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气候变化，Covid-19和过剩死亡率的终结
2003年夏天，连续和前所未有的热浪袭击了西部和中欧时，他们措手不及医院，公共卫生官员和弱势群体，估计造成70,000人死亡。6月和7月带来的热浪在法国造成3,000多人，在西班牙7,000，意大利9,000人丧生。，但这些只是八月热浪破坏的序幕。八月的事件带来了持续了两周以上的耐热温度，仅在法国就杀死了近15,000个（Robine等人。2008）。 一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。 官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。 夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。 2019）。 本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。 关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。2008）。一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。2019）。本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。我还认为，随着死亡率的恒定增加使多余的死亡测量值无效。法国主要公共卫生机构的一个流行病学团队提出了一种新的模型，用于跟踪与热有关的死亡，该模型记录了重叠的高温和高死亡率，而不是测量与转移基线的死亡。结果数据是在温度升高的时代，极端热量的死亡人数上升的鲜明例证。最后，本文探讨了重叠
超额死亡率
持续向澳大利亚民众，特别是高危人群推广和提供针对 COVID-19 和流感的疫苗接种。尽管由于之前接种过疫苗并感染过，现在大多数民众感染 COVID-19 后出现严重后果的绝对风险较低，但澳大利亚免疫技术咨询小组（ATAGI）将继续监测民众不断变化的风险状况，以便随着时间的推移为他们提供 COVID-19 疫苗接种建议。其他可通过疫苗预防的疾病，如呼吸道合胞病毒和百日咳，也是如此。 持续采取感染预防和控制（IPC）措施，以减少 COVID-19、流感和其他传染病在老年护理机构和医院等高危环境中的传播和影响。澳大利亚医疗保健安全与质量委员会和老年护理安全与质量委员会继续领导这项工作。 开设 Medicare 紧急护理诊所（UCC），以减轻急诊科和全科医生的压力。
预测二尖瓣反流的中风和死亡率
摘要：我们假设考虑合并症，P波和超声心动图测量的可解释的换档机（GBM）模型，可以更好地预测二尖瓣反理中的死亡率和脑血管事件（MR）。分析了三级中心的患者。GBM模型被用作可解释的统计方法，以识别具有CVA和全因死亡率结果的高危患者的主要指标。总共包括706名患者。GBM分析表明，年龄，收缩压，舒张压，血浆白蛋白水平，平均p波持续时间（PWD），MR反理体积，左心室射血分数（LVEF），剩余的心房限制，预测末端 - 类固有（LADS），VELOCITY PITY ENTIMAL（VELOCITY CONTIN）和有效的commigi andi andi andi ofi andi andi andi ofi andi ori ori ofi ofii ofii na
昆虫病毒线虫和真菌对spodoptera frugiperda（J. E. Smith）幼虫的死亡率和发展的影响
进行了本研究，以评估昆虫致病性线虫，Steinernema Carpocapsae Weiser和三种昆虫病变真菌（Metarhizium arisopliae（Metschn。）（Metschn。）Sorokin，Trichoderma Harzianum Rifai和T. Viride Pers。）针对Spodoptera Frugiperda的第二和第四幼虫龄（J. E. Smith）。结果表明，CarpoCapeAe在接种后4天（DPI）使用叶片浸入法（DPI）的LC 50值分别为52.03和4.11感染力少年（IJS）ML -1，在接种后4天，在接种后使用叶片浸出方法，使脆性链球菌的第二和第四个幼虫龄出现了明显的死亡率。另一方面，三种测试的昆虫病作用真菌对弗鲁吉帕尔达链球菌的幼虫龄产生了较强的毒性。真菌T。arzianum在第二个幼虫龄（LC 50 = 1.1×10 7孢子ML -1）和M. Anisopliae上显示出最高的杀虫活性，在10 dpi后，在第四个幼虫龄（LC 50 = 1.5×10 7个孢子ML -1）上表现出最高的杀虫活性。我们的结果表明，在250 IJS ML -1的幼虫中完全抑制了帕克环链球菌和成年幼虫的成年出现。昆虫致病性线虫和真菌对S. frugiperda幼虫龄的致命作用表明，这些生物控制剂在这种侵入性昆虫的综合害虫管理程序中可能是有用的候选者。
缺血性心脏病的死亡率趋势（2008–2022）
