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马来西亚新生儿重症监护病房的晚期败血症的流行病学，2015-2020
简介：确定44个马来西亚新生儿重症监护病房（NICUS）中血液培养阳性晚期败血症（LOS，> 72小时）的流行病学。材料和方法：研究设计：使用马来西亚国家新生儿注册中心的数据多中心回顾性观察性研究。参与者：739486名新生儿（出生体重≥500G，妊娠≥22周）出生并于2015 - 2020年出生。结果：LOS在2707（0.4％）新生儿中发展。Median annual incidence (per 100 admissions) was 12.0 (range: 8.1-13.8) in extremely preterm (EPT, gestation <28 weeks), 5.3 (range: 5.0-6.8) in very preterm (VPT, gestation 28-<32 weeks), 0.5 (range: 0.4-0.7) in moderate/late preterm (gestation 32-<37 weeks) and 0.1 in term (gestation ≥37周）新生儿。革兰氏阴性细菌占分离的病原体的54.7％，革兰氏阳性细菌39.3％，真菌和其他病原体6.0％。最常见的六种病原体是凝聚酶阴性葡萄球菌（18.3％），克雷伯氏菌属。（18.3％），金黄色葡萄球菌（9.9％），假单胞菌属。（8.9％），acinetobacter spp。（7.7％）和大肠杆菌（5.9％）。LOS-Attributable死亡率为EPT为14.3％，VPT为9.3％，LPT为8.3％，术语新生儿为6.2％。多重逻辑回归分析表明，EPT，小捕获（SGA），常规机械通气（CMV），高频通气（HFV），TPN和中央静脉线（CVL）的使用是与新生儿LOS相关的重要独立危险因素。结论：革兰氏阴性菌是最常见的病原体。与新生儿死亡率相关的重要独立危险因素是SGA，CMV，HFV，革兰氏阴性败血症，真菌败血症和肺炎。减少侵入性通气的使用情况，CVL和TPN可能会降低LOS的发病率和死亡率，特别是在妊娠<32周的新生儿中。
混合密集程序机器学习：数学方面，技术和应用
初步议程：2月3日，星期一：2月4日星期二到达：9:00至13:00的演讲，TBA室TBA下午免费/项目活动2月5日，星期三：讲座从9:00到13:00，2月6日，星期四，TBA室免费/项目活动：9:00至11:00的讲座。项目活动从11:00到13:00房间TBA下午免费/项目活动2月7日：2月8日星期六9:00至13:00的项目的演示和讨论：出发
开发用于新生儿重症监护室婴儿记录的一次性脑电图帽
摘要：在新生儿重症监护病房 (NICU) 进行长期脑电图监测的挑战在于，在技术经验有限的情况下，如何找到建立和维持足够记录质量的解决方案。本研究评估了皮肤电极接口的不同解决方案，并开发了新生儿一次性脑电图帽。将几种替代皮肤电极接口材料与传统凝胶和糊剂进行了比较：导电纺织品（纹理和编织）、导电尼龙搭扣、海绵、高吸水性水凝胶 (SAH) 和水纤维片 (HF)。比较包括对选定材料的脱水评估和信号质量记录（皮肤相间阻抗和电力线 (50 Hz) 噪声）。测试记录是使用集成在前臂袖子或前额带中的按扣电极以及皮肤电极接口来模拟脑电图帽进行的，目的是在未准备的皮肤上进行长期生物信号记录。在水合测试中，导电纺织品和尼龙搭扣表现不佳。虽然 SAH 和 HF 在模拟孵化器环境中保持充分水合超过 24 小时，但海绵材料在前 12 小时内脱水。此外，SAH 被发现具有脆弱的结构，并且在 12 小时后容易产生电气伪影。在电阻抗和肌肉活动记录比较中，厚层 HF 的结果与未经准备的皮肤上的传统凝胶相当。此外，通过 1-2 Hz 和 1-20 Hz 归一化相对功率谱密度测量的机械不稳定性与使用皮下电极的临床 EEG 记录相当。结果共同表明，皮肤-电极界面处的厚层 HF 是无需准备的长期记录的有效候选者，具有许多优点，例如持久的记录质量、易于使用以及与敏感的婴儿皮肤接触的兼容性。
