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o r i g i n a l r e s a r c h哮喘算术问卷（ANQ）的验证：因素A
背景：哮喘的全球患病率不断提高，需要有效的疾病管理，患者及其家人扮演核心角色。增强护理人员中的健康素养（HL）对于改善哮喘结果至关重要。目的：本研究旨在验证哮喘计算问卷（AR-ANQ）的阿拉伯语版本，以解决针对讲阿拉伯语人群的HL评估工具中的差距。患者和方法：共有400名哮喘儿童父母在门诊呼吸道诊所完成了AR-ANQ。验证性因素分析（CFA）和RASCH分析用于评估仪器的心理测量特性。结果：CFA支持AR-ANQ的一维结构，具有出色的模型拟合指数（χ²/DF = 4.6，SRMR = 0.02，CFI = 0.99，GFI = 0.99，TLI = 0.96）和高内部一致性（Cronbach'sα= 0.82）。RASCH分析进一步证明了心理鲁棒性，具有较高的人和分离可靠性（分别为0.74和0.99）和可接受的INFIT和服装统计。结论：哮喘计算问卷（AR-ANQ）的阿拉伯语版本是评估哮喘儿童父母健康素养的可靠且有效的工具。关键字：哮喘计算问卷，哮喘，健康素养，阿拉伯语，小儿
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摘要为了确保机器学习模型可靠并且广泛适用，交叉验证方法至关重要。他们提供了一种有条不紊的方法来调整超参数，评估模型性能以及通过过度拟合，不平衡数据和时间依赖性解决问题。本评论文章对机器学习中使用的许多交叉验证策略进行了详尽的分析，从诸如K折的交叉验证等传统技术到针对特定类型的数据和学习目标的更专业策略。除了当前的发展和交叉验证方法中的最佳实践外，我们还介绍了每种技术的基本原理，用途，利益和弊端。我们还强调了要考虑的重要因素和建议，以根据数据集的特性和建模目标选择合适的交叉验证程序。这项研究的目的是使学者和实践者彻底了解交叉验证方法及其在开发可用的可用文献中开发可靠和可靠的机器学习模型方面的重要性。
在第564节中验证新兴病原体的某些体外诊断设备已宣布紧急：行业和员工指南草案
食品药品监督管理局（FDA或代理机构）在保护美国15个免受新兴传染病，潜在的公共卫生16紧急情况和公共卫生紧急情况等威胁方面起着至关重要的作用。fda正在发布该指南草案，描述17条建议验证某些体外诊断设备（IVD），以验证18种病原体，当卫生和公共服务部长宣布这种情况19为IVDS宣布为紧急情况授权（EUAS）为IVDS的第564条规定，这是对IVD的合理性。 564 21宣言”），基于第564条的基本决定，即公共22次卫生紧急情况或公共卫生紧急情况的重要潜力。23
如何实施替代货币？具有定性荟萃分析的设计原理模型的验证
介绍在气候危机时期和对民主攻击的时期，由公民，非政府组织和公共行政部门发行和管理的替代形式的货币（通常称为社会，社区或替代货币（ACS））正在探索要成为克服贫困，社会排斥和经济约束的有趣工具。尽管从业人员和研究人员在全球实施和调查ACS方面表现出了越来越多的兴趣，但我们发现缺乏对他们的设计原理的理解，即有助于指导设计及其实施的原则。
定量可靠的RP-HPLC方法开发和验证lacosamide抗癫痫药Vavilala vishwes
摘要：将lacosamide处方为部分发作性癫痫发作，作为治疗原发性概隆持续性癫痫发作的辅助药。已开发和验证了经过验证的反相HPLC方法，以简单，精确，负担得起和准确的方式确定Lacosamide的乙酸含量。乙酸的每日摄入量极限，该乙酸在ICH建议下被归类为III类溶剂。通过使用这种方法监测Lacosamide中的乙酸，使用Kromasil-C18（250 x 4.6mm，5µm）和通过正磷酸缓冲液（1.0 mL正噬磷酸溶解在1升HPLC级水中）和乙酸盐和乙酸酯和乙酸酯和乙酸酯和乙酸酯的流动相。以1.0 mL/min的流速和210 nm的检测波长，在30.0分钟内实现了很小的运行时。具有线性回归曲线（R 2 = 0.99），线性的工作浓度为0.025–7.5mg/ml的范围，分别为8.2ppm和24.9ppm，限制了检测（LOD）和定量（LOD）（LOD）（LOQ）。建议的方法简单，敏感，并且能够直接分析乙酸的量而无需反应。
FTIR UATR方法的定量验证用于确定咖啡因
验证使用FTIR UATR确定绿茶样品中咖啡因的方法。ATR（减弱总反射率）是一种无损分析技术，首先没有样品制备。咖啡因是在波数1600和1700 cm -1中出现的吸收中确定的。使用咖啡因浓度的标准溶液0-5％的校准曲线测量可产生良好的线性性，相关系数值（R 2）为0.9978。精度为％RSD（2,8369％），满足接受2/3 CV Horwitz（4,5323）的要求。通过峰值方法进行精度，导致回收率为100.3％的百分比，满足接受95-105％的要求。本研究显示了该方法在绿茶样品中进行咖啡因分析的适用性。
