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患者博客中药物不良反应的注释
摘要 药物不良反应是一个严重的问题，它严重降低生活质量，甚至威胁患者的生命。网络上的患者生成文本作为这方面的有前途的信息来源，已引起人们的关注。虽然以前的研究对此类患者生成的内容进行了注释，但它们仅报告了有限的信息，例如文本是否描述了药物不良反应。此外，他们只注释了从在线论坛和社交网络服务中抓取的几句话的短文。我们在本文中提供的数据集因注释信息的丰富性而独一无二，包括具有完整上下文的药物反应的详细描述。我们抓取了在线患者网络平台上共享的患者博客文章，并注释了其中报告的药物效果。我们确定了描述药物反应的跨度并为相关药物名称分配标签、反应症状的标准代码和影响类型。作为第一个数据集，我们根据日本肺癌患者的 169 篇博客文章使用这些详细标签注释了 677 种药物反应。我们的注释数据集已公开，以便进一步研究药物不良反应的检测以及更广泛的患者生成的文本处理。
AI在预测不良药物反应中的作用
摘要在药物宣传中引入人工智能可能是预测不良药物反应并提高患者安全性的变革步骤。使用结构化电子健康记录（EHR）数据和非结构化社交媒体数据，我们评估了三种AI模型，梯度增强，卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）网络的预测能力。我们使用多个性能指标（AUC-ROC，灵敏度，特异性，F1分数）评估模型，以评估其预测各种患者人口统计学的ADR的能力。我们发现CNN是社交媒体数据的最佳分类器，其AUC-ROC为0.91和90％的敏感性，并且梯度提升是结构化EHR数据的最佳分类器，其AUC-ROC为0.89。特征重要性分析和Shapley加性解释（SHAP）提供了模型的解释性，并表明患者年龄，药物类型和剂量是重要的预测因子。分析确定了自然语言处理（NLP）在从非结构化数据源中提取ADR信号以补充传统药物宣传方法的潜力。该研究旨在根据道德数据隐私和模型透明度考虑来满足监管标准。这项工作表明，AI模型可以提高ADR预测准确性，并有助于主动的患者安全方法。准确性和可解释性之间的权衡将应用于临床应用，并探索了数据标准化和混合AI模型的未来方向。
碳中可逆的SNO2-LI反应的直接证据...
我们提出碳纳米广场是一个关键的反应空间，可以通过EXATU和使用高分辨率扫描透射透射电子显微镜与电子能量损失光谱的高分辨率扫描透射电子显微镜来改善SNO 2与锂离子电池对锂离子电池的反应的可逆性。转换型电极材料（例如SNO 2）在电荷放电过程中发生较大的体积变化和相位分离，从而导致电池性能降解。通过限制碳纳米孔内的SNO 2 -LI反应，可以提高电池性能。但是，纳米空间中SNO 2的确切相变尚不清楚。通过在电荷分离过程中直接观察电极，碳壁能够防止SNO 2颗粒的膨胀，并最大程度地减少了在亚纳米尺度中sn和li 2 o的转换诱导的相位分离。因此，纳米辅助结构可以有效地改善转化型电极材料的可逆性性能。
COVID-19 疫苗安全框架对父母反应的影响
作为全球父母共同关心的一个主要问题，COVID-19 疫苗安全性在许多国家通常以负面框架向公众传达。然而，COVID-19 疫苗安全框架是否会对父母为孩子接种疫苗产生影响尚不清楚。在这里，我们进行了一项在线调查，对 3,861 名居住在中国大陆的父母进行了便利样本调查，这些父母均超过 18 岁，并且至少有一个 18 岁以下的孩子。父母被随机分配以负面框架（副作用发生率）或正面框架（副作用发生率的倒数）接收有关 COVID-19 疫苗安全性的信息，以比较父母对一系列关于沟通、风险感知、信任、参与和行为意图的问题的反应。我们发现，当收到正面框架的信息时，父母更有可能将疫苗安全视为与政策支持相关，并认为是政府的更高优先事项（p = 0.002）。对于某些特定亚群，正面框架组的父母表现出较低的风险感知和较高的信任度（p < 0.05）。这表明，在特定亚群体的参与度、信任度和风险感知方面，COVID-19 疫苗安全信息的积极框架比消极框架更有效，这可能引发对是否调整当前广泛使用的消极框架的思考。我们的研究结果为政府和医护人员如何策略性地选择 COVID-19 疫苗安全信息的框架设计提供了参考，并对未来在儿童中推广 COVID-19 疫苗接种具有重要意义。
锂离子电池故障和铝热反应的形成
摘要我们经常观察到一些具有层状阴极材料的失控锂离子电池内部温度比现有热失控模型预测的要高得多。此外，正极活性材料中原有的金属（如 Co、Ni 和 Mn）经常出现在温度变得非常高的电池中。有人推测金属的形成可以归因于岩盐物质（MO，其中 M 是金属）的还原，或锂化活性材料（LiMO 2 ）与 CO 2 的反应。我们提出了金属形成的另一种解释，这也会导致非常高的电池温度，即 Al 正极集流体和正极活性材料之间的铝热反应。与提到的 MO 和 LiMO 2 的反应相反，这些反应是高度放热的。本文介绍了铝热反应的化学性质。在失控模型中加入铝热反应可能会改善热失控时锂离子电池的温度预测。
