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评估COVID-19疫苗素养：初步在线调查
摘要covid-19的Infodepoot可以通过科学证据，清晰，一致的沟通以及需要信息的人以及提供信息的人的健康素养来反击。进行了一项快速的在线调查，以评估一般人群中的疫苗素养（VL）技能以及对COVID-19疫苗候选疫苗的看法，以及对当前疫苗国家的行为和信念。观察到的VL水平与以前的观察结果一致（在面对面和纸笔中给予可比较的自我报告的工具 - 平均功能分数为= 2.92，而交互式关键评分为= 3.27，最多为4。对未来共同疫苗的看法以及对疫苗接种的信念，主要是积极的，并且与功能和互动临界VL量表有显着相关性。尽管存在局限性，但研究证实，通过网络调查是一种合适的方法，可以在传染病暴发期间评估和跟踪态度，并评估有关疫苗接种的健康素养技能，这对于适应医疗交流策略是有用的，以更好地了解免疫的价值。
GE-帕罗奥/2024/CRP.4
1. 大会在关于防止外空军备竞赛的进一步实际措施的第 77/250 号决议中请秘书长设立一个联合国政府专家组，其成员最多为 25 个会员国，在公平和公正的地域代表性基础上选出，负责审议并就防止外空军备竞赛的具有法律约束力的国际文书的实质性内容提出建议，其中包括防止在外空军备竞赛在外空军备竞赛方面的内容。大会决定，新成立的政府专家组将以协商一致方式开展工作，不影响各国在未来谈判中的立场，并在日内瓦举行两次为期两周的会议，一次在 2023 年，另一次在 2024 年，并请秘书长向大会第七十九届会议和裁军谈判会议 2025 年会议前转交政府专家组的报告。
顶点小问题的复杂性
图论的一个核心问题是研究图的“子结构”。这些子结构通常定义为从起始图通过给定的一组图操作可到达的图。这种子结构的一个研究透彻的例子是图子式，其核心问题是判断图 G 是否可以通过连续应用顶点删除、边删除和边收缩转换为图 H [1]。如果是的话，我们称 H 为 G 的子式。许多图的性质，如平面性，都可以通过检查图是否具有某些子式来测试。特别是罗伯逊-西摩定理 [2] 指出，每个采用子式封闭的图集都由一组有限的禁止子式来刻画。1 因此，要检查某个图是否在该集合中，可以检查它是否包含其中一个禁止子式。例如，平面图集在取子式 [ 3 ] 下是封闭的，树宽至多为 k 的图集也是封闭的，因为在取子式 [ 4 ] 下树宽不能增加。问题
学习特征及其综合分析
结果：共确定 450 项研究进行分析，包括 333 项（74.0%）干预性研究和 117 项（26.0%）观察性研究。关于 TC 的干预性研究通常为非随机（67.6%）、单组（55.6%）、单中心（76.3%）和早期（60.0%）试验。进行研究的主要类别是靶向药物相关治疗（53.6%）。此外，57.0% 的原始完成干预性研究已发表。与未发表的研究相比，已发表的研究多为 2010 年之后完成的原始研究，采用随机化，较少设计为单组研究，且在美国/加拿大进行（所有 P < 0.05）。从初步完成到发表的中位时间为 46.5 个月，2010 年后减少到 36.5 个月。在美国/加拿大进行的研究[优势比 (OR) = 9.43，P = 0.020] 和多中心研究 (OR = 6.55，P = 0.021) 显著增加了在高影响力期刊上发表的可能性。
使用机器学习在Wi-Fi网络中的性能
这项工作是三年研究的结果，涉及许多为成功做出贡献的人的参与。首先，我对家人，特别是我的父亲阿德南（Adnan），母亲玛丽亚姆（Mariam）以及我的兄弟姐妹（Hassan，Nour和Khalil）表示感谢，他们在整个旅程中都坚定不移。我对董事杰拉德·查尔布（Gerard Chalhoub）表示衷心的感谢，他在这本论文和充满挑战时期的学术追求期间的能力和鼓励是无价的。我还要感谢我的共同服务员吉尔·德·索萨（Gil de Sousa）在整个工作中的存在和支持。我感谢陪审团成员的时间和宝贵的反馈意见，从审稿人V´eronique Veque教授开始，后者也曾担任陪审团主席，以及Abed Ellatif Samhat教授和Andrzej Duda教授。我还感谢陪审团曾担任考官的Cherifa Boucetta博士。此外，我要感谢我的同事Ali，Mouna，Samar，Ines，Theo，Theo，Lea，Omaima，Amani和Wassim，以便在办公室启用一个很棒的大气。
MPOX知识，疫苗接种和意图减少与男性和跨性别者发生性关系的性风险实践的意图，以应对2022年MPOX疫情：澳大利亚维多利亚州的一项横断面研究
