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如何引用本文Alidrisi D A，Alidrisi H A，Reman K A A等。 （2025年2月18日）与附带Chroni
ckd仍然严重诊断和处理不足，因为在公众，医疗保健专业人员和卫生机构中普遍缺乏认识[11]。在2009年伊拉克南部的一项回顾性单中心研究中，只有6.6％的T2DM患者发现了蛋白尿[12]。在伊拉克北部的另一项研究中，糖尿病性肾病普遍存在约14％[13]。在一项队列研究中，只有23％的CKD患者被其医生正确诊断，而大量诊断为癌症（29％）和高血压（82％）等其他疾病[14]。早期CKD的无症状表现导致诊断不足，因为大多数人仍然没有意识到自己的状况。此外，CKD与多个长期条件的关联使医疗保健从业者的识别和及时干预复杂化[15]。尽管了解了CKD诊断及其在T2DM中的并发症，但只有不到50％的患者获得了CKD的建议护理，预计到2040年，它将成为全球第五大死亡原因[10]。
Phi 角度：虚拟现实中的存在感、人为因素和性能的理论论文
虚拟现实中临场感与表现之间的关系问题对于任何希望从方法论角度使用该工具的人来说都是至关重要的。事实上，如果临场感本身可以改变表现，那么影响人机交互的个别因素可能会对表现产生影响，尽管它们与表现无关。在讨论了临场感及其引起的特殊性之后，本文研究了虚拟现实的心理生理学。这种虚拟体验是根据与主体认知特征的构成和相互关系来理解的，该认知特征由影响沉浸感处理的所有人类、环境和动机因素组成。该框架以一种便于方法论研究的方式描述了虚拟现实中表现的作用和重要性。本文基于先前的研究讨论了临场感与表现的关系，并从注意力资源的角度进行了分析。最后，表现的生态效度被描述为调节临场感与表现之间关系的因素（Phi 角）。本文介绍了该模型的局限性、应用和检验假设。这项研究不仅旨在帮助解释虚拟现实的概念化，而且还旨在改进其方法框架。
识别影响基于 BCI 的中风后运动康复结果的因素，以实现人工智能的个性化
摘要 — 中风是导致成人复杂残疾的主要原因。中风后运动障碍和认知障碍的患病率很高且持续存在。最常见的后果是对侧上肢偏瘫，超过 80% 的中风患者急性发作，超过 40% 的中风患者慢性发作。基于运动意象的脑机接口 (BCI) 在中风后运动恢复方面表现出良好的效果。然而，这种方法并不适用于所有患者，即使有效，在不同患者之间的效果也大不相同。因此需要改进。这可以通过为每位患者个性化基于 BCI 的运动康复 (MR) 计划来实现，特别是通过个性化所使用的人工智能 (AI) 模型。为此，首先必须确定成功的基于 BCI 的运动康复的预测因素。事实上，很少有研究解决影响中风后基于 BCI 的 MR 的因素的问题。因此，在本文中，我们调查了与成功使用 BCI 相关的因素以及与中风后运动康复相关的因素，以确定可能影响基于 BCI 的中风后 MR 的各种因素。然后，我们讨论如何考虑这些因素，以便开发新的 AI 算法，用于个性化的中风后基于 BCI 的 MR。索引术语 —BCI、中风运动康复、性能预测器、训练个性化、人工智能
diy beio（Techno）Logy-演员和Perspektives。第六章。 。共同生物学 - 生物技术和基因工程的下一阶段。
这些方面的未来意义自然很难精确地预测。但是，在可预见的将来将它们驳回诸如“这将保持不变”或“这将永远不会构成任何事物”之类的陈述似乎越来越不合适，而在沟通和行为模式在全球范围内以及以前所未有的速度变化以及所有社会阶层的变化时（Sauter 2013，第20页，第20页）。以下讨论的起点是Engelhard/Hagen（2012）的报告，该报告通过对公共和私人研究机构的参与者的访谈，探讨了他们对DIY生物学运动的影响以及如何影响。首先通过RüdigerTrojok（2012）的简短专业知识进行了对该主题的首次加深，以及Christof Potthof（2013）的评论报告（2013年）（Gen-Ethisches netzwerke。V.）。最终阐述是由RüdigerTrojok在另一个短期专业知识（Trojok 2014）的过程中进行的，并在最终报告准备中作为ITAS员工进行了。
