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肥胖症的合并症糖尿病，高血压和血脂异常的风险在65岁的日本人中
糖尿病，高血压和血脂异常是与肥胖相关的合并症，导致心血管疾病的发展，这是死亡的主要原因之一。除了肥胖症外，体重不足的情况是一个问题，因为它可能引起肌肉减少症，尤其是在65岁之后。我们检查了由于这个年龄的个体肥胖而导致的糖尿病，高血压和血脂异常的风险。我们回顾性地研究了10,852名65岁年龄段的肥胖与其三种主要合并症之间的关系，他们接受了科比市在2017年4月至2021年3月之间实施的健康检查。糖尿病，高血压和血脂异常的患病率分别为9.7％，41.0％，63.8％和19.5％，分别为9.7％，41.0％，63.8％和19.5％，这些疾病的患病率随肥胖的增加而增加。明显增加了糖尿病和高血压的风险（分别为12.95和19.44），并且在BMI≥35kg的BMI量相比，在BMI的高度2.59和3.65中，患有和不具有高低脂蛋白胆固醇血症的血脂异常（分别为2.59和3.65）。性别分析表明，与女性的其他合并症相比，与肥胖相关的血脂异常的风险很小，而男性的所有合并症的风险也很小。我们的结果表明，公共卫生干预措施对肥胖症的重要性抑制其合并症，尤其是在这个年龄段的糖尿病和高血压。
NHS Tayside 液体活检的发展：针对胰腺癌和结直肠癌患者的基因血液检测
简体中文摘要 背景和研究目的 目前，对于结直肠癌和胰腺癌，临床决策主要基于两种方式：放射扫描和血液生物标志物（肿瘤标志物），后者针对不同类型的癌症（结直肠癌为 CEA，胰腺癌为 CA19-9）。我们在扫描中看到的内容以及肿瘤标志物的高低决定了每位患者的适当治疗途径，通常包括手术和/或化疗-放疗相结合。然而，由于癌症含有不同类型的突变，患者通常不会像预期的那样对治疗产生反应，而且在放射图像或肿瘤标志物水平上反映出来之前会有明显的延迟。显然，由于现有诊断方式的限制，优化患者治疗的进程一直被耽搁。因此，改善患者护理和结果的关键是打开一扇门，深入了解肿瘤生物学。循环肿瘤 DNA (ctDNA) 是一种无细胞 DNA（遗传物质），源自肿瘤细胞并存在于血液中。液体活检是一种涉及 ctDNA 分析的方法，它提供了一种微创的传统组织活检替代方法。该技术允许通过分析血液样本来检测和监测癌症。这是一项针对新诊断为胰腺癌和结直肠癌的患者的 ctDNA 研究。
SATH CQC行动计划 - 医学联合健康监督...
右侧的图表在完成跌落风险评估时表现出一致的依从性。97％的患者在2024年12月入院后6小时内完成了跌倒风险评估。修订后的瀑布护理计划2。通过HCA归纳和攻击计划提供面对面的预防培训。也是国际护士病房准备计划。e-通过LMS的学习软件包曾经是完成的。3。增强了护理和支持团队，为适当的患者提供1：1监督，提供监督，活动和护理。4。现在已更新和改进的患者信息传单。5。在面对面的培训套餐之后，已经可以观看复习视频。6。falls Link Worker培训2天计划跨两个站点。这将每年提供一次。7。修复游戏继续以动力为基础，并定期进行每月重新调节小组会议的促进活动。8。为病房经理设定了两个年度跌倒训练目标 - 2024年12月94％。9。订购该信托的新床包括传感器，并在新的床上库存之前开始培训。传感器是床出口传感器，而不是瀑布传感器，并且被要求他们继续为那些由于不安全行动不安而需要它们的患者提供高低床。
GDL09 成人糖尿病患者手术围手术期管理指南
