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gamifant®（emapalumab-lzsg）（仅适用于俄亥俄州）
诊断代码描述D76.1胞藻淋巴结型胞毒性背景余毛瘤是一种与干扰素伽马（IFNγ）结合并中和它的单克隆抗体。非临床数据表明，通过超级分泌，IFNγ参与了HLH。emapalumab降低了CXCL9的血浆浓度，这是IFNγ诱导的趋化因子。临床证据在研究NI -0501-04，第2-3期，多中心，单臂临床试验中评估了Emapalumab在HLH治疗中的疗效。该研究旨在研究Emapalumab的药代动力学，疗效和安全性在疑似或确认的原发性HLH的儿科患者中，他们天真地治疗或对标准HLH疗法没有反应或对标准HLH疗法的反应或不耐受。在研究中，根据患者病情和造血干细胞移植的患者病情和供体的可用性，对患者进行了长达8周的治疗，但不少于4周。最初，emapalumab每三天给1 mg/kg剂量，直到第15天，此后每周两次给药。允许剂量增加，最多10 mg/kg/day，也对患者进行了地塞米松。主要疗效终点是在治疗结束时的总体响应，定义为使用协议指定标准实现完整或部分响应或HLH改进。二级功效终点包括对HLH疾病的持续控制的度量，以便患者可以接受造血干细胞移植以及生存。总体而言，64.7％的研究患者在治疗结束时具有总体反应。总体而言，有88.2％的患者对Emapalumab治疗做出反应，疾病控制在开始后不久进行疾病治疗，中位时间为8天。总体而言，有65％的患者接受了造血干细胞移植，植入率为86.4％。造血干细胞移植事件的无事件生存期为81.8％。3，5研究NI-0501-05是一项多中心后续研究，旨在收集通过NI-0501-04接受emapalumab的患者的安全性和结果数据，并富有同情的使用程序。患者1年。在修复阶段的NI-0501-04/05研究中，最常见的不良事件包括细菌，真菌和病毒感染（56％）（56％）和加重状态加重（50.0％）（50.0％）（包括HLH重新激活，耀斑，火炬，恶化）。其他常见的AE在预科期间包括高血压（41.2％），与输注相关的反应（27％）和发育不全（24％）。此外，NI-0501-04/-05研究中有56％的患者报告了预处理期间的感染。在调节后期，最常见的不良事件是上毒（52.2％）和高血压（43.5％），以及常见的造血干细胞移植并发症。截至2017年7月20日，通过富有同情心的使用计划接受药物的51例患者中有20名和NI-0501-04/05研究发生了致命的不良事件。据报道，致命的不良事件与HLH的并发症一致，而不是与用手al的治疗有关。关于严重的不良事件，在调查期间报告的最常见事件是加重HLH（18.9％）和呼吸衰竭（9.4％）。造血干细胞移植后常见的严重不良事件包括加重和植入失败（每个11.1％）和肠道上的急性GVHD，肠道急性GVHD，生育综合征，克雷伯氏菌败血症和化粪池休克（每人7.4％）。导致治疗提取的不良事件包括传播
游戏障碍 - 知识概述
