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要点：马萨诸塞州布罗克顿 - 海勒学校
了解所用物质导致的兴奋剂和阿片类药物过量风险：我们在 2017 年至 2019 年期间对马萨诸塞州吸毒者进行的形成性研究发现，那些没有定期使用阿片类药物史的人在接触可卡因中的芬太尼时，意外过量服用阿片类药物的风险最高。与其他吸毒者相比，只吸食可卡因的人没有想到可卡因供应中会含有芬太尼，不知道阿片类药物过量的症状，携带纳洛酮的可能性较小，更有可能独自吸毒，在过量时无人干预，并且由于不信任执法部门而不太可能报警。自马萨诸塞州研究开展以来，与兴奋剂和阿片类药物有关的过量死亡人数持续激增。 POINTS 研究旨在了解高风险人群对兴奋剂供应中的芬太尼的了解程度、他们如何应对芬太尼，并通过药物检查确定兴奋剂供应中是否含有芬太尼。我们还探讨了仅使用兴奋剂的人、使用兴奋剂并有定期使用阿片类药物史的人以及同时使用兴奋剂和阿片类药物的人之间的过量用药风险差异。
伦敦布罗姆利区住房分配计划 2023
第 2 部分 布罗姆利住房选择 9 2.1 社会租赁住房混合分配 9 2.2 住房登记 9 2.3 其他住房选择 9 2.4 布罗姆利自有住房 10 2.5 合作住房 10 2.6 社会住房注册提供者 10 2.7 国家见证人流动服务 (NWMS) 10 2.8 多机构公共保护安排 (MAPPA) 11 第 3 部分 资格和资质 12 3.1 资格 12 3.2 迁徙权 12 3.3 针对 16-18 岁青少年的特殊安排 13 3.4 资格规则 13 3.5 武装部队契约 15 3.6 非资格规则 15 3.6.1 区外申请人 15 3.6.2 有反社会行为或不可接受行为的人16 3.6.3 房主 17 3.6.4 财务资源 17 3.7 特殊或减轻处罚的情况 17 3.8 从房屋登记册上删除或暂停 17 3.9 安全交出协议 18
核环境中的仪器和测量 - CEA
参与撰写本专着的有：Christiane Alba-Simionesco、Pierre-Guy Allinei、Catherine Andrieux-Martinet、Éric Ansoborlo、Nicolas Baglan、François Baqué、Loïc Barbot、Mehdi Ben Mosbah、Sébastien Bernardux、Maïlle Gille Berta Bignan、帕特里克·布莱斯,多米尼克·博伊斯、伯纳德·博宁、莱昂内尔·鲍彻、卡里姆·布德吉、亚历山大·布努、洛朗·布尔格瓦、维维安·布耶、雷内·布伦内托、卡罗尔·布列松、洛朗·布里索诺、法布里斯·坎托、尚塔尔·卡佩拉雷、塞德里克·卡拉斯科、塞巴斯蒂安·卡拉苏、胡贝尔·卡特鲁夫、弗雷尔·卡拉克、卡尔·马托卡瓦罗、弗雷德里克·沙蒂埃、盖伊·谢莫尔、伊夫·奇库埃内、杰罗姆·孔特、伯纳德·科尔努、格维诺莱·科尔、纳丁·库隆、让-路易斯·库鲁奥、洛朗·库斯顿、玛丽埃尔·克罗泽、让-吕克·多瑟里布、让-马克·德西特、儒勒·德拉克罗什、德拉克罗什、克里斯托夫平Dinh、丹尼斯·多伊齐、克里斯托弗·多默格、杰罗姆·杜科斯、热拉尔·杜克罗斯、安妮·杜哈特-巴隆、席琳·杜特鲁克-罗塞特、西里尔·埃莱昂、埃里克·埃斯贝林、尼古拉斯·埃斯特雷、塞巴斯蒂安·埃弗拉德、达米安·费龙、吉尔·费朗、帕斯卡·菲切特、菲尔四格拉四、达米安·福尔曼,奥利维耶·加斯塔尔迪、伯努瓦·格斯洛、让-米歇尔·吉拉德、玛丽