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使用后部优势节律预测创伤性脑损伤结果
目的 预测严重创伤性脑损伤 (sTBI) 的结果具有挑战性，现有模型对个体患者的适用性有限。本研究旨在确定可以预测 sTBI 后恢复情况的指标。研究人员努力证明脑电图上的后部优势节律与积极结果密切相关，并开发一种基于机器学习的新型模型，准确预测意识的恢复。方法 在这项回顾性研究中，作者评估了 2010 年至 2021 年期间所有因 sTBI（格拉斯哥昏迷量表 [GCS] 评分 ≤ 8）入院的插管成年人，他们在 sTBI 后 30 天内接受了 EEG 记录（n = 195）。收集了 73 个临床、放射学和 EEG 变量。根据受伤后 30 天内是否出现 PDR，创建了两个队列：有 PDR 的队列（PDR[+] 队列，n = 51）和没有 PDR 的队列（PDR[-] 队列，n = 144），以评估表现和四种结果的差异：院内生存率、恢复服从命令的能力、出院时格拉斯哥预后量表扩展版 (GOS-E) 评分以及出院后 6 个月的 GOS-E 评分。AutoScore 是一种基于机器学习的临床评分生成器，可选择重要预测变量并为其分配权重，用于创建预测院内生存率和恢复服从命令能力的预后模型。最后，使用 MRC-CRASH 和 IMPACT 创伤性脑损伤预测模型将预期的患者结果与真实结果进行比较。结果 在入院时，PDR(−) 组的平均 GCS 运动分较低（1.97 比 2.45，p = 0.048）。尽管预测结果（通过 MRC-CRASH 和 IMPACT）没有差异，但 PDR(+) 组具有更高的院内生存率（84.3% 比 63.9%，p = 0.007）、恢复听从指令率（76.5% 比 53.5%，p = 0.004）和平均出院 GOS-E 评分（3.00 比 2.39，p = 0.006）。6 个月 GOS-E 评分没有差异。然后使用 AutoScore 识别以下 7 个对院内生存率和恢复听从指令具有高度预测性的变量：年龄、体重指数、收缩压、瞳孔反应性、血糖和血红蛋白（均在入院时）以及 EEG 上的 PDR。该模型对预测住院生存率（曲线下面积 [AUC] 0.815）和恢复命令执行能力（AUC 0.700）具有出色的辨别力。结论 sTBI 患者脑电图的 PDR 可预测有利的结果。作者的预后模型在预测这些结果方面具有很强的准确性，并且比以前报告的模型表现更好。作者的模型在临床决策以及为此类伤害后的家庭提供咨询方面很有价值。
污染源特征、发生及影响分析
三国同意推动“晴空战略”，制定泰国、老挝和缅甸三国联合行动计划，解决跨境雾霾问题。在这方面，泰国愿意提供学术知识，利用卫星技术监测和测量热点，并与老挝和缅甸分享管理高原农业的经验。
文本开发计划分区地图更改应用程序附件
使用分区地图更改应用程序的开发计划的提交是可选的，除了以下分区区域中的请求：PDR，UC，CC，MU，MU，IP和RU-M或RUS或RS-M，如果由高度或密度触发（请参阅第6条）。可以使用文本开发计划来代替图形开发计划。，要提交开发计划的所有申请，请在分区请求中放置一个“（d）”，除了pdr。
Mottaz，Anais等。 α波段连贯性的神经反馈训练可以增强运动性能。
抽象的增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）糖尿病性视网膜病（DR）的续集是糖尿病（DM）的频繁并发症，是劳动年龄人群失明的主要原因。当前的DR风险筛查过程没有足够的有效性，以至于疾病经常在不可逆的损害发生之前一直未被发现。与糖尿病相关的小血管疾病和神经视网膜变化产生了恶性循环，导致DR转化为PDR，具有特征性的眼部属性，包括线粒体和视网膜细胞过多的细胞损伤，慢性炎症，新血管造口化和视野降低。PDR被认为是其他严重糖尿病并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标。“ Domino效应”是级联DM并发症的高度特征，其中DR是分子和视觉信号传导受损的早期指标。线粒体健康控制在临床上与DR管理有关，多摩尼克泪液分析可能对DR预后和PDR预测有用。改变了代谢途径和生物能学，微血管缺陷和小血管疾病，慢性炎症和过度的组织重塑，本文的重点是基于证据和二级博士护理管理。
