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人乳头瘤病毒（HPV）疫苗患者组方向（PGD）
v6.00 HPV PGD修改为：•更改为常规HPV免疫计划的一剂量时间表•更新第1页上的合格同伙，临床状况和纳入标准•添加Gardasil®9的使用中的gardasil®9在外部妊娠中使用妊娠期和特殊考虑的部分，并将其添加到一部分中，以•将其添加到一部分中•在较高的方案中添加一部分•在范围内添加一项，以•随时使用一部分，以•随时使用一部分，以•在较高的方面添加一项•在范围内添加一项，以•在此范围内添加•在此期间•在较高的方案中加上一部分，以•在范围内添加一项•在此范围内添加•在此范围内•在此范围内提出。 off-label section • update criteria for exclusion • remove 2 doses schedule from dose and frequency • remove Gardasil ® throughout the document as it has been discontinued and has not been used since July 2022 in the programme • include facilities for management for anaphylaxis statement in cautions section for consistency • add statement for separate order lines for gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) and adolescent HPV programmes on ImmForm • add如果晕厥发生在患者建议中•在书面信息部分中添加可访问的信息，请给出建议。•包括标准文本，布局和格式化的较小改写，以确保清晰度和与组织变化，网关需求和其他UKHSA PGDS的一致性，并在7月20222年7月1日在MERGER上完成NHS England and NHS NHS和NHS的改进（NHS）
开发新的临床检查量表，以测量克鲁特兹菲尔德杰科布疾病
抽象的目标是使用强大的统计方法来开发和验证临床评级量表，以量化床边散发性creutzfeldt-jakob病（SCJD）的纵向运动和认知功能障碍。方法Rasch分析用于迭代构造间隔量表，以测量从2008年10月至2016年10月至12月的前瞻性国家Prion监测同伙研究中收集的合并床旁神经认知检查的复合认知和运动功能障碍。由528例SCJD患者构建的纵向临床检查数据集，包括1030运动量表和757个认知量表，超过130名患者 - 研究年份，用于证明量表效用。结果Rasch衍生的运动量表由8个项目组成，包括依赖于金字塔，锥体外和小脑系统的评估。认知量表包括6个项目，包括执行功能，语言，视觉感知和记忆的度量。两个量表都是一维的，独立于年龄或性别，并且具有良好的间可靠性。，它们可以在床边的几分钟内完成，作为正常神经认知检查的一部分。可以通过平均两个分数来得出综合考试量表。在测量纵向变化，预后和表型异质性方面进行了几种量表用途。结论这两个新型的SCJD运动和认知量表以及综合检查量表应被证明可用于客观地测量未来临床试验的表型和临床变化以及患者分层。这种统计方法可以有助于克服评估迅速进行性的多系统条件的临床变化的障碍，并且纵向随访有限。
认可的计划 - 2025年1月
简介认证期以下列表提供了澳大利亚工程师认可的计划的详细信息。每个计划之后所显示的年份是该特定计划首先获得澳大利亚工程师认可的年份。通过显示认证的最后一年，可以清楚地识别中断的程序，并在“不再提供”部分中列出。学生被认为已从认可的计划中毕业，只要他们在适用的全面认证时就开始学习。因此，接受完全认可计划的学生可以期望其学位得到澳大利亚工程师的认可，以及签署人在适用的情况下获得华盛顿，悉尼和都柏林协定的签署人。在开始后澳大利亚工程师终止全面认证，但在学生计划完成之前，一旦满足毕业要求，毕业生仍将被视为已经从认可的计划中毕业，只要没有实质性的研究。认证终止日期是在仔细考虑程序降雨安排并适当参考当前学生同伙之后设置的。临时认证作为认证是基于结果的，如果工程课程或计划尚未培养足够数量的毕业生，则可以授予临时认证。这意味着该计划在评估时可能符合认证标准，并且在出现代表性毕业生群体时，可能会获得完全认证。必须完全认可教育课程或计划，才能得到国际协定协议的认可。临时认可的计划未根据协议确认。如果未列出特定计划或与认证有关的任何查询，请联系澳大利亚工程认证中心寻求帮助。
在英国生物库和Whitehall II队列的痴呆风险评分的发展和验证
