摘要目的:分析孕妇社会经济水平、产科特征与疫苗接种记录的关联。方法:横断面研究,对480名产后妇女进行。孕妇接种疫苗被视为一个因变量;独立变量包括:年龄、肤色、教育、稳定的婚姻、有偿工作和产前咨询次数。使用泊松回归模型验证变量之间的关联。结果:480份孕妇宣传册中,10.63%含有乙肝疫苗接种信息;破伤风为31.46%;对于流感,90%的笔记本中没有记录。有偿工作与产前咨询和接种乙肝疫苗的次数之间存在联系。结论:在就业市场中接受产前咨询次数较多的女性未接种疫苗的比例较低。这表明社会经济不平等可能会影响孕妇接受卫生服务所需的疫苗接种。描述符:疫苗接种;产前护理;孕妇;健康水平的差异;罪孽。
《CEVECE NEAR YOU》,国家流行病学监测和疾病控制中心杂志,第10年,第2期,2020年4月至6月,是由国家流行病学监测和疾病控制中心编辑的季刊。墨西哥托卢卡州 Vertex 街区 Fidel Velázquez 街 805 号,CP 50150,电话 (722) 2-19-38-87,http://salud. edomexico.gob.mx/cevece, cevece@salud.gob.mx。责任编辑:Victor Manuel Torres Meza。独家使用权保留:04-2013-050712534600-102,ISSN:2007-5154,均由国家版权局授予。墨西哥州政府编辑委员会授予的授权编号 CE:208/05/04/20。由圣巴巴拉图形工作室印刷,地址:S. de RL de CV, Pedro Cortés 402-1, Col. Santa Barbara CP 50050, Toluca, State of Mexico。本期于2020年6月印刷完毕,印数350册。使用的照片和象形图来自 freepik.com、flaticon.com 和 thenounproject.com。
为了满足现实世界应用的要求,控制几代大语言模型(LLMS)至关重要。先前的研究试图将强化学习(RL)引入可控制的文本生成中,而大多数现有的方法都遭受了过度拟合问题(基于芬太尼的方法)或半崩溃(后处理方法)。但是,当前的RL方法通常由粗粒(句子/段落级)的反馈引导,这可能导致由于语义曲折或句子中的序言而导致次优的表现。为了解决这个问题,我们提供了一种新颖的增强学习算法,名为Tole,该算法为Kenle Vel Rewards制定了可控的文本生成,并采用了“首次量化 - 涉及的”范式来增强RL算法的鲁棒性。此外,TOLE可以灵活地扩展到多个约束,而计算费用很少。实验结果表明,我们的算法可以在单属性和多属性控制任务上实现出色的性能。我们已在https://github.com/windylee0822/ctg上发布了代码。
电子邮件:drzanoni@gmail.com摘要淋病是由细菌淋病尼美氏菌引起的疾病,它是一种性传播的感染,表现出具有多种症状的性传播感染,因此,对于诊断,显微镜检查,培养检查,培养或核酸扩增和治疗测试是第一种Ceftrix ceftrone ceftrone的关联。这是一篇文献综述,其基础是从Scielo和PubMed数据平台中获取的。研究期是2023年7月,符合葡萄牙语和英语,在线文本以及完整的文本中,符合2000年代至2023年的包含标准。作为进行更好文本评估的策略,使用了以下健康描述符(DECS):“治疗”,“淋病”和“疫苗”。细菌淋病奈瑟氏菌对被称为淋病的性传播感染(IST)负责。可以表现为男性,女性宫颈炎或尿道炎的尿道炎,也可能影响咽外部,例如咽,直,结膜,结膜,在极少数情况下,以一种系统性的方式,在两性中。确认诊断需要微观检查通过革兰氏方法,细菌培养物或核酸扩增测试模糊的样品。建议的第一行治疗是单剂量的全身治疗,通常用可注射的头孢曲松和口服阿奇霉素。然而,全球范围的主要公共卫生关注是N. Gonorrhoeae中高水平的抗菌素抗性(RAM)的出现,
•具有重复搜索的研究(n = 85)•不符合符合条件的研究设计(n = 33)•干预不是螨虫和票据的提取物混合物(n = 31)•感兴趣的结果(n = 11)