背景:2型糖尿病(T2DM)是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的:这项研究确定了药物依从性的水平,并探讨了在宿雾南方医学中心(CSMC)家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法:从8月至2023年10月,在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷,分为三个不遵守领域。的含义,频率和百分比用于分析依从性,社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果:共有69名参与者。总体而言,部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循(CRNA)结构域中,部分依从性(39.1%)存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄(AOR 1.363,95%CI 0.345-5.386),女性(AOR 1.544,95%CI 0.386-6.176),低收入(AOR 1.05,95%CI 0.352-3.135%),1.135%的频率(AOR 1.05%) CI 0.44-4.664),T2DM的持续时间不到10年(AOR 1.99,95%CI 0.46-8.637)。结论:对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响,这反映在总体部分依从性,CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究,以调查对糖尿病药物(例如糖尿病知识,患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通)不遵守的其他可能因素。
肺移植(LTX)是目前针对终末期肺部疾病患者的护理中流托。根据联合器官共享网络(UNOS),2022年在美国进行了2,692次肺移植。尽管进行了肺部移植的数量,但同种异体移植物仍然是肾脏,肝脏和心脏中最不耐用的固体器官(1)。原发性移植功能障碍(PGD)是在围手术期的直接围手术期间肺部同种异体功能障碍的主要原因,载有10-30%的患者的发病率可观察到死亡率高达40%的患者(2,3)。尽管PGD发展背后的确切病理生理学尚无共识,但缺血 - 再灌注损伤通常被认为是其发育的主要因素,原因是多种原因(4-6)。首先,肺是一个独特的器官,带有双血
根结线虫(Meloidogyne spp。,rkn)是全球最具破坏性的内寄生虫线虫之一,通常导致作物生长和产量的降低。洞悉宿主-RKN相互作用的动力学,尤其是在不同的生物和非生物环境中,对于设计新型的RKN缓解措施可能是关键的。植物促进生长细菌(PGPB)涉及不同的植物生长增强活动,例如生物铜质化,病原体抑制和全身耐药性的诱导。我们总结了有关PGPB和非生物因素(例如土壤pH,质地,结构,水分等)作用的最新知识。在调节RKN-host相互作用中。rkn直接或间接地受到不同PGPB的影响,相互作用中的非生物因子相互作用以及对RKN感染的宿主反应。我们强调了(i)PGPB直接和间接影响RKN-宿主相互作用的三方(host-rkn-pgpb)现象; (ii)宿主对根际PGPB的选择和富集的影响; (iii)土壤微生物如何增强RKN寄生虫; (iv)宿主在RKN-PGPB相互作用中的影响,以及(v)非生物因子在调节三方相互作用中的作用。此外,我们讨论了不同的农业实践如何改变相互作用。最后,我们强调将三方互动知识纳入集成的RKN管理策略的重要性。
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型,这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织(包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑)中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似,具体如下:它们可通过酸/乙醇提取,并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽,需要二硫键才能起作用,并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长,而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化,结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同,但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样,它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析,然后进行高压液相色谱分析,总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时,最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织(包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌)中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽(称为转化生长因子 (TGF))。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽,称为肉瘤生长因子 (SGF),是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽,它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化,这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义:(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失;(ii) 单层细胞过度生长;(iii) 细胞形状改变,导致指示细胞呈现肿瘤表型;(iv) 获得锚定独立性,从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落,并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性(5-7)。
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统(HFAC)以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型,以增强安全信息的分类,分析和利用。此外,要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型,建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络,它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
根据“ SFDR授权法规的问和答案(Q&A)(委员会授权法规(EU)2022/1288)”,日期为2022年11月17日,考虑到“ 2023年4月12日的咨询委员会”,欧洲委员会的共同委员会的咨询委员会,授权的第25、26和27点。 (PAI 1除外),所有金融产品的所有直接和间接投资都为投资公司或主权提供资金。
摘要:全世界都对使用协作机器人 (Cobots) 来降低工作相关的肌肉骨骼疾病 (WMSD) 风险感兴趣。虽然该领域的先前研究已经认识到在设计阶段考虑人体工程学和人为因素 (E&HF) 的重要性,但大多数研究倾向于强调由于人机协作 (HRC) 而带来的工作站改进。基于文献综述,本研究总结了将 E&HF 视为要求而不是输出的研究。在本文中,作者有兴趣了解现有的研究,这些研究侧重于 Cobots 的人体工程学要求实施,以及用于设计更安全的协作工作站的方法。本次审查是在四个著名的出版物数据库中进行的:Scopus、Web of Science、Pubmed 和 Google Scholar,搜索关键词“协作机器人”或“Cobots”或“HRC”和“人体工程学”或“人为因素”。根据纳入标准,审查了 20 篇文章,并提供了每篇文章的主要结论。此外,重点关注了在 HRC 系统设计阶段考虑 E&HF 的研究与在 HRC 系统上实时应用 E&HF 的研究之间的细分。结果证明了该主题的新颖性,尤其是实时应用人体工程学作为一项要求。在全球范围内,所审查研究的结果表明,将 E&HF 要求集成到 HRC 系统中作为降低 WMSD 风险的相关投入具有潜力。
摘要:对于患有先天性心脏缺陷(CHD)的儿童,可能需要进行体外生活支持。这项回顾性的单中心研究旨在调查体外膜氧合(ECMO)儿童的结果,重点是各种危险因素。在88例患者中,有36例(41%)具有单腹膜心脏缺陷,而52(59%)的患者患有双心脏缺陷。总共有25个(28%)幸存,第一个组中有7(8%),后者有18个(20%)。p值为0.19,表明存活率没有显着差异。患有双室心脏的儿童的ECMO持续时间较短,但在重症监护室中停留更长的时间。单个心室的儿童(赔率[OR] 1.57,95%的置信间隔[CI] 0.67–3.7)的儿童ECMO并发症的总体率更高。在两组中,出血都是最常见的并发症。单个心室患者(22%比9.6%),第二次ECMO运行的发生更为常见。ECMO对于包括单腹膜患者在内的先天性心脏缺陷的儿童有效。出血仍然是与较差的结果相关的严重并发症。需要在30天内进行第二次ECMO运行的患者的存活率较低。
1美国印第安纳波利斯印第安纳州莱利儿童医院儿科部,美国印第安纳州印第安纳波利斯印第安纳大学医学院儿科学系2小儿血液学/肿瘤学系2糖尿病学,印第安纳州印第安纳波利斯儿科科学系,美国,印第安纳州印第安纳波利斯,5小儿胃肠病学科,印第安纳大学印第安纳州印第安纳波利斯医学院儿科学系儿科胃肠病学科美国印第安纳波利斯,印第安纳州肌肉骨骼健康中心8号,印第安纳大学医学院,印第安纳波利斯,美国,美国9个细胞,发育和癌症生物学系,奈特癌症研究所,俄勒冈州健康与科学大学,波特兰,波特兰,或美国,美国,
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
