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![B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。](/simg/6/60221f81dd15cb179822a059b2fd30afcae0ffe8.webp)
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性很大，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。通常通过测量最大氧气吸收（_ vo 2 Max）来评估CF，作为在心肺运动测试（CPET）中获得的最大有氧力量指数[11 \ XE2 \ x80 \ x93 13]。 _ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大能力，这直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要受过训练的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间通过_ VO 2 Max评估的CF均未为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是考虑到评估心血管适应性的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。这些方法在日常生活的无监督活动中，如果在实验室外部进行，则所有人口都可以更现实，毫不动摇，并且可以使用所有人口。
B'Against心血管疾病和各种人群中的全因死亡率[4，6，7]。因此，由于人口寿命增加的相关性，CF的连续测量可以被视为生命体征，因此，这应该是公共卫生的优先事项[8]；但是，CF的定义和评估方式是矛盾的[9 \ XE2 \ x80 \ x93 11]。CF，作为在心肺运动测试（CPET）期间获得的最大有氧功率指数[11 \ XE2 \ X80 \ X93 13]。_ vo 2 max分别反映了肺，心血管和代谢系统分别捕获，运输和利用氧气的最大容量，该系统直接受CF的影响[13，14]。但是，CPET期间的_ VO 2最大测量需要训练有素的专业人员和昂贵的设备[15 \ XE2 \ X80 \ X93 17]，并且很少用作一般人群中的预防工具。因此，在CPET期间由_ VO 2 MAX评估的CF均不能为所有人群提供，并且无法连续获得。因此，考虑到执行CPET的困难，但是鉴于评估心血管健身的高临床价值，需要进行连续评估CF的新方法。在无监督的日常生活活动（ADL）的活动期间，如果在实验室外部进行的所有人口（ADL）[18]，这些方法可能更现实，无障碍和可供所有人口访问。最近，在医学中使用了可解释的模型来更好地证明预测模型的决策[26]。可穿戴传感器和生命信号融合可能代表连续推断CF的独特可能性，从而允许将来使用该技术来预测NCD，尤其是心血管疾病[6，7]。此外，越来越多的研究结合了使用磨损和机器学习技术来监测NCD患者的使用，尤其是在心脏呼吸型领域[19，20]。实际上，来自可穿戴设备的纵向数据似乎包含足够的信息，可以预测来自Com-Plex机器学习算法的无监督ADL的健康志愿者[21 \ XE2 \ X80 \ X93 25]。然而，尽管可穿戴设备和机器学习之间存在着巨大的潜力，但仍然缺乏使用这些技术预测NCD患者的CF的证据，尤其是在糖尿病，慢性肺部疾病和心血管疾病中。此外，了解这些模型如何通过机器学习算法训练，可以将重要信号转换为_ VO 2 Max可能会提供有关志愿者之间CF差异的复杂机械见解。由于_ vo 2最大词语算法的复杂性，基于从可穿戴技术获得的功能[25]，纵向生命信号的解释能力被转换为_ vo 2 max的纵向范围非常低[26] [26]，因为对给定模型的解释性及其性能之间的预期折衷是可以预测的健康及其健康的折算[27]。在本文中，我们调查了Shapley来评估CF预测问题中特征的重要性。众所周知，可穿戴传感器对于可以与机器学习技术相关的连续生物数据采集很有用，例如随机森林回归，神经网络和支持向量回归机器可预测CF [21，25]。因此，理解这些模型还可能表明人类\ Xe2 \ x80 \ x9cblack box \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d生理系统如何与环境相互作用，近似这些复杂算法的解释能力，即我们在使用简单的方法中所体验的内容，例如在线性性回归模型中所体验的内容。Shapley添加说明（SHAP）是一种源自Cociational Game理论的宝贵方法，该方法可用于解释根据从生物学数据获得的监督机器学习方法构建的复杂模型[26，28]。其使用的主要动机依赖于（1）其成为模型不可知论的能力（即，与任何模型相关的解释方法，以提取有关预测过程的额外信息'
全因入院和再入院，2022年春季自行车CDP报告
质量改善的关键目标是减少可避免的住院入院和再入院。可避免的入院和再入院会影响患者的日常生活，并有助于不必要的医疗保健支出。但是，对在问责制计划中使用录取和再选中的措施的意外后果的担忧促使重要的研究和讨论以实现质量目标，同时保护获得必要和适当的护理。国家质量论坛（NQF）全因入院和再入院（ACR）常务委员会负责监督质量措施的组合，这些质量措施继续解决重新入院效率低下，并改善护理环境之间的过渡和护理协调。ACR措施组合包括全因和特定条件的入院和再入院。
第四剂 mRNA COVID-19 疫苗对长期护理机构居民和高龄老人全因死亡的有效性：瑞典的一项全国性回顾性队列研究
仍然是公共卫生优先事项。到 2022 年 4 月 5 日，包括瑞典在内的共有 9 个欧洲国家建议向某些脆弱人群接种第四剂 COVID-19 疫苗，例如 LTCF 的居民和 80 岁或以上的老年人。2 迫切需要有关第四剂对这些人提供的保护的数据，以指导疫苗接种政策和策略并防止过早死亡。来自以色列的观察性研究表明，在年龄≥60 岁的一般老年人中，第四剂 BNT162b2 与较低的感染率和严重疾病率相关 3 并且与第三剂相比，在 Omicron 占主导地位的时期，对 COVID-19 死亡率的有效率约为 75%。4 − 6 然而，所有这些研究都是在一般老年人中进行的，其中大多数年龄在 80 岁以下，并且
2018 年春季全因入院和再入院
减少可避免的住院和再入院仍然是医疗质量改进的重点。可避免的住院和再入院使患者远离日常生活，使他们在紧急情况下面临潜在危害，并导致不必要的医疗支出。为了激励减少不必要的再入院，再入院率的衡量标准已成为基于价值的采购计划的重点。虽然各种各样的医疗保健利益相关者都支持减少不必要住院的目标，但关于再入院的目标率、适当的归因方法以及这些衡量标准是否应与提供者付款挂钩的争论仍然存在。系统评价发现，不到三分之一的再入院可能被认为是可以预防的。1 此外，与再入院率相关的许多因素可能超出了医院的控制范围，例如患者的社会风险或其服务社区可用的资源。另一方面，高再入院率与护理协调不力和护理质量低下有关，也与更高的医疗保健支出和增加的医疗风险有关。有多种干预措施被发现有助于降低可避免的入院和再入院率，例如改善患者出院指示的沟通、与急性后期护理提供者和初级保健医生的协调，以及减少医院内获得性疾病等并发症。2,3