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2020-2021孕产妇和婴儿健康评估调查
数据来源：MIHA是对加利福尼亚州居民妇女的年度基础调查，其现场出生，全州样本量在2020年为6,363，在2021年为6,039。MIHA参与者是从CDPH每月出生文件中抽样的。患病率（％），95％的置信区间（95％CI）和人口估计（四舍五入至最接近的一百个），以代表所有现场出生的女性。数据由CDPH孕产妇，儿童和青少年卫生部门的卫生资产中心编写。miha是孕产妇，儿童和青少年卫生部门以及加利福尼亚公共卫生系的妇女，婴儿和儿童部和旧金山分校的卫生公平中心。有关加权，与前几年的可比性和技术定义的信息有关的信息。访问MIHA网站www.cdph.ca.gov/miha。
防止围产期肝炎B从母亲到婴儿的传播
参考文献1。CDC。 预防美国丙型肝炎病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议。 MMWR推荐REP 2018; 67（1）：1–31。 2。 阿拉斯加流行病学公告。 “阿拉斯加的慢性乙型肝炎，2010年至2020年。” 2023年12月13日21日。 3。 Koneru A等。 国家围困乙型肝炎预防计划：2009年至2017年。 儿科。 2021; 147（3）。 doi：10.1542/peds.2020-1823。 4。 CDC。 肝炎病毒感染的筛查和测试：CDC建议 - 美国，2023年。 MMWR推荐REP 2023; 72（1）：1–25。 5。 阿拉斯加管理代码：7 AAC 27.005。 医疗保健提供者的报告：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.005。 6。 CDC。 乙型肝炎b。 ：流行病学和预防疫苗可预防疾病。 Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。 14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。CDC。预防美国丙型肝炎病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议。MMWR推荐REP 2018; 67（1）：1–31。2。阿拉斯加流行病学公告。“阿拉斯加的慢性乙型肝炎，2010年至2020年。”2023年12月13日21日。3。Koneru A等。国家围困乙型肝炎预防计划：2009年至2017年。儿科。2021; 147（3）。doi：10.1542/peds.2020-1823。4。CDC。 肝炎病毒感染的筛查和测试：CDC建议 - 美国，2023年。 MMWR推荐REP 2023; 72（1）：1–25。 5。 阿拉斯加管理代码：7 AAC 27.005。 医疗保健提供者的报告：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.005。 6。 CDC。 乙型肝炎b。 ：流行病学和预防疫苗可预防疾病。 Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。 14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。CDC。肝炎病毒感染的筛查和测试：CDC建议 - 美国，2023年。MMWR推荐REP 2023; 72（1）：1–25。5。阿拉斯加管理代码：7 AAC 27.005。医疗保健提供者的报告：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.005。6。CDC。 乙型肝炎b。 ：流行病学和预防疫苗可预防疾病。 Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。 14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。CDC。乙型肝炎b。 ：流行病学和预防疫苗可预防疾病。 Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。 14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。乙型肝炎b。：流行病学和预防疫苗可预防疾病。Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。 14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。Hall E，Wodi AP，Hamborsky J等，编辑。14世纪。 华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。 7。 阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。 医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。14世纪。华盛顿特区公共卫生基金会，2021年。7。阿拉斯加行政代码：7 AAC 27.650。医疗保健提供者向IIS披露：https：//www.akleg.gov/basis/aac.asp#7.27.650。
抗击婴儿沙门氏菌
简介：沙门氏菌是一种可引起食源性感染的细菌，是导致最常见的胃肠道疾病的罪魁祸首。全球范围内出现的耐多药 (MDR) 菌株是一个重大威胁，代表着公共卫生面临的重大挑战。为了降低其发病率，需要采取“同一个健康”方法，而制定新的生物防治方案将有助于防止或消除沙门氏菌的传播。预防措施（例如农场清洁和消毒方案）是减少新鸡群感染和消除设施中残留细菌的关键步骤。然而，耐多药沙门氏菌种（例如 S. Infantis）对传统清洁和消毒方案具有很强的抵抗力，并且在肉鸡农场环境中存活的能力更强。对替代生物防治方法的需求导致人们使用噬菌体或噬菌体（以细菌为目标的病毒）作为有前途的工具。因此，本研究的目的是评估噬菌体作为杀生物剂与 10 个商业家禽农场的清洁和消毒方案相结合对抗婴儿沙门氏菌分离株的功效。
婴儿视觉皮层的深神经网络模型
