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临床教育中的远程机器人技术
背景：医疗保健教育的发展需要创新的工具来增强学习经验。远程介绍机器人集成在混合职业治疗博士学位（OTD）计划中，通过实现实时互动和观察促进专业间协作提供了一种变革性的方法。这项研究评估了远程机器人在患者模拟过程中提高临床技能的指导的有效性。材料和方法：与学生参与者一起使用了准实验设计。参与者经历了两个领域的课程：IA（FWIA），没有机器人的远程敏感机器人和现场工作IB（FWIB）。数据。定量分析包括配对的t检验和非参数测试，以比较FWIA和FWIB之间的分数。结果：总共分析了85个SDS和79个SSSL表格。与FWIA相比，FWIB的平均SDS得分显着高（92.73±6.52 vs. 82.87±12.43，p <0.001）。SSSLS的满意度得分从FWIA的21.63±2.92增加到FWIB的23.82±1.87（P <0.001），而自我抑制评分从33.34±4.62升至36.32±3.69（P <0.001）。结论：远程敏感机器人显着增强了对学生满意度和学习的自信心的看法。学生发现在模拟过程中学习临床技能的机器人有效。这些发现表明，触觉技术可以改善学生在医疗保健教育方面的参与和学习成果。
人乳头瘤病毒疫苗接种对感染率的影响...
高级别细胞学和组织学发病率将受到种族影响。次要假设与未接种疫苗的女性相比，18 岁之前接种疫苗的女性的 (a) 低级别细胞学和 (b) 低级别组织学发病率较低。统计分析使用 STATA（StataCorp. 2013. Stata 统计软件：第 13 版。德克萨斯州大学城：StataCorp LP）进行双样本比例检验以比较比例。为了比较高级别细胞学和组织学发病率的组间差异，在 R 版本 3.5.2 中实施了发病率比 (IRR) 分析（R 核心团队。2013. R：统计计算语言和环境。R 统计计算基金会，奥地利维也纳。URL http://www.R-project.org/）。显着性水平设定为 alpha = 0.05。报告的置信区间为百分之九十五。
Figueiredo-etal-2022-COVID-19-疫苗接受.pdf
背景：目前已有多种 COVID-19 疫苗获准用于人类，其他候选疫苗处于不同的研发阶段。有效且安全的 COVID-19 疫苗对于实现全球减少严重急性呼吸道冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的严重疾病至关重要，但包括疫苗供应和疫苗信心在内的多种因素继续影响着全球 COVID-19 疫苗的接种。在本研究中，我们探讨了全球 17 个国家/地区 COVID-19 疫苗接种意向的决定因素。方法：在这项大规模的多国研究中，我们通过 2020 年 6 月和 7 月在全国具有代表性的样本，探讨了 17 个国家/地区和 19,000 多名个人接受 COVID-19 疫苗接种的意向以及接种的社会人口和情感决定因素。我们使用贝叶斯有序逻辑回归来探讨接受 COVID-19 疫苗的意愿与个人的社会人口统计状态、他们对 COVID-19 疫苗的信心以及他们最近的情绪状态之间的关系。使用吉布斯抽样进行贝叶斯模型推断，使用 95% 贝叶斯最高后验密度区间来捕捉不确定性。结果：接受 COVID-19 疫苗的意愿在印度最高，其中 77.8%（95% HPD，75.5 至 80.0%）的受访者非常同意，如果有新的 COVID-19 疫苗，他们会接种。刚果民主共和国（15.5%，12.2 至 18.6%）和法国（26.4%，23.7 至 29.2%）的受访者中非常同意接受 COVID-19 的比例最低。对 COVID-19 疫苗安全性、重要性和有效性的信心是疫苗接种意愿的最广泛决定因素。社会人口和情感因素发挥的作用较小，在五个国家中，男性和受教育程度较高与接种意愿增加有关，而害怕感染 COVID-19 也是接种意愿的重要决定因素。解释：发现 COVID-19 疫苗接受障碍与国家和环境有关。这些发现强调了定期监测 COVID-19 疫苗信心的重要性，以确定不太可能接种疫苗的群体。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 的开放获取文章。
转移性结直肠癌中口服酪氨酸激酶抑制剂的神经精神不良药物反应：FDA不良事件报告系统的分析
结果：在4,984例病例中，有1,357例（30.2％）报告至少一个神经精神病学ADR。New potential signals for REG included neuropathy peripheral ( n = 265; reporting odds ratio, ROR = 19.48, 95% con fi dence interval, CI 95% = 17.52-22.47; information component, IC = 2.89, IC 025 -IC 075 = 2.77-3.02), hyperesthesia ( n = 18; ROR = 12.56, CI 95% = 7.90-19.96; IC = 1.74, IC 025 -IC 075 = 1.27-2.20), altered state of consciousness ( n = 15; ROR = 5.50, CI 95% = 3.31-9.14; IC = 1.57, IC 025 -IC 075 = 1.06-2.07), depressed mood ( n = 13; ROR = 1.85, CI 95% = 1.07-3.19; IC = 0.58, IC 025 -IC 075 = 0.04-1.13）和失眠（n = 63; ror = 1.48，CI 95％= 1.15-1.89; IC = 0.38，IC 025 -IC 075 = 075 = 0.13-0.63）。