第二届欧洲 U-20 短道俱乐部 DNA 会议性别条款西班牙皇家田径联合会 (RFEA) 将保证男女有效平等作为其行动的基本原则之一。为此,本文件中出现的男性通用指代也应理解为指其相应的女性形式,除非明确说明指的是某一性别。传播未成年人形象的条款。未成年运动员图像的传播受到保护,其使用,无论出于何种目的,在任何情况下都必须得到 RFEA 或其任何所有者的明确授权。无论是在社交网络还是其他任何类型的媒体上,未经授权使用或发布均被明确禁止,并且作者对此类使用可能造成的任何侵权行为负责。第 1 条)西班牙皇家田径联合会将与阿拉贡田径联合会和 Alcampo Scorpio-71 俱乐部合作,于 2025 年 1 月 18 日在萨拉戈萨举办第二届欧洲 20 岁以下短道速滑俱乐部全国 DNA 大会,该赛事由混合俱乐部比赛组成。第 2 条)要参加此项比赛,参赛俱乐部的组织结构图中必须至少有两名持有有效 RFEA 执照的签约教练,并且必须在每个赛季进行联合会注册时将他们的姓名告知 RFEA。本次比赛将有6支球队参赛。 • 主办俱乐部 • 五家俱乐部(如果申请人不参加,则为六家),根据注册排名,考虑从 2024 年 1 月 1 日至统计数据公布之日期间其运动员的成绩统计(根据 2022 年世界田径锦标赛成绩表)所获得的最佳成绩作为标准(在此期间取得的成绩将在既定条件下予以考虑,无论运动员当时属于哪个俱乐部)。 • 在准备声明时将考虑以下测试:
第五届欧洲短道速滑推广俱乐部 DNA 会议性别条款西班牙皇家田径联合会 (RFEA) 将保证男女有效平等作为其行动的基本原则之一。为此,本文件中出现的男性通用指代也应理解为指其相应的女性形式,除非明确说明指的是某一性别。传播未成年人形象的条款。未成年运动员图像的传播受到保护,其使用,无论出于何种目的,在任何情况下都必须得到 RFEA 或其任何所有者的明确授权。无论是在社交网络还是任何其他类型的媒体上,未经授权使用或发布均被明确禁止,并且作者对此类使用可能造成的任何侵权行为负责。第 1 条)西班牙皇家田径联合会将与阿拉贡田径联合会和 Alcampo Scorpio-71 俱乐部合作,举办第五届欧洲国家 DNA 俱乐部推广类短道速滑比赛,该比赛由混合俱乐部比赛组成,比赛将于 2025 年 1 月 18 日在萨拉戈萨举行。第 2 条)为了参加这项比赛,参赛俱乐部必须在其组织结构图中至少有两名带薪教练,并且必须在每个赛季制作联合会注册表时将这些教练的姓名告知 RFEA。本次比赛将有6支球队参赛。 • 主办俱乐部 • 五家俱乐部(如果申请人不参加,则为六家),根据注册排名,考虑从 2024 年 1 月 1 日至提交统计数据之日的运动员成绩统计(根据 2022 年世界田径锦标赛成绩表)所获得的最佳分数作为标准(在此期间取得的成绩将在既定条件下予以考虑,无论运动员当时属于哪个俱乐部)。 • 在准备声明时将考虑以下测试:
经历急性心肌梗塞(AMI)的抽象背景患者有经常性AMI的风险。需要关于反复AMI的当代数据及其与返回急诊科(ED)有关胸痛的访问。方法,瑞典回顾性队列研究将患者级的数据从六家参与医院联系到四个国家记录,以构建斯德哥尔摩地区胸痛队列(SACPC)。AMI队列包括SACPC参与者,访问ED的胸痛被诊断为AMI并已活着(在研究期间对AMI的第一次初级诊断),不一定是患者的第一个AMI)。在INDEX AMI出院后的一年中,确定了复发性AMI事件的速率和时间,胸痛的回访和全因死亡率。在2011年至2016年的主要投诉中,有137 706例出现胸痛的患者中的结果,5.5%(7579/137 706)与AMI住院。总共有98.5%(7467/7579)的患者被活着出院。在索引AMI出院后的一年中,AMI患者的5.8%(432/7467)经历了≥1个经常性AMI事件。回访胸痛的回访发生在27.0%(2017/7467)的指数AMI幸存者中。在返回访问期间,在13.6%(274/2017)的患者中诊断出反复的AMI。AMI队列中的一年全因死亡率为3.1%,在复发性AMI队列中为11.6%。在此AMI人群中得出的结论,在AMI出院后的一年中,有10名AMI幸存者返回ED进行胸痛。这项研究证实了AMI幸存者的高残余缺血风险和相关的死亡率。此外,在此访问期间,超过10%的返回访问的患者被诊断出患有反复发生的AMI。
