XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAssociation
高SARS-COV-2 RNAEMIA与糖尿病和死亡率的危害病患者的死亡率
总结，有人提出，在严重的Covid-19患者的呼吸恶化期间，病毒复制的作用比炎症较重要。使用基于液滴的数字PCR（DDPCR）来精确量化血浆SARS-COV-2病毒载荷（SARS-COV-2 RNAEMIA），我们研究了血浆病毒载量，合并症和122个批判性疾病病毒性疾病的病毒载量和死亡率之间的关系之间的关系。SARS-COV-2 rnaemia，范围从70至213,152份。在46例患者（38％）中观察到高（> 1000份/ml）或非常高的SARS-COV-2 rnaemia（> 10,000份/ml）SARS-COV-2 rnaemia，其中26例是糖尿病患者。糖尿病与较高的SARS-COV-2 rnaemia独立相关。在多变量逻辑回归模型中，SARS-COV-2 RNAEMIA与第60天的死亡率密切相关。在199例患有高rNAEMIA的重症患者中，可能会考虑抗病毒疗法的早期开始。
森林资源协会1901年宾夕法尼亚大道...
February 27, 2025 Re: Support of SB946/ HB894 Endangered Species- Incidental Taking- Bats Dear Chair Korman, Vice Chair Boyce, and Members of the Environment & Transportation Committee The Forest Resources Association (FRA) represents the interests of nearly 350 organizations and businesses in the forest products industry, including forest landowners, suppliers, consuming mills, associated businesses, and state forestry associations.fra促进了森林产品行业供应链的公共政策利益，并致力于提高安全性，运营和技术效率以及供应链关系。我们正在写信，以表达对SB946/HB894的强烈支持，该SB946/HB894旨在将北部长耳蝙蝠（NLEB）和其他蝙蝠物种添加到授权具有“栖息地保护计划”（HCP）的马里兰州物种清单中，并获得了自然资源部秘书的临时许可。这项立法对于确保保护工作与农场，森林和财产管理项目的需求保持至关重要。虽然该提议的立法并未要求创建HCP，但它保留了在必要时建立一项HCP的能力。这将为合理的保护措施提供一个结构化的框架，同时允许基本的土地管理活动继续进行。我们的组织价值观具有清晰，一致的计划，可以及时在实地实施。2016年4月27日，美国reg。16448，2022年3月23日]。鱼类和野生动植物服务（USFWS）认识到森林管理在为北方长而蝙蝠提供栖息地提供的作用，该决定“将夏季栖息地指定为关键栖息地不利于该物种，因为夏季栖息地内没有符合关键栖息地的夏季栖息地。因此，我们确定关键栖息地的指定对于北部长耳蝙蝠而言并不是审慎的。” USFW目前认识到Nleb种群下降的主要因素是白鼻子综合征（WNS），林地栖息地不是物种可行性的限制因素此外，NLEB规则正确地承认，森林管理活动可以使NLEB受益，并指出“”森林管理对蝙蝠物种有益（例如，维持或增加合适的栖息和觅食栖息地）。森林管理导致异质性（包括森林类型，年龄和结构特征）栖息地可能受益于树木植物的物种，例如北方长耳蝙蝠” [87 FED。
免疫检查点抑制剂心肌炎中早期电动变化与心血管结局的关联
John Power，Joachim Alexandre，Arrush Choudhary，Benay Ozbay，Salim Hayek等。心血管疾病的档案，2022，115（5），pp.315-330。10.1016/j.acvd.2022.03.003。hal- 04002887
