1阿姆斯特丹牙科学术中心(ACTA),阿姆斯特丹大学和Vrije Universiteit口腔公共卫生系荷兰的Haarlem 4数据驱动的智能社会研究小组,工程,设计与计算学院,Inholland Applied Sciences,Alkmaar,荷兰alkmaar,荷兰5个定量数据分析小组,计算机科学系,Vrije Lositeit,Vrije Uniesiteit,Amsterdam,荷兰,荷兰6号,荷兰6号,医院,阿姆斯坦纽约市,阿姆斯特郡,阿姆斯特郡,阿姆斯特郡,阿姆斯特郡,阿姆斯特式儿童。荷兰7阿姆斯特丹繁殖与发展研究所,荷兰阿姆斯特丹,荷兰8医学图书馆,大学图书馆,大学图书馆,荷兰阿姆斯特丹Vrije Universiteit,荷兰9号,荷兰的Applied pansuied人工智能,Avans Applied Sciences,Breda,荷兰,荷兰10号,荷兰皇家荷兰牙科协会(KNMT),Utrecht,Utrecht,Utrecht,Netherlands,Netherlands,Netherlands
The NadA component is a fragment of the full-length protein derived from N. meningitidis strain 2996 (peptide 8 variant 2/3) 1 . The NHBA component is a recombinant fusion protein comprised of NHBA (peptide 2) 1 and accessory protein 953 derived from N. meningitidis strains NZ98/254 and 2996, respectively. The fHbp component is a recombinant fusion protein comprised of fHbp (variant 1.1) 1 and the accessory protein 936 derived from N. meningitidis strains MC58 and 2996, respectively. These 3 recombinant proteins are individually produced in Escherichia coli and purified through a series of column chromatography steps. The OMV antigenic component is produced by fermentation of N. meningitidis strain NZ98/254 (expressing outer membrane protein Porin A [PorA] serosubtype P1.4) 2 , followed by inactivation of the bacteria by deoxycholate, which also mediates vesicle formation. The antigens are adsorbed onto aluminum hydroxide.
NADA成分是源自脑膜炎N. n. n. s. n. s. n. n. n. n. n. n. n. s.NHBA成分分别由NHBA(肽2)1和辅助蛋白953组成的重组融合蛋白分别衍生自脑膜炎N.脑膜炎菌株NZ98/254和2996。FHBP成分是由FHBP(变体1.1)1和辅助蛋白936组成的重组融合蛋白,分别衍生自Meningitis菌株MC58和2996。这3种重组蛋白是在大肠杆菌中单独产生的,并通过一系列柱色谱步骤纯化。OMV抗原成分是通过发酵脑膜炎菌株NZ98/254(表达外膜蛋白porin a [pora] Serosubtype p1.4)2,然后被脱氧乙酸酯灭活的细菌,这也介导了牛乳酪组成。抗原被吸附到氢氧化铝上。
dexus(ASX:DXS)是澳大利亚主要融合的真实资产集团,管理高质量的澳大利亚房地产和基础设施投资组合,价值545亿美元。Dexus平台包括Dexus投资组合和资金管理业务。我们直接和间接拥有148亿美元的办公,工业,零售,医疗保健,基础设施和替代方案。我们在我们的基金管理业务中又管理了397亿美元的投资,该业务为第三方资本提供了质量特定部门和多元化的真实资产产品。这项业务中的资金具有良好的绩效记录,以提供绩效并从Dexus的能力中受益。该平台的161亿美元房地产开发管道提供了发展投资组合并提高未来收益的机会。我们相信,我们的人际关系的力量和质量将永远是我们成功的核心,并且与我们的目的有着密切的联系,可以释放潜力,明天创造。我们的可持续性方法集中在我们认为我们可以产生重大影响的优先领域:客户繁荣,气候行动和增强社区。Dexus得到来自23个国家的37,000多名投资者的支持。拥有四十年的房地产和基础设施投资,资金管理,资产管理和开发方面的专业知识,我们在资本和风险管理方面拥有良好的记录,并为投资者提供回报。www.dexus.com
恢复效率和简短读取器套件的尺寸选择性能取决于输入DNA均匀且完全在解决方案中。HMW DNA有时在提取后很难重新启动并导致不均匀样本。,如果与短读取器套件一起使用,此类样品将导致低产量和较短的DNA。如果HMW DNA样品不均匀或包含粘性果冻,我们建议用5-10倍用26克针头进行针头剪切,然后允许DNA在室温下过夜,然后开始选择大小。可以通过进行一式三份浓度测量并验证浓度CV <20%来评估样品同质性。
