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成人肺炎球菌疫苗接种时间
* 也适用于在任何年龄接种过 PCV7 且未接种过其他肺炎球菌疫苗的人 ¶ 如果没有 PPSV23，可以使用 PCV20 或 PCV21 † 对于免疫功能低下、人工耳蜗植入或脑脊液漏 (CSF) 的成年人，请考虑最短间隔（8 周） § 对于免疫功能低下、人工耳蜗植入或脑脊液漏的成年人，PPSV23 的最短间隔为自上次接种 PCV13 以来≥8 周，自上次接种 PPSV23 以来≥5 年
与患者del妄有关的kynurenine途径
对促进特定效果的因素的充分理解仍然难以捉摸。在JCI，Watne等人的这一问题中。报告了来自586例住院或不del妄的患者的配对血清和脑脊液（CSF）样品的多机构研究结果。div> de妄的主题具有较高浓度的QA和其他KP活性产物（4）。作者提出，全身性炎症激活吲哚胺2,3二氧酶（IDO），可以通过干扰素信号诱导，并在多种细胞中表达，包括驻留在大脑中的细胞。kp活性，该酶在肝脏中表达，并由糖皮质激素和胰高血糖素诱导。IDO和TDO酶活性促进了免疫调节KP的TRP，从理论上讲，在褪黑激素和5-羟色胺途径的代谢中较少可用，它们分别是睡眠和情绪不可或缺的。IDO和TDO酶活性增加了Kyn水平，可以在CSF中测量，CSF是核内脑浓度的代理指标。结果表明血清和CSF水平与del妄的存在相关，引入了很容易获得的血清d妄生物标志物的可能性（4）。只有一个分析的时间点限制了Watne等人的解释。研究（4），从而损害了关于KP活动和del妄之间关系的问题。但是，应考虑到这些技术只能在脑实质中大致近似浓度。解决此问题将需要通过多血清血液和CSF绘制或使用CNS植入的微透析导管或腰部排水管来进行纵向评估。解释研究结果的另一个限制因素是研究结果是相关的
大脑特异性生物标志物作为动脉瘤性出血后的死亡率预测因子
摘要：动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）是一种严重的疾病，患有高死亡率和高永久性残疾率，对于那些在初次出血的人来说。这项研究的目的是研究中枢神经系统的标志物，作为ASAH之后潜在的院内死亡率预测因子。在ASAH后的第1、2和3天，在血液和脑脊液（CSF）中测量了具有外部室外排水酶，烯醇酶，S100B和GFAP水平的患者。Compared to survivors, non-survivors showed a significantly higher peak of S100B and enolase levels in the blood (S100B: 5.7 vs. 1.5 ng / mL, p = 0.031; enolase: 6.1 vs. 1.4 ng / mL, p = 0.011) and the CSF (S100B: 18.3 vs. 0.9 ng / mL, p = 0.042;烯醇酶：109.2 vs. 6.1 ng / ml，p = 0.015）。烯醇酶在血液中的最高可预测性水平（AUC为0.873）和CSF中的80.0 ng / ml（AUC为0.889）中显示出最高水平。S100B的预测能力也非常好，血液中的阈值为5.7 ng / ml（AUC 0.825）和CSF中的4.5 ng / ml（AUC 0.810）。总而言之，烯醇酶和S100B（但不是GFAP）可能是适合于早期预测ASAH后院内死亡率的生物标志物。
引言案例描述学习点结论
一名48岁的印度男性以前健康，表现出发烧，头痛和干咳嗽，持续4天的持续时间为1天的持续时间为4天。他发热，用GCS 12 x 15改变了感觉。CT扫描没有对比度是不明显的。根据CSF分析，CSF培养和血液培养，他被诊断为肺炎球菌性脑膜炎。静脉注射头孢曲松每12小时开始使用高剂量地塞米松。最初他表现出临床反应。地塞米松在3天后停止了，并继续头孢曲松。他开始发育以低级发烧发展改变的传感器。MRI大脑和重复LP是为排除疾病的任何并发症的。MRI脑（图1）显示脑膜脑炎，血管炎和内部液体收集。乳突腔中没有骨骼的液体。重复的CSF分析显示了趋势的白细胞计数和蛋白质以及CSF阴性的培养。地塞米松通过持续的静脉头孢曲松酮重新开始，总共6周，因为肺炎球菌性脑膜炎因感染性血管炎，乳突炎和硬膜外收集而复杂。重复MRI脑（图3）显示硬膜外收集的瘦脑增强和分辨率有显着改善。但是，有一个新的交流脑积水。他的IV头孢曲松完成后，病人被遣返了他的祖国。尽管他的病情在上述治疗方面有所改善，但他因时间和人的轻度迷失方向而出院。
美国环保局，农药产品标签，BIOSIDE HS 15%，12/17/...
