OpenSAFELY:儿童和青少年接种 COVID-19 疫苗的有效性 Colm D Andrews 1、Edward PK Parker 2、Elsie Horne 4、Venexia Walker 4、Tom Palmer 4、Andrea L Schaffer 1、Amelia CA Green 1、Helen J Curtis 1、Alex J Walker 1、Lucy Bridges 1、Christopher Wood 1、Victoria Speed 1、Christopher Bates 3、Jonathan Cockburn 3、John Parry 3、Amir Mehrkar 1、Brian MacKenna 1、Sebastian CJ Bacon 1、Ben Goldacre 1、Miguel A Hernan 5、Jonathan AC Sterne 4、The OpenSAFELY Collaborative 和 William J Hulme 1。 1 贝内特应用数据科学研究所,牛津大学纳菲尔德初级保健科学系,OX2 6GG,英国 2 伦敦卫生与热带医学院,Keppel Street,伦敦 WC1E 7HT,英国 3 TPP,TPP 大厦,129 Low Lane,Horsforth,利兹,LS18 5PX,英国 4 布里斯托大学人口健康科学系,Oakfield House,Oakfield Grove,布里斯托,BS8 2BN,英国 5 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学和生物统计学系,波士顿,马萨诸塞州 02115 *通讯作者
* Canvas计划是一个多中心,随机,双盲,安慰剂临床试验,将两个试验数据集成了2型糖尿病的10,142名参与者,在平均188.2周期间随后随后进行了2型糖尿病和高心血管风险。 div>画布中的参与者被随机分配,以接收canagli lof ozina 300 mg,100 mg或相应的安慰剂。 div>canvas-r的参与者被随机分配以接收canagli lof ozina,以每天100 mg的初始剂量给予,从13周或相应的安慰剂开始,可选地增加到300 mg。 div>DM2和慢性蛋白肾脏疾病的患者以每日100毫克或安慰剂的剂量接受Canagli ozine。 div>主要变量是由于心血管原因,非肺心肌梗死或非死亡中风而导致的死亡化合物。 div>**收缩压的降低是由尿液葡萄糖排泄(EUG)增加引起的渗透性利尿作用的结果。 div>***信誉:我包括4,401例患者,患有DM2和慢性蛋白尿肾脏疾病,中位数为2。62年。 div>主要变量是终末肾脏疾病的一种化合物,即至少30天的基础值的血清肌酐水平的重复,或者由于肾脏疾病或CV而导致的死亡。 div>1。Neal B,Perkovic V,Mahaffey KW等。 div> 2型糖尿病中的canagagli lozin和心血管肾事件。 div> n Engl J Med。 2017年8月17日; 377(7):644-657。 div> 3。 Perkovic V,Jardine MJ,Neal B等。 div> n Engl J Med。Neal B,Perkovic V,Mahaffey KW等。 div>2型糖尿病中的canagagli lozin和心血管肾事件。 div>n Engl J Med。2017年8月17日; 377(7):644-657。 div>3。Perkovic V,Jardine MJ,Neal B等。 div>n Engl J Med。canagli lof ozin和2型糖尿病和肾病中的肾脏结局。2019年6月13日; 380(24):2295-2306。
