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World File Search System死亡率
气候变化，Covid-19和过剩死亡率的终结
2003年夏天，连续和前所未有的热浪袭击了西部和中欧时，他们措手不及医院，公共卫生官员和弱势群体，估计造成70,000人死亡。6月和7月带来的热浪在法国造成3,000多人，在西班牙7,000，意大利9,000人丧生。，但这些只是八月热浪破坏的序幕。八月的事件带来了持续了两周以上的耐热温度，仅在法国就杀死了近15,000个（Robine等人。2008）。 一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。 官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。 夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。 2019）。 本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。 关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。2008）。一场政治危机加剧了停滞的死亡率，法国国民议会和参议院的一再听证会要求知道世界卫生组织在2000年所谓的世界最佳公共卫生系统如何在三年后才能经历这样的灾难（世界卫生组织2000年）。官员几乎无法猜测，2003年夏天预示了二十一世纪初期的欧洲气候变化经验。夏季继续为纪录的温度带来创纪录的温度，并尤其是法国的大陆，尤其是法国的死亡率显着提高，而极端的热量成为气候变化的最严重的健康威胁之一（Goodell 2023; Pascal等。2019）。本研究说明探讨了自2003年以来二十年来发生的事情，因为极端的夏天已成为一个新的规范。关注法国，它简要审查了2003年的疾病，研究了国家对危机的反应，并概述了过去二十年来夏季死亡率的模式。我还认为，随着死亡率的恒定增加使多余的死亡测量值无效。法国主要公共卫生机构的一个流行病学团队提出了一种新的模型，用于跟踪与热有关的死亡，该模型记录了重叠的高温和高死亡率，而不是测量与转移基线的死亡。结果数据是在温度升高的时代，极端热量的死亡人数上升的鲜明例证。最后，本文探讨了重叠
COVID-19疫苗对英格兰死亡率的影响
针对Covid-19的疫苗接种于2020年12月8日在英格兰开始，最初使用辉瑞-biontech mRNA疫苗。 随后从2021年1月4日添加到该计划中。 疫苗接种的目标群体遵循疫苗接种和免疫联合委员会（JCVI）优先级（1），因此，老年人的居民和护理人员，80岁以上的个人和卫生和社会护理人员是第一个接受疫苗接种的人。 该计划随后扩展到了70岁以上的年龄，再加上一月中旬临床上极为脆弱的人群，二月份及60岁以上的人以及3月以上的50岁及以上的人。 在疫苗推出的过程中（从2021年1月6日起）引入了全国性锁定，其中包括“留在家里”措施和关闭非必需零售，酒店和个人护理服务以及大多数儿童的学校关闭。 锁定和疫苗接种计划都可能影响了199例1900例，住院和死亡的发生率，因此仅估计任何一种干预措施的影响就存在挑战。 考虑到COVID-19的死亡，以及新兴的现实世界证据表明，英格兰公共卫生和沃里克大学的有效性，估计英格兰疫苗接种计划开始与2021年3月底之间的疫苗接种量所预防的死亡人数。针对Covid-19的疫苗接种于2020年12月8日在英格兰开始，最初使用辉瑞-biontech mRNA疫苗。随后从2021年1月4日添加到该计划中。疫苗接种的目标群体遵循疫苗接种和免疫联合委员会（JCVI）优先级（1），因此，老年人的居民和护理人员，80岁以上的个人和卫生和社会护理人员是第一个接受疫苗接种的人。该计划随后扩展到了70岁以上的年龄，再加上一月中旬临床上极为脆弱的人群，二月份及60岁以上的人以及3月以上的50岁及以上的人。在疫苗推出的过程中（从2021年1月6日起）引入了全国性锁定，其中包括“留在家里”措施和关闭非必需零售，酒店和个人护理服务以及大多数儿童的学校关闭。锁定和疫苗接种计划都可能影响了199例1900例，住院和死亡的发生率，因此仅估计任何一种干预措施的影响就存在挑战。考虑到COVID-19的死亡，以及新兴的现实世界证据表明，英格兰公共卫生和沃里克大学的有效性，估计英格兰疫苗接种计划开始与2021年3月底之间的疫苗接种量所预防的死亡人数。
死亡率对印度经济影响的统计分析
