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fao letter-press-release.pdf-反馈全局
FAO途径报告中的显着方法论错误包括将肉排放到2050年，在分析中混合了不同的基线年，包括植物，水果和坚果消耗量增加的排放，这与饮食中替代肉类和牛奶无关的植物，水果和坚果消耗量[5]。此外，粮农组织做出了几种不适当的建模选择，例如忽略了饮食变化所避免的土地的潜在碳固执，而忽略了使用全国推荐的饮食（NRDS）冲突可持续健康的饮食，其中大多数并没有将可持续性置于他们的设计中，而不是使用诸如饮食饮食之类的型号。它还使用了自那以后已经过时的NRD，此后许多国家都更新了他们的肉类消费量[6]。例如，2022年的西班牙指南现在建议/周/周的肉类份量为0-3 [7]和2024年的德国指南，现在建议每周不超过300克肉[8]。组织呼吁粮农组织将其研究与其他经过同行评审的科学保持一致，例如EAT-Lancet和IPCC关于气候变化和土地的特别报告，这些报告估计节省了更高的排放。例如，IPCC引用了一项研究，该研究估计持续饮食（75％的肉和乳制品被谷物和豆类取代，每周只有一部分红肉）将全球排放量减少约5 GTCO 2 -eq每年[9] - 比FAO的估计高9倍。
患者30天再入院的预测因素和趋势...
背景和目标：医院再入院是一个显着的负预后指标，并对诊断为患有心力衰竭的患者的医疗保健利用有很大影响，并保留了射血分数（HFPEF）。为了进行研究，我们旨在阐明30天内HFPEF再入院的预测因子和趋势。方法：在2016 - 2020年间查询了医疗保健成本和利用项目国家再入院数据库（NRD），以研究30天的全因医院再入院率，命令前，医院住院期限和总体住院费用。多变量/单变量逻辑和线性回归分析用于分析结果并调整可能的混杂因素。结果：在2016 - 2020年之间确定了总共3,831,156个急性代偿HFPEF的指数住院，其中673,844（18.4％）在30天内入院。在5年趋势分析中，30天的全因再入院率从17.4％升至19.9％（p <0.001）。最常见的重新入院病因是患有慢性肾脏疾病阶段1-4（13.2％）的性心脏疾病。与复习率增加相关的独立预测因素是剩下的与医疗建议相对的患者（调整后的比率[AOR]，2.06； 95％置信区间[CI]，1.99–2.14; P <0.001），cirrhosis，cirrhosis（AOR，1.33; 95％CI，1.30 – 1.30 – 1.36; P <0.26; p <0.001; p <0.001; CI，1.25–1.29;结论：在30天内（2016- 2020年）在5例急性代偿HFPEF患者中有近1例，随着时间的推移会增加。识别高危患者对于降低再选中和成本至关重要。
的病因和30天再入院的预测因子...
背景和目标：历史上有20％的心力衰竭再入院（HF），导致患者的发病率高和医疗保健系统的高财务成本。不断变化的人口景观和风险因素动态授权HF再入院的周期性流行病学重新评估。方法：国家再入院数据库（NRD，2019年）用于识别与HF相关的医院的效率，并评估了人口统计学，入院特征和合并症的患者之间的合并症不同，并且在30天内未入学的患者之间的经典。分析了全原因，HF特异性和非HF相关再入院的原因和预测因素。结果：在48,971例HF患者中，已读的队列年轻（平均67.4 vs. 68.9岁，P≤0.001）的男性比例较高（56.3％vs.53.7％），最低收入四分位数（33.3％vs. 28.9％），Charlson Comorbitie Index（33.9％）（61％）（61％）。资源利用用于大型床尺寸住院，医疗补助招待会，平均住院时间（6.2 vs. 5.4天）以及对其他设施的处置（23.9％vs 20％），比未读书。再入院率（30天）的率为21.2％（10,370），心血管造成50.3％（HF最常见：39％），而非心血管为49.7％。独立的再入院预测因素是男性，社会经济状况较低，非选择性入院，心房颤动，慢性观察性肺部疾病，慢性肾脏疾病，贫血和CCI≥3。HF特异性再入院术与先前的冠状动脉疾病和医疗补助入学率显着相关。结论：我们的分析表明，对于HF本身的30天再入院，心脏和非心因素的再入院原因同样普遍，这是最常见的依恋症，强调了解决心脏和非心脏AC的合并症的重要性，以减轻重新入院风险。
心力衰竭30天再入院的病因和预测因素：更新的分析
背景和目标：历史上有20％的心力衰竭再入院（HF），导致患者的发病率高和医疗保健系统的高财务成本。不断变化的人口景观和风险因素动态授权HF再入院的周期性流行病学重新评估。方法：国家再入院数据库（NRD，2019年）用于识别与HF相关的医院的效率，并评估了人口统计学，入院特征和合并症的患者之间的合并症不同，并且在30天内未入学的患者之间的经典。分析了全原因，HF特异性和非HF相关再入院的原因和预测因素。结果：在48,971例HF患者中，已读的队列年轻（平均67.4 vs. 68.9岁，P≤0.001）的男性比例较高（56.3％vs.53.7％），最低收入四分位数（33.3％vs. 28.9％），Charlson Comorbitie Index（33.9％）（61％）（61％）。资源利用用于大型床尺寸住院，医疗补助招待会，平均住院时间（6.2 vs. 5.4天）以及对其他设施的处置（23.9％vs 20％），比未读书。再入院率（30天）的率为21.2％（10,370），心血管造成50.3％（HF最常见：39％），而非心血管为49.7％。独立的再入院预测因素是男性，社会经济状况较低，非选择性入院，心房颤动，慢性观察性肺部疾病，慢性肾脏疾病，贫血和CCI≥3。HF特异性再入院术与先前的冠状动脉疾病和医疗补助入学率显着相关。结论：我们的分析表明，对于HF本身的30天再入院，心脏和非心因素的再入院原因同样普遍，这是最常见的依恋症，强调了解决心脏和非心脏AC的合并症的重要性，以减轻重新入院风险。
