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在COVID-19大流行期间类风湿关节炎患者的机车综合征
这项研究旨在使用25个问题的老年机车功能量表（GLFS-25），旨在纵向评估类风湿关节炎（RA）患者中机车综合征（LS）的发展。受试者为286例RA患者（女性，70.6％；平均年龄为64.2岁），他们的患者患有GLFS-25和临床疾病活动指数（CDAI）数据，可在Covid-19-19-19-panemic中使用1年，并且在基线时没有LS。使用逻辑回归分析确定主题特征与LS发展之间的关联。在286例患者中，38例（13.3％，LS组）在基线后1年出现了LS。在LS组中，相对于基线，GLFS-25类别“ GLFS-5”和“社交活动”的得分显着增加。GLFS-5是GLFS-25的快速5项版本，包括有关上下楼梯上下楼梯的困难，轻快行走，能够不休息的距离，携带重量2公斤的物体的困难以及执行负载任务和做家务的能力的困难。在“社交活动”的变化和“ GLFS-5”的变化之间也观察到了显着的相关性。多变量逻辑回归分析表明，LS的发展与BMI显着相关（OR：1.11 [95％置信区间（CI）：1.00-1.22]）和CDAI（OR：1.08 [95％CI：1.00-1.1.16]）。鉴于在19日期大流行期间施加的限制，对防止LS的发展非常重要。GLFS-5可用于评估RA患者的身体功能。
国民经济能源效率：社会、经济和生态指标
本文旨在通过 30 项社会、生态和经济发展指标来规范乌克兰能源效率水平之间的关系。研究的主要目的是使用多元相关回归分析来确定社会生态和经济指标对能源效率水平的影响和依赖性。分析结果的系统化使我们能够确定克服国家能源效率提高速度缓慢和碳中和发展问题的核心方向。这一科学解决方案与问题的相关性在于，能源效率水平受到大量社会生态和经济因素的影响，这些因素有时彼此独立。作者分析了能源效率水平与国家发展的社会生态和经济指标之间的关系。调查包括以下阶段：对乌克兰的能源效率发展进行多项式回归分析；开发能源效率指标与社会生态经济指标之间关系的相关回归多元模型；解释结论并根据调查结果提出建议。研究的目的是研究能源效率与 30 项社会生态和经济发展指标之间的关系，即它们对国家能源发展的影响程度。从跨学科指标对能源效率水平的影响来看，结论具有理论性和实践性。实证研究结果证实的结论可以识别国家经济发展中的弱点，并通过能源效率发展战略改善和提高国家的能源潜力，因为研究的决定因素对能源效率水平有很大影响。
除糖尿病性视网膜病外，糖尿病性肾病与糖尿病性黄斑水肿的发展之间的关系
摘要：本研究旨在检查糖尿病性视网膜病（DR）与全身因素之间的关系。我们评估了2型糖尿病的261例患者（143名男性，118名女性，年龄为70.1±10.1岁）。所有参与者都经过了底底检查，使用光谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）和血液测试进行了底底摄影。用于糖化血红蛋白（HBA1C）水平，过去使用了平均值和最高值。我们观察到261名患者的127名（70名男性和57名女性）的DR。逻辑回归分析表明，DR发育与糖尿病持续时间之间存在显着相关性（OR = 2.40; 95％CI：1.50），平均HBA1C水平（OR = 5.57; 95％CI：95％CI：1.27，24.4），最高HBA1C水平（OR = 2.46; 95％CI：1.12，5.38; 95％CI：1.12，58） （DN）（OR = 6.23; 95％CI：2.70，14.4）。Regression analyses revealed a significant correlation between the severity of DR and duration of diabetes ( t = –6.66; 95% CI: 0.21, 0.39), average HbA1c level ( t = 2.59; 95% CI: 0.14, 1.02), and severity of DN ( t = 6.10; 95% CI: 0.49, 0.97).逻辑回归分析显示，糖尿病黄斑水肿（DME）发育与DN等级之间存在显着相关性（OR = 2.22; 95％CI：1.33，3.69）。DN等级与DR和DME的发展相关，肾功能降低预测了DR的发作。
增强成骨细胞活性并加速骨折愈合
骨折延迟愈合 (DFH) 是骨折术后常见的并发症，其发病机制尚不完全清楚。本研究致力于研究 miR-656-3p 和骨形态发生蛋白 2 (BMP-2) 在 DFH 中的作用和潜在机制。研究招募了 94 名正常骨折愈合 (NFH) 患者和 88 名股骨颈 DFH 患者。使用 RT-qPCR 量化血清 miR-656-3p 和 BMP-2 表达，并使用 ROC 分析评估它们对 DFH 的诊断潜力。通过逻辑回归分析确定影响骨折愈合的因素。诱导 MC3T3-E1 细胞的成骨分化，然后利用 CCK-8、流式细胞术和成骨标志物的 mRNA 表达分析评估细胞增殖、凋亡和分化能力。通过荧光素酶报告基因检测验证了 miR-656-3p 和 BMP-2 之间的靶向关系。与 NFH 患者相比，DFH 患者的 miR-656-3p 水平显著升高，而 BMP-2 水平下降，两者的表达模式呈负相关。逻辑回归分析显示，miR-656-3p 和 BMP-2 是骨折愈合的影响因素，两者联合评估对 DFH 的预测价值更高。miR-656-3p 下调促进 MC3T3-E1 细胞增殖和分化，同时抑制细胞凋亡。BMP-2 被确定为 miR-656-3p 的靶点，当 BMP-2 表达受到抑制时，BMP-2 可抵消 miR-656-3p 下调的影响。miR-656-3p 通过靶向 BMP-2 来调节成骨细胞功能，为 DFH 的管理提供了新的治疗和诊断靶点。
预测方法
OCFO与每个部门合作开发和审查该县普通基金预测中使用的收入预测，收入来源的收入收入。 此过程首先涉及对普通基金中所有收入流进行统计外推和/或回归分析。 第一阶段还需要考虑可能影响收入的任何近期或潜在的行政变更以及待定或批准的立法，因此可以在预测中正确考虑它们。 接下来，OCFO审查了所进行的分析，并与适当部门在每个收入流中所选的预测。 在收到部门的反馈中，建议在总体一般基金预测中使用建议的预测，OCFO评估了每个部门的建议，以及所有支持文件和数据的支持，该部门提供了加强建议。收入来源的收入收入。此过程首先涉及对普通基金中所有收入流进行统计外推和/或回归分析。第一阶段还需要考虑可能影响收入的任何近期或潜在的行政变更以及待定或批准的立法，因此可以在预测中正确考虑它们。接下来，OCFO审查了所进行的分析，并与适当部门在每个收入流中所选的预测。在收到部门的反馈中，建议在总体一般基金预测中使用建议的预测，OCFO评估了每个部门的建议，以及所有支持文件和数据的支持，该部门提供了加强建议。