8.0 基本民事处罚表—续
地址：联系 NRC 了解此行动信息的可用性时，请参阅案卷编号 NRC–2022–0045。您可以通过以下任何一种方法获取与此行动相关的公开信息：• 联邦规则制定网站：访问 https://www.regulations.gov 并搜索案卷编号 NRC–2022–0045。有关 NRC 案卷的问题请咨询 Dawn Forder；电话：301–415–3407；电子邮箱：Dawn.Forder@nrc.gov。如有技术问题，请联系本文件“如需更多信息，请联系”部分列出的个人。• NRC 的机构范围文件访问和管理系统 (ADAMS)：您可以在 ADAMS 公共文件集合中在线获取公开文件，网址为 https://www.nrc.gov/reading-rm/adams.html。要开始搜索，请选择“开始基于 Web 的 ADAMS 搜索”。如果 ADAMS 出现问题，请联系 NRC 公共文件室 (PDR) 参考人员，电话 1-800-397-4209、301-415-4737，或发送电子邮件至 PDR.Resource@nrc.gov。所引用的每个文档（如果在 ADAMS 中可用）的 ADAMS 接入号在补充信息部分第一次提及时提供。• NRC 的 PDR：PDR 是开放的，您可以在那里查阅和订购公开文件的副本，需要预约。要预约访问 PDR，请发送电子邮件至 PDR.Resource@nrc.gov 或致电 1-800-397-4209 或 301-415-4737，东部时间周一至周五上午 8 点至下午 4 点，联邦假日除外。
评估糖尿病患病率和危险因素...
简介：糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的微血管并发症，是视觉障碍和失明的主要原因。该研究的目的是估计和比较DR的患病率，并确定医院1型（DMT1）和2型（DMT2）糖尿病患者中DR与全身风险因素之间的关联。材料和方法：我们分析了260例糖尿病患者，43例DMT1和217例DMT2患者。收集了以下数据：年龄，性别，类型和持续时间，血压控制，血压，估计的肾小球过滤率，眼科检查和常规的生化参数。结果：在260名患者的总数中，有77名（29.6％）的患有非增生性DR（NPDR），21（8.1％）具有增生性DR（PDR），29（11.1％）的糖尿病性黄斑水肿（DME）和69（23.5％）患有糖尿病性内核。43例（16.5％）患者先前被诊断为DMT1的DMT1和217（83.5％）。与DMT2相比，DMT1（12.8±11.2岁）的糖尿病持续时间不变（11。07±8.1岁）。在两组中，NPDR和PDR的患病率在统计上均无差异。dme在DMT2中比在DMT1中更普遍（p <0.05）。糖尿病性白内障（p <0.01）。糖尿病的持续时间与DMT1中的NPDR和PDR显着相关（R = O.31，P <0.05； R = 0.55，P <0.001）。在DMT2中，发现糖尿病的持续时间与白内障，NPDR，PDR和DME之间存在显着相关性（r = 0.31，p <0.001； r = 0.43 p <0.01，r = 0.16 p <0.05和r = 0.20 p <0.20 p <0.01）。禁食等离子体葡萄糖（FPG）与PDR显着相关（r = 0.258，p <0.05），而HBA1C具有DME（r = 0.15 p <0.05）。结论：两种类型的糖尿病中糖尿病和高血糖的持续时间与DR有关。
假肢术语的词汇表2023：第十版
