摘要引言糖尿病(DM)是一种慢性代谢疾病,其特征是高血糖,是由于胰岛素分泌,胰岛素作用或两者兼而有之导致的。作为全球主要的健康关注,其流行率一直在稳步增长。巴基斯坦,这一趋势也不例外,面临着包括DM在内的非传染病的越来越多的负担。这项研究旨在全面评估DM的普遍性,农村和城市人口之间的差异以及巴基斯坦男女之间的差异。方法和分析系统审查将遵循系统审查和荟萃分析指南的首选报告项目,并将旨在评估巴基斯坦的DM患病率。从2024年4月1日开始,将应用于PubMed,Scopus,Cochrane,Pakmedinet和Cinahl等数据库。我们将包括关注普通人群中糖尿病患病率的研究,采用WHO或美国糖尿病协会诊断DM的标准。横断面研究,队列研究和基于人群量≥500的基于人群的调查将考虑英语。数据提取将按照预定义的形象进行,其中包括人口统计学,流行数据和方法等研究细节。将使用具有反方差加权方法的随机效应模型进行荟萃分析。i 2统计信息将用于检查异质性,并将进行亚组分析。我们的分析将基于汇总数据,并且不会涉及个人患者信息,从而消除了对道德清除的需求。伦理和传播系统评论的发现将通过在同行评审期刊中发布并在相关会议上展示它们来分享它们。Prospero注册号CRD42023453085。
卷积层:CNN由几层组成,包括将卷积操作应用于输入图像的层。层使用学习的过滤器(内核)通过将过滤器滑过图像并执行求和和对比度[6],[9],从而从输入图像中提取特征。合并层:合并层通常放置在卷积层中。他们在小区域内汇总数据,以采样从卷积层得出的特征图。常见的合并操作包括最大池和平均池,该操作存储每个池字段中的最大值或平均值。激活函数:对于卷积和汇总过程的输出,使用称为Relu(纠正线性单元)的激活函数将非线性添加到网络中,从而可以研究组件之间的关系。完全连接的层:CNN通常在卷积和合并层后具有一个或多个层。通过在一个层和其他层的神经元中建立每个神经元之间的连接,这些层有助于高级表示和分类。培训:CNN通常是使用监督学习培训的,网络学会在其中映射输入图像为相应的标签或类别。随机梯度下降(SGD)及其变体是优化方法,用于通过反向传播获得训练。它调整网络的参数(权重和偏见),以最大程度地减少损失函数,以测量预测标签和真实标签之间的差异[10]。
报告格式的变化 我们很高兴发布根据重新定义的报告原则修订后的第一份季度报告。我们的主要目标是根据特定的投资者和分析师需求定制报告内容,并提高透明度。这些变化是在 2023 年 4 月 20 日 Richter 高级管理层举行的在线会议上提出的。下面我们简要提醒读者这些新特点。 我们已调整报告地区,以反映我们正常运营中遵循的区域划分。主要报告地区现在包括欧洲、亚太地区、北美、拉丁美洲和世界其他地区。每个地区包含的国家/地区可在附录 1 第 36 页或我们的网站(分析师信息表)上找到:https://www.gedeonrichter.com/en/investors/company-reports。由于 Richter 于 2022 年 10 月宣布出售其在罗马尼亚的批发和零售业务(随后于 2021 年出售了摩尔多瓦的类似业务),业务部门现已缩小到制药和其他部门,后者包括集团剩余的批发和零售业务以及之前作为“其他”部门呈现的所有其他活动。截至本报告发布之日,交易尚未完成。除上述内容外,本报告和相关演示文稿还将提供有关我们战略重点领域的详细信息:女性保健 (WHC)、神经精神病学 (CNS)、生物技术 (BIO) 和普通药物 (GM)。为了汇总数据,我们纳入了其他制药支柱,其中包括不属于任何战略重点领域的所有活动,包括 API 收益,这影响了 WHC 重点领域报告的基期营业额。
长期护理机构医护人员个人 COVID-19 疫苗接种表填写说明 可选的医护人员 (HCP) 个人疫苗接种表旨在帮助机构直接在 NHSN 中管理和跟踪个人疫苗接种数据。这使应用程序可以自动计算每周汇总总数并将其提交给主要的 NHSN 每周 HCP COVID-19 疫苗接种模块。用户可以根据个人疫苗接种状况随时间的变化更新个人数据,单击“查看报告摘要并提交”以查看总数,然后将他们的每周数据提交给每周 HCP COVID-19 疫苗接种模块。我们建议所有长期护理机构 (LTCF) 使用个人 COVID-19 疫苗接种表,以确保在向每周 COVID-19 疫苗接种模块提交数据时准确报告汇总数据。在此处了解更多信息:LTCF 个人疫苗接种表指南 2024 年 6 月_508(cdc.gov)请注意,如果您计划通过 .CSV 文件上传提交个人数据,请参阅最新的个人疫苗接种表变量描述和文件布局文档,以获取有关格式化变量描述和文件布局的更多指导,供 LTCF 居民和医护人员使用(12.2)[PDF – 299 KB] – 2024 年 6 月