背景：缺血性心脏病（IHD）相关的死亡率和普遍危险因素的年龄性特定趋势分析可以改善我们对疾病的理解和方法。方法：我们使用来自社会经济上同质的意大利地区的急性和IHD相关死亡率和普遍的心血管危险因素进行了15年的回顾性流行病学分析。使用潜在的死亡原因（UCOD）和死亡的标准死亡率统计数据在2008年至2022年之间进行了ICD-10代码i20-i25的死亡证书（MCOD）的死亡。结果：总共134,327份死亡证明报告了与IHD相关的死亡，占所有死亡的18.6％。比例死亡率从2008年的14.6％降至2022年的7.8％，以IHD为UCOD，而MCOD中IHD的死亡人数为23.5％至14.6％。在女性中发现了比例和特定病例死亡率的更明显下降。急性（vs.慢性）IHD的死亡率下降较大。COVID-19大流行导致2020年死亡率显着增加（ + 12.2％），随后进一步下降。与IHD相关的死亡表现出典型的季节性模式，冬季有更多的死亡。心血管危险因素的患病率在IHD（vs. no IHD）死亡中更高：这种关联在年轻人中似乎更为明显。结论：我们对IHD相关死亡率的流行病学趋势和风险因素的患病率进行了分析。我们的发现表明心血管死亡的模式发生了变化，可能表明死亡从急性转变为慢性病。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
PRDM16缺失与性依赖性心肌病和心脏死亡率有关：一种翻译，多机构的队列研究
结果：回顾性队列包括71名患者。在删除PRDM16的个体中，有34.5％的心肌病发展，而未删除的PRDM16的个体中有7.7％（p = 0.1）。在回顾性和系统评价队列中（n = 134），PRDM16缺失 - 相关的心肌病风险被概括且显着（29.1％对10.8％，p = 0.03）。PRDM16缺失与死亡，心脏移植或VAD的风险增加有关（p = 0.04）。在删除的PRDM16中，有34.5％的女性发展为心肌病，而其男性同行的16.7％（p = 0.2）。我们发现女性PRDM16 CKO小鼠的收缩功能障碍和纤维化的发生率和严重程度的性别差异。此外，雌性PRDM16 CKO小鼠的死亡率显着升高（p = 0.0003）。
COVID-19肺炎中肺损害的定量CT程度是癌症患者人群住院死亡率的独立危险因素：一项前瞻性研究
结果：包括七十例胸部CT CT证据19的癌症患者。中位随访25天后，17例患者（24％）死亡。非幸存者的中位数胸部CT胸部CT范围为20％（IQR = 14–35，范围= 3-59），而幸存者的中位数为10％（IQR = 6-15，IQR = 6-15，范围= 2-55）（P = 0.002）。Covid-19肺炎的程度与住院治疗（P = 0.003）和氧疗法要求（P <0.001）相关。与死亡相关的独立因素是绩效状态（PS）≥2（HR = 3.9，95％CI = [1.1-13.8] P = 0.04）和COVID-19-COVID-19肺炎的程度≥30％（HR = 12.0，95％CI = [2.2-64.4] P = 0.004）。在癌症，癌症阶段，转移部位或幸存者和非活群之间的肿瘤治疗类型上没有发现差异。该模型的跨验证UNO c索引包括PS和COVID-19的肺炎的范围为0.83，95％CI = [0.73-0.93]。
大型B ...
1血液学系，法国雷恩·雷恩斯（Chu de Rennes）； 2法国皮埃尔·贝尼特（Pierre-Benite）里昂苏德医院（Lyon Sud Hospital）的Hospices de Lyon Hospices Civils Demogogy系； 3法国蒙彼利埃的Chu de Montpellier血液学系； 4法国里尔的Chu de Lille血液学系； 5法国南特州丘南特血液学系； 6法国巴黎圣路易斯医院血统肿瘤学系； 7法国南希的Chu Brabois血液学系； 8法国Poitiers Chu de Poitiers血液学系； 9法国巴黎圣安托万医院血液学系； 10血液学系，法国第基，杜迪管； 11法国亚赛恩斯的Chu d'Amiens血液学系； 12 UMR 1030血液学和INSERM系 - 法国巴黎的古斯塔夫·鲁西斯癌症校园校园； 13淋巴恶性肿瘤，法国亨利·蒙多尔医院，法国埃特尔； 14法国巴黎内克里斯医院血液学系； 15血液学系，尼斯，法国尼斯； 16法国格勒诺布尔的丘格诺布尔血液学系； 17法国图卢兹大学癌症 - 癌 - 癌大学研究所的血液学实验室，法国图卢兹； 18 Lysarc，法国皮埃尔·比尼特（Pierre-Benite）Lyon-Sud医院淋巴瘤学术研究组织；和法国巴黎的居里研究所19
迈向精确肿瘤学：使用临床数据预测头部和颈部癌的死亡率和无复发生存
摘要 - 由于其异质性和高死亡率，头部和颈部鳞状细胞癌（HNSCC）在临床肿瘤学上提出了重大挑战。本研究旨在利用临床数据和机器学习（ML）原则来预测HNSCC患者的关键结果：死亡率和无复发生存。利用来自癌症成像档案的数据，实施了广泛的管道，以确保强大的模型培训和评估。合奏和包括XGBoost，随机森林和支持向量在内的单个分类器被用来开发预测模型。该研究确定了影响HNSCC死亡率结果并实现预测准确性和Roc-AUC值超过90％的关键临床特征。支持向量机在无复发生存方面表现出色，召回率为0.99，精度为0.97。关键的临床特征，包括机能控制，吸烟和治疗类型，被确定为患者预后的关键预测指标。这项研究强调了使用ML驱动的见解来提高Prog-Prog-准确性并优化HNSCC中的个性化治疗策略的医学影响。索引术语 - HHNSCC，精确肿瘤学，机器学习，临床结果，无复发生存，死亡率预测，个性化医学。