结果:在574名受访者中,有161个母亲的孩子被认为是疫苗固化的(拒绝= 7;延迟= 154);疫苗犹豫的患病率为28.05%。在所有推荐的疫苗中都观察到了延迟,但是仅在四种疫苗中看到拒绝或不情愿(丙型肝炎出生剂量= 1; IPV 1和2 = 2;麻疹1和2 = 3;以及rota 1、2和3 = 1)。The respondents' demographics like no or lower parent education (OR = 3.17; 95%CI = 1.50–6.72) and fewer antenatal visits (OR = 2.30; 95%CI = 1.45–3.36) showed higher odds, whereas the upper socioeconomic status showed lower odds (OR = 0.09; 95%CI = 0.02–0.36) toward vaccine hesitancy.The WHO– SAGE dimensions like awareness (OR = 0.14; 95%CI = 0.03–0.53), poor access (OR = 7.76; 95%CI = 3.65–16.51), and low acceptability of the individual (OR = 07.15; 95%CI = 1.87–27.29), community (OR = 6.21; 95%CI = 1.58–24.33)与疫苗犹豫显着相关。
关于爱尔兰长曲棍球:前线工作 爱尔兰长曲棍球为不同年龄和能力的人们开展各种项目,以促进参与并增加对比赛的了解。长曲棍球有不同的形式,包括场地曲棍球、室内曲棍球和室内曲棍球。为此,爱尔兰长曲棍球为教练和官员开展培训计划、球员发展计划、举办活动,并充当重大赛事和锦标赛的宣传机构。此外,爱尔兰长曲棍球还负责管理所有爱尔兰国家长曲棍球队和爱尔兰长曲棍球联盟 (ILL),并于 2022 年首次在爱尔兰举办世界锦标赛。爱尔兰长曲棍球还负责管理男子和女子爱尔兰项目及其相关球队,这些球队定期出国参加节日锦标赛、表演赛和其他活动。爱尔兰长曲棍球得到了 ELF 和世界长曲棍球协会的认可,但尚未在爱尔兰体育获得官方国家管理机构地位。
摘要背景:鼻息肉(CRSWNP)是一种常见疾病,其中已经识别出对外源性胁迫(例如病毒感染)的炎症反应。病毒在CRSWNP发病机理中的作用尚不清楚。目标/目标:我们旨在表征Epstein-Barr病毒(EBV),人乳头瘤病毒(HPV),人类巨细胞病毒(HCMV)和人类腺病毒(HADV)(HADV)(HADV)(HADV)和鼻息肉和邻近的配对健康的甲状儿毛肌肉。材料和方法:在45例CRSWNP患者的样品中,我们将实时PCR用于EBV,HCMV和HADV DNA检测,合并的PCR/微阵列进行HPV检测和基因分型。此外,我们使用了Eber原位杂交进行EBV检测。结果:息肉(36%)与涡轮粘膜相比(12%)的EBV检测明显更高。对于EBV,HCMV-或HADV-DNA,息肉和涡轮粘膜之间的PCR的病毒比较都没有显示出统计学上的显着差异。所有样品均为HPV阴性。的结论和意义:我们报告使用有效的方法报告了鼻息(36%)的EBV表达(36%)(36%)(12%); 45例CRSWNP患者的Eber-ish。EBV可能是可能引发息肉炎症的可能的压力源。
dnaprotein交叉链接(DPC)是非常常见的DNA病变,会干扰所有DNA交易,包括复制和转录。受损DNAPROTEIN交联修复(DPCR)的后果很严重。在细胞水平上,DPCR受损会导致双链断裂,基因组不稳定性和/或细胞死亡的形成,而在有机体水平上,DPCR缺乏与癌症,衰老和神经变性有关。诱导DPC用于医学治疗许多癌症,并了解有机体水平的修复可能会为开发新药和联合疗法与当前使用的化学治疗剂的开发提供动力。We use zebrafish (Danio rerio), an established vertebrate model to study cancer, neurodegenerative and cardiovascular diseases, and CRISPR/Cas gene editing to knockout or mutate genes of interest in order to study the interplay of DPCR factors and subpathways including proteolysis, and tyrosylDNA phosphodiesterasedependent repair at the biochemical and cellular level.i将介绍我们最近的发现,从CRISPRCAS系统产生的三种新的斑马鱼菌株:催化突变体和参与DPCR的ACRC蛋白酶的C端突变体,以及具有无活性DPCR因子的转基因菌株,无效的DPCR因子,酪液NA磷酸二酯酶1(TDP1)。我们发现ACRC是脊椎动物发育中的必不可少的蛋白酶,因为催化突变会导致早期的胚胎致死性。通过将ACRC(WT)mRNA构建体注射到突变胚胎中,我们能够种植转基因线并执行DPCR分析。我们发现ACRC是具有许多细胞底物的DPCR蛋白酶,SPRTT结构域对于修复至关重要,而本质上无序的区域是可分配的。我们还表明,TDP1是在有机体水平分辨出拓扑异构酶1和HistonedPC所必需的,并且我们进一步表征了一种新型的TDP1介导的修复途径,用于HistonedPC修复。