Anmol Tyagi 和 Naveen Sharma DOI：https://dx.doi.org/10.22271/maths.2025.v10.i1a.1945 摘要 本文深入探讨了死亡人数如何影响印度的经济，主要是通过查看过去的数字。我们确实仔细观察了一切，观察了死亡率等因素，以及表明经济表现如何的重要因素，例如国内生产总值 (GDP)。从所有早期的搜索和研究中可以看出，模式和联系向我们展示了死亡率的上升或下降如何在思考中发挥重要作用。卡方检验分析已用于查看印度的死亡率和 GDP 之间是否存在关系。事实证明，更多的人死亡会降低工人的生产力，提高医疗成本，并使经济变得不健康。像您这样有眼光的读者一定会明白，这不仅仅是书本上的知识，它对于那些做出重要决策的人来说是至关重要的信息。目的是在印度的健康和人口问题进一步拖累经济之前解决这些问题。 关键词：GDP 增长、死亡率、卡方检验、公共卫生、经济增长 1. 简介 了解死亡率和货币状况如何相互关联至关重要，尤其是在经济仍在发展的地方，或者从根本上讲，在印度等试图实现更大增长的国家。 在印度，他们长期以来一直在努力解决死亡人数过多这一主要问题。这个问题不仅仅是因为一件事，而是因为大量的材料混杂在一起；包括看医生的难易程度、人们吃什么食物以及该国的整体财务状况如何。 现在，一些真正聪明和见多识广的人研究这个问题，发现了一些非常有趣的事情。他们发现，印度巨额货币的变化，或者成年人喜欢称之为国内生产总值 (GDP)，在死亡人数方面发挥着惊人的作用。这基本上生动地反映了这样一个概念：当印度经济表现更好时，死亡人数就会减少。这项研究的重点是找出死亡率的变化是否会影响印度的经济，密切关注 GDP 和不同的经济健康迹象。我们正在使用卡方检验等方法来衡量这些因素之间的联系。我们想表明，如果健康状况改善，经济可能会增长，反之亦然。了解这些材料可以帮助负责人制定更好的计划，以促进人民健康和经济；我们研究论文的目标是深入研究这些数字，看看死亡人数减少、病情改善或实质上类似，是否意味着赚钱和整个国家福祉的好消息。先前的研究（Yadav，2022) [6] 真正探究了印度的经济增长与死亡人数之间的关联；他们发现，当经济表现良好时，死亡人数会减少。似乎 2011 年至 2019 年间，人们死亡率的 46% 与经济表现的好坏有关；人们深刻而根深蒂固地认为，经济好转会使人们更健康。当我开始一个项目时，我会努力讨论其他研究人员 (Farahani et al ., 2009) [3] 的工作，他们研究了印度各州在公共卫生上投入更多资金如何降低人们死亡的可能性。他们的研究结果表明，如果政府在医疗方面的支出增加 10%，死亡的几率就会降低 2%。这似乎对儿童和老年人等高危群体的帮助最大。
基于机器学习的急性死亡率的预测
对化学物质的调节需要了解其对大量物种的毒理作用，这些物种传统上是通过体内测试获得的。最近为基于机器学习寻找替代方案的努力并没有集中于保证透明度，可比性和可重复性，这使得很难评估这些方法的优势和缺点。此外，还需要可比的基线表现。在这项研究中，我们在[Schür等人，《自然科学数据》，2023年提出的Adore“ T-F2F”挑战上训练了回归模型，以预测鱼类上有机化合物的LC50（致命浓度50），以LC50（致命浓度50）测量。我们训练了拉索，随机森林（RF），XGBOOST，高斯工艺（GP）回归模型，并发现了一系列稳定的方面，这些方面均稳定：（i）使用质量或摩尔浓度不会影响性能； （ii）性能仅微弱地取决于化学物质的分子代表，但（iii）强烈地依赖于数据的分解方式。总体而言，基于树的型号RF和XGBoost表现最好，我们能够预测log10转换的LC50，其根平方误差为0.90，这对应于原始LC50量表上的数量级。在本地一级，模型无法始终如一地准确地预测单个化学物质的毒性。对单个化学物质的预测主要受几种化学特性的影响，而分类特性未被模型充分捕获。我们讨论了这些挑战的技术和概念改进，以增强对环境危害评估的适用性。因此，这项工作展示了最先进的模型，并为监管整合的持续讨论做出了贡献。
基于机器学习的急性死亡率的预测
化学物质的调节需要了解其对大量目标物种的毒理作用。传统上，这些知识是通过体内测试获得的。最近为基于机器学习寻找替代方案的努力并没有集中于保证透明度，可比性和可重复性，这使得很难评估这些方法的优势和缺点。此外，还需要可比的基线表现。在这项研究中，我们在[Schür等人，《自然科学数据》，2023年提出的Adore“ T-F2F”挑战上训练了回归模型，以预测鱼类上有机化合物的LC50（致命浓度50），以LC50（致命浓度50）测量。我们训练了拉索，随机森林（RF），XGBOOST，高斯工艺（GP）回归模型，并发现了一系列稳定的方面，这些方面均稳定：（i）使用质量或摩尔浓度不会影响性能； （ii）性能仅微弱地取决于化学物质的表示方式，但（iii）强烈地取决于数据的分配方式。总体而言，基于树的型号RF和XGBoost表现最好，我们能够预测log10转换的LC50，其根平方误差为0.90，这对应于原始LC50量表上的数量级。在本地一级，模型无法准确预测单个化学物质的毒性。对单个化学物质的预测主要由几种化学性质，分类性状并未被模型充分捕获。因此，模型尚不适用于监管过程。尽管如此，这项工作有助于就如何将机器学习整合到监管过程中的持续讨论。
