XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System死亡率
提高城市免疫力并减少零死亡率...
免疫接种是降低儿童发病率和死亡率最具成本效益的干预措施之一。据报道，免疫接种每年可避免约 250 万人死于白喉、破伤风、百日咳和麻疹（2011-2020 年全球疫苗行动计划）。自 1980 年代以来，由于对儿童免疫接种服务的大量投资，全球疫苗接种覆盖率取得了显著提高。然而，在过去十年中，进展停滞，许多国家的常规疫苗接种覆盖率下降。全球首剂含白喉-破伤风-百日咳疫苗（DTP1）和首剂含麻疹疫苗（MCV1）的覆盖率从 2019 年的 90% 和 86% 下降到 2021 年的 86% 和 81% [1]。 COVID-19 疫情大流行扰乱了常规疫苗接种活动，进一步导致许多国家的免疫接种效果不佳 [2]。
量化归因于人类的热有关的死亡率 -
图S2。温度异常归因于1969 - 2018年人为气候变化的气候模型，重新分析和站点观测。温度异常是根据1989 - 2018年的基线周期，每个观察到的数据集中的事实和反事实时间表之间的差异。基于观察的（重新分析和站记录）数据显示为虚线，而模型数据表示为实线。在显示的数据的早期部分（访问-CM2和MRI-ESM2-MM）中，在两个模型的时间表中看到的负异常（“构建反事实温度”）。在研究期结束时，所有模型的属性温度异常都在基于观察数据集的范围内。
西班牙的癌症死亡率和估计的ra区
Spaceborne Rendezvous是一项冒险且具有挑战性的任务。处理真正的非合作目标使这一任务更具挑战性。与经典的轨内集合和对接活动相反，这些活动可以依赖于目标的某种程度的合作，例如稳定的态度，信息交换或特殊标记来简化导航，ClearSpace-1任务打算捕获不会通过任何方式来减轻此任务的对象。因此，有必要设计强大的指导，导航和控制（GNC）并捕获能够应对未知目标状态的策略，该策略首先可以在轨道上的会合过程中进行更精确的分析。此外，低地球轨道的地面可见性和限制运营成本的愿望需要高水平的车载自主权，这在自主系统完整性监控方面带来了其他挑战。
量化归因于人类的热有关的死亡率 -
方法：我们使用日常站点观测，重新分析数据和气候模型的集合来得出观察到的气候数据的时间以及代表没有人类诱发气候变化的世界的反事实数据。我们通过使用观察到的每日均值温度和死亡率数据进行时间序列分析来估计温度 - 历史关系。，我们使用35观察到的死亡率和对应于平均温度的死亡率估计的死亡率估算，以最低死亡率为参考，以观察到的和反事实温度序列。为了量化随着时间的流逝的暴露和脆弱性的影响，我们比较了在1986 - 2003年得出的暴露响应关系中的死亡率，适用于2004 - 2018年，并根据2004-2018期间观察到的温度和死亡率重新计算了这种关系。40
三尖替氏症患者的术语死亡率
抽象的物镜三尖瓣反流（TR）是一种与显着发病率和死亡率相关的普遍瓣膜疾病。我们的目的是应用机器学习（ML）来评估≥1menterTR的患者的风险分层。在2005年1月至2016年12月之间的超声心动图中≥部位TR的方法是回顾性的。我们使用70％的数据来培训基于ML的生存模型，包括27个临床和超声心动图特征，以在独立测试集（30％）的3年内预测死亡率。为了说明基线合并症的差异，通过增加Charlson合并症指数（CCI）分层进行了预测。置换特征的重要性是在这些组中分别使用表现最佳模型计算得出的。13例312例患者的结果，平均年龄为72±13岁，女性为7406（55％），7409（56％）的结果中度为中度，2646（20％）患有中度 - 重度和3257（24％）（24％）患有严重的TR。通过3毫升模型的1年死亡率的总体绩效很好，C统计0.74–0.75。有趣的是，CCI组之间的性能各不相同，（最低CCI组的C-Statistic = 0.774，最高CCI组的0.661）。在3年的随访中，性能下降（平均C指数0.78）。此外，有助于这些预测的前10个特征随CCI组略有不同，最高特征包括心率，右心室收缩压，血压，利尿剂使用和年龄。结论常见的临床和超声心动图特征的机器学习可以评估TR患者的死亡风险。在纳入临床实践之前，需要进一步完善模型和前瞻性研究中的验证。
