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质量策略2024
General Health Status ____________________________________________________ 14 Quality of Life: Physical Health ____________________________________________ 15 Quality of Life: Mental Health _____________________________________________ 16 Health Insurance Coverage ________________________________________________ 17 Access to Health Care ____________________________________________________ 18 Disability ________________________________________________________________ 19 Food Insecurity _________________________________________________________ 20 Transportation ___________________________________________________________ 21 Exercise ________________________________________________________________ 23 Weight Status: Overweight and Obesity ____________________________________ 25 Falls ____________________________________________________________________ 27 Caregiving __________________________________________________________ 29
增长势头，因为有85％的被调查资产所有者整合或计划将自然和生物多样性整合到可持续性策略
尽管取得了进展，但资产所有者在报告与自然有关的风险方面仍然面临着巨大的挑战。该报告强调了挑战并不在于数据的可用性，而在于数据的多样性和解释。与气候指标（例如碳排放）不同，更简单的生物多样性评估需要一种细微的方法，将定性和定量见解融合。许多资产所有者仍在建立内部能力，探索合适的指标并与学术机构和非政府组织建立伙伴关系，以驾驶这些复杂性。
大学对粮食不安全观点调查的开发、验证和可靠性测试
1 犹他谷大学烹饪艺术学院，美国犹他州奥勒姆，2 杨百翰大学营养、饮食与食品科学系，美国犹他州普罗沃，3 犹他谷医院内分泌与糖尿病诊所，美国犹他州普罗沃，4 马里恩县妇女、婴儿和儿童中心，美国俄勒冈州塞勒姆，5 夏威夷大学马诺阿分校人类营养、食品与动物科学系，美国夏威夷州檀香山，6 杨百翰大学统计学系，美国犹他州普罗沃，7 俄勒冈州立大学公共卫生与人类科学学院，美国俄勒冈州科瓦利斯，8 肯塔基大学饮食与人类营养系，美国肯塔基州列克星敦
密苏里DHSS数据景观调查，成熟度评估和...
该可交付的可交付是由Guidehouse Inc.准备的，供唯一的使用和利益，并根据客户关系专门与密苏里卫生和高级服务部（“客户”）。根据本报告时可用的信息，本可交付的工作中介绍的工作代表了指南的专业判断。指南对第三方使用或依赖可交付的可交付方式或基于报告的任何决定概不负责。读者被告知，由于他们对报告中包含的数据，信息，发现和意见的依赖，他们假设他们或第三方所产生的所有责任。
引用：Hussain Z，Shah SA，Mukherjee M等。预测儿童，青少年和成人哮喘发作的风险：机器的协议L
审稿人：1 Hailu Merga博士，Jimma University对作者的评论：这项工作非常有趣，特别是使用SEM和大型样本量。，我们非常感谢您在文章上的专业评论工作。您担心，需要解决许多问题。根据您的好建议，我们对原始数据进行了重新分析，并彻底修订了先前的草稿，请参阅下面对您的评论的回答。谢谢！摘要•在摘要响应的方法部分中提及用于数据分析的软件和假设：谢谢您的建议，我们已更新了摘要的方法部分，其中包括用于数据分析的软件和假设，如下所示。请参阅干净版本中的28-33行。“ 2023年在中国广西进行了一项横断面研究。使用R软件中的多种导致方法的结构方程模型用于构建评估系统。我们假设医务人员的心理健康状况和健康教育/晋升是前期变量，并认识到健康中国（Guangxi）行动计划是一个调解人，愿意加入健康促进和对医疗服务的满意度是反映公众满意度的结果。社会人口因素也被认为是他们对结果的影响。”背景•背景部分更多地强调了行动计划的历史背景一个段落就足够了；没有一页。由于这项研究对公众满意，因此如果作者重新表明本节，更好的是。回应：感谢您的建议，我们修改了引言部分。请参阅
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第28 PWC首席执行官调查 - 两个寻呼机澳大利亚见解
