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批发和零售业技能框架
我们很荣幸地推出针对批发和零售业的行业技能框架。该框架是严谨研究和广泛利益相关方参与的成果。它概述了该行业所需的技术和通用技能，并正式阐述了劳动力市场的技能需求。该框架将技能发展与劳动力市场所需技能相结合，旨在提高就业能力，促进经济增长，并为沙特王国的可持续发展做出贡献。
混合车辆技术的开发和2035年时间框架的机会
在美国，温室气体（GHG）排放标准已协助电动汽车的扩散，而无需为每种特定的动力总成减少温室气体排放。的确，可以达到零排放车辆的销售量大大增加，基于燃烧发动机的车队的销售量大大增加或没有改善。在2027 - 2032年型号的最终规则制定中，美国环境保护局预测，到2032年，其规则可能导致68％的电动汽车销售份额（包括56％的电池电动机和13％的插电式混合电动电动机），而在同一时间，其余非电力机器人机器人环境保护局的平均排放量会增加（美国剩余的无电气机器人环境保护局（美国）2024B。这种现象称为“后滑动”。
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。
中国痛风患者的营养素养量表的开发和验证
随着生活水平和饮食结构的变化，中国成人高度尿液的普遍性已达到14％[1] [1]，使痛风的发病率也在上升，根据流行病学数据，痛风的全球流行率已达到15.30％[2]，这是对人类的严重疾病的严重危险，因为人类疾病的疾病是严重的疾病，因为急性疾病，由于疾病的疾病，由于急诊发作，因此，急性疾病，急诊发作，这是因为急诊症的疾病，这是因为急性疾病，因为急诊症，急性疾病，这是因为急性疾病的疾病，这是因为急性疾病，因为急性疾病，急性疾病，这是因为急性疾病，而疾病的疾病却造成了疾病的侵害。这给患者带来了巨大的身体和精神压力，并加剧了患者的经济负担，并严重降低了患者的生活质量[3]。饮食管理是痛风治疗的基础，营养策略的正确调整可以使痛风患者的血液尿酸水平降低10％–18％[4]，并减少痛风攻击的数量，但现有的研究表明，中国对饮食中的饮食控制只有37.8％的饮食控制，这是37.8％的低水平[5]。知识态度实践理论是经典的[8]，并且与健康素养的等级模型重叠，在该模型中，知识方面着重于功能素养，行为方面的重点是互动和批判性素养，以及构成个人行为基础的信念应添加到健康素养的较高的档案模型中。营养素养是个体访问，处理和理解基本的营养信息和服务的能力，并在2015年做出明智的营养决策，在2015年，Velardo扩大了基于健康素养的层次结构的营养素养的理论框架[6，7]是营养素养的基础；互动营养素养是指在日常沟通和活动过程中获取营养信息的能力，并使用获得的营养信息来做出合理的营养决策；批判性营养素养是指批判性分析与营养相关信息并解决营养障碍的能力，以及个人对判断营养信息的正确性或错误的痛苦的能力，并表达愿意参加社会营养活动。
开发和评估新现场测试的重测可靠性，以评估年轻人的下LIMB肌肉疲劳性
摘要 - 我们旨在开发一项新的领域测试，以评估年轻人的下LIMB肌肉疲劳性。在实验中 - a，我们开发并确定了间歇性等距壁-SQUAT测试的能力，诱导肌肉疲劳性的进行性水平，这是通过使用两个智能手机应用于可行性目的的智能手机应用的动力学检测到的蹲下高度（SJ H）和位置时间（SJ H）和位置时间（STS T）的动力学的能力。在实验中 - b，参与者在两天不同的日期进行了相同的测试，以进行可靠性评估。在同局，精疲力尽和2分钟后注册了我们疲劳性指标变化的动力学。评估了最小可检测的变化（MDC 95）和绝对（CV TE）和相对（ICC 3-1）的可靠性系数。在实验中 - a，我们报告了整个任务中SJ H和STS t的性能逐渐降低，以耗尽的平均变化为22±11％和+31±13％。个体数据分析显示，SJ H和STS T的性能下降大于85％和95％的参与者的MDC 95。在实验中 - b，我们的疲劳性指标的变化在同局，精疲力尽和2分钟后的SJ H（ICC 3-1> 0.97; CV TE <7.5％）和STS T（ICC 3-1> 0.92> 0.92; CV TE <3.3％）时表现出极好的会议可靠性。该测试是可行且可靠的，这使得评估应用中的肌肉疲劳非常有前途（例如，临床）和实验室环境。
让最终用户参与智能手机应用程序的开发和可用性测试，专为糖尿病前期的个人：混合方法焦点小组
