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中子星的种群超X射线源
具有中子星（NS）增生器的超X射线源（ULX）对传统的积聚模型构成了挑战，引发了关于几何光束和强磁场（B）的作用的争论。在存在强B的情况下，汤姆森横截面的还原导致了爱丁顿极限的修改；因此，预计它会显着影响NS-ulxs的观察性外观。我们使用种群合成模型研究了这种修饰的作用，并探索了其对观察到的NS-ulxs的X射线光度函数，旋转速率和流量能量的影响。我们的结果表明，与以前相比，新的处方允许NS-ulxs实现具有温和束缚的超级仪表，从而改善了与观察的一致性。此外，它扩大了旋转速率的范围，从而使NS-ULX的条件更加多样化，从而在增生速率和磁场上。更重要的是，减少的光束会增加观察到风力驱动星云（例如NGC 5907 ulx-1）内NS-ulxs的可能性。我们的发现强调了需要考虑B效应的必要性，独立于基于几何光束或强b的通常方法。最后，我们呼吁磁层积聚处方，这些处方可以集成在种群合成代码中。
大规模人群研究中常染色体显性多囊肾病的基因型和表型特征以及对精准医疗干预的启示
引文：Behnam S. Holler Benjamin。（2025 年）。大规模人群研究中常染色体显性多囊肾病的基因型和表型特征以及对精准医学干预的启示。国际肾脏病学杂志 (IJNE)，3(1),1–7。摘要链接：https://iaeme.com/Home/article_id/IJNE_03_01_001 文章链接：https://iaeme.com/MasterAdmin/Journal_uploads/IJNE/VOLUME_3_ISSUE_1/IJNE_03_01_001.pdf
气候变化群体 - 风险 - ...
Hayden，M。H.，Schramm，P。 P. D.，Khan，A。S.，Left-Begay，C.，Maldonado，J.，Saha，S.，Shafi，F.，Vaidyanatan，A.，A。，＆Wilhelmi，O。 （2023）。 在这里。 在A. R. Crimes，C。W. Avery，D。R. Easterling，K。E. E. ），第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15Hayden，M。H.，Schramm，P。 P. D.，Khan，A。S.，Left-Begay，C.，Maldonado，J.，Saha，S.，Shafi，F.，Vaidyanatan，A.，A。，＆Wilhelmi，O。 （2023）。在这里。在A. R. Crimes，C。W. Avery，D。R. Easterling，K。E. E. ），第五国民 美国 全球变更程序。 https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15在A. R. Crimes，C。W. Avery，D。R. Easterling，K。E. E.），第五国民美国全球变更程序。https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15https://doi.org/10.7930/nca5.2023.ch15
野生种群中性别确定的多态性表明其在尼罗的罗非鱼物种中的迅速转移
根据所使用的驯化菌株，在尼罗河罗非鱼（LG）1、20和23上已经确定了性别确定的区域。对该物种野生种群的性研究的确定性很少。以前在沃尔塔湖（加纳）和科卡湖（埃塞俄比亚）的两个野生人群上进行了工作，在LG23上找到了性别确定的地区。这些种群具有Y特定的串联重复，其中包含抗穆勒激素AMH基因的两个副本（命名为AMHY和AMHΔY）。在这里，我们在霍拉湖（埃塞俄比亚）的第三个野生人群上使用男性和女性池进行了全基因组短阅读分析。我们发现性别与LG23没有关联，也没有重复AMH基因。此外，我们没有发现LG1或任何其他LGS上的性别联系的证据。长期阅读了每个人群中男性的整个基因组测序，证实了Hora湖男性在LG23上没有重复的区域。相比之下，长期读取确定了Koka和Kpandu雄性Y单倍型的结构以及重复区域中基因的顺序。与加纳人口相比，在核和线粒体基因组上构建的系统发育率与埃塞俄比亚人群之间的关系更紧密，这意味着在霍拉湖男性中没有LG23Y性别决定区。我们的研究支持以下假设：AMH区域不是Hora男性的性别决定区域。在霍拉湖种群中没有Y AMH重复，反映了尼罗拉非鱼种群内的性别决定的迅速变化。霍拉湖种群中性别确定的遗传基础仍然未知。
使用基于人工神经网络的精神分裂症分类器估算日本普通人群中精神分裂症的患病率：Web-B
背景：估计普通人群中精神分裂症的流行仍然是全球以及日本的挑战。很少有研究估计日本人口中的精神分裂症患病率，并且经常依靠医院的报告和自我报告的医师诊断或典型的精神分裂症症状。由于污名，洞察力差或受访者缺乏医疗保健的机会，这些方法可能会低估真正的患病率。为了解决这些问题，我们先前使用了来自大型日本基于日本的大型网络调查的数据开发了一个基于人工神经网络（ANN）基于精神分裂症分类模型（SZ分类器），以增强普通人群中精神分裂症病例识别的全面性。此外，我们还计划引入一项基于人群的调查，以收集一般信息和样本参与者，以匹配人口的人口结构，从而实现对日本精神分裂症患病率的精确估计。目的：本研究旨在通过将SZ分类器应用于日本人群的随机样本中来估计精神分裂症的流行。方法：我们随机选择了750名参与者的样本，其中年龄，性别和区域分布与日本基于日本的大规模调查中的日本人口结构相似。