安·吉拉德、菲利普·吉罗内斯、克里斯蒂安·冈尼尔、阿德里安·格鲁尔、奥利维尔·盖顿、菲利普·金巴尔、埃里克·赫维约、让-帕斯卡·于德洛、海伦·伊斯纳德、范妮·贾鲁、弗兰克·朱尔丹、朱尔丹、克里斯托·弗拉基米尔康德拉索夫斯,克里斯蒂安·拉迪拉特、纪尧姆·拉丰、安妮-索菲·拉勒曼、法布里斯·拉马迪、埃尔韦·拉莫特、克里斯蒂安·拉特格、弗洛里安·勒布尔戴斯、阿兰·勒杜、丹尼尔·埃尔米特、克里斯蒂安·鲁里耶、洛朗·卢贝、阿卜杜拉·利尤西、查理·马埃、卡罗尔·马尔尚、克拉丽丝、雷米·马莫雷、弗雷德里克梅里尔、弗雷德里克·米歇尔、克里斯托夫·穆兰、吉尔斯·穆蒂埃、保罗·穆蒂、弗雷德里克·纳瓦基亚、安东尼·诺内尔、丹尼尔·帕拉特、克里斯蒂安·帕萨德、凯文·鲍梅尔、贝特朗·佩罗、塞巴斯蒂安·皮卡特、帕斯卡·皮鲁索、伊夫·庞蒂隆、塞德里克·里维埃、丹尼·罗德里格、丹尼·罗德里格法比安·鲁亚尔、克里斯托夫·鲁尔、亨利·萨法、纪尧姆·萨尼埃、尼古拉斯·索雷尔、文森特·肖普夫、埃里克·西蒙、让-巴蒂斯特·瑟文、尼古拉斯·蒂奥莱、埃尔韦·图邦、朱利安·维纳拉、托马斯·韦尔库特、让-弗朗索瓦·维拉德、艾芙琳·沃斯、埃莉莎·多米尼克、埃莉萨你泽克里。
应对孤独：布罗姆利 2022 年至 2026 年战略
孤独和社交关系是非常个人的事情。我们认识到每个人都会时不时感到孤独。但如果人们总是感到孤独，他们很可能会遭受严重的疾病和其他负面后果。该委员会及其合作伙伴共同制定的这一战略旨在防止人们一直或大部分时间感到孤独。重要的是，我们要引导全区范围内的孤独对话，提高人们对孤独影响的认识，并帮助消除孤独的耻辱感。正如我们了解照顾身体健康和心理健康的重要性一样，我们也必须照顾好我们的社交关系，并明白它们是我们幸福的关键。我们都知道生活在变化，我们的生活、工作和相互交往的方式在 COVID-19 大流行之前就已经发生了变化。我们已经走向一个更加数字化的社会，人们以不同的方式工作和参与社会。人们的寿命普遍延长，但生活质量的提高并不一定与年龄的增长相匹配。我们现在可以在线工作、购物、社交和与企业和公共服务互动，而不是面对面。其中一些变化正在改善我们的生活，但有些变化也导致了孤独感的增加。2021 年夏季和秋季，市议会举行了研讨会，讨论孤独问题并制定了这一战略。我们希望研究在这种不断变化的背景下可以做些什么来支持社会关系。我们希望巩固我们作为一个行政区的优势——包括我们强大的公共、私人和志愿部门机构，以及我们的居民每天为社区做出的巨大贡献。我们希望通过这一策略，将孤独感作为我们整个行政区内的一项对话，认识到我们所有人都在“应对孤独”方面发挥着作用。甚至在 2019 年疫情爆发之前，市议会就承诺要解决孤独问题。市议会认识到这是一个“整个系统”的问题，因此为其合作伙伴举办了一次峰会，以反思“所有年龄段”孤独的风险。峰会促进了一场对话，以提高人们对孤独的认识，减少社会孤立的耻辱感。我们分享了我们对孤独对居民意味着什么的理解，以及我们共同采取的应对措施。在此基础上，理事会与布罗姆利临床委托小组 (CCG) 共同发布了“布罗姆利健康老龄化”战略，其中我们将缓解孤独感作为优先事项。理事会最近还制定了儿童和家庭早期帮助战略，重点关注孤独问题。
玛丽亚·尤金妮亚·福尔特斯·布罗洛
