摘要 简介 增加参与糖尿病预防计划的努力主要集中在提高糖尿病意识上,其逻辑是风险知识将促使行为改变。然而,感知风险与糖尿病预防之间的关系存在争议。这项横断面、嵌入式混合方法研究的目的是检查在患 2 型糖尿病风险较高的成年人中感知风险、糖尿病信念和预防行为之间的关系。方法数据来自里士满压力和糖研究 (n=125)。使用多维健康控制点评估糖尿病信念(即内部、机会、强大的他人)。预防行为(例如改变饮食、锻炼、烟草、酒精)通过自我报告来衡量。使用概率量表(0%–100%)来衡量患糖尿病的感知风险。逻辑和泊松回归模型量化了信念、行为和感知风险之间的关系。从开放式问题中抽象出关于预防行为的挑战和促进因素的定性主题,并使用内容分析进行总结。结果 感知的糖尿病患风险很低(中位数:35% 的可能性),只有 10% 的参与者参加过预防课程。所有糖尿病信念领域均与参与预防行为或感知的糖尿病风险无显著相关性。感知的糖尿病风险与参与预防行为无关;然而,有糖尿病家族史与感知风险密切相关(OR:3.35,95% CI:1.42 至 7.86)。预防行为的定性促进因素和障碍反映了社会心理因素(例如决心、压力、偏好)和资源(例如社会支持、时间、整体健康状况)。结论 在临床上患糖尿病风险较高的成年人中,风险感知和健康信念与参与预防行为无关。结合家族健康史信息可能会有助于提高认识。糖尿病预防计划应解决健康信念之外的障碍,以促进行为改变的参与。
小农户对尼多多盆地CSV中气候引起的压力的v ulnerability和风险行为:设计家庭和乡村级别方法的影响作者的详细信息1。Josephine W Njogu - 博士学位。内罗毕大学农业与兽医学院候选人-Kabete Campus P.O. 框25340-00100,肯尼亚内罗毕通讯作者:josephinenjogu@gmail.com 2。 乔治·卡鲁库(George Karuku)教授(博士学位) - 内罗毕大学农业与兽医科学学院讲师 - 卡贝特校园P.O. 框25340-00100内罗毕,肯尼亚电子邮件:gmoe@uonbi.ac.ke.ke 3。 John Busienei博士 - 内罗毕大学农业与兽医学院讲师 - Kabete Campus P.O. 框25340-00100内罗毕,肯尼亚电子邮件:jbusienei@uonbi.ac.ke.ke 4。 John Kamau Gathiaka教授(博士学位) - 内罗毕经济学院讲师 - 主校园。 P. O. 框30197- 00100 GPO,内罗毕,肯尼亚电子邮件:Gathiaka@ uonbi.ac.ke.ke内罗毕大学农业与兽医学院候选人-Kabete Campus P.O.框25340-00100,肯尼亚内罗毕通讯作者:josephinenjogu@gmail.com 2。乔治·卡鲁库(George Karuku)教授(博士学位) - 内罗毕大学农业与兽医科学学院讲师 - 卡贝特校园P.O.框25340-00100内罗毕,肯尼亚电子邮件:gmoe@uonbi.ac.ke.ke 3。John Busienei博士 - 内罗毕大学农业与兽医学院讲师 - Kabete Campus P.O.框25340-00100内罗毕,肯尼亚电子邮件:jbusienei@uonbi.ac.ke.ke 4。John Kamau Gathiaka教授(博士学位) - 内罗毕经济学院讲师 - 主校园。 P. O. 框30197- 00100 GPO,内罗毕,肯尼亚电子邮件:Gathiaka@ uonbi.ac.ke.keJohn Kamau Gathiaka教授(博士学位) - 内罗毕经济学院讲师 - 主校园。P. O.框30197- 00100 GPO,内罗毕,肯尼亚电子邮件:Gathiaka@ uonbi.ac.ke.ke
引言 尽管已经推出了 COVID-19 疫苗,但非药物干预措施 (NPI) 或行为、环境、社会和系统干预措施 (BESSI),例如戴口罩和保持身体距离,1 对于控制 COVID-19 大流行仍然很重要。2 瑞士的 COVID-19 疫苗接种于 2020 年 12 月下旬从最脆弱的人群开始,并于 2021 年 4 月下旬开始迅速推进,当时所有成年人开始接种疫苗。3 到 2021 年 7 月底,疫苗接种速度已经放缓。3 尽管疫苗接种率在 2021 年 7 月底之后继续逐步上升,但瑞士目前是西欧 COVID-19 疫苗接种率最低的国家,截至 2022 年 1 月撰写本文时,只有 67.5% 的人接种了两剂疫苗,4 这使得在瑞士环境下持续采用 BESSI 尤为重要。在进行本研究时,瑞士正在接种 BNT162b2 和 mRNA-1273 疫苗。5
