与没有这种病变的那些相比,缺血性中风后的预后(3),并且它们经历了更大程度的认知障碍(4)。WML可能是由脑小血管疾病引起的,脑白质血液流量减少(5)。目前,WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现,脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧,从而导致微循环疾病并恶化神经变性(6)。次要皮质损伤会发生,因为白质纤维之间的连接受损(7)。然而,除了包括年龄和高血压在内的危险因素外,视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关(8)和WMLS(9)(如多项研究中)。减少了视网膜微动菌和微化的数量,以及视网膜内层内层厚度的减小,与认知能力受损,灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关(10)。
Biocon Limited(BSE代码:532523,NSE:Biocon)是一家创新的全球生物制药公司,今天宣布了S&P Global's Comporate Corporate可持续性评估(CSA)评估的环境,社会和治理(ESG)分数,2024年。Biocon在2024年的标准普尔全球ESG分数为69,从2023年的63分提高了6分。这将公司置于其全球生物技术行业同行中的第98个百分点。Biocon在环境方面的ESG得分为76,在社会维度中达到74,在治理和经济方面的ESG得分为62。Biocon的子公司Biocon Biologics Limited也首次独立参加了评估,报告了标准普尔全球ESG分数核心53。标准普尔全球ESG分数通过公司披露,媒体和利益相关者分析,建模方法以及通过S&P Global CSA结合使用公司披露,媒体和利益相关者分析,建模方法和深入的公司参与来衡量公司在物质ESG风险,机会和影响方面的绩效和管理。评估是利益相关者做出明智的商业和投资决策的关键参考。Biocon Limited首席执行官兼董事总经理Siddharth Mittal Siddharth Mittal表示:“ Biocon的标准普尔全球ESG得分的6分提高到2024年的69分,这证明了我们在整个运营过程中嵌入可持续实践的努力。>Siddharth Mittal表示:“ Biocon的标准普尔全球ESG得分的6分提高到2024年的69分,这证明了我们在整个运营过程中嵌入可持续实践的努力。作为Biocon综合ESG战略的一部分,我们为减少温室气体排放和淡水消耗以及增加循环经济废物管理设定了确定的目标。实现这些目标是我们最重要的公司优先事项之一。” Biocon Biologics Limited首席执行官兼董事总经理Shreehas Tambe表示:“作为一个目的组织,ESG是我们所做工作的基础,并指导了我们的业务实践。我很自豪地分享我们在第一年获得了53分的ESG得分,即Biocon Biologics独立参加了标准普尔全球企业可持续性评估。,我们正在积极努力最大程度地减少业务的环境影响,同时扩大患者救生药物的访问权限,并致力于维护最高的治理标准。”
描述一种计算大数据框架中心血管风险得分的工具。心脏风险评分是用于评估个人基于各种危险因素(例如年龄,性别,血压,choles-- terol-terol水平和吸烟)开发心脏疾病的可能性的统计工具。在这里,我们将最常用的六个最常用的人汇集在一起。使用“ RiskScoresCVD”,您可以在几秒钟内计算出大量数据集中的所有风险分数。pce(ASCVD)在Goff等人(2013)中撰写。在Mark DG等人(2016)中撰写。grace de-de-de-de-by in fox ka等人(2006)。心脏是Mahler SA等人(2017)。Score2/Op-De-De-De-De-De-crib in Score2工作组和ESC心血管风险合作(2021)。timi de-在Antman EM等人(2000)中。Score2-Diabetes在Score2-Diabetes工作组和ESC心血管风险合作(2023)中进行了分解。score2/op,带有CKD附加组件(2022)中所述的CKD附加组件。