抽象背景当前的痴呆症风险评分在始终如一地识别不同年龄和地理位置的处于危险中的个体方面取得了有限的成功。目的我们旨在使用两个同龄人：英国生物库和英国Whitehall II研究，为中年英国人口开发和验证新型痴呆症风险评分。方法，我们将英国生物库队列分为训练（n = 176 611，80％）和测试样本（n = 44 151，20％），并使用了Whitehall II队列（n = 2934）进行外部验证。我们使用Cox Lasso回归来从28个候选预测因子中选择最强的入射痴呆预测指标，然后使用竞争风险回归进行风险评分。调查结果我们的风险评分称为英国生物银行痴呆症风险评分（UKBDRS），包括年龄，教育，痴呆症的父母历史，材料剥夺，糖尿病，中风，抑郁，高血压，高胆固醇，家庭占用和性别的病史。分数在英国生物库测试样本（曲线下（AUC）0.8，95％CI 0.78至0.82）和白厅队列（AUC 0.77，95％CI 0.72至0.81）中具有很强的歧视精度。UKBDR还大大优于最初在澳大利亚同伙（澳大利亚国立大学阿尔茨海默氏病风险指数），芬兰（心血管风险因素，衰老和痴呆症评分）和英国（Dementia风险评分）的其他三个广泛使用的痴呆症风险评分。临床意义我们的风险评分代表了一个易于使用的工具，可以识别英国有痴呆症风险的人。需要进一步的研究来确定其他人群中该分数的有效性。
特朗普的关税是全球经济的通配符
重要信息仅出于一般信息和/或营销目的提供此材料。本文所包含的观点截至2025年2月，可能会更改，恕不另行通知；这些观点可能与其他T. Rowe价格合伙人不同。该材料不构成或承诺提供任何性质的建议，包括信托投资建议。前瞻性投资者建议在做出任何投资决定之前寻求独立的法律，财务和税收建议。T. Rowe价格集团（包括T. Rowe Price Associates，Inc。和/或其分支机构）的公司收入从T. Rowe Price投资产品和服务中获得收入。引用的性能代表过去的表现，这不是保证或将来结果的可靠指标。投资的价值及其任何收入都可以下降和上升。投资者可能会退缩少于投资金额。该材料不构成分配，要约，邀请，个人或一般建议或征求，以在任何司法管辖区出售或购买任何证券或进行任何特定的投资活动。尚未在任何司法管辖区的任何监管机构对材料进行审查。提出的信息和意见是从被认为是可靠和最新的来源获得的；但是，我们不能保证来源的准确性或完整性。不能保证任何预测都会通过。在任何情况下，不得在T. Rowe Price同意的情况下全部或部分地复制或重新分发材料。本文所包含的观点截至书面日期，并如有更改，恕不另行通知；这些观点可能与其他T. Rowe价格集团公司和/或同伙的观点不同。该材料不打算由司法管辖区中的人员使用，这些人员禁止或限制材料的分配，并且在某些国家 /地区根据特定要求提供材料。不打算分发任何司法管辖区的散户投资者。披露继续在下一页上。
AI创新如何帮助解决美国的能源问题
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主题： - Badji Mokhtar -Annaba University
我希望将这几个单词奉献给在我一生中发挥基本作用并为我的成功做出重大贡献的杰出人士。对我的母亲来说，这是一个无尽的爱与支持的来源，我深表感谢。您的仁慈存在，不断的鼓励和宝贵的牺牲是我动机和决心的支柱。您是我的岩石，引导我解决挑战和障碍，我很欣赏您的力量和奉献精神。这种记忆是您的爱的果实，也是您对我的坚定信心。对我父亲来说，您是诚信，毅力和智慧的典范。您开明的智慧和您的宝贵建议一直激发我的启发，并促使我尽力而为。您对我的能力和不断的支持的信心鼓励我超越自己的极限。我很荣幸能成为您的儿子，我为您为我所做的一切而感谢您。对我的姐姐阿米拉（Amira），同伙和红颜知己，您是我的灵感来源。您的力量，您的智慧和对生活的热情一直激励我坚持不懈。我们坚定不移的同谋和丰富的交流是我学术旅程中的关键因素。我为与您分享这一成功而感到自豪/自豪，我坚信我们的链接将永远是武力和相互支持的来源。对我的兄弟wail，您是我的决心和韧性典范。面对困难，您的毅力和成功的意愿是不断灵感的来源。您一直在那里支持我并指导我，我深表感谢。本论文也是您鼓励和无条件支持的结果。向我以前的老师Med Saaidia先生，我要感谢您的杰出教学和对传播知识的热情。您的深入知识和您的专业知识给我的智力好奇心带来了我在现场的理解。感谢您对学生的奉献精神，并以耐心和友善为指导我。对我的小家庭，这一直是幸福，欢笑和爱的避难所。您的无条件支持和舒适的存在使我有能力在最困难的时刻坚持不懈。与您分享的每一刻都是欢乐和动力的源泉。最后，对我亲爱的朋友们，他们以他们真诚的友谊和坚定的支持照亮了我的生活。您的鼓励，刺激讨论以及您在
2岁时儿童神经发育的儿科和父母评估
