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MIPIM 2025推出了一个新的专用款待，旅游和休闲枢纽，反映了
在秋天，米皮姆（Mipim）发起了第二个米皮姆挑战者计划，令人鼓舞的是30岁及以下的建立环境专业人员，为该行业带来了新的想法和新观点。通过论文竞赛选出的16个挑战者将被邀请向Mipim 2025年戛纳电影节的主要房地产领导者介绍他们的想法。提交在MIPIM网站上开放，直到2024年10月25日。获奖者将于12月宣布。MIPIM是世界上首要的房地产活动，它吸引了国际房地产行业各个部门最有影响力的参与者。代表90个国家 /地区的20,000多名代表参加了MIPIM 2024，其中包括全球前100名投资经理中的70％，管理超过4万亿欧元的资产。
MM13734危险长期的期限疗程 -
，我们将工资和数小时分配给CBSA，当时医院的校园位于不同的CBSA校园时，医院校园的位置。我们将医疗保险支付给医院的医院设施的地理位置。如果医院在不同的CBSA中设有校园或校园，则MAC在PSF的医院医院的CMS认证号（CCN）中增加了后缀，以识别并表示不同CBSA中的campus，因此可以为每个校园的地理位置提供与每个校园相关的适当工资指数，以供每个校园付款，以付款，以付款，以付款，以付款。通常，下属校园受到与主要提供者的提款和取消分类相同的规则。
埃塞俄比亚哈拉尔大三级医院成年患者的院内死亡率和相关因素
一旦被诊断出，AHF患者就可以根据表现方式使用不同的方法进行分类。取决于患者是否有HF病史，它被归类为“心力衰竭病史的患者和从没有心力衰竭病史的人发生的急性心力衰竭（ADHF）”。基于介绍时的收缩压（SBP），AHF被归类为“高血压AHF（SBP> 140mmHg），正常的AHF（SBP为90-140mmHg）和低血压AHF（SBP <90mmHg）””。根据患者的血液动力学状况，它被归类为“温暖而干燥的（充满拥塞的饱满），温暖而潮湿（灌注良好但充血），寒冷而干燥（不充血的渗透率），以及寒冷和潮湿（湿润和潮湿（灌注和充血））”。基于左心室射血分数（LVEF），AHF被归类为“射血分数减少，AHF的AHF和保留的射血分数降低”（11）。
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系中
将欧洲数字肿瘤网络 (DigiONE) 中医院的常规护理数据整合到观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 数据库中，揭示了 COVID-19 封锁期间诊断出的新原发性癌症数量和 12 个月生存率的变化 S Theophanous* 1 , H Fenton* 2 , A Lobo Gomes 3 , E Ross 4 , J Thonnard 5 , A Wolf 6 , C Brandts 6 , AL Bynens 7 , G Hall 1 , S Bachir 8 , E Bolton 1 , O Bouissou 4 , D Brucker 6 , S Cheeseman 1 , A Collard 5 , A Dekker 3 , P Galgane Banduge 3 , L Halvorsen 9 , I Kaczmarczyk 10 , D Kadioglu 8 , P Kalendralis 3 , J Khan 11 、P Mahon 2 、T Schneider 6 、L Schumann 6 、A Traverso 12 、A van Maanen 5 、C van Marcke 5 、A Vengadeswaran 8 、J Wörmann 6 、J Yeap 2 、T Yousaf 4 、R McDonald** 2 、E Hallan Naderi** +4 *共同第一作者；**共同最后作者；+通讯作者：elinad@ous-hf.no。1 利兹教学医院 NHS 信托，英国。2 IQVIA Ltd，英国。3 放射肿瘤学系（Maastro）、GROW 肿瘤和生殖研究所、马斯特里赫特大学医学中心+，荷兰。4 奥斯陆大学医院，挪威。5 比利时布鲁塞尔圣吕克大学医院。 6 德国法兰克福大学医院癌症中心。7 荷兰马斯特里赫特大学医学中心。8 德国法兰克福歌德大学医学院医学信息学研究所 (IMI)。9 比利时 edenceHealth NV。10 英国伦敦 IQVIA Ltd OMOP & PPG Solutions。11 印度 IQVIA Ltd。12 意大利米兰 IRCCS 圣拉斐尔医院。
推荐引用 推荐引用 Khan, U., & Khan, KA (2024)。酒店和旅游营销中的生成人工智能 (GAI)：感知、风险、好处和政策影响。全球酒店和旅游杂志，3(1)，62-77。https://www.doi.org/10.5038/2771-5957.3.1.1046
