________________ * 通讯作者。伊朗德黑兰 KN Toosi 理工大学电气工程学院,邮政编码:1631714191。电子邮箱:amraee@kntu.ac.ir。
风湿病服务患者信息疫苗接种正在展开,TUH 的风湿病服务希望让我们的患者了解最新情况,并解释我们目前 (07/04/21) 所知道的情况,此建议基于 HSE 指南、国际指南和 NIAC 指南。请注意,信息在不断变化。风湿病服务强烈建议您接种 COVID-19 疫苗,如果您有疑虑或担忧,请阅读此文档并查阅 HSE 网站。已经对许可疫苗进行了许多研究,我们确信所有许可疫苗都是安全的。最重要的信息是,强烈建议所有接种 SARS-CoV-2 疫苗的风湿病患者及时接种流感和肺炎球菌疫苗。有非常好的证据表明,接种流感和肺炎球菌疫苗的患者死亡风险降低。流感疫苗每年接种一次,肺炎球菌疫苗每五年接种一次。哪些(如果有的话)风湿病患者群体应优先接种 SARS-CoV-2 疫苗?所有风湿病患者都应接种疫苗。目前,HSE 建议将某些风湿病患者群体纳入优先级 4。TUH 风湿病科已确定这些患者,并将名单提交给我们位于 Citywest 的疫苗接种中心。一旦获得疫苗供应,他们将与这些患者联系。您无需就此事与我们联系。Citywest 疫苗接种诊所效率很高,大多数患者将在那里停留大约 40 分钟,包括接种疫苗后所需的观察期。提供免费停车位。如果有日期变更的要求,Citywest 疫苗接种诊所可以灵活处理。请注意,当您去诊所接种疫苗时,请务必携带 PPS 号码和带照片的身份证件。截至目前,我们了解到大多数服用对免疫系统起作用的药物的风湿病患者将被列入 SARS- CoV-2 疫苗接种优先级 5(65-69 岁)和 7(16-65 岁),我们正在准备这些名单,并将在收到指示后提交给 HSE 疫苗接种计划。我们不知道您将在哪里接种疫苗,但很可能是您的全科医生或疫苗接种中心。一旦有更多有关优先级的信息,我们将修改此文件。目前您无需执行任何操作。此文件中的信息是我们目前所知的全部。无需联系医院的风湿病学团队或您的全科医生。我们接到的大量电话只会分散工作人员对疫苗名单和常规护理的工作。我应该接种哪种疫苗?将有多种具有不同机制的 SARS-CoV-2 疫苗。它们都已获得许可,因为它们被证明有效并且安全。您无法选择疫苗,但为您提供的疫苗将是经过证明有效且适合您的年龄和医疗状况的疫苗。
我在此提交由 Dominick J. Strada 撰写的论文,题为“研究甲板上相对风对 MH-60S 直升机在船上发射和回收操作中的影响”。我已经检查了这篇论文的最终电子版的形式和内容,并建议接受它作为获得理学硕士学位(主修航空系统)的部分要求。
BRE 的许多人都以某种方式帮助了我,包括支持人员和科学家。后者中的一些人帮助将桅杆拖上休姆角一侧,其他人也给了我有用的建议和帮助。风荷载部门负责人 Paul Blackmore 帮助我进行了许多有关这项工作理论方面的讨论,并监督了风荷载剖面实验和风荷载隧道测试。我要感谢动力学部门的现任和前任同事:Malcolm Beak、John Boughton、Carolyn Valton 和 Tony Voods,他们不仅多次往返休姆角,还上上下下,特别是在升降机失灵后携带重型设备的那些旅行。我特别要感谢动力学部门负责人 Brian Ellis 为这个项目提供的所有建议、帮助和辛勤工作。我还要感谢建筑研究机构首席执行官在战略研究计划下支持这项工作并允许发表结果。