糖尿病的自我管理及其与糖尿病患者的药物依从性的关联
摘要目的：糖尿病是一种长期情况，需要有效的自我管理和药物依从性来节省并发症并改善患者的后果。尽管具有重要意义，但许多患者与这些因素苦苦挣扎，这些因素受到不同因素和健康素养的影响。这项研究旨在研究糖尿病患者的糖尿病自我管理与药物依从性之间的关联。材料和方法：在伊拉克的巴比伦糖尿病和内分泌中心进行了横断面描述性研究。使用便利抽样招募了总共328名糖尿病患者。使用的数据收集过程包括糖尿病自我管理问卷和药物依从性报告量表，每个量表都经过测试。数据，Pearson相关性和回归分析进行了探索变量之间的关系。发现：参与者表现出适度的自我管理程度（63.1％）和正确的药物依从性（58.8％）。在糖尿病自我管理和药物依从性之间确定了统计学上的显着相关性（r = 0.622，p <0.001）。回归分析表明，上级自我管理基本上预测了较高的依从性。年龄，性别，教育和收入被认为是影响因素（p <0.05）。结论：糖尿病患者的自我管理与治疗依从性密切相关，强调了对特定干预措施的需求。与年龄相关的下降和社会人口统计学差异突出了糖尿病教育计划的重要性。医疗保健提供者应优先考虑基于文化的自我管理培训，以解决障碍和依从性，最终改善糖尿病患者的健康结果。关键词糖尿病自我管理，药物依从性，糖尿病患者
教育年份与主观认知下降，MCI和阿尔茨海默氏病的患者的淀粉样蛋白负担之间的关联
方法的淀粉样蛋白-PET信息（[18 f] flutemetamol或[18 f] florbetaben）的SCD+，轻度认知障碍（MCI）和AD从AMYPAD-DPMS队列中获取，这是一项多中心随机对照研究。组分类基于SCD-I和NIA-AA工作组的建议。淀粉样蛋白宠物图像是在初次筛选后的8个月内获取的，并用不型进行处理。淀粉样蛋白负载基于全局丝氨酸（CL）值。教育水平由多年来的正规教育和随后的高等教育索引。使用线性回归分析，在整个队列中测试了教育对CL值的主要影响，然后评估通过诊断群体的教育互动（协变量：年龄，性别，性别和招募记忆诊所）。为了说明非AD病理学和合并症的影响，我们比较了白质高强度（WMH）严重程度（WMH）严重程度，心血管事件，抑郁症，抑郁症，焦虑症以及使用Fisher精确测试的每个诊断类别中受过较低教育和受过良好受教育程度的群体之间的较低教育和受过良好受教育程度的组之间的焦虑病史。教育
甲状腺功能障碍与三级护理医院的甲状腺功能障碍与糖尿病的关联：回顾性研究
甲状腺功能障碍和糖尿病（DM）是密切相关的内分泌疾病，因为它们可以互相加剧[1]。甲状腺问题在糖尿病患者中比没有[2]的患者更为常见。在印度，有14.7％的DM患者（包括1型和2型DM的人）患有甲状腺异常[3]。在泰米尔纳德邦州，发现2型DM的患者中有21.5％具有甲状腺功能障碍，甲状腺功能减退症占多数（12.4％）[4]。当存在某些危险因素时，甲状腺问题和DM更加紧密相关，例如女性性别，中央肥胖，更长的DM疗程以及较高的糖化血红蛋白（HBA1C）读数，表明血糖控制不足[5-7]。Rong等。 对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。Rong等。对36项研究进行了荟萃分析，以研究两种内分泌疾病之间的关联，结果表明，患病率随着年龄较高（> 60岁的女性偏爱而> 60岁）[6]。
基因组疼痛的基因发现和多效性结构在全基因组的关联研究中> 120万个人
Kranzler博士是Altimmune和Clearmind Medicine的咨询委员会成员； Sobrera Pharmaceuticals和Altimmune的顾问；来自Alkermes的研究人员提出的研究的研究资金和药物供应的接受者；美国临床心理药理学学会的酒精临床试验计划的成员，在过去三年中得到了Alkermes，Dicerna，Dicerna，Ethypharm，Imbrium，Indivior，Kinnov，Kinnov，Lilly，Otsuka和Pear的支持；以及美国临时专利的发明者“丁丙诺啡治疗反应的多功能基因组协会荟萃分析”。
Karschnia等。 1神经外科对...