本研究调查了生成人工智能 (GAI) 与酒店和旅游营销的整合及其对美国行业专业人士的影响。本研究采用了混合方法，收集了 20 名专业人士的定性见解和 163 名参与者样本的定量数据。定性研究揭示了对 GAI 实施的数据隐私、客户信任和道德考虑的担忧。然而，参与者承认它有潜力提高个性化、参与度和运营效率。定量研究支持了这些发现，表明参与者对风险有一定程度的担忧，但同意 GAI 的好处。此外，参与者对 GAI 非常熟悉，强调了它对行业的适应性。本研究强调了在遵循既定原则和指导方针的同时利用人工智能技术的道德实践的重要性。政策影响强调了制定法规以应对可能出现的法律和社会挑战的必要性。理论影响扩大了对 GAI 对营销实践影响的理解，而实际影响则指导了行业利益相关者。
出院喂养类型与巴西极早产儿营养状况之间的关联：一项多中心研究
摘要 目的：研究极度早产儿饮食和体型随时间的变化趋势，以及饮食与出院/转院时体型的关系。方法：作者研究了 2012 年 1 月至 2020 年 12 月期间巴西 12 家新生儿重症监护病房的 4062 名胎龄 < 32 周且体重 < 1500 克的存活极度早产儿。出院/转院时的饮食类型分为纯母乳、纯配方奶粉或混合饮食。结果是出院时的体重和头围以及从出生到出院时体重和头围的变化。作者使用线性回归来估计饮食类型与婴儿体型（总体和按胎儿生长类别（小于胎龄 vs. 适合胎龄）分层）的调整关联。作者还研究了多年来饮食和婴儿出院时体型的趋势。结果：婴儿出生时平均胎龄为 29.3 周，平均出生体重为 1136 克。出院/转院时饮食中，22% 为纯母乳，62% 为混合奶粉，16% 为纯配方奶粉。所有饮食的婴儿体重和头围均明显低于生长图表参考值。出院/转院时，母乳和混合奶粉喂养的婴儿比仅喂养配方奶粉的婴儿体重更轻，头部更小（纯母乳、混合奶粉和纯配方奶粉喂养的婴儿体重 z：2.0、1.8 和 1.5；头部 z：1.3、1.2 和 1.1）。
机械通风的ICU患者中基于机器学习的医院死亡率的预测
我们开发了一个机器学习（ML）框架，以预测接受MV的ICU患者的医院死亡率。使用MIMIC-III数据库，我们通过ICD-9代码确定了25,202名合格患者。我们采用了向后消除和套索方法，根据临床见解和文献选择了32个功能。数据预处理包括消除超过90％丢失数据的列，并为其余缺失值使用平均插补。为解决阶级失衡，我们使用了合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）。我们使用70/30火车 - 策略分开评估了几种ML模型，包括Catboost，XGBOOST，DECOMAL TROED，随机森林，支持向量机（SVM），K-Nearest邻居（KNN）和Logistic回归。在准确性，精度，召回，F1得分，AUROC指标和校准图方面，选择了Catboost模型的出色性能。
引用：Keller B，Wunderle C，Tribolet P等。住院的糖尿病患者的营养支持和营养不良的风险：次要
抽象目标本研究的主要目的是研究营养支持对住院的糖尿病患者死亡率和营养风险的影响，参与了早期营养支持对脆弱性，功能性结果的影响以及营养不良的医疗患者患者试验（努力）试验的恢复。设计瑞士多中心，随机对照试验的次要分析。参与者患有糖尿病患者和营养不良的风险。干预措施个性化的营养支持与通常的护理。主要结果措施30天全因死亡率。最初试验中包括的2028例患者的结果，445例患者被诊断出患有糖尿病，并包括在此分析中。在营养治疗的功效方面，与对照组相比，糖尿病患者的死亡率低25％（7％vs 10％，调整后的HR 0.75（95％CI 0.39至1.43）），这一发现与统计学上没有统计学意义，与无统计学意义相似，但与整体试验效果相似，而无效的互动效果（peacitive ection ecture ecture ecture ecture ectusections ecture ecture ectusections ectusectional ectuce ectusection ecture ectusectional ectusectional bectair效果均不相似（p = 0.92）。关于营养疗法的安全性，与营养支持相关的糖尿病特异性并发症没有增加，尤其是高血糖的风险没有增加（调整后或0.97，95％CI 0.56至1.67 P = 0.90）。在医院环境中患有糖尿病和营养不良患者的结论患者患不良后果和死亡率的风险特别高。试用注册号NCT02517476。在对随机试验的二次分析中，个性化的营养支持降低了死亡率，但是这种效果并不重要，要求在这一荒谬的患者人群中进一步进行大规模试验。