人工智能在香港儿童骨龄评估中的验证
摘要 简介：我们试图评估人工智能 (AI) 自动化骨龄分析软件 BoneXpert 3.0 在确定香港儿童骨龄方面的准确性。方法：纳入了 2019 年 1 月至 12 月在香港一家三级转诊中心用于骨龄评估的所有左手和腕部 X 光片。我们将两名经验丰富的儿科放射科医生评估的这些 X 光片的骨龄与使用 Greulich 和 Pyle 方法的 BoneXpert 分析进行比较。还进行了基于性别的骨龄比较。评估包括计算 Spearman 相关性 (r)、判定系数 (R 2) 和准确度（均方根误差）。通过 Bland-Altman 分析评估手动和人工智能生成的评估之间的一致性。结果：共分析了 99 张骨龄 X 光片。平均实际年龄为 9.8 岁（标准差 [SD] = 3.9 岁）。人工和人工智能分析显示出很强的相关性（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。Bland-Altman 分析显示平均差异为 -0.08 岁（SD = 0.73 岁），一致性界限在 1.35 和 -1.51 岁之间。按性别分层后，视觉和人工智能生成的骨龄评估之间的相关性仍然很强（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。人工智能骨龄分析的准确率为所有研究 0.74 岁，女性 0.79 岁，男性 0.65 岁。结论：BoneXpert 在当地儿科人群的骨龄评估中可靠且准确。
2024 年信息和通信技术（验证）法案
1. 简称 ................................................................................................................................................5 2. 解释 ................................................................................................................................................5 3. 许可费的确认 ................................................................................................................................6 4. 豁免 ................................................................................................................................................7 5. 法院的命令或裁定 ......................................................................................................................7 6. 过渡条款 - 未决和正在进行的诉讼 .............................................................................................8
基于MRI的大脑体积模型的开发和验证预测早产新生儿的精神运动不良结果
在2012年1月至2019年12月之间出生的遣散儿童医院住院的早产新生儿被连续收集。纳入标准包括在1500 g下进行出生体重的婴儿，他们在校正年龄（CA）18-24个月（CA）的婴儿和幼儿发育第二版（BSID-II）评估均接受了茶MRI和Bayley量表第二版（BSID-II）。使用3D T1WI的TEA MRI，脑量信息源自婴儿FreeSurfer。内部胶囊后肢的分数各向异性的平均值和标准偏差。人口统计信息和合并症被用作临床信息。研究队列在训练和测试集中分配为7：3。随机森林和逻辑回归模型，以预测低精神运动指数（PDI <85）和低精神发展指数（MDI <85）。性能指标，包括接收器工作曲线（AUROC）下的面积，准确性，灵敏度，精度和F1分数，在测试集中评估。