非侵入式血糖仪系统的设计与开发
摘要：新冠肺炎疫情的爆发已引起公共卫生问题，其影响在全世界范围内对患有糖尿病等非传染性疾病（一种危及生命的疾病）的人群产生了越来越大的影响。诊断和监测系统有限的低收入国家的个人需要持续和定期的血糖监测。侵入式或微创血糖监测已被广泛使用，准确度高，但感染和并发症的风险很高。非侵入式监测技术至关重要，并在全球范围内受到推荐，它有可能提高安全性并减少血糖控制的工作量。本研究介绍了一种非侵入式 GSM（血糖筛查测量）模块血糖仪的设计、开发和评估分析，该血糖仪使用波长为 1550nm 的近红外传感器作为发射器，通过指尖传输，并使用 ATMega38 微控制器作为控制器来确定人体血液中的血糖水平。调查共招募了 40 名受试者。使用 Bland 和 Altman 分析、并发效度和可靠性分析评估了重复性、有效性和可靠性。使用通过和 Boblok 回归分析进一步评估统计意义。重复性显示无显著差异，置信区间为 95%，偏差为 0.6895。使用回归分析，线性关系显示一致性为 99.72%，可靠性为 99.9%。这项研究表明，使用非侵入式 GSM 模块血糖仪测量血糖可有效增强糖尿病胰岛素治疗中的患者监测。
相关签名-IU Indianapolis Scholarworks
急性髓样白血病（AML）是最常见的造血恶性肿瘤之一，其结果不利，复发率很高。自噬在对白血病的发展和治疗反应中起着至关重要的作用。这项研究确定了潜在的自噬相关签名来监测AML患者的预后。转录组促进液（GSE37642）作为训练集，而TCGA-AML和GSE12417则用作验证同类。单变量回归分析和多变量逐步回归分析分别应用于确定与自噬相关的签名。识别与患者的总体生存率（OS）显着相关的单变量COX回归分析（ARGS）识别32个自噬相关基因（ARGS），并且主要在自噬，p53，ampk和TNF的信号传导途径中富含。一个预后签名，包括八个ARG（BAG3，Calcoco2，Camkk2，Canx，Canx，Dapk1，P4HB，TSC2和ULK1），并且通过Lasso - Cox spepwise Recression分析建立了良好的预测能力。发现高风险患者的OS比低风险组的患者短得多。调整临床病理参数后，该签名可以用作独立的预后预测指标，并在两个外部AML集合进行验证。在两组中分析的差异表达基因参与了炎症和免疫信号通路。潜在的可药物与OS相关的ARG。本研究对肿瘤效果免疫细胞的分析证实了高危患者具有强烈的免疫抑制微环境。
时间标志性的时间和心脏重新同步疗法的指示：多中心回顾性注册中心的结果
摘要：背景：心脏重新同步疗法（CRT）已演变为已建立的慢性心力衰竭患者且QRS复合物广泛的疗法。随着时间的推移，长期结局的数据是稀缺的，植入的标准仍然是研究的主题。方法：国际，多中心，回顾性注册中心包括2275例在2000年11月30日至2019年12月31日之间接受CRT的患者，平均随访为3.6±2.7岁。根据具有里程碑意义的试验和准则定义了四个时间段。组合的终点是全因死亡率，心脏移植或左心室辅助装置植入的综合。结果：复合终点发生在656例患者中（29.2％）。平均年植入率从第一个时期的31.5±17.4/年增加到上一时期的107.4±62.4/年两倍。在调整后的COX回归分析中，复合端点的危险比在时间段之间在统计学上没有差异。与左束分支块（LBBB）相比，非LBBB的传导模式（窦性节奏：HR 1.51，95％CI 1.12-2.03;心房纤维化：HR 2.08，95％CI 1.30-3.33）和QRS QRS 1.65％1.65％（HR 1.64）（HR 1.64）（HR 1.64）（hr）1.64（hr）（HR）1.64（hr）。与较高的危险比有关。结论：尽管进行了创新，但经过调整的回归分析显示，随着时间的流逝，总体生存稳定，至少可以通过患者特征的变化来部分解释。
在三唑衍生物的计算机研究中，作为酸性培养基中低碳钢的腐蚀抑制剂
理论方法（例如量子计算和Monte Carlo（MC）模拟，由于学习结构的相对较快方法，在研究腐蚀抑制剂方面非常重要。在本文中，利用了几种半经验量子计算方法（AM1，PM3和PM6）来研究某些三唑的腐蚀抑制效率（CIE），作为金属腐蚀的抑制剂（降低了降低了降低了至1 m盐酸）。MC模拟技术用于本研究来计算吸附能。优化的基态几何形状，最高占用分子轨道（E HOMO）的能级，最低无占用分子轨道（E Lumo）的能级，吸附能和偶极矩（μ）与三氮化衍生物的CIE相关。建议三个方程式计算CIE。在CIE EXP和CIE计算之间发现了良好的协议。CIE EXP和CIE CALC之间的相关系数（R）位于0.931至0.955之间。AM1，PM3和PM6可有效测量CIE。 回归分析在非线性方程中包含吸附能时使用的量子参数较少。 e广告可以减少描述符数量，以创建易于使用和短暂的模型。AM1，PM3和PM6可有效测量CIE。回归分析在非线性方程中包含吸附能时使用的量子参数较少。e广告可以减少描述符数量，以创建易于使用和短暂的模型。
人工智能对美国高科技公司就业的影响