抽象类型2糖尿病（T2DM）定义为主要不是胰岛素依赖性的成人发作类型，占所有糖尿病（DM）病例的95％以上。根据全球记录，有5.37亿20-79岁的成年人受DM的影响，这意味着15人中至少有1人。该数字预计到2045年将增长51％。T2DM最常见的并发症之一是糖尿病性视网膜病（DR），总体患病率超过30％。由于T2DM人群的增长，与DR相关的视觉障碍的总数正在上升。增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是造成工人年龄成年人可预防失明的医生和主要原因。此外，具有特征性的全身性属性，包括线粒体损伤，细胞死亡增加和慢性炎症，是层叠DM复杂（例如缺血性中风）的独立预测指标。因此，早期DR是出现这种“多米诺效应”上游的可靠预测变量。全球筛查，导致及时识别与DM相关并发症的及时鉴定，目前应用的反应性医学无法充分实施。一种个性化的预测方法和具有成本效益的针对性预防 - 预测性，预防和个性化医学（PPPM / 3pm）可以很好地利用累积的知识，防止失明和其他严重的DM并发症。为了达到这一目标，需要可靠的阶段和特异性生物标志物面板，其特征是一种简单的样本收集，高灵敏度和分析特异性的方式。在当前的研究中，我们检验了以下假设：非侵入性收集的泪液是分析眼部和全身性（DM相关并发症）生物标志物模式的可靠来源，适合于稳定DR与PDR进行鉴别诊断。在这里，我们报告了全面正在进行的研究的第一个结果，其中我们将个性化的患者特征（健康对照与稳定D的患者以及患有有或没有合并症的PDR患者）与泪液中的代谢谱相关联。Comparative mass spectrometric analysis performed has identified following metabolic clusters which are differentially expressed in the groups of comparison: acylcarnitines, amino acid & related compounds, bile acids, ceramides, lysophosphatidyl-choline, nucleobases & related compounds, phosphatidyl-cholines, triglycerides, cholesterol esters, and fatty acids.我们的初步数据强烈支持泪液中代谢模式的潜在临床实用性，这表明DR阶段和PDR进展的独特代谢特征。这项试验研究创建了一个平台，用于验证泪液生物标志物模式，以将易受PDR的T2DM患者分层。此外，由于PDR是严重T2DM相关并发症（例如缺血性中风）的独立预测指标，因此我们的国际项目旨在为“诊断树”（是/否）创建适用于糖尿病护理中HealthRisk评估的分析原型。
第九次联合项目组会议日程（JPTM2024）
老挝人民民主共和国国家报告，老挝人民民主共和国空间技术应用减灾现状(Virany Sengtianthr 博士，DMH，老挝人民民主共和国) ● 太平洋灾后支援设施（亚洲哨兵用例）（Kaliopate Tavola 先生，SPC，斐济） 17:00-17:15 17:00[15分钟] 联合国天基信息平台的近期活动以及卫星数据采购和应用系统的变化(Jumpei Takami 先生，联合国外空事务办公室) 17:15-17:25 17:15[10分钟] 空间灾害管理合作的新视角：联合国外空委背景下的国际合作(Takanori Miyoshi 先生，JAXA，日本) 17:25 休会 菲律宾国家航天局将于 18:00 至 20:30 在 JPTM2024 同一房间举办社交招待会。 *免费。第二天：联合主席：菲律宾国家天文台主任 Ariel C. Blanco 博士 Shiro Kawakita 博士，日本宇宙航空研究开发机构亚洲天文台代理执行秘书 地点：凡尔赛帐篷，7 楼
使用 CoreTrustSeal 可信数据存储库要求对 NIST 公共数据存储库进行自我审计
2020 年 2 月，数据和信息学办公室组长 Gretchen Greene 要求元数据馆员 Andrea Medina-Smith 对公共数据存储库 (PDR) 1 进行 CoreTrustSeal (CTS) 自我审计，以准备提交 CoreTrustSeal 认证申请。此认证是对给定数据存储库的政策、文档和支持 16 个必需元素的技术基础设施进行轻量但全面的评估的结果。这些要求大致分为以下主题：背景信息、组织基础设施、数字对象管理和技术。这些元素共同构成了数据存储库可信度的图景。以下自我审计报告是截至 2020 年 8 月 PDR 状况的“快照”。关键词