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World File Search System统计学
空间——葛兰素史克生物统计学继续探索新领域
摘要 2020 年初，葛兰素史克公司开始实施一个面向未来的现代化统计计算和数据科学平台，即 SPACE。自那时起，我们已多次迭代核心产品（包括新的 SCE），旨在通过改变我们分析数据和共享结果的方式来加速药物和疫苗的开发。除了实施开创性的解决方案外，SPACE 团队还成为在具有根深蒂固的流程的规避风险环境中采用敏捷框架的先驱。随着我们继续构建平台、支持用户采用、增强解决方案和应对变更管理挑战，我们正在以惊人的速度取得进展，重点是将大量研究从传统研究快速迁移到 SPACE。为了取得成功，我们还需要坚持不懈地运用所学知识不断改进。我们正在走向新的更伟大的事情，我将分享我们故事的这些新篇章。
龋齿相关的微生物与一群伊拉克儿童之间的人口统计学因素
已经研究了唾液和斑块中的葡萄糖水平，没有发现差异。解释说，唾液会导致细菌与牙齿表面上的斑块沉积物脱离，从而以可以测量的水平释放唾液中的细菌。因此，唾液和牙菌斑中的葡萄糖链球菌水平可能相似。然而，咬合斑块的变形杆菌计数高于唾液样品，这表明斑块可能比唾液比唾液更可靠，用于检测高水平的葡萄糖链球菌。造成这种差异的原因可能是口腔斑块是链球菌的主要栖息地，因此是该细菌的更好来源。另外，由于常规盐液质量清除期间，葡萄糖链球菌从斑块中脱离到唾液中，唾液可能是可比的代理。总体而言，无论牙列阶段如何，咬合斑块和唾液都可以被视为有效的突变链球菌检测和定量。[11]
PHD在分子医学，癌症研究，免疫学，心血管研究和生物统计学领域的位置
3。Yang，J.，Chen，Y.，Tian，Y.，Li，X.，Yu，Q.，Huang，C。，...＆Li，Y。 （2024）。 护士心理健康问题的风险因素和后果：对队列研究的范围审查。 国际心理健康护理杂志。 4。 Kokorelias，K。M.，Chiu，M.，Paul，S.，Zhu，L.，Choudhury，N.，Craven，C.G.，...＆Burhan，A.M。（2024）。 使用虚拟现实和增强现实技术来支持痴呆症患者的护理人员的韧性和技能建设：范围范围。 Cureus，16（7）。 5。 Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。 用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。 国际人类交互杂志，36（11），993-1007。Yang，J.，Chen，Y.，Tian，Y.，Li，X.，Yu，Q.，Huang，C。，...＆Li，Y。（2024）。护士心理健康问题的风险因素和后果：对队列研究的范围审查。国际心理健康护理杂志。4。Kokorelias，K。M.，Chiu，M.，Paul，S.，Zhu，L.，Choudhury，N.，Craven，C.G.，...＆Burhan，A.M。（2024）。使用虚拟现实和增强现实技术来支持痴呆症患者的护理人员的韧性和技能建设：范围范围。Cureus，16（7）。5。Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。 用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。 国际人类交互杂志，36（11），993-1007。Sagnier，C.，Loup-Escande，E.，Lourdeaux，D.，Thouvenin，I。和Valléry，G。（2020）。用户对虚拟现实的接受：扩展技术接受模型。国际人类交互杂志，36（11），993-1007。
社会人口统计学因素中的空间模式在很大程度上解释了阿拉贡（西班牙）
指导卫生系统的预防和控制NCD，关注生活环境及其相关风险因素至关重要。所谓的卫生社会决定因素（SDH）（7）是最广泛的框架之一，这些框架结合了人们在流行评估中生活和成长的环境。根据Bhattacharya等。( 8 ), the underlying causes of NCDs at the community level should be considered as a “collateral damage” from the interaction between SDH at different levels, including individual characteristics (genetics, age, gender, ethnicity) and choices (habits and lifestyles), living circumstances (socioeconomic status, SES), geographical settings (rural or urban environments), but also the macroeconomic and political backgrounds, along与其他总体力量。
ilias alami（乌普萨拉大学）国家资本主义的幽灵：21世纪的州所有权和统计学
摘要：该讲座借鉴了最近发表的有关州资本主义的一系列论文，以及与Adam D. Dixon合作的读书手稿。本书有助于发展国家资本主义，这是一个反思批判性的项目，重点是当今资本主义的形态，尤其是国家的作用。它旨在通过提供对其调查对象的严格定义，并证明如何有效地解释出该类别的国家资本主义作为使国家作为促进者，主管和资本所有者在全球经济中的资本所有者进行综合作用的方法来提高国家资本主义研究的分析清晰度。我们概述了一个替代的研究议程“不均匀和国家资本主义发展”，旨在振兴对该现象的系统性解释。，而不是否定自由市场资本主义的抽象模型，或者我们将当代国家资本主义视为对资本主义国家（包括其自由形式）的重组的全球重组过程（包括其自由形式），这是由全球生产实质性的实质性转变所基于的，例如由全球生产的实质性转变，例如新的国际自动化和自动化的综合。这些转变的政治调解导致国家基本杂种和肌肉形式的统计学的综合扩展，这些形式以跨领土的指定和累积形式发展，从而产生了进一步的国家资本主义方式。这在当代国家资本主义中是一种特别有力的动态，它倾向于以世界资本主义发展形状和塑造的螺旋形成趋势。