摘要:风能是一种丰富的可再生能源,近年来在世界范围内得到广泛应用。本研究提出了一种新的基于多目标优化 (MOO) 的风能系统遗传算法 (GA) 模型。所提出的算法包括非支配排序,其重点是最大化风力涡轮机的功率提取,最小化发电成本和电池寿命。此外,还分析了风力涡轮机和电池储能系统 (BESS) 的性能特征,特别是扭矩、电流、电压、充电状态 (SOC) 和内阻。完整的分析是在 MATLAB/Simulink 平台上进行的。将模拟结果与现有的优化技术(如单目标、多目标和非支配排序 GA II(遗传算法 II))进行了比较。从观察结果来看,非支配排序遗传算法 (NSGA III) 优化算法提供了卓越的性能,特别是更高的涡轮机功率输出、更高的扭矩率、更低的速度变化、更低的能源成本和更低的电池退化率。该结果证明,与传统的优化工具相比,所提出的优化工具可以从自激感应发电机(SEIG)中提取更高的功率。
发病率。研究人员对结果的报告各不相同,影响了针对依从性的干预措施证据的综合。我们旨在评估干预性药物依从性研究中的结果范围。方法。我们在电子数据库中搜索了截至 2019 年 2 月的已发表的随机对照试验和观察性研究,这些研究的主要结果为药物依从性,包括患有任何风湿病的成年人,并以英文撰写。我们使用预先指定的提取和分析协议提取和分析了所有结果领域和依从性测量。结果。总体而言,53 项研究报告了 71 个结果领域,分为依从性(1 个领域)、健康结果(38 个领域)和依从性相关因素(例如药物知识;32 个领域)。我们将依从性细分为 3 个阶段:启动(n = 13 项研究,25%)、实施(n = 32,60%)、坚持(n = 27,51%)和阶段不明(n = 20,38%)。 37 种不同的工具以 115 种独特的方式报告了依从性(这包括不同的依从性定义和计算、指标和聚合方法)。41 项研究(77%)报告了健康结果。最常报告的是药物不良事件(n = 24,45%)、疾病活动度(n = 11,21%)、骨转换标志物/身体功能/生活质量(各 n = 10,19%)。33 项研究(62%)报告了与依从性相关的因素。最常报告的是用药信念(n = 8,15%)、疾病认知/药物满意度/对药物信息的满意度(各 n = 5,9%)、病情知识/药物知识/对医生的信任(各 n = 3,6%)。结论。针对依从性的干预研究中的结果领域和依从性测量是异质的。对相关结果的共识将改善对支持风湿病学药物依从性的不同策略的比较。
急性髓系白血病 (AML) 是一种异质性血液系统恶性肿瘤,其临床特征、潜在发病机制和治疗结果各不相同。基因组技术的最新进展揭示了 AML 白血病发生的分子复杂性,进而导致 AML 患者风险分层和个性化治疗策略的改进。将预后和可用药的遗传生物标记物纳入临床实践以指导针对患者的治疗将成为 AML 治疗的主流。自 2017 年以来,为 AML 患者量身定制个性化治疗的新治疗方案层出不穷。在过去 3 年中,美国食品和药物管理局共批准了八种用于治疗 AML 的药物;大多数药物专门针对某些基因突变、生物途径或表面抗原。这些新药对老年患者或患有合并症的患者尤其有益,因为他们的治疗选择有限,临床结果非常差。如何平衡疗效和毒性以进一步改善患者结果具有临床意义。在这篇评论文章中,我们概述了 AML 中最相关的遗传标记,特别关注这些异常的治疗意义。
1. Furer V、Rondaan C、Heijstek M 等人。自身免疫性炎症性风湿病(AIIRD)成年患者中疫苗可预防感染的发病率和患病率:为 2019 年 EULAR 对 AIIRD 成年患者疫苗接种建议更新提供信息的系统文献综述。RMD open。2019;5(2):e001041。2. Lewnard JA、Lo NC。针对 COVID-19 采取社交距离干预措施的科学和伦理基础。柳叶刀传染病。2020 年。https://doi. org/10.1016/S1473-3099(20)30190-0 3. Emami A、Javanmardi F、Pirbonyeh N、Akbari A。