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World File Search System统计学
心血管中的社会人口统计学不平等
这项研究的目的是确定来自墨西哥恰帕斯地区土著社区的不同社会人口统计学群体中心血管风险的普遍性。在Chiapas的Tzotzil-Tzeltal和Selva地区的城市和农村社区进行了一项横断面患病率研究。研究了253名青少年的样本，其中48％是女孩，男孩为52％。使用中心趋势和分散的度量对定量变量进行了描述性分析。估计，估计按性别，地理区域，教育年份和母亲种族分层的心血管危险因素的预期。与研究人群的社会人口统计学特征有关，心血管危险因素的患病率进行了分析。低HDL-C（51％）是主要的心血管危险因素。 女孩的患病率高于腹部肥胖，高甘油三酸酯血症和边缘性总胆固醇。 男孩中高舒张压更为普遍。 来自城市地区的青少年比农村地区的青少年更高的超重/肥胖症和胰岛素抵抗。 与受过教育程度较低的母亲的青少年相比，在母亲接受≥7年教育的青少年中，超重/肥胖和腹部肥胖的患病率更高。 产妇种族的差异也影响了胰岛素抵抗的流行。 在主要发现中，这项研究将社会人口统计学和地理图形不平等与心血管危险因素相关联。低HDL-C（51％）是主要的心血管危险因素。女孩的患病率高于腹部肥胖，高甘油三酸酯血症和边缘性总胆固醇。男孩中高舒张压更为普遍。来自城市地区的青少年比农村地区的青少年更高的超重/肥胖症和胰岛素抵抗。与受过教育程度较低的母亲的青少年相比，在母亲接受≥7年教育的青少年中，超重/肥胖和腹部肥胖的患病率更高。产妇种族的差异也影响了胰岛素抵抗的流行。在主要发现中，这项研究将社会人口统计学和地理图形不平等与心血管危险因素相关联。为这一年轻人群促进健康的生活方式是绝对必要的，以防止成年后有心脏血管疾病。
与抑郁症相关的社会人口统计学因素
背景：糖尿病（DM）是一种慢性非传染性疾病（NCD），全球患病率上升。dm增加了抑郁症的风险，因为据报道抑郁症的患病率是糖尿病患者的三倍。尽管抑郁症状在糖尿病中更为常见，但通常不会被识别和治疗。对这群人，尤其是尼日利亚人口中的抑郁症的预测知之甚少。这项研究探讨了2型DM患者抑郁症相关的社会人口统计学因素，而没有先前的精神病病史。方法论：这是一项使用结构化问卷进行的264例患者中进行的横断面研究。使用社会科学统计软件包分析了数据20。卡方检验，以比较分类变量之间的关联。将小于0.05的概率（p）值视为具有统计学意义。结果：女性[176（66％）]分别是男性[88（33.3％）]的三倍。抑郁症的患病率为49.2％。教育水平（p = 0.008），职业（p = 0.014）和社会阶层（p = 0.040）与受访者之间的抑郁症显着相关。年龄段，女性和寡妇的抑郁症较高。结论：女性和老年人受抑郁的影响更大。抑郁的预测因素是教育，职业和社会阶层的水平。关键词：社会人口统计学，抑郁症，糖尿病，家庭医学因此，有必要筛查那些被诊断为抑郁症的T2DM的人，尤其是女性和老年患者。
人工智能与生物统计学
人工智能系统可以协助医疗专业人员做出临床决策。例如，机器学习模型可以帮助预测患者结果、推荐治疗方案并根据患者数据和医学文献识别潜在的药物相互作用。生物统计学在设计和验证这些人工智能模型方面发挥着作用。在药物研究中，人工智能可以通过分析大量分子数据集、预测潜在候选药物和模拟药物相互作用来加快药物发现过程。生物统计学家可以与人工智能科学家一起设计实验、评估发现的统计意义，并确保结果稳健且可重复。人工智能广泛应用于基因组学和蛋白质组学研究，用于 DNA 序列分析、蛋白质结构预测和识别与疾病相关的遗传标记等任务。生物统计学对于设计实验、进行遗传关联研究和评估遗传发现的统计意义至关重要 [1-3]。
机器/统计学习，STP 494/598
本学期，该课程将集中在这些动画系统的生物学启发的动画系统和可穿戴性能控制系统上的探索和创建。我们将从特殊效果生产和研究公司（Legacy Effects，Festo，Jim Henson的生物商店，迪士尼研究等）中调查艺术动画和控制系统的状态。，并且，在仿生研究中的课程之后，直接寻找生物系统，以获取我们自己设计的结构和物质灵感。物理结构（形式和材料）将被视为一种计算形式，以及传统的电子和数字逻辑。本课程的主要可交付成果将是功能动画和控制系统。可能会组织成品的最终画廊展览。在
生物统计学博士项目
