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Der Schutz der Sicherheit und Gesundheit wichtiger Arbeitnehmer, die online apotheke renova America’s Lebensmittelsicherheit unterstützen, einschließlich der Fleisch -, Geflügel-und https://www.gsf-plan.de/wo-kann-ich-renova-over-the-counter-deutschland-kaufen/ schweinefleischverarbeitenden industrienâ€", hat für die Occupational Safety and Health Administration (OSHA) oberste Priorität. Die OSHA und die Zentren für Krankheitskontrolle und-Prävention Gaben zusätzliche Leitlinien heraus, um das Risiko einer Exposition gegenüber dem skin care zu verringern und die Arbeitnehmer in der fleischverpackungs-und fleischverarbeitenden Industrie sicher und gesund zu halten, einschließlich derjenigen, die an Rind -, Schweine-und geflügeloperationen beteiligt sind., Diese neue Anleitung enthält spezifische Empfehlungen für Arbeitgeber, um Ihren Verpflichtungen zum Schutz der Arbeitnehmer in diesen Einrichtungen nachzukommen, in denen die Menschen normalerweise eng zusammenarbeiten und Arbeitsbereiche und Ausrüstung teilen. Hier sind online apotheke renova acht Möglichkeiten, Fleischverarbeitung workers’ Exposition gegenüber dem skin care zu minimieren. Bildschirm Arbeiter, bevor Sie den Arbeitsplatz betreten.

Wenn ein online apotheke renova Arbeitnehmer krank wird, schicken Sie ihn nach Hause und desinfizieren Sie seinen Arbeitsplatz und alle von ihm verwendeten Werkzeuge. Workstations weiter auseinander bewegen. Installieren Sie Trennwände zwischen Arbeitsplätzen mit streifenvorhängen, Plexiglas oder ähnlichen Materialien., Um die Verteilung zwischen Gruppen zu begrenzen, weisen Sie dieselben Mitarbeiter denselben Schichten mit denselben Mitarbeitern zu. Verhindern Sie, dass Arbeitnehmer online apotheke renova andere workers’ Geräte verwenden.

Erlauben Sie den Arbeitern, beim betreten, innen und verlassen der Anlage gesichtsbedeckungen zu tragen. Ermutigen Sie die online apotheke renova Arbeitnehmer, Ihren Vorgesetzten Sicherheits-und gesundheitsbedenken mitzuteilen. OSHA ist bestrebt, sicherzustellen, dass Arbeitnehmer und Arbeitgeber in wichtigen Branchen klare Leitlinien haben Arbeitnehmer sicher und gesund aus dem skin careâ€zu halten”einschließlich Leitlinien für wichtige Arbeitnehmer im Bau, Herstellung, Paketzustellung und Einzelhandel., Arbeitnehmer und Arbeitgeber, die Fragen oder Bedenken zur Arbeitssicherheit haben, können sich online oder telefonisch unter 1-800-321-6742 (OSHA) an die OSHA wenden. Sie können zusätzliche Ressourcen finden und mehr über die online apotheke renova Reaktion von OSHA auf das skin care erfahren unter www.osha.gov/skin care.

Loren Sweatt ist der Wichtigste stellvertretende Stellvertretende Sekretär für das US Department of Labor’s Occupation Safety and Health Administration Editor’s Hinweis. Es ist wichtig zu beachten, dass Informationen und Anleitungen über skin care products ständig weiterentwickeln, wenn sich die Bedingungen ändern., Arbeitnehmer und Arbeitgeber werden ermutigt, regelmäßig auf die folgenden Ressourcen zu verweisen, um updates zu erhalten:die sechste jährliche Nationale Lehrlingswoche beginnt am Sonntag, Nov. 8, um den Wert der Lehre bei der Schaffung von Karrierechancen für Hunderttausende von amerikanischen Arbeitnehmern jedes Jahr zu Feiern und zu fördern und eine hochqualifizierte Belegschaft für die Arbeitsplätze von heute und morgen online apotheke renova aufzubauen. In den letzten fünf Jahren haben Stakeholder mehr als 4,000 Veranstaltungen mit mehr als 416,000 Teilnehmern in allen 50 Bundesstaaten veranstaltet., In diesem Jahr könnte NAW ein wenig anders Aussehen †"mit mehr virtuellen Veranstaltungen â€" aber die Botschaft ist die gleiche.

Ausbildung profitiert sowohl berufssuchende und Arbeitgeber online apotheke renova. Für Arbeitnehmer, die nur ungern Studentendarlehen aufnehmen, bietet die Lehre einen sofortigen Gehaltsscheck und dient gleichzeitig als Weg zu neuen Fähigkeiten und einer neuen Karriere. Der Durchschnittliche einstiegslohn ist $70.000 für Lehre graduates†" höher online apotheke renova als für neue Hochschulabsolventen. Für Arbeitgeber, die Schwierigkeiten haben, Arbeitskräfte mit den richtigen Fähigkeiten zu finden, ermöglichen Ausbildungsprogramme Ihnen, eine vielfältigere Belegschaft aufzubauen, um zu konkurrieren und zu wachsen., Der ausbau und ausbau der Lehre hat für das US-Arbeitsministerium oberste Priorität.

Seit 2017 hat die Abteilung Zuschüsse und Verträge in Höhe von 858 Millionen US-Dollar vergeben, um Lehrstellen in Branchen wie fortschrittlicher Fertigung, Informationstechnologie, Gesundheitswesen und mehr auszubauen. Darüber hinaus wurde im Herbst dieses Jahres das erste Branchenweit Anerkannte Ausbildungsprogramm online apotheke renova gestartet, das die Möglichkeit bietet, die Ausbildung in neuen und wachsenden Sektoren auszubauen., Unsere Bemühungen, die Chancen für amerikanische Arbeitnehmer durch Lehre zu erweitern, sind gelungen †" mit mehr als 852.000 neuen Lehrlingen im ganzen Land seit Anfang 2017 eingestellt. Was tun Sie, um die Nationale Lehrlingswoche 2020 zu Feiern?. Verwenden Sie den hashtag #NAW2020, um uns zu helfen, das Wort über NAW und den Wert von online apotheke renova Lehrstellen zu verbreiten.

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IntroductionThere wurde http://www.em-jacques-prevert-schiltigheim.ac-strasbourg.fr/?page_id=919 erhebliches Interesse an der Aufklärung der Beitrag der genetischen Faktoren für die funktioniert renova wirklich Entwicklung der häufigsten Erkrankungen und die Verwendung dieser Informationen für eine bessere Vorhersage des Krankheitsrisikos. Die Hypothese der common disease common variant sagt Voraus, dass Varianten, die in der Bevölkerung üblich sind, eine Rolle bei der Krankheitsanfälligkeit spielen.,1 Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) unter Verwendung von einzelnukleotidpolymorphismus-arrays (SNP) wurden als Mechanismus zur Untersuchung dieser genetischen Faktoren entwickelt, und es wurde funktioniert renova wirklich gehofft, dass dies zur Identifizierung von Varianten führen würde, die mit dem Krankheitsrisiko und der anschließenden Entwicklung von prädiktiven tests verbunden sind. Varianten, die in diesen Studien zum großen Teil als mit bestimmten Merkmalen assoziiert identifiziert wurden, sind SNPs, die einzeln einen geringen Einfluss auf das Krankheitsrisiko haben und daher für sich genommen nicht zuverlässig in der krankheitsvorhersage verwendet werden können., Die Betrachtung der aggregierten Auswirkungen dieser SNPs in form eines polygenen funktioniert renova wirklich Scores (PGS) schien ein mögliches Mittel zu sein, um diese Informationen zur Vorhersage von Krankheiten zu verwenden.2 es wird angenommen, dass dies von Vorteil sein wird, da unser genetisches make-up von Geburt an weitgehend stabil ist und ein ’ baseline risk†™ diktiert, auf dem äußere Einflüsse wirken und modulieren. Daher sind PGS ein potenzieller Mechanismus, der als risikoprädiktor fungiert, indem Informationen zu dieser genetischen Bindung erfasst werden.,Die Verwendung von PG als prädiktive biomarker untersucht in einer Reihe von verschiedenen Bereichen Krankheit, einschließlich Krebs,3 4 psychiatrische Erkrankungen,5–7 Stoffwechselstörungen (diabetes,8 obesity9) und koronare Herzkrankheit (CAD).10 die vorgeschlagenen Anwendungen reichen von der Unterstützung der Krankheitsdiagnose, der Information der Auswahl therapeutischer Interventionen, der Verbesserung der risikoprognose, der Information des krankheitsscreenings und auf persönlicher Ebene der Information der Lebensplanung., Daher wird davon ausgegangen, dass genetische Risikoinformationen in form eines PGS das Potenzial haben, sowohl die klinische als auch die individuelle Entscheidungsfindung zu informieren.Die jüngsten Fortschritte in den statistischen Techniken, die verbesserte Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Datensätze haben in den letzten Jahren zu rasanten Entwicklungen in diesem Bereich geführt.

Dies hat zu einer Vielzahl von Ansätzen für die Konstruktion von Modellen für die score-Berechnung funktioniert renova wirklich und die Untersuchung dieser scores für die Vorhersage von Allgemeinen Krankheiten.,11 Mehrere übersichtsartikel, die sich an Forscher mit fundierten Kenntnissen auf diesem Gebiet richten, wurden erstellt.6 11†" 17 In diesem Artikel geben wir einen überblick über die wichtigsten Aspekte der PGS-Konstruktion Kliniker und Forscher in anderen Bereichen der Wissenschaft zu unterstützen, ein Verständnis der Prozesse in score Konstruktion beteiligt zu gewinnen. Wir betrachten auch die Implikationen sich entwickelnder Methoden für die Entwicklung von Anwendungen von PGS im Gesundheitswesen.,Evolution in polygenen modellbaumethodikensterminologie in Bezug auf PGS hat sich im Laufe der Zeit entwickelt, funktioniert renova wirklich was sich entwickelnde Ansätze und Methoden widerspiegelt. Andere Begriffe umfassen PGS, polygene Risiko-score, polygene Last, Genotyp-score, genetische Belastung, polygene Gefahr-score, genetische Risiko-score (GRS), metaGRS und allelische Risiko-score. In diesem Artikel verwenden wir die Begriffe polygene Modelle, um auf die Methode zur Berechnung einer Ausgabe in form eines PGS zu verweisen., Verschiedene polygene Modelle können verwendet werden, um ein PGS zu berechnen, und die Analyse dieser Werte kann verwendet werden, um Assoziationen mit bestimmten Markern zu untersuchen oder ein individuelles Krankheitsrisiko vorherzusagen.12Die übliche Praxis bei der Berechnung funktioniert renova wirklich von PGS ist eine gewichtete Summe einer Anzahl von risikoallelen, die von einer Person getragen werden, wobei die risikoallele und Ihre GEWICHTE durch SNPs und Ihre gemessenen Wirkungen definiert sind (Abbildung 1).11 Polygene Modelle wurden mit einigen, Hunderten oder tausenden von SNPs und in jüngerer Zeit SNPs über das gesamte Genom hinweg erstellt., Folglich sind die Bestimmung, welche SNPs einbezogen werden sollen, und die krankheitsassoziierte Gewichtung, die SNPs zugewiesen werden soll, wichtige Aspekte der modellkonstruktion (Abbildung 2).18 Diese Aspekte werden durch verfügbare genotypdaten und effektgrößenschätzungen sowie die Methodik beeinflusst, mit der diese Informationen in Modellparameter (D.

H. Gewichtete SNPs) umgewandelt werden.Polygene score-Berechnung. Diese Berechnung aggregiert die SNPs und Ihre GEWICHTE, die für einen polygenen score ausgewählt wurden., Es wird angenommen, dass Volkskrankheiten durch viele genetische Varianten mit kleinen individuellen effektgrößen beeinflusst werden, so dass eine aussagekräftige risikoprognose die Untersuchung der aggregierten Auswirkungen dieser mehreren Varianten einschließlich Ihrer Gewichtungen erfordert. PGS, polygene Partitur."data-icon-position-Daten-verstecken-link-Titel="0">Abbildung 1 Polygene score-Berechnung.

Diese Berechnung aggregiert die SNPs und Ihre GEWICHTE, die für einen polygenen score ausgewählt wurden., Es wird angenommen, dass Volkskrankheiten durch viele genetische Varianten mit kleinen individuellen effektgrößen beeinflusst werden, so dass eine aussagekräftige risikoprognose die Untersuchung der aggregierten Auswirkungen dieser mehreren Varianten einschließlich Ihrer Gewichtungen erfordert. PGS, polygene Partitur.Konstruktion einer polygenen Partitur. Bei der Entwicklung eines polygenen Scores werden zahlreiche Modelle getestet und anschließend verglichen. Das Modell, das am besten funktioniert (wie durch eine oder mehrere Maßnahmen bestimmt), wird dann zur Validierung im externen Datensatz ausgewählt.

GWAS, genomweite Assoziationsstudien.,"data-icon-position-Daten-verstecken-link-Titel="0">Abbildung 2 Aufbau einer polygen-score. Bei der Entwicklung eines polygenen Scores werden zahlreiche Modelle getestet und anschließend verglichen. Das Modell, das am besten funktioniert (wie durch eine oder mehrere Maßnahmen bestimmt), wird dann zur Validierung im externen Datensatz ausgewählt. GWAS, genomweite Assoziationsstudien.Änderungen der Datenverfügbarkeit im Laufe der Zeit haben sich auf den Ansatz bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung ausgewirkt.

Frühe Studien zur Identifizierung von Varianten im Zusammenhang mit häufigen Krankheiten nahmen die form von kandidatengenstudien an., Die geringe Größe der kandidatengenstudien, die Begrenzung der verfügbaren Technologien für die Genotypisierung und strenge signifikanzschwellen führten dazu, dass diese Studien weniger Varianten untersuchten und diejenigen, die mit krankheitsassoziationen identifiziert wurden, relativ große effektgrößen aufwiesen.19 zusammengenommen bedeutete dies, dass eine relativ kleine Anzahl von Varianten zur Berücksichtigung der Aufnahme in ein polygenes Modell zur Verfügung Stand.20 21 Ferner waren gewichtungsparameter für diese wenigen Varianten oft simpel, wie die Zählung der Anzahl der getragenen risikoallele, wobei Ihre individuellen effektgrößen ignoriert wurden.,16Das Aufkommen von GWAS ermöglichte die Bewertung von SNPs im gesamten Genom, was zur Identifizierung einer größeren Anzahl von krankheitsassoziierten Varianten und damit mehr Varianten führte, die für die Aufnahme in ein polygenes Modell geeignet waren. Darüber hinaus bedeutete die zunehmende Anzahl von Personen in den Assoziationsstudien, dass die Leistungsfähigkeit dieser Studien zunahm, was genauere Schätzungen der effektgrößen ermöglichte.19 darüber Hinaus theoretisierten einige, dass die Senkung der strengen signifikanzschwellen für snp–merkmalsvereinigungen gesetzt könnte auch SNPs identifizieren, die einen Teil des Krankheitsrisikos spielen könnten.,11 16 dies führte zu mehr Optionen in Bezug auf polygene Modellparameter von SNPs, die einzuschließen sind, und GEWICHTE, die Ihnen zugewiesen werden sollen. Die Einbeziehung von mehr SNPs und die direkte Anwendung von GWAS-effektgrößen als gewichtungsparameter bedeutet jedoch nicht immer eine bessere vorhersageleistung.4. Dies liegt daran, dass GWAS keine perfekten Informationen in Bezug auf das kausale SNP, die effektgrößen oder die Anzahl der SNPs liefern, die zu dem Merkmal beitragen.

Daher wurden verschiedene Methoden entwickelt, um diese Probleme anzugehen und die vorhersageleistung des Scores zu optimieren., Die derzeitige gängige Praxis besteht darin, Modelle mit unterschiedlichen Iterationen von SNPs und Gewichtungen zu erstellen, wobei die Leistung der einzelnen Modelle bewertet wird, um die optimale Konfiguration von SNPs und Ihre GEWICHTE zu identifizieren (Abbildung 2).,Methoden, die bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung verwendet werdeneinige Methoden der Modellentwicklung beinhalten zunächst die Auswahl von SNPs, gefolgt von der Optimierung der Gewichtung, während andere die Optimierung von Gewichtungen für alle SNPs beinhalten können, die unter Verwendung Ihrer gesamten GWAS-effektgrößen genotypisiert wurden, das linkage diequilibrium (LD) und eine Schätzung des Anteils von SNPs, von denen erwartet wird, dass Sie zum Risiko beitragen.22LD ist das Phänomen, bei dem einige SNPs aufgrund Ihrer Nähe zum Genom häufiger mit anderen SNPs vermischt werden., Segmente mit starkem LD zwischen SNPs werden als haplotypblöcke bezeichnet. Dieses Phänomen bedeutet, dass GWAS Häufig mehrere SNPs im selben haplotypblock identifizieren, der mit einer Krankheit assoziiert ist, und der wahre kausale SNP nicht bekannt ist. Da Modelle begonnen haben, mehr SNPs zu bewerten, ist eine sorgfältige Prüfung erforderlich, um eine mögliche Korrelation zwischen SNPs als Folge dieses Phänomens zu berücksichtigen. Die Korrelation zwischen SNPs kann zu einer doppelten Zählung von SNPs und assoziationsredundanz führen, wobei mehrere SNPs in einem LD-Bereich als mit dem Ergebnis assoziiert identifiziert werden., Dies kann zu einer Verringerung der vorhersageleistung des Modells führen.