当我们进入数字相互依存的时代时,人工智能(AI)是改变医疗保健并解决获得服务的差异和障碍的关键工具。这种观点通过提高诊断准确性,优化资源分配和扩大获得医疗服务的机会来探讨AI减少癌症护理不平等的潜力,尤其是在服务不足的社区中。尽管持续存在的障碍,例如社会经济和地理差异,但AI可以显着改善医疗保健的服务。关键应用程序包括AI驱动的健康平等监测,预测分析,心理健康支持和个性化医学。这种观点强调了包容性发展实践和道德考虑的需求,以确保各种数据表示和公平访问。强调AI在癌症护理中的作用,尤其是在低收入和中等收入国家,我们强调了协作和多学科努力在有效和道德上将AI有效整合到卫生系统中的重要性。此行动呼吁强调了对用户体验以及对癌症护理中AI实施的独特社会,文化和政治障碍的进一步研究的必要性。
自从我的文章被作为会议演讲以来,世界上发生了很多事情,在电子文字中发生了很多事情。全球抗议乔治·弗洛伊德(George Floyd)和布雷娜·泰勒(Breonna Taylor)在2020年夏季的谋杀案引发了平庸,主流和致命是白人至高无上的估计。六个月后,为了应对有关电子文献组织内部访问和权益的特定批评,其董事会发表了一份关于公平,多样性和包容性(EDI)作为核心价值的声明。作为电子文献集体第4卷的编辑,我可以证明我们以EDI为中心,以搜索和评估作品,以包括该领域规范选集的第四期。在“电子文献中白人至上的逻辑:反种族主义作为基础设施批评”中,Ryan Ikeda分享了他在搜索ELMCIP数据库中搜索“关键种族理论,“黑人女性主义”和“亚裔美国人研究”的经验。作为一项文化行为,“这些序列化的零肯定了一个非常熟悉的情感状态……护理和社区建设首先组织机构的象征结构以反映其选民”(2021)。
背景:在线健康社区已引起了一种新的电子服务,称为在线医疗咨询(OMC),从而使医生与患者之间的远程相互作用。要应对挑战,例如患者信息超负荷和医师访问的不均匀分布,在线健康社区应开发面向OMC的推荐人。目标:我们旨在全面研究哪种范式导致了面向OMC的建议成功。方法:从2011年1月至2023年12月。本评论包括与医疗保健相关的在线服务建议主题的所有论文。结果:搜索确定了611篇文章,其中26(4.3%)符合纳入标准。尽管对OMC建议的学术兴趣越来越大,但研究人员在针对电子服务的推荐人的定义方面仍缺乏共识。讨论强调了影响推荐成功的3个关键因素:功能,算法和指标。它提倡超越传统的电子商务推荐人,以建立一个针对电子服务的推荐人创新的理论框架,并解决有关2个侧面个性化建议的关键技术问题。我们的研究结果阐明了定制面向电子服务的个性化建议的重要性,以满足考虑其认知能力,决策观点和偏好的两面用户的明显期望。结论:本综述强调了电子服务的本质,特别是在OMC等知识和劳动密集型领域,患者由于缺乏领域知识而寻求可解释的建议,并且医生必须平衡其能量水平以避免过度劳累。为了实现这一目标,范式转移对于开发独特的属性和探索针对双方所涉及的双方量身定制的不同内容至关重要。
Rest of the world • Belgium: Brussels • Brazil: Rio de Janeiro, Angra dos Reis • Bulgaria: Sofia, Kozloduy • Canada: Pickering, Kincardine, Montreal • Czech Republic: Prague, Dukovany • Finland: Olkiluoto • Hungary: Budapest, Paks • Japan: Tokyo • Romania: Bucarest • Russia:莫斯科•斯洛伐克:布拉迪斯拉瓦•南非:开普敦•韩国:韩国:西尔大道•西班牙•西班牙:扎拉戈萨,马德里塔拉贡娜•瑞典•瑞典•瑞典:赫尔辛堡:赫尔辛伯格•瑞士•瑞伯斯塔特•乌克兰•乌克兰•乌克兰:基辅:基辅:基辅•基辅
背景:尽管心力衰竭患者(HF)存在几种生物标志物,但它们在常规临床实践中的使用通常受到高成本和有限的可用性的限制。目的:我们检查了分析印刷心电图(ECG)的人工智能(AI)算法的实用性,以在急性HF患者中进行结果预测。方法:我们回顾性地分析了韩国两个三级中心急性HF患者的前瞻性收集数据。基线ECG,该系统经过训练,可以检测几种紧急临床条件,包括休克,心脏骤停和左心室射血分数(LVEF)。结果:在53名(4.2%)患者中,入学的1254例患者中发生了院内心脏死亡,这些患者的关键事件的QCG得分明显高于幸存者(平均0.57,SD,SD 0.23 vs 0.23 vs平均0.29,sd 0.20,sd 0.20; p <.001; p <.001)。QCG关键评分是调整年龄,性别,合并症,HF病因/类型,房颤,心房颤动和QRS扩大后的院内心脏死亡的独立预测因子(调整后的优势比[OR] 1.68,1.68,95%CI 1.47-1.92,每0.1 ci 1.47-1.92均增加了0.1的调整;脑纳地那二肽肽水平的LVEF和N末端激素(调整后或1.59,95%CI 1.36-1.87每0.1升高; p <.001)。在长期随访期间,QCG关键评分较高的患者(> 0.5)的死亡率高于QCG关键评分较低的患者(<0.25)(调整危险比2.69,95%CI 2.14-3.38; p <.001)。结论:使用QCG关键评分预测急性HF患者的结局是可行的,这表明这种基于AI的ECG评分可能是这些患者的新型生物标志物。试验注册:ClinicalTrials.gov NCT01389843; https://clinicaltrials.gov/study/nct01389843