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使用结构方程模型预测军人家庭子女的适应力水平、求助态度和照顾者关系对其自杀倾向评分的影响
使用结构方程模型预测军人家庭子女的适应力水平、求助态度和照顾者关系与其自杀倾向评分的关系 作者：JESSICA L. TINSTMAN JONES ED.S./M.ED.，佛罗里达大学，2015 年 提交的论文部分满足了中央佛罗里达大学社区创新与教育学院咨询师教育和学校心理学系哲学博士学位的要求 佛罗里达州奥兰多 2021 年春季学期 主要教授：Laurie O. Campbell 和 Glenn W. Lambie
HKU 2023 JUPAS录取得分.pdf
Remarks: Conversion of levels to scores (category A): 5**=8.5, 5*=7, 5=5.5, 4=4, 3=3, 2=2, 1=1, Others=0 Conversion of grades to scores (category C): A=7, B=5.5, C=4, D=2.5, E=1, Others=0 The result(s) of Liberal Studies, Combined Science and Integrated Science achieved in previous坐着也将被考虑。仅在适用时才考虑评分公式中的第六和第七受试者。持有5位可计算学科的学生仍然有资格考虑。
表现有叶和DOAC分数，以预测用直接口服抗凝剂治疗的心房颤动患者中的重大出血事件：来自前瞻性欧洲观察登记处的报告
生物医学，代谢和神经科学系，摩德纳大学和雷吉奥·埃米莉亚大学，Policlinico di Modena，通过Del Pozzo 71，Modena 41121，Modena 41121，意大利B临床和实验医学计划，Modena和Reggio Emilia，Modena of Modiver Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardial c Cardia Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, United Kingdom d Department of Translational and Precision Medicine, Sapienza – University of Rome, Italy e Department of Clinical Sciences and Community Health, University of Milan, Milan, Italy f Division of Subacute Care, IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Milani, Italy g Department of Clinical Medicine, Aalborg University,丹麦AALBORG
电池电动汽车（BEV）快速充电（FC）在寒冷天气中优化目标管理培训：基于网络的方法
Table 3.1 Goal Management Training Module Descriptions ....................................................... 20 Table 3.2 Battery Quantitative Outcome Measures ...................................................................... 26 Table 4.1 Participant Characteristics ............................................................................................ 32 Table 4.2 WebGMT Group 1 CRTS-GMT scores of two raters across randomly selected session recordings ...................................................................................................................................... 38 Table 4.3 WebGMT Group 2 CRTS-GMT scores of two raters across randomly selected session recordings ...................................................................................................................................... 38 Table 4.4 Participant Feedback Survey ........................................................................................ 39 Table 4.5 DKEFS raw score significance using the reliable change index .................................. 40 Table 4.6 Neuropsychological tests of executive function raw score significance using students t- test ................................................................................................................................................. 40 Table 4.7 Dysexecutive Questionnaire raw scores using students t-test ...................................... 40 Table 4.8 Goal Attainment Scale measure .................................................................................... 41
