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大型群体中的先天性心脏缺陷及其结果...
结果：1731例患者中，52.1%患有先天性心脏缺陷。女性先天性心脏缺陷的发生率明显高于男性。最常见的心脏缺陷是室间隔缺损（35%），其次是房间隔缺损（31.8%）、房室间隔缺损（23.4%）、法洛四联症（5%）和动脉导管未闭（3.6%）。随访中，43.2%的房间隔缺损、17.8%的室间隔缺损和共20%的先天性心脏缺陷自行闭合。约34.4%的先天性心脏缺陷通过心脏手术/介入治疗得以矫正。无先天性心脏病患儿5年生存率为97.4%，轻度先天性心脏病患儿5年生存率为95.6%，中度至重度先天性心脏病患儿5年生存率为86.1%。亲属关系、父母年龄、母亲疾病、孕前/孕期补充叶酸、孕周、出生体重与先天性心脏病无关。先天性心脏病患儿与非先天性心脏病患儿的神经运动发育情况相似。
年龄疫苗接种途径最小给药间隔...
其他注意事项 境外入境者可能接种过 MMR、+/- OPV 和 YF，叙利亚人群可能接种过其他含 DT 的疫苗 – 接种其他疫苗前请等待 1 个月。接种 LVV（包括 DHC 疫苗）后 4 周内不要接种 TST。轮状病毒通常不会赶上 – 必须在 13-15 周前接种。%QPUKFGT $%) KP CIG [GCTU KH PQV IKXGP RTGXKQWUN[ s PGGFU PGICVKXG 656 ƂTUV 除成人 HBV 疫苗外，所有 0.5ml 剂量也用于青少年补种。
自然包含函数的间隔信号时间逻辑
摘要 - 我们提出了一个称为Interval信号时间逻辑（I-STL）的信号时间逻辑（STL）的间隔扩展。给定STL公式，我们考虑其每个谓词的间隔包含函数。然后，我们使用最小的最小包含函数和最大函数递归构建一个间隔鲁棒性，这是原始STL公式的鲁棒性的自然包含函数。所产生的间隔语义可容纳，例如，不确定的信号模型为间隔的信号和不确定的谓词，以适当的包含功能建模。在许多情况下，为STL开发的验证或合成算法适用于I-STL的理论和算法最小的变化，并且可以在可忽略不计的计算费用下使用间隔算术套件轻松扩展现有代码。为了证明I-STL，我们提供了一个从硬件实验获得的不符合信号跟踪的频率监视的示例，以及一个强大的在线控制合成典型的示例，从而强制执行具有不确定谓词的STL公式。
MenB-4C (Bexsero) 间隔和剂量标签变更简介
对于持续存在补体成分缺乏症、使用补体抑制剂、功能性或解剖性无脾症、经常接触脑膜炎奈瑟菌的微生物学家或受 B 群脑膜炎球菌病爆发影响的人群，是否应按 0、1-2、6 个月的时间表（而不是 0、≥1 个月的时间表）注射 MenB-4C 以预防侵袭性脑膜炎球菌病？“是”与现有的 MenB-FHbp (Trumenba) 建议一致
间隔重复：实现更有效的 STEM 学习
摘要 分析了物理高等教育热力学模块中间隔重复的使用情况：学生的使用模式；对记忆和模块期末考试表现的影响；以及暑假后延迟考试的表现。一个定制的 Web 应用程序可以生成个性化的重复时间表，用于在整个模块中提供关于材料的练习题。全班能力范围内超过四分之一的学生以某种方式使用了该应用程序，大约一半以间隔方式使用它，一半在考试前使用它进行集中练习。以间隔方式参与的学生的调整后平均考试成绩为 70%，而集中使用的学生为 64%，不使用的学生为 61%。间隔使用比不使用具有 0.47 的正效应，这在统计学上是显着的（𝑝𝑝 = 0.000056）。对于延迟测试，间隔使用者和非使用者的平均调整分数分别为 45% 和 34%。虽然暑假期间保留的材料较少，但这显示出统计上显著的（𝑝𝑝 = 0.021）正效应大小 0.54。这项研究提供了证据和机制，让学生在课程的学习阶段参与重复练习，以有利于他们长期保留材料。
非间隔式剥离式束带协议
8.5 Visit Descriptions ......................................................................................................................30 8.5.1 Visit 1 – Baseline (Study Week 0) ................................................................................................ 30 8.5.2 Visit 2 – Approximately 4 Weeks after Visit 1 (Study Week 4) ................................................... 31 8.5.3 Visit 3 – Approximately 12 Weeks after Visit 2 (Study Week 16) ............................................... 31 8.5.4 Visit 4 – Approximately 12 Weeks after Visit 3 (Study Week 28) ............................................... 31 8.5.5 Visit 5 – Approximately 12 Weeks after Visit 4 (Study Week 40) ............................................... 32 8.5.6 Visit 6 – Approximately 12 Weeks after Visit 5 (Study Week 52) ............................................... 32 8.5.7 Early终止访问................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 32
有氧颗粒形成中的间隔充气影响...
