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日本全国范围内因脑外伤导致的老年人死亡率有所改善
摘要背景：单独或合并颅外损伤 (TBI) 是一个全球性的健康问题，死亡率很高。在导致不良临床结果的各种风险因素中，年龄是 TBI 患者死亡率最重要的独立预测因素。随着社会老龄化，TBI 相关死亡率预计会增加。然而，在日本这样的超老龄化社会，人们对老年人 TBI 相关死亡率的趋势知之甚少。在此，我们使用日本国家创伤数据库 (JTDB) 登记处评估了日本老年 TBI 患者发病率和临床结果的全国趋势。方法：在这项回顾性队列研究中，纳入了 2004 年 1 月至 2018 年 12 月期间在 JTDB 数据库注册的医院中的 TBI 病例 (年龄≥65 岁)。院内死亡率是主要结果，急诊科死亡率是次要结果。在调整潜在混杂因素后，使用多变量分析评估了 3 年期间住院死亡率的比值比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果：老年人 TBI 的主要原因是跌倒。研究期间住院后死亡的患者比例在单纯 TBI 组中从 2004–2006 年的 29.5%（194/657）显著下降至 2016–2018 年的 14.2%（1309/9240）（调整后的 OR = 0.42，95% CI：0.33–0.53），在多重创伤组中从 2004–2006 年的 48.0%（119/248）显著下降至 2016–2018 年的 21.7%（689/3172）（调整后的 OR = 0.32，95% CI：0.23–0.45）。单独 TBI 和多重创伤组的 3 年增量调整 OR 分别为 0.84（95% CI：0.81–0.88）和 0.78（95% CI：0.75–0.83）。结论：使用国家 JTDB 登记处，我们证明了全国范围内 TBI 相关死亡率的下降。我们在日本超高龄社会中的研究结果可能为全球治疗老年 TBI 患者提供参考。关键词：老龄化、死亡率、创伤性脑损伤
经济对犯罪率有多大影响？
变量系数 t 统计量预期符号 PRO 1.495092 1.012256 - WELF -0.002376 -1.258025 + DIVORCE** 26841.42 2.385253 + URBAN*** 373.4767 2.991200 + LEO -0.000775 -0.091294 - UE* 19852.51 2.010291 +
维护效率有影响力的飞机维修 - ThaiJO
泰国的低成本使用了三种定性研究方法：文献分析、深度访谈和参与观察。 （参与式观察）过去二三十年航空业，包括飞机维护，在物理和范式上不断发展和变化。提高工作效率维修安全标准飞机维修研究结果发现，人为因素是有助于防止可能发生的错误的一部分。将会在未来造成损害人为因素分为12个方面，即1）沟通不畅，2）自满，3）知识和技能不足，4）注意力分散，5）缺乏有效的团队，6）疲劳，7）资源不足8）压力9) 缺乏抗议或勇气表达 10) 压力 11) 不警觉、迟钝、没有活力 12) 制定团体规则这项研究发现沟通不畅自满以及缺乏知识和技能充足性是对飞机维护效率影响最大的人为因素
如何引用：Curi，H。T.，Lima，J。，＆Ferretti，E。C.（2020）。与截瘫的手动轮椅使用者的推进效率有关的因素
简介：由于脊髓损伤（SCI）引起的截瘫患者执行手动轮椅（MWC）推进，以促进功能迁移率以进行日常活动。然而，由于MWC设置不足以及疼痛和上肢损伤（UL）引起的推进效率低下可能导致用户移动性降低。目的：通过综合审查的方法，试图识别和评估与SCI截瘫用户MWC中推进效率相关的因素。方法：我们在PubMed，Lilacs和Scielo中选择了索引研究，用于推进2008年至2018年间SCI用户的生物力学。结果：在综述中包括的10项研究中，两项研究被归类为III-2级，为第四级证据。与推进效率相关的因素被确定为：非义压力矩；恢复阶段UL的速度；手在发行期间的位置；靠背的大小；保持体重；日常活动和肩部内收益的水平；推进的强度； UL和SCI时间的方向。结论：关于UL的周期和推进模式，MWC设置，用户特征以及疼痛和伤害的证据被证明是与SCI瘫痪者MWC的推进效率有关的因素。
美国经济产能利用率有下降趋势吗？一些新证据
一方面，Skott & Zipperer (2012)、Dum´enil & L´evy (2012, 2014)、Kiefer & Rada (2015)、Blecker (2016)、Setterfield (2018)、Pierce & Wisniewksi (2018)、Fiebiger (2018)、Nersisyan & Wray (2019) 和 Setterfield & Avritzer (2019) 都认为美国的产能利用率呈下降趋势：他们都依赖美联储委员会 (FRB，以下简称 FRB) 的估计。另一方面，Shaikh (1987, 1989, 1992, 1999, 2016) 和 Nikiforos (2016, 2018) 基于测量误差论证不同意这一观点，这意味着 FRB 估计值没有正确捕捉产能利用率的真实值。首先，我们将实证分析 FRB 时间序列及其评论。之后，我们将分析美国产能利用率的不同估计值，以回答我们的询问。最后将得出一些结论。