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摘要:作为 2019 年全球抗菌药物时点流行率调查 (Global-PPS) 的一部分,在 Korle Bu 教学医院 (KBTH) 进行了首次综合时点流行率调查。目的是为整个医院建立 PPS 基线并确定所需的管理干预措施。PPS 于 2019 年 6 月进行了三天,采用 GLOBAL-PPS 标准化方法监测医院抗菌药物使用情况以评估抗菌药物处方。总共有 988 名患者被送入 69 个病房。总体抗菌药物流行率为 53.3%。与医疗相关感染相比,社区获得性感染 (CAI) 的经验性治疗更多(分别为 94.0% 和 86.1%,p = 0.002)。处方抗菌药物的主要适应症是肺炎(18.4%)、皮肤和软组织感染(11.4%)和败血症(11.1%)。在抗菌药物中,全身性抗生素占 83.5%,其中以阿莫西林和β-内酰胺抑制剂(17.5%)、甲硝唑(11.8%)和头孢曲松(11.5%)为主。指南遵守率为 89.0%。33.4% 的处方已填写停药/审查日期,53.0% 的处方已记录原因。如果可以解决本 PPS 中的问题,KBTH 的抗菌药物管理将得到显著改善。
过去 24 个月,该公司的热管理和冷却产品在美国床上用品市场的成功一直是收入增长的关键。将这些产品拓展到邻近市场是公司的一项战略举措,此次公告标志着该公司取得了重大里程碑。防弹衣提供了极具吸引力的增长机会,内部市场分析估计,防弹衣的总潜在市场规模为每年 2500 万美元以上(不包括军事应用)。1 几十年来,防弹衣行业一直面临着设计要求越来越高的救生产品的基本挑战,这必然会增加穿戴者的热负担。研究表明,这种增加的热负担会损害穿戴者的身体表现和健康。Eclipsys™ 是一项正在申请专利的技术,它以标准背心两倍的速率散热,从而减轻热负担。重要的是,与许多其他冷却替代品不同,Eclipsys™ 技术可以集成到产品中,只需进行最少的设计更改,并且几乎不会增加额外的重量负担。
在之前的计划中,央行已将其对社区做出重大投资和承诺的旧式评估区域纳入其更广泛的州和区域(“BSRA”)。这些区域通常位于西部地理区域。然而,随着迁至韦斯特莱克,央行提议建立一个与加拿大税务局条例问答§ll.12(h)-7 一致的 BSRA,但这允许央行继续为自 2017 年开业以来的大部分人群提供服务:问答第 II.12(h)-7 节指出,“区域”可以是州内区域,也可以是包括金融机构评估区域的跨州区域。区域通常具有一些地理、人口和/或经济相互依赖性,并且可能符合普遍接受的划分,例如“三县区域”或“大西洋中部各州”。世行提议建立一个涵盖美国西南部地区的更广阔的州或地区,其中包括德克萨斯州的沙漠西南地区、加利福尼亚州(沙漠南部)、内华达州、犹他州、科罗拉多州、亚利桑那州和新墨西哥州。此外,世行还提议将德克萨斯州边境的俄克拉荷马州、路易斯安那州和阿肯色州也纳入其中。这些地区在美国劳工统计局、环境保护署和美国人口普查 1 中被广泛提及。
• 门诊手术中心;另一家家庭健康机构 • 同一家医院中不同单位的婴儿出生但有单独索赔 • 医疗保健机构或医院外出生的婴儿 • 临终关怀机构(计划内或已登记) • 专业护理机构 • 医院(不同机构) • 其他/未知,如医院内出生、法院/执法机构、信息不详 入院类型 紧急情况
接收所述功能:(i) 您的身份必须通过 Equifax 成功验证;(ii) Equifax 必须能够找到您的信用档案,并且其中必须包含足够的信用历史信息。如果不满足上述任何一项要求,您将无法从任何机构接收信用功能。如果您的计划还包括来自 Experian 和/或 TransUnion 的信用功能,则还必须通过 Experian 和/或 TransUnion(如适用)成功完成上述验证过程。如果通过 Equifax 成功完成验证,但通过 Experian 和/或 TransUnion(如适用)未成功完成验证,您将不会从此类机构接收信用功能,直到验证过程成功完成,在此之前您只会收到来自 Equifax 的信用功能。在您成功注册计划后,Experian 和 TransUnion 的任何信用监控都需要几天时间才能开始。请注意,为了享受您所选计划中的所有功能,例如银行账户提醒、信用监控和信用报告,可能需要您采取额外行动,并且可能直到完成后才能使用。
三十多年来,DEFORM 已被证明是一种适用于工业应用的精确而强大的有限元分析 (FEA) 解决方案。该模拟引擎能够非常准确地预测大变形金属流动、热传递和材料特性。先进的网格生成器会自动创建自适应的优化网格。任意体对体接触支持对多个变形体的分析。整个系统都提供用户定义的工具,允许高级用户根据自己的需求自定义模型。
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摘要 本研究旨在利用足球特有的不同参数和人工神经网络 (ANN) 来估计赛季末球队的联赛排名。本研究评估了 2015/2016、2016/2017 和 2017/2018 赛季英格兰超级联赛 1140 场比赛中的抢断、传球次数(传中、前传和进球前传球)、比赛中控球次数、进球进攻时间和射门次数。通过分析前两个赛季(2015/2016、2016/2017)的数据,估计了 2017/2018 赛季的赛季排名。所有数据均已随机分离以进行训练和测试。联赛排名已用 0 和 1 进行数值建模。由于生成的值介于 0 和 1 之间,因此对于经过训练的网络,联赛排名是通过将该值乘以 100 得到的。根据研究结果通过训练和测试开发的 ANN 模型,英超联赛的训练、验证、测试和所有回归值分别为 0.99779、0.98123、0.96981 和 0.98769。根据这一结果,可以看出,射门次数、抢断次数、进攻时间和控球次数参数与英超联赛的其他参数一起决定了赛季末的球队排名。我们认为,使用 ANN 模型分析比赛可以为球队经理、教练、运动员和投注站提供快速而客观的结果。
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