• 本指南是根据全国范围内关于接受外科手术的糖尿病患者管理的报告而起草的。该报告也在糖尿病 GIRFT 访问中进行了讨论。国家报告可在此处找到：NCEPOD - 围手术期糖尿病：高低起伏（2018 年） • 糖尿病患者的护理很复杂，对于接受手术的患者尤其如此。护理可能涉及多个专业，这可能会加剧糖尿病管理不统一的问题。 • 最近的全国糖尿病住院患者审计 (NaDIA) 显示，18% 的住院患者患有糖尿病，而之前的研究表明，接受外科手术的患者中超过 15% 患有糖尿病，因此，所有工作人员都必须熟悉糖尿病管理，以确保对患者血糖控制的护理以及他们入院和手术的临床原因是协调和适当的。 • 国家报告总结了各种建议，本指南是针对其中几项建议制定的。第一个是讨论为接受择期手术的糖尿病患者制定标准化转诊流程，以确保对糖尿病进行适当的评估和优化。第二个是糖尿病 MDT 的参与，以在围手术期为患者提供支持。第三个是确保参加术前评估诊所的糖尿病患者
提高高比例可再生能源接入低碳能源系统电压调节能力的控制策略
摘要：在低碳能源系统中，由于高比例可再生能源接入会导致系统电压调节能力下降，因此一旦发生电压超标现象，容易造成大面积可再生能源脱网、停电事故。为了提高低碳能源系统的电压调节能力，本文提出了一种两级送端电网过电压抑制策略。首先，研究高比例可再生能源接入低碳能源系统送端电网过电压现象的发生原理，提出一种由整流站集中控制和分布式电源电网灵活资源控制两级组成的过电压控制策略。然后，利用PSO算法和一致性算法对建立的控制模型进行求解。最后，基于实际运行电网数据建立仿真系统，通过仿真验证所提出的控制策略。结果表明，本文提出的控制策略在各种运行工况下，均能有效抑制交流母线暂态过电压，提高高比例可再生能源送端电网的运行稳定性。此外，在白天过电压调节过程中，可以充分发挥柔性调节设备的潜力，缩短电压超限持续时间，降低电压超限峰值，有助于降低电网可再生能源浪费率。
拟南芥 CDF3 转录因子增加嫁接番茄植株的碳和氮同化和产量
番茄 (Solanum lycopersicum L.) 嫁接主要用于防止土传病原体的危害和非生物胁迫的负面影响，不过使用高活力砧木也可以提高产量和果实品质。在低养分投入农业的背景下，将优良品种嫁接到具有更高氮利用效率 (NUE) 的砧木上可支持直接的产量最大化策略。在本研究中，我们评估了使用过量表达拟南芥 (AtCDF3) 或番茄 (SlCDF3) CDF3 基因的植物作为砧木来提高低氮投入下嫁接接穗的产量，此前有报道称这些基因可提高番茄的 NUE。我们发现 AtCDF3 基因可诱导更多的糖和氨基酸产生，从而使生物量和果实产量在充足和有限的氮供应下都更高。相反，SlCDF3 基因没有发现积极影响。激素分析表明，赤霉素 (GA 4 )、生长素和细胞分裂素 (tZ) 可能参与 AtCDF3 对 N 的反应。这两个基因引发的不同反应可能至少部分与 AtCDF3 转录本通过韧皮部到枝条的移动性有关。在该嫁接组合的叶片中，我们持续观察到转录因子靶基因（如谷氨酰胺合酶 2 (SlGS2) 和 GA 氧化酶 3 (SlGA3ox)）的表达较高，这些基因分别参与氨基酸和赤霉素的生物合成。总之，我们的研究结果进一步深入了解了 CDF3 基因的作用方式及其在嫁接方法中的生物技术潜力。
欢迎加入
他上任伊始就实施了“六十计划”，该计划旨在 60 天内大幅减少舰队过剩的舰船容量。通过该项目，朱姆沃尔特上将提出了所谓的“高低混合”方案，即在舰队中保留更多小型多用途舰船，同时减少大型、昂贵的单一用途舰船的数量。接下来，朱姆沃尔特上将开始颁发 Z-Grams。Z-Grams 是海军作战部长的政策指令，旨在将海军的文化转变为尊重、功绩和重视个人和家庭的文化。Z-Grams 为舰队带来了许多重大变化，例如少数族裔和女性享有平等的晋升机会、放宽仪容标准、提高普通水手的生活质量以及协助家庭的监察员计划。由于他在海军和之后的领导能力，他于 1998 年被授予总统自由勋章。他于 2000 年 1 月 2 日去世，时任美国总统比尔·克林顿在他的葬礼上写道：“当我们的历史学家回顾刚刚过去的一个世纪时，他们可能会认为阿利·伯克是美国海军的精神；他们肯定会记得巴德·朱姆沃尔特是它的良心。”朱姆沃尔特上将的卓越战斗精神、创新精神、尽职尽责精神和尊重每个人的精神在以他的名字命名的舰船上得以传承。
