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Jetstream 41 常规数据 - 希腊群岛
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使用常规数据预测精神病医院的患者结果：一种机器学习方法
背景：机器学习应用程序中的一个常见问题是在决策点上可用的数据。本研究的目的是使用容易获得的常规数据来预测与精神病医院护理组织有关的方面。进一步的目的是将机器学习方法的结果与通过传统方法获得的结果以及通过天真基线分类器获得的结果进行比较。方法：该研究包括2017年1月1日至2018年12月31日在德国黑森的九家精神病医院中连续出院的患者。我们将随机梯度增强（GBM）与多个逻辑回归和天真基线分类器相比，我们比较了预测性能。我们测试了最终模型对另一个日历年和不同医院的看不见的患者的表现。
引用：Wolff J，Hefner G，Normann C等。预测精神病医院中药物与药物相互作用的风险：回顾性纵向P
摘要目标的目的是使用患者入院时可用的常规数据来预测多药和药物 - 药物相互作用（DDI），并评估其在支持有效管理药物处方的福利和风险的有用性方面的预测绩效。设计回顾性，纵向研究。设置我们使用了来自德国黑森的八家精神病医院进行的大型多中心药物守护项目的数据。参与者住院情节在2017年10月1日至2018年9月30日（1年）或2019年1月1日和2019年12月31日（2年）之间连续出院。结果衡量正确分类医院发作的比例。我们使用梯度提升来预测各自的结果。，我们测试了未见患者的最终模型的性能与另一个日历年，并将用于培训的研究地点与用于性能测试的研究地点进行了培训。结果总共包括53 909集。与接收器操作特征下的区域测量的模型性能分别是“出色”（0.83）和“可接受”（0.72）（0.72），而对多剂量和DDI的预测分别为公共基准。这两个模型都比仅基于基本诊断组的天真预测要好得多。结论本研究表明，可以从常规数据中预测出多药和DDI。这些预测可以支持对医院处方的福利和风险的有效管理，例如，在建立药理学治疗前处于风险的患者入院后，早期将药物监督包括在内。
国会预算论证 - 海外业务
PFG 增长伙伴关系 PISCES 个人身份识别安全比较与评估系统 PKO 维持和平行动 P.L. 480 P.L. 480 第二章/粮食换和平 PM 国务院政治军事事务局 PME 职业军事教育 PMI 总统疟疾计划 PMP 绩效管理计划 PPD 总统政策指令 PPL 美国国际开发署政策、规划和学习局 PREACT 东非区域反恐伙伴关系 PRM 国务院人口、难民和移民局 QDDR 四年一次的外交和发展审查 RAT 评级评估工具 R2DT 救济到发展过渡 RDQA 常规数据质量评估 RDSC 区域发展与合作战略 REDD+ 减少毁林和退化造成的排放 RLA 常驻法律顾问 RSO 区域安全办公室
通过扩散模型通过类间图像混合增强图像分类
文本对图像（T2I）生成模型最近成为一种强大的工具，可以创建照片现实的图像并引起多种应用。然而，将T2i模型的有效整合到基本图像分类任务中仍然是一个悬而未决的问题。促进图像锁骨表现的一种普遍的策略是通过使用T2I模型生成的合成图像来增强训练集。在这项研究中，我们仔细检查了当前发电和常规数据增强技术的缺点。我们的分析表明，这些方法努力产生既忠实的（就前景对象）而且针对领域概念的多样化（在背景上下文中）。为了应对这一挑战，我们引入了一种创新的类数据增强方法，称为diff-mix 1，该方法通过在类之间执行图像翻译来丰富数据集。我们的经验结果是，DIFF-MIX在信仰和多样性之间取得了更好的平衡，从而导致各种图像分类场景之间的性能显着提高，包括域名数据集的少量，常规和长尾分类。
有针对性的解决方案，以增加多哥的HIV儿童的DoluteGravir覆盖范围，病毒载荷测试覆盖范围和病毒抑制：常规设施数据的分析
我们分析了从2019年10月到2022年9月的14年CLHIV的常规数据。我们评估了CLHIV在接收DTG，VL测试覆盖范围的ART上的比例（具有证明VL测试结果的ART的CLHIV）和VLS（具有记录的VL测试结果的CLHIV在有测试结果中<1,000份副本<1,000份）。从2019年10月到2020年9月，含DTG的方案有52％，有48％的人记录了VL测试结果，而64％的人患有VLS。站点级团队进行了根本原因分析，并设计了从2020年10月开始实施的相应解决方案：线上市并与符合条件的CLHIV联系以开始/过渡到含DTG的方案并收集VL样本；艺术支持；每月DTG库存监控；通过实验室焦点人员跟踪待处理的VL测试结果；记录VL测试结果；如果Clhiv未被病毒抑制，请在一周内告知护理人员。颗粒数据用于优先考虑DTG覆盖率最低，VL测试覆盖范围和VL的站点的技术援助。
不平等监测与分析战略
世界卫生组织（WHO）以可持续发展目标为基础制定了《第十三个工作总规划》（GPW 13），承诺不让任何一个人掉队并实现“三个十亿目标”：让全民健康覆盖受益的人口增加十亿，让免受突发卫生事件影响的人口增加十亿，让健康和福祉得到改善的人口增加十亿。数据、分析和影响交付司（DDI）的成立旨在通过最高标准的卫生数据为全球数十亿人带来影响，从而实现“三个十亿目标”。不平等监测和分析团队专注于 DDI 的两个方面：1）改进衡量标准以弥补数据缺口；2）注重结果，以提供强大的分析能力，了解世卫组织的工作方式，并为国家和全球卫生政策、规划和实践提供信息。 《第十三个工作总规划》呼吁“通过收集、分析和报告促进数据的战略性分解，以便更好地为基于以下方面的计划提供信息：调查、常规数据和其他数据来源中的性别、收入、残疾、种族和年龄组类别。”它指出，“确定健康不平等及其驱动因素对于实现健康公平和改善计划实施至关重要。”它澄清说，“卫生信息系统是监测健康不平等的基础。”不平等监测和分析团队的工作直接有助于实现《第十三个工作总规划》结果框架的各项内容：