住院 COVID-19 患者基础疾病的患病率:系统评价和荟萃分析。 Arch Acad Emerg Med 。2020;8(1):e35。4. Higham A、Bostock D、Booth G、Dungwa JV、Singh D。电子烟和烟草烟雾暴露对 COPD 支气管上皮细胞炎症反应的影响。Int J Chron Obstruct Pulmon Dis 。2018;13:989-1000。5. Brake SJ、Barnsley K、Lu W、McAlinden KD、Eapen MS、Sohal SS。吸烟上调血管紧张素转换酶 2 受体:新型冠状病毒 SARS-CoV-2(Covid-19)的潜在粘附位点。J Clin Med 。2020;9(3):841。6. Zhi K、Wang L、Han Y 等。中国老年男性吸烟趋势:城乡比较。J Appl Gerontol 。 2019;38(6):884-901。7. Dougados M, Soubrier M, Antunez A 等。类风湿关节炎合并症的患病率及其监测评估:一项国际横断面研究(COMORA)的结果。风湿病年鉴。2014;73(1):62-68。8. 温英才,萧凤英,林志锋,方建国,沈玲君。急性呼吸道感染发作期间使用非甾体抗炎药与卒中风险相关。药物流行病学与药物安全。2018;27(6):645-651。9. 温英才,萧凤英,陈嘉,林志锋,沈玲君,方建国。急性呼吸道感染和使用非甾体抗炎药对急性心肌梗死风险的影响:一项全国性病例交叉研究。J Infect Dis 。2017;215(4):503-509。10. Zhang X、Donnan PT、Bell S、Guthrie B。非甾体抗炎药在社区普通人群和慢性肾脏病患者中引起的急性肾损伤:系统评价和荟萃分析。BMC Nephrol 。2017;18(1):256。11. Voiriot G、Philippot Q、Elabbadi A、Elbim C、Chalumeau M、Fartoukh M。使用非甾体抗炎药的风险
本文探讨了灰尘效应对光伏系统的影响,以及作为光伏、风电、火电和储能系统聚合器的电力市场代理的利润。储能确保套利和平滑光伏和风电的变化。市场代理打算在日前市场中获取投标,同时考虑到灰尘效应对光伏的影响。提出了一种支持决策系统的公式,该公式通过基于利润的机组组合问题通过随机规划方法解决,并考虑到虚拟发电厂的运行特性。光伏、风电和市场价格不确定性是从历史数据场景中得出的输入数据。案例研究展示了随机规划方法的优势,以及与将不确定性整合到储能系统调度建模和灰尘效应对利润的影响有关的见解。© 2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
本研究调查了变化管理对四个地区成本最优电力系统组成的影响,这四个地区的风能和太阳能发电先决条件不同。五种变化管理策略,包括电锅炉、电池、氢存储、低成本生物质和需求侧管理,被整合到一个旨在考虑变化的区域投资模型中。变化管理策略一次考虑一种,并在四种不同的系统环境中组合考虑。通过研究变化管理策略在大量情况下如何相互作用以及与不同的发电技术相互作用,本研究支持政策制定者确定与其环境相关的变化管理组合。研究发现,如果可变可再生电力 (VRE) 份额足够大以降低其边际系统价值,电锅炉、需求侧管理和氢存储会增加成本最优的可变可再生电力 (VRE) 投资。然而,在初始风电份额较低的系统中,低成本生物质和氢存储会增加对风电的成本最优投资。在太阳能光伏份额较低的系统中,变异管理会降低成本最优的太阳能光伏投资。在调查的两个地区,变异管理策略的组合比单一变异管理措施的总和更能提高 VRE 容量。