技术信息文件
提示号24-108-0420简介在美国制造或销售的激光系统必须满足美国食品药品监督管理局（FDA）联邦激光产品绩效标准（FLPPS）中规定的要求。1在美国进行激光调节的FDA，在设计要求损害任务绩效时，已对军事特异性激光系统的特定要求予以豁免。一种特定于军事的激光是一种用于战斗，战斗训练或为国家安全而分类的激光。这通常被称为“军事豁免”。激光制造商和国防部（国防部）对采购军事特定激光的豁免过程的误解导致了滥用军事豁免的情况。FDA豁免号批准了对FDA要求的军事豁免76EL-01DOD 2，并在FDA激光通知号52。3国防部教学部6055.15 4和军事标准（MIL-STD）1425a中解释了发出豁免的国防部政策。5陆军对军事激光豁免的政策在陆军法规（AR）385-10中详细介绍（陆军安全计划，2017年）第7-8E段。背景激光系统在美国为陆军制造或销售，必须遵守FDA FLPP的所有规定，除非允许豁免特定的控制措施。这些评估解决了FDA FLPPS所需的激光系统危害和系统的安全控制措施。美国陆军公共卫生中心（APHC）的非离子辐射部（NRD）对陆军采购的激光系统进行激光危害评估。表1中包括FDA FLPP中性能要求的一般概述。FDA激光通知56 6允许制造商在国际电力技术委员会（IEC）标准60825-1，版本3，7中符合可比条款，以代替FDA FLPPS中的那些条款，但仍被认为是FDA符合FDA的规定。可以在参考段落中找到更多详细的信息。这些控制措施是考虑到商业，实验室和医疗应用的，有些不利于军事应用。资格要求有资格使用军事豁免，激光系统必须符合以下所有标准：1。激光系统由国防部（陆军，海军/海军陆战队和空军）拥有和使用。所有其他联邦办公室/机构（海岸警卫队，国土安全部，边境巡逻队，联邦调查局等）均不符合资格。制造商开发出出售给其他无法完全遵守FDA FLPS的联邦机构的激光系统必须向联邦政府寻求指导
一个用于预测心力衰竭再入院的机器学习模型：迈向最佳功能集
专注于六种特定的医疗状况，包括心力衰竭（HF），心肌梗死（MI），慢性阻塞性肺疾病（COPD），冠状动脉搭桥手术（CABG）手术，总髋关节/膝关节/膝关节促进术（THA/TKA）和肺炎，CMS已启动了2008年的公开报告（THA/TKA）。 CMS，2023）。HF在全球范围内有超过2600万个人，每年在美国导致超过100万个住院治疗（Sarijaloo等，2021）。由于人口老龄化，HF的患病率正在稳步增加。2015年至2018年的数据显示，约600万20岁及以上的美国成年人被诊断为HF（Virani等，2021）。预测表明，到2030年，这个数字预计将增加到800万，导致550亿美元的相关成本（Savarese and Lund，2017年）。入院后再入院或死亡率对HF患者对医疗保健构成了重大挑战。在出院后30天内，高达25％的HF患者可能会面临再入院，相关的死亡率风险约为10％（Krumholz等，2009）。尽管全国范围内专注于降低HF加剧的再入院率，但证据表明，这些患者的30天再入院和死亡率仍在上升（Gupta等，2018）。数据在医疗保健提取宝贵的知识和见解中起着至关重要的作用（Au Q. Ray等，2016）。从不同来源收集的大量患者信息已引起数据分析，作为理解复杂医疗状况的强大工具（Shameer等，2017； Jahangiri等，2024）。鉴于降低再入院率的重要性，已经进行了许多研究，以探索HF患者中侵害再入院率的因素。例如，在Sharma等人的最新研究中，HF再入院预测模型（基于树的分类）是使用性别，年龄，急诊部门访问等因素开发的，其C统计数据达到0.65（Sharma等人，2022年）。同样，Mortazavi等。设计了一个随机森林（RF）模型，该模型纳入了上述因素，合并症，种族和严重程度指数，导致C统计量为0.62，精度为0.32（Mortazavi等，2016）。对同一主题的其他几项研究（Philbin和Disalvo，1999; Ross等，2008; Awan等，2019a，b）的性能水平<0.66。此外，最近围绕该主题的研究数量有所上升。例如，在过去的12个月内，有几项研究采用机器学习（ML）方法来预测HF患者的再入院风险（Ru等，2023; Tong等，2023; Scholten等，2024）。c-统计数据在0.59–0.63范围内。但是，大多数研究都受到使用<50,000个样本的小型数据集的限制，这可能会阻碍其发现的普遍性。要解决现有文献中的这一差距，必须在国家一级收集较大的数据集。彻底的文献分析揭示了在开发HFR预测模型时可以考虑的150多个潜在特征。全国性的重新入学数据库（NRD）是最合适的数据集之一，包括全国性的数据，以及其2020年HF患者的最新样本量超过500,000个出院记录。预测心力衰竭再入院（HFR）的研究的可变性可以归因于几个因素，包括选择预测模型中使用的功能。这些功能可以大致分为五个类：（1）人口统计