概述 这个问题考察了学生对如何使用财政政策消除衰退性产出缺口,以及在没有干预的情况下经济如何过渡到长期均衡的理解。在部分 (a) 中,学生被要求在衰退缺口为 6000 亿美元的情况下确定经济在短期和长期菲利普斯曲线上的位置。在部分 (b) i 中,给定边际消费倾向为 0.75,学生被要求计算使总需求增加 6000 亿美元产出缺口所需的政府支出最小变化并展示他们的工作。在部分 (b) ii 中,学生被要求假设政府不是改变政府支出,而是改变税收来实现相同的总需求变化。在部分 (c) 中,学生被要求假设政府不采取任何政策行动来缩小部分 (a) 中显示的产出缺口,并解释经济将如何长期调整。
抽象背景是由患者报告的结果(PRO)部分和临床医生报告的结果(Clinro)部分组成的血友病功能能力评分工具(Hemo-Fast)是评估临床实践中功能迁移率的快速有效工具。这项研究(NCT04731701)旨在验证血液友善患者(PWH)的血液速度的心理测量特性,以评估关节健康。方法PWH A或年龄在18岁时完成问卷,包括Hemo-Fast的Pro部分和一项研究访问期间的Shortform 36健康调查(SF-36)。临床医生在同一访问中完成了血友病联合健康评分(HJHS)和Clinro部分。使用可靠性,构造有效性和结构有效性评估进行验证。结果研究了法国14个中心的180 pWh a或b。估计完成该零件的时间为平均值(标准偏差)4.6(5.4)分钟。Pro项目显示良好的测试 - 重新测试可靠性(类内相关系数0.70)。间断值> 0.70,表明可靠性良好。所有项目(15 pro; 9 clinro)具有很高的内部一致性(Cronbach的系数alpha:0.97)。hy-fast显示出与HJHS以及SF-36物理成分和SF-36心理健康成分的判别构成有效性相关的构建效度。Hemo-Fast
本文提出了一个自动的低成本和高级射击系统。使用图像处理技术来分析实际时间目标。在体育射击中,传统评分系统需要大量的时间和资源,因此,为了效率和准确性而需要自动化。所提出的系统使用位置的腔室,以免干扰射击者的射击线,从而捕获每个框架。接下来,使用图像处理算法(例如图像形态处理,透视转换和环检测)对影响的影响。与现有昂贵的系统不同,该系统旨在在官方内部环境中进行实际使用,在该官方内部环境中,可以将框架和黑色磁带用作更实惠的解决方案的目标。适用于寻求专业水平准确性的业余狙击手而无需其他设备。该算法分为两个阶段:标准前图用于测试方法,然后将角度应用于鲁棒性。它是使用计算视觉库在Python中开发的,并考虑到实现该项目目的所需的所有补偿。实验结果表明,该自动系统在射击检测和评分呈现之间需要第二秒,效率为98.3%。
糖尿病是一个现代术语,描述了糖尿病和肥胖症的不良健康影响的共存,并表明两种现象之间的因果病理生理关系。糖尿病的进展导致多个器官和系统的恶化。糖尿病患者的有效干预必须包括最佳肥胖治疗,以防止继发并发症。代谢手术是严重肥胖症以及消除或预防许多相关疾病的最有效和可持续的治疗,包括2型糖尿病,高血压,睡眠呼吸暂停,心脏病,心脏病和某些癌症。本综述提供了肥胖外科手术干预措施的最新概述,尤其是代谢手术的发展。它评估了基于疾病严重程度的代谢手术的不同评分系统。我们回顾了不同的预测评分系统,以更好地基于证据的糖尿病患者的最佳代谢手术。我们发现药物类型,禁食胰岛素水平和C肽会影响不同类型的代谢手术和异质缓解率的结果。有不同的预测评分系统,用于基于证据的最佳代谢手术(无论是袖子还是微型),这将确保糖尿病缓解的最高机会。使用代谢得分计算器是一种有用的工具,可帮助医疗专家确定特定患者的最佳治疗策略。我们需要进行更多的研究,然后我们就理想的减肥手术达成共识,该程序提供最高的缓解机会,低血糖发病率最低。
“自 50 年前首次报道以来,Johnsen 评分已广泛应用于泌尿科。然而,睾丸的组织病理学评估并非易事,需要花费大量时间,因为睾丸组织非常复杂,精子发生过程中涉及多个高度专业化的步骤。我们的目标是利用人工智能技术简化这一耗时的诊断步骤。为此,我们选择了 Google 的自动机器学习 (AutoML) Vision,它不需要编程,可以为单个患者数据集创建人工智能模型。借助 AutoML Vision,没有编程技能的临床医生可以使用深度学习构建自己的模型,而无需数据科学家的帮助,”东邦大学医学院泌尿外科副教授 Hideyuki Kobayashi 博士说道(图 1)。
社区影响:申请人是否会对其艺术家,客户和当地行业产生影响?该应用程序是否展示了社区支持和业务伙伴关系?申请人是否有与有系统排除的群体的艺术家和客户合作的历史,还是支持服务不足的社区或地区?
• 探索与研究主题相关的学术文献中代表多种观点的多部作品之间的关系;阐明他们选择使用什么方法、方式或过程来解决他们的研究问题,为什么他们选择这种方法来回答他们的问题,以及他们如何使用它;
CT冠状动脉钙评分的最常见诊断(这不符合Medicare A和B部分的医疗必要性) * Z13.6遭遇心血管疾病的筛查 *注意:请参阅Medicare涵盖的诊断和付款规则的完整列表:完整的覆盖范围指示和局限性:https://www.cms.gov/medicare-coverage-database/view/lcd.aspx?lcdid = 35121上述CMS和WPS-GHA指南的最新目前为:10/01/2024。
摘要 个性化医疗对于急性髓系白血病 (AML) 患者来说是一个挑战。在几项 AML 试验中发现了几种基因突变,这促成了一种个性化预后评分算法的创建,即知识库 (KB)。在本研究中,我们评估了该算法对 167 名真实 AML 患者队列的预后价值。我们将 KB 预测的结果与真实结果进行了比较。对于 60 岁以下的患者,有利和中等 ELN 风险类别的 OS 相似。然而,KB 算法无法预测不利 ELN 风险类别中的年轻患者的 OS 以及有利 ELN 风险类别中 60 岁以上患者的 OS。这些差异可以通过几种新的治疗选择的出现以及异基因干细胞移植 (aHSCT) 结果和支持性护理的改善来解释。个性化医疗是一项重大挑战,预测模型是预测患者结果的有力工具。然而,在 AML 领域增加新的治疗选择需要对这些评分系统进行前瞻性验证,以包括最近的治疗创新。
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