背景和目标:极低出生体重婴儿 (VLBW) 面临不良生长和神经发育结局的风险。我们旨在评估一组早产 VLBW 新生儿重症监护病房 (NICU) 住院期间的生长与长期神经发育结局之间的关联。方法:我们从 2014 年 1 月至 2017 年 4 月在我们诊所的随访服务中进行了一项纵向观察性研究。在我们医院出生并参加随访项目的所有早产 VLBW 婴儿均符合研究条件。使用格里菲斯智力发育量表在 12 和 24 个月矫正年龄进行神经发育评估。结果:研究人群包括 172 名受试者(47.1% 为男性),平均孕周为 29 周,平均出生体重为 1,117 克。从出生到出院,头围的 Δ z 分数增加一元论,与 24 个月矫正年龄时一般商数增加 1.6 分相关。还发现与分量表 C 和 D 存在联系。同样,身长 Δ z 分数的增加与更好的 24 个月分量表 C 分数相关,尽管未达到统计学意义。未发现体重增加与 24 个月时的结果有任何关系。结论:NICU 住院期间的生长似乎与 24 个月矫正年龄时更有利的神经发育结果相关,尤其是在听力和语言领域(分量表 C)。住院期间对生长参数的纵向评估有助于识别生命最初几年有不良神经发育结果风险的受试者。
越来越多的证据表明,长期运动相关的头部撞击会损害大脑功能整合以及大脑结构和功能。需要有证据表明反复头部撞击的频率和强度与大脑网络功能紊乱之间存在明显的反比关系,以加强因果关系的论据。为了寻找这种关系,我们使用了戴在帽子上的惯性传感器来测量十八名大学水球运动员在一个赛季的比赛中受到的头部撞击的频率和强度。在赛季前后,使用计算机化的抑制控制认知测试和静息脑电图对参与者进行评估。头部撞击暴露越大,慢波(delta、theta)振荡形成的功能网络中的相位同步性 [ r (16) > 0.626,p < 0.03 校正后]、全局效率 [ r (16) > 0.601,p < 0.04 校正后] 和平均聚类系数 [ r (16) > 0.625,p < 0.03 校正后] 就越高。头部撞击暴露与抑制控制任务中的表现变化无关。但是,撞击暴露最严重的人表现出静息态连接变化与赛季后任务表现分离之间的关联 [ r (16) = 0.481,p = 0.043],这也可以归因于慢波同步性的提高 [ F (4, 135) = 113.546,p < 0.001]。总的来说,我们的结果表明,遭受最大头部撞击的运动员整个大脑功能连接会发生变化,这与信息处理和抑制控制的改变有关。
4. 工作场所检查国防部将确保每年对每个工作场所进行危险条件检查。国防部将张贴检查中发现的不安全或不健康工作条件通知,至少持续三个工作日,或直到危险得到纠正(以较晚时间为准)。
并与综合药房或医院药房自检工作表一起存档。请勿发送到委员会办公室。本报告和您的自检的主要目的是提供一个机会来识别和纠正不符合州和联邦法律的地方。本工作表不能取代美国药典 (USP) <825> 放射性药物 – 制备、配制、调剂和重新包装。(注意:自检和委员会检查均不能评估您是否完全遵守所有药房执业法律和规则。)通过回答问题并参考提供的适当法律/规则/ CFR,您可以确定您是否遵守了许多规则和法规。如果您已纠正任何缺陷,请在相应的问题旁写上已纠正的内容和纠正日期。本自检工作表仅适用于药房人员执行的活动。其他医疗保健专业人员受其自己的委员会和委员会监管。
在发表的文章中,表3中出现了错误。不幸的是,表3的内容与表2中的内容相同。校正的表3及其标题“多个线性回归分析的结果,以预测使用或购买使用电动驱动器的车辆的准备。RP,风险感知。”出现在下面 在发表的文章中,有一个错误。 在抽象中,变量之间关系的方向无意中逆转。 对抽象进行了更正。 此句子先前指出:“发现汽车的亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知呈正相关,但与电动驱动器有负相关。”校正后的句子如下:“发现汽车亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知有负相关,但与电动驱动器相关。”作者对此错误表示歉意,并指出,这不会以任何方式改变文章的科学结论。 原始文章已更新。RP,风险感知。”出现在下面在发表的文章中,有一个错误。在抽象中,变量之间关系的方向无意中逆转。对抽象进行了更正。此句子先前指出:“发现汽车的亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知呈正相关,但与电动驱动器有负相关。”校正后的句子如下:“发现汽车亲和力与对电子燃料和化石燃料的风险感知有负相关,但与电动驱动器相关。”作者对此错误表示歉意,并指出,这不会以任何方式改变文章的科学结论。原始文章已更新。
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms(在CIEMAT和MIB之间交换),但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示,并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁,进行公平比较●跨言论校正
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注意:R 2,RMSE,MAE以格式平均值(标准偏差)显示,Pearson的相关性以格式相关评分为95%置信区间(下限,上限)。平均多模式是指所有六种扩散方法在骨骼上平均的扩散指标。完整的多模式是指从六种扩散方法中的所有扩散数据,即,除了在JHU地图集区域平均的指标外,平均多模式数据。缩写:Bria,贝叶斯旋转不变的方法; MAE =平均绝对错误; r 2 =解释的方差; rmse =根平方错误。a对于每种扩散方法中包含的指标的概述,请参见表S10。b关于最小相关的详细信息:BRIA校正了预测年龄相关性r = 0.89173,MCSMT校正了预测时代相关性r = 0.89176。*所有相关性在p <.001时都显着。