AIM:众所周知,Apelin-13是主要神经肽之一,在与情绪障碍有关的电路中起着明确而至关重要的作用。在病理焦虑的发展和/或维持中,海马和杏仁核的异常起着重要作用。在这里,我们评估了Apelin-13对雄性大鼠焦虑样行为的潜在抗焦虑作用。材料和方法:总共48名男性Wistar大鼠分为4组(n = 12)。控制(C),社会隔离(SI),Apelin-13(a)和社会隔离 + Apelin- 13(SI + A)。在C和A组中,每个笼子中有四只动物持续8周。 在Si和Si+A组中,将每只动物单独饲养8周。 在该APELIN-13给药之后,通过渗透泛滥。 使用高架迷宫(EPM),开放式测试(OFT)和灯光盒(LDB)评估了与焦虑/抑郁相关的行为。 我们还测量了APELIN-13,APELIN受体(APJ),脑衍生的神经营养因子(BDNF),哺乳动物阿托纳同源物1(Mash1),Nestin,Doublecortin(DCX)和神经素的表达。 这些是指示海马中焦虑机制的重要标记。 结果:我们的研究结果表明,Apelin-13给药减少了焦虑行为。 敞开的手臂完整,在A组中花费的时间更高。 在开放式测试中,SI组的修饰和饲养较低。 此外,在A组中,APELIN-13和APJ基因表达较高。在C和A组中,每个笼子中有四只动物持续8周。在Si和Si+A组中,将每只动物单独饲养8周。在该APELIN-13给药之后,通过渗透泛滥。使用高架迷宫(EPM),开放式测试(OFT)和灯光盒(LDB)评估了与焦虑/抑郁相关的行为。我们还测量了APELIN-13,APELIN受体(APJ),脑衍生的神经营养因子(BDNF),哺乳动物阿托纳同源物1(Mash1),Nestin,Doublecortin(DCX)和神经素的表达。这些是指示海马中焦虑机制的重要标记。结果:我们的研究结果表明,Apelin-13给药减少了焦虑行为。敞开的手臂完整,在A组中花费的时间更高。在开放式测试中,SI组的修饰和饲养较低。此外,在A组中,APELIN-13和APJ基因表达较高。结论:研究的结果表明,Apelin-13输注可能导致雄性大鼠与焦虑相关的行为减少。
摘要人工智能(AI)和机器学习(ML)在预测农业干旱期间的行为方面的整合已在增强农业弹性和可持续性方面取得了重大进步。研究表明,ML算法可以分析有关环境条件,农作物健康和经济因素的多种数据集,从而使农民有能力做出有关资源管理的明智决定。AI显示出优化节水实践的希望,尤其是在易于干旱的地区至关重要,从而提高了农业供应链的生产力和生态管理。确保在各种农业环境中,尤其是在具有传统农业实践的开发地区,强调具有文化意识的AI应用程序。关键字:人工智能,机器学习,农业干旱
结果:分析包括 2489 人(574 例阳性病例,23.1%;1915 例对照,76.9%;中位年龄 [四分位距]:35 [27–51] 岁)。虽然教育和家庭收入与感染无关,但医护人员身份与感染有关(aOR:1.45;95% 置信区间 [CI]:1.03–2.06)。参加 5 人或以上聚会的人感染几率高于参加小型聚会的人(aOR:2.58;95% CI:1.14–5.83)。由于存在较高的偏倚风险(例如未确定的先前感染),因此无法估计疫苗接种状态的绝对疫苗有效性。第一次加强针(32%;95% CI:-120–79)和第二次加强针(48%;95% CI:-23–78)的相对疫苗有效性均为中等(CI 均较宽),尽管半年后呈减弱趋势。
癌症是由于遗传和表观遗传学改变的积累而发展的,这些改变最终决定了患者中观察到的疾病表现。了解每种DNA改变如何破坏细胞行为,最终影响疾病发展的能力将支持更有效的,定制的疗法的设计。皮肤皮肤黑色素瘤是鉴定疾病表型分子原因的肿瘤类型。每个患者由于阳光引起的损害而引起的复杂的突变曲线,这使得通过比较患者的样本来辨别单个突变的影响很复杂:它们在许多方面有所不同,并非全部驱动疾病。除了突变之外,表观遗传改变是黑色素瘤发育的特征。黑色素瘤在DNA甲基化和可及性中表现出严重的破坏,并且影响染色质结构的突变在患者中很常见。尽管如此,尚不清楚染色质状态因遗传改变而导致染色质状态以及它们在塑造细胞行为中的作用。学生将结合实验和计算方法,以阐明黑色素瘤中DNA序列/结构与分子表型之间的连接。尤其是该项目将利用黑色素瘤的新型人细胞模型(Hodis*,Torlai Triglia* et al。,10.1126/science.abi8175)和单细胞基因组工具来研究DNA序列和结构中的变化如何影响黑色素瘤中的黑色素瘤表型在黑色素瘤中影响遗传和表观群体的细胞行为,并驱动遗传元素。项目的细节将根据学生的利益量身定制,并将在面试中进行讨论。该学生将成为伦敦Blizard Institute的Torlai Triglia Lab(https://ettlab.science)的一部分。关键词:癌症发展;基因型到表型;染色质;表观遗传学;黑色素瘤;单细胞技术研究环境Torlai Triglia Lab是伦敦皇后玛丽大学的生物学和行为科学学院(SBBS)中新建立的小组。我们的研究目标是通过实验和计算工具的结合结合疾病发育期间在疾病发育过程中将DNA改变与分子和细胞表型联系起来,以鉴定可行的个性化疗法靶标。