2021 年 1 月至 2022 年 1 月，荷兰 COVID-19 疫苗接种对 COVID-19 死亡率和其他原因死亡率的影响
使用唯一的个人标识符，荷兰统计局提供的安全远程访问研究平台链接了多个国家数据库。所有结果均基于作者使用荷兰统计局的非公开微观数据进行的计算。2021 年 1 月 1 日出生在荷兰的所有居民（2009 年或之前出生，年龄≥11 岁）均被纳入该队列。使用唯一的个人标识符，将人口登记数据（包含出生和死亡日期、性别、原籍国）链接到国家 COVID-19 疫苗接种登记处 CIMS（提取日期为 2022 年 5 月 3 日）、死因数据（截至 2022 年 1 月 31 日）、长期护理 (LTC) 报销数据（提取日期为 2022 年 2 月 2 日）和门诊医院护理索赔登记处（2016-2020 年数据）以及药物分配数据（2020 年数据）以定义医疗风险。
抑郁症患者的心血管健康与全因死亡率的关系
最近更新的心血管健康 (CVH) 评估算法、生命必需品 8 (LE8) 与抑郁症成人全因死亡率之间的关联仍然未知。从 2005 年至 2018 年的国家健康和营养检查调查 (NHANES) 中，确定了一批 2,935 名患有抑郁症的个人。他们的 CVH 通过 LE8 评分系统进行评估。死亡率状况调查利用了截至 2019 年 12 月 31 日的国家死亡指数的联系。为了评估 CVH 对死亡风险的影响，我们采用了 Kaplan-Meier 生存分析和 Cox 比例风险模型，并调整了与人口统计和社会经济地位相关的变量。在 2,935 名参与者中，CVH 水平较高的人的全因死亡率明显低于 CVH 水平较低的人。 Cox 回归分析表明，CVH 评分每增加 1 分，全因死亡风险就会降低 [HR = 0.97，95%CI：0.96–0.98]。CVH 与死亡率之间的负相关性在不同的人口和社会经济亚群中仍然存在。较高的 CVH 水平与抑郁症患者的全因死亡风险显著降低相关。这些发现强调了综合 CVH 管理作为抑郁症患者医疗保健策略的一部分的重要性，表明改善 CVH 可能有助于延长这一脆弱人群的预期寿命。
预测二尖瓣反流的中风和死亡率
摘要：我们假设考虑合并症，P波和超声心动图测量的可解释的换档机（GBM）模型，可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件（MR）。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法，以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明，年龄，收缩压，舒张压，血浆白蛋白水平，平均p波持续时间（PWD），MR反理体积，左心室射血分数（LVEF），剩余的心房限制，预测末端 - 类固有（LADS），VELOCITY PITY ENTIMAL（VELOCITY CONTIN）和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
ODS更新：多种维生素会影响死亡率吗？
MVM没有标准或法规定义。因此，MVM产品的组合物具有很大变化，但大多数包含对人类健康必不可少的维生素和矿物质的全部或大多数。在某些时候，建议某些人为某些人使用这些维生素和矿物质。例如，在怀孕初期和妊娠期降低了神经管缺陷的风险；包括碘和铁在内的其他营养素对于健康怀孕也很重要。维生素B12，与年龄有关的眼病研究（AREDS）补充剂可以减慢与年龄相关的黄斑变性的进展。研究还表明，MVM可能有助于维持或增强老年人的认知功能。
同种异性造血干细胞后死亡率风险的动态预测
确定高风险患者对于提供早期扩展诊断程序和治疗性干预至关重要。临床风险评分，例如造血细胞移植 - 特异性合并症指数（HCT-CI）[2]或内皮激活和压力指数（EASIX）[3] [3]是死亡率风险的宝贵预测因素，但是，不考虑患者的临床过程，因为它们通常仅在入院且不断地更新。医疗数据集的数字化增加允许使用一组广泛的参数，因此可以使用基于机器学习的算法进行风险预测。尽管最终的治疗决定仍在医生中，但这种系统可能会提供宝贵的帮助。为了接受，解释性仍然是一个重要因素。基于复杂的机器学习算法（例如卷积神经网络（CNN））的方法显示出令人鼓舞的结果[4]，但其预测的解释性很难。相比之下，基于树的模型通过提供可解释的功能