抽象目标心血管疾病(CVD)是印度最普遍的疾病之一,占总死亡的近30%。对印度人口中CVD风险评分的研究匮乏,常规风险评分的有限表现以及无法重现随机临床试验中的初始准确性的研究,这导致了有关大规模患者数据的这项研究。目的是在未来10年内开发基于人工智能的风险评分(AICVD),以预测CVD事件(例如,急性心肌梗塞/急性冠状动脉综合征),并将模型与Framingham Heart风险评分(FHRS)和QRISK3进行比较。方法我们的研究包括31599名从2009年至2018年的18-91岁的参与者在印度的六家阿波罗医院。使用Spearman相关系数和倾向分数匹配的多步风险因素选择过程产生了21个风险因素。使用多层神经网络预测事件发生(分类)和事件的时间(危害模型)的风险因素建立了一个深度学习危害模型。此外,该模型通过来自印度和荷兰的独立回顾人群进行了验证,并与FHRS和QRISK3进行了比较。结果深度学习危害模型的性能良好(曲线下的区域(AUC)0.853)。验证和比较结果显示,AUC在0.84至0.92之间,阳性似然比(AICVD -6.16至FHRS -FHRS -2.24和QRISK3 -1.16)和准确性(AICVD -80.15%至FHRS至FHRS 59.71%和Qrisk3 51.51.51.51.51.51.51.51.51.57%)。在荷兰队列中,AICVD还优于Framingham心风险模型(AUC -0.737 vs 0.707)。结论本研究得出的结论是,新型基于AI的CVD风险评分对心脏事件的预测性能高于印度人群的常规风险评分。试用注册号CTRI/2019/07/020471。
Kenora Rainy River区域实验室计划(KRRRLP)有幸在伍兹地区医院(LWDH)的湖中有两名病理学家,以帮助满足该地区所有六家医院的需求,但是由于病理学家的全国性短缺,这是2022年退休之前的挑战。没有现场病理学家,该地区所有医院继续进行手术程序的能力处于危险之中。幸运的是,与大学卫生网络实验室医学计划开发了合作伙伴,以确保所有区域实验室服务的继续,包括新的手术病理模型。新的病理结构要求LWDH的医疗实验室技术人员(MLTS)承担毛手术病理样本的任务。除了先前在Sioux Lookout Meno Ya Win Health Center(SLMHC)上进行的紧急毛术的一小部分外,该过程大多是该地区的新事物,该过程以实时远程支撑为指导,并通过与LWDH的病理学家相连的平板电脑进行了实时远程支持。这个过程非常麻烦,平板电脑的成像功能是平庸的。很明显,将需要采用新的模型,将需要对UHN病理团队进行实时远程访问,以便以类似方式支持LWDH的MLTS,以供他们提交给他们的更多案例。幸运的是,SLMHC实验室团队在其伤口护理诊所发现了一项技术,该技术似乎很适合转化为实验室使用,以更有效地提供所需的虚拟支持。这项技术称为Televu,并被LWDH采用。Televu是一项合作技术,它使用增强现实,人工智能和IoT设备提供远程医疗援助。使用Televu系统,用户可以从远处获得其他医疗专业人员的实时医疗指导和支持。解决方案集成了智能眼镜,相机和其他智能设备等物联网设备。屏幕记录和记录将地理上分开的团队一起提供护理。