腐烂的传感器在加速我们对动物生态学的理解方面一直是关键的,提供了具有高级基本生态学理论和知情保护行动的多种数据(Snape等,2018; Nickel等,2021; Nickel等,2021; Vonbank et al。,2023; West et al。,2024)。起源于主要用于跟踪动物位置和运动的工具,动物损坏的传感器已经演变为涵盖能够监视动物环境,行为和内部状态的广泛设备(Wilmers等,2015)。动物磨损的加速度计 - 衡量运动平面加速变化的传感器 - 已用于估计各种研究系统和问题的能量支出,并推断动物行为(请参阅Halsey等人。(2011); Fehlmann et al.(2017)).通过在开阔海洋中发现大型上层鱼类产卵行为的检测到表征难以捉摸的陆地捕食者的狩猎和能量(Clarke等,2021; Wang等,2015),加速度计在生态学上已成为一个有价值的工具,并在生态学上已经大大扩展了跨越的生态范围,以前跨越了跨越的生态范围,并具有跨越的范围,并具有跨越的范围,并具有跨越的范围。 (Studd et al., 2021).加速度计捕获动物行为的实用性在于它们捕获与特定运动或与不同行为不同的特定运动或姿势相对应的不同波形模式的能力(Brown等,2013)。用于分类动物行为的机器学习模型包括来自古典机器学习分类器的多样性,例如支持向量机(Martiskainen然而,与其他传感器方式(例如GPS或温度传感器)提供的直接测量相反,加速度计数据的相对抽象的性质可以使波形的解释具有挑战性。因此,用加速度计数据识别行为通常需要将原始加速度计数据与已知行为配对,以创建标记的数据集,这些数据集可用于学习感兴趣的不同行为的特定波形模式(Brown等,2013)。由于可以收集的大量加速度计数据以及行为特征之间的微妙区别,手动检测到看不见的加速度计数据中的不同行为可能具有挑战性。为了克服这一问题,机器学习技术越来越被利用,以学习从标记的数据集中采取不同行为的加速度计模式(Chakravarty等,2019; Garde等,2021; Otsuka et al。,2024)。
语言是人类互动核心的独特人类特征。人们使用的语言通常反映出他们的个性,意图和心态。将互联网和社交媒体整合到日常生活中,大部分人类交流都被记录为书面文本。这些在线交流形式(例如,博客,评论,社交媒体帖子和电子邮件)为人类行为提供了一个窗口,因此为行为科学提供了丰富的研究机会。在这篇综述中,我们描述了如何使用自然语言处理(NLP)来分析行为科学中的文本数据。首先,我们回顾了行为科学中文本数据的应用。第二,我们描述了NLP管道并解释基本建模方法(例如,基于字典的方法和大型语言模型)。我们讨论了这些方法对行为科学的优势和缺点,尤其是关于可解释性和准确性之间的权衡。最后,我们为使用NLP提供了可行的建议,以确保严格和可重复性。
摘要 针对不同人群,无论是否患有慢性疾病或残疾,都需要制定身体活动指南,以满足不同人群的不同功能和生理需求,从而实现最佳健康效益。随着身体活动指南在促进最佳健康和福祉方面的重要性越来越受到重视,迫切需要对其进行系统评估,以确保其仍然有效、适用并与不断发展的健康需求和科学见解保持一致。本研究旨在系统地回顾、批判性地评估和比较全球身体活动和久坐行为指南,包括成人、孕妇和产后妇女以及患有慢性疾病和/或残疾人士的运动频率、强度、时间和运动类型。我们遵循系统评价和荟萃分析协议的首选报告项目清单。我们将搜索 2010 年至 2024 年 10 月之间的联合和补充医学数据库、APA PsycInfo、护理和相关健康文献累积索引、Cochrane 图书馆、教育资源信息中心、Google Scholar、MEDLINE、PubMed、Scopus、SPORTDiscus、Web of Science 和灰色文献数据库。两位审阅者将独立选择指南、提取数据并使用研究和评估指南评估 II 工具评估方法学质量。主要建议将根据既定标准进行总结并归类为“强”和“有条件”。对当前指南的全面评估将确定它们的异同,并揭示它们在实际环境中的相关性。研究结果将指导医疗保健专业人员、研究人员和政策制定者实施基于证据的建议,以管理目标人群的身体活动和久坐行为。