Affiliations: a Laboratory of Epidemiology of Developing Age, Department of Medical Epidemiology, Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS, Milan, Italy and b Child Neuropsychiatry Unit, Department of Health Sciences, ASST Santi Paolo e Carlo, San Paolo Hospital, Università degli Studi di Milano, Milan, Italy Address往来：毛里齐奥·博纳蒂（Maurizio Bonati），母亲和儿童健康实验室，公共卫生部，伊斯蒂托托·迪里切奇（Istituto di Ricerche farmacologiche Mario Negri Irccs）。通过Mario Negri 2，20156，米兰（意大利）。maurizio.bonati@marionegri.it。电话：0039 02 390141。资金/支持：这项工作得到了母亲和儿童健康实验室的资源以及协会Amici Amici del Mario Negri的经济贡献（赠款编号：N/A）的经济贡献。Associazione Amici del Mario Negri在研究的设计和行为中没有作用。利益冲突披露：作者宣布，他们在作者身份或本文的出版方面没有利益冲突。数据声明：数据可从作者出发，请求简短标题：整合监控儿童发展关键词的观点：儿童发展，儿童健康，神经发育障碍，初级卫生保健，同伙研究缩写：NASCITA：NASCITA：（意大利的Nascere Ecrecere）； M-CHAT-R：修订的幼儿自闭症的修改清单，修订； PSI-SF：育儿应力指数，短形式；或：优势比； CI：置信区间； FP：家庭儿科医生； ltsae：学习迹象。提早采取行动； ISS意大利国家卫生研究院； ASD：自闭症谱系障碍； BMI：体重指数； Covid-19：冠状病毒疾病19； NICU：新生儿重症监护室； CDC：疾病控制与预防中心； PDD：普遍的发育障碍；多动症：注意力缺陷 /多动症< / div>
使用深度学习的非小细胞肺癌中脑转移的完全自动化MR检测和分割
背景：非小细胞肺癌（NSCLC）是扩散到大脑的最常见肿瘤实体，多达50％的患者发展出脑转移（BMS）。在MRI上检测BMS是具有挑战性的，其固有的诊断风险固有的风险。目的：在临床常规MRI上训练和评估NSCLC中BMS的全自动检测和3D分割的深度学习模型（DLM）。研究类型：回顾性。人口：预处理MRI 315 BMS的98例NSCLC患者分为培训（66例患者，248 BMS）和独立测试（17例患者，67 BMS）和对照（15例患者，0 BMS）同伙。场强/序列：t 1-/t 2加权，T 1加权对比度增强（T 1 CE；梯度回波和自旋回波序列），以及来自各个供应商和研究中心的1.0、1.5和3.0 t的天赋。评估：使用5倍交叉验证对训练队列进行了3D卷积神经网络（DEEPMEDIC），并在独立的测试和控制集中进行了评估。通过神经外科医生和t 1 CE的放射科医生对BMS的三维体素分割，用作参考标准。统计检验：每次扫描的敏感性（回忆）和假阳性（FP）发现，骰子相似性系数（DSC）比较手动分割之间的空间重叠，Pearson的相关性（R）的相关性（R）以评估量化量级的量级测量和WIRCO之间的关系，并评估量级的量级量表，并进行了量级测量。 BMS。p值<0.05在统计学上被认为是显着的。与参考标准相比，自动化结果：在测试集中，DLM检测到67 BMS中的57个（平均体积：0.99 4.24 cm 3），导致灵敏度为85.1％，而每次扫描的FP发现为1.5。错过的BMS比检测到的BMS（0.96 2.4 cm 3）的体积明显小（0.05 0.04 cm 3）。
引用：Kootar S，Huque MH，Kiely KM等。用于开发和验证单个工具以评估中风风险的研究方案，糖尿病
摘要引入了当前减少痴呆症专注于预防和风险降低风险因素，以定位可修改风险因素的努力。作为痴呆症和心脏代谢性非传染性疾病（NCDS）共享风险因素，与常规单方法相比，痴呆症的单个风险估计工具和多个NCD可能具有成本效益，并促进并发评估。这项研究的目的是开发和验证一种新的风险工具，该工具估计个人患痴呆症和其他NCD的风险，包括糖尿病，中风和心肌梗塞。一旦得到验证，可以由公众和全科医生使用。方法和分析确定了来自多个国家的十项高质量队列研究，这些研究符合资格标准，包括大型代表样本，长期随访，有关痴呆症和NCD的临床诊断数据，对四个NCDS的可修改风险因素确认了可修改的风险因素和死亡率数据。将使用来自同伙的汇总数据，其中65％随机分配用于开发预测模型，测试35％。预测因子包括社会人口统计学特征，一般健康风险因素和生活方式/行为风险因素。分布危险模型将评估风险因素对结果的贡献，并调整竞争死亡率风险。将使用预测权重，内部验证的基于点的评分算法，并将评估模型的判别能力和校准。灵敏度分析将包括使用逻辑回归重新计算风险评分。伦理和传播伦理批准由新南威尔士大学人类研究伦理委员会（UNSW HREC；协议号HC200515，HC3413）提供。所有数据均已去识别并牢固地存储在澳大利亚Neuroscience Research的服务器上。研究结果将在会议上介绍，并在同行评审期刊上发表。该工具将作为公共卫生资源访问。知识翻译和实施工作将探讨将工具应用于临床实践的策略。