评估电子病历中社会人口统计学信息的捕获，以告知临床决策
越来越需要记录电子医学收入中的社会人口统计学因素，以生产代表性的医学研究，并为潜在的脆弱人群进行专注的研究。这项工作的目的是评估家庭医师电子病历的内容，并表征社会人口统计学特征的记录质量。报告了每个社会人口统计学特征的描述性统计数据。分析了社会人口统计学数据的完整性与各种诊所，电子病历供应商和医师特征之间的关联。监督的机器学习模型用于确定数据库中所有18岁以上所有成年患者的每个特征的不存在或存在。与其他变量相比，婚姻状况（51.0％）和职业（47.2％）的文件明显更高。种族（1.4％），性方向（2.5％）和性别认同（0.8％）的文档率最低，缺失率为97.5％或更高。供应商类型的相关性分析表明，供应商之间的婚姻和职业信息的可用性存在显着差异（χ2> 6.0，p <0.05）。诊所之间的文档变异性表明，大多数特征表现出较高的完整性差异，其职业差异最高（中值：47.2，四分位间距：60.6％）和婚姻状况（中位数：45.6，interquartile：45.6，Quartile：59.7％）。最后，自医师毕业以来几年，医生性行为，以及医生是否是外国人，与加拿大医学毕业生是否与文档的出生地点，公民身份，职业和电子病历中的教育有关。我们的发现表明，在卫生保健环境中为社会人口统计学信息实施更好的文档策略至关重要。要提高完整性，医疗保健系统应监控，鼓励，执行或激励社会人口统计学数据收集标准。
迈向算法的保真度：综合与人类生成的数据中人口统计学的心理健康表示
抽象合成数据生成有可能用稀缺数据影响应用程序和域。但是，在将这些数据用于诸如心理健康之类的敏感任务之前，我们需要了解其中如何代表不同的人口统计学。在我们的论文中，我们通过探索IT归因于不同种族和性别组合的各种压力来分析使用GPT-3生成综合数据的潜力，从而为未来的研究人员提供洞察力，以期利用LLMS使用LLM进行数据生成。使用GPT-3，我们通过控制种族，性别和时间范围（Covid-19）之前和时间范围，开发了3,120个有关抑郁症触发压力源的合成数据集的合成数据集。使用此数据集，我们将语义和词汇分析进行（1）确定每个人口组的主要应力源； （2）将我们的合成数据与人类生成的数据集进行比较。我们介绍了使用GPT-3生成查询以开发抑郁数据的程序，并进行分析以发现其分配给人群组的压力源的类型，这些压力源可用于测试抑郁数据合成数据生成的LLMS的局限性。我们的发现表明，合成数据模仿了各种人口统计学的主要抑郁压力源的某些人类生成的数据分布。
环境与气候变化统计学专家小组（EG-ECC）：将性别观点整合到全球气候变化
在2024年发送给EG-ECC的调查询问了谁在该国独立收集气候和性别数据的第一组问题，第二组问题旨在说明是否建立了将性别融入气候中的特定机制，例如。通过立法，数据分析和使用以及用于收集数据的工具的类型。•19个国家对简短的调查做出了回应：亚美尼亚，澳大利亚，博茨瓦纳，巴西，布隆迪，卡波·韦尔德，捷克共和国，弗兰德共和国，芬兰，爱尔兰，尼泊尔，尼泊尔，荷兰，斯洛文尼亚，西班牙，巴勒斯坦，苏里纳姆，瑞典，瑞典，瑞典，瑞典，阿拉伯阿拉伯阿拉伯阿拉伯埃米尔·阿拉伯王后，联合国联合国，坦桑山，坦桑山，坦桑山。•11个国家介绍了有关集成与强烈亮点的详细信息
抗抑郁药切换为药物无反应的替代表型：研究临床，人口统计学和遗传特征
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the版权所有此版本，该版本于2024年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.09.24316987 doi：medrxiv preprint
一个机器学习网络应用程序，可根据基本的无创健康检查，社会人口统计学特征和Dietar
背景：在过去的几十年中，糖尿病已成为全球严重的公共健康问题，尤其是在孟加拉国。人工智能的进步可以在预测血糖水平以改善健康管理的情况下获得。但是，使用来自孟加拉国等低收入和中等收入国家的数据来预测健康参数的机器学习（ML）技术的实际有效性非常低。具体来说，孟加拉国缺乏使用ML技术的研究，以基于基本的非侵入性临床测量以及饮食和社会人口统计学信息来预测血糖水平。目的：为了制定公共卫生计划和糖尿病的控制策略，本研究旨在开发一种个性化的ML模型，该模型可以预测孟加拉国城市公司工作者的血糖水平。方法：基于基本的无创健康检查测试结果，饮食信息和社会人口统计学特征，孟加拉国Grameen Bank Complex的271名员工，5种著名的ML模型，即线性回归，提高决策树回归，神经网络，神经网络，决策森林回归以及Bayesian Linearearecression，用于预测失血水平。在本研究中使用连续的血糖数据来训练该模型，然后使用训练有素的数据来预测新的血糖值。结果：增强决策树回归证明了所有评估模型的最大预测性能（均方根误差= 2.30）。这意味着，平均而言，我们的模型预测的血糖水平与实际的血糖水平偏离2.30 mg/dL左右。所研究人群的平均血糖值为128.02 mg/dl（SD 56.92），表明大多数样品的边界结果（正常值：140 mg/dl）。这表明个人应定期监测其血糖水平。结论：该支持ML的Web应用程序的血糖预测应用程序有助于个人自我监测其健康状况。该申请是在孟加拉国等低收入和中等收入国家的偏远地区的社区开发的。这些领域通常缺乏医疗机构，并且没有足够数量的合格医生和护士。基于Web的应用程序是社区可以采用的简单，实用且有效的解决方案。使用Web应用程序可以节省医疗费用，时间和健康管理费用的资金。创建的系统还有助于实现