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结果:包括的患者总数为244。在其中,分别为160(65%),67(28%)和17(7%)患者,分别为1L,二线(2L)或第三线或以上(3L或以上)。所有患者的中位年龄为59岁。男性为88%,吸烟者为77%。中位随访时间为12.5个月。1L IO的中位PFS和OS分别为7 [95%CI 5.8 - 10.3]和11.8 [95%CI 8.8 - 14.4],分别为月。在开始1升IO后的第一个3个月中,患者34/160(21%)死亡。对于开始1升IO后3个月生存的人,中位PFS和OS分别为11.3 [95%CI 8.3 - 16.5]和15.4 [95%CI 13.2 - 21]月。在具有任何性能状态的1L IO患者的COX回归模型中,ECOG PS 2与ECOG PS 0-1相比可预测OS较差(P = 0.005)。
自 2016 年 9 月开始运营 马弗拉克约旦太阳能一号 20 2- 直接提案/第一轮光伏项目/约旦太阳能一号
抗菌耐药性(AMR)被确定为约旦死亡率的第四个主要原因。然而,与AMR相关的人口统计学和临床特征的数据稀缺,与AMR相关的针对西约丹的常用抗生素。为了解决这一知识差距,从2020年10月至2022年12月,在约旦·韦斯特(Jordan West)的AL-Hussein/Salt医院的AMR进行了回顾性分析,其中包括2893年的报告。使用微生物学报告对两个机器学习(ML)模型,特别是分类回归树(CART)和随机森林(RF)进行了培训,然后用于预测不同类别的抗生素的AMR。最常见的微生物是大肠杆菌(53.3%),肺炎克雷伯氏菌和金黄色葡萄球菌。属于粪肠球菌,金黄色葡萄球菌,克雷伯氏菌肺炎,baumannii菌群,铜绿假单胞菌和肠类杆菌类别的细菌菌株表现出抗药性升高。RF模型与CART相比表现出较高的精度,其范围为0.64–0.99。这一发现表明在预测AMR模式中,RF模型的预测能力具有显着的可靠性。amr容易受到年龄,性别和细菌种类等人口因素的影响。这项研究强调了监测AMR促进适当抗生素治疗的重要性。
抽象理解执行功能(EFS)的发展对全球发展科学具有很高的价值。最近要求更具包容性和公平的发展科学的呼吁认为,仅使用一部分人口的一部分制定的任务和问卷不太可能适合在全球环境中的EFS测量,除非明确测试。在这里,我们检查了一项通常用于评估约旦儿童样本中西方人群中EFS的任务。我们使用心脏和花朵(HF)任务来检查(a)其评估约旦儿童EFS发展的价值,以及(b)任务绩效是否与社会经济变量及其父母报告有关学术成就,内在化和与阿拉伯儿童行为衡量的外在行为有关。我们报告了n = 93 5.5-8.5岁的约旦奇尔·德伦(Chil Dren)的数据。我们发现该任务对于区分EFS结构(工作记忆,抑制性控制,认知灵活性)的性能很有价值。但是,EFS性能没有年龄差异,也没有与EFS相关构建体的任何父级报告指标的任何特定于EFS的关系。相反,EFS与父亲教育和居住地点有关(约旦省)。我们在发展心理科学向全球背景的情况下扩展到全球环境的背景下讨论了这些发现,并呼吁特别考虑与人类受试者的调查中的测量和概括性偏见。
3.“相比之下,在新兴市场和低收入国家,人工智能的暴露率预计分别为 40% 和 26%。这些发现表明,新兴市场和发展中经济体面临的人工智能直接干扰较少。与此同时,这些国家中的许多国家没有基础设施或熟练的劳动力来利用人工智能的好处,这增加了随着时间的推移该技术可能加剧国家间不平等的风险”。
虽然肥胖和糖尿病正在上升,但很少有低成本和有效的预防和管理策略,尤其是在中东。约旦的近20%的成年人患有糖尿病,超过75%的人超重或肥胖。基于社交网络的研究已显示出有望作为解决这些日益增长的危机的可行公共卫生干预策略。我们通过在约旦进行的6个月多社区随机试验评估了微斜计划(MCP)的有效性,并进行了2年的随访。MCP利用现有的社会关系来传播积极的健康行为和信息。我们从约旦安曼的3个社区卫生中心招募了参与者。如果参与糖尿病,糖尿病前或具有1个代谢危险因素以及糖尿病的家族史,则有资格进行研究。我们将参与者随机分为三个试验臂:(一个小组)收到了完整的MCP,并通过课程激活的社交网络互动; (B组)通过有机社会网络互动获得了基本的MCP教育会议;或(C组对照)获得标准护理,并加上主动监控和并行筛选。组的组以3:1:1的比例随机分别为单位,因此在ARM A,B和C中分别为N = 540、186和188的组大小。我们评估了在2年的多次评估中(包括在6个月和2年的随访中),在多次评估中,研究臂之间的体重,空腹葡萄糖,血红蛋白A1C(HBA1C)和平均动脉血压的总体变化。我们使用多级模型进行了完整和基本的MCP社交网络干预措施的有效性,以用于纵向数据,并在MCP教室,社区中心内以及时间同类群体内的个人嵌套。我们观察到体重变化(p = 0.0003),空腹血糖(p = 0.0015)和
本文研究了人工智能技术在开发会计信息系统中的作用及其与安曼证券交易所约旦商业上市银行大数据的关系。使用多元回归模型对约旦上市银行约 30.1% 的员工样本(300 份问卷)进行分析,我们发现人工智能对会计信息系统的有效性有显著影响。我们还发现人工智能、大数据和会计系统的有效性之间存在密切的关系。如果银行能够从中受益并加以处理,这一结果将为银行带来巨大的竞争优势,因为它们可以更深入地了解客户及其需求,并帮助他们根据从客户中提取的信息更有效地做出适当的决策。
摘要◥目的:在非小细胞肺癌(NSCLC)中指导免疫检查点阻断(ICB)治疗的STK11,KEAP1和EGFR改变的临床值仍然有争议,因为一些拟议的抗药性生物标志物显示出耐用的ICB反应。这种疾病迫切需要更多特定的组合生物标志物方法。ExperimentalDesign: Todevelopacombinatorialbiomarkerstra- tegy with increased speci fi city for ICB unresponsiveness in NSCLC, we performed a comprehensive analysis of 254 patients with NSCLC treated with ligand programmed death-ligand 1 (PD-L1) blockade monotherapy, including a discovery cohort of 75 patients subjected to whole-genome sequencing (WGS), and独立的验证队列,由169名患者进行肿瘤非正式面板序列。在低(<10 muts / mb)或高(≥10cuts / mb)肿瘤突变负担(TMB)的背景下,评估了STK11 / KEAP1 / EGFR改变的特定级别的ICB反应性。
因此,本研究旨在确定人工智能应用(机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉)对在安曼证券交易所上市的约旦商业银行会计信息系统有效性的影响。本研究的重要性还在于人工智能在会计领域的应用所发挥的作用的重要性,以及会计信息系统的存在与高科技环境中发生的产出和过程相称,是支持人工智能及其多种技术应用的最重要因素之一。人工智能还可以用于一般的会计领域,特别是银行业,因为在约旦环境中对这一主题的研究还不够,本研究得出的结果可以作为建议和推荐,鼓励其他部门处理人工智能应用并审查电子会计信息系统的有效性。