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马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素：来自自回归分布滞后建模方法的证据
我们使用 1990 年至 2021 年的年度数据和 ARDL 边界测试方法，研究了马达加斯加可再生能源消费的宏观经济决定因素。我们的结果表明，从长远来看，国内投资、金融发展、贸易开放和外国直接投资对可再生能源消费具有重大的积极影响。相反，经济增长、工业发展、收入分配和碳排放的增加会导致可再生能源消费减少。因此，为了实现到 2030 年实现 85% 的能源来自可再生能源的雄心勃勃的目标，政府必须仔细监测并持续分析这些相互关联的宏观经济因素。这将使政策和干预措施得到有效调整，为成功过渡到清洁和可再生能源铺平道路。
管理大流行后建筑业的劳动力生产率
建筑行业受到19日大流行的重大影响，既有前所未有的挑战和变革的机会。劳动力短缺，遵守增强的健康和安全法规，以及采用数字技术的快速加速已集体重塑了该行业的运作方式。这些破坏需要重新评估传统劳动力管理实践，强调韧性和创新。本文探讨了在大流行时代提高劳动力生产率的关键策略。中央主题包括利用高级技术，例如自动化，建筑信息建模（BIM）和可穿戴安全设备；采用灵活的工作实践来满足不断发展的劳动力需求；并实施全面的培训计划，以弥合技能差距并促进适应性。本文还研究了政策和行业合作在塑造可持续实践中的作用，强调了公私伙伴关系的重要性以及政府对技术投资的支持。建议专注于培养建筑团队中的韧性，适应性和包容性文化，以减轻劳动力短缺并提高整体运营效率。案例研究说明了数字工具和创新劳动力策略的成功整合强调了这些方法的可行性和好处。通过采用这些策略，建筑行业可以在面对未来的不确定性的情况下将自己定位为可持续增长，提高生产率和韧性提高。
医护人员/伴侣讨论指南：在怀孕前、怀孕期间和怀孕后建立对 COVID-19 疫苗的信心
网上，尤其是在媒体上，充斥着太多相互矛盾的信息。识别错误信息的方法有很多。首先，确定信息来源。它是否可靠？CDC、美国妇产科医师学会或母胎医学会等来源都是科学上可信的组织。如果难以评估，请随时询问您的妇产科医生。他们是您的护理团队成员，很乐意帮助您找到有关 COVID-19 疫苗的准确可靠信息。其次，从多个来源查找有关该主题的报道。多位专家、媒体和组织对该主题有何看法？如果您无法在多个来源上找到该主题，则很可能它不是真的。有关 COVID-19 错误信息识别的更多信息，请访问 WA DOH youtube 频道，youtube.com/user/WADepartmentofHealth youtube.com/user/WADepartmentofHealth
自动认知2.0：通过自动化机器学习在医疗保健中诊断和预后建模
诊断和预后模型在医学中越来越重要，并为许多临床决策提供了信息。最近，通过以数据驱动的方式更好地捕获患者协变量之间的复杂相互作用，机器学习方法比传统建模技术进行了改善。但是，机器学习的使用引入了技术和实际挑战，这些挑战迄今已限制了在临床环境中广泛采用此类技术的挑战。为了应对这些挑战并赋予医疗保健专业人员的能力，我们提出了一个开源机器学习框架Autopoarposis 2.0，以促进诊断和预后模型的发展。自动化机器学习中的最新进展来开发优化的机器学习管道，结合模型的解释性工具，并可以部署临床演示者，而无需大量的技术专业知识。为了证明自动认知2.0，我们提供了一个说明性的应用，在其中使用英国生物库为糖尿病的预后风险评分构建了502,467个人的前瞻性研究。我们的自动框架产生的模型比专家临床风险评分获得了更大的糖尿病歧视。我们已将风险评分作为一种基于网络的决定支持工具，可以由患者和临床医生公开访问。通过开放我们的框架作为社区的工具，我们旨在为临床医生和其他医生提供可访问的资源，以使用机器学习技术来开发新的风险分数，个性化诊断和预测。软件：https：//github.com/vanderschaarlab/autapoprognosis
使用电子健康记录的糖尿病患者入射心力衰竭的深度学习预后建模：回顾性队列研究
与没有糖尿病的患者相比，2型糖尿病患者（T2DM）的心力衰竭风险（HF）的风险是患心力衰竭（HF）的两倍以上。本研究的目的是建立人工智能（AI）预后模型，该模型考虑了大型杂质的临床因素集，并研究了糖尿病患者患HF的风险。我们进行了电子健康记录（EHR-）基于回顾性队列研究，其中包括具有心脏病临床评估的患者，并且没有先前对HF的诊断。信息包括从常规医疗服务的一部分获得的临床和行政数据中提取的功能。主要终点是诊断HF（在冬常临床检查或住院期间）。我们使用（1）COX比例危害模型（COX）和（2）一种深神经网络生存方法（PHNN）开发了两个预后模型，其中使用神经网络表示非线性危害功能，并将解释性策略应用于预测因素对风险功能的影响。在65个月的中位随访中，10,614名患者中有17.3％发展出HF。PHNN模型在歧视方面的表现（C-指数为0.768 vs 0.734）和校准（2年综合校准指数0.008 vs 0.018）。AI方法导致鉴定了不同领域的20个预测因子（年龄，体重指数，超声心动图和心电图特征，实验室测量，合并症，疗法）与预测风险的关系对应于临床实践的已知趋势。我们的结果表明，糖尿病患者的HF的预后模型可以使用EHR与AI技术结合使用的生存分析来改善，从而为标准方法提供了较高的灵活性和更好的性能。