中心(FLDC) - Zagazig University(带有IBCT认证):1-Research伦理2进行竞争项目,资助研究3-EXAM系统和对学生的评估4-TERDECT SYSTER 5-CONTHENCES 5-CONTHENCES 5-CONTHENCES 6-SELF-ELF-FELM EXPERATINA概念11科学写作和国际出版课程12科学写作和参考资料管理13-危机和灾难管理14专业的礼节和大学工作中的态度15审视论文和科学研究16,通过国家质量保证和
医疗保健和其他领域复杂 AI 系统的兴起导致了可解释 AI (XAI) 研究领域的兴起,旨在提高透明度。在这一领域,定量和定性研究侧重于通过提供系统级和预测级 XAI 功能来提高用户信任度和任务绩效。我们分析了关于使用 AI 进行肾移植的利益相关者参与活动(访谈和研讨会)。由此,我们确定了用于构建当前 XAI 功能范围界定文献综述的主题。利益相关者参与过程持续了九个多月,涵盖了三个利益相关者群体的工作流程,确定了 AI 可以干预的地方并评估了模拟 XAI 决策支持系统。根据利益相关者的参与,我们确定了与设计 XAI 系统相关的四个主要主题 - 1) 使用 AI 预测,2) AI 预测中包含的信息,3) 针对个体差异对 AI 预测进行个性化,以及 4) 针对特定情况定制 AI 预测。使用这些主题,我们的范围界定文献综述发现,根据利益相关者任务的复杂性,在决策之前、期间或之后提供 AI 预测可能会有所帮助。此外,外科医生等专家利益相关者更喜欢最少或没有 XAI 功能、AI 预测和不确定性估计,以便于使用案例。但是,几乎所有利益相关者都喜欢在需要时查看可选的 XAI 功能,尤其是在难以预测的情况下。文献还表明,提供系统和预测级别的信息对于适当地构建用户的系统心理模型是必要的。尽管 XAI 功能提高了用户对系统的信任度,但人机协作的表现并不总是得到提升。总体而言,利益相关者更喜欢通过 XAI 界面来控制信息级别,这取决于他们的需求和任务复杂性。最后,我们提出了未来研究的建议,特别是根据偏好和任务定制 XAI 功能。
爱思唯尔长期以来一直与学术界合作,共同制定新兴领域的标准,以促进新技术的整合和采用,同时倡导维护学术诚信的标准和政策。十多年来,爱思唯尔一直在我们的产品中负责任地使用人工智能和机器学习技术。借助由生成式人工智能 (GenAI) 提供支持的直观智能搜索工具 Scopus AI,我们遵守爱思唯尔的核心负责任人工智能原则,并遵守有关如何收集和处理个人数据的严格准则。
抽象的沙漠土壤化是将贫瘠的干燥区域转化为充满活力的富绿洲的一种新型策略。这一革命性过程涉及整合有机物,营养和养水技术,以改善沙漠条件下的土壤生育能力。沙漠土壤化试图通过实施可持续的农业方法并利用尖端技术来克服高干旱构成的障碍。目标是创建促进生物多样性,支持农业并潜在减轻荒漠化的盈利和可持续生态系统。土地管理的范式转变对应对气候变化和水资源稀缺影响的地区有希望。埃及必须使用土壤化技术将贫瘠的土地转化为生产土地,改善土壤生育能力并促进可持续农业。这种方法对于干旱地区的粮食安全,生物多样性和经济发展至关重要。关键字:变化的沙漠,肥沃的土壤,干旱景观,荒漠化
2016年9月,她在莱顿大学(Leiden University)开设了自己的生物制药科学大师,并在生物制药系继续研究。这个9个月的实习导致了第二次作者,并完成了她的第一项研究报告:“微环境特异性CD39 +特征性的CD8 + T细胞在动脉粥样硬化中的衰竭”。在实习之后,2018年1月,马里特(Marit)移居波士顿(美国),在哈佛医学院(Harvard Medical School)进行了第二次硕士实习。在Brigham&Hospital的一部分Ana C. Anderson的实验室中,她研究了TLR9激动剂对肿瘤微环境的影响,以改善肿瘤的控制。她的第二次实习的研究报告标题为“ TLR9激动剂疗法的新见解:Lipocalin-2,CD200和CCL5是提高治疗疗效的新目标”,为此,她获得了Saal Van Zwanenberg博士的提名,即Lisf-Wannerberg Research,Lisf-Waward博士,Janneke-Janneke Fruinberberbers奖学金和奖学金奖。在2018年,Marit从莱顿大学获得了硕士学位。