Daher wurden Verfahren zum filtern von SNPs und zum verwenden eines SNP (tag SNP) als marker in einem Bereich mit hohem LD durch LD-Ausdünnung entwickelt. Durch diese Prozesse werden SNPs, die mit anderen SNPs in einem block korreliert sind, entweder durch beschneiden oder verklumpen entfernt. Pruning ignoriert p-Wert schwellen und †eliminatesâ € ™ SNPs durch einen Prozess des iterativen Vergleichs zwischen einem paar von SNPs zu beurteilen, ob Sie korreliert sind, und anschließend könnte SNPs entfernen, die Hinweise auf Assoziation haben., Das verklumpen (auch als informed pruning bezeichnet) wird von GWAS p-Werten geleitet und wählt den signifikantesten SNP, wodurch der signifikanteste SNP innerhalb eines Blocks erhalten bleibt.23 Dies alles geschieht mit dem Ziel, relativ kleine Bereiche des Genoms zu lokalisieren, die zum Risiko des Merkmals beitragen. Zur Auswahl von SNPs aus dieser Untergruppe für die Aufnahme in Modelle können unterschiedliche signifikanzschwellenwerte verwendet werden.Eine schlechte Leistung eines Modells kann durch unvollkommenes tagging mit dem zugrunde liegenden kausalen SNP resultieren.,16 Dies liegt daran, dass der kausale SNP, der mit Krankheit assoziiert ist, möglicherweise nicht in LD mit dem tag SNP ist, der sich im Modell befindet, sondern in LD mit einem anderen SNP, der nicht im Modell ist.

Dies tritt insbesondere dann auf, wenn die LD-und variantenfrequenz zwischen den Bevölkerungsgruppen unterschiedlich ist.24 ein alternativer Ansatz zum filtern von SNPs ist die schrittweise regression, bei der SNPs basierend darauf ausgewählt werden, wie stark die SNPs die model’s Leistung verbessern. Dies ist ein statistischer Ansatz und berücksichtigt nicht die Auswirkungen von LD oder effektgröße.,Wie oben beschrieben, verwendeten frühe Studien einfache gewichtungsansätze oder direkt angewendete effektgrößen von GWAS als gewichtungsparameter für SNPs. Die Anwendung von effektgrößen als gewichtungsparameter direkt von einem GWAS ist jedoch möglicherweise nicht optimal, da die population, in der das GWAS durchgeführt wurde, und die zielpopulation unterschiedlich sind. Auch wie oben beschrieben, bedeuten LD und die Tatsache, dass nicht alle SNPs zu dem Merkmal beitragen können, dass diese effektgrößen von GWAS unvollkommene Schätzungen sind., Daher wurden Methoden entwickelt, mit denen effektgrößenschätzungen von GWAS mithilfe statistischer Techniken angepasst werden, die Annahmen über Faktoren wie die Anzahl der kausalen SNPs, den LD-Wert zwischen SNPs oder die Kenntnis Ihrer potenziellen Funktion treffen, um Ihre Auswirkungen auf ein Merkmal besser widerzuspiegeln.

Es wurden zahlreiche statistische Methoden entwickelt, um die Gewichtung im Hinblick auf die Verbesserung der diskriminierungskraft eines PGS zu verbessern.,25 26 Beispiele für einige methodische Ansätze sind LDpred, 22 winner’s fluchkorrektur, 23 empirische Bayes Schätzung, 27 schrumpfungsregression (Lasso), 28 lineare Mischmodelle, 29 mit mehr entwickelt oder getestet. Eine zusätzliche Verbesserung der Methoden besteht darin, nicht genetische Informationen (Z. B. Altersspezifische ORs) einzubetten.6 die Bestimmung, welche Methodik oder methodenhybride für verschiedene Umgebungen und Bedingungen am besten geeignet ist, wird kontinuierlich untersucht und entwickelt sich mit neuen statistischen Ansätzen, die sich rasant entwickeln.,Zusammenfassend hat sich die Modellentwicklung weiterentwickelt, um das beste aus den verfügbaren GWAS-Daten herauszuholen und einige der Probleme anzugehen, die durch die Arbeit mit Datensätzen entstehen, die nicht direkt in Parameter für Vorhersagemodelle übersetzt werden können.

Die verschiedenen Ansätze bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung sowie die Auswirkungen auf die vorhersageleistung eines Modells sind bei der Bewertung verschiedener Modelle zu berücksichtigen. Dies liegt daran, dass verschiedene Ansätze zur PGS-Modellierung dasselbe oder ein ähnliches vorhersageniveau erreichen können., Aus Sicht der Implementierung des Gesundheitssystems können bestimmte Ansätze nach praktischen überlegungen und Kompromissen zwischen der Gewinnung von genotypdaten, Prozessen für die score-Konstruktion und der modellleistung bevorzugt werden. Darüber hinaus wird der Grad, in dem diese Parameter optimiert werden müssen, auch durch den Eingabedaten-und validierungsdatensatz und die Qualitätskontrollverfahren beeinflusst, die auf diese Datensätze angewendet werden müssen.,12quellen von Eingabedaten für die score-konstruktionschlüssel für die Entwicklung eines polygenen Modells ist die Verfügbarkeit von Datensätzen, die Eingabeparameter für die modellkonstruktion bereitstellen können. Genotypdaten, die im Modellbau verwendet werden, können entweder als GWAS-Rohdaten oder als GWAS-zusammenfassende Statistiken verfügbar sein.

Bei Daten im Rohformat handelt es sich um Daten auf individueller Ebene aus einem SNP-array, die möglicherweise keiner grundlegenden Qualitätskontrolle unterzogen wurden, wie Z. B. Bewertung der missingness, geschlechtsdiskrepanzprüfungen, Abweichung vom Hardy-Weinberg-Gleichgewicht, heterozygositätsrate, Verwandtschaft oder Bewertung für Ausreißer.,30 31 die Verfügbarkeit von GWAS-Rohdaten ermöglicht die Entwicklung verschiedener polygener Modelle aufgrund des datenreichtums, jedoch treten aufgrund der Größe der Datensätze Rechenprobleme auf. Daten, die auf genomsequenzierung basieren, könnten im Gegensatz zu SNP-arrays auch im Modellbau verwendet werden.

Aufgrund von Einschränkungen der Datenverfügbarkeit, die hauptsächlich auf Kostenbeschränkungen zurückzuführen sind, wurden aus dieser datenform nur begrenzte Studien zu PGS entwickelt.Genomische Daten auf Individueller Ebene stehen Forschern aus Datenschutzgründen Häufig auch nicht zur Verfügung.,Aufgrund dieser Probleme lag der Schwerpunkt der polygenen Modellentwicklung daher auf der Verwendung gut betriebener GWAS-Zusammenfassungs-Statistiken.33 Diese sind in open-access-repositories verfügbar und enthalten zusammenfassende Informationen wie die allelpositionen, ORs, CIs und allelfrequenz, ohne vertrauliche Informationen über Einzelpersonen zu enthalten. Diese Datensätze wurden in der Regel durch die oben genannten grundlegenden Qualitätskontrollmaßnahmen durchgeführt., Es gibt jedoch keine standards für öffentlich verfügbare Dateien, was bedeutet, dass einige weitere Verarbeitungsschritte erforderlich sein können, insbesondere wenn verschiedene Datensätze für eine Metaanalyse kombiniert werden. Eine Qualitätskontrolle bei zusammenfassenden Statistiken ist nur möglich, wenn Informationen wie fehlende genotyprate, geringe allelfrequenz, Hardy-Weinberg-Gleichgewichtsstörungen und nicht-mendelsche übertragungsraten bereitgestellt werden.12Die Verarbeitung von GWAS-Daten kann zusätzliche qualitätskontrollschritte, imputation und Filterung der SNP-Informationen umfassen, die auf der Ebene von Genotyp-oder zusammenfassenden Statistikdaten durchgeführt werden können., SNP-arrays, die in GWAS verwendet WERDEN, haben nur gemeinsame SNPs, da Sie auf LD zwischen SNPs angewiesen sind, um das gesamte Genom abzudecken. Wie oben beschrieben, kann ein tag SNP auf dem array viele andere SNPs darstellen.

Die Imputation von SNPs ist in GWAS üblich und beschreibt den Prozess der Vorhersage von Genotypen, die nicht direkt genotypisiert wurden, sondern statistisch auf der Grundlage von haplotypblöcken aus einer referenzsequenz abgeleitet (unterstellt) werden.33†" 35 Oft werden assoziationstests zwischen den unterstellten SNPs und trait wiederholt., Da die genotypimputation Daten auf individueller Ebene erfordert, haben Forscher eine summarische Statistik-imputation als Mechanismus vorgeschlagen, um auf die Assoziation zwischen untypisierten SNPs und einem Merkmal schließen zu können. Die Leistung der imputation wurde bewertet und gezeigt, dass die summarische Statistik-imputation mit gewissen Einschränkungen eine effiziente und kostengünstige Methode zur Identifizierung von loci ist, die mit Merkmalen im Vergleich zur imputation von Genotypen assoziiert sind.,36eine alternative Quelle von Eingabedaten für die Auswahl von SNPs und deren Gewichtungen ist durch Literatur oder in vorhandenen Datenbanken, wo bereits bekannte merkmalsbezogene SNPs und Ihre effektgrößen als Eingabeparameter in der Modellentwicklung verwendet werden. Eine Reihe von Studien hat diesen Ansatz verfolgt37 38 und es ist möglich, mehrere Quellen zu verwenden, wenn verschiedene polygene Modelle entwickelt und die bevorzugten zu verwendenden Parameter festgelegt werden.,Derzeit scheint es nicht eine Methodik zu geben, die über alle Kontexte und Merkmale hinweg funktioniert, jedes Merkmal muss bewertet werden, um festzustellen, welche Methode für das zu Bewertende Merkmal am besten geeignet ist., Zum Beispiel wurden vier verschiedene polygene modellbaustrategien für drei hautkrebssubtypen4 untersucht, indem Daten zu SNPs und deren wirkungsgrößen aus verschiedenen Quellen verwendet wurden, Z. B.

Die neuesten GWAS-metaanalyseergebnisse, der EBI GWAS-Katalog des National Human Genome Research Institute (NHGRI), UK biobank GWAS summary statistics with different thresholds und GWAS summary statistics with LDpred., In diese Einstellung für das Basalzellkarzinom und Melanom, die meta-Analyse und Katalog-abgeleiteten Modelle wurden gefunden, um durchzuführen, ebenso aber, dass das letztere wurde schließlich als es weitere SNPs. Bei Plattenepithelkarzinomen zeigte das aus der Metaanalyse abgeleitete Modell eine bessere Leistung als das aus dem Katalog abgeleitete Modell. Dies zeigt, wie jeder krankheitssubtyp, jede modellbaustrategie und jeder Datensatz seine eigenen Einschränkungen und Vorteile haben kann.Die Kenntnis der Quellen von Eingabedaten und deren anschließende Verwendung in der Modellentwicklung ist wichtig, um die Grenzen Verfügbarer Modelle zu verstehen., Modelle, die unter Verwendung von Datensätzen entwickelt werden, die die population widerspiegeln, in der die Vorhersage durchgeführt werden soll, werden eine bessere Leistung erbringen. Beispielsweise sind Daten, die von einer symptomatischen oder hochrisikopopulation gesammelt wurden, möglicherweise nicht als eingabedatensatz für die Entwicklung eines polygenen Modells geeignet, das für die Vorhersage von Krankheiten in der Allgemeinbevölkerung verwendet wird.

Große GWAS-Studien konzentrierten sich zuvor auf hochrisikopersonen wie Patienten mit Brustkrebs mit einer starken Familienanamnese oder bekannten pathogenen Varianten in BRCA1 oder BRCA2., Diese Studien wären nicht für die Entwicklung von PGS zur Verwendung in der Allgemeinbevölkerung geeignet, können jedoch die Risikobewertung bei Personen mit hohem Risiko beeinflussen. Die Quelle der Daten für die SNP-Auswahl und-Gewichtung hat auch Auswirkungen auf nachgelagerte Anwendungen und Validierungen. Beispielsweise können variantenfrequenz-und LD-Muster zwischen Populationen variieren, was zu einer schlechten Leistung des polygenen Modells führen kann, wenn sich die externe validierungspopulation von der des eingabedatensatzes unterscheidet.39†" 41 darüber Hinaus werden Leistung und Validität polygener Analysen durch die eingangsdatenquellen beeinflusst.,12 42von einem Modell zu einem scorePGS kann mit einer der oben diskutierten Methoden berechnet werden. Die resultierenden PGS-Maßeinheiten hängen davon ab, welche Messung für die Gewichtung verwendet wird.12 beispielsweise können die Gewichtungen basierend auf logOR für diskrete Merkmale oder linearen Regressionskoeffizienten (Î2/beta) in kontinuierlichen Merkmalen aus univariaten Regressionstests, die in den GWAS durchgeführt wurden, berechnet worden sein.

Die resultierenden Werte werden dann normalerweise in eine Standardnormalverteilung umgewandelt, um Werte von −1 bis 1 oder 0 bis 100 zur leichteren interpretation zu erhalten., Dies ermöglicht eine weitere Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der Punktzahl und einem Merkmal und der vorhersagefähigkeit verschiedener Punktzahlen, die von verschiedenen Modellen generiert werden. Ähnlich wie bei anderen biomarkeranalysen beinhaltet dies die Verwendung des PGS als Prädiktor für ein Merkmal mit anderen kovariaten (Z. B. Alter, Rauchen usw.), die gegebenenfalls in einer zielprobe Hinzugefügt werden.

Die Untersuchung von unterschieden in der Verteilung der Punktzahlen in Fällen und Kontrollen oder die Untersuchung von unterschieden in Merkmalen zwischen verschiedenen Schichten von PGS kann die Beurteilung der vorhersagefähigkeit ermöglichen (Abbildung 3)., Gängige Praxis ist, dass PGS-Werte auf individueller Ebene verwendet werden, um Populationen basierend auf Perzentil-cut-off-oder Schwellenwerten (Z. B. Den oberen 1%) in verschiedene Risikogruppen zu Schichten.Beispiel Verteilung von polygenen scores über eine population. Schwellenwerte können so eingestellt werden, dass das Risiko als niedrig (einige), durchschnittlich (die meisten) und hoch (einige) eingestuft wird."data-icon-position data-hide-link-title=" 0 " >Abbildung 3 Beispiel Verteilung polygener scores über eine population.

Schwellenwerte können so eingestellt werden, dass das Risiko als niedrig (einige), durchschnittlich (die meisten) und hoch (einige) eingestuft wird.,Modellvalidationpolygene Modellentwicklung ist für die Modellprüfung und-Validierung auf weitere Datensätze angewiesen, und die Zusammensetzung dieser Datensätze ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Modelle für einen bestimmten Zweck geeignet sind. Die Entwicklung eines Modells zur Berechnung eines PGS beinhaltet die Verfeinerung der zuvor diskutierten Eingabeparameter und die Auswahl der â € best’ mehrerer Modelle basierend auf der Leistung (Abbildung 2). Daher ist ein Test - /trainingsdatensatz oft erforderlich, um die model’s Fähigkeit zu beurteilen, genau das Merkmal von Interesse vorherzusagen., Dies ist Häufig ein Datensatz, der unabhängig vom Basis - /Eingabe - /erkennungsdatensatz ist. Es kann eine Teilmenge des erkennungsdatensatzes umfassen, die nur zum testen verwendet wird und nicht in die anfängliche Entwicklung des Modells einbezogen wurde, idealerweise jedoch ein separater Unabhängiger Datensatz sein sollte.Genotyp-und phänotypdaten werden in diesen Datensätzen benötigt.

Polygene Modelle werden verwendet, um PGS für Personen im trainingsdatensatz zu berechnen, und die Regressionsanalyse wird mit dem PGS als Prädiktor für ein Merkmal durchgeführt. Andere kovariaten können gegebenenfalls auch einbezogen werden., Diese Testphase kann als ein Prozess zur Identifizierung von Modellen mit besserer Gesamtleistung und/oder zur Information über die erforderlichen Verfeinerungen angesehen werden. Daher beinhaltet diese phase Häufig den Vergleich verschiedener Modelle, die unter Verwendung desselben eingabedatensatzes entwickelt wurden, um die Modelle mit optimaler Leistung zu identifizieren.Der Hauptzweck besteht darin, festzustellen, welches Modell zwischen Fällen und Kontrollen am besten unterscheidet. Die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die C-Statistik ist die am häufigsten verwendete Maßnahme zur Beurteilung der diskriminationsfähigkeit., Es wurde als unempfindliche Maßnahme kritisiert, die nicht alle Aspekte der vorhersagefähigkeit vollständig erfassen kann.