人口数据，与健康相关的背景，身体合并症，精神病合并症和社会合并症被收集并应用于SZ分类器，因为此信息也用于开发SZ分类器。本研究证明了能力通过SZ分类器检测到的阳性病例的比例计算了精神分裂症的原始患病率。通过排除假阳性病例和包括假阴性病例以确定精神分裂症的实际患病率，进一步完善了原油估计。结果：在750名参与者中，SZ分类器将62例分类为精神分裂症病例，导致日本普通人群的精神分裂症患病率为8.3％（95％CI 6.6％-10.1％）。在这62个案件中，假定有53个案件是假阳性，而3个案件被认为是假否定的。调整后，普通人群中精神分裂症的实际患病率估计为1.6％（95％CI 0.7％-2.5％）。结论：这种估计的患病率略高于先前的研究中报道的，这可能是由于更全面的疾病分类方法或相反的模型限制。
PSQI与EEQ在压力引起的肥胖种群中的关系
结果：根据体重的重量分类为体重（男性：7.8±0.8，女性：16.65±1.0），超重（男性：28.89±1.01，女性：29.78±1.02）：29.78±1.02），肥胖I级I级（男性：30.30±0.9，女性：30.30±0.9，女性：31.6±0.7），女性III（31.6±0.7），均为3.0.3.0.3.0.0.3.0.3.0.02. 3.0.02. 3.0.02. 3.0. 3. 3.0. 3. 3.0.3工作量的职业和影响会引起压力对他们的睡眠时间。劳动者（男性）等职业的参与者的工作时间很长（9-10小时），睡眠持续时间较小（3-6小时）。类似地，在退休之前必须辞职的私人雇员，商人，女教师，男性和女性，从事家族企业的特定裤子，私人雇员，女教师，男性和女性，也患有睡眠障碍和睡眠持续时间较小（3-6小时），并在（21-30）之间进行分级。由于压力和睡眠效率低下，它们倾向于不规则地吃掉，并且按照EEQ的标准被归类为情感和情感上的食客。由于饮食失调，他们被归为超重，肥胖的I和III。男学生和女学生也患有压力引起的睡眠障碍和6小时的睡眠持续时间，但是体重不足，但女性往往不规则地吃掉。
应用机器学习算法在南非反复基于成人人群的调查中预测HIV测试：多
背景：HIV测试是艾滋病毒预防的基石，也是实现联合国联合国艾滋病毒/艾滋病联合计划（UNAIDS）到2030年终止艾滋病的目标的关键步骤。尽管有相关的调查数据，但使用机器学习（ML）来分析和预测南非成年人的HIV测试方面仍然存在研究差距。需要进一步的研究来弥合这一知识差距并为改善HIV测试的基于证据的干预措施提供信息。目的：本研究旨在通过在南非反复基于成人人群的调查中应用监督的ML算法来确定HIV检测的一致预测指标。方法：将对多波横断面调查数据进行回顾性分析，以确定18岁及以上的南非成年人对HIV测试的预测因子。将在南非国家艾滋病毒患病率，发病率，行为和传播调查（SABSSM）调查的五个周期中应用一种监督的ML技术。人类科学研究委员会（HSRC）于2002，2005，2008，2012和2017进行了SABSSM调查。可用的SABSSM数据集将导入Rstudio（版本4.3.2； Potit Software，PBC），以清洁和删除异常值。将进行卡方检验，以选择HIV测试的重要预测指标。每个数据集将分为80％的培训和20％的测试样本。逻辑回归，支持向量机，随机森林和决策树。将使用一种交叉验证技术将训练样本划分为K折，包括验证集，并且将对每个折叠进行训练。模型的表现将在验证集上使用评估指标进行评估，例如精度，精度，回忆，F 1 -SCOOR，曲线接收器操作特性下的面积和混淆矩阵。结果：SABSSM数据集是HSRC数据库上可用的打开访问数据集。伦理学的批准是从约翰内斯堡大学研究与伦理委员会于2024年4月23日获得的（REC-2725-2024）。HSRC于2024年8月20日授予作者访问所有五个SABSSM数据集。探索数据集以识别可能影响HIV测试吸收的自变量。这项研究的结果将确定一致的变量，预测20年中南非成年人口的艾滋病毒测试吸收。此外，本研究将评估和比较4种不同ML算法的性能指标，最佳模型将用于开发HIV测试预测模型。
使用多重功能数据减少代表性不足的人群中的变异分类不平等
©作者2024。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
2000—2020年英国国家健康与临床优化研究所（NICE）推荐新药对人群健康影响的回顾性分析
方法 为了进行这项回顾性分析，我们确定了 2000 年至 2020 年期间 NICE 公开的评估数据库中发布的英格兰新药技术评估。我们排除了评估终止、不推荐或随后退出市场的产品，并排除了专注于医疗器械、诊断或介入程序的计划中的评估。我们纳入了在首次获得监管部门批准后 5 年内经过 NICE 评估的药物。我们收集了有关药品名称、评估适应症以及药品和评估的具体特征的数据。我们注意到新药提供的性价比，以增量成本效益比 (ICER) 表示，以及健康益处的数据，以质量调整生命年 (QALY) 表示。我们利用 2000 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间英格兰销售的新药总量的专有数据，估算了接受 NICE 推荐的新药的患者数量。我们使用在国家医疗服务体系 (NHS) 内实施新药的增量 QALY 收益与通过将相同资金重新分配给其他 NHS 服务或治疗可能获得的估计 QALY 之间的差值，计算了每次评估的净健康效应。我们通过将新药的增量成本除以 NHS 支出的健康机会成本来获得放弃的 QALY。