覆盖农作物，以改善密集园艺生产系统中土壤微生物学特性
Ribatejo地区霍尔托工业作物的生产基于具有高技术干预的单一培养系统，这导致土壤生物多样性失衡，生育能力丧失和进行性降解。在这些系统中，在农业年主要农作物之前引入覆盖作物可以有助于改善生产系统的土壤状况和可持续性。目前的工作描述了在Ribatejo的两个现场试验中对土壤微生物指标的评估，其中安装了不同的覆盖作物：豆类和草的生物多样性混合物，包括接种根茎的三叶草；年度黑麦草（Lolium Multiflorum）；和觅食萝卜（raphanus sativus）进行生物耗尽。在两个领域都保持了无覆盖作物的控制地块。评估集中于土壤酶活性（脱氢酶，碱性磷酸酶和β-葡萄糖苷酶）和几组微生物，包括总细菌，共生氮固定细菌（Rhizobia），散生氮的氮，磷酸细菌，磷酸化细菌 - 磷酸细菌 - 磷酸化磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化 - 磷酸化细菌溶质溶质 - 磷酸化盐溶质溶质溶剂溶质溶质溶剂溶质溶质溶质溶剂化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化磷酸化细菌和磷酸化磷酸化细菌。微生物。结果表明，土壤微生物活性增加和有益的微生物具有覆盖作物的趋势，尤其是豆类和草的生物多样性混合物以及每年的黑麦草。
新生儿重症监护环境对早产儿昼夜健康及发育的影响
哺乳动物的昼夜节律系统确保其适应地球上的昼夜循环，并对代谢、生理和行为过程施加 24 小时的节律性。中央昼夜节律起搏器位于大脑中，受环境信号（称为授时信号）的影响。从这里开始，神经、体液和系统信号驱动几乎所有哺乳动物组织中的外周时钟节律。在怀孕期间，母亲节律信号和胎儿发育中的昼夜节律系统之间复杂的相互作用被破坏，会导致后代的长期健康后果。当婴儿早产时，它会过早地失去从母亲那里接收到的时间信号，并且完全依赖新生儿重症监护室 (NICU) 的全天候护理，而那里的昼夜节律通常很模糊。在这篇文献综述中，我们概述了胎儿和新生儿昼夜节律系统的发育，以及在 NICU 环境中发生此过程中断的短期后果。此外，我们还提供了理论和分子框架，说明这种破坏如何导致晚年疾病。最后，我们讨论了旨在通过研究增强光照和噪音节律性的影响来改善早产后健康结果的研究。
重症监护和急诊环境中的 COVID-19 人工智能应用：系统评价
1 莫纳什大学医学、护理与健康科学学院，维多利亚 3800，澳大利亚；tche0014@student.monash.edu 2 新加坡国立大学杜克-新加坡国立大学医学院，新加坡 169857，新加坡；marcus.ong.e.h@singhealth.com.sg (M.E.H.O.); fahad.siddiqui@duke-nus.edu.sg (F.J.S.); andrew.ho@mohh.com.sg (A.F.W.H.)3 新加坡中央医院急诊医学部，新加坡 169608，新加坡 4 浙江大学医学院邵逸夫医院急诊医学部，杭州 310016，中国； zh_zhang1984@zju.edu.cn 5 新加坡国立大学心脏中心心脏病学系，新加坡 119074，新加坡； shir_lynn_lim@nuhs.edu.sg 6 新加坡卫生服务局卫生服务研究中心，新加坡 169856，新加坡 7 新加坡国立大学数据科学研究所，新加坡 117602，新加坡 * 通讯地址：liu.nan@duke-nus.edu.sg
