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PSPS 和金凯德火灾对索诺玛县的经济影响
相反，对负面事件损失的估计围绕两个关键因素：财产损失和产出损失。当自然灾害或其他重大负面冲击发生时，前者往往占主导地位。例如，飓风和火灾会损坏或摧毁数千座建筑物以及个人财产和车辆。为了量化这种影响，我们利用州和地方官员的估计以及新闻报道来了解有多少建筑物受到了损害。在可能的情况下，这被分为住宅和商业地产。但是，如果外部来源没有提供受损房产价值的信息，可以使用全国房地产经纪人协会为每个县编制的单户住宅中位价格作为风险价值的替代。将受损或被毁的房屋数量乘以中位数或平均价格，可以了解可能发生的财产损失金额，并在可能的情况下对商业房地产进行额外调整。
机场滑行道电气化运营
使用外部电动牵引装置滑行的飞机可以显著减少地面作业产生的二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。我们开发了一个离散事件模拟和成本模型来调查滑行道拥堵情况，并制定了使用电动牵引车 (e-tractors) 的综合等效年成本 (EAC) 估算。该模型结合了碰撞和冲突避免以及牵引服务中断。实验确定了产生最低 EAC 的电动牵引车数量。案例研究考虑了蒙特利尔-特鲁多国际机场的三种电动滑行方案。我们的研究结果表明，当电动牵引车的容量与需求一致时，在减少燃料消耗和二氧化碳排放方面具有巨大的潜力，对滑行时间的影响有限。然而，高度的不确定性阻碍了关于成本效益的明确结论。建模方法可以根据正在进行的现场测试数据以及来自航空公司、机场和代理机构的输入进行更新，并用于测试新的滑行策略、制定电子牵引车实施计划以及为资本预算流程提供信息。
Covid19期间的抑郁症和心血管疾病
根据世界卫生组织的说法，全球各个年龄段的2.64亿以上的人遭受抑郁症。在10年（2005年对2015年）中，患有抑郁症的人的比率增长了18％以上。女性不管有什么样的人，文化和种族都面临着更大的经历抑郁症的机会。1几项研究确定了抑郁症与心血管疾病之间的正相关关系[例如冠状动脉疾病（CAD），周围动脉疾病（PAD），心肌梗塞（MI）]。根据Cor Rell等人的说法，2抑郁症与CVD发病率的增加有关，其患病率高度取决于CVD类型。基于Thombs等。研究，3例MI患者与普通人群相比，患抑郁症的风险更高3。在Tully＆Baker（2012）进行的另一项研究中，在3例冠状动脉搭桥手术手术的3例患者中，几乎有1例出现抑郁症。4
狗心脏方位对不同胸型椎心评分测量的影响
胸部 X 光片通常用于评估心脏大小和指示心脏扩大。脊椎心脏评分 (VHS) 是评估心脏大小最常用的技术 [5]。由于 VHS 与超声心动图检查结果具有中等相关性，因此是预测心脏扩大的良好工具 [6]。尽管狗 VHS 的参考值为 9.7 ± 0.5 脊椎单位 (V) [5]，但在心脏重塑引起的心脏扩大的情况下，VHS 装置的截止值为 10.5 V [1, 5]。然而，不同品种的狗的 VHS 模式各不相同。比格犬 [7]、波士顿梗犬 [8]、拳师犬 [9]、骑士查理王猎犬 [9]、杜宾犬 [9]、德国牧羊犬 [9]、英国斗牛犬 [8]、拉布拉多猎犬 [9]、诺里奇梗犬 [10] 和哈巴狗 [8, 11] 的正常 VHS 值大于犬的参考值 [12]。除了品种相关因素会导致 VHS 值外，射线照相定位也可能影响 VHS。尽管临床意义较小，但胸部 X 线摄影中的相同定位也应用于心脏大小监测 [13, 14]。影响 VHS 的射线照相定位和品种差异被认为与叠加有关
普通人群新冠肺炎后心血管疾病发病率及个体风险预测：多变量预测模型开发与验证研究
数据取自英国临床实践研究数据链。估计了感染后 180 天内动脉或静脉事件、炎症性心脏病以及新发心房颤动或心力衰竭的发病率。接下来，使用年龄、性别和传统心血管危险因素，对 2020 年 12 月 1 日前感染 COVID-19 的 220 751 名成年人建立了多变量逻辑回归模型。所有模型均在 (i) 138 034 名接种疫苗的成年人和 (ii) 503 404 名未接种疫苗的成年人中进行了外部验证，这些成年人在 2020 年 12 月 1 日后首次感染 COVID-19。通过内部和外部验证评估了判别性能和校准。在感染 COVID-19 后长达 60 天内，静脉和动脉心血管事件以及新发心房颤动的发生率有所增加，但炎症性心脏病或心力衰竭的发生率没有增加，静脉事件的发生率最高（每 1000 人年 13 例）。最佳预测模型的 c 统计量为 0.90 或更高。然而，不到 5% 的成年人预测的 180 天结果特异性风险大于 1%。这些罕见的结果使校准变得复杂。
定量锥体对比阈值在具有不同病理生理机制的患者中
在社会政策对跨亚组的健康影响的实质性异质性可能很常见，但尚未系统地表征。使用55个当代研究对社会政策的健康影响的样本，我们记录了评估异质治疗效应（HTES）的频率，以评估哪些亚组（例如，男性，女性）和以标准平均差异（SMD）表示的亚组特异性效应估计值。对于每个研究，结果和维度（例如性别），我们拟合随机效应的荟萃分析。我们使用亚组特异性效应eSti Mates（τ）的标准偏差来表征策略效应中异质性的大小。在报告亚组特异性估计的44％的研究中，政策影响通常很小（<0.1 SMD），对健康的影响（有益67％）和差异（50％暗示对不同等的缩小）。在整个研究结果维度中，有54％的人表明效应的任何异质性，而20％的SMD为0.1。在26％的研究结果二维中，τ的幅度表明，相反符号的影响在整个亚组之间是合理的。异质性在策略效应中更为普遍，未指定先验性。我们的发现表明，社会政策通常会对不同人群的健康产生异质作用；这些HTE可能会显着影响差异。对社会政策和健康的研究应常规评估HTE。