摘要 准确识别可从有希望的治疗方法中受益的患者非常困难,这使得证明创伤性脑损伤 (TBI) 新疗法的有效性变得具有挑战性。尽管机器学习越来越多地应用于这项任务,但现有的二元结果预测模型不足以对 TBI 患者进行有效分层。本研究的目的是开发一个准确的三类结果预测模型,以便对患者进行适当的分层。为此,使用自 2018 年 1 月以来日本六家医院收治的 1200 名钝性 TBI 患者(每家机构 200 例连续病例)的回顾性平衡数据进行模型训练和验证。我们纳入了在急诊科获得的 21 个预测因子,包括年龄、性别、六项临床发现、四个实验室参数、八个计算机断层扫描结果和一项紧急开颅手术。我们开发了两种机器学习模型(XGBoost 和密集神经网络)和逻辑回归模型,以根据出院时的格拉斯哥预后量表扩展版 (GOSE) 预测三类结果。使用 n = 1000 的训练数据集开发预测模型,并使用引导法在验证数据集(n = 80)和测试数据集(n = 120)上进行两轮验证,评估其预测性能。在总共 1200 名患者中,患者年龄中位数为 71 岁,199 名(16.7%)患有严重 TBI,104 名患者(8.7%)接受了紧急开颅手术。住院时间中位数为 13.0 天。三级结果为 709 例患者(59.1%)恢复良好/中度残疾,416 例患者(34.7%)严重残疾/植物状态,75 例患者(6.2%)死亡。XGBoost 模型在最终验证中表现良好,灵敏度为 69.5%,准确率为 82.5%,受试者工作特征曲线下面积为 0.901。在受试者工作特征曲线分析方面,XGBoost 略胜于基于神经网络和逻辑回归的模型。特别是,XGBoost
通过胸部 X 光片进行预测:一项多中心研究 主要研究员:佐藤洋一 名古屋大学医学院 共同研究员:山本则夫 宫本整形外科医院 稻垣直哉 慈惠大学柏医院 家崎雄介 国立医院组织 名古屋医疗中心 高原俊介 兵库县立加古川医疗中心 尽管全世界患有骨质疏松症的患者数量正在增加,但目前的诊断和治疗还不够充分。在这项研究中,我们开发了一个深度学习模型来通过胸部 X 光片预测骨矿物质密度 (BMD) 和 T 值,胸部 X 光片是最常见、最容易获得且成本最低的医学影像检查方法之一。本研究中使用的数据集包含 17,899 张图像,这些图像对应于 2010 年至 2021 年期间在六家医院接受双能 X 射线吸收仪 (DXA) 和胸部 X 光检查的 10,102 名患者。对于学习标签,我们使用 (1) 髋部和腰椎的 BMD (g/cm2) 和 (2) 基于髋部或腰椎 T 分数的诊断(正常、骨质减少和骨质疏松症)。然后,我们通过胸部 X 光片、年龄和性别的集成学习来训练深度学习模型,以使用回归和 T 分数进行多类分类来预测 BMD。我们评估了以下两个指标来评估深度学习模型的性能:(1) 预测和真实 BMD 之间的相关性和 (2) 预测类别和真实类别之间 T 分数的一致性。BMD 预测的相关系数为髋部 = 0.75,腰椎 = 0.63。正常、骨质减少和骨质疏松诊断的 T 分数预测曲线下面积分别为 0.89、0.70 和 0.84。这些结果表明,所提出的深度学习模型可能适用于通过预测胸部 X 光片的 BMD 和 T 分数来筛查骨质疏松症患者。
目的:近年来,护士和护生遭遇职场暴力 (WPV) 的案例数量高得惊人。然而,管理和发展护生 WPV 能力的报道仍然不足。因此,本研究调查了护理实习生管理职场暴力能力 (MWVC) 的现状,并确定了影响其 MWVC 的相关因素。参与者和方法:2023 年 7 月,来自中国湖南省六家三级医院的 817 名护理实习生参加了本研究。使用职场暴力管理能力量表 (MWVCS)、患者风险识别能力评估问卷和护生专业身份问卷 (PIQNS) 通过在线调查问卷收集数据。结果:在参与者中,91.1% 为女性(n=744),68.1%(n=556)年龄在 21 至 23 岁之间,54.1%(n=442)获得学士学位。工作场所暴力管理能力得分为 123.25(SD=11.06)。多元线性回归分析显示,学历(B=3.152,p<0.001,95%CI:2.087–4.217)、亲历医院职场暴力事件(B=4.274,p<0.001,95%CI:3.164–5.384)、接受过WPV预防技能培训(B=7.196,p<0.001,95%CI:6.007–8.386)、患者风险识别能力(B=1.006,p<0.001,95%CI:1.163–0.893)和职业认同(B=0.693,p<0.001,95%CI:0.571–0.815)是护理实习生MWVC的相关因素。结论:护理实习生的职场暴力风险评估处于中等水平。为提高职场暴力风险评估水平,建议加强对WPV预防和管理的培训,特别是针对具有大专以上学历、无目击WPV事件经验、未接受过WPV预防技能培训、患者风险识别能力和专业认同度较低的实习生。本研究结果可指导制定有针对性的培训计划和支持措施,提高实习生管理WPV的能力,促进其专业成长和心理健康,同时为护理教育者和管理者提供重要的见解和干预技术。关键词:护理实习生,管理职场暴力能力,患者风险识别能力,专业认同,相关因素
