背景:化生乳腺癌(MBC)是乳腺癌的罕见且高度侵略性的组织学亚型。仍然存在可用于临床实践的精确预测模型。方法:本研究利用SEER数据库(2010 - 2018)的患者数据进行数据分析。我们利用预后因素来开发一种新型的机器学习模型(CATBOOST)来预测患者的存活率。同时,我们医院的MBC患者队列被用来验证我们的模型。我们比较了三组患者的放射治疗的好处。结果:我们开发的Catboost模型表现出很高的准确性和正确性,使其成为预测MBC患者(1年AUC = 0.833,3年AUC = 0.806; 5年AUC = 0.810)的最佳表现模型。此外,Catboost模型在外部独立数据集中保持强劲的性能,1年生存率的AUC值为0.937,3年生存率为0.907,5年生存率分别为0.890。放射治疗更适合于接受M0阶段接受乳房持胸腔手术的患者[组:(OS:HR = 0.499,95%CI 0.320 - 0.777 P <0.001; BCSS:HR = 0.519,95%CI 0.290 - 0.290 - 0.929 P = 0.008)和那些在TT3-3-3-3-3-3-M中(OS:HR = 0.595,95%CI 0.437 - 0.810 P <0.001; BCSS:HR = 0.607,95%CI 0.427 - 0.862 P = 0.003)],与经过T1-2/N0-1M0的患者相比,接受了Mastrosy t1-n0-1m0阶段, 0.730; BCSS:HR = 1.909,95%CI 1.036 - 3.515 P = 0.038)。结论:我们开发了三个机器学习预后模型,以预测MBC患者的存活率。放射疗法被认为更适合接受M0阶段进行乳腺癌手术以及在T3-4/N2-3M0阶段进行乳房切除术的患者。
手卫生对于预防感染至关重要,但是在医疗保健,学校和社区中保持合规性仍然具有挑战性。尽管有强有力的证据,但由于认知障碍,人手不足,资源有限和抗菌素耐药性而导致失误。行为科学强调了时间限制和影响依从性的认知偏见,其合规率低至40%。Nudge理论通过使用视觉或听觉提示(如听觉提示)来鼓励手动卫生而不施加严格的法规,从而提供了有希望的解决方案。最近的创新将人工智能(AI)与轻推,通过实时反馈提高合规性。AI驱动的系统,例如智能分配器和可穿戴设备,在关键时刻使用视觉或听觉提示提供了提醒。例如,当医护人员进入患者的房间,促使手动卫生时,分配器可能会点亮或发出声音。研究表明,这些AI驱动的干预措施显着提高了依从性,在某些情况下,利率最高为30%。AI还可以分析不合规的模式,在高风险时期内部署个性化的轻推。将轻推理论与游戏化(例如基于团队的竞争和奖励)相结合,进一步加强了积极的习惯。但是,在印度等国家实施AI解决方案面临挑战,包括资源有限,对新技术的抵抗和文化障碍。尽管有障碍,但将AI驱动的轻推与行为策略相结合有可能改变手部卫生实践。这种方法促进了问责制,降低了感染率,并通过将遵守符合纳入日常工作,从而确保更安全的患者护理,为感染控制的可持续改善铺平了道路。
阿莫斯需要用一根长棍轻推浮子,以确保浮子没有卡住。根据这个水位,阿莫斯决定打开或关闭哪个水泵。当水位低于一米时,他就会关闭所有水泵,把水留给与水库直接相连的客户。阿莫斯向我解释道,水库主要向南部地区的 1 区和 2 区供水。这些地区包括商业区,包括市场和商店,以及住宅区,居住的大多是富裕的印度人,他们对当地经济产生了很大的影响。此外,这个供水区还包括医院等重要机构。由于这是一个重要地区,每当水位较低(低于一米)时,阿莫斯就会关闭所有水泵,确保这些地区不会缺水。因此,与其他水库(Tsabango、Ngwenya 和 Chikungu)相比,直接受 Mwenda 服务水库服务的居民享有优先权。除非这些居民的需求得到满足并且水库达到 1 米的临界最低水位,否则不会向南区 70 的其他服务水库供水。当水库水位上升 1.5 至 3 米时,阿莫斯水库便开始向 Tsabango 和 Ngwenya 泵水。Tsabango 比 Ngwenya 优先供水,因为 Tsabango 供水区包含社会政治敏感客户,包括被称为 Kamuzu Barrack 的陆军总部以及居住在 23 区 71 的富裕客户。由于 Ngwenya 主要向无规划定居点供水,因此优先权最低。当水位超过 3 或 3.5 米时,只有 Amos 才开始向 Chikungu 泵水。与 Tsabango 和 Ngwenya 相比,Amos 认为 Chikungu 最不重要,因为它供水客户较少。此外,阿莫斯和他的老板马腾杰根据噪音能力和服务水库所服务居民的政治影响力来确定水库的优先顺序。马腾杰解释说,如果 2 区没有水,居民不仅会向他们抱怨,还会向他们的老板抱怨,包括水务局的总经理。因此,在这种情况下,他们的老板会要求他们尽一切努力满足人民的需求。但是,如果 38 区两三天都没有水,人们也不会抱怨太多。