Zum Beispiel kann die AUC in einigen Fällen zwischen den Modellen unverändert bleiben, aber die darin enthaltenen Personen werden in eine andere Risikogruppe eingeteilt.43 Alternative Metriken, die zur Bewertung der modellleistung verwendet wurden, umfassen eine Erhöhung der risikodifferenz, eine integrierte diskriminierungsverbesserung, R2 (Schätzung der Varianz, die durch die PGS nach kovariater Anpassung erklärt wird), den nettoklassifizierungsindex und das relative Risiko (höchstes Perzentil vs. Niedrigstes Perzentil)., Ein klares Verständnis für die Interpretation der Leistung in verschiedenen Einstellungen ist wichtig, um festzustellen, welches Modell am besten geeignet ist.44As nach normaler Praxis bei der Entwicklung eines vorhersagemodells sollten polygene Modelle mit der optimalen Leistung in einem Test - /trainingsdatensatz in externen Datensätzen weiter validiert werden. Externe Datensätze sind für die Validierung von Modellen und die Bewertung der generalisierbarkeit von entscheidender Bedeutung und müssen daher auch den gewünschten Situationen entsprechen, in denen ein Modell verwendet werden soll., Ziel ist es, ein Modell mit geeigneten Parametern der vorhersageleistung in Datensätzen außerhalb derer zu finden, in denen es entwickelt wurde. Idealerweise erfordert eine externe Validierung eine Replikation in unabhängigen Datensätzen.

Nur wenige vorhandene polygene Modelle wurden in diesem Umfang validiert, wobei der Schwerpunkt eher auf der Entwicklung neuer Modelle als auf der Bewertung bestehender Modelle lag. Ein Beispiel, wo Replikation durchgeführt wurde, ist im Bereich CAD, wo die GPSCAD45 und metaGRSCAD10 polygene Modelle (beide entwickelt mit UK Biobank Daten) wurden in einer finnischen population Kohorte ausgewertet.,Es wurde festgestellt, dass die Vorhersagefähigkeit in der finnischen Bevölkerung geringer ist. Dies ist wahrscheinlich auf die Unterschiede in der genetischen Struktur dieser population und der population des Datensatzes zurückzuführen, der für die polygene Modellentwicklung verwendet wird. Die Forschung wird fortgesetzt, um polygene Modelle in anderen Populationen zu bewerten, und Strategien werden entwickelt, um die gleiche Leistung zu gewährleisten, wenn Sie häufiger verwendet werden, möglicherweise durch Neugewichtung und Anpassung der Punktzahlen.,47Die Entwicklung hin zu klinischen anwendungsplänen wird als nützliche information angesehen, die die risikoschätzung verbessern und einen Weg für die Prävention von Krankheiten und die Festlegung von Behandlungsstrategien bieten könnte.

Es gibt Hinweise aus einer Reihe von Bereichen, dass genetische Informationen in form von PGS als unabhängige Biomarker wirken und die Schichtung unterstützen können.11 16 48 die klinischen Vorteile der Schichtung mittels eines PGS und die Implikationen für die klinische Praxis werden Jedoch erst jetzt untersucht. Die Verwendung von PGS im Rahmen der bestehenden Risiko-Vorhersage-tools oder als stand-alone-Indikator vorgeschlagen wird., Diese letztere option kann für Krankheiten gelten, bei denen das wissen oder die vorhersagefähigkeit mit anderen Risikofaktoren begrenzt ist, Z. B. Bei Prostatakrebs.49 in beiden Fällen müssen polygene Modelle einzeln untersucht werden, um EIGNUNG und Anwendbarkeit für die spezifische klinische Frage zu bestimmen.50 Trotz einiger kommerzieller Unternehmen, die PGS entwickeln, sind 51 52 derzeit PGS kein etablierter Teil der klinischen Praxis.Die Integration in die klinische Praxis erfordert die Bewertung eines PGS - basierten Tests.

Ein wichtiges Konzept, das in dieser Hinsicht zu berücksichtigen ist, ist die Unterscheidung zwischen einem assay und einem test., Dies wurde zuvor in Bezug auf die Bewertung von Gentests diskutiert.53 54 es lohnt sich, dieses Konzept in Bezug auf PGS zu untersuchen, da Ihre Bewertung auf ein klares Verständnis des angebotenen Tests angewiesen ist. Wie von Zimmern und Kroese dargelegt, 54 wird die Methode zur analyse eines Stoffes in einer Probe als assay betrachtet, während ein test die Verwendung eines Assays in einem bestimmten Kontext ist., In Bezug auf PGS kann der Prozess der Entwicklung eines Modells zur Ableitung eines Scores als assay betrachtet werden, während die Verwendung dieses Modells für eine bestimmte Krankheit, population und Zweck als test betrachtet werden kann. Diese Unterscheidung ist wichtig bei der Beurteilung, ob Studien über die Testleistung im Gegensatz zur Testleistung berichten. Wir sind der Ansicht, dass in Bezug auf polygene Modelle Fortschritte in Bezug auf die assayentwicklung erzielt wurden, aber PGS-basierte tests müssen noch entwickelt und bewertet werden., Dies kann ein klareres Verständnis Ihres potenziellen klinischen Nutzens und der Probleme ermöglichen, die für die klinische Implementierung auftreten können.11 18 55 es ist klar, dass dies immer noch ein sich entwickelndes Feld ist,und in Zukunft können aufgrund Ihrer zugrunde liegenden genetischen Architektur, 26 verschiedener klinischer Kontexte und Bedürfnisse unterschiedliche Modelle für verschiedene Merkmale erforderlich sein.Klinische Kontexte, in denen die risikoschichtung bereits etabliert ist, sind am wahrscheinlichsten, in denen die Implementierung von PGS zuerst erfolgen wird., Risikovorhersagemodelle, die auf nicht genetischen Faktoren basieren, wurden für viele Erkrankungen entwickelt und werden in der klinischen Versorgung verwendet, beispielsweise bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen gibt es über 100 solcher Modelle.56 in solchen Kontexten wird untersucht, wie ein PGS und seine Fähigkeit, Risiken im Vergleich zu diesen vorhandenen Modellen vorherzusagen oder zu verbessern, untersucht.3 44 57†" 61 inwieweit PGS Vorhersage verbessert, sowie die kostenauswirkungen dieser einschließlich, ist wahrscheinlich auf die Umsetzung auswirken.,Die Integration von PGS in die klinische Praxis erfordert für jede Anwendung robuste und validierte Mechanismen, um diese Werte zu generieren.

Daher ist angesichts der zahlreichen verfügbaren Modelle eine Beurteilung Ihrer EIGNUNG im Rahmen eines Tests erforderlich. Parameter oder Richtlinien in Bezug auf Aspekte der modellleistung und Metriken, die bei der Auswahl des Modells als PGS-basierter test hilfreich sein könnten, sind begrenzt und müssen angegangen werden. Derzeit gibt es verschiedene Mechanismen zur Erzeugung von PGS und sind als Reaktion auf die Herausforderungen bei der Aggregation großer genomischer Daten zur Vorhersage entstanden., Zum Beispiel berichtete eine überprüfung 29 PGS-Modelle für Brustkrebs aus 22 Publikationen.62 Da es eine Reihe verschiedener Methoden zum generieren einer Punktzahl gibt, können zahlreiche Modelle für dieselbe Bedingung existieren und jedes der resultierenden Modelle könnte eine andere Leistung erbringen. Modelle können unterschiedliche Leistungen erbringen, da die population, das gemessene Ergebnis oder der Kontext der zur Generierung der Modelle verwendeten entwicklungsdatensätze unterschiedlich sind, Z.

B. Ein score für das Brustkrebsrisiko im Vergleich zu einem brustkrebssubtyp.,44 63 diese Vielfalt macht neben dem Mangel an etablierten best Practices und standardisierten berichten in Publikationen den Vergleich und die Bewertung polygener Modelle für den Einsatz in klinischen Umgebungen schwierig. Es ist klar, dass die Weiterentwicklung des Feldes von transparenter Berichterstattung und Bewertung abhängt. Empfehlungen für best practices für die Berichterstattung polygener Modelle in der Literatur wurden vorgelegt14 64 sowie eine Datenbank, 65 66, die solche Vergleiche ermöglichen könnte., Aussagen und Richtlinien für die risikovorhersagemodellentwicklung, wie die Genetische Risikovorhersagestudien und Transparente Berichterstattung eines Multivariablen Vorhersagemodells für Individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD), existieren bereits, werden aber nicht konsequent verwendet.

DIES umfasst ausdrücklich die Entwicklung und Validierung von vorhersagemodellen für Diagnose und Prognose für alle medizinischen Bereiche.Ein klares Problem ist die generalisierbarkeit und der Leistungsabfall polygener Modelle, sobald Sie in einer populationsgruppe angewendet werden, die sich von der unterscheidet, in der Sie entwickelt wurden.,22 46 67†" 70 Dies ist eine ständige Herausforderung in der Genomik, da die meisten GWAS, aus denen die meisten PGS entwickelt werden, in der europäisch-kaukasischen Bevölkerung durchgeführt wurden.71 Bemühungen zur Verbesserung der Repräsentation sind im gange72 und es werden versuche unternommen, die Werte bei Anwendung auf verschiedene Bevölkerungsgruppen, die ein gewisses Potenzial aufweisen, aber weiterer Forschung bedürfen, neu zu gewichten/anzupassen.47 Andere haben gezeigt, dass Modelle, die in vielfältigeren Bevölkerungsgruppen entwickelt wurden, eine verbesserte Leistung haben, wenn Sie auf externe Datensätze in verschiedenen Populationen angewendet werden.,24 73 es ist wichtig, dieses Problem bei der Entwicklung klinischer Anwendungen zu berücksichtigen, da es eine ethische Herausforderung darstellen kann, wenn die PGS nicht verallgemeinerbar ist.Ein besseres Verständnis verschiedener komplexer Merkmale und der Auswirkungen der pleiotropie wird erst allmählich untersucht.74 die Rolle der pleiotropie wird zunehmend anerkannt, da festgestellt wurde, dass mehrere Varianten mit mehreren Merkmalen assoziiert sind und unterschiedliche Wirkungen ausüben, was einen Einblick in überlappende Mechanismen gibt.,75 76 Dies zusammen mit den Auswirkungen der bevölkerungsschichtung, der genetischen Verwandtschaft, der Feststellung und anderer Quellen der Heterogenität, die zu falschen Signalen und einer verringerten Leistung in genetischen Assoziationsstudien führen, die sich alle auf die vorhersagefähigkeit von PGS in verschiedenen Populationen und für verschiedene Krankheiten auswirken.Während viele Veröffentlichungen über Modellentwicklung und-Bewertung berichten,mangelt es Häufig an Klarheit über den beabsichtigten Zweck, was zu Unsicherheiten hinsichtlich der klinischen Wege führt, auf denen die Implementierung vorgesehen ist., Eine klare Beschreibung des Verwendungszwecks innerhalb klinischer Pfade ist eine zentrale Komponente bei der Bewertung der Verwendung einer Anwendung mit jeder form von PGS und bei der Berücksichtigung praktischer Implikationen, wie Z. B. Mechanismen zur Erzielung der Punktzahl, Einbeziehung in Gesundheitsakten, interpretation von Punktzahlen, relevante cut-offs für die Einleitung von Interventionen, Mechanismen zur Rückmeldung von Ergebnissen und Kosten, unter anderem Fragen. Diese Parameter werden auch durch das polygene Modell beeinflusst, das zur Implementierung herangezogen wird., Das bedeutet, dass es noch einige wichtige Fragen gibt, die angegangen werden müssen, um zu bestimmen, wie und wo PGS in den aktuellen Gesundheitssystemen funktionieren könnten, insbesondere auf bevölkerungsebene.78es ist allgemein anerkannt, dass die Genotypisierung unter Verwendung von arrays im Vergleich zur genomsequenzierung ein kostengünstigeres Unterfangen ist, was die Einbeziehung von PGS in das routinemäßige Gesundheitswesen zu einem attraktiven Vorschlag macht.

Wir konnten jedoch keine Studien finden, die über die Verwendung oder die damit verbundenen Kosten einer solchen Technologie für das bevölkerungsscreening berichteten., Studien beginnen, anwendungsfallszenarien und modellkosteneffizienz zu untersuchen, aber dies war nur in sehr wenigen, spezifischen Untersuchungen.79 80 die Kosten werden auch durch die prüftechnologie und die nachgelagerten Folgen der Prüfung beeinflusst, die sich je nach den spezifischen Anwendungen, die entwickelt werden, und den wegen, in die solche tests integriert werden, wahrscheinlich unterscheiden werden., Dies ist insbesondere in screening-oder primärversorgungseinrichtungen der Fall, in denen solche Tests derzeit nicht Bestandteil der pflegewege sind und möglicherweise zusätzliche Ressourcen erfordern, nicht zuletzt aufgrund des zu erwartenden testvolumens. In Zukunft muss die klinische Rolle von PGS weiterentwickelt werden, einschließlich der Definition der klinischen Anwendungen sowie der unterstützenden Evidenz, beispielsweise über die Auswirkungen klinischer Ergebnisse, die Durchführbarkeit für den Einsatz in der routinepraxis und die Kosteneffizienz.,ConclusionThere ist eine große Menge an Vielfalt in der PGS-Feld mit Bezug auf Modell-Entwicklung Ansätze, und diese weiter zu entwickeln. Es gibt rasche Fortschritte, die durch die Verfügbarkeit größerer Datensätze, vor allem von GWAS und die damit einhergehenden Entwicklungen in den statistischen Methoden angetrieben werden. Während sich Verständnis und wissen entwickeln, wird die Nützlichkeit und Angemessenheit polygener Modelle für verschiedene Krankheiten und Kontexte untersucht.

Dennoch ist dies immer noch ein aufstrebendes Feld mit einer Variablen evidenzbasis, die ein gewisses Potenzial zeigt., Die Gültigkeit von PGS muss eindeutig nachgewiesen und Ihre Anwendungen vor der klinischen Implementierung bewertet werden..

IntroductionThere wurde erhebliches Interesse an der Aufklärung der Beitrag der genetischen Faktoren für die Entwicklung der häufigsten Erkrankungen und die Verwendung dieser Informationen online apotheke renova für eine bessere Vorhersage des Krankheitsrisikos. Die Hypothese der common disease common variant sagt Voraus, dass Varianten, die in der Bevölkerung üblich sind, eine Rolle bei der Krankheitsanfälligkeit spielen.,1 Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) unter Verwendung von einzelnukleotidpolymorphismus-arrays (SNP) wurden als Mechanismus online apotheke renova zur Untersuchung dieser genetischen Faktoren entwickelt, und es wurde gehofft, dass dies zur Identifizierung von Varianten führen würde, die mit dem Krankheitsrisiko und der anschließenden Entwicklung von prädiktiven tests verbunden sind. Varianten, die in diesen Studien zum großen Teil als mit bestimmten Merkmalen assoziiert identifiziert wurden, sind SNPs, die einzeln einen geringen Einfluss auf das Krankheitsrisiko haben und online apotheke renova daher für sich genommen nicht zuverlässig in der krankheitsvorhersage verwendet werden können., Die Betrachtung der aggregierten Auswirkungen dieser SNPs in form eines polygenen Scores (PGS) schien ein mögliches Mittel zu sein, um diese Informationen zur Vorhersage von Krankheiten zu verwenden.2 es wird angenommen, dass dies von Vorteil sein wird, da unser genetisches make-up von Geburt an weitgehend stabil ist und ein ’ baseline risk†™ diktiert, auf dem äußere Einflüsse wirken und modulieren.

Daher sind PGS ein potenzieller Mechanismus, der als risikoprädiktor fungiert, indem Informationen zu dieser genetischen Bindung erfasst werden.,Die Verwendung von PG als prädiktive biomarker untersucht in einer Reihe von verschiedenen Bereichen Krankheit, einschließlich Krebs,3 4 psychiatrische Erkrankungen,5–7 Stoffwechselstörungen (diabetes,8 obesity9) und koronare Herzkrankheit (CAD).10 die vorgeschlagenen Anwendungen reichen von der Unterstützung der Krankheitsdiagnose, der Information der Auswahl therapeutischer Interventionen, der Verbesserung der risikoprognose, der Information des krankheitsscreenings und auf persönlicher Ebene der Information der Lebensplanung., Daher wird davon ausgegangen, dass genetische Risikoinformationen in form eines PGS das Potenzial haben, sowohl die klinische als auch die individuelle Entscheidungsfindung zu informieren.Die jüngsten Fortschritte in den statistischen Techniken, die verbesserte Rechenleistung und die Verfügbarkeit großer Datensätze haben in den letzten Jahren zu rasanten Entwicklungen in diesem Bereich geführt. Dies hat zu einer Vielzahl von Ansätzen für die Konstruktion von Modellen für die score-Berechnung und die Untersuchung dieser scores für die Vorhersage von Allgemeinen Krankheiten.,11 Mehrere übersichtsartikel, die sich an Forscher mit fundierten Kenntnissen auf online apotheke renova diesem Gebiet richten, wurden erstellt.6 11†" 17 In diesem Artikel geben wir einen überblick über die wichtigsten Aspekte der PGS-Konstruktion Kliniker und Forscher in anderen Bereichen der Wissenschaft zu unterstützen, ein Verständnis der Prozesse in score Konstruktion beteiligt zu gewinnen. Wir betrachten auch die Implikationen sich entwickelnder Methoden für die Entwicklung von Anwendungen von PGS im Gesundheitswesen.,Evolution in polygenen modellbaumethodikensterminologie in Bezug auf PGS hat sich im Laufe der online apotheke renova Zeit entwickelt, was sich entwickelnde Ansätze und Methoden widerspiegelt.