2018 年：MEF Brollo、PH Flores、L. Gutierrez、C. Johansson、DF Barber 和 MP Morales，《纳米粒子的磁性及其在脂质体和细胞上的空间分布的关系》，Phys. Chem. Chem. Phys.，20，17829-17838。2017 年：H. Gavilan、EH Sanchez、MEF Brollo、L. Asin、KK Moerner、C. Frandsen、FJ Lazaro、CJ Serna、S. Veintemillas-Verdaguer、MP Morales 和 L. Gutierrez，《通过多元醇介导过程合成的磁赤铁矿纳米花的形成机理》，ACS Omega，2，7172-7184。
安罗替尼联合放疗治疗男性肺癌脑转移的临床疗效
摘要 背景：本研究分析抗血管生成药物安罗替尼联合放疗治疗男性肺癌脑转移的临床疗效。方法：根据现有病例记录，对我院2019年1月至2023年12月间收治的63例男性肺癌脑转移患者的资料进行回顾性分析。根据记录的治疗方法不同，其中33例患者接受单纯调强放疗（IMRT）（放疗组），30例患者接受安罗替尼联合IMRT（联合治疗组）。比较两种治疗方法的临床结果。结果：结果显示，治疗后1个月，联合治疗组颅内肿瘤客观缓解率（ORR）相对较高（70.00%vs.48.48%），但差异无统计学意义（p>0.05），而联合治疗组疾病进展（PD）发生率明显低于放疗组（6.67%vs.33.33%；p<0.05），提示联合使用安罗替尼可明显减缓疾病进展（p<0.05）。此外，联合治疗组患者脱水药物使用时间、头痛缓解速度均短于放疗组（p<0.05），无进展生存期（PFS）和总生存期（OS）均明显长于放疗组（p<0.001）。结论：总而言之，这些研究结果表明安罗替尼联合放疗可增强男性肺癌脑转移患者的治疗效益。需要进一步的大规模随机对照试验来证实这些结果。
威尔士的经济利益
为了推动所有这些进步，威尔士继续加强其不断扩大的测试和演示设施网络。安格尔西岛外的莫莱斯潮汐示范区正在寻求陆上电网连接设施的同意和规划批准。最初计划容纳波浪设备的彭布罗克郡示范区 (PDZ) 也计划重新用于支持浮动风力发电。米尔福德港水道的海洋能源测试区 (META) 项目第一阶段已开始营业，重点是缩小规模和组件测试。海上可再生能源弹射器已在彭布罗克码头开设了海洋能源工程卓越中心 (MEECE)。这些项目，即 PDZ、META 和 MEECE，是价值 6000 万英镑的彭布罗克码头海洋项目的一部分，该项目是斯旺西湾城市区域协议的一部分。这些战略发展以及彭布罗克港基础设施的增强将为新老开发商提供广泛的机会，使威尔士成为这个新兴全球市场的主舞台。
安全车
据世界卫生组织 (WHO) 最近报告，智能手机、多媒体系统或广告牌等智能设备的大量使用导致驾驶时注意力分散，并因此导致致命事故。基于脑电图的脑机接口 (BCI) 已被提议作为一种有前途的分心检测方法。然而，现有的解决方案并不适合驾驶场景。它们没有考虑互补数据源（例如上下文数据），也没有保证组件之间实时通信的真实场景。这项工作提出了一种使用 BCI 和逼真的驾驶模拟器检测分心的自动框架。该框架采用不同的监督机器学习 (ML) 模型，使用脑电图 (EEG) 和汽车传感器收集的情境驾驶数据（例如越线或物体检测）对不同类型的分心进行分类。已经使用无分心的驾驶场景和类似的场景对该框架进行了评估，其中对十个受试者产生了视觉和认知分心。所提出的框架使用 EEG 实现了 83.9% 的二分类 𝐹 1 得分，使用 EEG 实现了 73% 的多分类模型，通过将情境驱动纳入训练数据集，二分类提高了 7%，多分类提高了 8%。最后，神经生理学研究证实了结果，结果显示选择性注意和多任务处理中的电压明显更高。
