男女受成员国朝着目标的进步的影响不同。某些类型的VIO借用,贩运和司法问题的机会对女性的影响要比男性更大,这会使女性在目标下的整体成就方面落后16。男性更有可能成为致命暴力的受害者,经历犯罪行为过程或从事腐败,但妇女会因亲密伴侣和家庭成员而被杀害的妇女分别受到杀害的影响。女性也比男性更有可能在自己的社会上感到不安全,并且它们构成了大多数在全球被发现的人口贩运的受害者。虽然女性的女性比全球监狱中的男性少,但没有判刑的妇女比例高于男性,一旦对妇女进行贩运的调查,她们比男性更有可能被起诉和定罪。在几个目标16个目标(例如与贿赂或枪支贩运有关的目标)上监测性别特定的进展仍然是一个挑战,这是由于性别差异有限且可比较的数据。
本手册的这一部分旨在深入了解计算机在图书馆和信息服务应用中的潜力。此外,已经使用计算机系统的组织可能希望改进时间,希望本部分也能对他们有用。因此,有些主题的处理比较肤浅,而另一些主题的处理则比较深入。它首先简要介绍计算机在图书馆和信息系统中的一些使用方式。接下来(第二章)是对计算机的简化解释,旨在让那些不熟悉计算机的人深入了解主要的硬件和软件部分。第三章讨论数据输入问题,包括数据集的输入、数据标签、格式和验证技术。接下来是对旨在帮助选择设备的输入设备类型的回顾(第四章)。第五章简要介绍 % 计算机存储设备。不涉及缩微胶片,因为这将在本手册第三卷中处理。第六章讨论
从研究卓越性的角度来看,2001-2002 财政年度是另一个非常成功的年份。教职员工继续获得大量研究经费。报告期内,每位教职员工的平均研究经费达到 238,000 美元。由 M. Sideris 博士和 N. El-Sheimy 博士领导的两个多学科、多大学团队获得了 GEOIDE 网络卓越中心颁发的总计 1,091,000 美元的三年期项目经费。NSERC 战略拨款 460,000 美元授予一个由 N. El-Sheimy 博士担任首席研究员的教职员工团队。C. Valeo 博士获得了阿尔伯塔省独创基金颁发的 243,275 美元的设立经费。 M.E. Cannon 博士获得了享有盛誉的 NSERC Steacie 奖学金,该奖学金颁发给过去十二年内获得博士学位的最杰出的加拿大大学科学家或工程师。这是工程学院历史上第一次有教职员工获得此项奖学金。
癫痫是神经内科门诊常见的神经系统疾病。左乙拉西坦是治疗癫痫的常用抗癫痫药物之一,具有良好的疗效和耐受性。它经肾脏排泄,不依赖于细胞色素 p450。据报道,它有嗜睡、头痛、头晕、抑郁和焦虑等不良反应。此外,据报道,左乙拉西坦可引起急性肾损伤 (AKI) 和肾功能紊乱,这可能与其排泄方式有关,并且可能产生肾毒性,尤其是高负荷剂量时。我们报告的是一名患有癫痫的年轻女性患者因癫痫持续状态入院,开始服用负荷剂量 3 克左乙拉西坦,然后每天两次服用 1 克维持剂量,癫痫发作得到控制,但她出现了急性肾损伤,停用左乙拉西坦并在未进行肾透析的情况下进行医疗管理后病情有所改善,并出院回家,情况稳定。医生和医疗保健提供者应该了解这种罕见的不良反应和可用的管理方案,以便更好地护理患者并取得更好的结果。
Gilbert Y. Leclerc是一位经验丰富的专业人士,在商业界和社区领导层中都具有良好的表现记录。拥有超过15年的商业银行业务经验和专门从事金融服务的工商管理硕士(MBA),吉尔伯特(Gilbert)为他从事的每一努力带来了丰富的知识和专业知识。作为爱德华王子县旅游与商业会议厅的前任主席三年,吉尔伯特在一个关键的过渡时期表现出了战略性的愿景和领导才能。他的任期证明了旨在促进经济增长并促进贝尔维尔和爱德华王子县的积极业务关系的创新政策和策略的实现。吉尔伯特(Gilbert)在战略规划,政策制定和金融敏锐度方面的丰富经验在他的各种角色中发挥了重要作用,包括经济发展委员会副主席和爱德华王子县商会董事会主席。他在倡导复杂的监管环境的能力
ChatGPT 等生成式人工智能 (AI) 聊天机器人日益流行,对社交媒体产生了变革性的影响。随着人工智能生成内容的普及,人们对网络隐私和错误信息的担忧不断增加。在社交媒体平台中,Discord 支持人工智能集成——这使得其主要的“Z 世代”用户群特别容易接触到人工智能生成的内容。我们调查了 Z 世代的个人 (n = 335),以评估他们在 Discord 上区分人工智能生成文本和人类撰写的文本的能力。调查采用了 ChatGPT 的一次性提示,伪装成在 Discord.com 平台上收到的短信。我们探讨了人口统计因素对能力的影响,以及参与者对 Discord 和人工智能技术的熟悉程度。我们发现 Z 世代的人无法辨别人工智能和人类编写的文本(p = 0.011),而那些自称对 Discord 熟悉程度较低的人与那些自称有人工智能使用经验的人相比,在识别人类编写文本方面表现出更高的能力(p << 0.0001)。我们的结果表明,人工智能技术与 Z 世代流行的沟通方式之间存在微妙的关系,为人机交互、数字通信和人工智能素养提供了宝贵的见解。