目标:评估糖基化血红蛋白(HBA1C),禁食血糖和冠状动脉疾病(CAD)严重程度(通过语法得分测量)(经皮冠状动脉介入与出租车和心脏手术之间的协同作用)之间的相关性。语法评分是一种独特的解剖评分工具,可以评分冠状动脉疾病的复杂性。)接受型型经皮冠状动脉干预的糖尿病前患者。背景:许多报道说,糖尿病前期是一种微不足的糖代谢,与心血管疾病有着独立的关系,并且它反映了CAD的严重性和复杂性的升级。方法:这项横断面研究是对92名糖尿病前患者的样本进行的,该样本接受了国家心脏研究所心脏病学系(埃及)的心脏病学系(埃及)与心脏病学系的心脏病学部门合作,该研究期间在2022年5月至2023年7月的研究期间,并在20223年7月期间与包容性信行仪式。结果:平均血红蛋白(HB)为13.0±1.7,空腹血糖(FBS)为117.8±6.1,而平均HBA1C为6.1±0.2。研究患者中语法评分的中位数(IQR)为6.5(0 E 19)。据报道,在80.4%的患者中,较低的语法得分,中级评分为9.8%,据报道,研究患者的9.8%的评分为9.8%。疾病的数量(VD)和HBA1C,P小于0.001之间存在显着的正相关。此外,HB,FBS,HBA1C和语法得分P小于0.001之间存在显着的正相关。男性,吸烟者,高血压患者以及CAD P小于0.001的家族病史的男性,吸烟者,高血压患者的中位数较高。分数和年龄p大于0.001之间没有观察到显着的关系。语法预测因子的线性回归表明,VD的数量被认为是CAD严重程度的独立预测指标。二进制逻辑回归分析表明,VD的数量是糖尿病前期中级和高语法得分的独立风险因素,存在3 VD和4 VD的存在会增加获得中级和高语法得分的风险,并分别增加24.1和98.4倍。结论:在糖尿病前期,HB,FBS,HBA1C和语法评分之间存在很强的正相关性,而男性,吸烟者和高血压患者的得分较高。受影响的血管数量与HBA1C之间也有显着的关系。VD的数量是获得高分子分数的独立因素,也增加了CAD的严重程度。
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系,广州,中国 2 暨南大学国际学院,广州,中国 3 南安普顿大学社会科学学院,南安普顿,英国 4 香港理工大学应用数学系,香港,香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院,河南,中国 6 北京师范大学(珠海)应用数学学院,珠海,中国 7 布莱根妇女医院妇产科,马萨诸塞州波士顿,美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心,马萨诸塞州波士顿,美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系,伦敦,英国 10 香港大学公共卫生学院,香港,香港 * 这些作者的贡献相同
扩散模型在各种一代任务中实现了最新的表现。但是,他们的理论基础远远落后。本文研究了在未知的低维线性子空间上支持数据时,扩散模型的得分近似,估计和分配恢复。我们的结果提供了使用扩散模型的样本相结合范围,用于分布估计。我们表明,通过选择性选择的神经网络体系结构,得分函数可以准确地近似且有效地估计。此外,基于估计的分数函数的生成的分布会结合数据几何结构并收敛到数据分布的近距离。收敛速率取决于子空间维度,这意味着扩散模型可以规避数据环境维度的诅咒。
87 12929 Valarmathi博士人工智能,数据科学,机器学习,文本挖掘,物联网,软计算,软计算,网络安全,机器智能,软件工程,自然语言处理SJT 611 F 9442811963 Valarmathi.b@vit.ac@vit.ac.ac.ac.in 5
1 INTERNAL MEDICINE DEPARTMENT, LOZANO BLESA UNIVERSITY CLOSE HOSPITAL, ZARAGOZA, SPAIN 2 ARAGON HEALTH REESARCH INSTITUTE, ZARAGOZA, SPAIN 3 DEPARTMENT OF INTERNAL MEDICINE, MIGUEL SERVET UNIVERSITY HOSPITAL UNIT, Vigo Hospital Complex, Pontevedra, Spain 6 Rheumatology Section, El Rosario, Medellin, Colombia 7 Internal Medicine, General University Hospital Jos E M Morales Meseguer, Murcia,西班牙8自动免疫部门,西班牙巴塞罗那市Vall d'Hebron医院9号9帕兹内科医学系,拉巴斯通用大学医院医学,大学和政治医院,西班牙瓦伦西亚,瓦伦西亚11号,梅德尔·卡斯特罗·德·古蒂·埃雷斯总医院,梅德尔林,梅德尔林,哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚哥伦比亚省梅德尔林市梅德尔氏菌,12 Rhemumatogology Secuplation,Nitersbivelively Intural ntiverbander Intern B. Zaragoza,Zaragoza,Zaragoza通信:Borja del Carmelo Gracia Tello,内科,Lozano Blesa University诊所诊所医院,San Juan Bosco Street 15,西班牙Zaragoza,西班牙。 div>电子邮件:bcgracia@salud.aragon.es电子邮件:bcgracia@salud.aragon.es
