，用于从脑瘫和中风患者聚集步态数据。然而，所提出的方法的临床意义仍然缺乏，将其翻译成现实世界的应用。未来研究的设计必须考虑到临床问题，数据集意义，特征和模型选择以及结果的解释性，鉴于它们对临床翻译的关键性。
一些天然抗高血压药用植物化合物的生物信息学分析作为有希望的血管紧张素转换酶抑制剂
3 尼日利亚阿贝奥库塔联邦农业大学园艺系 摘要 血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制一直是抗高血压药物开发的一条有希望的途径。我们的研究使用计算机模拟方法调查了来自六种药用植物（Allium sativum L.、Zingiber officinale Roscoe、Acalypha godseffiana Mast.、Moringa oleifera Lam.、Vernonia amygdalina Delile 和 Rauvolfia vomitoria Afzel.）的生物活性化合物对 ACE 的抑制潜力。筛选了三十一 (31) 种生物活性化合物，同时使用雷米普利和依那普利作为对照药物。从 PubChem 在线服务器获得了生物活性化合物和对照药物的 3D 结构和规范简化分子输入线输入系统 (SMILES)。使用 SwissADME 在线服务器和 AutoDock Vina 软件对生物活性化合物进行药物相似性评估，并对成功化合物进行蛋白质-配体对接。还进行了 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）分析，以评估命中配体是否适合进一步药物开发。在筛选的 31 种化合物中，17 种至少通过了药物相似性判定的五条标准规则中的四条，而对照药物（雷米普利和依那普利）未通过其中一条规则。 Ajmaline、芹菜素、槲皮素、Cryptolepine、木犀草素、羟基维诺内酯、山奈酚和维诺达洛尔的结合能分别为 -9.6 kcal/mol、-8.7 kcal/mol、-8.5 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.3 kcal/mol、-8.3 kcal/mol 和 -7.8 kcal/mol，高于雷米普利和依那普利（-7.6 kcal/mol 和 -7.5 kcal/mol）。较高的结合能和结合相互作用的稳定性表明这些命中配体是针对 ACE 的潜在抗高血压药物。然而，需要进行湿实验室实验研究来验证这些化合物的抑制活性并阐明其作用机制。关键词：植物化合物、结合亲和力、高血压、靶蛋白、药用植物 *通讯作者电子邮件：fawibeoo@funaab.edu.ng 简介 高血压，俗称高血压，是影响人类最常见的疾病之一
产前和围产期抗生素暴露和长期...
抗生素经常在怀孕期间服用。尽管需要解决急性感染，但它们的使用促进了抗生素耐药性。也发现了使用抗生素的其他关联，例如肠道细菌的扰动，微生物成熟的延迟以及过敏和炎症性疾病的风险增加。对母亲的产前和围产期抗生素的给药鲜为人知，对后代的临床结果有何影响。对Cochrane，Embase和PubMed发动机进行了文献搜索。检索到的文章已由两位作者进行了审查，并进行了验证。主要结果是使用前和围产期母体母体抗生素对临床结果的影响。三十一项相关研究包括在荟萃分析中。讨论了各个方面，包括感染，过敏，肥胖和社会心理因素。在动物研究中，已经建议在妊娠期间抗生素摄入量会导致免疫调节的长期改变。 在人类中，在怀孕期间抗生素摄入与不同类型的感染与小儿感染与住院相关的风险增加之间的关联。 在动物和人类研究中，已经报道了前抗生素和围产期抗生素使用和哮喘严重程度之间的剂量依赖性正相关，而人类研究则报道了与特应性皮炎和湿疹的阳性关联。 在动物研究中发现了抗生素摄入和心理问题之间的多个关联；但是，人类研究的相关数据受到限制。在动物研究中，已经建议在妊娠期间抗生素摄入量会导致免疫调节的长期改变。在人类中，在怀孕期间抗生素摄入与不同类型的感染与小儿感染与住院相关的风险增加之间的关联。在动物和人类研究中，已经报道了前抗生素和围产期抗生素使用和哮喘严重程度之间的剂量依赖性正相关，而人类研究则报道了与特应性皮炎和湿疹的阳性关联。在动物研究中发现了抗生素摄入和心理问题之间的多个关联；但是，人类研究的相关数据受到限制。但是，一项研究报告了自闭症谱系障碍的正相关。多个动物和人类研究报告说，母亲和疾病在其后代中使用前和围产期抗生素之间存在正相关。我们的发现具有潜在的临床意义，尤其是考虑到婴儿期和以后的生活以及相关的经济负担的影响。
重症监护室中残留意识的多模式预测：Connect-Me研究
功能性MRI（fMRI）和EEG可能揭示意识障碍患者（DOC）的残留意识，这是由慢性文献的快速扩展的慢性文献所反映的。然而，尽管识别剩余意识是重症监护病房（ICU）临床决策的关键，但很少研究急性DOC。因此，前瞻性，观察性，第三级中心队列，IIB期研究“使用EEG和fMRI的神经严重护理队列研究中的意识研究”（Connect-ME，NCT02644265）的目的是评估fMRI和EEG的准确性，以评估fMRI和EEG的准确性，以识别ICU中急性文档中急性文档中的残留意识。在2016年4月至2020年11月之间，通过反复的临床评估（fMRI和EEG）检查了87例急性DOC患者，患有创伤性或非创伤性脑损伤。通过视觉分析，光谱频带分析和支持向量机（SVM）意识分类器评估静止状态的脑电图和外部刺激。此外，评估了针对规范静止状态fMRI网络的内部和区域内静止状态连接性。接下来，我们在研究入学时使用了EEG和FMRI数据，以两种不同的机器学习算法（随机森林和SVM与线性内核）区分以最低意识的状态或更高的（≥mcs）的患者与昏迷或无反应的醒目状态（≤UWS）的患者（≤UWS）在ICU中（或在ICU中）（或在ICU之前）（或在ICU之前）（或在ICU之前）在曲线下用面积（AUC）评估了预测性能。在研究入学人群中，87例DOC患者（平均年龄为50.0±18岁），女性为43％），51名（59％）为≤UWS，36（41％）为≥MC。三十一名（36％）患者在ICU中死亡，其中28例撤离生命疗法的患者。eeg和fMRI预测了研究入学和ICU出院时的意识，最大AUC为0.79（95％CI 0.77-0.80）和0.71（95％CI 0.77-0.80）。基于脑电图组合和fMRI组合的模型可预测研究入学率和ICU放电时的意识水平，最大AUC为0.78（95％CI 0.71-0.86）和0.83（95％CI 0.75-0.89），具有IM证明积极的预测值和敏感性。总体而言，机器学习算法（SVM和随机森林）的表现同样出色。总而言之，我们建议ICU中的急性DOC预测模型是基于fMRI和EEG特征的组合，无论使用的机器学习算法如何。