For ENC comprised depressed mood ( n = 4; ROR = 5.75, CI 95% = 2.15-15.39; IC = 1.74, IC 025 -IC 075 = 0.76-2.73) and cognitive disorders ( n = 3; ROR = 4.71, CI 95% = 1.51-14.66; IC = 1.54, IC 025 -IC 075 = 0.41-2.68）。
使用威布尔分布
5.1 点估计和区间估计，130 5.2 删失，130 5.3 估计方法，132 5.3.1 Menon 方法，132 5.3.2 x 0.10 的顺序统计量估计，134 5.4 威布尔参数的图形估计，136 5.4.1 完全样本，136 5.4.2 删失样本的图形估计，140 5.5 最大似然估计，145 5.5.1 指数分布，147 5.5.2 指数分布的置信区间——II 型删失，147 5.5.3 指数分布的估计——区间删失，150 5.5.4 指数分布的估计分布 - I 型删失，151 5.5.5 指数分布的估计 - 零失效情况，153 5.6 威布尔分布的 ML 估计，154 5.6.1 形状参数已知，154 5.6.2 威布尔尺度参数的置信区间 - 形状参数已知，II 型删失，155 5.6.3 威布尔分布的 ML 估计 - 形状参数未知，157
实例依赖信心和早期停止...
强化学习算法已知可以根据问题结构表现出多种收敛率。近年来，在开发依赖实例的理论以及实现此类实例最佳保证的算法中取得了很大的进步。但是，如何将这些概念用于推论目的或提早停止，因此仍然存在重要的问题，以便可以为“简单”问题保存数据和计算资源。本文开发了与数据相关的程序，这些过程与实例相关的信心区域进行评估和优化马尔可夫决策过程中的策略。值得注意的是，我们的过程仅需要黑框访问实例 - 最佳算法，然后重复使用估计算法本身中使用的样品。由此产生的数据依赖性停止规则适应了问题的实例特异性，并允许提早终止有利结构的问题。我们通过一些数值研究强调了这种早期停止规则的好处。关键字：强化学习，策略评估，信心间隔，实例依赖性，实例最佳性
哈维埃拉太阳能发电厂
由于电力购买协议允许企业锁定可持续电力的长期价格，因此当利益相关者看到巨大的经济和环境效益时，他们的信心将大增。除其他举措外，与 Atlas 合作签订企业电力购买协议正在帮助 Antofagasta Minerals 实现减少 30 万吨二氧化碳排放的目标。
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
最初发表于：范妮的金发女郎； Kraege，Vanessa；卡瓦西尼（Matthias）； Damas Fernandez，José； Vollenweider，彼得； Wandeler，吉尔斯；霍夫曼，
结果：包括三千八百fire T2D无PWH（男性78.5％，39.9 11.3岁）。中位随访4。8年（四分位间范围2.2-7.8）后，有62名参与者（1.6％）开发了T2D，对应于每1000人年的3.18（95％的浓度间隔间隔1.47-2.47-4.08）。开发T2D的参与者年龄较大（48.7 12.4 vs. 39.8 11.2岁），更有可能肥胖（22.6％vs. 7.4％），腹部肥胖（9.7％vs. 1.5％），并且比没有T2D的糖尿病家族史（32.3％vs. 19.1％）。入射T2D的AUC介于0.72（Kraege 16）和0.81（SDA，Findrisc2和Balkau）之间。敏感性在3.2％（Balkau）至67.7％（Findrisc1）之间，而特定范围在80.9％（Findrisc1）和98.3％（Balkau）之间。所有分数的阳性预测值低于20％，而负预测值高于98％。
衰老和2型糖尿病的骨骼衰老
骨质疏松症和2型糖尿病（T2D）是常见的常见疾病。这两种疾病都与骨质差和骨折风险增加有关，但骨折风险增加的发病机理却有所不同，并且是多因素的。安装evi dence现在表明，存在着衰老和能量代谢的关键基本机制。重要的是，这些机制代表了可以预防或减轻骨质疏松症和T2D的多种复杂性的干预措施的潜在可修改的治疗靶标，包括骨质质量差。这种机制已经增加了动量越来越多的动力，就是森斯·孔斯（Senes Cence），这是一种导致多种慢性疾病的细胞命运。积累的证据已经确定，许多骨骼的细胞类型易受年龄的细胞衰老。最近的工作还表明，T2D至少在成年期间，至少在小鼠中导致衰老骨细胞的成熟前积累，尽管在其他哪些其他骨居民细胞类型中尚待T2D衰老尚待观察。鉴于治疗上去除衰老细胞可以减轻与年龄相关的骨质流失和T2D诱导的代谢功能障碍，因此，在将来的研究中，重要的是要严格测试消除衰老细胞的干预措施是否也可以减轻T2D的骨骼功能，例如与Aging一样。