澳大利亚的首席执行官开始认识到重新发明势在必行的规模和紧迫性，但比全球首席执行官要低得多。对于那些落后的人来说，存在一个鲜明的选择：自欺欺人或被破坏。PWC的第28届年度全球首席执行官调查 - 澳大利亚见解，强调了包括Genai和气候变化在内的全球大型趋势如何推动全球首席执行官的重塑。对于拥抱重新发明的公司而言，收益很大：42％的当地首席执行官指出，Genai的效率提高，气候友好的投资报告增加了全球首席执行官收入的可能性高出六倍。乐观情绪在当地企业领袖中占上风，并计划增加员工人数并追求收购。
2022年ESTS成员资格探索性调查的结果涉及机器人辅助手术的当前趋势及其训练观点
心脏外科手术室，心胸外科系，圣乔治大学医院NHS基金会信托基金会，伦敦，英国B伦敦，B胸外科司，波塔德·希罗大学医院，西班牙Majadahonda，西班牙Majadahonda，胸外科，西班牙胸腔手术部，圣詹姆斯大学医院，索尔纳克斯医院，塞鲁克斯医学院，塞鲁奇，塞图尔，塞图尔，塞鲁希尔，塞鲁希尔郡。 Sciences, University of Bologna Medical School, Bologna, Italy f Division of Thoracic Surgery unit, IRCCS Azienda Ospedaliero-Universitaria, University of Bologna Medical School, Bologna, Italy g Division of Thoracic Surgery, University Hospital Leuven, Leuven, Belgium h Division of Thoracic Surgery, Biruni University School of Medicine, Istanbul, Turkey i Division of Thoracic Surgery, Insita vita e Salute San Raffaele大学，意大利米兰，J Cardiothoracic系，Rouen University Hospital，Inserm U1096，Univrouen，Normandy，Normandy，France K胸科外科司法院，都灵大学，多利诺里诺大学，意大利，意大利，心胸外科，詹姆斯·库克大学医院，詹姆斯·库克大学医院
实现和维持口服霍乱疫苗覆盖率的挑战：从刚果民主共和国霍乱流行社区的系列横断面代表性调查中获得的见解
摘要 背景 在刚果民主共和国乌维拉开展大规模霍乱疫苗接种运动后，我们进行了三次连续的横断面代表性调查，以 (1) 估计疫苗接种覆盖率并探索地理和人口因素的异质性；(2) 研究疫苗接种的障碍和促进因素，以及 (3) 描述覆盖率随时间的变化并预测未来的覆盖率。 方法 我们收集了 2021 年 8 月、2022 年 4 月和 2023 年 4 月（接种疫苗后约 11、19 和 30 个月）的社会人口统计数据、自我报告的疫苗接种状况、人口流动以及与灭活口服霍乱疫苗 (kOCV) 相关的知识、态度和行为。我们比较了按疫苗接种状况划分的参与者的特征，并探讨了人口流动作为低覆盖率的潜在作用。我们使用指数衰减模型根据年龄别覆盖率预测随时间推移接种≥1 剂 kOCV 的人口比例。结果 我们在所有调查中招募了来自 1433 个家庭的 8735 名参与者。在调查 1（2021 年 8 月）中，≥1 剂 kOCV 的覆盖率为 55%（95% CI 51 至 60），≥2 剂的覆盖率为 23%（95% CI 20 至 27）。拒绝疫苗与对疫苗安全性缺乏信心有关，29% 未接种疫苗的成年人报告说，如果在他们所在地区开展额外的大规模疫苗接种运动，他们不太可能接受 kOCV。≥1 剂 kOCV 的覆盖率平均每年下降 18%（95% 可信区间 14 至 23），到调查 3 时（第二剂运动后约 30 个月）为 39%（95% CI 36 至 43）。结论我们的研究结果表明，在乌维拉这样的环境中，需要努力增强疫苗信心以实现更高的疫苗接种覆盖率，而通过更频繁和协调的地理疫苗接种工作可以减少疫苗覆盖率的稀释。
使用调查数据识别口腔健康差的儿童和青少年的低成本和可扩展的机器学习模型：葡萄牙的经验研究
这项实证研究评估了开发机器学习模型的潜力，以仅使用自我报告的调查数据来识别口腔健康状况不佳的儿童和青少年。这样的模型可以启用可扩展且具有成本效益的筛查和针对性的相互作用，从而优化有限的资源以改善口腔健康结果。要训练和测试模型，我们使用了来自葡萄牙市立学校的2,133名学生的数据。口腔健康差（因变量）被定义为具有落叶牙齿（DMFT）的腐烂，错过和填充的牙齿指数（DMFT）或恒定牙齿（DMFT）（DMFT）高于专家定义的阈值（DMFT/DMFT 3或4）。调查提供了有关学生口腔健康习惯，知识，信念以及食物和体育锻炼习惯的信息，这些习惯是自变量。logistic回归模型，其通过低变化过滤和递归功能消除选择的变量优于基于Precision@k Metric的复杂机器学习算法训练的各种培训，但在识别患有较差口服健康的学生方面，也进行了随机选择和基于专家规则的模型。与类似的方法和模型相比，提出的模型可以天生可以解释，广泛适用，可以弥补其较低的性能（曲线下的面积= 0.64-0.70）。这项研究是口腔保健中为数不多的分类模型审核的人之一。审核表现出与人口统计学因素（例如年龄和社会援助状况）有关的潜在偏见。解决这些偏见而没有显着损害模型性能仍然是一个挑战。结果证实了基于调查的机器学习模型来识别口腔健康差的个体的可行性，但是在现场试验中需要进一步验证这种方法和试点测试。