评估降雨全球产品可靠性以管理热带火山山区集水区的水资源
研究区域：水资源管理从根本上依赖于我们监测气候强迫变化的能力，特别是在热带山区环境中，降雨的时间和空间变化强烈控制着水资源的动态。在西爪哇岛，降雨的时间和空间分布因区域气候学和火山形态而存在显着差异，而可达性问题和气候现象的复杂性是可靠降雨地面仪器的限制因素。研究重点：在这里，我们评估气候再分析（CHELSA 和 TerraClimate）和卫星产品（CHIRPS）在捕捉降雨高分辨率空间变化方面的能力。使用 Kling-Gupta 效率得分的三个组成部分来估计每个全球产品的降雨量、变化和动态的准确性。由于直接统计比较受分辨率问题的影响，我们的方法是通过基于过程的方法完成的。根据已知的气候现象分析全球产品的空间和地形降雨模式。水文见解：看来，TerraClimate 为时间监测提供了最准确和稳定的估计。CHIRPS 显示的降雨模式与大气环流和火山形态一致，但高估了总体降雨量。本研究提出了一种评估仪器不足地区的全球气候产品的方法。结果表明，高分辨率全球产品对水资源管理颇具吸引力。然而，一些时间和空间偏差仍然限制了它们在操作目的上的整合。
性取向与青少年早期筛查使用之间的关联——青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究的发现
目的：评估美国人口统计学上多样化的青少年全国样本中性取向与屏幕使用（屏幕时间和屏幕使用不当）之间的关联。方法：我们分析了青少年大脑认知发展研究第 2 年的横断面数据（N = 10,339，2018-2020 年，年龄 10-14 岁）。多元线性回归分析估计了性取向与娱乐屏幕时间以及电子游戏、社交媒体和手机使用不当之间的关联。结果：在 10,339 名青少年（48.7% 为女性，46.0% 为种族/少数民族）样本中，性少数群体（与异性恋相比）认同与每天多 3.72 小时（95% CI 2.96-4.47）的娱乐屏幕时间相关，具体而言是看电视、看 YouTube 视频、玩电子游戏、发短信、使用社交媒体、视频聊天和浏览互联网的时间更多。可能的性少数群体认同（对性少数群体问题回答“可能”）与异性恋认同相比，屏幕使用时间增加 1.58 小时（95% CI 0.92–2.24）。性少数群体和可能的性少数群体认同与更高的社交媒体、视频游戏和手机使用问题相关。结论：性少数青少年花费过多的时间从事屏幕活动，这可能导致屏幕使用问题。
法医国际法医学：遗传学
对DNA混合物的解释（一种包含两个或更多人的DNA的样品）取决于实验室/分析师对样品对比较/分析的适用性的评估，以及对样本中存在的贡献者数量（NOC）的评估。在这项研究中，来自67个法医labo ratories的134名参与者总共评估了29种DNA混合物（作为电遗迹提供）。根据适用性评估的可变性以及NOC评估的准确性和变异性，对Labo Ratories的响应进行了评估。与适用性和NOC相关的策略和程序在实验室之间差异很大。我们观察到实验室是否会评估给定的混合物为合适的明显差异，主要是由于实验室策略的差异：如果给出了两个遵循其标准操作程序（SOP）的实验室的混合物，则他们同意该混合物是否适合比较66％的时间。适用性评估的差异对实验室的解释变异性有直接影响，因为评估为不合适的混合物不会导致报告的解释。对于SOP遵循的实验室，NOC评估的79％是正确的。当两个不同的实验室提供了NOC响应时，两个实验室的时间占63％，而两个实验室的时间却不正确。不正确的NOC评估会影响统计分析，但不一定意味着不准确的解释或结论。最不正确的NOC估算值是高估的，这是先前的研究表明，对似然比的影响较小，而不是低估。
日本四种主要森林种植园的碳股票投资
通过造林和森林生长通过碳固换有效缓解全球变暖。对树种，地区和大规模土地利用变化的森林生长特征的准确和强大的信息至关重要，并且基于此信息的森林碳储备对未来的预测至关重要。这些预测允许探索林业实践，从而最大程度地利用森林（包括木材的生产）碳。基于现场测量的森林库存被认为是估计森林碳库存的最准确方法。日本的国家森林库存（NFIS）为所有日本森林提供了展位，而直接野外观察（M-NFI）的估计是最可靠的。因此，使用2009年至2013年的M-NFI，我们在日本选择了四种主要的森林人工林物种：Japonica Cryptomeria Japonica，Chamaecy Paris Obtusa，Pinus spp。和Larix Kaempferi，并介绍了他们的森林时代 - 碳密度功能。然后，我们使用这些功能估计了从过去到现在的森林碳库存变化。接下来，我们研究了森林的碳固存潜能的差异，包括木材的生产，在五个林业实践方案之间，收获和造林率各不相同，直到2061年。我们的结果表明，对于所有四种森林类型，这项研究中的增长率和过去的森林碳库存的估计值高于到目前为止所考虑的。假设100％的收获碳被保留了很长时间，与当前率相比，收获碳的收获率是两倍，而收获面积的100％相比，则预测的碳固换率是100％的收获率，在没有收获或