奥尔巴尼 — 纽约州公共服务委员会 (Commission) 今天收到了一份关于委员会在全面遵守《气候领导和社区保护法》或《气候法》要求方面的行动和活动的最新情况。此外,委员会还审查了实现可再生能源计划目标的进展情况,以及上一年度《气候法》投资对纳税人产生的成本和收益,包括节能、发电和减少温室气体排放。包含这些信息的报告重点介绍了委员会为实现清洁能源未来和稳定气候而批准的投资。“纽约州全国领先的气候议程是全国最积极的气候和清洁能源计划,”委员会主席 Rory M. Christian 说。“纽约州公共服务部 (DPS) 致力于透明地实施《气候法》。这份报告告诉纽约人委员会和部门正在采取哪些措施来减少排放,并提供可靠、实惠和清洁的能源效益。我们将继续寻找更容易跟踪计划成果的方法。”纽约州在实现《气候法案》关于清洁能源增长和减排目标的初期努力中投入了大量资金。2022 年,六家大型投资者拥有的公用事业公司和长岛电力局在《气候法案》相关项目上投资了超过 11 亿美元。在此期间,纽约州能源研究与发展局 (NYSERDA) 从负荷服务实体筹集了超过 6.45 亿美元,用于根据清洁能源标准运营的清洁能源项目。纽约州立法机构认识到,以减少温室气体排放的形式实现雄心勃勃的气候和能源目标是应对气候变化不利影响的必要条件。通过《气候法案》,立法机关向委员会和 DPS 发出了新的指令,包括要求建立可再生能源计划,以实现到 2030 年电网至少由 70% 的可再生能源供电,到 2040 年实现零排放电网。《气候法案》的指令要求委员会在现有努力的基础上,通过部署清洁能源资源和能源存储技术、能源效率和建筑电气化措施以及电动汽车充电基础设施来应对气候变化。在
执行摘要 财务数据可以讲述一个人的故事,包括一个人的“宗教、意识形态、观点和兴趣”1 以及一个人的“政治倾向、所在地等等”。2 由于这些数据的实用性,联邦执法机构越来越多地与金融机构协调,以确保更多地获取美国人的私人财务信息,通常不需要经过法律程序,并使用《银行保密法》等联邦法律来做到这一点。这份中期报告延续了司法委员会及其专门小组委员会对联邦政府武器化在美国金融监控方面的监督。根据非公开文件,本报告揭示了美国人金融隐私的腐朽状态以及联邦政府广泛的、无证的监控计划。在一名举报人披露 2021 年 1 月 6 日事件发生后,美国银行 (BoA) 未经法律程序自愿向联邦调查局 (FBI) 提供了一份当时在华盛顿特区使用 BoA 信用卡或借记卡的所有个人名单后,委员会和特别小组委员会开始对政府主导的金融监控进行调查。3 为了回应这些指控以及 FBI 官员的确凿证词,委员会和特别小组委员会向 BoA 和其他六家国家金融机构索取了关于在未经法律程序的情况下向联邦执法部门提供美国人私人财务信息的文件。4 2024 年 3 月 6 日,委员会和特别小组委员会发布了一份中期报告,揭露联邦执法部门使用“MAGA”和“TRUMP”等笼统的搜索词来针对美国人,甚至将购买宗教文本或枪支视为“极端主义”的指标。 5 该报告详细说明了联邦执法部门如何嘲讽美国公民——将那些反对枪支管制、开放边境、新冠疫情封锁、疫苗强制令和“深层政府”的美国人视为潜在的国内恐怖分子。6 在这些披露之后,委员会和特别小组委员会要求 17 个不同的实体(包括国家银行、众筹网站、货币服务企业和美国财政部)提供更多文件和通信,以进一步审查联邦政府和金融机构的信息共享关系,并确定联邦政府是否滥用其获取美国人敏感财务信息的权限。7 迄今为止,委员会和特别小组委员会已经审查了超过 48,000 页文件,并进行了三次额外的转录采访。