ABCD 研究中 n-Back 任务的计算建模：漂移扩散模型参数与精神障碍和心脏代谢疾病多基因评分的关联
摘要背景：认知功能障碍在精神障碍中很常见，是儿童期的一个潜在风险因素。儿童期认知功能与精神障碍多基因风险之间的关联性质和程度尚不清楚。我们应用计算模型来深入了解儿童期决策和工作记忆背后的机制过程及其与精神障碍和合并心脏代谢疾病的多基因风险评分 (PRS) 的关联。方法：我们使用漂移扩散模型推断青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究中 3707 名 9 至 10 岁儿童在 n-back 任务期间决策和工作记忆背后的潜在计算过程。估计了基于单核苷酸多态性的认知表型的遗传性，包括计算参数、聚合 n-back 任务表现和神经认知评估。计算了阿尔茨海默病、躁郁症、冠状动脉疾病 (CAD)、重度抑郁症、强迫症、精神分裂症和 2 型糖尿病的 PRS。结果：认知表型的遗传度估计值为 12% 至 38%。贝叶斯混合模型显示，证据积累速度越慢，CAD 和精神分裂症的 PRS 越高。非决策时间越长，阿尔茨海默病的 PRS 越高，而 CAD 的 PRS 越低。决策阈值越窄，CAD 的 PRS 越高。负荷依赖性对非决策时间和决策阈值的影响分别与阿尔茨海默病和 CAD 的 PRS 相关。总体神经认知测试评分与任何精神或心脏代谢表型的 PRS 均无关。结论：我们发现计算认知过程与精神疾病和心脏代谢疾病的遗传风险之间存在明显的关联，这可能代表儿童认知风险因素。
教育和电子病历及基因组网络，使用多基因风险评分进行大规模临床试验的挑战和经验教训
多基因风险评分 (PRS) 可以识别出患常见复杂疾病风险较高的个体，从而改善医疗保健。然而，在临床实践中使用 PRS 需要仔细评估患者、提供者和医疗保健系统的需求和能力。电子病历和基因组学 (eMERGE) 网络正在进行一项合作研究，该研究将向 25,000 名儿科和成人参与者返回 PRS。所有参与者都将收到一份风险报告，根据 PRS，可能将他们归类为患有 10 种疾病中的一种或多种的高风险（每种疾病约 2-10%）。研究人群包括来自种族和少数民族人群、服务不足的人群以及医疗结果较差的人群的参与者。所有 10 个 eMERGE 临床站点都进行了焦点小组、访谈和/或调查，以了解主要利益相关者（参与者、提供者和/或研究人员）的教育需求。总的来说，这些研究强调了需要一些工具来解决 PRS 的感知好处/价值、所需的教育/支持类型、可访问性以及与 PRS 相关的知识和理解。根据这些初步研究的结果，该网络协调了培训计划和正式/非正式教育资源。本文总结了 eMERGE 评估教育需求和为主要利益相关者制定教育方法的集体方法。它讨论了遇到的挑战和提供的解决方案。© 2023 美国医学遗传学和基因组学学院。由 Elsevier Inc. 出版。保留所有权利。
高级流行病学方法课程 - 2025年11月18日至21日，弗莱彻健康酒店 - 荷兰莱顿
Tuesday 18 November 2025 13.00-13.30 Coffee, lunch and welcome 13.30-13.40 Introduction to the course 13.40-14.55 Causality, an introduction 14.45-15.00 Break 15.00-16.00 Data and models 16.00-17.30 Estimands & Target trial emulation – part 1 18.00-19.30 Dinner 19.30-20.30 Estimands & Target trial emulation – part 2 Wednesday 19 November 2025 8.30-9.00 Coffee and welcome 9.00-10.00 Propensity scores: theory 10.00-10.15 Break 10.15-11.30 Propensity scores: computer practical 11.30-12.30 Negative controls 12.30-13.30 Lunch 13.30-14.30 Mediation analysis 14.30-15.30 Instrumental variable & Mendelian randomisation: theory 15.30-16.00 Break 16.00-17.30 Exercise Mendelian randomization 18.00-19.30晚餐19.30-21.00定量偏置分析
数字平台经济指数2020
Figure 1: The platform-based ecosystem 4 Table 1: Keys to Building a Sustainable Digital Platform Economy 5 Figure 2: The structure of DPE index 7 Table 2: The DPE index ranking of the countries, 2020 14 Figure 3: The connection between development and the DPE Index scores (third-degree polynomial adjustment) 15 Table 3: The four sub-index scores and ranking of the first 25 countries 16 Table 4: The four groups of the countries and average基于十二个支柱的支柱得分17图4：通过支柱18的欧洲国家图5：基于DE和EE分数之间的差异以及与发展隐含趋势线的偏差。19表5：关于DPE指数趋势线偏差以及数字生态系统/企业家生态系统混合21的建议政策建议21图6：全球前100名平台公司（2020年6月）22 22