Andere Begriffe umfassen PGS, polygene Risiko-score, polygene Last, Genotyp-score, genetische Belastung, polygene Gefahr-score, genetische Risiko-score (GRS), metaGRS und allelische Risiko-score. In diesem Artikel verwenden wir die Begriffe polygene Modelle, um auf die Methode zur Berechnung einer Ausgabe in form eines PGS zu verweisen., Verschiedene polygene Modelle können verwendet werden, um ein PGS zu berechnen, und die Analyse dieser Werte kann verwendet werden, um Assoziationen mit bestimmten Markern zu untersuchen oder ein individuelles Krankheitsrisiko vorherzusagen.12Die übliche Praxis bei der Berechnung von PGS ist eine gewichtete Summe einer Anzahl von risikoallelen, die von einer Person getragen werden, wobei die risikoallele und Ihre GEWICHTE durch SNPs und Ihre gemessenen Wirkungen definiert sind (Abbildung 1).11 Polygene Modelle wurden mit einigen, Hunderten oder tausenden von SNPs und in jüngerer Zeit SNPs über das gesamte Genom hinweg erstellt., Folglich sind die Bestimmung, welche SNPs einbezogen werden sollen, und die krankheitsassoziierte Gewichtung, die SNPs zugewiesen werden soll, wichtige Aspekte der modellkonstruktion (Abbildung 2).18 Diese Aspekte werden durch verfügbare genotypdaten und effektgrößenschätzungen sowie die Methodik online apotheke renova beeinflusst, mit der diese Informationen in Modellparameter (D. H.

Gewichtete SNPs) umgewandelt werden.Polygene score-Berechnung. Diese Berechnung aggregiert die SNPs und Ihre GEWICHTE, die für einen polygenen score ausgewählt wurden., Es wird angenommen, dass Volkskrankheiten durch viele genetische Varianten mit kleinen individuellen effektgrößen beeinflusst werden, so dass eine aussagekräftige risikoprognose die Untersuchung der aggregierten Auswirkungen dieser mehreren Varianten einschließlich Ihrer Gewichtungen erfordert. PGS, polygene Partitur."data-icon-position-Daten-verstecken-link-Titel="0">Abbildung 1 Polygene score-Berechnung.

Diese Berechnung aggregiert die SNPs und Ihre GEWICHTE, die für einen polygenen score ausgewählt wurden., Es wird angenommen, dass Volkskrankheiten durch viele genetische Varianten mit kleinen individuellen effektgrößen beeinflusst werden, so dass eine aussagekräftige risikoprognose die Untersuchung der aggregierten Auswirkungen dieser mehreren Varianten einschließlich Ihrer Gewichtungen erfordert. PGS, polygene Partitur.Konstruktion einer polygenen Partitur. Bei der Entwicklung eines polygenen Scores werden zahlreiche Modelle getestet und anschließend verglichen.

Das Modell, das am besten funktioniert (wie durch eine oder mehrere Maßnahmen bestimmt), wird dann zur Validierung im externen Datensatz ausgewählt. GWAS, genomweite Assoziationsstudien.,"data-icon-position-Daten-verstecken-link-Titel="0">Abbildung 2 Aufbau einer polygen-score. Bei der Entwicklung eines polygenen Scores werden zahlreiche Modelle getestet und anschließend verglichen.

Das Modell, das am besten funktioniert (wie durch eine oder mehrere Maßnahmen bestimmt), wird dann zur Validierung im externen Datensatz ausgewählt. GWAS, genomweite Assoziationsstudien.Änderungen der Datenverfügbarkeit im Laufe der Zeit haben sich auf den Ansatz bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung ausgewirkt. Frühe Studien zur Identifizierung von Varianten im Zusammenhang mit häufigen Krankheiten nahmen die form von kandidatengenstudien an., Die geringe Größe der kandidatengenstudien, die Begrenzung der verfügbaren Technologien für die Genotypisierung und strenge signifikanzschwellen führten dazu, dass diese Studien weniger Varianten untersuchten und diejenigen, die mit krankheitsassoziationen identifiziert wurden, relativ große effektgrößen aufwiesen.19 zusammengenommen bedeutete dies, dass eine relativ kleine Anzahl von Varianten zur Berücksichtigung der Aufnahme in ein polygenes Modell zur Verfügung Stand.20 21 Ferner waren gewichtungsparameter für diese wenigen Varianten oft simpel, wie die Zählung der Anzahl der getragenen risikoallele, wobei Ihre individuellen effektgrößen ignoriert wurden.,16Das Aufkommen von GWAS ermöglichte die Bewertung von SNPs im gesamten Genom, was zur Identifizierung einer größeren Anzahl von krankheitsassoziierten Varianten und damit mehr Varianten führte, die für die Aufnahme in ein polygenes Modell geeignet waren.

Darüber hinaus bedeutete die zunehmende Anzahl von Personen in den Assoziationsstudien, dass die Leistungsfähigkeit dieser Studien zunahm, was genauere Schätzungen der effektgrößen ermöglichte.19 darüber Hinaus theoretisierten einige, dass die Senkung der strengen signifikanzschwellen für snp–merkmalsvereinigungen gesetzt könnte auch SNPs identifizieren, die einen Teil des Krankheitsrisikos spielen könnten.,11 16 dies führte zu mehr Optionen in Bezug auf polygene Modellparameter von SNPs, die einzuschließen sind, und GEWICHTE, die Ihnen zugewiesen werden sollen. Die Einbeziehung von mehr SNPs und die direkte Anwendung von GWAS-effektgrößen als gewichtungsparameter bedeutet jedoch nicht immer eine bessere vorhersageleistung.4. Dies liegt daran, dass GWAS keine perfekten Informationen in Bezug auf das kausale SNP, die effektgrößen oder die Anzahl der SNPs liefern, die zu dem Merkmal beitragen.

Daher wurden verschiedene Methoden entwickelt, um diese Probleme anzugehen und die vorhersageleistung des Scores zu optimieren., Die derzeitige gängige Praxis besteht darin, Modelle mit unterschiedlichen Iterationen von SNPs und Gewichtungen zu erstellen, wobei die Leistung der einzelnen Modelle bewertet wird, um die optimale Konfiguration von SNPs und Ihre GEWICHTE zu identifizieren (Abbildung 2).,Methoden, die bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung verwendet werdeneinige Methoden der Modellentwicklung beinhalten zunächst die Auswahl von SNPs, gefolgt von der Optimierung der Gewichtung, während andere die Optimierung von Gewichtungen für alle SNPs beinhalten können, die unter Verwendung Ihrer gesamten GWAS-effektgrößen genotypisiert wurden, das linkage diequilibrium (LD) und eine Schätzung des Anteils von SNPs, von denen erwartet wird, dass Sie zum Risiko beitragen.22LD ist das Phänomen, bei dem einige SNPs aufgrund Ihrer Nähe zum Genom häufiger mit anderen SNPs vermischt werden., Segmente mit starkem LD zwischen SNPs werden als haplotypblöcke bezeichnet. Dieses Phänomen bedeutet, dass GWAS Häufig mehrere SNPs im selben haplotypblock identifizieren, der mit einer Krankheit assoziiert ist, und der wahre kausale SNP nicht bekannt ist. Da Modelle begonnen haben, mehr SNPs zu bewerten, ist eine sorgfältige Prüfung erforderlich, um eine mögliche Korrelation zwischen SNPs als Folge dieses Phänomens zu berücksichtigen.

Die Korrelation zwischen SNPs kann zu einer doppelten Zählung von SNPs und assoziationsredundanz führen, wobei mehrere SNPs in einem LD-Bereich als mit dem Ergebnis assoziiert identifiziert werden., Dies kann zu einer Verringerung der vorhersageleistung des Modells führen. Daher wurden Verfahren zum filtern von SNPs und zum verwenden eines SNP (tag SNP) als marker in einem Bereich mit hohem LD durch LD-Ausdünnung entwickelt. Durch diese Prozesse werden SNPs, die mit anderen SNPs in einem block korreliert sind, entweder durch beschneiden oder verklumpen entfernt.

Pruning ignoriert p-Wert schwellen und †eliminatesâ € ™ SNPs durch einen Prozess des iterativen Vergleichs zwischen einem paar von SNPs zu beurteilen, ob Sie korreliert sind, und anschließend könnte SNPs entfernen, die Hinweise auf Assoziation haben., Das verklumpen (auch als informed pruning bezeichnet) wird von GWAS p-Werten geleitet und wählt den signifikantesten SNP, wodurch der signifikanteste SNP innerhalb eines Blocks erhalten bleibt.23 Dies alles geschieht mit dem Ziel, relativ kleine Bereiche des Genoms zu lokalisieren, die zum Risiko des Merkmals beitragen. Zur Auswahl von SNPs aus dieser Untergruppe für die Aufnahme in Modelle können unterschiedliche signifikanzschwellenwerte verwendet werden.Eine schlechte Leistung eines Modells kann durch unvollkommenes tagging mit dem zugrunde liegenden kausalen SNP resultieren.,16 Dies liegt daran, dass der kausale SNP, der mit Krankheit assoziiert ist, möglicherweise nicht in LD mit dem tag SNP ist, der sich im Modell befindet, sondern in LD mit einem anderen SNP, der nicht im Modell ist. Dies tritt insbesondere dann auf, wenn die LD-und variantenfrequenz zwischen den Bevölkerungsgruppen unterschiedlich ist.24 ein alternativer Ansatz zum filtern von SNPs ist die schrittweise regression, bei der SNPs basierend darauf ausgewählt werden, wie stark die SNPs die model’s Leistung verbessern.

Dies ist ein statistischer Ansatz und berücksichtigt nicht die Auswirkungen von LD oder effektgröße.,Wie oben beschrieben, verwendeten frühe Studien einfache gewichtungsansätze oder direkt angewendete effektgrößen von GWAS als gewichtungsparameter für SNPs. Die Anwendung von effektgrößen als gewichtungsparameter direkt von einem GWAS ist jedoch möglicherweise nicht optimal, da die population, in der das GWAS durchgeführt wurde, und die zielpopulation unterschiedlich sind. Auch wie oben beschrieben, bedeuten LD und die Tatsache, dass nicht alle SNPs zu dem Merkmal beitragen können, dass diese effektgrößen von GWAS unvollkommene Schätzungen sind., Daher wurden Methoden entwickelt, mit denen effektgrößenschätzungen von GWAS mithilfe statistischer Techniken angepasst werden, die Annahmen über Faktoren wie die Anzahl der kausalen SNPs, den LD-Wert zwischen SNPs oder die Kenntnis Ihrer potenziellen Funktion treffen, um Ihre Auswirkungen auf ein Merkmal besser widerzuspiegeln.

Es wurden zahlreiche statistische Methoden entwickelt, um die Gewichtung im Hinblick auf die Verbesserung der diskriminierungskraft eines PGS zu verbessern.,25 26 Beispiele für einige methodische Ansätze sind LDpred, 22 winner’s fluchkorrektur, 23 empirische Bayes Schätzung, 27 schrumpfungsregression (Lasso), 28 lineare Mischmodelle, 29 mit mehr entwickelt oder getestet. Eine zusätzliche Verbesserung der Methoden besteht darin, nicht genetische Informationen (Z. B.

Altersspezifische ORs) einzubetten.6 die Bestimmung, welche Methodik oder methodenhybride für verschiedene Umgebungen und Bedingungen am besten geeignet ist, wird kontinuierlich untersucht und entwickelt sich mit neuen statistischen Ansätzen, die sich rasant entwickeln.,Zusammenfassend hat sich die Modellentwicklung weiterentwickelt, um das beste aus den verfügbaren GWAS-Daten herauszuholen und einige der Probleme anzugehen, die durch die Arbeit mit Datensätzen entstehen, die nicht direkt in Parameter für Vorhersagemodelle übersetzt werden können. Die verschiedenen Ansätze bei der SNP-Auswahl und-Gewichtung sowie die Auswirkungen auf die vorhersageleistung eines Modells sind bei der Bewertung verschiedener Modelle zu berücksichtigen. Dies liegt daran, dass verschiedene Ansätze zur PGS-Modellierung dasselbe oder ein ähnliches vorhersageniveau erreichen können., Aus Sicht der Implementierung des Gesundheitssystems können bestimmte Ansätze nach praktischen überlegungen und Kompromissen zwischen der Gewinnung von genotypdaten, Prozessen für die score-Konstruktion und der modellleistung bevorzugt werden.

Darüber hinaus wird der Grad, in dem diese Parameter optimiert werden müssen, auch durch den Eingabedaten-und validierungsdatensatz und die Qualitätskontrollverfahren beeinflusst, die auf diese Datensätze angewendet werden müssen.,12quellen von Eingabedaten für die score-konstruktionschlüssel für die Entwicklung eines polygenen Modells ist die Verfügbarkeit von Datensätzen, die Eingabeparameter für die modellkonstruktion bereitstellen können. Genotypdaten, die im Modellbau verwendet werden, können entweder als GWAS-Rohdaten oder als GWAS-zusammenfassende Statistiken verfügbar sein. Bei Daten im Rohformat handelt es sich um Daten auf individueller Ebene aus einem SNP-array, die möglicherweise keiner grundlegenden Qualitätskontrolle unterzogen wurden, wie Z.

B. Bewertung der missingness, geschlechtsdiskrepanzprüfungen, Abweichung vom Hardy-Weinberg-Gleichgewicht, heterozygositätsrate, Verwandtschaft oder Bewertung für Ausreißer.,30 31 die Verfügbarkeit von GWAS-Rohdaten ermöglicht die Entwicklung verschiedener polygener Modelle aufgrund des datenreichtums, jedoch treten aufgrund der Größe der Datensätze Rechenprobleme auf. Daten, die auf genomsequenzierung basieren, könnten im Gegensatz zu SNP-arrays auch im Modellbau verwendet werden.

Aufgrund von Einschränkungen der Datenverfügbarkeit, die hauptsächlich auf Kostenbeschränkungen zurückzuführen sind, wurden aus dieser datenform nur begrenzte Studien zu PGS entwickelt.Genomische Daten auf Individueller Ebene stehen Forschern aus Datenschutzgründen Häufig auch nicht zur Verfügung.,Aufgrund dieser Probleme lag der Schwerpunkt der polygenen Modellentwicklung daher auf der Verwendung gut betriebener GWAS-Zusammenfassungs-Statistiken.33 Diese sind in open-access-repositories verfügbar und enthalten zusammenfassende Informationen wie die allelpositionen, ORs, CIs und allelfrequenz, ohne vertrauliche Informationen über Einzelpersonen zu enthalten. Diese Datensätze wurden in der Regel durch die oben genannten grundlegenden Qualitätskontrollmaßnahmen durchgeführt., Es gibt jedoch keine standards für öffentlich verfügbare Dateien, was bedeutet, dass einige weitere Verarbeitungsschritte erforderlich sein können, insbesondere wenn verschiedene Datensätze für eine Metaanalyse kombiniert werden. Eine Qualitätskontrolle bei zusammenfassenden Statistiken ist nur möglich, wenn Informationen wie fehlende genotyprate, geringe allelfrequenz, Hardy-Weinberg-Gleichgewichtsstörungen und nicht-mendelsche übertragungsraten bereitgestellt werden.12Die Verarbeitung von GWAS-Daten kann zusätzliche qualitätskontrollschritte, imputation und Filterung der SNP-Informationen umfassen, die auf der Ebene von Genotyp-oder zusammenfassenden Statistikdaten durchgeführt werden können., SNP-arrays, die in GWAS verwendet WERDEN, haben nur gemeinsame SNPs, da Sie auf LD zwischen SNPs angewiesen sind, um das gesamte Genom abzudecken.

Wie oben beschrieben, kann ein tag SNP auf dem array viele andere SNPs darstellen. Die Imputation von SNPs ist in GWAS üblich und beschreibt den Prozess der Vorhersage von Genotypen, die nicht direkt genotypisiert wurden, sondern statistisch auf der Grundlage von haplotypblöcken aus einer referenzsequenz abgeleitet (unterstellt) werden.33†" 35 Oft werden assoziationstests zwischen den unterstellten SNPs und trait wiederholt., Da die genotypimputation Daten auf individueller Ebene erfordert, haben Forscher eine summarische Statistik-imputation als Mechanismus vorgeschlagen, um auf die Assoziation zwischen untypisierten SNPs und einem Merkmal schließen zu können. Die Leistung der imputation wurde bewertet und gezeigt, dass die summarische Statistik-imputation mit gewissen Einschränkungen eine effiziente und kostengünstige Methode zur Identifizierung von loci ist, die mit Merkmalen im Vergleich zur imputation von Genotypen assoziiert sind.,36eine alternative Quelle von Eingabedaten für die Auswahl von SNPs und deren Gewichtungen ist durch Literatur oder in vorhandenen Datenbanken, wo bereits bekannte merkmalsbezogene SNPs und Ihre effektgrößen als Eingabeparameter in der Modellentwicklung verwendet werden.