塞拉利昂1
1 Thomas，f。;阿比里，O.T。 ; Komeh，J.P。; Conteh，T.A。 ; Bah，A.J。 ; Kanu，J.S。 ; Terry，R。； Abrahamyan，A。 Thekkur，P。; Zachariah，R。全国范围内的不一致性报告对塞拉利昂的抗菌药物不良反应（2017- 2021年）：唤醒呼吁改善报告。 int。 J. Environ。 res。 公共卫生2022，19，3264。https：//doi.org/10.3390/ ijerph190632641 Thomas，f。;阿比里，O.T。; Komeh，J.P。; Conteh，T.A。; Bah，A.J。; Kanu，J.S。; Terry，R。； Abrahamyan，A。 Thekkur，P。; Zachariah，R。全国范围内的不一致性报告对塞拉利昂的抗菌药物不良反应（2017- 2021年）：唤醒呼吁改善报告。int。J. Environ。res。公共卫生2022，19，3264。https：//doi.org/10.3390/ ijerph19063264
量子有限自动机对化学反应进行建模
近年来，从分子水平到原子和量子水平的建模兴趣显着增加。计算化学在设计和模拟原子和分子到工业过程的系统的计算模型中起着重要作用。它受到计算能力和算法效率的巨大提高所影响。使用经典自动机理论以热力学术语表示化学反应对计算机科学的影响很大。使用量子计算模型对化学信息处理的研究是一个自然目标。在这项研究中，我们使用双向量子有限的自动机对化学反应进行了建模，这些自动机在线性时间内停止。此外，经典的下降自动机可以为与多个堆栈的这种化学反应设计。已经证明，可以通过结合化学接受/拒绝签名和量子自动机模型来提高计算多功能性。
研究表明，疫苗反应报告率不到 1%
在捕捉疫苗伤害的真实范围方面存在缺陷。VAERS 成立于 1990 年，到撰写本文时已经 28 年了。甚至 CDC 本身也表示 VAERS 数据“不准确”。想想看——你的医生向 VAERS 报告过吗？他们知道这个系统吗？他们知道如何报告以及报告什么吗？他们是否认为必须证明反应与疫苗有关才能报告？事实上，由于检测/跟踪不足，科学界对哪些反应是由特定疫苗引起的几乎没有共识，向 VAERS 报告是基于反应发生与疫苗接种时间之间的时间关系。CDC 对 VAERS 的看法 - “被动监测系统（例如 VAERS）受到多重限制，包括报告不足、报告时间关联或未确认的诊断，以及缺乏分母数据和无偏见的比较组。由于这些限制，确定疫苗之间的因果关系
通过化学加热制造热固体的协同双固定反应
摘要：大型复合结构，例如在风能应用中使用的结构，依赖于热量的大规模聚合在令人印象深刻的大规模上。为了实现这一目标，传统的热固性聚合需要升高温度（> 100°C）和延长的治疗持续时间（> 5 h），以进行完全转换，因此需要使用超大烤箱或加热的模具。反过来，这些要求导致能源密集型聚合，从而产生了高生产成本和流程排放。在这项研究中，我们开发了可以在室温下通过变换的“化学加热”概念在室温下启动的热固性聚合，其中使用次级反应的放热能量来促进一级热代理聚合的加热。通过利用氧化还原引起的甲基丙烯酸甲酯自由基聚合作为放热化学能的来源，我们可以达到峰值反应温度> 140°C，以启动环氧 - 酸性热体的聚合，而无需外部加热。此外，通过采用特洛伊甲基丙烯酸甲酯单体在甲基丙烯酸酯和环氧树脂 - 酸酐结构域之间诱导混合，我们实现了与竞争性热力学特性和可调性的均质混合聚合物材料的合成。在此，我们为我们的创新化学加热方法建立了概念概念，并主张其工业整合，以更广泛地对风叶片和大型复合零件进行更节能和简化的制造。关键词：能源效率，制造，复合合成，热固性，双重治疗，化学加热，可回收划分■简介
探索对数字人类的看法和反应 - Ed Abel
摘要 - 在我们日益数字化的社会中，与数字人类化身的互动变得越来越普遍。因此，探索人类对数字人类化身的看法和反应很重要。在这项工作中，我们进行并报告了一项实证研究的发现，以探索对数字人类的看法和反应，其外观和行为类似于人类。该研究比较了不同用户几代和性别之间的看法和反应，其研究方法是由拟人化，社会存在，人格推断和寄生虫相互作用的四种理论所支持的。这项研究涵盖了与数字人类的互动，调查了数字人类化身外观的概念，并进行了深入的访谈。我们的发现表明人口因素如何在影响消费者对数字人类的看法和反应中发挥作用，我们的年长一代参与者和男性参与者具有更积极的看法，而我们的年轻一代Z参与者和女性参与者则最不积极。此外，对不同专业中数字人类的探索突出了刻板印象的潜力，诸如性别和年龄等特征，影响感知和反应。这对数字人类系统提出了重要的设计注意事项和含义，即明确倾斜或推动这种刻板印象。