化学专业本科生选课指南 化学专业（强化班）
CHEM4142 对称性、群论及应用 6 学分 CHEM4143 界面科学与技术 6 学分 CHEM4144 先进材料 6 学分 CHEM4145 药物化学 6 学分 CHEM4147 超分子化学 6 学分 CHEM4148 现代化学科学前沿 6 学分 CHEM4241 现代化学仪器及应用 6 学分 CHEM4242 高级分析化学 6 学分 CHEM4341 高级无机化学 6 学分 CHEM4342 有机金属化学 6 学分 CHEM4441 高级有机化学 6 学分 CHEM4443 综合有机合成 6 学分 CHEM4444 化学生物学 6 学分 CHEM4542 计算化学 6 学分 CHEM4543 高级物理化学 6 学分
推动能源和排放密集型产业向零排放转型的产业政策框架
摘要 零排放目标为工业和产业政策设立了新标准。二十一世纪的产业政策必须以实现能源和排放密集型行业零排放为目标。钢铁、水泥和化学品等行业迄今为止基本上不受气候政策的影响。我们需要进行重大转变，从主要保护工业的当代产业政策转向改变工业的政策战略。为此，我们借鉴了工程、经济、政策、治理和创新研究等广泛的文献，提出了一个全面的产业政策框架。该政策框架依赖于六大支柱：方向性、知识创造和创新、创造和重塑市场、建设治理和变革能力、国际一致性以及对逐步淘汰的社会经济影响的敏感性。必须在整个价值链中并行推行依赖于技术、组织和行为变革的互补解决方案。当前的政策仅限于支持一些选择，例如能源效率和回收利用，一些地区也采用碳定价，尽管大多数情况下，能源和排放密集型行业不受碳定价影响。还必须采取更广泛的选择，例如需求管理、材料效率和电气化，以实现零排放。需要新的政策研究和评估方法来支持和评估进展，因为这些行业迄今为止在国内气候政策和国际谈判中基本上被忽视了。
关于重症监护中的人工智能伦理，每位临床医生都应该知道的五件事
您的重症监护病房 (ICU) 刚刚收治了两名患有 2019 年冠状病毒病 (COVID- 19) 的患者，两人都需要插管。您只有资源为其中一名患者提供机械通气。在您看来，两人的病情同样严重，都需要试用机械通气。您的医院使用人工智能 (AI) 为稀缺资源的分配提出建议，以减少主观性并将治疗医生从分诊决策中剔除。该算法在没有显示数据或决策背后的原因的情况下，建议为其中一名患者（白人）而不是另一名患者（黑人）提供机械通气。您想知道算法为什么会做出这样的建议，以及它在道德上是否“正确”。随着人工智能应用成为临床实践的常规部分，重症监护临床医生将需要了解医疗保健人工智能所带来的道德和责任。在这篇简短的论文中，我们概述了每位临床医生都应该知道的五件事，以告知在重症监护中合乎道德地使用人工智能技术（摘要见图 1）。我们重点介绍了临床医生必须了解的问题，以便更广泛地参与有关人工智能使用的伦理审议。寻求更多信息和原则主义方法来解决医疗保健领域人工智能问题的读者最好阅读本系列关于人工智能的其他文章，或查阅其他权威出版物 [ 1 , 2 ]。首先，临床医生应该对人工智能背后的技术有基本的了解，因为他们最终仍将在伦理和法律上对治疗决策负责。作为一种通用技术，人工智能是指
CIVIS 混合强化课程：人类基因组编辑的科学、伦理和治理 2023。
活动概述：过去十年，基因组编辑技术的科学发展速度急剧加快，CRISPR-Cas9 的进步尤为突出。基因组编辑技术在人类中的应用是一个潜力巨大的领域。除了潜在的好处之外，还出现了许多伦理和法律问题，对这项技术的健全治理提出了挑战。这个混合强化课程将探讨这项新兴技术的伦理影响，关注科学和医学可能性，以及各种伦理和法律方法和影响，以及有效治理和监管的选择。