表（3-1）：主成分分析自动化 ...................................................................................................... 35 表（3-2）：主成分分析效率 ...................................................................................................... 36 表（3-3）：主成分分析易用性 ...................................................................................................... 37 表（3-4）：主成分分析招聘 ...................................................................................................... 37 表（3-5）：主成分分析选拔 ...................................................................................................... 38 表（3-6）：主成分分析任命 ...................................................................................................... 38 表（3-7）：主成分分析人工智能 ............................................................................................. 39 表（3-8）：主成分分析就业 ...................................................................................................... 39 表（3-9）：研究领域的 Cronbach's Alpha 系数 ............................................................................................. 40 表（3-10）：受访者性别 ............................................................................................................. 41 表（3-11）：受访者年龄........................................................................................................... 41 表（3-12）：受访者经验 ...................................................................................................................... 41 表（3-13）：受访者学历 ...................................................................................................................... 42 表（3-14）：受访者职位 ...................................................................................................................... 42 表（4-1）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能的离差、T值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 43 表（4-2）：算术平均值，标准差高科技公司人工智能自动化水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 44 表（4-3）：算术平均值，标准差高科技企业人工智能效率水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平......................................................................................................... 45 表（4-4）：算术平均值、标准差。......... 53 表（4-12）：人工智能维度对就业影响的多元回归分析。高科技企业AI易用性水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 46 表（4-5）：算术平均值，标准差高科技企业就业水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-6）：算术平均值，标准差高科技企业招聘水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 47 表（4-7）：算术平均值，标准差高科技企业选拔水平的离差、t值、项目重要性及重要性水平 ............................................................................................................. 48 表（4-8）：算术平均值，标准差高科技公司聘任水平的离差、t值、项目重要性和重要性水平..................................................................................................... 49 表（4-9）：变量之间的关系..................................................................................................................... 50 表（4-10）：Durbin-Watson值与方差膨胀因子............................................................................................. 53 表（4-11）：人工智能维度对聘任的多元回归分析.......... 54 表（5-1）：人工智能维度对聘任（选拔、招聘和聘任）的多元回归分析总结（方差分析）............................................................................................. 55