XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于机器学习的预测未计划的重新入学，这是由于主要不利
MACHINE LEARNING ALGORITHM • Training set: HCUP data from 2017 to 2018 • Test set: HCUP data in 2019 • Algorithm: Tree-based gradient boost framework (LightGBM) • Feature selection: L1 penalty • Hyperparameter tuning: Learning rate, number of leaves, minimum sum of instance weight (Hessian), frequency of subsample, subsample ratio of columns, L1 penalty, and the scale of positive and negative weight.•首先对超参数进行筛选，并使用贝叶斯搜索进行优化。•不平衡分类：成本敏感的学习•交叉验证：5倍分层的交叉验证•阈值：Youden的J统计量•分类性能指标：平衡精度； F2分数；接收器操作曲线（AUROC）下方； Precision-Recall曲线（AUPRC）下的区域
数字技术对护理院的影响对计划外的二级护理使用率和相关费用
背景：有可能避免养老院居民的大量急诊科（ED）出席。Health Call Digital Care Homes是一项基于应用程序的技术，旨在通过以电子方式记录其观察结果，以简化居民的护理。观察结果由远程临床sta验分三。这项研究评估了健康呼叫技术的效果，以减少计划外的二级护理使用和相关成本。方法：基于干预措施对健康结果和经济影响的回顾性分析。这项研究涉及2018年至2021年英国东北部的118家护理院。经常收集来自达勒姆郡和达灵顿NHS基金会信托基金的NHS二级护理数据与健康电话应用程序中的数据相关联。每月使用广义线性混合模型每月对三个结果进行建模：紧急出勤率，紧急入院和紧急入院的停留时间。采取类似的成本方法。使用模型对每个结果测试了健康调用的影响。发现：分析中使用了来自8,702名居民的数据。结果表明，健康呼叫可将紧急出勤人数减少11％[6-15％]，紧急入院25％[20-39％]和停留时间增加11％[3-18％]（逐月逐月减少28％[24-34％]）。成本分析发现，2018年每位居民的成本降低了57英镑，在2021年增加到113英镑。解释：引入数字技术，例如健康呼吁，可能会大大降低与计划外的二级护理使用情况所产生的联系和成本。
癌症患者外周插入中心导管计划外拔管的风险因素和预测模型：前瞻性、机器学习
背景：癌症确实代表着重大的公共卫生挑战，而外周插入中心静脉导管 (PICC-UE) 的计划外拔管是患者安全的关键问题。识别独立风险因素并实施高质量的评估工具以在高风险人群中早期发现，对于降低癌症患者 PICC-UE 的发病率至关重要。精准的预防和治疗策略对于改善临床环境中的患者结果和安全性至关重要。目的：本研究旨在识别与癌症患者 PICC-UE 相关的独立风险因素，并构建针对该群体的预测模型，为预测和预防这些患者的 PICC-UE 提供理论框架。方法：收集了 2022 年 1 月至 12 月的前瞻性数据，涵盖了中南大学湘雅医院的 PICC 癌症患者。每位患者都接受持续监测，直到导管拔除。患者分为两组：UE 组 (n=3107) 和非 UE 组 (n=284)。通过单变量分析、最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 算法和多变量分析确定独立危险因素。随后，将 3391 名患者按 7:3 的比例分为训练集和测试集。利用确定的预测因子，使用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法构建了 3 个预测模型。根据受试者工作特征 (ROC) 曲线和 TOPSIS (按与理想解的相似性排序偏好技术) 综合分析选择最终模型。为了进一步验证该模型，我们收集了 2022 年 6 月至 12 月青海大学附属医院和海南省人民医院 600 名癌症患者的前瞻性数据。我们使用 ROC 曲线下面积评估模型的性能以评估区分度，使用校准曲线评估校准能力，并使用决策曲线分析 (DCA) 来衡量模型的临床适用性。结果： 确定了癌症患者 PICC-UE 的独立危险因素，包括身体活动能力受损（OR 2.775，95% CI 1.951-3.946）、糖尿病（OR 1.754，95% CI 1.134-2.712）、手术史（OR 1.734，95% CI 1.313-2.290）、D-二聚体浓度升高（OR 2.376，95% CI 1.778-3.176）、靶向治疗（OR 1.441，95% CI 1.104-1.881）、手术治疗（OR 1.543，95% CI 1.152-2.066）和超过 1 次导管穿刺（OR 1.715，95% CI 1.121-2.624）。保护因素包括正常BMI（OR 0.449，95%CI 0.342～0.590）、聚氨酯导管材质（OR 0.305，95%CI 0.228～0.408）、带瓣导管（OR 0.639，95%CI 0.480～0.851）。TOPSIS综合分析结果显示，在训练集中，复合
