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职业暴露后预防 - 核心概念
尽管预防暴露仍然是减少职业感染 HIV 的主要策略，但适当的暴露后管理是工作场所安全的重要组成部分。美国公共卫生服务局 (USPHS) 建议首次提倡使用职业性暴露后预防 (PEP) 可以追溯到 1996 年[1]。随着更多数据的出现和更多抗逆转录病毒药物的出现，职业性 PEP 指南已更新四次（图 1），最近一次发布为 2013 年 USPHS 职业性 PEP 指南[2、3、4、5]。职业性暴露，特别是已知存在 HIV 传播风险的暴露，是紧急医疗事项，临床医生应熟悉更新的职业性 PEP 指南。此外，所有医疗机构和诊所都应制定政策和程序，以确保有适当的机制及时进行管理。非职业性 HIV 暴露管理相关问题已在专题综述“非职业性暴露后预防”中讨论。本专题综述未讨论乙型肝炎病毒 (HBV) 或丙型肝炎病毒 (HCV) 的管理，但美国疾病控制和预防中心 (CDC) 提供了相关建议。[ 6 , 7 ]
乙肝筛查、检测和诊断 - 核心概念
美国多个组织已建议对感染 HBV 风险较高的人群进行常规乙肝病毒 (HBV) 感染筛查，其中包括美国疾病控制和预防中心 (CDC)、美国预防服务工作组 (USPSTF)、美国肝病研究协会 (AASLD) 和美国内科医师学会 (ACP) [ 1 , 2 , 3 , 4 ] 2023 年 3 月，CDC 发布了乙肝筛查和检测指南，建议对所有成年人进行普遍乙肝病毒 (HBV) 筛查，以及对选定群体进行基于风险的重复检测，使用 3 项检测面板，包括乙肝表面抗原 (HBsAg)、乙肝表面抗原抗体 (anti-HBs) 和乙肝核心抗原总抗体 (anti-HBc)。[ 5 ] 在这些建议中，“筛查”一词是指对未知感染风险增加的无症状人群进行血清学检测接触 HBV 的风险；“检测”是指对出现 HBV 相关症状或 HBV 风险增加的人进行血清学检测。[ 5 ] 以下列表总结了新的 CDC 建议草案。[ 5 ] 请注意，某些筛查指征取决于国家一级的 HBV 流行率（表 1）。[ 3 ]
腹水的诊断和治疗 - 核心概念
腰部凸起提示有腹水（图 3）。[3] 体格检查时，腹水量至少需要 1,500 mL，才能发现腰部浊音。移动性浊音试验可提高体格检查对腹水的诊断灵敏度；该试验对腹水的检测灵敏度为 83%，特异性为 56%。[3] 当病史和体格检查怀疑有腹水时，应进行腹部影像学检查。完整的腹部超声检查将确认腹水的存在，可能揭示肝硬化和门脉高压的证据（例如，肝脏结节、门静脉直径大于 12 毫米或脾肿大），并可评估肝细胞癌或门静脉血栓形成的证据。
自发性细菌性腹膜炎的识别与治疗 - 核心概念
在随访一年的腹水患者中，约 10% 至 30% 的患者会发展为自发性细菌性腹膜炎 (SBP)，估计住院死亡率为 20%。[ 1 , 2 , 3 ] 在肝硬化患者中，门诊患者的 SBP 患病率为 1.5% 至 3.5%，住院患者的 SBP 患病率约为 10%。在大多数情况下，SBP 是由肠腔内细菌移位引起的。[ 4 , 5 , 6 ] 较少见的是，SBP 是由源自远处部位（如尿路感染）的菌血症引起的。大部分SBP是由革兰氏阴性肠道菌引起的，例如大肠杆菌和肺炎克雷伯菌，但近年来，由革兰氏阳性球菌，例如肺炎链球菌、葡萄球菌属和肠球菌属引起的SBP比例明显增加[1,7,8]。与SBP发生的危险因素包括肝硬化、腹水总蛋白少于1g/dL、血清总胆红素大于2.5mg/dL、静脉曲张出血和既往发生过SBP[9,10,11,12]。使用质子泵抑制剂可能会略微增加肝硬化和腹水患者发生SBP的风险；因此，在这种情况下，只有对有明确指征的患者才应使用质子泵抑制剂[13]。
问题集3问题1（CPA vs CCA安全）15 pts
