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麻疹对第一响应者的指导-NJ.GOV
可能接触麻疹的第一响应者应咨询医疗保健和公共卫生专业人员。卫生保健人员应评估风险，并在指示时建议和/或提供适当的暴露后预防（即，对于没有免疫力证明的急救人员，在72小时内，在72小时内进行一剂MMR）。在与公共卫生部门协商时，从上次暴露开始的第21天开始，可能会从第5天开始就可以解决暴露且没有免疫力证明的第一响应者。患有与麻疹相一致的症状的人员，包括发烧，皮疹，流鼻涕，咳嗽，食欲不振和“粉红色眼”，应寻求医疗救助（在前往医疗设施之前提前呼唤，以便可以采取适当的预防措施来减少潜在的暴露）。所有可疑的麻疹病例必须立即报告给负责患者居住的市政当局的当地卫生部门。
第一响应者的痴呆疗法
•减少急诊室的可避免转移数量。•在响应痴呆症患者的呼吁时，提高了急救人员的信心。•为急救人员配备降低风险和/或表达式增强的情况的技能。•增加从照顾者或家人收到的积极反馈。•增加痴呆症是呼叫的根本问题的第一反应者的积极反馈。
可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验
近年来，增强学习（RL）已成为一种有力的工具，可在光网络（例如路由和波长分配（RWA）[1]等光网络中解决复杂而染色的优化问题[1]，路由，调制和频谱分配（RMSA）[2]以及虚拟网络嵌入[3]。RL实现的性能效果表明其在现实世界中的应用潜力。但是，与其他机器学习（ML）算法类似，RL模型具有黑盒性质，使它们难以解释。这种特征使RL模型难以信任，因此在实际的光网部署中采用。对于监督的ML模型，Shap（Shapley添加说明）[4]是一种可解释的AI方法，已被广泛采用。Shap是一种基于合作游戏理论的方法，用于量化单个特征对模型决策过程的影响。Shap值提供了对每个功能的相对重要性（影响）的见解，从而估算了它们如何对模型的输出做出贡献。将这种解释性框架应用于传播质量（QOT）预测任务时，已显示出有希望的属性[5]。最近，由于需要解释和使RL模型的决策过程透明的驱动，可解释的RL（XRL）受到了越来越多的关注。在光网络的上下文中，XRL的概念仍然相对尚未探索。先前建议通过反向工程网络状态[6]或网络中资源使用分析（链接）来解释和解释RL模型的决策[1，7]。但是，这些研究并未分析不同特征如何影响RL药物的决策。因此，在光网络背景下，RL代理学到的政策仍然存在一段差距。这至关重要，因为网络运营商需要在其在实际网络中部署之前了解RL学习策略背后的推理。在这项工作中，我们旨在利用Shap（Shapley添加说明）[4]来解释应用于RMSA问题的RL模型的行为。为此，我们提出了一种使用训练有素的RL代理的观察和行动来以有监督的学习方式训练ML模型的方法。由Shap使用所得的ML模型来提取解释。与[2]中的RMSA问题的每个组件分别求解，RL代理解决路由问题，基于路径长度的调制格式选择以及基于第一拟合策略的频谱分配。我们分析了该问题的三种变化，改变了奖励函数和选择RL代理的不可行的动作的可能性。我们特别有兴趣解释重要的网络和LightPath请求特征，该特征导致RL模型拒绝该请求。结果允许我们确定哪些功能和哪些值范围影响RL代理接受或拒绝LightPath请求。我们观察到，通过更改奖励功能，RL策略会更改拒绝请求时所考虑的重要功能。引入了防止RL模型采取不可行的措施的掩码，使功能的重要性更加均匀地分布在不同的路由选项上。我们认为，提出的方法对于增加将在真实网络中部署的RL模型的可信度可能是有价值的。
授权现场响应者对海洋哺乳动物中HPAI爆发的实用指南
自1996年出现以来，由H5N1亚型引起的高致病性禽流感（HPAI）已演变为全球泛型，影响着非洲，亚太，亚太，美洲，美洲，欧洲和中东。除了家庭家禽和圈养的鸟类之外，它现在威胁着野生和家庭哺乳动物以及人类。自2021年以来，HPAI H5N1进化枝2.3.4.4b菌株在世界各地的野生鸟类和南美的海洋哺乳动物中引起了显着的死亡（Gamarra-Toledo等，2023年，Ulloa等，Ulloa等，2023，Campagna等。，2023年，南美和南极洲野生动植物的HPAI H5 Off Lu临时组，2023年）。尽管这些暴发与轻度至重度症状的人类感染很少有联系（Castillo等人，2023），所有H5N1菌株（和其他一些亚型）应视为构成人畜共患风险。因此，该病毒对动物健康，公共卫生和生物多样性构成了风险。因此，该病毒对动物健康，公共卫生和生物多样性构成了风险。
pembrolizumab疗效的生物标志物在晚期肛门鳞状细胞癌中：II期临床试验的分析和长期响应者的队列
