描述 在网络荟萃分析中实现一种新颖的频率学派方法,以生成临床相关的治疗层次结构。该方法基于治疗选择标准 (TCC) 和概率排名模型,如 Evrenoglou 等人所述。 (2024) < DOI:10.48550/arXiv.2406.10612 >。TCC 使用基于最小临床重要差异的规则来定义。使用定义的 TCC,首先将研究级数据(即治疗效果和标准误差)转换成偏好格式,指示治疗偏好(例如,治疗 A > 治疗 B)或平局(治疗 A = 治疗 B)。然后使用概率排名模型合成偏好数据,该模型估计每种治疗的潜在能力参数并生成最终的治疗层次结构。此参数表示每种治疗方法胜过网络中所有其他竞争治疗方法的能力。因此,能力评估值越大,排名就越高。
注意:样本期:1981年至2019年的年度数据。∆ H +1 C I,T + H表示从T-1年到T + H年,国i的实际人均消耗量的对数差异。表中的条目表示指定的解释变量上系数的OLS估计值:Incshare I,T =最高10%的收入份额;经济不景气,t = 0/1的经济低迷指导者; EME i = 0/1-indrestor对于一个国家是否是新兴的市场经济。所有规格包括国家固定的效果和时间固定的效果,后者被允许在AES和EMES上差异。根据Driscoll和Kraay(1998)计算括号中报告的渐近标准误差,其“滞后长度”参数等于H +1: * P <。10; ** P <。05;和*** p <。01。佩萨兰(2015)测试回归残差的横截面依赖性的P值。
图 2 基线冷漠对数字符号表现年度变化率的影响(“斜率”)。左侧为潜在增长曲线模型,用于测试基线冷漠水平的预测值,该预测值由修订后的剑桥行为清单 (CBI) 的冷漠分量表评估,用于预测 2 年随访中数字符号测试表现的纵向下降。估计的发病年限 (EYO) 被纳入模型作为协变量。症状前组的估计回归值以斜体报告(est = 估计;SE = 标准误差;z = z 值)。右侧图表表示估计的数字符号表现年度变化率(y 轴)与基线冷漠分数(x 轴)之间的关系。为保护匿名性,未绘制个人数据。缩写:Digit Symb,数字符号测试;Interc,截距。
液态水含量(LWC)(克 -3 )§ 晴朗天气 20200707AIR 07/07/2020 6.5 NW 1268-1834 [1626] In 11.1 61 3.6 < 0.01 20200708AIR 08/07/2020 6.1 NW 623-1675 [1253] In 14.2 53 3.1 < 0.01 20200709AIR 09/07/2020 6.0 N 651-2377 [1487] In 20.3 48 3.4 < 0.01 20200922AIR 22/09/2020 5.9 W 665-1334 [972]出局 12.4 78 1.0 < 0.01 20201118AIR 18/11/2020 5.8 W 680-1142 [870] 出局 14.1 41 6.4 < 0.01 20201124AIR 24/11/2020 6.0 W 644-740 [699] 出局 8.6 50 3.4 < 0.01 最小值 - 5.8 - - - 8.6 41 1.0 < 0.01 最大值 - 6.5 - - - 20.3 78 6.4 < 0.01 中位数 - 6.0 - - - 13.3 52 3.4 < 0.01 平均值 - 6.1 - - - 13.5 55 3.5 < 0.01 标准误差 - 0.2 - - - 4.0 13 1.7 - 云 20191002CLOUD 02/10/2019 2.4 NW 1422-1505 [1465] 进 6.5 100 3.0 NA 20191022CLOUD 22/10/2019 6.4 S 698-957 [813] 出 5.7 100 8.7 NA 20200311CLOUD 11/03/2020 4.1 W 964-1145 [1060] 出 5.0 100 7.4 NA 20200717CLOUD 17/07/2020 3.3 NW 1271-1437 [1343] 出10.1 100 1.6 0.08 20201016CLOUD 16/10/2020 4.7 东北 917-1034 [958] 出站 1.1 100 1.8 0.35 20201028CLOUD 28/10/2020 6.0 西 1026-1529 [1269] 出站 5.2 100 11.0 0.23 20201103CLOUD 03/11/2020 3.5 西 1126-1593 [1390] 入站 2.2 100 8.7 0.06 20201110CLOUD 10/11/2020 3.1 西南 691-1276 [1016]出局 5.9 100 2.5 0.07 20201119CLOUD 19/11/2020 2.8 W 1207-1234 [1215] 出局 0.3 100 7.7 0.11 最小值 - 2.4 - - - 0.3 100 1.6 0.06 最大值 - 6.4 - - - 10.1 100 11.0 0.35 中位数 - 3.5 - - - 5.2 100 7.4 0.10 平均值 - 4.0 - - - 4.7 100 5.8 0.15 标准误差 - 1.4 - - - 3.0 0 3.6 0.11
