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SPD 退休人员养老金计划
您无需支付任何费用。纽约大学支付计划的全部费用。 参与期限为一年。一般而言，作为年满 21 岁的符合资格的员工，您将在最接近完成符合资格职位一年工作的 9 月 1 日成为计划参与者，前提是您在第一年工作时间至少为 1,000 小时。 当您符合资格时，您将自动加入计划，除非您是 2018 年 12 月 31 日之后受雇的 Local 3882 员工，或者是 2020 年 12 月 31 日之后受雇的大学工作类别组 NYU 非豁免/非工会中的 Local One 员工或非工会员工以及 NYU 中士薪酬等级，并且有机会做出一次性不可撤销的选择，选择参与 NYU 退休计划而不是该计划。如果您未明确选择参与 NYU 退休计划，您将成为该计划的参与者。 您在符合资格的职位上工作的每一年，您的养老金都会增加。每工作一年，养老金积分就增加，总养老金也会增加。该计划最多计算 35 年的服务年限来确定您的养老金。 您的服务价值会随着时间的推移而增加。福利公式并非一成不变；它会随着您达到的每个服务里程碑而增长。 您在职业生涯结束时的薪水才是最重要的。您的福利基于您退休前几年的薪水，预计那时您的薪水最高。 何时退休基本上由您自己决定。一旦您完成 25 年的服务或年满 60 岁且服务 5 年，您可以在此后的任何一个月的第一天退休。 您选择如何支付养老金。该计划旨在为您提供退休后终身稳定的月收入，您可以选择如何支付这笔收入。如果您在退休时已婚，您的养老金将减少，以便在您去世后为您的配偶提供稳定的月收入，除非您和您的配偶另有选择。 如果您在退休前去世，您的配偶可以领取养老金。如果您在退休前去世，您的养老金可以作为您幸存配偶每月的收入来源。 如果您在退休前离开，您可能有资格领取养老金。一旦您满足计划的归属要求，您就有权享受计划福利 - 即使您在退休前离开纽约大学。 如果您终止雇佣或死亡，而您或您符合条件的幸存配偶有权享受计划福利，其精算现值超过 5,000 美元但不超过 50,000 美元，则计划会提供六个月的窗口期，在此期间，您或您的幸存配偶可以选择领取一次性付款，而不是每月领取年金。 社会保障是独立的。您的养老金是您可能有权获得的任何社会保障福利的补充。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床