摘要基本原理作为大麻效力和大麻的使用正在增加，在新合法的市场中，衡量和检查大麻素暴露的影响越来越重要。目标目前的研究旨在评估头发衍生的大麻素浓度（对三个月累积暴露的见解）如何与常见的自我报告量度有关，大麻使用和大麻使用相关问题。方法74近日依赖大麻使用者自我报告了他们的大麻使用数量，与大麻使用相关的问题以及估计的大麻效力。使用LC-MS/MS来量化Δ9-THC，CBD和CBN的头发样品。在95.95％的头发样品中可检测到的大麻素的结果，这些样本的尿液筛选大麻筛子呈阳性。Δ9-THC浓度与自我报告的效力（相对效力，效力类别和感知的“高”）的度量呈正相关，但是与自我报告的使用量无关。自我报告的效力，而不是衍生的浓度，与戒断和渴望有关。自我报告的大麻使用量，但没有大麻素的浓度与大麻使用相关的问题有关。进一步的研究将衍生的大麻素浓度与其他生物基质进行了比较（例如等离子体）和自我报告是进一步评估头发分析的有效性所必需的。结论支持头发衍生的大麻素定量量用于检测几乎每天的用户中的大麻使用，但是头发衍生的大麻素浓度与使用的自我报告量之间的关联不足并不能单独使用用于定量大麻素曝光的头发分析的使用。
归一化的关联，非差异表达
交叉数据测试对于检查机器学习（ML）模型的性能至关重要。但是，大多数关于转录组和临床数据建模的研究仅进行了数据内测试。还不清楚归一化和非差异表达基因（NDEG）是否可以改善ML的跨数据库建模性能。因此，我们旨在了解归一化，NDEG和数据源是否与ML在跨数据库测试中的性能有关。使用了TCGA和ONCOSG中肺腺癌病例共享的转录组和临床数据。仅使用转录组数据就达到了最佳的跨数据库ML性能，并且在统计学上比使用转录组和临床数据更好。最佳平衡精度（BA），曲线下的面积（AUC）和在TCGA上的ML算法培训中的精度明显高于ONCOSG的测试，而在ONCOSG上进行了测试并在TCGA上进行了测试（所有人的P <0.05）。归一化和NDEG在两个数据集中大大改善了数据集中的ML性能，但在跨数据库测试中却没有。引人注目的是，单独对ONCOSG的转录组数据进行建模优于建模转录组和临床数据，而TCGA中包括临床数据的转录组和临床数据并没有显着影响ML性能，这表明TCGA中转录量数据的临床数据值有限或转录量的倒数影响。在数据内测试中的性能提高更为明显。在比较的六个ML模型中，支持矢量机是在数据集和跨数据库测试中最常见的表现最常见的。因此，我们的数据显示了数据源，归一化和NDEG在建模转录组和临床数据中与数据集和跨数据库ML性能相关。
und，湖区州立大学就可以就UAS合作签署协议，Mann和Romanick从北达科他州体育教练协会获得荣誉EERC与以色列公司合作测试空气污染技术的Bimarck学生饰演北达科他州和大学年度学生雇员，研究人员发现潜在的转换对感染或创伤性伤害的致命反应，Breanna Linert雇用了Breanna Linert，Breanna Linert雇用了为监督欢呼和舞蹈计划的Breanna Linert，在4月17日的JAM National Sprive Maris Maris Acts Contract'和处理冠军
Lillian Elsinga Outstanding Student Leader Award Jami Arnold, Matthew Barber, William Behrmann, Dylan Berg, Tom Bergman, Brittney Blake, Nicholas Boonstra, Amanda Brossart, Margaret Burke, Jonathan Butz, Jiao Chen, Nickolas Coyle, Johnny DeMay, Rebecca Eckroad, Adrian Escalona, Margaret Eyre, Matthew Finley, Amanda Fischer, Kylene Fitzsimmons, Jessie Flatt, Logan Fletcher, Christen Furlong, Jacob Gapp, Shane Gerbert, Alexis Hanson, Tim Heise, Jared Hines, Casie Hoffert, Evie Hudson, Brent Jaenicke, Joseph Kalka, Brooke Kubat, Cassy Landborg, Kristina LeMire, Natalie Levang，Sean Marrin，Tyler McAllister，Jacob McConkey，Kelsey McCullough，Adam McDaniel，Heather Mohr，Hannah Mohr，Madeline Myers，Madeline Myers，Aaron Nicholson，Nathan Noeldson，Nathan Noeldner，Kou Omori，Kou Omori，Kyle Ova，Travis