此外,马腾杰解释说,他从未接到老板的电话,要求他优先向奇孔古供水。因此,基于这样的经验,阿莫斯和他的同事学会了管理系统,将居民的噪音保持在最低 72 级。回到我们流向萨基娜院子里水龙头的落水处。一旦水进入姆文达服务水库,就必须等到水库的水位至少升至 3 米。只有这样,降水才有机会被吸入流向奇孔古的主干道。如果姆文达、察班戈和恩格韦尼亚供水区的需求增加,然后水库的水位就会缓慢上升。这意味着我们的引水泵必须在水库中等待更长的时间。水位通常会在非高峰时段上升,因为其他区域的需求会减少。这种非高峰时段非常适合我们的引水泵开始前往目的地。因此,引水泵倾向于在凌晨或午夜出发。如果由于泵故障、电源故障、水流向中心区转移、运输干管维护或处理厂滤床堵塞而导致处理厂供水有限或没有供水,那么我们的引水泵必须等待更长的时间,直到水库收到足够的水来满足其他重要居民的需求。在这种情况下,等待时间长达两到三天,有时甚至更长。因此,如果出现短缺,南部地区就会受到影响,但在南部地区,奇孔古供水区受到的影响最大。因此,代表额外水量的引水泵的命运取决于服务水库的水位。运营商采用的这种抽水策略解释了萨基纳在一天中的非高峰时段取水,甚至有时两三天都没有水的原因。此外,到达奇孔古水库的降水量取决于一天内泵投入运行的小时数。奇孔古水库的抽水小时数取决于两个因素,一个是姆文达水库的水位,另一个是奇孔古水库本身的水位。如果姆文达的水位低于三米,操作员就会停止抽水,如果奇孔古水库已满,操作员也会停止抽水,以避免溢出和浪费水。能够到达奇孔古水库的水量取决于一天内泵的运行小时数。奇孔古水库的抽水小时数取决于两个因素,一个是姆文达水库的水位,另一个是奇孔古水库本身的水位。如果姆文达的水位低于三米,操作员就会停止抽水,如果奇孔古水库已满,操作员也会停止抽水,以避免溢出和浪费水。能够到达奇孔古水库的水量取决于一天内泵的运行小时数。奇孔古水库的抽水小时数取决于两个因素,一个是姆文达水库的水位,另一个是奇孔古水库本身的水位。如果姆文达的水位低于三米,操作员就会停止抽水,如果奇孔古水库已满,操作员也会停止抽水,以避免溢出和浪费水。
这项全国队列研究强调了接受NSCLC癌症疗法的患者VTE的显着风险。在治疗的最初6个月内,VTE的1年风险最高,并且在癌症阶段和接受的特定治疗方面表现出很大的差异。这些发现强调了针对癌症阶段和所采用的特定癌症治疗的细微风险评估的重要性。这种见解有助于持续的优化患者护理。背景:静脉血栓栓塞(VTE)是开始对非小细胞肺癌(NSCLC)开始癌症疗法的患者的常见并发症。根据接受的癌症治疗,我们检查了IIIA期,IIIB至C和IV期NSCLC患者VTE的风险和时机。材料和方法:一项基于全国注册表的同类研究,对丹麦肺癌登记处记录的患者(2010-2021)随后在进入注册表后进行了1年,以评估VTE的发生率。AALEN – JOHANSEN估计量用于计算通过化学疗法,放射疗法,化学疗法,免疫疗法和靶向治疗的治疗开始后VTE的风险。结果:在3475例IIIA期患者,4047患者IIIB至C期和18,082例IV期癌症患者中,VTE的1年风险在第一个6个月中最高,并且通过癌症和癌症治疗明显变化。在第三阶段,VTE风险在化学疗法(3.9%)和化学放疗(4.1%)中最高。在IIIB到C期中,随着化学疗法(5.2%),免疫疗法(9.4%)和靶向治疗(6.0%)的风险增加。IV期NSCLC对靶向治疗(12.5%)和免疫疗法(12.2%)显示出高风险。 肺栓塞的风险始终高于深静脉血栓形成。 结论:根据癌症治疗和癌症阶段,VTE风险差异很大。 在治疗启动的最初6个月中观察到了最高风险。 这些见解强调了对NSCLC患者管理VTE并发症的量身定制风险评估和警惕的必要性。 需要进一步的研究,以优化无法切除和转移性NSCLC患者的单个血栓预防策略。IV期NSCLC对靶向治疗(12.5%)和免疫疗法(12.2%)显示出高风险。肺栓塞的风险始终高于深静脉血栓形成。结论:根据癌症治疗和癌症阶段,VTE风险差异很大。在治疗启动的最初6个月中观察到了最高风险。这些见解强调了对NSCLC患者管理VTE并发症的量身定制风险评估和警惕的必要性。需要进一步的研究,以优化无法切除和转移性NSCLC患者的单个血栓预防策略。
摘要本文介绍了人类,胡椒机器人,Google Home Smart-Sparter或其他人之间二元相互作用的数据收集方法和情感注释。收集的16个小时的录音被用来分析改变某人关于对会话代理类型的生态行为的看法,那种轻度和说话者的情绪状态的倾向。我们描述了数据收集和注释的统计数据。我们还报告了第一个结果,该结果表明,人类对人类的意见改变了与人类更多的问题,甚至是对主流思想的看法。我们观察到某种情绪状态与对话者与人类受到影响的倾向之间的相关性。我们还报道了研究研究人类相似性对语音使用我们数据的影响的结果。关键字:语言推销,人类计算机互动,语料库创建