有许多游戏以不同的方式使用操纵设计来保持玩家，并使他们的比赛比他们想象的要多。游戏中还有不同形式的货币化策略，即。“玩家所有者”通过货币交易从玩家那里赚钱的不同方式，用于不同类型的游戏内容。例如，您谈论的是“付费获胜”类型的游戏，与其他共同所有者和对手相比，您只需支付某些内容即可获得某些内容，获得自己的好处/具有竞争力，并达到游戏的最终水平或同等水平。其中一些货币要素正在接近甚至认为是金钱游戏 - 所谓的赌博或赌博。以前已经明确分开的现象：游戏（计算机游戏）和赌博（关于金钱的游戏）现在在某种程度上相互重叠。这也为未成年人带来了更大的风险。
gamifant®（emapalumab-lzsg）
诊断代码描述D76.1胞藻淋巴结型胞毒性背景余毛瘤是一种与干扰素伽马（IFNγ）结合并中和它的单克隆抗体。非临床数据表明，IFNγ通过过度分泌与HLH有关。emapalumab降低了CXCL9的血浆浓度，这是IFNγ诱导的趋化因子。益处考虑一些覆盖范围证书允许在满足某些情况时覆盖实验/研究/未经证实的治疗危及生命的疾病。必须咨询成员特定的福利计划文件，以做出此服务的覆盖范围决策。某些州要求在某些情况下或在某些情况下满足某些情况下的某些诊断中使用药物的效益覆盖范围。在适用此类授权的地方，它们在福利文件或医疗或药物政策中取代语言。在满足某些疾病时，可能会发生其他未经证实的服务来治疗严重罕见疾病的福利覆盖范围。请参阅解决严重罕见疾病治疗的政策和程序。临床证据在研究NI-0501-04（2-3期，多中心，单臂临床试验）中评估了Emapalumab在HLH治疗中的疗效。该研究旨在研究Emapalumab的药代动力学，疗效和安全性在疑似或确认的原发性HLH的儿科患者中，他们天真地治疗或对标准HLH疗法没有反应或对标准HLH疗法的反应或不耐受。最初，emapalumab每三天给1mg/kg剂量，直到第15天，此后每周两次给药。在研究中，根据患者病情和造血干细胞移植的患者病情和供体的可用性，对患者进行了长达8周的治疗，但不少于4周。剂量增加，最多可达10mg/kg/day，也对患者进行了地塞米松。主要疗效终点是在治疗结束时的总体响应，定义为使用协议指定标准实现完整或部分响应或HLH改进。二级功效终点包括对HLH疾病的持续控制的度量，以便患者可以接受造血干细胞移植以及生存。总体而言，64.7％的研究患者在治疗结束时具有总体反应。总体而言，有88.2％的患者对Emapalumab治疗做出反应，疾病控制在开始后不久进行疾病治疗，中位时间为8天。总体而言，有65％的患者接受了造血干细胞移植，植入率为86.4％。造血干细胞移植事件的无事件生存期为81.8％。3,5研究NI-0501-05是一项多中心后续研究，旨在收集通过NI-0501-04接受Emapalumab的患者的安全和结果数据，并富有同情心的使用程序。患者1年。其他常见的AE在预科期间包括高血压（41.2％），与输注相关的反应（27％）和发育不全（24％）。在调节阶段的NI-0501-04/05研究中，最常见的不良事件包括细菌，真菌和病毒感染（56％）（56％）和加重状态加重（50.0％）（50.0％），其中包括HLH重新激活，耀斑，火炬，恶化。此外，NI-0501-04/-05研究中有56％的患者报告了预处理期间的感染。在调节后期，最常见的不良事件是上毒（52.2％）和高血压（43.5％），以及常见的造血干细胞移植并发症。截至2017年7月20日，通过富有同情心的使用计划接受药物的51例患者中有20名和NI-0501-04/05研究发生了致命的不良事件。致命的不良事件
人工智能和散户投资游戏化和...