COVID-19中与疫苗相关的死亡率
所有17个国家都已经过渡到高ACM政权，这是在部署和管理Covid-19疫苗时发生的。在17个国家中的九个国家中，在2020年3月11日大流行后，世界卫生组织（WHO）宣布了大流行，直到疫苗推出（澳大利亚，马来西亚，新西兰，巴拉圭，菲律宾，新加坡，Suriname，Thailand，Uruguay）。ACM中前所未有的峰发生在2022年的夏季（1月至5月）在南半球和赤道纬度国家，在赤道纬度国家中，这些国家与快速的covid-19-vaccine-booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Booster-Boods-Booster-剂量（3rd或4th剂量）。在每种情况下都有这种现象都有足够的死亡率数据（15个国家）。研究的两个国家在2022年1月（阿根廷和苏里南）的死亡率数据不足。智利和秘鲁的详细死亡率和疫苗接种数据允许按年龄和剂量分辨率解决。在2022年1月至2月的全因死亡率中观察到的高峰（此外，在以下几个国家和每个老年人组中，智利7月至8月至2021年7月至2022年8月）可能是由于时间与时间相关的快速相关的cop cop cop covid-cop covid-19- vaccincine-vaccine-vaccine-vaccine-vacsine-vaccen-bborouts-dockine grop doct。
创伤性脑损伤死亡率和低相关
背景：据估计，每年高达6900万人经历了脑损伤（TBI），低收入和中等收入国家（LMIC）的患病率最高。缺乏数据表明，严重TBI后的死亡率高度是LMIC的两倍，是高收入国家的两倍。目的：分析LMIC中的TBI死亡率并评估哪种基于国家的社会经济和人口参数影响TBI结果。方法：搜索了2002年1月1日至2022年1月1日的四个数据库，以描述LMIC中TBI结果的研究。多变量分析，结果是划分的国家和协变量作为调整后的参数。结果：我们的搜索产生了14个376记录，其中最终分析中包括101个记录，总计59例197名患者，代表31个LMIC。汇总的TBI相关死亡率为16.7％（95％CI：13.7％-20.3％），没有比较儿科与成人的显着差异。汇总的严重TBI相关死亡率显着高于轻度。多变量分析表明，与TBI相关的死亡率与中位收入（p = .04）之间存在显着关联，人口百分比低于贫困线（P = .02），小学入学（P = .01）和贫困头部比例（p = .04）。结论：LMIC中与TBI相关的死亡率比高收入国家报告的3倍至4倍。在LMIC中，TBI之后与较差的结果相关的参数包括被公认为健康决定因素的因素。解决LMIC中健康状况的社会决定因素可能会加快在TBI之后缩小护理交付差距的任务。
德克萨斯州孕产妇死亡率和发病率审查委员会...
根据德克萨斯州健康与安全法规的要求，第34.015条，得克萨斯州的孕产妇死亡和发病率审查委员会（MMMRC）和州卫生服务部（DSHS）共同提交其2024年双年展报告。本报告包含DSHS和MMMRC的发现和MMMRC建议，以减少与妊娠相关死亡的发生率和与其对2020年案件的审查有关的孕产妇发病率。与怀孕有关的死亡是怀孕期间或怀孕结束后的一年内妇女的死亡，怀孕并发症的一系列事件链，或者因妊娠的生理影响而导致不相关的状况加剧。母体发病率是造成和/或因怀孕和分娩而加重的任何健康状况，对妇女的福祉产生负面影响。
糖尿病，发病率和死亡率的历史方面
1贝尔格莱德大学，塞尔维亚贝尔格莱德社会医学学院医学院； 2塞尔维亚大学临床中心，塞尔维亚贝尔格莱德的妇科和妇产科诊所； 3贝尔格莱德大学，塞尔维亚贝尔格莱德医学院； 4诺维·萨德大学（Novi Sad）大学，沃伊沃迪纳（Vojvodina）肿瘤学研究所，塞尔维亚诺维·萨德（Novi Sad）手术肿瘤学诊所； 5贝尔格莱德大学医学院医学统计与信息学研究院，塞尔维亚贝尔格莱德； 6塞尔维亚大学临床中心，内分泌，糖尿病和代谢疾病的诊所，塞尔维亚贝尔格莱德； 7贝尔格莱德大学医学院，塞尔维亚贝尔格莱德医学生理学研究所； 8 Narodni Fort University妇科和妇产科诊所，塞尔维亚贝尔格莱德； 9塞尔维亚塞尔维亚大学临床中心，塞尔维亚贝尔格莱德