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World File Search System统计学
预防糖尿病计划是否会导致2型糖尿病中社会人口统计学不平等的扩大？比较英格兰的调查和行政数据
摘要背景在英格兰，NHS糖尿病预防计划（DPP）是一种行为干预措施，用于预防非糖尿病高血糖（NDH）的患者中2型糖尿病（T2DM）。该计划如何影响年龄，性别，限制疾病或残疾，种族或剥夺的不平等现象。方法我们使用多项式和二进制逻辑回归模型来比较该计划不同阶段的NDH人群是否代表NDH的人群：阶段包括（1）NDH的流行（使用英国家庭纵向研究（N = 794）的调查数据（N = 794）和对英格兰的健康调查（N = 1383）； （2）基本保健和计划的识别（使用来自国家糖尿病审计的管理数据（n = 1 267 350））和（3）程序参与（使用程序提供者记录（n = 98 024））。结果预测了从人口统计学的回归中得出的概率，因为每个结果和数据集识别因子作为预测因素表明，年轻人（40岁以下）（4％的NDH人口中有4％的NDH人口（95％CI 2.4％至6.5％））（80％的年龄在80和上面）（95％CI 9.5％至14.5％至14.5％至14.5％（9.5％（少于CI 9.5％）） （95％CI 1.8％至2.2％）和8％（95％CI 7.8％至8.2％）的计划参与者）。居住在贫困地区的人在八个会议中的代表性不足（14％（95％CI 13.7％至14.4％）vs 20％（95％CI 16.4％至23.6％）在一般人群中）。少数民族在报价中的代表性过高（35％（95％CI 35.1％至35.6％）在一般人群中为13％（95％CI 9.1％至16.4％），尽管该比例在计划完成阶段下降（19％（19％CI 18.5％至19.5％））。结论DPP有可能减少种族不平等，但可能会扩大T2DM的社会经济，年龄和限制疾病或与残疾有关的不平等现象。虽然少数族裔群体在身份识别和提供阶段中得到了代表，但需要努力以支持该计划的完成。计划提供者应针对不足的群体，以确保T2DM中的公平访问和狭窄的不平等现象。
统计学在人工智能中的作用 - IJEAST
一个或多个独立变量。该方法用于人工智能，根据一组输入变量对结果进行建模和预测。 贝叶斯统计贝叶斯统计是一种统计方法，用于人工智能根据先验知识和新数据估计事件的概率。该方法用于人工智能对数据进行分类、做出预测和优化决策。 机器学习算法机器学习算法是人工智能用来从数据中学习而无需明确编程的统计方法。这些算法用于人工智能识别模式、对数据进行分类和做出预测。 神经网络神经网络是一种机器学习算法，用于人工智能模仿人脑的结构和功能。神经网络在人工智能中用于图像和语音识别、自然语言处理和机器人技术。三、统计学在人工智能中的应用
统计学习理论（SLT）：CS6464
监督学习涉及从培训数据集中学习。训练中的每个点都是输入输出对，其中输入映射到输出。学习问题包括以预测方式推断输入和输出之间映射的功能，以便可以使用学习的功能来预测未来输入的输出。
足足溃疡患者的社会人口统计学，临床和糖尿病状态
抽象的背景：脚溃疡被认为是严重的并发症，尤其是对于糖尿病患者。患有糖尿病的人和周围血管疾病的人更有可能患上足部溃疡。如果感染发生在溃疡中，并且没有以适当的方式治疗，则可以发展为纤维炎，骨髓炎或坏疽，可能需要一部分脚趾，脚或较低的腿才能截肢。这项研究的目的是找到足球溃疡患者的社会人口统计学，临床和糖尿病状态。材料和方法：这项前瞻性观察性研究是在2012年3月至2012年8月的孟加拉国拉杰沙希（Rajshahi）拉杰沙希医学院医院外科部门进行的。在上述医院的不同手术单位中，总共100例患有脚溃疡的患者被招募为研究对象。在规定的问卷中记录了有关年龄，性别，职业，吸烟习惯和社会人口统计学状况的数据的数据。该研究使用了目的抽样技术。根据需要，使用MS Excel和SPSS版本23程序对所有数据进行处理，分析和传播。结果：在这项研究中，参与者的男女比例为2：1。最多的患者人数（42％）是51-60岁的年龄，患者人数最多的是家庭主妇（28％），其次是农民（22％）。在男性总患者中，吸烟者是87.88％。大多数糖尿病患者（95.59％）入院时是高血糖，55.88％的糖尿病为6 - 10年。在51％的患者中发现了低HDL，有68％的患者患有糖尿病，患有Buerger病的18％，动脉粥样硬化的患者为6％，而恶性足溃疡为8％。入院后，有3例患者（4.41％）患有血糖，有65例患者（95.59％）的血糖不受控制。结论：男性人口中的脚溃疡的频率高于女性。关于患者，家庭主妇和农民的职业最为普遍。吸烟者是研究人群中受影响最大的群体。长期诊断的糖尿病是大多数患者的主要临床问题之一。在大多数患者中，关于临床背景的大多数患者也有不受控制的血糖。
2050年基于生物统计学和生物识别技术的人工智能在人类医疗保健体系中的作用；
