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抗癌药物不良反应模式
摘要简介：抗癌药物是全球药物不良反应 (ADR) 负担中的重要一环。任何量化其严重程度并提供最新知识的尝试都将有助于肿瘤学家开出更安全的处方。目的：这项观察性随访研究针对接受抗癌治疗的新诊断癌症患者进行，旨在确定 ADR 的频率、严重程度、因果关系、可预测性和可预防性。受试者和方法：对患者进行 6 个月的随访，以了解不良事件的发生情况。使用 IBM SPSS Statistics for Windows，版本 22.0。（纽约州阿蒙克）分析数据，并以描述性统计的形式呈现。结果：每位患者平均被开具约 6.85 ± 1.51（平均值 ± 标准误差）种药物。所有接受抗癌化疗的患者（100%）均出现 ADR。脱发、恶心呕吐、灼热刺痛和麻木是最常见的 ADR。女性脱发 ( P < 0.0004)、恶心 ( P < 0.03) 和口腔溃疡 ( P < 0.02) 的发生率较高。最高反应为 2 级 (69.53%)。大多数反应 (75.80%) 出现在接受第一个周期的 10 天内。99.58% 的反应并不严重。根据世界卫生组织 - 乌普萨拉监测中心的标准，99.47% 的 ADR 属于可能类别。根据 Naranjo 算法，100% 的 ADR 属于很可能类别。大约 94.80% 的反应被发现是可预测的。大约 56.47% 的反应可能是可以预防的，43.53% 的反应是无法预防的。结论：在新诊断的癌症患者中出现了多种 ADR。其中大多数是可预测的、严重程度轻度至中度的、不严重的且可以预防的。大多数 ADR 会随着时间的推移而恢复。
引用本文：Farhana Borg，Mikael Winberg，Niklas Gericke＆Johan Borg（2025年2月17日）：校长对Sustinabilit的观点和报告的行动
摘要虽然学龄前校长对于整合可持续性很重要，但对此主题的研究很少。使用嵌入式混合方法方法，本研究探索并比较了50个校长的观点和与可持续性有关的观点和行动，该行动与25个未来和25种非核心认证的随机取样的幼儿园（总计290个）的25个市政学前班的随机随机抽样。使用半结构化问卷，从学前班的原理收集数据。整个学校方法花模型被用作分析定性数据的分析框架，而定量数据则受到潜在结构歧视性分析的正交预测。根据参与的校长，经过生态认证的学龄前儿童着重于增加儿童对可持续性的知识和利益，而非证券认证的学龄前儿童着重于发展教师可持续性能力的策略。这与发现生态认证的学龄前儿童在其领导实践中对可持续性更细微和多方面的观点相一致，表明在某种程度上，生态认证在某种程度上起着重要作用。该研究还强调了在学龄前教育中采用整个学校可持续性方法的潜力。交叉验证至少在瑞典背景下支持结论的普遍性。
致武装部队部编辑人员的说明
在周日于荣军院主持向哈基人、莫加兹尼人以及各个辅助和类似组织人员举行的全国致敬仪式之后，帕特里夏·米拉莱斯将于 9 月 28 日周三前往卡昂，与卡昂承认与赔偿部门的代理人会面，该部门负责处理哈基人的赔偿文件。
课程主题：化学反应中的能量转移
1. 在两个杯子中倒入等量的水。在进行演示时让水达到室温。 2. 为全班同学举起速效冷敷袋和热敷袋。 3. 询问学生是否曾使用过这两种产品治疗伤口。 4. 向学生解释，化学反应是产生冷敷袋冷却和加热效果的原因。解释当冷敷袋内单独袋子中的盐化合物与水接触时，会发生化学反应。 5. 测量并记录两个杯子的水温。在白板或交互式白板上记录初始温度，让全班同学看得见。 6. 启动热敷袋。 7. 将热敷袋放入杯子中。 8. 测量并记录水温。在全班同学看得见的地方记录最终温度。 9. 从杯子中取出袋子。将袋子在班上传递，让学生观察热传递。 10. 向学生解释，在冷敷袋冷却和加热过程中，化学能转化为热能。
在成人和青少年有自闭症或
1 NB：为了促进本文的可读性，我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”，因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择（有关理由，请参见方法部分）。
AIS 人机交互事务 - NSF-PAR
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能（AI）的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时，部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中，我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑，并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。