Eren，O。，＆Mocan，N。（2018）。情感法官和不幸的少年。美国经济杂志：应用经济学，10（3），171-205。Chen，D。L.，Moskowitz，T。J.，＆Shue，K。（2016）。 赌徒谬论下的决策：庇护法官，贷款官和棒球裁判的证据。 《经济学季刊》，131（3），1181-1242。 Ludwig，J。和Mullainathan，S。（2022）。 算法行为科学：机器学习是科学发现的工具。 芝加哥展位研究论文（22-15）。 Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。 困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。 心理科学，28（2），242-247。Chen，D。L.，Moskowitz，T。J.，＆Shue，K。（2016）。赌徒谬论下的决策：庇护法官，贷款官和棒球裁判的证据。《经济学季刊》，131（3），1181-1242。Ludwig，J。和Mullainathan，S。（2022）。算法行为科学：机器学习是科学发现的工具。芝加哥展位研究论文（22-15）。Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。 困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。 心理科学，28（2），242-247。Cho，K.，Barnes，C。M.和Guanara，C。L.（2017）。困倦的惩罚者是严厉的惩罚者：节省日光的时间和法律判决。心理科学，28（2），242-247。
未来的游戏和电子竞技技术
网络安全联合监管沙盒将有助于测试新技术解决方案如何支持《网络安全法》和《适龄设计规范》的实施。将社交游戏纳入网络安全沙盒提供了一个测试前沿技术创新和社会变革解决方案的机会，并将以信息专员办公室 (ICO) 的监管沙盒为基础。目前，沉浸式技术和虚拟世界是其重点领域之一。它还可以提供一个宝贵的机会来探索关键挑战的创新解决方案，例如年龄验证和标记化及其在游戏行业的应用。这是以 techUK 的英国技术计划中提出的建议为基础的。
分析游戏化技术对增强学习者参与，动机和知识保留的影响：结构方程建模
摘要：这项研究研究了游戏化技术的影响，包括Kahoot！，Classcraft和Badgeville，对在线学习环境中学习有效性和享受的学习者动机，参与度以及对学习者的看法。采用定量研究方法，该研究利用结构方程建模（SEM）来分析游戏化元素与学习者结果之间的关系，并由自决理论（SDT）构建。从对跨Varis领域的169名学术界进行的调查收集的数据表明，游戏化技术（例如排行榜，徽章，点系统和挑战）可以显着增强学习者的参与度，平均观察到25％的人。奖励，激励措施和竞争性挑战都提高了内在动机和外在动机，从而提高了30％的学习者表现。尽管对游戏化对学习有效性的影响有轻微的负面看法，但感知到的享受增长了20％，这突显了其整体积极影响。知识保留显着影响学习者的参与，感知的学习效率和享受，其相关系数在保留率和参与度之间为0.65。这些发现强调了平衡竞争要素以优化动力，有效性和享受的重要性，同时保持支持性学习环境。该研究为设计游戏化的电子学习环境提供了可行的建议，这些环境有效地整合了游戏化元素以增强参与，动机和知识的保留，为旨在创造参与有效的在线学习经验的教育工作者提供了基于证据的指导。
游戏化和人工智能：通过智能增强用户参与度
游戏化通过积分、徽章、挑战和其他奖励激励用户完成任务（Deterding 等人，2011 年）。虽然游戏化已被证明在教育、营销和工作场所生产力等各个领域都很有效，但集成人工智能可以实现更细致入微的方法，系统可以响应个人用户行为并动态调整激励和反馈（Hamari 等人，2014 年）。游戏化和人工智能的结合有望通过个性化的用户体验、自适应进程和优化的奖励将参与度提升到一个新的水平。近年来，通过将游戏设计元素应用于非游戏环境，游戏化已成为教育、营销和医疗保健等各个领域的一种强大策略（Zichermann 和 Cunningham，2011 年）。这种方法旨在通过利用内在和外在的激励因素来提高用户参与度、动机和保留率（Ryan 和 Deci，2000 年）。随着教育平台寻求创新方法来提高学习者的参与度和成功率，游戏化原则的整合变得越来越重要（Kapp，2012）。
（b）：Osama Ragab Ibrahim，Yara Gamil，Salma Al Maghawry（2024）。比较检测到的全球气候降雨量降水的趋势和预测
摘要由于气候变化的效果不断升级，可用的水资源处于风险状态。气候变化估计和预测。降水量和强度的变化对环境体系如何应对人类受影响的气候变化有重大影响，尤其是在阿曼的苏丹国中，这有很长的历史。为了预见2022 - 2050年的降水量，本研究使用社区气候系统模型版本4（CCSM4）与2006 - 2022年阿曼的历史记录记录的降水模式相比，预测未来的气候变化。本研究的目的是确定是否可以使用气候变化情景来预测降水量。这项研究阐明了未来的降水模式，就气候变化对局部降水量的影响而言。此外，这些发现将支持该国的决策者在管理和减轻该国当前的水资源以减少气候变化的影响方面的决策。