抽象背景抗生素在免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的恶性肿瘤中的作用尚不清楚。几项研究表明，使用抗生素对ICI反应的有害影响，但容易被指示混淆。因此，我们的目标是评估抗生素使用与ICI反应之间的关系是病因还是仅是关联。方法对接受非小细胞肺癌（NSCLC）或转移性黑色素瘤的个体进行了大型单中心观察队列研究。使用了一种效应修改方法，旨在估算抗生素使用和总生存期（OS）之间的关联，并比较接受一线ICI治疗的个体与接受一线酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）的个人之间的估计。感兴趣的暴露是在抗癌治疗开始前30天内使用抗生素。使用多变量倾向调整后的分析，估计了每种队列中抗生素与无抗生素的OS hrs。 使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。 结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。 在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。 这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。hrs。使用相互作用项对ICI与TKI队列中的“真正的抗生素效应”进行了建模。结果总共包括4534例患者，其中1908年在ICI队列中，在TKI队列中有817例。在抗癌治疗开始前30天内，每个队列中约有10％的患者使用抗生素。这是由协同指数（HR = 0.96（95％CI 0.70至1.31）反映的，这暗示当前抗生素使用和ICI之间没有协同的相互作用。Our results demonstrate a lack of synergistic interaction between current antibiotic use and ICI therapy in relation to OS: although antibiotic use was significantly associated with OS decline in the ICI cohort (HR=1.26 (95% CI 1.04 to 1.51)), a similar magnitude in OS decline was found within the TKI cohort (HR=1.24 (95% CI 0.95 to 1.62)).结论这项研究强烈表明，在患有恶性黑色素瘤或NSCLC患者的OS时，抗生素使用和ICI治疗结果之间没有因果关系。在以前的研究中，抗生素与ICI反应之间经常观察到的反相关性很可能是由混杂
建立急救响应者无线电通信增强系统
•国际消防法，2021年版，第510节•NFPA 70-国家电气代码，最新版本•NFPA 72-国家火灾警报和信号代码，最新版本。•NFPA 1221-紧急服务通信系统的安装，维护和使用的标准，最新版本，第9.6节基于无线电的紧急响应者通信系统的安装和操作应符合本文档。允许维持遵守此规范的财产所有人在联邦通信委员会许可在丹顿县许可的频率上操作信号助推器的许可。广播呼号是威士忌，11月，朱丽叶，朱丽叶，六，九，零，威士忌，魁北克，魁北克，维克多，维克多，三，四，四，零。B.D.A. 公共安全广播频率：B.D.A.公共安全广播频率：
在晚期BRAF突变黑色素瘤中停止针对完整响应者的有针对性治疗
BRAF抑制剂彻底改变了黑色素瘤患者的治疗，尽管发生了抵抗，但仍有一组维持耐用疾病的患者。对于那些具有持久完全反应的情况（CR），尚不清楚是否可以安全停止治疗。在这里，我们确定了13例接受BRAF +/- MEK抑制剂治疗的患者，他们在延长Cr后停止治疗（中位数= 34个月，范围为20-74）。复发。在其余10名接受CR持续治疗的患者中，中断后的随访时间为19个月（范围8-36）。我们在纵向血浆样品中使用液滴数字PCR（DDPCR）回顾性测量了CTDNA水平。ctDNA水平是无法检测的，在CR中的患者中仍无法检测到（10/13）。ctDNA最终在疾病复发的2/3例病例中被检测到，但在1例仅大脑进展的患者中仍无法检测到。我们的研究表明，可以考虑在长期治疗，持久反应和没有CTDNA测量的残留疾病的情况下停止靶向治疗。
运输紧急准备计划（TEPP）提供各种培训课程，以准备紧急响应者
课程标题MERRTT概述您的社区中理解放射学威胁在压缩模块化紧急响应放射传递传输训练（CMERRTT）放射性材料事件事件响应简化 - 模块化紧急响应放射学运输培训（MERRTT）技术训练（MERRTT）技术人员紧急响应响应放射训练训练（TMERRTT）独立的紧急辐射训练（TMERRTT）独立训练（TMERRT）训练（TMERRT）辐射辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）辐射（ISMERMERT）。 MERRTT概述概述旨在在1到3小时的街区中交付，旨在讨论应急响应者应如何准备涉及放射性材料的交通事故。概述礼物并解释了运输应急准备计划（TEPP）。演示文稿解释了涉及放射性材料的运输事件计划和培训的全面方法。演示文稿详细介绍了可用的准备就绪评估工具，包括模型程序，练习场景以及各种类型的培训计划的计划工具。