进一步的研究应在个人和人群层面分析阿片类药物与酒精的联合使用情况。研究还应侧重于确定管理和治疗酒精和阿片类药物联合使用的潜在循证干预措施。大学和其他研究机构应将研究重点放在这些主题上。
定义:非故意药物中毒(过量)死亡不包括死亡方式被归类为故意(自杀)、未确定或他杀的中毒。称为过量死亡或过量死亡。阿片类药物包括从“天然”鸦片中提取的物质,例如吗啡或海洛因,以及合成药物,例如美沙酮或芬太尼。阿片类止痛药通常被称为处方止痛药,例如羟可酮(Percocet®)和氢可酮(Vicodin®)。对于此分析,阿片类止痛药不包括芬太尼和曲马多。芬太尼包括芬太尼和芬太尼类似物。芬太尼类似物,例如乙酰芬太尼和呋喃芬太尼,在化学结构上与芬太尼相似。芬太尼有两种类型:一种是合成阿片类止痛药,由制药公司制造,用于控制剧烈疼痛;另一种是非制药公司制造的。与过量用药死亡有关的药物并不相互排斥;百分比不会等于 100%。药物参与情况是根据尸检毒理学中物质的检测结果报告的。
在本研究中,我们考察了新冠死亡率与内部冲突之间的关联,强调了政府在疫情期间的经济支持作为调节因素的重要性。我们的主要假设是,在政府经济支持水平较低的国家,新冠死亡率的上升可能与内部冲突呈正相关。我们的实证分析证实了这一预测:利用 100 多个国家的跨国数据,估计结果表明,随着政府经济支持水平的提高,新冠死亡率对内部冲突的积极影响可能变得微不足道。在政府应对疫情的支出不到 GDP 的 5% 到 6% 的国家,新冠死亡率上升导致内部冲突的风险很大。当我们控制与疫情前内部政治稳定和其他冲突衡量标准有关的其他社会经济决定因素的影响时,我们的主要发现仍然成立。
联合新闻稿 新加坡,2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下,他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭,准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时,因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称,2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%(几乎占新加坡死亡人数的三分之一)是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断,特别是在医生进行初步心电图检查时,最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具,该算法模仿人脑的结构和功能,使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法,通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示:“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明,在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试,但我们的诊断工具将