霍奇金淋巴瘤患者及其在东北半岛马来西亚的预后因素的短期结局：单一中心体验
预定的临床评估，监视成像研究和实验室评估。采取了这些措施来评估治疗反应，监测疾病进展或复发以及管理与治疗相关的并发症。这项研究包括在指定期内被诊断出患有HL的患者，年龄在12岁以上，他们在诊断后至少接受了一个诱导化疗周期。在HL诊断之前患有同时发生恶性肿瘤或其他类型的恶性肿瘤，在研究期内未接受或拒绝任何治疗的患者，以及那些缺少三个以上变量的基线评估的患者。在医院USM，2006年1月1日至2018年12月31日之间进行了138例HL患者，其中126名患者符合资格标准。因此，没有采用抽样方法，并且所有合格的患者均纳入研究。使用社会科学（SPSS）版本26.0的IBM统计软件包输入和分析数据。对于分类变量，计算了观测和百分比的频率。生存分析被选择为统计检验，因为研究目标包括事件的时间，即HL的死亡或复发/进展。总生存期（OS）定义为从诊断日期到死亡日期的持续时间。生存时间的事件是在研究期间HL患者的死亡，无论死亡原因如何。对OS的审查观察结果是在研究结束时还活着的患者，或者在研究期间因随访而丧生的患者。无进展生存期（PFS）定义为从诊断日期到疾病复发/进展日期的持续时间。该研究的事件是疾病复发/进展的时候。对PFS的审查观察结果是在研究期间关闭时获得完全反应（CR）的患者，或者在研究期间因随访而失去了随访的患者。对选定的自变量进行了简单的COX比例危害模型，以提供潜在预后重要性的初步概念（P <0.25）。显着水平是从WALD统计数据中获得的。随后，使用多个COX比例危害模型来识别与OS和PF相关的死亡和疾病复发/进展的预后因素。在单变量COX回归分析中，对p值小于0.25的变量执行了两个统计分析：向前逐步（WALD）和向后逐步（WALD）。第二个分析基于模型的统计意义包括模型中的所有自变量。提出了具有调整危险比（HR）和95％置信区间的最终模型，WALD统计量和相应的P值。p值小于0.05被认为具有统计学意义。在126例HL患者中的结果，男性占主导地位，有70名男性（55.6％）和56名女性（44.4％）。中位年龄为28岁（范围12-78岁）。大多数患者不到45岁（84.9％），主要是马来人（97.6％）。
菲律宾和马来西亚民众对 COVID-19 疫苗的犹豫和信心：社会人口因素和信息搜寻的横断面研究
10 1. 南安普顿大学医学院临床信息学研究组，英国南安普顿 12 2. 马来西亚沙亚南管理与科学大学国际医学院社区医学系，马来西亚沙亚南 40100 14 3. 亚洲大都会大学医学院社区医学系，马来西亚新山 81750 16 4. 马来西亚莫纳什大学谢富年医学与健康科学学院全球公共卫生系，马来西亚双威镇 47500 18 5. 马来西亚赛城大学医学院精神病学系，马来西亚赛城 63000 20 6. 系：刑事司法教育学院，机构：JH Cerilles 州立学院，菲律宾三宝颜德尔苏尔 7028，卡里达德 22 7. 东南亚社区观察站（SEACO），Jeffrey Cheah 莫纳什大学马来西亚医学与健康科学学院，马来西亚双威镇 47500，23 24 25
双向基因组CRISPR筛选揭示了调节SARS-COV-2，MERS-COV和季节性HCOV的宿主因素
ARS-COV-2是冠状病毒疾病2019（COVID-19）大流行的病因学药。SARS-COV-2是在2002 - 2003年SARS-COV-1之后的第21世纪越过物种障碍的第三个高度致病性冠状病毒（参考文献。1 - 3）和2012年的MERS-COV（参考4）。已知另外四个HCOV（HCOV-229E，HCOV-NL63，HCOV-OC43和HCOV-HKU1）在人类的季节性循环中循环，大约有三分之一的常见冷感染感染5。像SARS-COV-1和HCOV-NL63一样，SARS-COV-2进入靶细胞的进入是由血管紧张素转化酶2（ACE2）受体6-10介导的。SARS-COV-1和SARS-COV-2使用细胞丝氨酸蛋白酶跨膜蛋白酶丝氨酸2（TMPRSS2）用于质膜6，11的尖峰蛋白启动。组织蛋白酶还参与SARS-COV峰蛋白裂解和融合肽暴露于进入时（参考文献。12 - 15）。已经报道了几个用于鉴定冠状病毒调节剂的全基因组KO CRISPR屏幕16 - 21。这些屏幕使用肾脏起源的自然允许的Simian Vero E6细胞20；肝脏起源的人类HuH7细胞（或衍生物）（非定位表达ACE2和TMPRSS2）16、18、19;和A549肺部的细胞，异位表达ACE2 17，21。在这里，我们进行了全基因组，功能丧失的CRISPR KO屏幕和功能获得的CRISPRA屏幕，包括生理学上