背景：当技术设计以满足最终用户的需求时，更有可能使用技术。为了补充预防糖尿病预防计划的大型更改的小步骤，智能手机应用程序是与过去的大型更改客户群合作开发的。可用性测试对于持续使用和采用移动健康应用程序至关重要，通过提供有关在适当调整和改进需要进行适当调整和改进以确保用户满意度的地方。目标：主持了一个有7个参与者的焦点小组来检查该应用程序的可用性并收集反馈以进行未来的迭代。方法：过去的大变化的过去小步骤参与了8个新任务的认知演练，并完成了系统可用性量表调查。参与者可以选择使用该应用程序3周，然后才能完成用户移动应用程序评分量表。结果：对认知演练的分析确定了26个可用性问题；每个人都使用启发式评估来描述可用性错误。最常见的编码错误包括不适当的进度反馈，以不合逻辑的顺序出现的信息，违反直觉的设计以及App Aesthetics的问题。报告了系统可用性量表的平均摘要得分为66.8％（SD 18.91），代表边际可接受性得分，并表明需要解决设计问题。报告了用户移动应用程序评级量表平均得分为3.59（SD 0.33），这意味着平均可接受性等级。涉及最终用户允许该应用程序根据客户的喜好进行量身定制，并增加了使用的可能性。结论：这些发现确定了该应用程序的必要改进，从次要美学问题到主要功能问题。此应用程序与大型更改计划组件和行为变化技术相吻合，可以改善未来客户的健康成果，并使他们能够自我监测其运动，饮食和目标。
使用简单分割工具开发和验证规范健康和健康相关社会需求的简要评估
© 作者 2025。开放存取 本文根据知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任、提供知识共享许可协议的链接并表明您是否修改了许可材料。根据此许可，您无权共享源自本文或本文部分内容的改编材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非材料致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
Novavax 通过研发和创造价值的业务战略推动疫苗的未来
这一新战略的第一个证明点是我们去年与赛诺菲宣布的一项协议。从 2025 年开始，赛诺菲将领导我们新冠疫苗的商业化。除了独立新冠疫苗的里程碑和特许权使用费外，该协议还包括赛诺菲使用我们的新冠疫苗和使用 Matrix-M 开发的其他赛诺菲疫苗开发的组合产品带来的额外潜在收入来源。协议的结构包括预付款、潜在里程碑付款和持续的分级产品特许权使用费，为旨在提高利益相关者价值和扩大我们技术使用范围的未来合作树立了典范。
使用易于获得的临床数据的糖尿病和糖尿病的多变量预测模型的开发和验证
标题：使用易于获得的临床数据作者的多变量预测模型的开发和验证：Alan L. Hutchison，MD，PhD * 1，Mary E. Rinella，Mary E. Rinella，MD 1，Raghavendra G. Mirmira，Mirmira，Mirmira，Mirmira，MIRMIRA，MD，MD，MD，MD，MD，PHD 2，WILLIAM F. PARKER，WILLIAM F. PARKER，MD 3 * ALAN.HUCHEN.HUCHIN.HUCTAN.HUCHICERINE。胃肠病学，肝病学和营养部分，2。内分泌学，糖尿病和代谢部分，3。与单独使用血红蛋白A1C测试相比，伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学医学系肺和重症监护系，伊利诺伊州芝加哥大学，伊利诺伊州芝加哥，60637关键问题问题可以改善对糖尿病前和糖尿病的诊断？在这项横断面研究中的发现，对国家健康和营养检查调查中的13,800名成年成年成年人和口服葡萄糖耐受性测试，由8.6％未诊断的前糖尿病率和由血液氯脂素A1C未诊断的糖尿病率为3.5％。一种新型的多变量预测模型，包括禁食血浆葡萄糖，胰岛素，基本身体测量以及常规可用的血脂异常和肝功能实验室的实验室的准确性明显更准确（AUROC 0.66/0.71至0.77（单独的0.87/0.88至0.88至0.88至0.88至0.88至0.91），比糖尿病的糖尿病均与二型糖尿病相比。与单独的血红蛋白A1C相比，易于获取的临床数据纳入易于获得的临床数据可以改善糖尿病前和糖尿病的诊断。在美国，糖尿病前和糖尿病的抽象重要性与其他慢性疾病一起增加。我们排除了没有血红蛋白A1C，口服葡萄糖耐受性测试或样品体重数据的参与者。血红蛋白A1C是美国进行的糖尿病最常见的诊断测试，但在其他慢性疾病的情况下，它已知不准确。与仅血红蛋白A1C相比，目的可以使用容易获得的临床数据来改善糖尿病和糖尿病的诊断。设计，设置和参与者这项横断面研究分析了美国国家健康和营养检查调查调查的六个2年周期（2005年至2006年至2015年）获得的全国代表性数据。样本包括13,800名调查参与者。数据分析是从2024年5月1日至2025年2月9日进行的。的主要结果和措施我们估计了从梯度提升机器决策树学习模型的2小时葡萄糖，以诊断糖尿病前和糖尿病，这些糖尿病和糖尿病是由口服葡萄糖耐受性测试定义的2小时葡萄糖，大于或等于140 mg/dl，但小于200 mg/dl，大于或等于200 mg/dl，相应地分别为140 mg/dl，相应地分为200 mg/dl。我们将校准，校准，预测值和决策曲线分析的净益处与单独的血红蛋白A1C进行了比较。