报告格式的变化 我们很高兴发布根据重新定义的报告原则修订的第一份季度报告。我们的主要目标是根据特定的投资者和分析师需求定制报告内容,并提高透明度。这些变化是在 2023 年 4 月 20 日 Richter 高级管理层举行的在线会议上提出的。下面我们简要提醒读者这些新功能。我们调整了报告地理位置,以反映我们正常运营中遵循的区域划分。现在的主要报告区域包括欧洲、亚太地区、北美、拉丁美洲和世界其他地区。每个地区所包含的国家/地区均可在我们的附录 1 第 36 页或我们的网站(分析师信息表)中找到:https://www.gedeonrichter.com/en/investors/company-reports 。由于 Richter 于 2022 年 10 月宣布出售其在罗马尼亚的批发和零售业务(随后于 2021 年出售了摩尔多瓦的类似业务),业务部门现已缩小到制药和其他部门,后者包括集团剩余的批发和零售业务以及之前作为“其他”部门呈现的所有其他活动。截至本报告发布之日,交易尚未完成。除上述内容外,本报告和相关演示文稿还将提供有关我们战略重点领域的详细信息:女性医疗保健 (WHC)、神经精神病学 (CNS)、生物技术 (BIO) 和普通药物 (GM)。为了汇总数据,我们纳入了其他制药支柱,其中包括不属于任何战略重点领域的所有活动,包括 API 收益,这些活动影响了 WHC 重点领域报告的基期营业额。
4.3.4. 质量保证 统计数据的质量通过遵守 2014 年 1 月 29 日联合国大会通过的《官方统计基本原则》以及 2017 年 5 月 26 日第 93 号国家《官方统计法》的规定来保证。在统计信息生成活动中,国家统计局非常重视确保数据的高质量。在这方面,在统计过程的每个阶段都采取了许多质量保证措施:组织统计调查、收集、处理和开发统计信息。我们采取了重要措施来确保统计调查中的受访者提供的数据丰富且质量上乘。我们会发现错误、不一致和可疑数据,以便进行核实和纠正。我们会从内部一致性(问卷内部)、时间一致性(与前期数据)、其他类似单位的数据以及其他统计调查和行政数据来源提供的数据的角度来验证和分析原始数据。如果需要,可以填补缺失或不一致的数据。在分析汇总数据阶段,将报告编号 1-tic 中关于商品和服务网络销售营业额和 EDI 型商品和服务销售营业额(第 6 章电子商务)的指标与财务报表年度报告中的销售收入(总计)指标进行核对。为了确保原始数据的质量,组织了与访谈员(受访者)的会议(研讨会),以解释定义、填写问卷的正确方法,尤其是在修改或实施问卷时。
Chelsea X. Alvarado 1,2 , Mary B. Makarious 3,4,5 , Cory A. Weller 1,2 , Dan Vitale 1,2 , Mathew J. Koretsky 1 , Sara Bandres-Ciga 1 , Hirotaka Iwaki 1,2,3 , Kristin Levine 1,2 , Andrew Singleton 1,3 , Faraz Faghri 1,2,3 , Mike A. Nalls 1,2,3 , Hampton L. Leonard 1,2,3,6 * * 通信地址:Hampton Leonard 阿尔茨海默病及相关痴呆症中心 美国国立老龄研究所,美国国立卫生研究院内部研究项目 T44 大楼 美国马里兰州贝塞斯达 20892 电子邮件:hampton@datatecnica.com 附属机构 1 美国国立卫生研究院阿尔茨海默病及相关痴呆症中心 (CARD)美国国立卫生研究院老龄化和国家神经疾病和中风研究所,美国马里兰州贝塞斯达,20814 2 Data Tecnica International,美国华盛顿特区,20037 3 美国国立卫生研究院国家老龄化研究所神经遗传学实验室,美国马里兰州贝塞斯达,20814 4 英国伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所临床和运动神经科学系,WC1N 3BG 5 英国伦敦大学学院运动障碍中心,WC1N 3BG 6 德国神经退行性疾病中心 (DZNE),德国图宾根 关键词 神经退行性疾病;可用药性;基于汇总数据的孟德尔随机化;SMR