4.1 课程设置 4.1.1 生物统计学课程 4.1.2 生物统计学核心课程 4.1.3 英语作为第二语言 4.1.4 公共卫生基础 – PUBH 700 4.2 LGS 课程要求 4.2.1 LGS 学分要求 4.2.2 LGS 道德培训和琼斯道德项目 4.2.3 助教培训和教学机会项目 (TATTO) 4.3 年度进度报告和个人发展计划 5 资格考试和学生表现 5.1 考试协调 5.2 资格考试委员会 5.3 学生表现 6 候选资格 6.1 程序 7 论文 7.1 论文委员会 7.2 论文提案 7.3 论文研究 7.3.1 学生演讲和休息日 7.4 论文完成时间表 7.5 论文文件和口头答辩 8. LGS 和 BIOS 具体政策 8.1 学术日历 8.2 注册 8.3 LGS 和 BIOS 学分要求 8.4 退课/加课 8.5 课程豁免 8.6 注册和授予学位
2024-25 MSTP学生按计划M1 流行病学和生物统计学中的博士学位 2023-2024人口与定量健康部...2024-25 MSTP学生按计划M1流行病学和生物统计学中的博士学位2023-2024人口与定量健康部...
欢迎访问凯斯西部储备大学的人口和定量健康科学系流行病学和生物统计学博士学位。教育和毕业杰出博士学位学生是该部门整体任务的重要组成部分，我们期待与您合作实现这一目标。本手册是博士学位的学术课程信息的一般摘要。学生，应与学术顾问协商。学生还应审查西方储备大学的学生手册，该手册描述了大学的毕业要求（http://case.edu/gradstudies/）。博士学位部门中的流行病学和生物统计学计划对学生的年度进度和毕业以及大学的年度进步和毕业有期望和要求。，如果阅读本手册和大学手册后，学生对要求或发现要求的冲突不确定，那么学生应引起她/他的学术顾问的注意。政策或期望的任何差异都将记录在案，并将通知发送给受影响的学生。
ASA 关于统计学在数据科学和人工智能中的作用的声明
2023 年 8 月 4 日 近年来，数据科学和人工智能 (AI) 因其在广泛的学术研究和商业活动中的杰出贡献而吸引了全世界的关注。无论是自动驾驶汽车的发展、识别语音和生成类似人类文本的机器，还是能够准确检测癌症的技术，数据科学和人工智能的成功无处不在，并将继续影响科学创新和我们的生活方式。能够使用复杂的数据结合深思熟虑的方法解决具有挑战性的问题，很大程度上是这些新兴领域创新和创业精神的成果。尽管如此，数据科学和人工智能的跨学科性质意味着需要大量的协作努力，统计学家（他们本身就是数据科学家）应该广泛参与数据科学和人工智能计划，以充分发挥其生产力、创新和解决问题的潜力。
注意力缺陷的社会人口统计学差异...- ERIC
约有10％的小学生被诊断出患有注意力缺陷/多动症（ADHD）（Danielson等，2018； Xu等，2018）。这些孩子中的一些可能被过度诊断并过度治疗了多动症（Bruchmüller等，2012; Canady，2019; Kazda等，2021; Partridge等，2014; Tatlow-Golden等，2016; Thomas et al。，2015）。例如，儿童心理学家，精神科医生和社会工作者给予了孩子的小插曲，不符合约20％的儿童的诊断标准率（Bruchmüller等，2012）。ADHD过度诊断发生在没有明显的明显损害并且在正常发育范围内没有明显的症状或仅发生轻度症状时（Paris等，2015），这表明尚未满足诊断标准（Merten等，2017）。尽管显示出较低的损害水平，但儿童使用药物使用药物时可能会发生过度治疗（Angold等，2000）。多动症的诊断标准包括频繁，持续且与儿童的发育水平不一致的症状，并且显然和负面影响其学术
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
Edegem，比利时10。荷兰莱顿大学医学中心生物医学数据科学系11.ÖREBRO大学医学科学学院，Örebro，瑞典电子邮件地址（作者顺序）sr773@cam.ac.uk，endre.czeiter.czeiter@gmail.com，tina.amrein84@gmail@gmail@gmail.com andrew.maas@uza.be，e.w.steyerberg@lumc.nl，andras.buki@oru.se，dkm13@cam.ac.uk，vfjn2@cam.ac.uk