CCA安全性（有时也称为CCA-2安全性）要求对手不能区分B = 0和B = 1，即CCASEC0≈CCASEC1。我们还可以定义一个名为CCA-1安全性的轻松版本，在此修改上述游戏，以便对手在看到挑战ciphertext之后，在步骤4中不能要求任何解密查询。CCA安全性很重要，因为对手可能会让诚实的用户解密其选择并揭示其内容的一些密文（或至少某些部分信息，例如，ciphertext是否解密了是否有意义地解密了有意义的事物，例如，错误消息）。但是，诚实的用户不会泄露挑战ciphertext C ∗的内容，这是对手想要学习的内容。另外，CCA-1安全性可以建模一个场景，使对手可以暂时访问用户设备，并可以使用它来解密其选择的密文，但是一旦对手失去此访问权限，任何Ciphertext C ∗之后发送的任何Ciphertext C ∗都应保持安全。显示以下内容：
乙肝流行病学 - 核心概念
2022 年，美国估计有 13,000 例急性 HBV 感染病例（图 1）。[8] 报告的急性 HBV 病例发病率在 1985 年达到峰值，随后从 1985 年到 2010 年下降。HBV 发病率在 2010 年至 2019 年保持相对稳定，但随后在 2020-2022 年期间下降。[8,9] 从 1980 年代中期到 2010 年代初急性 HBV 发病率持续大幅下降，主要是由于常规 HBV 疫苗接种的实施和推广。[9,10] 自 2004 年以来，男性急性 HBV 发病率一直高于女性，2022 年，男性占急性 HBV 感染者的 60.3%。[8] 40-49 岁人群的急性乙型肝炎 (HBV)。[ 8 ] 2022 年，非西班牙裔黑人和非西班牙裔白人的急性乙型肝炎 (HBV) 发病率最高。[ 8 ] 在州一级，乙型肝炎 (HBV) 发病率存在很大差异，西弗吉尼亚州、佛罗里达州和缅因州在 2022 年报告的急性乙型肝炎病例率最高。[ 8 ]
减少具有紧急限制的气候预测中的不确定性：概念，示例和前景
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
结构，形状，拓扑：分子化学中的纠缠概念
分子结构和分子形状的概念在化学文献中无处不在，在化学文献中，它们通常被视为同义词，在化学教学中不可避免地存在缺点。第三个概念，即分子拓扑，不太频繁，但它是分子研究领域（例如定量结构 - 活性关系）中的参考项。本文提出了对这三个概念的认识论分析，旨在阐明其关系的性质以及它们之间的重点和差异。首先，我们讨论了术语分子结构和分子形状的各种接受。然后，我们研究了这些概念历史上的一些关键里程碑，并从认识论的角度分析了结构，形状和拓扑之间的关系。我们指出了每个概念的区别特征，我们表明它们的语义开放性，在专业的背景下可能是富有成果的，在教学背景下变成了不一致和不准确的来源，这是由于教科书制作的这些术语的误导使用所促进的。最终，我们提出了一个拟合标准，以区分分子形状，分子结构和分子拓扑的概念域。
使用机器的自杀尝试分析和预测...
科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先
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合适的材料 – 合适的工艺：材料主宰着世界，对我们所知的社会至关重要。有无数不同的材料可供选择，它们具有各种特定的性能。虽然对于许多应用来说，材料的选择相对简单，但还有许多其他新的苛刻应用，在这些应用中，选择合适的材料具有挑战性。这正是我们的专长所在。Advanced-Materials-Concepts GmbH 提供材料方面的专业知识，重点关注铝（包括铝锂）和钛等金属材料、它们的制造工艺以及在航天和航空航天、赛车和汽车以及许多其他行业的应用。我们支持为您的应用选择合适的材料，无论是现成的材料还是创新的特殊材料。我们是材料技术转移方面的专家，例如从航空航天到汽车。