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患者安全指标 12 (PSI 12) 围手术期肺部...
每 1,000 名 18 岁及以上的外科手术患者出院时，因围手术期肺栓塞或近端深静脉血栓形成（次要诊断）而出院的人数。不包括入院时主要诊断为肺栓塞或近端深静脉血栓形成，或次要诊断为肺栓塞或近端深静脉血栓形成的出院人数；肝素诱发的血小板减少症出院人数；在第一次手术室手术之前或同一天发生下腔静脉中断或肺动脉或透析通路血栓切除术，或这是唯一的手术室手术出院人数；接受体外膜氧合治疗的出院人数；入院时存在急性脑损伤或脊髓损伤的出院人数；入院后或入院后第 10 天发生第一次手术室手术的出院人数；以及产科出院人数。
2024关键的可持续性指标
根据私人标签食品中使用的可可或可可衍生物的百分比，该食品是根据根据全球认可的可持续性计划生产的私人标签伍尔沃思食品中使用的可可或可可衍生物（即UTZ/雨林联盟，可可生活，可可地平线，公平贸易）全球认可的可持续性计划（即UTZ/雨林联盟，可可生活，可可地平线，公平贸易） - 可能被隔离或质量平衡。可可包括最终Woolworths专用标签的任何百分比 - 可能被隔离或质量平衡。可可包括最终Woolworths专用标签产品的任何百分比。这不包括食品服务可可产品。这不包括食品服务可可
使用实验室和身体成分指标预测代谢功能障碍相关肝病的机器学习应用
摘要背景：代谢功能障碍相关的脂肪变性肝病（MASLD）代表着没有建立治疗疗法的重要全球健康负担。早期检测和预防策略对于有效的MASLD管理至关重要。这项研究旨在开发和验证机器学习（ML）算法，以在地理上多样化的大规模人群中进行准确的MASLD筛查。方法：从伊朗农村法尔斯省（2014年3月）发起的前瞻性FASA队列研究的数据用于此目的。使用血液测试，问卷，肝超声检查和身体检查收集所需的数据。两步方法从100多个变量中确定了关键预测因素：（1）使用平均降低Gini的统计选择在随机森林中的GINI和（2）（2）将临床专业知识与已知MASLD风险因素保持一致。使用了固定验证方法（使用70/30列车/验证拆分），以及验证集上的5倍交叉验证。逻辑回归，天真的贝叶斯，支撑矢量机和光梯度增强机（LightGBM）算法的算法的模型构建具有相同的输入变量基于接收器操作特征曲线（AUC），敏感性，特异性，正面预测值（PPV），负预测值（NPV）和精确度和准确性。结果：该研究中总共包括6,180名成年人（52.7％），分为4816个非MASLD和1364例MASLD案例，平均年龄（±标准偏差[SD]）分别为48.12（±9.61）和49.47（±9.15）年。伊朗大四。逻辑回归的表现优于其他ML算法，其准确度为0.88（95％置信区间[CI]：0.86-0.89），AUC的准确度为0.92（95％CI：0.90-0.93）。在100多个变量中，关键预测因子包括腰围，体重指数（BMI），臀部周长，腕圆周，丙氨酸氨基转移酶水平，胆固醇，葡萄糖，高密度脂蛋白和血压。结论：MAL在MASLD管理中的集成具有巨大的希望，尤其是在资源有限的农村环境中。此外，分配给每个预测因子的相对重要性，特别是腰围和BMI等杰出贡献者，为MASLD预防，诊断和治疗策略提供了宝贵的见解。关键字：逻辑回归，机器学习，非酒精性脂肪肝病，预测模型，农村地区引用了本文：Masaebi F，Azizmohammad Looha M，Mohammadzadeh M，Pahlevani V，Farjam M，Farjam M，Zayeri F等。使用实验室和身体成分指标预测代谢功能障碍相关的脂肪疾病疾病的机器学习应用。2024; 27（10）：551-562。 doi：10.34172/aim.31269
缅因州经济指标 2024 年 9 月
所有商品 2.9 2.5 0.2 0.2 食品 2.2 2.1 0.2 0.1 能源 1.1 -4.0 0.0 -0.8 除食品和能源外的所有商品 3.2 3.2 0.2 0.3 商品（除食品和能源外） -1.9 -1.9 -0.3 -0.2 家居用品和用品 -2.3 -2.6 0.1 -0.3 服装 0.2 0.3 -0.4 0.3 运输商品（除机动车燃料外） -4.5 -4.4 -0.8 -0.3 医疗保健商品 2.8 2.0 0.2 -0.2 娱乐商品 -1.1 -0.9 -0.3 -0.2 教育和通信商品 -6.2 -5.9 0.4 -0.4 酒精饮料 1.9 1.9 0.3 0.0 其他商品3.2 3.2 0.2 0.2 服务（能源消耗较少） 4.9 4.9 0.3 0.4 住房 5.1 5.2 0.4 0.5 供水、排污和垃圾收集 4.5 4.2 0.5 0.2 医疗服务 3.3 3.2 -0.3 -0.1 运输服务 8.8 7.9 0.4 0.9 娱乐服务 3.1 3.2 0.4 0.0 教育和通信服务 2.2 2.3 0.2 0.2 其他个人服务 5.1 4.6 0.3 0.2