摘要:计划是MSME的连续性和发展的关键要素。通过有效的计划,MSME可以设定明确的目标,以便可以最佳地使用现有资源。对MSME至关重要的一种计划形式是准备销售预算。销售预算是准备其他预算的基础,需要一种适当的预测方法。可以使用定量方法(例如最小二乘方法,力矩方法和二次方法)进行此预测过程,然后计算预测的标准误差。这项研究在Padalarang中使用了一个MSME,即信用和数据配额购买房屋。本研究旨在计算估计的销售目标,以减少由于未售出的库存而造成的损失风险,并优化MSME利润。所使用的研究方法是描述性定量的,通过观察,文档和访谈收集数据。这项研究的结果表明,该MSME的最合适的预测方法是二次方法,因为它与其他方法相比具有最小的SKP值。
摘要 首次在高压、低温条件下表征了选择性双光子吸收共振飞秒激光电子激发标记 (STARFLEET) 测速技术。研究在美国宇航局兰利研究中心的 0.3 米跨音速低温风洞中进行,流动条件涵盖了该设施的整个运行范围;总压力范围从 100 kPa 到 517 kPa,总温度从 80 K 到 327 K,马赫数从 0.2 到 0.85。检查了 STARFLEET 信号强度和寿命测量的热力学依赖性,因为强度和寿命都会影响测量精度。发现信号强度与密度成反比,而寿命与密度几乎成线性关系,直到接近氮的液汽饱和点。速度测量的准确度和精度是在整个条件范围内评估的,标准误差确定为 1.6%,而精度范围约为自由流速度的 1.5% 至 10%。还观察到精度具有温度依赖性,这可能是由于在较高密度下寿命较长所致。
有效且高效的金融系统和资源管理可营造有利于技术和创新进步的社会经济环境,从而促进长期经济增长。该研究使用了 2009 年至 2017 年期间 72 个金融欠发达国家的面板数据,以检验经济自由和包容性增长在金融发展中的作用。对于长期估计,我们利用了线性动态面板 GMM-IV 估计量、面板校正标准误差 (PCSE) 线性回归方法和同期相关估计量(广义最小二乘法)。我们的分析表明,经济自由、包容性增长和资本存量对金融发展有显著的正向贡献。此外,包容性增长通过提高经济自由度对整体金融发展有正向贡献。无论存在外生冲击还是内生冲击,我们发现,以整体金融发展指数衡量,税负和投资自由都是金融发展的负向驱动因素。相反,产权保护、政府支出、货币自由和金融自由则是经济增长的积极且重要的驱动力。
图 1:kMC 模拟结束时气体种类 (a, b) 和 SEI 产物 (c, d) 的平均分数随施加电位的变化。模拟是在两种条件下进行的,反映了 SEI 形成的不同方式。为了模拟在靠近负极处形成 SEI 的情况,在形成显著的界面层 (a, c) 之前,允许在没有隧道势垒的情况下进行还原 (D = 0 . 0 ˚ A)。由于电极很可能在高施加电位下被覆盖,因此在实际电池环境中可能无法进入低电位区域 (低于 +0.5V vs Li/Li + 的施加电位)。因此,该区域已被阴影化。为了模拟远离负极处形成 SEI (b, d) 的情况,在存在部分电子绝缘的界面层的情况下,相对较厚的隧道势垒 (D = 10 . 0 ˚ A) 减缓了还原速度。提供了表示平均值标准误差的误差线,但通常太小而无法看到。
缩写:Acpype,Antchamber Python Parser界面;助理,吸收,分布,代谢,排泄和毒性; ATP,三磷酸腺苷; cAMP,环状AMP,腺苷3',5' - 环状单磷酸盐; DCCM,动态交叉相关矩阵;涂料,离散优化的蛋白质能; DSSP,定义蛋白质的二级结构;美国食品和药物管理局FDA; FEL,自由能景观; GTP,三磷酸鸟嘌呤; Lincs,线性约束求解器; MD,分子动力学; mmpbsa,分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积; NPT,恒定数量的颗粒,系统压力和温度; NVT,恒定颗粒数,系统体积和温度; PCA,主成分分析; PDB,蛋白质数据库; PI,无机磷酸盐; PME,粒子网埃瓦尔德; PPA1,无机焦磷酸酶1; PPI,无机焦磷酸盐; RG,回旋半径; RMSD,均方根偏差; RMSF,根平方波动; SEM,平均值的标准误差;微笑,简化的分子输入线进入系统。
ADC,抗体且药物结合; Af -hpa,auristatin f羟丙基酰胺; AST,天冬氨酸氨基转移酶; CR,完全响应; DAR,药物与抗体比; DCR,疾病控制率; DL,剂量水平; DOR,响应持续时间; ECOG PS,东方合作肿瘤学组绩效状况; Fcγ,可结晶的伽马受体; G,等级; IHC,免疫组织化学; ILD,间质性肺疾病; iv,静脉注射; MTD,最大耐受剂量; NAPI2B,依赖钠的磷酸转运蛋白2B; NSCLC,非小细胞肺癌; OC,卵巢癌; ORR,客观响应率; PARP,聚ADP核糖聚合酶; PDX,患者衍生的异种移植物; PK,药代动力学; QW,每周;恢复,实体瘤的反应评估标准; RP2D,建议的2期剂量; SD,稳定疾病; SEM,平均值的标准误差; TRAE,与治疗相关的不良事件;紫外线,紫外线。