Eine Reihe von Studien hat diesen Ansatz verfolgt37 38 und es ist möglich, mehrere Quellen zu verwenden, wenn verschiedene polygene Modelle entwickelt und die bevorzugten zu verwendenden Parameter festgelegt werden.,Derzeit scheint es nicht eine Methodik zu geben, die über alle Kontexte und Merkmale hinweg funktioniert, jedes Merkmal muss bewertet werden, um festzustellen, welche Methode für das zu Bewertende Merkmal am besten geeignet ist., Zum Beispiel wurden vier verschiedene polygene modellbaustrategien für drei hautkrebssubtypen4 untersucht, indem Daten zu SNPs und deren wirkungsgrößen aus verschiedenen Quellen verwendet wurden, Z. B. Die neuesten GWAS-metaanalyseergebnisse, der EBI GWAS-Katalog des National Human Genome Research Institute (NHGRI), UK biobank GWAS summary statistics with different thresholds und GWAS summary statistics with LDpred., In diese Einstellung für das Basalzellkarzinom und Melanom, die meta-Analyse und Katalog-abgeleiteten Modelle wurden gefunden, um durchzuführen, ebenso aber, dass das letztere wurde schließlich als es weitere SNPs.

Bei Plattenepithelkarzinomen zeigte das aus der Metaanalyse abgeleitete Modell eine bessere Leistung als das aus dem Katalog abgeleitete Modell. Dies zeigt, wie jeder krankheitssubtyp, jede modellbaustrategie und jeder Datensatz seine eigenen Einschränkungen und Vorteile haben kann.Die Kenntnis der Quellen von Eingabedaten und deren anschließende Verwendung in der Modellentwicklung ist wichtig, um die Grenzen Verfügbarer Modelle zu verstehen., Modelle, die unter Verwendung von Datensätzen entwickelt werden, die die population widerspiegeln, in der die Vorhersage durchgeführt werden soll, werden eine bessere Leistung erbringen. Beispielsweise sind Daten, die von einer symptomatischen oder hochrisikopopulation gesammelt wurden, möglicherweise nicht als eingabedatensatz für die Entwicklung eines polygenen Modells geeignet, das für die Vorhersage von Krankheiten in der Allgemeinbevölkerung verwendet wird.

Große GWAS-Studien konzentrierten sich zuvor auf hochrisikopersonen wie Patienten mit Brustkrebs mit einer starken Familienanamnese oder bekannten pathogenen Varianten in BRCA1 oder BRCA2., Diese Studien wären nicht für die Entwicklung von PGS zur Verwendung in der Allgemeinbevölkerung geeignet, können jedoch die Risikobewertung bei Personen mit hohem Risiko beeinflussen. Die Quelle der Daten für die SNP-Auswahl und-Gewichtung hat auch Auswirkungen auf nachgelagerte Anwendungen und Validierungen. Beispielsweise können variantenfrequenz-und LD-Muster zwischen Populationen variieren, was zu einer schlechten Leistung des polygenen Modells führen kann, wenn sich die externe validierungspopulation von der des eingabedatensatzes unterscheidet.39†" 41 darüber Hinaus werden Leistung und Validität polygener Analysen durch die eingangsdatenquellen beeinflusst.,12 42von einem Modell zu einem scorePGS kann mit einer der oben diskutierten Methoden berechnet werden.

Die resultierenden PGS-Maßeinheiten hängen davon ab, welche Messung für die Gewichtung verwendet wird.12 beispielsweise können die Gewichtungen basierend auf logOR für diskrete Merkmale oder linearen Regressionskoeffizienten (Î2/beta) in kontinuierlichen Merkmalen aus univariaten Regressionstests, die in den GWAS durchgeführt wurden, berechnet worden sein. Die resultierenden Werte werden dann normalerweise in eine Standardnormalverteilung umgewandelt, um Werte von −1 bis 1 oder 0 bis 100 zur leichteren interpretation zu erhalten., Dies ermöglicht eine weitere Untersuchung des Zusammenhangs zwischen der Punktzahl und einem Merkmal und der vorhersagefähigkeit verschiedener Punktzahlen, die von verschiedenen Modellen generiert werden. Ähnlich wie bei anderen biomarkeranalysen beinhaltet dies die Verwendung des PGS als Prädiktor für ein Merkmal mit anderen kovariaten (Z.

B. Alter, Rauchen usw.), die gegebenenfalls in einer zielprobe Hinzugefügt werden. Die Untersuchung von unterschieden in der Verteilung der Punktzahlen in Fällen und Kontrollen oder die Untersuchung von unterschieden in Merkmalen zwischen verschiedenen Schichten von PGS kann die Beurteilung der vorhersagefähigkeit ermöglichen (Abbildung 3)., Gängige Praxis ist, dass PGS-Werte auf individueller Ebene verwendet werden, um Populationen basierend auf Perzentil-cut-off-oder Schwellenwerten (Z.

B. Den oberen 1%) in verschiedene Risikogruppen zu Schichten.Beispiel Verteilung von polygenen scores über eine population. Schwellenwerte können so eingestellt werden, dass das Risiko als niedrig (einige), durchschnittlich (die meisten) und hoch (einige) eingestuft wird."data-icon-position data-hide-link-title=" 0 " >Abbildung 3 Beispiel Verteilung polygener scores über eine population.

Schwellenwerte können so eingestellt werden, dass das Risiko als niedrig (einige), durchschnittlich (die meisten) und hoch (einige) eingestuft wird.,Modellvalidationpolygene Modellentwicklung ist für die Modellprüfung und-Validierung auf weitere Datensätze angewiesen, und die Zusammensetzung dieser Datensätze ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Modelle für einen bestimmten Zweck geeignet sind. Die Entwicklung eines Modells zur Berechnung eines PGS beinhaltet die Verfeinerung der zuvor diskutierten Eingabeparameter und die Auswahl der â € best’ mehrerer Modelle basierend auf der Leistung (Abbildung 2). Daher ist ein Test - /trainingsdatensatz oft erforderlich, um die model’s Fähigkeit zu beurteilen, genau das Merkmal von Interesse vorherzusagen., Dies ist Häufig ein Datensatz, der unabhängig vom Basis - /Eingabe - /erkennungsdatensatz ist.

Es kann eine Teilmenge des erkennungsdatensatzes umfassen, die nur zum testen verwendet wird und nicht in die anfängliche Entwicklung des Modells einbezogen wurde, idealerweise jedoch ein separater Unabhängiger Datensatz sein sollte.Genotyp-und phänotypdaten werden in diesen Datensätzen benötigt. Polygene Modelle werden verwendet, um PGS für Personen im trainingsdatensatz zu berechnen, und die Regressionsanalyse wird mit dem PGS als Prädiktor für ein Merkmal durchgeführt. Andere kovariaten können gegebenenfalls auch einbezogen werden., Diese Testphase kann als ein Prozess zur Identifizierung von Modellen mit besserer Gesamtleistung und/oder zur Information über die erforderlichen Verfeinerungen angesehen werden.

Daher beinhaltet diese phase Häufig den Vergleich verschiedener Modelle, die unter Verwendung desselben eingabedatensatzes entwickelt wurden, um die Modelle mit optimaler Leistung zu identifizieren.Der Hauptzweck besteht darin, festzustellen, welches Modell zwischen Fällen und Kontrollen am besten unterscheidet. Die Fläche unter der Kurve (AUC) oder die C-Statistik ist die am häufigsten verwendete Maßnahme zur Beurteilung der diskriminationsfähigkeit., Es wurde als unempfindliche Maßnahme kritisiert, die nicht alle Aspekte der vorhersagefähigkeit vollständig erfassen kann. Zum Beispiel kann die AUC in einigen Fällen zwischen den Modellen unverändert bleiben, aber die darin enthaltenen Personen werden in eine andere Risikogruppe eingeteilt.43 Alternative Metriken, die zur Bewertung der modellleistung verwendet wurden, umfassen eine Erhöhung der risikodifferenz, eine integrierte diskriminierungsverbesserung, R2 (Schätzung der Varianz, die durch die PGS nach kovariater Anpassung erklärt wird), den nettoklassifizierungsindex und das relative Risiko (höchstes Perzentil vs.

Niedrigstes Perzentil)., Ein klares Verständnis für die Interpretation der Leistung in verschiedenen Einstellungen ist wichtig, um festzustellen, welches Modell am besten geeignet ist.44As nach normaler Praxis bei der Entwicklung eines vorhersagemodells sollten polygene Modelle mit der optimalen Leistung in einem Test - /trainingsdatensatz in externen Datensätzen weiter validiert werden. Externe Datensätze sind für die Validierung von Modellen und die Bewertung der generalisierbarkeit von entscheidender Bedeutung und müssen daher auch den gewünschten Situationen entsprechen, in denen ein Modell verwendet werden soll., Ziel ist es, ein Modell mit geeigneten Parametern der vorhersageleistung in Datensätzen außerhalb derer zu finden, in denen es entwickelt wurde. Idealerweise erfordert eine externe Validierung eine Replikation in unabhängigen Datensätzen.

Nur wenige vorhandene polygene Modelle wurden in diesem Umfang validiert, wobei der Schwerpunkt eher auf der Entwicklung neuer Modelle als auf der Bewertung bestehender Modelle lag. Ein Beispiel, wo Replikation durchgeführt wurde, ist im Bereich CAD, wo die GPSCAD45 und metaGRSCAD10 polygene Modelle (beide entwickelt mit UK Biobank Daten) wurden in einer finnischen population Kohorte ausgewertet.,Es wurde festgestellt, dass die Vorhersagefähigkeit in der finnischen Bevölkerung geringer ist. Dies ist wahrscheinlich auf die Unterschiede in der genetischen Struktur dieser population und der population des Datensatzes zurückzuführen, der für die polygene Modellentwicklung verwendet wird.

Die Forschung wird fortgesetzt, um polygene Modelle in anderen Populationen zu bewerten, und Strategien werden entwickelt, um die gleiche Leistung zu gewährleisten, wenn Sie häufiger verwendet werden, möglicherweise durch Neugewichtung und Anpassung der Punktzahlen.,47Die Entwicklung hin zu klinischen anwendungsplänen wird als nützliche information angesehen, die die risikoschätzung verbessern und einen Weg für die Prävention von Krankheiten und die Festlegung von Behandlungsstrategien bieten könnte. Es gibt Hinweise aus einer Reihe von Bereichen, dass genetische Informationen in form von PGS als unabhängige Biomarker wirken und die Schichtung unterstützen können.11 16 48 die klinischen Vorteile der Schichtung mittels eines PGS und die Implikationen für die klinische Praxis werden Jedoch erst jetzt untersucht. Die Verwendung von PGS im Rahmen der bestehenden Risiko-Vorhersage-tools oder als stand-alone-Indikator vorgeschlagen wird., Diese letztere option kann für Krankheiten gelten, bei denen das wissen oder die vorhersagefähigkeit mit anderen Risikofaktoren begrenzt ist, Z.

B. Bei Prostatakrebs.49 in beiden Fällen müssen polygene Modelle einzeln untersucht werden, um EIGNUNG und Anwendbarkeit für die spezifische klinische Frage zu bestimmen.50 Trotz einiger kommerzieller Unternehmen, die PGS entwickeln, sind 51 52 derzeit PGS kein etablierter Teil der klinischen Praxis.Die Integration in die klinische Praxis erfordert die Bewertung eines PGS - basierten Tests. Ein wichtiges Konzept, das in dieser Hinsicht zu berücksichtigen ist, ist die Unterscheidung zwischen einem assay und einem test., Dies wurde zuvor in Bezug auf die Bewertung von Gentests diskutiert.53 54 es lohnt sich, dieses Konzept in Bezug auf PGS zu untersuchen, da Ihre Bewertung auf ein klares Verständnis des angebotenen Tests angewiesen ist.

Wie von Zimmern und Kroese dargelegt, 54 wird die Methode zur analyse eines Stoffes in einer Probe als assay betrachtet, während ein test die Verwendung eines Assays in einem bestimmten Kontext ist., In Bezug auf PGS kann der Prozess der Entwicklung eines Modells zur Ableitung eines Scores als assay betrachtet werden, während die Verwendung dieses Modells für eine bestimmte Krankheit, population und Zweck als test betrachtet werden kann. Diese Unterscheidung ist wichtig bei der Beurteilung, ob Studien über die Testleistung im Gegensatz zur Testleistung berichten. Wir sind der Ansicht, dass in Bezug auf polygene Modelle Fortschritte in Bezug auf die assayentwicklung erzielt wurden, aber PGS-basierte tests müssen noch entwickelt und bewertet werden., Dies kann ein klareres Verständnis Ihres potenziellen klinischen Nutzens und der Probleme ermöglichen, die für die klinische Implementierung auftreten können.11 18 55 es ist klar, dass dies immer noch ein sich entwickelndes Feld ist,und in Zukunft können aufgrund Ihrer zugrunde liegenden genetischen Architektur, 26 verschiedener klinischer Kontexte und Bedürfnisse unterschiedliche Modelle für verschiedene Merkmale erforderlich sein.Klinische Kontexte, in denen die risikoschichtung bereits etabliert ist, sind am wahrscheinlichsten, in denen die Implementierung von PGS zuerst erfolgen wird., Risikovorhersagemodelle, die auf nicht genetischen Faktoren basieren, wurden für viele Erkrankungen entwickelt und werden in der klinischen Versorgung verwendet, beispielsweise bei Herz-Kreislauf-Erkrankungen gibt es über 100 solcher Modelle.56 in solchen Kontexten wird untersucht, wie ein PGS und seine Fähigkeit, Risiken im Vergleich zu diesen vorhandenen Modellen vorherzusagen oder zu verbessern, untersucht.3 44 57†" 61 inwieweit PGS Vorhersage verbessert, sowie die kostenauswirkungen dieser einschließlich, ist wahrscheinlich auf die Umsetzung auswirken.,Die Integration von PGS in die klinische Praxis erfordert für jede Anwendung robuste und validierte Mechanismen, um diese Werte zu generieren.

Daher ist angesichts der zahlreichen verfügbaren Modelle eine Beurteilung Ihrer EIGNUNG im Rahmen eines Tests erforderlich. Parameter oder Richtlinien in Bezug auf Aspekte der modellleistung und Metriken, die bei der Auswahl des Modells als PGS-basierter test hilfreich sein könnten, sind begrenzt und müssen angegangen werden. Derzeit gibt es verschiedene Mechanismen zur Erzeugung von PGS und sind als Reaktion auf die Herausforderungen bei der Aggregation großer genomischer Daten zur Vorhersage entstanden., Zum Beispiel berichtete eine überprüfung 29 PGS-Modelle für Brustkrebs aus 22 Publikationen.62 Da es eine Reihe verschiedener Methoden zum generieren einer Punktzahl gibt, können zahlreiche Modelle für dieselbe Bedingung existieren und jedes der resultierenden Modelle könnte eine andere Leistung erbringen.

Modelle können unterschiedliche Leistungen erbringen, da die population, das gemessene Ergebnis oder der Kontext der zur Generierung der Modelle verwendeten entwicklungsdatensätze unterschiedlich sind, Z. B. Ein score für das Brustkrebsrisiko im Vergleich zu einem brustkrebssubtyp.,44 63 diese Vielfalt macht neben dem Mangel an etablierten best Practices und standardisierten berichten in Publikationen den Vergleich und die Bewertung polygener Modelle für den Einsatz in klinischen Umgebungen schwierig.

Es ist klar, dass die Weiterentwicklung des Feldes von transparenter Berichterstattung und Bewertung abhängt. Empfehlungen für best practices für die Berichterstattung polygener Modelle in der Literatur wurden vorgelegt14 64 sowie eine Datenbank, 65 66, die solche Vergleiche ermöglichen könnte., Aussagen und Richtlinien für die risikovorhersagemodellentwicklung, wie die Genetische Risikovorhersagestudien und Transparente Berichterstattung eines Multivariablen Vorhersagemodells für Individuelle Prognose oder Diagnose (TRIPOD), existieren bereits, werden aber nicht konsequent verwendet. DIES umfasst ausdrücklich die Entwicklung und Validierung von vorhersagemodellen für Diagnose und Prognose für alle medizinischen Bereiche.Ein klares Problem ist die generalisierbarkeit und der Leistungsabfall polygener Modelle, sobald Sie in einer populationsgruppe angewendet werden, die sich von der unterscheidet, in der Sie entwickelt wurden.,22 46 67†" 70 Dies ist eine ständige Herausforderung in der Genomik, da die meisten GWAS, aus denen die meisten PGS entwickelt werden, in der europäisch-kaukasischen Bevölkerung durchgeführt wurden.71 Bemühungen zur Verbesserung der Repräsentation sind im gange72 und es werden versuche unternommen, die Werte bei Anwendung auf verschiedene Bevölkerungsgruppen, die ein gewisses Potenzial aufweisen, aber weiterer Forschung bedürfen, neu zu gewichten/anzupassen.47 Andere haben gezeigt, dass Modelle, die in vielfältigeren Bevölkerungsgruppen entwickelt wurden, eine verbesserte Leistung haben, wenn Sie auf externe Datensätze in verschiedenen Populationen angewendet werden.,24 73 es ist wichtig, dieses Problem bei der Entwicklung klinischer Anwendungen zu berücksichtigen, da es eine ethische Herausforderung darstellen kann, wenn die PGS nicht verallgemeinerbar ist.Ein besseres Verständnis verschiedener komplexer Merkmale und der Auswirkungen der pleiotropie wird erst allmählich untersucht.74 die Rolle der pleiotropie wird zunehmend anerkannt, da festgestellt wurde, dass mehrere Varianten mit mehreren Merkmalen assoziiert sind und unterschiedliche Wirkungen ausüben, was einen Einblick in überlappende Mechanismen gibt.,75 76 Dies zusammen mit den Auswirkungen der bevölkerungsschichtung, der genetischen Verwandtschaft, der Feststellung und anderer Quellen der Heterogenität, die zu falschen Signalen und einer verringerten Leistung in genetischen Assoziationsstudien führen, die sich alle auf die vorhersagefähigkeit von PGS in verschiedenen Populationen und für verschiedene Krankheiten auswirken.Während viele Veröffentlichungen über Modellentwicklung und-Bewertung berichten,mangelt es Häufig an Klarheit über den beabsichtigten Zweck, was zu Unsicherheiten hinsichtlich der klinischen Wege führt, auf denen die Implementierung vorgesehen ist., Eine klare Beschreibung des Verwendungszwecks innerhalb klinischer Pfade ist eine zentrale Komponente bei der Bewertung der Verwendung einer Anwendung mit jeder form von PGS und bei der Berücksichtigung praktischer Implikationen, wie Z.