Deanna Mansueto 高级监管事务助理 Arxada 电子传送：deanna.mansueto@arxada.com 主题：PRIA 标签和 CSF 修正案 – 在标签中添加新的生物和功效声明并修订基本和替代 CSF 3 产品名称：Bioside HS 15% EPA 注册号：63838-2 收到日期：2024 年 2 月 23 日 行动案件编号：00501741 亲爱的 Deanna Mansueto： 上述修订后的标签和 CSF 是根据经修订的联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法提交的，可以接受。此批准不影响先前对此注册施加的任何条件。您继续受制于您注册的现有条件以及与它们相关的任何截止日期。随函附上您的标签盖章副本，以供记录。此标签取代所有先前接受的标签。根据 40 CFR 156.10(a)(6)，您必须提交一份最终印刷标签副本，然后才能使用新标签发货。根据 40 CFR 152.130(c)，您可以在此函件发出之日起 18 个月内使用之前批准的标签分销或销售该产品。18 个月后，您只能在产品贴有此新修订标签或随后批准的标签的情况下分销或销售该产品。“分销或销售”在 FIFRA 第 2(gg) 节及其实施条例 40 CFR 152.3 中定义。请注意，该产品的记录目前包含以下 CSF：
脑水微波感应——利用人脑模型的模拟和实验研究
摘要 本文介绍了一种基于微波的方法，旨在非侵入性地测量人脑中的水，特别是脑脊液 (CSF) 动态。微波测量技术在工业应用中广为人知。最近，微波技术也引起了生物医学应用的兴趣。这是首次提出将其用于测量脑水，特别是 CSF。为了验证该技术对感知人类头骨内 CSF 和水量的动态变化的灵敏度，我们构建了两个不同的头部模型。它们由多层头部模型组成，包括一个真实的人类头骨，模仿人类头部的电磁特性。此外，使用平面层模型和半球层模型的电磁模拟来评估 CSF 的变化。此外，使用 2D 功率流表示来评估头部模型内的传播和功率流。选择反射传感器原理是因为它简单且能够测量相对较厚的样品。重要的是，反射传感器仅需要单端口测量，这使得它非常适合体内脑监测。此外，测量装置不需要将传感器连接到头部，因此无需接触头部即可进行测量。我们的实验研究以及模拟结果证明了通过微波非侵入性地感知大脑中脑脊液体积的微小动态变化的可能性，特别是在蛛网膜下腔中。
成人的肺炎球菌疫苗时间
*也适用于任何年龄在任何年龄接受PCV7且没有其他肺炎球菌疫苗的人†考虑具有免疫功能低下的成年人的最小间隔（8周）自上次PCV13剂量以来≥8周，自上次PPSV23剂量以来≥5年；对其他
为 HDR 显示器建模环绕感知对比度敏感度
摘要 尽管显示技术取得了进步，但许多现有应用仍依赖于使用较旧的、有时是过时的显示器收集的人类感知的心理物理数据集。因此，存在一个基本假设，即此类测量可以延续到更现代技术的新观看条件中。我们已经进行了一系列心理物理实验，以使用最先进的 HDR 显示器探索对比敏感度，不仅考虑了刺激的空间频率和亮度，还考虑了它们周围的亮度水平。从我们的数据中，我们得出了一个新颖的环绕感知对比敏感度函数 (CSF)，它可以更准确地预测人类对比敏感度。我们还提供了一个实用版本，它保留了我们完整模型的优势，同时实现了轻松的向后兼容性，并在许多使用 CSF 模型的现有应用程序中始终产生良好的结果。我们展示了使用源自 CSF 的传递函数、色调映射和改进的视觉差异预测准确度进行有效 HDR 视频压缩的示例。
神经退行性档案申请表
o对于等离子体，请使用K2 EDTA薰衣草顶真空管。•在收集管中抽血，足以使总计1至5 ml血清或血浆。旋转收集管，泳池血清或等离子体（如有必要），冻结，然后批量在冰袋上运输或根据要求的测试（请参阅下面的测试目录2）。o对于CSF，使用SARSTEDT CSF管62.610.018。•将CSF直接收集到Sarstedt管中，并将管填充50％至80％。不得从常规收集管中将样品等分。如果收集的第一个1ML溶血，请使用新的UBE丢弃并继续收集。o用于APOE基因分型5cc全血或4个颊拭子，使用薰衣草顶（EDTA）管（首选），黄色顶（ACD）管。•注意：最小体积为0.5 ml或两个颊拭子，但不允许重复测试。•用患者的全名，DOB和样本收集日期
评估在电子学习环境中采用人工智能的成功因素 Ali Mohamed Ali Alnaqbi 1、Azlina Md Yassin 1* 1 马来西亚敦胡先翁大学科技管理与商业学院，马来西亚柔佛州峇株巴辖巴力拉惹 *通讯作者 DOI：https://doi.org/10.30880/ijscet.2021.12.03.035 2000 年 00 月收到；2000 年 01 月接受；2021 年 12 月 2 日在线提供
摘要：本文重点评估在电子学习中采用人工智能 (AI) 技术的关键成功因素 [CSF]。这是一项基于阿拉伯联合酋长国联合指挥参谋学院 (JCSC) 学生和教师看法的定量评估研究。数据是通过问卷调查收集的，问卷分发给了学院共 240 名 JCSC 学生和教师，但只收到了 207 份填写完整的表格。问卷包含 7 组 20 个 CSF，使用 5 点李克特量表调查每个 CSF 在采用 AI 和电子学习中的重要性水平。使用 SPSS 软件包对数据进行了描述性分析。分析结果发现，在调查中考虑的 20 个 CSF 中有 18 个被报告为高度重要。最重要的关键成功因素是“人工智能系统能够计算大数据以改善教学”，阿联酋军事学院在电子学习中采用人工智能技术的平均得分最高，为4.04。在因素组方面，最重要的因素组是“让教育更有趣”，平均得分为3.98。然而，进一步分析发现，学历较高的受访者选择了个性化因素组，而教学经验丰富的受访者选择了绩效监控因素组作为最关键的成功因素组。本研究的结果对于制定在教育系统中推广人工智能先进技术的策略并获得最大收益非常有帮助。关键词：人工智能、电子学习、阿联酋军事学院