技术的蝴蝶效应：各种因素如何加速或
摘要本文探讨了技术奇异性的概念以及可能加速或阻碍其到来的因素。蝴蝶效应被用作一个框架，以了解复杂系统中看似很小的变化如何具有明显且无法预测的结果。在第二节中，我们讨论了可以加快技术奇异性的到来的各种因素，例如人工智能和机器学习的进步，量子计算的突破，脑部计算机界面的进展以及人类增强的进步以及纳米技术的发展以及纳米技术的发展和3D印刷。在第三节中，我们研究了可能延迟或阻碍技术奇异性的到来的因素，包括AI和机器学习中的技术局限性和挫折，围绕AI的道德和社会关注，及其对就业和隐私的影响，缺乏足够的投资，对研究和发展的投资，以及监管性的和政治的不稳定。第四节探讨了这些因素的相互作用以及它们如何影响蝴蝶效应。最后，在结论中，我们总结了所讨论的要点，并强调考虑蝴蝶效应在预测技术未来中的重要性。我们呼吁继续研究技术，以塑造其未来并减轻潜在风险。关键字：技术奇异性，蝴蝶效应，人工智能，复杂系统，量子计算。这个概念首先是由数学家和计算机科学家Vernor Vinge在1993年的文章《即将到来的技术奇异之处：如何在后人类时代生存》中引入的（Vinge，1993）。1-引言技术奇异性是一个假设的未来事件，其中人工智能超过了人类的智力，并具有递归的自我完善，从而导致技术进步的指数增长。从那时起，这一直是科学和技术社区中许多辩论和讨论的主题。技术奇异性的观念是基于这样的观念：随着人工智能变得更加先进，它最终将变得有能力提高自身，从而迅速提高其能力（Kurzweil，2005年）。这种自我完善可能会导致智力爆炸，在这种情况下，AI变得如此先进，以至于它超过了人类的智能，并能够解决问题并创造人类无法理解的创新。技术奇点的关键特征之一是加速回报的想法。这意味着，随着技术的提高，其进度率也会增加，从而导致其能力呈指数增长（Kurzweil，2001）。这可能会导致失控的效果，其中
影响孟加拉国和巴基斯坦采用 Uber 的因素
摘要：本文旨在调查消费者对采用 Uber 的行为意向，重点关注数字化和共享经济对采用 Uber 的影响。本文旨在研究孟加拉国和巴基斯坦的文化因素，这些因素导致人们采用非传统的交通方式。特别是，其他研究人员以前没有对这些国家进行比较。研究中采用计划行为理论与霍夫斯泰德的文化维度相结合来研究这两个国家的客户对采用 Uber 的行为意向。研究中使用 TAM、TPB 和霍夫斯泰德文化模型的因素进行了大量的比较。因变量在显示对自变量的积极和消极态度方面起着重要作用。本文的研究结果表明，“风险”对行为意向有负面影响。研究数据是通过在线封闭式问卷从 145 名受访者中收集的，这限制了研究的普遍性。最后，它确定了“女性”是一个更大的市场，并为 Uber 提供了一个机会，使其能够对社会普遍存在的风险进行分类，并通过成为一家全球性公司来适应当地文化，从而制定新战略。因素检查得出了很好的结论，为未来的研究人员提出了建议，并得出结论。
生物和非生物因子塑造与广泛的蕨类植物（Ophioglossaceae）的根源有关
Arbuscular mycorrhizal真菌（AMF）通过与地下社区和下面的社区以及影响Edaphic特性相互作用，在陆地生态系统中扮演着重要角色。与Fern botrychium luna-ria（Ophioglossaceae）的根部相关的AMF群落在2400 m A.S.L.的四个样带中采样。在瑞士阿尔卑斯山中，并使用元法编码进行了分析。在71个样本中鉴定了五个肾小球菌的成员。我们的分离揭示了由四个丰富的Glomus操作分类单元（OTUS）以及样品之间的低OTU更新组成的核心微生物组。AMF社区不是空间结构化的，这与与被子植物相关的大多数螺柱形成对比。pH，微观连通性和腐殖质覆盖物显着