B. Mechanismen zur Erzielung der Punktzahl, Einbeziehung in Gesundheitsakten, interpretation von Punktzahlen, relevante cut-offs für die Einleitung von Interventionen, Mechanismen zur Rückmeldung von Ergebnissen und Kosten, unter anderem Fragen. Diese Parameter werden auch durch das polygene Modell beeinflusst, das zur Implementierung herangezogen wird., Das bedeutet, dass es noch einige wichtige Fragen gibt, die angegangen werden müssen, um zu bestimmen, wie und wo PGS in den aktuellen Gesundheitssystemen funktionieren könnten, insbesondere auf bevölkerungsebene.78es ist allgemein anerkannt, dass die Genotypisierung unter Verwendung von arrays im Vergleich zur genomsequenzierung ein kostengünstigeres Unterfangen ist, was die Einbeziehung von PGS in das routinemäßige Gesundheitswesen zu einem attraktiven Vorschlag macht.

Wir konnten jedoch keine Studien finden, die über die Verwendung oder die damit verbundenen Kosten einer solchen Technologie für das bevölkerungsscreening berichteten., Studien beginnen, anwendungsfallszenarien und modellkosteneffizienz zu untersuchen, aber dies war nur in sehr wenigen, spezifischen Untersuchungen.79 80 die Kosten werden auch durch die prüftechnologie und die nachgelagerten Folgen der Prüfung beeinflusst, die sich je nach den spezifischen Anwendungen, die entwickelt werden, und den wegen, in die solche tests integriert werden, wahrscheinlich unterscheiden werden., Dies ist insbesondere in screening-oder primärversorgungseinrichtungen der Fall, in denen solche Tests derzeit nicht Bestandteil der pflegewege sind und möglicherweise zusätzliche Ressourcen erfordern, nicht zuletzt aufgrund des zu erwartenden testvolumens. In Zukunft muss die klinische Rolle von PGS weiterentwickelt werden, einschließlich der Definition der klinischen Anwendungen sowie der unterstützenden Evidenz, beispielsweise über die Auswirkungen klinischer Ergebnisse, die Durchführbarkeit für den Einsatz in der routinepraxis und die Kosteneffizienz.,ConclusionThere ist eine große Menge an Vielfalt in der PGS-Feld mit Bezug auf Modell-Entwicklung Ansätze, und diese weiter zu entwickeln. Es gibt rasche Fortschritte, die durch die Verfügbarkeit größerer Datensätze, vor allem von GWAS und die damit einhergehenden Entwicklungen in den statistischen Methoden angetrieben werden.

Während sich Verständnis und wissen entwickeln, wird die Nützlichkeit und Angemessenheit polygener Modelle für verschiedene Krankheiten und Kontexte untersucht. Dennoch ist dies immer noch ein aufstrebendes Feld mit einer Variablen evidenzbasis, die ein gewisses Potenzial zeigt., Die Gültigkeit von PGS muss eindeutig nachgewiesen und Ihre Anwendungen vor der klinischen Implementierung bewertet werden..

What should my health care professional know before I take Renova?

They need to know if you have any of these conditions:

• eczema
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Renova cloud

SALT LAKE kann man renova over the counter deutschland kaufen CITY, renova cloud Nov. 10, 2020 (GLOBE NEWSWIRE) -- renova cloud Gesundheit Catalyst, Inc. (Nasdaq. HCAT), ein führender Anbieter von Daten-und analysetechnologie und-Dienstleistungen für Gesundheitsorganisationen, hat heute die Finanzergebnisse für das Quartal zum 30.â € œim Dritten Quartal 2020, ich freue mich zu teilen, dass wir eine starke Leistung in unserem Geschäft erreicht, einschließlich der überschreitung der Mitte unserer Quartals-guidance für Umsatz und Bereinigtes EBITDA, †â sagte Dan Burton, CEO von Health Catalyst., â € œIn Ergänzung zu dieser finanziellen und operativen Ausführung, freuen wir uns, die Beförderung von Patrick Nelli, unserem derzeitigen Chief Financial Officer, zum Vizepräsidenten von Health Catalyst, mit Wirkung zum 1. Januar 2021 bekannt zu geben.

Patricks Aufgaben als Präsident umfassen alle wichtigen wachstumsfunktionen des Unternehmens, einschließlich bestehender Kunden, neuer Kunden, internationaler expansion, Vertrieb, marketing und Kommunikation., Darüber hinaus freue ich mich, die Beförderung von Bryan Hunt, unserem derzeitigen Senior Vice President für Finanzplanung und Analyse, zum Chief Financial Officer mit Wirkung zum 1. Januar 2021 bekannt zu geben. Patrick und Bryan, in Ihren neu ernannten Rollen, haben meine volle Unterstützung und Vertrauen und die einstimmige Unterstützung und das Vertrauen unseres board of directors. Schließlich möchte ich auch zwei zusätzliche Aktionen im Zusammenhang mit diesen änderungen teilen., Jason Alger, unser Senior Vice President of Finance, wurde zum Chief Accounting Officer befördert, und Adam Brown, unser Senior Vice President für Investor Relations, wurde zum Senior Vice President für Investor Relations und Finanzplanung und Analyse befördert.,inancial Daten. (1) Bereinigte Technologie Bruttogewinn $ 19,115 $ 14,484 32% Bereinigte Technologie Bruttomarge 68 % 68 % Bereinigte Professionelle Dienstleistungen Bruttogewinn $ 4,823 $ 6,677 (28)% Bereinigte Professionelle Dienstleistungen Bruttomarge 25 % 37 % insgesamt Bereinigter Bruttogewinn $ 23,938 $ 21,161 13% insgesamt Bereinigte Bruttomarge 51 % 54 % Bereinigtes EBITDA $ (6,434 ) $ (8,446 ) 24% ________________________(1) Diese Maßnahmen werden nicht nach allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen in den Vereinigten Staaten (GAAP) berechnet., Weitere Informationen zu diesen finanziellen Maßnahmen, einschließlich der Beschränkungen solcher Maßnahmen, sowie eine Abstimmung jeder Maßnahme mit der unmittelbar vergleichbaren Maßnahme, die gemäß GAAP berechnet wird, finden Sie im Abschnitt "Nicht-GAAP-Finanzmaßnahmen".Financial OutlookHealth Catalyst bietet zukunftsgerichtete Leitlinien für den Gesamtumsatz, eine GAAP-Maßnahme und das Bereinigte EBITDA, eine nicht-GAAP-Maßnahme.Für das vierte Quartal 2020 erwarten wir.

Gesamtumsatz zwischen $ 50.5 Millionen und $ 53.5 Millionen und Bereinigtes EBITDA zwischen $(7.3) Millionen und $(5.,3) Millionen für das Gesamtjahr 2020 erwarten wir. Gesamtumsatz zwischen $ 186,1 Millionen und $189,1 Millionen und Bereinigtes EBITDA zwischen $(23,9) Millionen und $(21,9) millionwir haben die Leitlinien für das Bereinigte EBITDA nicht mit dem Nettoverlust in Einklang gebracht, der direktesten vergleichbaren GAAP-Maßnahme, und haben keine zukunftsgerichteten Leitlinien für den Nettoverlust vorgelegt, da es Elemente gibt, die sich auf den Nettoverlust auswirken können, einschließlich der auf Lager basierenden Entschädigung, die nicht unter unserer Kontrolle liegen oder nicht vernünftigerweise vorhergesagt werden können.,Vierteljährliche Telefonkonferenz Detaildas Unternehmen veranstaltet heute, Dienstag, den 10.November 2020 um 17:00 Uhr eine Telefonkonferenz zur überprüfung der Ergebnisse E. T. Die Telefonkonferenz kann unter der Nummer 1-877-295-1104 für US-Teilnehmer oder 1-470-495-9486 für internationale Teilnehmer und unter Bezugnahme auf den teilnehmercode 7195951 abgerufen werden. Ein Live-audio-webcast wird online verfügbar sein unter https://ir.healthcatalyst.com/.

Eine Wiederholung des Anrufs wird über webcast für on-demand-listening kurz nach Abschluss des Anrufs zur Verfügung stehen, auf dem gleichen web-link, und wird für etwa 90 Tage zur Verfügung stehen.,Über Gesundheit CatalystHealth Catalyst ist ein führender Anbieter von Daten - und analysetechnologie und-Dienstleistungen für Gesundheitsorganisationen, die sich als Katalysator für eine massive, messbare, dateninformierte Verbesserung des Gesundheitswesens einsetzen. Seine Kunden nutzen die cloud-basierte Daten platform†"angetrieben von Daten aus mehr als 100 Millionen Patientenakten und umfasst Billionen von factsâ€" sowie seine Analyse-software und professionelle Dienstleistungen know-how, um Daten informierte Entscheidungen zu treffen und messbare klinische, finanzielle und operative Verbesserungen zu realisieren., Health Catalyst sieht eine Zukunft, in der alle Entscheidungen im Gesundheitswesen Daten informiert sind.Verfügbare InformationHealth Catalyst beabsichtigt, seine Investor Relations-website als Mittel zur Offenlegung wesentlicher nichtöffentlicher Informationen und zur Einhaltung seiner Offenlegungspflichten gemäß der Verordnung FD zu verwenden.Zukunftsgerichtete Aussagen diese Veröffentlichung enthält zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne von Abschnitt 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Abschnitt 21E des Securities Exchange Act von 1934 in der geänderten Fassung und des Private Securities Litigation Reform Act von 1995 in der geänderten Fassung., Diese zukunftsgerichteten Aussagen beinhalten Aussagen zu unserem zukünftigen Wachstum und unseren finanziellen Aussichten für das vierte Quartal und das Geschäftsjahr 2020. Zukunftsgerichtete Aussagen unterliegen Risiken und Unsicherheiten und basieren auf potenziell ungenauen Annahmen, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen erwarteten oder implizierten abweichen. Die tatsächlichen Ergebnisse können erheblich von den vorhergesagten Ergebnissen abweichen, und die gemeldeten Ergebnisse sollten nicht als Hinweis auf die zukünftige Leistung betrachtet werden.,unsere tatsächlichen Ergebnisse und Finanzlage, die wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen angegebenen abweichen, umfassen unter anderem. (i) änderungen der Gesetze und http://www.ec-centre-illkirch-graffenstaden.ac-strasbourg.fr/?tribe_events=vacances-de-printemps Vorschriften für unser Geschäftsmodell.

(ii) änderungen der Markt-oder Branchenbedingungen, des regulatorischen Umfelds und der Empfänglichkeit für unsere Technologie und Dienstleistungen. (iii) Ergebnisse von Rechtsstreitigkeiten oder Sicherheitsvorfällen. (iv) den Verlust eines oder mehrerer wichtiger Kunden oder Partner. (v) die Auswirkungen von skin care products auf unser Geschäft und unsere Betriebsergebnisse. Und (vi) änderungen unserer Fähigkeiten, qualifizierte Teammitglieder zu rekrutieren und zu halten., Eine detaillierte Diskussion der Risikofaktoren, die sich auf unsere tatsächlichen Ergebnisse auswirken könnten, finden Sie in den Risikofaktoren, die in UNSEREN sec-berichten aufgeführt sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Jahresbericht über Formular 10-K für das am 31., Alle in dieser Version und in den Anhängen bereitgestellten Informationen sind ab dem Datum hiervon, und wir verpflichten uns nicht, diese Informationen zu aktualisieren oder zu überarbeiten, es sei denn, dies ist gesetzlich vorgeschrieben.,ngent Berücksichtigung Verbindlichkeiten 5,893 — Total Kurzfristige Verbindlichkeiten 65,872 48,217 langfristige Finanzverbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 166,200 48,200 Erwerb bezogene Entgelt zu zahlen, abzüglich kurzfristiger Teil — 1,860 Zurückgestellter Erlös, abzüglich kurzfristiger Anteil 1,635 1,459 Operating-lease-Verbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 24,245 1,654 Eventualverbindlichkeiten Verbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 10,279 — Sonstige Verbindlichkeiten 2,817 326 Total passiven 271,048 101,716 Verpflichtungen und Eventualverbindlichkeiten Stockholders’ Eigenkapital.

Stammaktien, $0., Tilgung von Schulden †"â€" (8.514) (1.670 ) Zinsen und sonstige Aufwendungen, Netto (3,854 ) (659 ) (7,500 ) (2,924 ) Verlust vor Ertragsteuern (27,312 ) (21,395 ) (73,217 ) (45,787 ) Einkommensteuerrückstellung (Leistung) 14 21 (1.218 ) 43 Nettoverlust $ (27,326 ) $ (21,416 ) $ (71,999 ) $ (45,830 ) Abzüglich. Anfall von einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien †"18,170 â€" 180,826 Nettoverlust auf Stammaktien $ (27,326 ) $ (39,586 ) $ (71,999 ) $ (226,656 ) Nettoverlust je Aktie auf Stammaktien, Basis-und verwässert $ (0.,68 ) $ (1.40 ) $ (1.87 ) $ (17.78 ) Gewichtete Durchschnittliche ausstehende Aktien zur Berechnung des auf Stammaktien entfallenden nettoverlusts je Aktie, Basis und verwässert 40.292 28.223 38.517 12.750 Bereinigter Nettoverlust(6) $ (8,287 ) $ (9,817 ) $ (20,110 ) $ (26,014 ) Pro forma bereinigter Nettoverlust je Aktie, Basis - und verwässert(6) $ (0.21 ) $ (0.27 ) $ (0.52 ) $ (0.,— (5) Beinhaltet doppelte hauptsitzmietkosten wie folgt. Drei Monate Endedeseptember 30, Neun Monate Endedeseptember 30, 2020 2019 2020 2019 doppelte Hauptsitzmietkosten. (in tausenden) (in tausenden) Allgemeine und administrative $ 584 $ — $ 709 $ — insgesamt $ 584 $ — $ 709 $ — (6) Beinhaltet pro-forma-Anpassungen des nettoverlusts, der auf Stammaktien zurückzuführen ist, Und die gewichtete Durchschnittliche Anzahl der ausstehenden Stammaktien, die direkt auf den Abschluss unseres Börsengangs am 29.GAAP-Anpassungen., Weitere Einzelheiten finden Sie im Abschnitt "Non-GAAP Financial Measures—Pro Forma Adjusted Net Loss Per Share".,e auf Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente 5 — Netto-Anstieg der Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente 93,207 23,628 Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente am Anfang der Periode 18,032 28,431 Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente am Ende der Periode $ 111,239 $ 52,059 Non-GAAP Financial MeasuresTo ergänzen unseren finanziellen Informationen in übereinstimmung mit GAAP, wir glauben, dass bestimmte nicht-GAAP-Maßnahmen, einschließlich der Bereinigte Bruttoergebnis, den Bereinigten Brutto-Marge, Bereinigtes EBITDA, Bereinigte Verlust, und der Bereinigte Verlust je Aktie, unverwässert und verwässert, sind nützlich bei der Bewertung unserer operativen Leistung., Wir verwenden diese nicht-GAAP-Finanzinformationen zur Bewertung unserer Laufenden Geschäftstätigkeit, als Bestandteil der Ermittlung der mitarbeiterbonusvergütung sowie zu internen Planungs-und prognosezwecken. Wir glauben, dass nicht-GAAP-Finanzinformationen, wenn Sie zusammen genommen werden, für Anleger hilfreich sein können, da Sie Konsistenz und Vergleichbarkeit mit früheren Finanzwerten bieten., Nicht-GAAP-Finanzinformationen werden jedoch nur zu zusätzlichen Informationszwecken präsentiert, haben Einschränkungen als Analyseinstrument und sollten nicht isoliert oder als Ersatz für Finanzinformationen betrachtet werden, die gemäß GAAP präsentiert werden.