自 21 世纪初以来，将机器学习 (ML)（人工智能 (AI) 的一个分支）融入医学科学的动力日益增强。人类的基本目标之一是调节这些变化以造福人类。医学和制药领域尤其如此，这些领域正在不断发生巨大的变化。这些领域专注于开发和发现医学诊断、手术和使用生物分子/化学物质及其各种组合的治疗，包括使用它们来减轻身心痛苦。人工智能 (AI) 的实际应用正在极大地改变我们的生活，了解这一进展及其成功对于预测未来的发展计划非常重要。肿瘤学和相关领域也是如此，人工智能目前正在为改善癌症患者的治疗创造新的、重要的前景。 1 基于此观点，本文将重点介绍 2050 年人类医疗保健系统面临的各种机遇和挑战。通过测试原材料、在制品、最终产品特性、批量操作和固定工艺条件来保护成品质量的监管框架已经存在了几十年，现在控制着药品的生产。2
Mengxin Yu，Zhuoran Yang，江派粉丝 定量MRCP将恶性与良性区分开来... 极端之间：多余的Vera案例报告自身免疫性贫血贫血作者：Asmaa Mohsen 1 Sophia l Ling 1，Bishma Jayahthilaka2,3，... 在原发性胆管炎患者中受到... 的影响 GAAD和ASAP评分的比较性能预测 正在进行的国际阶段I/II ... 的临时安全结果 患者的人口统计学，病毒学和临床特征 AAV8基因治疗线粒体神经胃肠道... 702。CAR-T细胞疗法 侵略性B细胞淋巴瘤
1。泰国孔肯大学医学学院放射学系，2。泰国医学院病理学系，泰国3。泰国医学院科学院外科系，4。Perspectum Ltd 5。塔夫茨医疗中心，美国波士顿，6。美国匹兹堡匹兹堡儿童医院，7。美国波士顿马萨诸塞州综合医院放射科
支持监管人工智能的性格和人口统计学相关性
摘要 人工智能 (AI) 进入社会引发了许多希望和恐惧，人们对严格监管人工智能的必要性持有不同看法。本研究使用来自新西兰的成年人代表性样本 (N = 47,951 名参与者) 调查了人口统计和人格特征与严格监管人工智能的愿望之间的关系。数据显示，对严格监管人工智能的支持与宜人性、神经质和诚实-谦逊呈正相关。然而，它与经验开放性呈负相关。性别、年龄、种族、宗教信仰、社区经济贫困、农村生活、关系状况和父母身份等多种人口统计因素也与对人工智能监管的支持有关。然而，所有这些影响都相当小，表明人格和社会人口因素都有助于支持监管人工智能，但在理解人们对监管人工智能的支持时，还应考虑这些特征之外的其他因素。
信息系统战略规划中的中智统计学
摘要。任何组织实施信息系统规划的目的都是确保其战略目标与支持主要目标所需的信息之间的充分性。利用信息技术提供的优势发现创新公司流程的机会，强调技术与业务战略之间的联系，使用信息技术 (IT) 作为促进基础设施和业务流程转型的推动者。系统战略规划的成功在很大程度上取决于管理层的支持和参与、对业务目标和战略的理解、信息系统 (IS) 和 IT 管理的领导力和能力，以及执行计划的现实性和能力。
有2型糖尿病风险的成年人的社会人口统计学特征和营养状况
简介：在马来西亚，未诊断的糖尿病患病率有所增加。社会人口统计学特征和营养状况在糖尿病前期发育中起着至关重要的作用。因此，这项横断面研究旨在鉴于在Tereng Ganu的吉隆坡风险的成年人的社会人口统计学特征和营养状况。方法：使用便利抽样方法从吉隆坡招募了30名年龄在18至59岁之间的T2DM风险的参与者。获得了有关社会人口统计学，人体测量，禁食等离子体葡萄糖（FPG）水平，临床特征，芬兰2型糖尿病风险评估工具（Findrisc）评分，饮食摄入量和体育活动水平。Results: The participants (mean age: 36.1 ± 8.7 years) were mostly female (76.7%), Malay (96.7%), married (43.3%), had a tertiary degree (60.0%), and were working (83.3%) with a monthly salary of less than RM 1000.一半的参与者来自肥胖的I类类别。他们的FPG水平为5.6±0.5 mmol/L，其中一半被归类为最佳血压。此外，他们的平均发现得分为6.3±1.8。参与者消耗了2073±247 kcal/天，由50.8％的碳水化合物，16.1％的蛋白质和33.1％的脂肪组成。其中大多数（63.3％）是最小活动的。结论：参与者的T2DM风险为正常，血压和心率正常。他们的能量过多和脂肪摄入量不足，饮食纤维摄入量不足。马来西亚医学与健康科学杂志（2023）19（2）：86-94。 doi：10.47836/mjmhs19.2.14马来西亚医学与健康科学杂志（2023）19（2）：86-94。 doi：10.47836/mjmhs19.2.14至关重要的是，检查社会人口统计学特征和营养状况，这可以为计划未来成本有效的T2DM预防策略提供重要信息。
增强美国太空物理劳动力的人口统计学和职业途径
我们介绍了空间物理劳动力的人口统计数据，这些数据与其他太空科学领域，物理，以及一般的科学和工程相提并论。我们专注于大学的早期阶段，并通过在不同国家授予的物理学学位的背景下讨论这一点，从而吸引了一些经验教训。我们回顾了来自国家科学院的一些研究，提取了一些相关建议。对科学，技术，工程和数学（STEM）劳动力，物理科学专业以及特定空间科学的研究表明，人口统计学狭窄的“捏点”是在高中到大学阶段。我们考虑了联邦机构可以在当地或单独采取的全国范围内采取的行动，以增强和多样化通过太空科学的职业道路。