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文章的风险因素和先天性心脏病的儿童在体外膜中氧合 - 十年单中心报告
摘要：对于患有先天性心脏缺陷（CHD）的儿童，可能需要进行体外生活支持。这项回顾性的单中心研究旨在调查体外膜氧合（ECMO）儿童的结果，重点是各种危险因素。在88例患者中，有36例（41％）具有单腹膜心脏缺陷，而52（59％）的患者患有双心脏缺陷。总共有25个（28％）幸存，第一个组中有7（8％），后者有18个（20％）。p值为0.19，表明存活率没有显着差异。患有双室心脏的儿童的ECMO持续时间较短，但在重症监护室中停留更长的时间。单个心室的儿童（赔率[OR] 1.57，95％的置信间隔[CI] 0.67–3.7）的儿童ECMO并发症的总体率更高。在两组中，出血都是最常见的并发症。单个心室患者（22％比9.6％），第二次ECMO运行的发生更为常见。ECMO对于包括单腹膜患者在内的先天性心脏缺陷的儿童有效。出血仍然是与较差的结果相关的严重并发症。需要在30天内进行第二次ECMO运行的患者的存活率较低。
课程成果批次：2023-27 A.Y
C125.1通过淋巴结和网格分析了解基本电路。了解C125.2将网络定理应用于复杂的网络。应用C125.3找到网络的瞬态响应和稳态响应。应用C125.4了解耦合电路的基本概念了解C125.5解释Laplace域中的电网。了解C125.6计算两个端口网络的参数。应用工程研讨会（23A0302P）C126.1在现实生活中应用木材工作技能应用C126.2 C126.2在现实生活中，使用金属纸构建不同零件的应用C126.3应用C126.3在工业应用中开发各种拟合模型应用于工业应用中，应用C126.4应用于C126.5应用程序应用于诸如基本电路的各种型号应用于C126.5应用交流英语实验室（23A0010P）C127.1了解英语语音，压力和语调以更好地听力练习
县行为健康服务综合计划及成果主题报告
和住房系统以提供整体护理。有关 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 与当地卫生管辖区之间合作的指导。有关各县如何弥合专业心理健康服务 (SMHS) 和非专业心理健康服务 (NSMHS) 之间分歧的指导。与初级保健、NSMHS 提供者和同行专家 CBO 合作时提供支持。
arxiv_censoring-awaretree基于基于估算多阶段动态治疗方案的增强措施
动态治疗方案（DTRS）提供了一种系统的方法来制定适合个人患者特征的顺序治疗决策，尤其是在感兴趣的生存结果的临床环境中。审查感知树的增强学习（CA-TRL）是一个新的框架，可在估计最佳DTR时解决与审查数据相关的复杂性。我们探索从观察数据中学习有效DTR的方法。通过增强基于树木的增强学习方法，具有增强的反可能性加权（AIPW）和审查感知的修改，CA-TRL提供了强大而可解释的治疗策略。我们使用SANAD癫痫数据集通过广泛的模拟和现实世界应用来展示其有效性，在该数据集中，它的表现优于最近提出的关键指标中提出的ASCL方法，例如受限的平均生存时间（RMST）和决策精度。这项工作代表着跨不同医疗机构的个性化和数据驱动的治疗策略迈出的一步。
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
太阳深水潜水 - 结果备忘录，10.25.2023
目录：1 I.引言2 II。住宅太阳能3 1。财务障碍和最佳价格点4 2。缺乏鼓励部署住宅太阳能和存储的政策，并且缺乏帮助满足电网灵活性需求的赔偿6 3。不一致和缓慢的本地许可证/屋顶7 4。净会议容量上限7 5。增加了电池升级的需求（缺乏总体策略）8 6。屋顶8 III上的不必要的挫折。社区太阳能8 1。简化公共服务委员会的繁琐许可程序9 2。删除任意3 MW储备容量限制9 3.确保有效实施社区太阳能的合并计费（社区太阳能汇入了公用事业法案）。9 4。实施40％LMI目标的挑战10 4。PSC申请处理中的瓶颈10 4。社区太阳能和公用事业量表10 1。本地分区，允许和选址11 5。实用程序比例仅11 6。总体12
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
量化步态和共同试验的平衡结果
摘要摘要，以疾病改良的药物在地平线上进行性行为性共济失调，生态有效，细粒度，数字健康指标非常有必要增加临床和患者报告的结果指标。步态和平衡干扰最常作为退化性小脑共济失调的第一个迹象，并且是疾病进展中据报最多的残疾特征。因此，数字步态和平衡度量构成了临床试验的有希望的和相关的绩效结果。这次叙述性综述和嵌入式共识将描述数字步态和平衡测量值的敏感性的证据，以评估共济失调的严重程度和进展，提出了一种共识方案，用于在自然史研究和临床试验中建立步态和平衡指标，并讨论将其用作绩效结果的相关问题。