近年来,基于深度学习的目标检测取得了长足的进步。然而,由于域转移问题,将现成的检测器应用于看不见的域会导致性能大幅下降。为了解决这个问题,本文提出了一种新的由粗到细的特征自适应方法用于跨域目标检测。在粗粒度阶段,与文献中使用的粗糙的图像级或实例级特征对齐不同,采用注意机制提取前景区域,并通过在公共特征空间中多层对抗学习根据其边缘分布进行对齐。在细粒度阶段,我们通过最小化来自不同域但属于同一类别的全局原型的距离来进行前景的条件分布对齐。由于这种由粗到细的特征自适应,前景区域中的领域知识可以得到有效的迁移。在各种跨域检测场景中进行了大量的实验。结果是最先进的,证明了所提出方法的广泛适用性和有效性。
这项研究深入研究了健康保险交叉销售,其中将其他保险产品促进了现有保单持有人,建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险,例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型,以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法,使用各种机器学习算法(包括随机森林,k-nearest邻居,Xgboost分类器和python中的逻辑回归)分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明,逻辑回归是表现最佳的模型,当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能,包括健康保险客户信息,因此获得了0.83的准确得分,F1得分为0.91。发现的分析表明,以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入,从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用,因此有助于交叉销售策略理解的进步。
背景:人工智能 (AI) 是医疗保健领域临床决策支持 (CDS) 系统的一股变革力量。它的出现受到医疗保健数据量不断增长和多样性的推动,为患者护理、诊断、治疗和健康管理提供了巨大潜力。本研究系统地回顾了 AI 在六个领域增强 CDS 的作用,强调了其对患者结果和医疗效率的影响。方法:进行了四步系统评价,包括全面的文献检索、应用纳入和排除标准、数据提取和综合以及分析。资料来源包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar,自 2019 年以来以英文发表论文。选定的研究侧重于 AI 在 CDS 中的应用,最终审查了 32 篇论文。结果:审查确定了六个 AI CDS 领域:数据驱动的洞察和分析、诊断和预测模型、治疗优化和个性化医疗、患者监测和远程医疗集成、工作流程和管理效率以及知识管理和决策支持。每个领域对于改善 CDS 的各个方面都至关重要,从提高诊断准确性到优化资源管理。人工智能在 EHR 分析、预测分析、个性化治疗和远程医疗方面的能力表明了其在推动医疗保健方面的关键作用。讨论:人工智能通过提高诊断精度、预测能力和管理效率显著增强了医疗保健。它促进了个性化医疗、远程监控和基于证据的决策。然而,数据隐私、道德考虑和与现有系统的集成等挑战仍然存在。这需要技术人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作。结论:人工智能正在通过在多个领域增强 CDS 来彻底改变医疗保健,有助于提高效率、效果和以患者为中心的护理。然而,它应该补充而不是取代人类的专业知识。未来的方向包括道德人工智能发展、医疗保健人员的持续专业发展以及应对挑战的合作努力。这种方法确保充分利用人工智能的潜力,从而实现技术与人类护理的协同融合。
引用Lai,Adrian K M,Dick,Taylor J M,Biewener,Andrew A和Wakeling,JamesM。皇家学会界面杂志18,第1期。174(2021):20200765。
摘要 真实的核反应截面模型是可靠的重离子传输程序的重要组成部分。此类程序用于载人航天探索任务的风险评估以及离子束治疗剂量计算和治疗计划。因此,在本研究中,GSI-ESA-NASA 合作生成了总核反应截面数据集合。该数据库包括实验测量的总核-核反应截面。Tripathi、Kox、Shen、Kox-Shen 和 Hybrid-Kurotama 模型与收集的数据进行了系统比较。给出了有关模型实施的详细信息。指出了文献中的空白,并考虑了哪些模型最适合与太空辐射防护和重离子治疗最相关的系统的现有数据。