在连续流动反应器中使用有氧颗粒物生物量的抽象家庭废水处理通常被认为比使用SBR时的性能差。因此，有必要改善反应堆设计的操作模式和操作模式。这项研究的目的是检查过度充气对颗粒有氧形成的影响及其在用人工底物处理废水方面的性能。Reaserach carried out with providing intermitten aeration variation (3 liters/minute; 2,55 cm/s) in periods of 2, 3, and 4 hours (HRT 6 hours; OLR 2.5 kg COD/m 3 .day; CH 3 COONa as a carbon source) in an Airlift reactor with continuous flow system (H/D 12.5 outside and 20 internal parts).在4小时内给出间断的曝气变化后，有氧颗粒状的形成更好，生物质相对稳定和紧凑。有氧颗粒状特性为85-88 mL/g； 32.95 cm/min; SVI值的1.87毫米和0.67分别为杂种，直径和纵横比。从变异中获得的有机，铵和硝酸盐的去除效率在另外两个变化中最高，为58.35％； 26.56％；有机，铵和硝酸盐的25.75％。测试了用于评估微生物性能的动力学模型是单体，孔托瓦模型，GRAU二阶和Stover-kincannon动力学模型。二阶Grau动力学模型更适合于追踪生物量在间隔曝气变化中使用的底物，关键字：空运反应堆，有氧颗粒状生物量，间歇性曝气
被动RF支持紧密间隔对象方案
在太空领域意识（SDA）任务领域，尤其是地球同步轨道，在现有的太空监视网络（SSN）和商业市场中，主要有两个现象，用于观察，测量和表征近距离空间对象（CSO）：地面基于雷达和电动光电传感器。这些现象学和能力在SDA社区中是众所周知的，但跌倒了。本文将介绍并强调强大的SDA现象学，被动射频（RF）的独特能力。被动RF天线可用于支持CSO场景，以进行独特的卫星识别和通过操纵检测产生ephemeris。通过观察每个卫星自己的RF传输，它将涵盖用于轨道测定和操纵检测的独特，高度准确的，非交叉标记的测量结果。包括现实世界的商业示例，用于突出这种能力和对分析的讨论。
ptse2/hopg中的间隔相干阶段的可视化...
Kai Fan 1 , Bohao Li 2 , Wen-Xuan Qiu 2 , Ting-Fei Guo 1 , Jian-Wang Zhou 1 , Tao Xie 1 , Wen- Hao Zhang 1 , Chao-Fei Liu 1 , Fengcheng Wu 2,3 * and Ying-Shuang Fu 1,3†
糖尿病性视网膜病的筛查间隔
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病（DM）最常见的微血管并发症之一，也是发达国家新盲目病例的主要原因。DR筛选是一种预防失明的经济高效方法。但是，最佳筛选间隔仍然存在争议。2010年，香港开始系统的DR筛查，这是糖尿病多学科风险评估和管理计划（RAMP-DM）的组成部分。冰岛模型用于根据危及视力视网膜病变（STDR）的个性化风险来确定筛查间隔。1然而，冰岛模型在我们的试点DR筛查研究中显着低估了STDR的风险，尽管它具有可接受的歧视水平。DR的危险因素主要基于西方糖尿病种群。使用在香港筛选计划期间收集的数据，我们试图确定最重要的风险因素并改善香港人口的风险分层。在这项研究中，我们旨在使用系统的DR筛查计划中的数据，基于香港的糖尿病人群开发基于香港糖尿病人群的STDR预测模型； （2）测试所得模型的内部有效性； （3）研究预测模型的安全性，可行性和成本效益； （4）建立一个成本效益模型，可以估算新预测模型的成本效益。