Darüber hinaus können andere Unternehmen, einschließlich Unternehmen in unserer Branche, ähnlich betitelte nicht-GAAP-Maßnahmen unterschiedlich berechnen oder andere Maßnahmen zur Bewertung Ihrer Leistung verwenden. Im folgenden wird für jede nicht-GAAP-finanzmaßnahme ein Abgleich mit der am unmittelbarsten vergleichbaren finanzmaßnahme gemäß GAAP vorgenommen., Investoren werden ermutigt, die damit verbundenen GAAP-finanzmaßnahmen und die Abstimmung dieser nicht-GAAP-finanzmaßnahmen mit Ihren am unmittelbarsten vergleichbaren GAAP-finanzmaßnahmen zu überprüfen und sich bei der Bewertung unseres Geschäfts nicht auf eine einzige finanzmaßnahme zu verlassen.Der bereinigte Bruttogewinn und der Bereinigte Bruttomargenbereinigte Bruttogewinn sind eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als Umsatz abzüglich der Umsatzkosten ohne Abschreibungen und ohne (i) aktienbasierte Vergütung und (ii) Restrukturierungskosten nach dem Erwerb (keine in den dargestellten Zeiträumen) definieren., Wir definieren die Bereinigte Bruttomarge als unseren Bereinigten Bruttogewinn dividiert durch unseren Umsatz. Wir glauben, dass der Bereinigte Bruttogewinn und die Bereinigte Bruttomarge für Anleger von nutzen sind, da Sie die Auswirkungen bestimmter bargeldloser Ausgaben eliminieren und einen direkten Vergleich dieser Maßnahmen zwischen Perioden ohne die Auswirkungen von bargeldlosen Ausgaben und bestimmten anderen einmaligen Betriebskosten ermöglichen.,3% Bereinigte Bruttomarge 68 % 37 % 54 % Bereinigtes ebitdadas Bereinigte EBITDA ist eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als bereinigten Nettoverlust definieren (i) Zinsen und sonstige Aufwendungen, Netto, (ii) Verlust bei der Tilgung von Schulden (keine in den vorgelegten Perioden), (iii) Einkommensteuer (nutzen) Rückstellung, (iv) Abschreibungen und Abschreibungen, (v) aktienbasierte Entschädigung, (vi) anschaffungstransaktionskosten, (vii) änderung des beizulegenden Zeitwerts der eventualschuld, (viii) doppelte hauptsitzmietkosten und (ix) Restrukturierungskosten nach dem Erwerb, wenn Sie anfallen., Wir glauben, dass das Bereinigte EBITDA den Anlegern nützliche Informationen über die vom management bewertete periodenperformance und den Vergleich mit unserer früheren finanzperformance liefert und nützlich ist, um unsere operative Leistung im Vergleich zu der anderer Unternehmen in unserer Branche zu bewerten, da diese Metrik im Allgemeinen die Auswirkungen bestimmter Elemente eliminiert, die von Unternehmen zu Unternehmen aus Gründen variieren können, die nicht mit der gesamtbetrieblichen Leistung zusammenhängen.,der Nettoverlust je Aktie Bereinigter Nettoverlust ist eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als Nettoverlust definieren, der stammaktieninhabern zuzurechnen ist, bereinigt um (i) die anfallenden einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien, (ii) die aktienbezogene Vergütung, (iii) die Abschreibung erworbener immaterieller Vermögenswerte, (iv) den Verlust bei der schuldenergänzung, (v) die anschaffungstransaktionskosten, (vi) die änderung des beizulegenden Zeitwerts der bedingten Gegenleistung, (vii) den nicht bargeldlosen Zinsaufwand im Zusammenhang mit unseren wandelbaren Senior notes, (viii) den doppelten hauptsitzmietaufwand (siehe Erklärung oben) und (ix) den nachrangigen Vorzugsaktien.Akquisition Restrukturierungskosten., Nicht zahlungswirksame Zinsaufwendungen im Zusammenhang mit unseren convertible senior notes beziehen sich auf die convertible senior notes ausgegeben wurden im Rahmen einer Privatplatzierung im April 2020. Gemäß GAAP sind wir verpflichtet, die Verbindlichkeits - (Schulden -) und eigenkapitalkomponenten (wandlungsoption) der wandelbaren senior notes separat zu berücksichtigen. Dementsprechend sind wir für GAAP-Zwecke verpflichtet, den effektiven Zinsaufwand für unsere wandelbaren senior notes anzuerkennen und die Emissionskosten über die Laufzeit der notes zu amortisieren., Die Differenz zwischen dem effektiven Zinsaufwand und dem vertraglichen Zinsaufwand und dem amortisationsaufwand der Emissionskosten ist von der Bewertung unserer operativen Leistung durch das Management ausgeschlossen, da das management der Ansicht ist, dass diese sachaufwendungen keinen Hinweis auf die laufende operative Leistung liefern.,Wir glauben, dass der Bereinigte Nettoverlust den Anlegern nützliche Informationen über die vom management bewertete periodenperformance und den Vergleich mit unserer früheren finanzperformance liefert und bei der Bewertung unserer operativen Leistung im Vergleich zu der anderer Unternehmen in unserer Branche nützlich ist, da diese Metrik im Allgemeinen die Auswirkungen bestimmter Elemente eliminiert, die aus Gründen, die nicht mit der gesamtbetriebsleistung zusammenhängen, von Unternehmen zu Unternehmen variieren können.,Juli 2019 schlossen wir unser Börsengang (unser Börsengang), in dem wir 8,050,000-Aktien (einschließlich der Option underwriters’ zum Kauf weiterer 1,050,000-Aktien) von Stammaktien für 26.00 USD pro Aktie ausgegeben und verkauft haben.

Wir erhielten einen Nettoerlös von 194,6 Millionen US-Dollar nach Abzug von underwriting-Rabatten und-Provisionen und vor Abzug von Angebotskosten von 4,6 Millionen US-Dollar. Mit dem Abschluss unseres Börsengangs wurden alle Aktien unserer ausstehenden einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien in 23.151.481 Stammaktien eins zu eins umgewandelt., Wir haben die nachstehenden bereinigten verdichteten konzernbetriebsdaten aufbereitet, um pro forma bereinigte nettoverlustbeträge je Aktie darzustellen, die zwischen den aktuellen und früheren Perioden vergleichbar sind, als ob die Umwandlung aller ausstehenden Aktien der einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien und die Ausgabe der IPO-Aktien zu Beginn der vergleichsperioden des Vorjahres stattgefunden hätten.,onvertible Vorzugsaktien auf Stammaktien, vorausgesetzt, die Umwandlung erfolgte zu Beginn der 2019-Periode — 6,039,517 — 17,384,812 Pro-forma-Anpassung, um die Ausgabe von Stammaktien im Rahmen des Börsengangs widerzuspiegeln, vorausgesetzt, die Ausgabe erfolgte zu Beginn der 2019-Periode — 2,111,413 — 6,048,718 Pro-forma als bereinigte gewichtete Durchschnittliche Anzahl der Aktien, die zur Berechnung des Bereinigten Nettoverlusts pro Aktie verwendet wurden, basisaktien und verwässerte Aktien 40,292,380 36,373,485 38,517,272 36.183.433 pro forma bereinigter Nettoverlust je Aktie, Basis-und verwässert $ (0.,21 ) $ (0.27 ) $ (0.52 ) $ (0.72 ) Gesundheit Katalysator Investor-Relations-Kontakt:Adam BrownSenior Vice President, Investor Relations+1 (855)-309-6800ir@healthcatalyst.comHealth Catalyst Media Kontakt:Amanda Hundtamanda.hundt@healthcatalyst.com+1 (575) 491-0974 Quelle. Health Catalyst, Inc..

SALT LAKE online apotheke renova CITY, Nov. 10, 2020 (GLOBE NEWSWIRE) -- Gesundheit online apotheke renova Catalyst, Inc. (Nasdaq. HCAT), ein führender Anbieter von Daten-und analysetechnologie und-Dienstleistungen für Gesundheitsorganisationen, hat heute die Finanzergebnisse für das Quartal zum 30.â € œim Dritten Quartal 2020, ich freue mich zu teilen, dass wir eine starke Leistung in unserem Geschäft erreicht, einschließlich der überschreitung der Mitte unserer Quartals-guidance für Umsatz und Bereinigtes EBITDA, †â sagte Dan Burton, CEO von Health Catalyst., â € œIn Ergänzung zu dieser finanziellen und operativen Ausführung, freuen wir uns, die Beförderung von Patrick Nelli, unserem derzeitigen Chief Financial Officer, zum Vizepräsidenten von Health Catalyst, mit Wirkung zum 1. Januar 2021 bekannt zu geben.

Patricks Aufgaben als Präsident umfassen alle wichtigen wachstumsfunktionen des Unternehmens, einschließlich bestehender Kunden, neuer Kunden, internationaler expansion, Vertrieb, marketing und Kommunikation., Darüber hinaus freue ich mich, die Beförderung von Bryan Hunt, unserem derzeitigen Senior Vice President für Finanzplanung und Analyse, zum Chief Financial Officer mit Wirkung zum 1. Januar 2021 bekannt zu geben. Patrick und Bryan, in Ihren neu ernannten Rollen, haben meine volle Unterstützung und Vertrauen und die einstimmige Unterstützung und das Vertrauen unseres board of directors. Schließlich möchte ich auch zwei zusätzliche Aktionen im Zusammenhang mit diesen änderungen teilen., Jason Alger, unser Senior Vice President of Finance, wurde zum Chief Accounting Officer befördert, und Adam Brown, unser Senior Vice President für Investor Relations, wurde zum Senior Vice President für Investor Relations und Finanzplanung und Analyse befördert.,inancial Daten. (1) Bereinigte Technologie Bruttogewinn $ 19,115 $ 14,484 32% Bereinigte Technologie Bruttomarge 68 % 68 % Bereinigte Professionelle Dienstleistungen Bruttogewinn $ 4,823 $ 6,677 (28)% Bereinigte Professionelle Dienstleistungen Bruttomarge 25 % 37 % insgesamt Bereinigter Bruttogewinn $ 23,938 $ 21,161 13% insgesamt Bereinigte Bruttomarge 51 % 54 % Bereinigtes EBITDA $ (6,434 ) $ (8,446 ) 24% ________________________(1) Diese Maßnahmen werden nicht nach allgemein anerkannten Rechnungslegungsgrundsätzen in den Vereinigten Staaten (GAAP) berechnet., Weitere Informationen zu diesen finanziellen Maßnahmen, einschließlich der Beschränkungen solcher Maßnahmen, sowie eine Abstimmung jeder Maßnahme mit der unmittelbar vergleichbaren Maßnahme, die gemäß GAAP berechnet wird, finden Sie im Abschnitt "Nicht-GAAP-Finanzmaßnahmen".Financial OutlookHealth Catalyst bietet zukunftsgerichtete Leitlinien für den Gesamtumsatz, eine GAAP-Maßnahme und das Bereinigte EBITDA, eine nicht-GAAP-Maßnahme.Für das vierte Quartal 2020 erwarten wir.

Gesamtumsatz zwischen $ 50.5 Millionen und $ 53.5 Millionen und Bereinigtes EBITDA zwischen $(7.3) Millionen und $(5.,3) Millionen für das Gesamtjahr 2020 erwarten wir. Gesamtumsatz zwischen $ 186,1 Millionen und $189,1 Millionen und Bereinigtes EBITDA zwischen $(23,9) Millionen und $(21,9) millionwir haben die Leitlinien für das Bereinigte EBITDA nicht mit dem Nettoverlust in Einklang gebracht, der direktesten vergleichbaren GAAP-Maßnahme, und haben keine zukunftsgerichteten Leitlinien für den Nettoverlust vorgelegt, da es Elemente gibt, die sich auf den Nettoverlust auswirken können, einschließlich der auf Lager basierenden Entschädigung, die nicht unter unserer Kontrolle liegen oder nicht vernünftigerweise vorhergesagt werden können.,Vierteljährliche Telefonkonferenz Detaildas Unternehmen veranstaltet heute, Dienstag, den 10.November 2020 um 17:00 Uhr eine Telefonkonferenz zur überprüfung der Ergebnisse E. T. Die Telefonkonferenz kann unter der Nummer 1-877-295-1104 für US-Teilnehmer oder 1-470-495-9486 für internationale Teilnehmer und unter Bezugnahme auf den teilnehmercode 7195951 abgerufen werden. Ein Live-audio-webcast wird online verfügbar sein unter https://ir.healthcatalyst.com/.

Eine Wiederholung des Anrufs wird über webcast für on-demand-listening kurz nach Abschluss des Anrufs zur Verfügung stehen, auf dem gleichen web-link, und wird für etwa 90 Tage zur Verfügung stehen.,Über Gesundheit CatalystHealth Catalyst ist ein führender Anbieter von Daten - und analysetechnologie und-Dienstleistungen für Gesundheitsorganisationen, die sich als Katalysator für eine massive, messbare, dateninformierte Verbesserung des Gesundheitswesens einsetzen. Seine Kunden nutzen die cloud-basierte Daten platform†"angetrieben von Daten aus mehr als 100 Millionen Patientenakten und umfasst Billionen von factsâ€" sowie seine Analyse-software und professionelle Dienstleistungen know-how, um Daten informierte Entscheidungen zu treffen und messbare klinische, finanzielle und operative Verbesserungen zu realisieren., Health Catalyst sieht eine Zukunft, in der alle Entscheidungen im Gesundheitswesen Daten informiert sind.Verfügbare InformationHealth Catalyst beabsichtigt, seine Investor Relations-website als Mittel zur Offenlegung wesentlicher nichtöffentlicher Informationen und zur Einhaltung seiner Offenlegungspflichten gemäß der Verordnung FD zu verwenden.Zukunftsgerichtete Aussagen diese Veröffentlichung enthält zukunftsgerichtete Aussagen im Sinne von Abschnitt 27A des Securities Act von 1933 in der geänderten Fassung und Abschnitt 21E des Securities Exchange Act von 1934 in der geänderten Fassung und des Private Securities Litigation Reform Act von 1995 in der geänderten Fassung., Diese zukunftsgerichteten Aussagen beinhalten Aussagen zu unserem zukünftigen Wachstum und unseren finanziellen Aussichten für das vierte Quartal und das Geschäftsjahr 2020. Zukunftsgerichtete Aussagen unterliegen Risiken und Unsicherheiten und basieren auf potenziell ungenauen Annahmen, die dazu führen können, dass die tatsächlichen Ergebnisse wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen erwarteten oder implizierten abweichen. Die tatsächlichen Ergebnisse können erheblich von den vorhergesagten Ergebnissen abweichen, und die gemeldeten Ergebnisse sollten nicht als Hinweis auf die zukünftige Leistung betrachtet werden.,unsere tatsächlichen Ergebnisse und Finanzlage, die wesentlich von den in den zukunftsgerichteten Aussagen angegebenen abweichen, umfassen unter anderem. (i) änderungen der Gesetze und Vorschriften für unser Geschäftsmodell.

(ii) änderungen der Markt-oder Branchenbedingungen, des regulatorischen Umfelds und der Empfänglichkeit für unsere Technologie und Dienstleistungen. (iii) Ergebnisse von Rechtsstreitigkeiten oder Sicherheitsvorfällen. (iv) den Verlust eines oder mehrerer wichtiger Kunden oder Partner. (v) die Auswirkungen von skin care products auf unser Geschäft und unsere Betriebsergebnisse. Und (vi) änderungen unserer Fähigkeiten, qualifizierte Teammitglieder zu rekrutieren und zu halten., Eine detaillierte Diskussion der Risikofaktoren, die sich auf unsere tatsächlichen Ergebnisse auswirken könnten, finden Sie in den Risikofaktoren, die in UNSEREN sec-berichten aufgeführt sind, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Jahresbericht über Formular 10-K für das am 31., Alle in dieser Version und in den Anhängen bereitgestellten Informationen sind ab dem Datum hiervon, und wir verpflichten uns nicht, diese Informationen zu aktualisieren oder zu überarbeiten, es sei denn, dies ist gesetzlich vorgeschrieben.,ngent Berücksichtigung Verbindlichkeiten 5,893 — Total Kurzfristige Verbindlichkeiten 65,872 48,217 langfristige Finanzverbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 166,200 48,200 Erwerb bezogene Entgelt zu zahlen, abzüglich kurzfristiger Teil — 1,860 Zurückgestellter Erlös, abzüglich kurzfristiger Anteil 1,635 1,459 Operating-lease-Verbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 24,245 1,654 Eventualverbindlichkeiten Verbindlichkeiten, abzüglich kurzfristiger Anteil 10,279 — Sonstige Verbindlichkeiten 2,817 326 Total passiven 271,048 101,716 Verpflichtungen und Eventualverbindlichkeiten Stockholders’ Eigenkapital.