人工智能对密苏里州经济指标的影响日益增大
人工智能相关职位的在线招聘广告为追踪企业采用这项技术提供了另一个视角。根据 Lightcast 的数据，从 2024 年 3 月到 8 月，密苏里州的企业发布了 5,632 条寻求人工智能技能的独特招聘广告。这占所有招聘信息的 1.5%，数量不多，低于美国平均水平（2.1%）。一年前，密苏里州的人工智能相关职位占总招聘信息的 0.8%。计算机和数学科学职位占密苏里州人工智能相关职位的 44%，主要针对软件开发人员和数据科学家。管理相关职位占 10%，其次是商业和金融运营专家（9%）和工程师（7%）。密苏里州的主要雇主包括华盛顿大学、密苏里大学、波音公司、万事达卡、Mercy Health 和 World Wide Technology。
内布拉斯加州月度经济指标：2024年9月27日
图3显示了主要经济指标变化的组成部分 - 八月期间内布拉斯加州。LEI – N的变化是每个组件变化的加权平均值（请参阅第5页）。两个领先的指标组件在八月份显着下降。随着国家与制造业活动的斗争扩散到内布拉斯加州，制造工时有所下降。在7月的大幅度增长后，八月份的单户住宅的建筑许可证也下降了。这表明7月的增长不是永久性的，并且在内布拉斯加州，房屋建设活动仍然柔和。在积极方面，业务期望也是积极的。对内布拉斯加州八月份调查的受访者报告说，计划在未来六个月内增加就业。
宾夕法尼亚萤火虫学生进步指标
宾夕法尼亚 Firefly 学生进步指标 (PA Firefly) 是专为宾夕法尼亚州设计的全新、免费、高质量的基准评估，符合宾夕法尼亚州标准，旨在衡量与 PSSA 和 Keystone 考试相同的知识和技能。PA Firefly 是一种完全在线的计算机自适应评估，旨在使用与总结性评估相同的平台作为单次测试进行管理。在 2024-2025 年试点期间，PA Firefly 将适用于 ELA 3-8 年级、数学 3-8 年级、代数 I 和文学。
规则和法规指标手册-GA.GOV
创建了儿童保健学习中心指标手册，以确保规则的持续应用和执行，公平且公平的服务提供服务，并确定计划遵守儿童保育学习中心规则和法规。它还协助托儿所学习中心的所有者和员工理解和符合规则和法规。许可人员通常会检查儿童保育学习中心，以确保计划符合许可规则，本手册可澄清评估过程。许可规则的重点是在托儿中心的护理中确保儿童安全和健康所必需的基础标准。规则基于该领域公认的专家的当前研究和指导。主要信息来源是对我们的孩子的出版物：国家健康与安全绩效标准；早期护理和教育计划指南，第3版（CFOC）。CFOC指南由美国儿科学院，美国公共卫生协会以及国家儿童保健和早期教育健康与安全资源中心发布。许可规则还反映了美国消费者产品安全委员会（CPSC）和ASTM International（ASTM）安全标准的建议。CPSC是一家美国政府机构，负责确保包括儿童玩具和设备在内的消费产品的安全性（例如婴儿床）。ASTM（以前被任命为美国测试和材料学会）是研究和发展标准的公认领导者，可提高产品质量和安全性。除了这些建议外，本手册还确定了核心规则以及对这些规则的遵守方式与儿童的健康和安全直接相关。核心规则在每次许可研究和监视访问期间都由托儿顾问评估。每次引用核心规则时，都会评估风险水平（即低，中等，高，极端），并可能影响该计划的遵守情况。手册提供了许可规则的一般概述，并提供了其他信息，以扩大对特定规则的意图和含义的知识。在大多数情况下，手册的结构与规则簿相同；但是，在某些规则部分中，已经将类似的规则类型分组在一起。指示手册以以下格式组织：
合规性评估指标（CAI）
电池已经报告了气体计量差。出于AER生产报告目的，“计量差”用于每月平衡，在测得的入口/接收量与设施的测量出口/处置量之间发生任何差异。计量差异通常可以接受，因为会计/报告实体是同一产品的两个或多个测量值的差异结果。计量差异之所以发生，是因为由于与设备相关的不确定性，没有两个测量设备提供相同的体积。然而，计量差异的更重要的原因是，在设施内的过程中通常会改变在设施入口处测量的产品，从而导致在设施的出口处测量不同的产品或产品。
密苏里州经济指标 - 青年人口下降
密苏里州与中西部大部分地区一样，其青年人口正在下降。从 2013 年到 2023 年，密苏里州四分之三以上的县（88 个）15 岁以下居民人口减少，而约四分之一（27 个）的县人口增长。人口下降幅度最大的是该州的东南部和北部地区，而人口增长最显著的是大都市区。普拉特县、克里斯蒂安县和林肯县（分别代表堪萨斯城、斯普林菲尔德和圣路易斯大都市区）人口增长最多。与此同时，圣路易斯市和圣路易斯县以及杰斐逊县是所有县中人口下降幅度最大的。总体而言，2023 年密苏里州 15 岁以下居民人数比 2013 年减少了 37,648 人，降幅为 3.2%。随着老龄工人退休，可以替代他们的年轻工人越来越少。