1. 经营者独特身份和独特海产品原料标识符的主要 KDE 14 2. 主要供应链停点,确定由船旗国监管的 CTE 和 KDE 16 3. 沿海国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 20 4. 港口国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 24 5. 加工国监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 28 6. 终端市场国家监管的标准供应链的主要供应链停点、CTE 和 KDE 30 7. 饲料生产和分销的主要供应链停点、CTE 和 KDE 33 8. 孵化场/苗种养殖的主要供应链停点、CTE 和 KDE 35 9.农场/养殖区 38 10. 确定水产养殖产品加工 42 的主要供应链站点、CTE 和 KDE 11. 确定双壳类 44 水产养殖产品的特定供应链站点、CTE 和 KDE
a 魁北克中央医院 — 拉瓦尔大学研究中心,人口健康与最佳健康实践研究单位(创伤 — 急诊 — 重症监护医学),拉瓦尔大学,加拿大魁北克省魁北克市 18e rue 1401 b 重症监护医学科,麻醉学和重症监护医学系,拉瓦尔大学,加拿大魁北克省魁北克市 c 神经重症监护科,宾夕法尼亚大学医院,美国宾夕法尼亚州费城 Spruce St 3400 号,邮编 19104 d 神经内科和神经外科,西奈山医院,美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号,邮编 10029 e 心脏病学、肺科、重症监护和睡眠医学,西奈山医院,美国纽约州纽约市麦迪逊大街 1468 号,邮编 10029 f心脏重症监护 Zena 和 Michael A. Wiener 心血管研究所,西奈山医院,1468 Madison Ave,纽约,NY 10029,美国 g 心脏重症监护室和心脏降压病房,西奈山医院,1468 Madison Ave,纽约,NY 10029,美国 h 神经内科,亨利福特医疗系统,2799 W. Grand Blvd,Clara Ford Pavillion,Room 462,底特律,MI 48202,美国 i 神经内科,韦恩州立大学医学院,密歇根州底特律,美国
FMCRD(图 2.1 显示横截面)旨在提供电动机驱动的定位,以便正常插入和拔出控制棒,以及响应来自反应堆保护系统 (RPS) 的手动或自动信号,提供液压驱动的快速插入控制棒(紧急停堆)。除了液压驱动的紧急停堆外,FMCRD 还提供电动机驱动的所有控制棒的运行,作为与液压驱动的紧急停堆不同的棒插入路径。紧急停堆所需的液压动力由存储在各个 HCU 中的高压水提供。在正常运行期间,HCU 还提供冲洗水流向相关驱动器的流路。CRDH 子系统供应高压去离子水,该水经过调节和分配,为 HCU 紧急停堆蓄能器提供充电,为 FMCRD 提供清洗水流,并在给水流不可用时为 RPV 提供备用补充水。
FMCRD(图 2.1 显示横截面)旨在提供电动机驱动的定位,以便正常插入和拔出控制棒,以及响应反应堆保护系统 (RPS) 的手动或自动信号,以液压驱动的方式快速插入控制棒(紧急停堆)。除了液压驱动的紧急停堆之外,FMCRD 还提供电动机驱动的所有控制棒的运行,作为与液压驱动的紧急停堆不同的棒插入路径。紧急停堆所需的液压动力由存储在各个 HCU 中的高压水提供。在正常运行期间,HCU 还为相关驱动器提供冲洗水的流路。CRDH 子系统提供高压去离子水,这些去离子水经过调节和分配,为 HCU 紧急停堆蓄能器提供充电,为 FMCRD 提供冲洗水流,并在没有给水流时为 RPV 提供备用补充水。
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 (未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 6 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.12.04.24318529 doi:medRxiv 预印本
1. 巴黎城市大学医学院,法国巴黎 2. 巴黎中心医院公共援助中心 (APHP-Centre) HEGP 医院重症监护室,法国巴黎 3. 巴黎大学精神病学和神经科学研究所 (IPNP) INSERM UMR 1266,法国巴黎 4. 脑和脊柱研究所 - ICM,INSERM U1127,CNRS UMR 7225,F- 75013,法国巴黎 5. 巴黎国立大学精神病学神经科学系,大学医院神经麻醉和复苏科,法国巴黎 6. 巴黎国立大学精神病学和神经科学系神经生理学和癫痫病学系,圣安妮,F-75014 巴黎 7. 巴黎城市大学,INSERM,止血创新疗法,F-75006 巴黎,法国8. 生物外科研究实验室(卡彭蒂尔基金会),法国巴黎 9. 巴黎公共医疗援助中心科钦医院重症监护室(APHP 中心),法国巴黎 10. 巴黎心血管研究中心,INSERM U970,法国巴黎
摘要:心脏骤停是心脏功能突然丧失,并带来严重后果。在开发的1个国家中,医疗保健专业人员使用临床文档来跟踪患者信息。这两个数据可用于预测发展心脏骤停。我们正在通过打开3访问来发布数据集以推进研究领域。基于此数据集,我们的工作围绕生成4并利用合成数据库的潜力来利用合成数据。我们通过采用最先进的机器学习技术进行了5系列实验。这些实验6的目的是评估我们开发的预测模型的性能,以确定发展心脏骤停的可能性7。即使在没有电子记录系统的情况下,这种方法也可以有效地确定8个住院患者心脏骤停的风险。该研究评估了112 9名从紧急治疗部门转移到心脏病病房的患者。10开发的模型在预测心脏骤停的风险方面达到了96%的准确性。在11个结论中,我们的研究展示了利用临床文档和合成12个数据的潜力,以创建可靠的心脏骤停预测模型。这项工作的结果将为医疗保健专业人员提供13个有价值的见解和工具,以抢先解决这种关键的医疗14条件。15
在研究期间发现了18,276名OHCA患者; n = 2407(13.2%)Utstein-Comparator组。 在预定义排除后,最终分析中包括1456名患者。 n = 776(53.3%)患者幸存下来。 接收医院之间的生存至分离存在显着差异;范围32.3%-64.7%。 n = 862(59.2%)患者被转移到心脏中心(A,B,C,D,E),其余的人被运输到非特殊主义者T1ED(“其他”)。在研究期间发现了18,276名OHCA患者; n = 2407(13.2%)Utstein-Comparator组。在预定义排除后,最终分析中包括1456名患者。n = 776(53.3%)患者幸存下来。接收医院之间的生存至分离存在显着差异;范围32.3%-64.7%。n = 862(59.2%)患者被转移到心脏中心(A,B,C,D,E),其余的人被运输到非特殊主义者T1ED(“其他”)。