SCG Chemicals 的数字可靠性平台如何利用人工智能 APM 来防止意外停机导致其价值链中断
该设施是使用大数据平台和分析软件收集和分析生产和机器操作数据的中心。同时，人工智能和机器学习技术分析设备状态并提供规范性建议和措施。团队访问信息并将其与实时数据关联的速度越快，他们就能越快地解决和识别发生的错误。结果是提高了工厂运营效率，并尽早发现异常，以防止设备损坏或故障。
全球糖尿病护理市场
to research and/or development, unplanned loss of patents, interruptions of supplies and production, product recall, unexpected contract breaches or terminations, government-mandated or market-driven price decreases for Novo Nordisk's products, introduction of competing products, reliance on information technology, Novo Nordisk's ability to successfully market current and new products, exposure to product liability and legal proceedings and investigations, changes in governmental laws and
事实说明：医疗保险糖尿病预防计划（MDPP）的拟议政策扩展了日历年度的模型（CY）2025 Medicare医师FE
由于Medicare＆Medicaid Services中心（CMS）在2012年引入了医院再入院计划（HRRP），因此在Medicare参与者中针对目标条件的计划外30天再入院率的总体率显着下降。1此外，研究表明，自HRRP实施以来，计划外30天的再入院率的差异已缩小，例如非西班牙裔白人和黑人患者之间的差异。2然而，尽管在计划外30天的再入院中种族差异的缩小，但与白人患者相比，黑人患者的重新入院水平仍然更高。3，广泛地，许多与社会人口相关的再入院率差异持续存在，其中包括种族和少数民族在内的服务不足的人群，居住在农村和偏远社区，残疾人的个人，以及女同性恋，同性恋，双性恋，双性恋，transgender，transgender，queer，Queer，Queer和Intersex（Lgbbtqi+）的经验，经验经验，经验很高。比他们的对手。4
成瘾行为心理学
难以控制物质使用是成瘾的核心特征，可表现为无计划使用。本研究旨在确定内部和情境对 15 至 24 岁青少年无计划使用大麻的影响（N 85；48% 为女性；27% 为 18 岁）。此外，我们将个人层面的关联与个人日常影响区分开来。生态瞬时评估方法在 1 周的监测期内捕捉了现实环境中的情感（积极：精力充沛、兴奋、善于交际、快乐、放松；消极：无聊、紧张、悲伤、有压力）和情境因素。参与者报告称 51% 的日子（269/527）没有使用计划，青少年最终在 35% 的计划外日子中使用了大麻。在日子层面，在青少年花更多时间接触大麻相关线索的日子里，他们在计划内的日子里使用更多克，而在计划外的日子里使用较少。无论使用计划如何，如果青少年在监测期间花更多时间与吸食大麻的朋友在一起，并且总体上大麻供应量更大，那么他们更有可能吸食大麻。从个人层面来看，与其他参与者相比，那些通常报告积极情绪更高的青少年在计划日吸食更多，在计划外吸食更少。无论使用计划如何，那些通常报告渴望更多、在与大麻相关的线索中停留时间更长的青少年吸食更多克，而那些通常报告消极情绪更大的青少年吸食更少。总之，研究结果揭示了几个具有明显临床相关性的因素，这可能解释了为什么有些青少年难以控制吸食大麻。
DD事件报告和GER指南
•实际或潜在的气道障碍•指控，怀疑或实际事件发生虐待，忽视或剥削儿童或弱势疾病的成人•可传染病•交易疾病•参与者的死亡•紧急情况•紧急情况•严重伤害•致命5••施加了严重的伤害•在第6页上定义的事件（第6页上定义）•首先涉及急诊人员•需要急诊人员•需要施加的急诊人员••临时人员•临时•不合适的启发范围•不合适的起源范围内的临时人员• Aid • Medication Errors • Misconduct not Involving Law Enforcement • Missing Person(s) • PRN Psychotropic Medication Usage • Property Damage • Suicide Attempts • Swallowing Inedible Items • Unplanned Hospital/Emergency Room/Urgent Care Visit • Use of Emergency Safety Interventions • Use of Restraint or Prohibited Practices • Vehicle Accident