dnns现在通常被用作成人腹流的模型（Richards等，2019; Yamins等，2014; Zhuang等，2021），但甚至不比成人视力研究，它们还提供了对视觉发展的新颖洞察力的潜力。拥有学习过程的机械模型是没有直接访问的，因为Intants不能参与典型的认知实验或报告其经验。此外，婴儿和机器学习之间的相似之处是两个领域的研究人员越来越兴趣（Zaadnoordijk，Besold，＆Cusack，2022; Smith＆Slone，2017年）。最近的工作表明，从婴儿的角度来看，数据甚至可以有效地训练大型语言模型（Pandey，Wood和Wood，2024年），并提供了学习单词视频引用的必要结构（Vong，Wang，Orhan，＆Lake，2024年）。我们的工作在发育过程中提出了这一方法，使用DNN来表征附加单词的视觉表示，并提出神经连接学家（Doerig et al。，2023）研究框架发展为发育神经科学。
多组分脂质乳液对极低出生体重婴儿脑容量的影响
在生命的早期优化营养的早期营养中的抽象目的是衰减早产的不良神经系统后果并有可能改善神经发育结果的关键机会。我们假设在肠胃外营养（PN）中使用多组分脂质乳液（MLE）与在极低的出生体重（ELBW）婴儿中等效年龄（TEA）的脑磁共振上的小脑脑磁共振上的较大体积有关。研究设计，我们分析了妊娠28周的早产儿和/或出生体重<1,000 g在我们以前的试验中随机分配的一群早产儿中的大脑磁共振成像（MRI），以接受MLE或大豆基脂质乳液（SLE）。该研究的主要结果是小脑体积（CEV），该小脑体积（CEV）是在茶中获得的MRI。次要结果包括总脑体积（TBV），上重量，脑干量和CEV校正了在TEA上获得的MRI评估的TBV。然后分析了34名婴儿的茶中的MRI：MLE组中的17个，SLE组为17。两个研究组之间进行MRI的月经后年龄（PMA）是可比的。MLE组中的CEV以及经PMA校正的CEV均高于SLE组。在考虑的其他大脑体积之间没有发现差异。结论我们的结果表明，在PN中使用MLE可以促进ELBW婴儿的CEV生长，并在TEA时以MRI价值促进。
婴儿认知启发的机器基准，用于识别代理，隶属关系，信念和意图
人类婴儿具有出色的能力来推理驱动他人行为的基本和无形原因。这些能力是人类一生的人类社会认知的核心。人工智能（AI）系统在实现同样的常识性社会知识方面仍然缺乏。最近关注社会认知和心理理论的基准已经开始解决人类和机器社会智力之间的差距，但他们并未完全考虑使用Multiple互动代理来理解场景所需的社会推理。在此类基准测试的基础上，我们提出了八项新任务，该任务着重于不同的早期社会竞争，如婴儿的行为实验所示。我们使用自我监督的变压器模型作为对我们新任务的基线测试，此外，我们在以前的社会认知基准上评估了该模型。与其他数据驱动的模型相比，我们的模型在以前的基准测试中显示出改进的性能，但它在我们的新任务上表现出色，从而揭示了仅通过视觉数据学习复杂的Soial Sots相互作用的挑战。
巴西婴儿死亡率：使用机器的生存分析...
巴西等儿童死亡率的持续性是21世纪的至关重要的健康挑战。卫生政策公式越来越多地使用统计方法，例如生存分析，以识别与死亡率相关的因素。使用2017年Unified Health System（SUS）的290万个观察结果，我们估计一组不同的机器学习模型（生存支持载体机器，随机生存森林和极端梯度增强）来预测哪些婴儿的生命第一年的风险最高。可解释的机器学习形状结构已用于确定影响巴西儿童死亡率的因素。诸如剖宫产和妊娠数周之类的因素会影响非线性死亡率，而变量的平均影响（例如在标准回归模型中发现的）可能会误导。最后，我们认为可解释的自动学习模型可以支持公共政策制定者的健康决策结构的概念，这些结构应对中等收入国家的儿童死亡率的挑战。
使用视频视觉变形金刚的婴儿溺水预防和警报系统
一个年轻人在独自一人或瞬间分散注意力时最有可能淹死（世界卫生组织，2023年）。大多数致命的溺水事件发生在受害者独自一人或目击者但无法拯救他们时发生的。世界卫生组织（WHO）和其他医疗组织将溺水描述为呼吸障碍，或者由于淹没而无法呼吸。WHO将“溺水”定义为致命和非致命性，尽管该术语历史上仅被用来描述在海中死亡的情况。每年，有3,957名印度新生儿因溺水而丧生，一到四岁的孩子最脆弱。实际上，仅次于车祸是1至14岁儿童无意死亡的主要原因。15岁以下儿童中发生了大量的溺水死亡和非致命伤害。在2018年至2023年之间，由于15岁以下儿童溺水受伤，平均有371人溺水死亡和8,300次住院。溺水的孩子可能非常悲惨，并对家庭产生持久影响。由于可能没有足够的时间来拯救溺水的孩子，因此所有努力都应集中在预防上。
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ma-rti访问婴儿参与者进行医学上的访问和以下1个或以下的RTI征兆和症状：鼻腔排出24小时或更长时间或更长时间呼吸困难，呼吸困难或快速呼吸持续时间，任何持续时间持续时间咳嗽咳嗽其他疾病prients prients prients prientative prientative prientative prientaties prientation RSV RT-PCR–positive test result by Pfizer central laboratory OR RSV-positive test result by certified laboratory with NAAT for RSV MA-RTI due to RSV a An MA-RTI visit AND RSV-positive test result MA-LRTI due to any cause Infant with an MA-RTI visit AND Fast breathing (respiratory rate ≥60 bpm for <2 months of age [<60天的年龄]，≥50bpm≥2个月至<12个月大，或≥40bpm≥12个月到24个月，到24个月大）或SPO2 <95％或Ma-Rsv a rsv A Indrawing Ma-lrti的胸壁因RSV aMA-RTI访问和platirir everaver的速度（prip fast）evelair past和60天（p）
步兵基础军官领导课程
锻炼身体！IBOLC 对体力要求很高，您应该在到达之前准备好满足最低体力要求。重点锻炼长跑（40 分钟内跑 5 英里）、负重行军（3 小时内跑 12 英里，负重 35 磅）和力量（ACFT）。