全球人口目前正面临着史无前例的老龄化危机,具有认知障碍,包括轻度认知障碍(MCI),这是一个重大的公共健康挑战。这些障碍,尤其是痴呆症,一种严重的认知下降形式,对医疗保健基础设施和社会结构施加了巨大压力[1,2]。MCI的普遍性通常是痴呆症的先兆,随着年龄的增长而增加,增加了老年人的风险[3-5]。在中国出现了令人震惊的趋势,因为大约20%的65岁及以上的个体被诊断出患有MCI [6],这是一种疗养院居民中大幅增加的行为[7,8]。这种差异可能归因于这些人的基本心理需求被更严重地忽视或不足以满足[9,10]。虽然没有立即使人衰弱,但与MCI相关的微妙认知下降显着影响了个体的心理健康,通常表现为增加的抑郁症状和降低的治疗依从性[11]。当前延迟认知能力下降的策略包括药理学和非骨料干预措施[12-15]。一项研究表明,药理学解决方案在恢复老年人的认知功能方面的疗效有限,指向
社会经济因素也会影响GDM的风险[6,28]。该全国范围内的分析表明,在社会经济贫困率高的地区,GDM的PREV率高于低剥夺的地区。此外,随着时间的推移,这些因地区社会经济剥夺而遭受的不平等已扩大。在本研究中无法确定,社会经济剥夺地区的筛查率在社会经济剥夺地区的增加或GDM风险因素的增加增加的程度无法确定。对巴伐利亚州的数据分析,与区域剥夺指数(巴伐利亚多剥夺指数)结合使用,揭示了这种可能性。在2013年和2014年(即引入GDM筛选后,在高度剥夺的地区观察到GDM的患病率更高,而不是前几年[29]。作者得出的结论是,筛查尤其是在高度贫困地区的妇女。应当指出的是,如果没有进一步的ADO,巴伐利亚的结果就不能被赋予整个德国。,随着时间的推移,GDM重要风险因素的社会经济不平等现象也有所增加。例如,对调查数据进行的分析,其中使用有关教育和收入的信息确定社会经济状况,表明
社会经济因素也会影响GDM的风险[6,28]。该全国范围内的分析表明,在社会经济贫困率高的地区,GDM的PREV率高于低剥夺的地区。此外,随着时间的推移,这些因地区社会经济剥夺而遭受的不平等已扩大。在本研究中无法确定,社会经济剥夺地区的筛查率在社会经济剥夺地区的增加或GDM风险因素的增加增加的程度无法确定。对巴伐利亚州的数据分析,与区域剥夺指数(巴伐利亚多剥夺指数)结合使用,揭示了这种可能性。在2013年和2014年(即引入GDM筛选后,在高度剥夺的地区观察到GDM的患病率更高,而不是前几年[29]。作者得出的结论是,筛查尤其是在高度贫困地区的妇女。应当指出的是,如果没有进一步的ADO,巴伐利亚的结果就不能被赋予整个德国。,随着时间的推移,GDM重要风险因素的社会经济不平等现象也有所增加。例如,对调查数据进行的分析,其中使用有关教育和收入的信息确定社会经济状况,表明
腕管综合征(CTS)是中位神经压缩引起的最常见的局灶性单肌病,全球患病率为2.7-5.8%[1-6]。这种综合征影响了成年人口的7%至16%,是病假和工作障碍的主要原因[7]。可能引起该综合征的某些疾病包括代谢性疾病,胶原蛋白血管疾病,肥胖,肾衰竭,避孕药使用和内分泌疾病,例如甲状腺功能减退症[1,2,4,8]。此外,糖尿病,创伤,重手动和重复性工作,肿瘤,淀粉样变性和结节病都被确定为CTS的潜在危险因素[1,4,9]。CT的症状包括麻木,尤其是在夜间,神经疼痛以及手腕中位神经的局部压缩的神经性疼痛[10]。虽然这种综合征的感觉症状通常局限于手指,但它们可以延伸到手腕,前臂,甚至整个手。cts在45至64岁之间和男性中的年龄更为普遍(10%对1%)[2,8]。糖尿病是一种慢性多系统疾病,其特征是由于胰岛素的产生不足或使用而导致高血和尿液葡萄糖水平[11,12]。2019年,所有糖尿病(4.63亿)成年人中有79%居住在发展中国家,到2045年,这一数字预计将增长到84%(7亿)[13-15]。糖尿病的估计患病率在全球6.4%,到2030年预测的PREV率为7.7%[14]。糖尿病是全球残疾的主要原因之一。据报道, CTS发生在多达15%的糖尿病患者中。CTS发生在多达15%的糖尿病患者中。由于人口增长,衰老和生活方式的变化,其前期的增长[4,12,16]。报告表明,糖尿病患者患CTS的寿命风险约为85%,尽管先前的研究对糖尿病与CTS之间的关联产生了矛盾的结果[17-20]。近年来,全世界已经进行了许多研究,以调查糖尿病和CTS之间的关系,其中很大一部分表明糖尿病会增加患有CTS的风险[3,5,21-21-26]。然而,还有一些研究表明,糖尿病与CTS的发生之间没有关联[17,27 - 34]。例如,Wiberg等。(2022)调查了英国以上40万人的糖尿病与CTS之间的关联。他们报告的糖尿病与CT之间关联的比值比为2.31(95%CI:2.17–2.46)[35]。然而,在一项与Low等人相关的研究中。研究了美国糖尿病与CT之间的关联,观察到调整后的比值比等于0.84(95%CI:0.65–1.09; p = 0.20)[36]。由于确定糖尿病是否增加CTS风险的不一致,系统的审查和荟萃分析研究是得出明确结论并回答科学问题的最佳方法之一。本研究旨在使用该领域进行的研究结果,通过系统的审查和荟萃分析方法来研究糖尿病和CT之间的关联。