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目的 预测严重创伤性脑损伤 (sTBI) 的结果具有挑战性,现有模型对个体患者的适用性有限。本研究旨在确定可以预测 sTBI 后恢复情况的指标。研究人员努力证明脑电图上的后部优势节律与积极结果密切相关,并开发一种基于机器学习的新型模型,准确预测意识的恢复。方法 在这项回顾性研究中,作者评估了 2010 年至 2021 年期间所有因 sTBI(格拉斯哥昏迷量表 [GCS] 评分 ≤ 8)入院的插管成年人,他们在 sTBI 后 30 天内接受了 EEG 记录(n = 195)。收集了 73 个临床、放射学和 EEG 变量。根据受伤后 30 天内是否出现 PDR,创建了两个队列:有 PDR 的队列(PDR[+] 队列,n = 51)和没有 PDR 的队列(PDR[-] 队列,n = 144),以评估表现和四种结果的差异:院内生存率、恢复服从命令的能力、出院时格拉斯哥预后量表扩展版 (GOS-E) 评分以及出院后 6 个月的 GOS-E 评分。AutoScore 是一种基于机器学习的临床评分生成器,可选择重要预测变量并为其分配权重,用于创建预测院内生存率和恢复服从命令能力的预后模型。最后,使用 MRC-CRASH 和 IMPACT 创伤性脑损伤预测模型将预期的患者结果与真实结果进行比较。结果 在入院时,PDR(−) 组的平均 GCS 运动分较低(1.97 比 2.45,p = 0.048)。尽管预测结果(通过 MRC-CRASH 和 IMPACT)没有差异,但 PDR(+) 组具有更高的院内生存率(84.3% 比 63.9%,p = 0.007)、恢复听从指令率(76.5% 比 53.5%,p = 0.004)和平均出院 GOS-E 评分(3.00 比 2.39,p = 0.006)。6 个月 GOS-E 评分没有差异。然后使用 AutoScore 识别以下 7 个对院内生存率和恢复听从指令具有高度预测性的变量:年龄、体重指数、收缩压、瞳孔反应性、血糖和血红蛋白(均在入院时)以及 EEG 上的 PDR。该模型对预测住院生存率(曲线下面积 [AUC] 0.815)和恢复命令执行能力(AUC 0.700)具有出色的辨别力。结论 sTBI 患者脑电图的 PDR 可预测有利的结果。作者的预后模型在预测这些结果方面具有很强的准确性,并且比以前报告的模型表现更好。作者的模型在临床决策以及为此类伤害后的家庭提供咨询方面很有价值。
现在有建筑物在行人的后部,需要运送和偶尔停车。这些仔细整合到照明和美化策略中,以便实现清晰的行人区域,连续的树木线和有效的照明。 一条9.5m宽的人行道允许在外行的后部有一条连续的树线。 这将有助于威慑人行道上的停车。仔细整合到照明和美化策略中,以便实现清晰的行人区域,连续的树木线和有效的照明。一条9.5m宽的人行道允许在外行的后部有一条连续的树线。这将有助于威慑人行道上的停车。
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分离式冷却系统。许多竞争性装载机使用的冷却系统从侧面吸入空气,通过发动机舱,然后从机器后部排出。966H 冷却系统通过非金属护罩与发动机舱隔离。液压驱动的变速风扇从机器后部吸入清洁空气,然后从引擎盖的侧面和顶部排出。最终结果是最佳冷却效率、提高燃油效率、减少散热器堵塞和降低操作员噪音水平。
1。2 UHF导线,颜色编码的蓝色,连接到WRC单元上标记为“ WiFi”的端子(右手线)。端子位于单元的后部和/或颜色编码的蓝色。2。卫星通信天线铅连接到标记为“ IRI”(左手螺纹)的中心或后端子。它也可能是颜色编码的黄色(在2合1天线上可能没有标记)。3。标记为“ GPS”的GPS天线引线,连接到WRC单元(右手线)上标有“ GPS”的端子。终端可以在设备的侧面或后部和/或颜色编码的绿色。4。gsm,有一个带有WRC单元的小棍子天线,并连接到WRC单元(左手螺纹)上标记为“ GSM”的相应端子。端子位于设备的后部和/或颜色编码的红色。
分离式冷却系统。许多竞争性装载机使用冷却系统,将空气从侧面吸入,通过发动机舱,然后从机器后部排出。966H 冷却系统通过非金属护罩与发动机舱隔离。液压驱动的变速风扇从机器后部吸入干净的空气,然后从机罩的侧面和顶部排出。最终结果是最佳冷却效率、提高燃油效率、减少散热器堵塞并降低操作员噪音水平。
大型货舱和飞行中可操作的后部坡道可轻松装载大件货物,包括标准的 88''x108'' 货盘、轻型车辆或战斗机发动机。CN-235 可以使用低空 (LAPES) 或高空投送 (HAD) 技术进行空投。最多可运载 51 名伞兵,并通过两个后侧门或后部坡道在短时间内完成投送。对于医疗后送任务,它最多可容纳 21 张北约标准担架,并配备四名陪护人员。