Telkomnika电信计算电子和控制
在此，使用离散小波变换（DWT）转换（DWT）转换（DWT）转换和灰度共同发生矩阵（GLCM）的特征提取和特征提取了使用磁性磁共振（MRI）Imagoma（MRI）GLI（MRI）GLI（MRI）（MRI）（MRI）（MRI）图像（LBP），使用了脑肿瘤分类方法（SVM）算法（DWT）变换（DWT）转换（DWT）转换和特征提取（LBP）。 （HGG）组。SVM算法用作分类方法已被广泛用于提高分类主题的研究。通过2个数据类之间的超平面形成，可以说SVM算法是一种可靠的方法，但不需要复杂的计算。DWT转换旨在提供MRI图像中更清晰的特征细节，因此当应用特征提取算法时，预计提取的特征在良性肿瘤MRI图像和恶性肿瘤MRI图像之间会有所不同。使用高低（HL）子带中的1级DWT中的DWT产生的最高特异性，灵敏度和准确性比使用LGG MRI图像中的HL或低高（LH）子频段使用3级水平。与另一项研究相比，我们提出的方法在准确性方面稍好一些，以实现98.6486％的精度对脑肿瘤图像进行分类。
低速风洞试验控制系统研究
校对测量，风洞试验中的动态试验。常规试验中的测量参数有平衡信号、升力、阻力、侧向力、偏航力矩、俯仰力矩、操纵面的各种铰力矩。平衡室压力、平衡室温度、模型底部压力、风洞总压、静压、总温、迎角：大概有十几个到二十几个参数。模型表面压力测量参数有几十个点到几个干点。风洞压力测量参数有几十个点到几百个规模。动态试验参数有脉动压力和各种交变振动信号。一般有十几个点到几十个点。 C 风洞测量原则 风洞实验数据质量的高低是通过实验数据不确定度大小的多少来评定的，数据不确定性的评定是整个风洞实验的关键我们在设计一个试验研究的过程，给出了风洞实验的研究流程以及影响实验数据不确定度的因素，做了以下工作： (1)风洞实验的目的和实验数据的不确定度分析，同时提出，在进行实验设计的同时，对实验数据的不确定度进行估计； (2)实验数据的不确定度分析贯穿于实验的整个过程； (3)实验数据的质量对于风洞实验具有“一票否决权”； (4)实验数据的不确定性分析与估计是实验报告的重要组成部分； (5)实验设计和测试系统的可靠性是保证实验数据质量的关键方面； (6)没有考虑空气的压缩性； (7)考虑了空气的压缩性。
量化数据和人工智能模型引起的健康不平等
人工智能技术正越来越多地在包括医疗保健在内的关键环境中进行测试和应用。如果没有有效的方法来检测和减轻人工智能引起的不平等，人工智能可能会弊大于利，有可能导致潜在不平等的扩大。本文提出了一个通用的分配-恶化框架，用于检测和量化人工智能引起的不平等。具体来说，人工智能引起的不平等被量化为两个分配-恶化曲线之间的面积。为了评估该框架的性能，在由 HiRID（一个现实世界的重症监护病房 (ICU) 数据集）生成的十个合成数据集 (N > 33,000) 上进行了实验，结果表明它能够准确检测和量化与受控不平等成比例的不平等。进行了广泛的分析以量化健康不平等（a）嵌入在两个现实世界的 ICU 数据集中；（b）由针对两种资源分配场景训练的人工智能模型引起。结果显示，与男性相比，女性在入住 HiRID ICU 时预后指标恶化程度最高低 33%。评估的所有四种 AI 模型都表明，非白人患者与白人患者之间存在显著的不平等（2.45% 至 43.2%）。在 8 次评估中的 3 次中，这些模型显著加剧了数据嵌入不平等，其中一次恶化程度超过 9 倍。