Jason ONG MPOX疫苗摄取。结果。大多数参与者（97.8％，525/537）听说过MPOX，而10.5％（55/525）认识有MPOX的人。在12个MPOX知识问题中，正确答案的中值得分为10（IQR = 8-11），最多为12个。超过三分之一（36.6％，191/522）已接种MPOX。与知识渊博的人相比，对MPOX有充分了解的MSM接受MPOX疫苗的几率最高（AOR = 4.05; 95％CI：1.54 - 10.61）。为了防止MPOX，一半报告说，他们将减少与休闲伴侣发生性关系，停止患有ChemSex（用于性行为目的），停止参加性行为的性行为，并停止进行团体性行为。季度报告说，他们将增加肛门性用避孕套的使用。结论。三分之一的高风险参与者和很大一部分旨在减少或停止某些实践的参与者，这可能解释了MPOX病例的大幅度减少。
Czenky，Agustina; Gvozdjak，威廉； Plavnik，朱莉娅（Julia）的低位奇数模块化类别的分类。 （英语）
分类模块化张量类别（MTC）的问题正在积极研究中。它显示在[P. Bruillard等人，J.am。数学。Soc。29，编号3，857–881（2016; ZBL 1344.18008）]，有一个有限的固定等级的MTC，直至等效。在[E. Rowell等人，Commun。数学。物理。292，编号2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。 所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No. 5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。2，343–389（2009; ZBL 1186.18005）]。所有等级的MTC最多为5，而某些对象是非自我偶的，则分类为[S.-M.。 Hong和E. Rowell，J。Elgebra324，No.5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。 稍后，在[P. Bruillard等人，int。 数学。 res。 不是。 2016，编号 24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。 最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。 数学。 物理。 402，编号 3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。5，1000–1015（2010; ZBL 1210.18006）]。稍后，在[P. Bruillard等人，int。数学。res。不是。2016，编号24，7546–7588（2016; ZBL 1404.18016）]，被用来描述其分类为单体等效性。最近，在[S.-H。中给出了6 MTC的分类至模块化数据。 Ng等，Commun。数学。物理。402，编号3，2465–2545（2023; ZBL 1519.18012）]，而所有总数排名最多12的整体分类在[M. A. Alekseyev等人中，“整体模块化数据的分类至13”，preprint，preprint，arxiv：2302.01616113]。
乳腺原发性鳞状细胞癌临床病理及治疗分析
PSCC的治疗方式与正常乳腺导管癌相同，但由于其特殊的生物学行为，对于PSCC，保乳手术、改良根治术加腋窝淋巴结清扫、或哨兵淋巴结活检是否更适合，目前尚无共识。同时，化疗药物的选择，如蒽环类、环磷酰胺、紫杉醇是传统乳腺导管细胞癌的有效药物，对乳腺PSCC的效果有待进一步的统计学证据。Tsung等（13）提出复发转移性PSCC患者对含铂类化疗方案敏感。在乳腺的分子分型中，管腔A型以雌激素受体（ER）和孕激素受体（PR）阳性，人表皮生长因子受体2（HER2）阴性；管腔B型即ER、PR、HER-2均为阳性，而PSCC ER和PR多为负表达，而雄激素受体（AR）部分阳性表达，HER-2多为阴性，与三阴性乳腺癌（TNBC）相似。因此AR能否作为乳腺PSCC内分泌治疗的靶点还有待进一步研究。近年来，有多项研究对TNBC的管腔AR亚型进行了生物学分析，分析了AR通路，提示AR可能是乳腺癌的预后或预测因子。但目前将AR靶点应用于乳腺癌治疗的难点在于如何识别最有可能从AR靶向治疗中获益的患者以及如何选择药物组合（14-16）。以往乳腺PSCC术后辅助放疗的范围和放疗的剂量都是根据乳腺导管癌的发展情况来确定的（17）。放疗在预防乳腺PSCC局部复发方面的研究也较为缺乏，关于该疾病的临床病理特点和最佳治疗方案还存在争议。本研究收集了我院35例乳腺PSCC患者的病史资料，总结了乳腺PSCC的临床病理特点、治疗及预后。与以往研究不同的是，我们的研究不是病例分析，而是对数十例患者的总结，从患者的临床病理、放化疗、预后等方面全面总结经验，对PSCC的治疗提出了自己的思路。我们按照STROBE报告清单（网址：https://gs.amegroups.com/article/view/10.21037/gs-21-810/rc）撰写本文。
用淀粉样蛋白 - ß...