背景:目前,针对自闭症谱系障碍 (ASD) 和注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 共病状况的治疗方法仍然有限。本研究探讨了脑电图脑机接口 (BCI) 程序对患有 ASD 和共病 ADHD 的儿童的可行性。方法:20 名儿童被随机分为干预组或候补对照组。干预包括 8 周内每周三次的基于 BCI 的训练。4 周后对两组进行随访。基于 BCI 的程序包括一系列旨在训练社交认知技能的注意力和凝视调节游戏。结果:所有参与者完成了至少 20 次训练,无人退出研究。没有报告严重不良事件。副作用包括轻度头痛、疲劳、易怒和自残行为。所有问题都在同一次会议中解决。治疗师的反馈表明,通过适当的支持,参与者的兴趣和动力可以得到维持。变化分数表明,干预组在 ADHD 症状方面比候补对照组有更大改善,这是根据 ADHD 评分量表测量的;在社交反应量表 (SRS) 上,社交缺陷没有显著差异。汇总数据表明,事前事后改进可以保持。结论:研究结果表明,基于 BCI 的计划对大多数参与者来说是可以忍受的。ADHD 症状也报告了积极影响。未来的大型临床试验将纳入适当的对照,以确定我们的培训计划的有效性。
自然农业系统(NFS)是降低生产成本以及对外部投入的依赖的传统种植方法之一。被认为是一种农业生态上多样化的农业实践,它带来了许多生态和社会利益。为了了解自然农业实践的可持续性,在V.C.区域农业研究站(ZARS)进行了实地实验。Farm,Mandya,Karnataka,印度,连续数年(2019年至2022年)。这些实验是在一个随机完整的块设计中进行的,该设计包括五种复制和四种不同的农业实践,即治疗,即绝对控制(AC),有机生产系统(OPS),自然农业系统(NFS)和UAS,GKVK,Bengaluru的UAS实践(RPP)(RPP)。农业实践的汇总数据表明,在绿色克和帕迪的RPP中记录了耕作实践中的生长,产量和营养吸收的显着差异,其产量和养分吸收显着更高。四年合并数据的结果表明,与常规农业实践相比,自然农业的产量分别降低了134(23.53%)和3350 kg HA -1(74.49%)的绿色克和帕迪。还通过覆盖绿色克和稻田,记录了33.38%和30.23%的杂草控制效率。基于这项研究,我们发现低营养需求的农作物(例如绿色克(豆类))在天然耕作中比较养分高营养的需求农作物,即帕迪(Paddy)。在自然农业下的产量可以通过应用农场肥料和其他自然来源来提高植物营养。
背景:机器学习 (ML) 是一种人工智能 (AI) 技术,它使用数据驱动的方法进行模式识别,已被证明对医疗保健领域的许多任务有益。为了描述 AI/ML 应用在临床中的商业可用性,我们对美国食品药品管理局 (FDA) 截至 2021 年 6 月批准/批准的支持 AI/ML 的医疗器械进行了详细分析。方法/材料:审查了 FDA 编制的 343 种支持 AI/ML 的医疗器械的公开批准函。分析了设备的特性及其预期用途模式,并对汇总数据进行了基本的描述性统计分析。结果:大多数设备都由放射科 (70.3%) 和心血管 (12.0%) 医学专业小组审查。自 2010 年代中期以来,这些设备的增长急剧上升。大多数 (95.0%) 设备根据 510 (k) 上市前通知途径获得批准,69.4% 是软件即医疗器械 (SaMD)。在 241 种放射学相关设备中,最常见的应用是诊断辅助 (48.5%) 和图像重建 (14.1%)。在 117 种用于诊断辅助的放射学相关设备中,20.5% 用于乳腺病变评估,14.5% 用于超声心动图上的心脏功能评估。在 41 种心脏病学相关设备中,最常见的应用是基于心电图的心律失常检测 (46.3%) 和血流动力学与生命体征监测 (26.8%)。结论:在本研究中,我们描述了 FDA 批准或批准的 AI/ML 医疗设备的模式和趋势。据我们所知,这是截至 2021 年最新、最全面的格局分析。