这项研究涉及罗马托尔加塔大学医院的儿童神经精神病学部门的患者。这项观察性研究的人群由我们的研究小组先前项目中的SOS个体组成(23)。本研究的纳入标准是:SOS的遗传诊断;年龄长达18岁;以及完成我们的问卷的可用性。在我们先前的研究(23)的背景下,SOS患者接受了完整的神经心理学标准化评估,包括通过非语言Leiter-R(Leiter国际绩效量表重述),自适应功能(ABAS-II)(ABAS-II - ABAS-II - 适应性行为评估系统的儿童和父母的行为行为)(ABAS-II)(ABAS-II)(ABAS-II)(ABAS-II)(ABAS-II)(ABAS-II)(ABAS-II)评估(IQ)评估(IQ)。 CPRS-R:L;
无家可归的是不加区分的。任何人都可能发生。要有效地解决无家可归者,必须将其视为一种症状,不仅是影响我们国家的更广泛的经济和社会因素,而且是许多高度个性化的基本原因。这种新的无家可归和粗糙的睡眠策略代表了一种解决自治市镇无家可归者的全面和前瞻性的方法,并在我们更广泛的住房策略的支持下,旨在为每个人的富有弹性和繁荣的未来奠定基础。
评分指南:• 大于 39.5 = 睡眠卫生状况不佳。请考虑您的结果,写下 1 个优点和 1 个目标,以在 7 天内关注。• 26 至 39.5 = 睡眠卫生状况一般。请考虑您的结果,写下 2 个优点和 1 个目标,以在 7 天内关注。• 12.5 至 26 = 睡眠卫生状况中等。请考虑您的结果,写下 3 个优点和 1 个目标,以在 7 天内关注。• 小于 12.5 = 睡眠卫生状况极佳。请考虑您的结果,写下 4 个优点,并确定哪些情况可能导致您损害您的睡眠习惯。
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母亲和儿童的健康倡议是与卫生资源和服务管理局,儿童和家庭管理局以及经过当地家庭访问计划的合作伙伴关系。该计划促进了5岁以下的母亲和儿童的心血管健康。丰富的研究人员直接与具有高负担心血管疾病负担的社区合作;这些包括社会经济地位较低的社区,部落国家以及在低资源地区生活和工作的人们。该倡议包括全国七个临床中心,这些临床中心调查了降低心血管危险因素的发生率的方法,包括检查健康,肥胖,高血压,糖尿病的社会决定因素,以及患有前启示性前丙型或妊娠糖尿病风险的人。
去年,国家心脏,肺和血液研究所(NHLBI)庆祝了75年的生物医学研究,以预防和治疗心脏,肺,血液和睡眠(HLBS)疾病,这仍然是美国死亡和残疾的主要原因。2023年10月17日,由美国心脏协会和美国胸部协会共同主席的NHLBI选区集团在国会山举办了招待会,由健康倡导非营利组织,协会和基金会的代表与支持NHLBI研究的议员一起参加了会议。这是一个充满灵感和感激之夜的夜晚,由小提琴神童凯撒·桑特(Caesar Sant)的表演结束,他出生于镰状细胞贫血,并在NIH临床中心接受了挽救生命的骨髓移植。
领导的协作研究工作旨在通过创造一种以患者为中心的协作性研究环境来改变许多受镰状细胞疾病影响的人的生活。cureesci已确定并支持有希望的基因疗法,目前正在多中心临床试验中评估。已向FDA提交了两种疗法,以供研究新药赞助商进行审查和批准;这些临床试验的初步结果预计将在三到五年内。cureesci专注于使用基因疗法修饰造血干细胞以防止遗传突变制造镰状红细胞的治疗策略。这可以使更广泛的镰状细胞疾病患者可用治疗疗法。一项Cureesc临床试验于2022年开业,用于入学,第二次临床试验预计将于2024年上半年开始。
在初级保健环境中诊断不足,特别是在非裔美国人患者和当前或以前的吸烟者中。未经诊断的患者患有健康受损,急性呼吸事件和死亡率的风险更大。COPD的诊断测试是肺活量测定法。然而,COPD的疾病症状(例如气道炎症,气流阻塞,肺气肿,呼吸急促,运动不耐受)更加复杂和信息丰富。系统的失败诊断疾病可能会阻碍对疾病表现的理解和人群的进展,并有剥夺风险,并使健康差异永久存在。NHLBI资助的研究人员一直在研究新工具,以减轻缺失的COPD诊断。最近由NHLBI资助的研究发现,有烟草暴露和保留的肺活量法(TEP)和症状(症状性TEP)的参与者的肺功能下降率相似,COPD的发生率相似,而COPD的发病率与没有症状的TEP(无症状TEP),但在两次症状上的参与者的症状更高,而speciave则多于有症状的症状。
英国政府为防止和解决无家可归的人设定了立法框架。自2017年以来,英国政府一直采取行动加强立法,将重点转移到预防上,并减少为包括家庭暴力的儿童以及在武装部队服役的障碍。立法赋予地方当局在回应无家可归者方面的主要作用。它得到了预防赠款形式的大量资金。
摘要 —本文提出了 LightSleepNet——一种基于轻量级 1-d 卷积神经网络 (CNN) 的个性化实时睡眠分期架构,可在硬件资源有限的各种移动平台上实现。所提出的架构仅需要输入 30 秒单通道 EEG 信号即可进行分类。使用由组 1-d 卷积组成的两个残差块代替传统的卷积层来消除 CNN 中的冗余。在每个卷积层中插入通道混洗以提高准确性。为了避免过度拟合训练集,使用全局平均池化 (GAP) 层替换全连接层,这进一步显著减少了模型参数的总数。提出了一种结合自适应批量归一化 (AdaBN) 和梯度重新加权的个性化算法,用于无监督域自适应。易于转移到新受试者的示例具有更高的优先级,并且该算法可以针对新受试者进行个性化而无需重新训练。实验结果表明,仅需 4576 百万次每秒浮点运算 (MFLOP) 计算和 43.08 K 个参数,就能达到 83.8% 的最佳总体准确率。