学习目标：成功完成此活动后，参与者应能够（1）了解视觉解释淀粉样蛋白，TAU和多巴胺能PET扫描的原则； （2）了解淀粉样蛋白，tau和多巴胺能PET在临床背景下的作用； （3）认识到可能在正确的视觉解释和淀粉样蛋白，TAU和多巴胺能PET扫描的成像方案中出现的潜在陷阱。财务披露：Burkett博士从GE Healthcare和北美放射学会获得了研究支持。Johnson博士是Telix和Novartis的顾问。 Dr. Lowe serves as a consultant for Bayer Schering Pharma, Piramal Life Sciences, Life Molecular Imaging, Eisai Inc., AVID Radiopharmaceuticals, Eli Lilly and Co., and Merck Research and receives research support from Siemens Molecular Imaging, AVID Radiopharmaceuticals, and the National Institutes of Health (National Institute on Aging, National Cancer Institute). 本文的作者表明，没有其他相关的关系可以被视为真正或明显的利益冲突。 cme信用：SNMMI已获得持续医学教育认证委员会（ACCME）的认可，以赞助医师继续教育。 SNMMI指定每本JNM继续教育文章，最多为2.0 AMA PRA类别1个学分。 医师应仅声称与他们参与活动的程度相称。 CE信用，SAM和其他信用类型，参与者可以通过SNMMI网站（http://www.snmmilearningcenter.org）访问此活动。Johnson博士是Telix和Novartis的顾问。Dr. Lowe serves as a consultant for Bayer Schering Pharma, Piramal Life Sciences, Life Molecular Imaging, Eisai Inc., AVID Radiopharmaceuticals, Eli Lilly and Co., and Merck Research and receives research support from Siemens Molecular Imaging, AVID Radiopharmaceuticals, and the National Institutes of Health (National Institute on Aging, National Cancer Institute).本文的作者表明，没有其他相关的关系可以被视为真正或明显的利益冲突。cme信用：SNMMI已获得持续医学教育认证委员会（ACCME）的认可，以赞助医师继续教育。SNMMI指定每本JNM继续教育文章，最多为2.0 AMA PRA类别1个学分。医师应仅声称与他们参与活动的程度相称。CE信用，SAM和其他信用类型，参与者可以通过SNMMI网站（http://www.snmmilearningcenter.org）访问此活动。
有序匹配的多项式去除引理
2 t。现在，我们执行一系列k的清洁步骤，并定义K对应的超图G0⊇g 1···g k，其中gℓ是在清洁步骤（1≤ℓ≤K）之后获得的HyperGraph。在步骤ℓ我们相对于间隔i的清洁，如下所示：对于S -1顶点V 1 。 。 ，。 。 。 v s - 1，j）表示最左边的β| J |顶点w∈J使得{v 1，。 。 。 ，v s -1，w}∈E（gℓ -1），如果至少有β| J |这样的顶点，否则让Lℓ（v 1，v 2，。 。 。 v s - 1，j）是所有此类顶点w的集合。 删除所有边缘{v 1，。 。 。 ，v s - 1，w}∈E（gℓ -1），w∈Lℓ（v 1，v 2，。 。 。 v s - 1，j）。 由此产生的超图是gℓ。 按定义，对于每个给定的（s-1）-tuple v 1，v 2，。 。 。 ，v s - 1，对于每个间隔j∈Jℓ，此操作最多删除β| J |表格的边缘{v 1，。 。 。 ，v s -1，w∈J。 由于jℓ中的间隔，j形成一个iℓ的分区（每1≤j≤t），我们最多删除β|我ℓ|考虑这些间隔时边缘。 总结超过1≤j≤t，这总数最多为Tβ|我ℓ| v 1的少于n s -1选择中的每一个中的边缘删除。 。 。 ，V s -1。 总和ℓ= 1，。 。 。。。，。。。v s - 1，j）表示最左边的β| J |顶点w∈J使得{v 1，。。。，v s -1，w}∈E（gℓ -1），如果至少有β| J |这样的顶点，否则让Lℓ（v 1，v 2，。。。v s - 1，j）是所有此类顶点w的集合。删除所有边缘{v 1，。。。，v s - 1，w}∈E（gℓ -1），w∈Lℓ（v 1，v 2，。。。v s - 1，j）。由此产生的超图是gℓ。按定义，对于每个给定的（s-1）-tuple v 1，v 2，。。。，v s - 1，对于每个间隔j∈Jℓ，此操作最多删除β| J |表格的边缘{v 1，。。。，v s -1，w∈J。由于jℓ中的间隔，j形成一个iℓ的分区（每1≤j≤t），我们最多删除β|我ℓ|考虑这些间隔时边缘。总结超过1≤j≤t，这总数最多为Tβ|我ℓ| v 1的少于n s -1选择中的每一个中的边缘删除。。。，V s -1。总和ℓ= 1，。。。因此，e（gℓ−1） - e（gℓ） ，K，我们得到了，K，我们得到了