Stammaktien, $0., Tilgung von Schulden †"â€" (8.514) (1.670 ) Zinsen und sonstige Aufwendungen, Netto (3,854 ) (659 ) (7,500 ) (2,924 ) Verlust vor Ertragsteuern (27,312 ) (21,395 ) (73,217 ) (45,787 ) Einkommensteuerrückstellung (Leistung) 14 21 (1.218 ) 43 Nettoverlust $ (27,326 ) $ (21,416 ) $ (71,999 ) $ (45,830 ) Abzüglich. Anfall von einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien †"18,170 â€" 180,826 Nettoverlust auf Stammaktien $ (27,326 ) $ (39,586 ) $ (71,999 ) $ (226,656 ) Nettoverlust je Aktie auf Stammaktien, Basis-und verwässert $ (0.,68 ) $ (1.40 ) $ (1.87 ) $ (17.78 ) Gewichtete Durchschnittliche ausstehende Aktien zur Berechnung des auf Stammaktien entfallenden nettoverlusts je Aktie, Basis und verwässert 40.292 28.223 38.517 12.750 Bereinigter Nettoverlust(6) $ (8,287 ) $ (9,817 ) $ (20,110 ) $ (26,014 ) Pro forma bereinigter Nettoverlust je Aktie, Basis - und verwässert(6) $ (0.21 ) $ (0.27 ) $ (0.52 ) $ (0.,— (5) Beinhaltet doppelte hauptsitzmietkosten wie folgt. Drei Monate Endedeseptember 30, Neun Monate Endedeseptember 30, 2020 2019 2020 2019 doppelte Hauptsitzmietkosten. (in tausenden) (in tausenden) Allgemeine und administrative $ 584 $ — $ 709 $ — insgesamt $ 584 $ — $ 709 $ — (6) Beinhaltet pro-forma-Anpassungen des nettoverlusts, der auf Stammaktien zurückzuführen ist, Und die gewichtete Durchschnittliche Anzahl der ausstehenden Stammaktien, die direkt auf den Abschluss unseres Börsengangs am 29.GAAP-Anpassungen., Weitere Einzelheiten finden Sie im Abschnitt "Non-GAAP Financial Measures—Pro Forma Adjusted Net Loss Per Share".,e auf Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente 5 — Netto-Anstieg der Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente 93,207 23,628 Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente am Anfang der Periode 18,032 28,431 Zahlungsmittel und Zahlungsmitteläquivalente am Ende der Periode $ 111,239 $ 52,059 Non-GAAP Financial MeasuresTo ergänzen unseren finanziellen Informationen in übereinstimmung mit GAAP, wir glauben, dass bestimmte nicht-GAAP-Maßnahmen, einschließlich der Bereinigte Bruttoergebnis, den Bereinigten Brutto-Marge, Bereinigtes EBITDA, Bereinigte Verlust, und der Bereinigte Verlust je Aktie, unverwässert und verwässert, sind nützlich bei der Bewertung unserer operativen Leistung., Wir verwenden diese nicht-GAAP-Finanzinformationen zur Bewertung unserer Laufenden Geschäftstätigkeit, als Bestandteil der Ermittlung der mitarbeiterbonusvergütung sowie zu internen Planungs-und prognosezwecken. Wir glauben, dass nicht-GAAP-Finanzinformationen, wenn Sie zusammen genommen werden, für Anleger hilfreich sein können, da Sie Konsistenz und Vergleichbarkeit mit früheren Finanzwerten bieten., Nicht-GAAP-Finanzinformationen werden jedoch nur zu zusätzlichen Informationszwecken präsentiert, haben Einschränkungen als Analyseinstrument und sollten nicht isoliert oder als Ersatz für Finanzinformationen betrachtet werden, die gemäß GAAP präsentiert werden.

Darüber hinaus können andere Unternehmen, einschließlich Unternehmen in unserer Branche, ähnlich betitelte nicht-GAAP-Maßnahmen unterschiedlich berechnen oder andere Maßnahmen zur Bewertung Ihrer Leistung verwenden. Im folgenden wird für jede nicht-GAAP-finanzmaßnahme ein Abgleich mit der am unmittelbarsten vergleichbaren finanzmaßnahme gemäß GAAP vorgenommen., Investoren werden ermutigt, die damit verbundenen GAAP-finanzmaßnahmen und die Abstimmung dieser nicht-GAAP-finanzmaßnahmen mit Ihren am unmittelbarsten vergleichbaren GAAP-finanzmaßnahmen zu überprüfen und sich bei der Bewertung unseres Geschäfts nicht auf eine einzige finanzmaßnahme zu verlassen.Der bereinigte Bruttogewinn und der Bereinigte Bruttomargenbereinigte Bruttogewinn sind eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als Umsatz abzüglich der Umsatzkosten ohne Abschreibungen und ohne (i) aktienbasierte Vergütung und (ii) Restrukturierungskosten nach dem Erwerb (keine in den dargestellten Zeiträumen) definieren., Wir definieren die Bereinigte Bruttomarge als unseren Bereinigten Bruttogewinn dividiert durch unseren Umsatz. Wir glauben, dass der Bereinigte Bruttogewinn und die Bereinigte Bruttomarge für Anleger von nutzen sind, da Sie die Auswirkungen bestimmter bargeldloser Ausgaben eliminieren und einen direkten Vergleich dieser Maßnahmen zwischen Perioden ohne die Auswirkungen von bargeldlosen Ausgaben und bestimmten anderen einmaligen Betriebskosten ermöglichen.,3% Bereinigte Bruttomarge 68 % 37 % 54 % Bereinigtes ebitdadas Bereinigte EBITDA ist eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als bereinigten Nettoverlust definieren (i) Zinsen und sonstige Aufwendungen, Netto, (ii) Verlust bei der Tilgung von Schulden (keine in den vorgelegten Perioden), (iii) Einkommensteuer (nutzen) Rückstellung, (iv) Abschreibungen und Abschreibungen, (v) aktienbasierte Entschädigung, (vi) anschaffungstransaktionskosten, (vii) änderung des beizulegenden Zeitwerts der eventualschuld, (viii) doppelte hauptsitzmietkosten und (ix) Restrukturierungskosten nach dem Erwerb, wenn Sie anfallen., Wir glauben, dass das Bereinigte EBITDA den Anlegern nützliche Informationen über die vom management bewertete periodenperformance und den Vergleich mit unserer früheren finanzperformance liefert und nützlich ist, um unsere operative Leistung im Vergleich zu der anderer Unternehmen in unserer Branche zu bewerten, da diese Metrik im Allgemeinen die Auswirkungen bestimmter Elemente eliminiert, die von Unternehmen zu Unternehmen aus Gründen variieren können, die nicht mit der gesamtbetrieblichen Leistung zusammenhängen.,der Nettoverlust je Aktie Bereinigter Nettoverlust ist eine nicht-GAAP-finanzmaßnahme, die wir als Nettoverlust definieren, der stammaktieninhabern zuzurechnen ist, bereinigt um (i) die anfallenden einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien, (ii) die aktienbezogene Vergütung, (iii) die Abschreibung erworbener immaterieller Vermögenswerte, (iv) den Verlust bei der schuldenergänzung, (v) die anschaffungstransaktionskosten, (vi) die änderung des beizulegenden Zeitwerts der bedingten Gegenleistung, (vii) den nicht bargeldlosen Zinsaufwand im Zusammenhang mit unseren wandelbaren Senior notes, (viii) den doppelten hauptsitzmietaufwand (siehe Erklärung oben) und (ix) den nachrangigen Vorzugsaktien.Akquisition Restrukturierungskosten., Nicht zahlungswirksame Zinsaufwendungen im Zusammenhang mit unseren convertible senior notes beziehen sich auf die convertible senior notes ausgegeben wurden im Rahmen einer Privatplatzierung im April 2020. Gemäß GAAP sind wir verpflichtet, die Verbindlichkeits - (Schulden -) und eigenkapitalkomponenten (wandlungsoption) der wandelbaren senior notes separat zu berücksichtigen. Dementsprechend sind wir für GAAP-Zwecke verpflichtet, den effektiven Zinsaufwand für unsere wandelbaren senior notes anzuerkennen und die Emissionskosten über die Laufzeit der notes zu amortisieren., Die Differenz zwischen dem effektiven Zinsaufwand und dem vertraglichen Zinsaufwand und dem amortisationsaufwand der Emissionskosten ist von der Bewertung unserer operativen Leistung durch das Management ausgeschlossen, da das management der Ansicht ist, dass diese sachaufwendungen keinen Hinweis auf die laufende operative Leistung liefern.,Wir glauben, dass der Bereinigte Nettoverlust den Anlegern nützliche Informationen über die vom management bewertete periodenperformance und den Vergleich mit unserer früheren finanzperformance liefert und bei der Bewertung unserer operativen Leistung im Vergleich zu der anderer Unternehmen in unserer Branche nützlich ist, da diese Metrik im Allgemeinen die Auswirkungen bestimmter Elemente eliminiert, die aus Gründen, die nicht mit der gesamtbetriebsleistung zusammenhängen, von Unternehmen zu Unternehmen variieren können.,Juli 2019 schlossen wir unser Börsengang (unser Börsengang), in dem wir 8,050,000-Aktien (einschließlich der Option underwriters’ zum Kauf weiterer 1,050,000-Aktien) von Stammaktien für 26.00 USD pro Aktie ausgegeben und verkauft haben.

Wir erhielten einen Nettoerlös von 194,6 Millionen US-Dollar nach Abzug von underwriting-Rabatten und-Provisionen und vor Abzug von Angebotskosten von 4,6 Millionen US-Dollar. Mit dem Abschluss unseres Börsengangs wurden alle Aktien unserer ausstehenden einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien in 23.151.481 Stammaktien eins zu eins umgewandelt., Wir haben die nachstehenden bereinigten verdichteten konzernbetriebsdaten aufbereitet, um pro forma bereinigte nettoverlustbeträge je Aktie darzustellen, die zwischen den aktuellen und früheren Perioden vergleichbar sind, als ob die Umwandlung aller ausstehenden Aktien der einlösbaren wandelbaren Vorzugsaktien und die Ausgabe der IPO-Aktien zu Beginn der vergleichsperioden des Vorjahres stattgefunden hätten.,onvertible Vorzugsaktien auf Stammaktien, vorausgesetzt, die Umwandlung erfolgte zu Beginn der 2019-Periode — 6,039,517 — 17,384,812 Pro-forma-Anpassung, um die Ausgabe von Stammaktien im Rahmen des Börsengangs widerzuspiegeln, vorausgesetzt, die Ausgabe erfolgte zu Beginn der 2019-Periode — 2,111,413 — 6,048,718 Pro-forma als bereinigte gewichtete Durchschnittliche Anzahl der Aktien, die zur Berechnung des Bereinigten Nettoverlusts pro Aktie verwendet wurden, basisaktien und verwässerte Aktien 40,292,380 36,373,485 38,517,272 36.183.433 pro forma bereinigter Nettoverlust je Aktie, Basis-und verwässert $ (0.,21 ) $ (0.27 ) $ (0.52 ) $ (0.72 ) Gesundheit Katalysator Investor-Relations-Kontakt:Adam BrownSenior Vice President, Investor Relations+1 (855)-309-6800ir@healthcatalyst.comHealth Catalyst Media Kontakt:Amanda Hundtamanda.hundt@healthcatalyst.com+1 (575) 491-0974 Quelle. Health Catalyst, Inc..

Renova center norfolk va

None UC Davis Health Kardiologen Untersuchung der Sicherheit und Wirksamkeit eines Geräts, das renova center norfolk va könnte erweitern Sie die Optionen https://www.aktives-wolfsgraben.at/wie-man-cialis-in-den-usa-bekommt/ für die Behandlung eine undichte Trikuspidalklappe Herzklappe, eine Bedingung bekannt als trikuspidal-regurgitation. Kardiologe renova center norfolk va Gagan Singh leitet die TriClip-Studie an der UC Davis.Triclip genannt, ist es das erste Gerät entwickelt, um das Ventil mit einem Katheter anstelle der Operation zu fixieren. Während es ein katheterbasiertes system zur Reparatur der Mitralklappe in der Nähe gibt, wenn es leckt, ist die Trikuspidalklappe laut interventionellem Kardiologen und Studienleiter Gagan Singh komplizierter., â € œIt’s Lage, Dünnheit und Variabilität machen es schwieriger zu reparieren, ohne die Brust zu öffnen, â € ž Singh sagte.

 € renova center norfolk va œMy nur Entscheidungen für Patienten mit trikuspidal regurgitation sind überwachung, bietet höhere und höhere Dosen von Medikamenten, und Sie an Chirurgen verweisen, wenn Symptome schwer werden. Wir haben beschlossen, Teil des Prozesses zu sein, eine neue alternative zu finden.es wird geschätzt, dass einer von 30 Menschen über 65 Jahren in den USA moderate bis schwere trikuspidal regurgitation haben., Es tritt auf, wenn Blättchen im inneren der Klappe nicht mehr eine dicht genug Dichtung, um effizient zirkulieren Blut, wodurch es renova center norfolk va in teilen des Herzens zu pool, wo es shouldn’T. Die häufigsten ersten Symptome sind Müdigkeit und Atemnot, die zu Arrhythmie und Herzinsuffizienz Fortschreiten kann.

Die renova center norfolk va strukturellen Herzerkrankungen-team gehören (von Links nach rechts) Edris Aman, Kwame Atsina, Gagan Singh, Thomas Smith, Aaron Schelegle und Jason Rogers.Der TriClip und sein Fördersystem sind spezifisch für die position, Lage und Form der Trikuspidalklappe ausgelegt., Mit dem Patienten unter Vollnarkose wird das Gerät durch einen Katheter, beginnend in der Leiste und geführt durch Röntgen und Ultraschall, an das Herz abgegeben. Einmal an Ort und Stelle bringt der clip Teile der Flugblätter zusammen, verbessert die Dichtung und reduziert das undichten.Singh und das UC Davis structural renova center norfolk va heart disease team registrieren derzeit Patienten in der Studie. Die Hälfte der Teilnehmer wird das neue Gerät erhalten und die Hälfte wird standardmedizinisches management haben.

Beide Gruppen werden über fünf Jahre hinweg für Unterschiede in den Krankheitssymptomen und Nebenwirkungen verglichen., Die Ergebnisse werden zusammen mit jenen von Herz-Zentren in den USA, um festzustellen, ob das Gerät verbessert renova center norfolk va die Symptome und ist genauso sicher (oder sicherer) als medizinische Behandlung. Der TriClip wurde von studiensponsor Abbott entwickelt. Weitere Informationen und Kriterien für die Aufnahme in renova center norfolk va die Studie finden Sie auf den Seiten der UC Davis Health Study.

Kabook@ucdavis.edu oder 916-734-5639., Verwandte Geschichten und resourcesTAVR team feiert einen wichtigen Meilenstein [VIDEO]UC Davis Arzt bringt herzpflege in Sacramento County clinicAdvanced herzpumpe und line dancing bringen volleres Leben zurück in die Kardiologie patientinformationen aus der NIH über herzklappenerkrankungenmenschen, die Waffen besitzen und die renova center norfolk va mit waffenbesitzern Leben, sind wesentlich weniger besorgt über das Risiko von schusswaffenverletzungen als Personen, die in Häusern ohne Waffen Leben, sagt eine neue Studie von gewaltpräventionsexperten bei UC Davis Health., Eine Waffe besitzen oder in einem Haus mit einer Waffe Leben, verbunden mit einem geringeren Risiko für Waffengewalt.Das Forscherteam sagte, dass mit dem Anstieg der Waffenkäufe während der skin care products-Pandemie dieser Unterschied in der Sorge um die Risiken von Waffengewalt eine wichtige Chance für eine bessere öffentliche Gesundheit bietet.Die Studie mit dem Titel “Firearm Eigentum und dem wahrgenommenen Risiko der persönlichen Schusswaffe, Verletzung,” online erschienen Sept. 3 in den British Medical Journal-Veröffentlichung Prävention von Verletzungen.,Die Forscher stellten fest, dass individuals’ Wahrnehmungen der Waffe Gefahren, die in scharfem Kontrast zu den Beweismitteln, die zeigen, dass Personen mit Zugang zu Schusswaffen sind eher zu sterben von Schusswaffe Gewalt, einschließlich Selbstmord, Totschlag und ungewollten Verletzungen, im Vergleich zu Menschen ohne Zugang zu Waffen.“People in der Regel sagen, dass Sie den Kauf von Schusswaffen zum Selbstschutz,” sagte Julia Schleimer, Blei-Autor der Studie und epidemiologin mit der UC Davis Violence Prevention Research Program (VPRP)., “However, Tötungsdelikte aus Schüsse in der Heimat werden viel häufiger kriminell als selbst-Verteidigung, und die Risiken der Mord im Zusammenhang mit Schusswaffe Eigentum sind für Frauen größer als für Männer.Schleimer sagte, diese Trennung im Bewusstsein von waffenbesitzern und Menschen, die mit waffenbesitzern über die tatsächlichen Gefahren von schusswaffenverletzungen Leben, verdient mehr Aufmerksamkeit., Sie und Ihre Forscherkollegen schlagen vor, dass wirksamere Kommunikationsstrategien entwickelt werden könnten, um die Sicherheit von Schusswaffen ebenso zu verbessern wie die Gesundheitsnachrichten über Rauchen, gurtgebrauch und Ernährung Krankheiten und Verletzungen reduziert haben.Die neue Studie basiert auf den Daten von Befragten, die 2018 Kalifornien, Sicherheit und Wohlbefinden-Umfrage, die unter anderem die Frage, “In Allgemeinen, wie besorgt sind Sie über die Gewehr-Gewalt passiert?. €Die Forscher fanden heraus, dass etwa 58% der Befragten berichteten, etwas besorgt renova center norfolk va oder sehr besorgt über Waffengewalt vorgeht., Dennoch waren Waffenbesitzer 60% weniger besorgt über Waffengewalt, als nicht-Waffenbesitzer, die in Haushalten ohne Schusswaffen lebten.

Menschen, die in Haushalten mit waffenbesitzern Leben, waren 46% weniger besorgt über Waffengewalt.Die Studie ergab auch Menschen, die jünger waren, Weibchen und nicht weiß wie das Gefühl mit einem größeren Risiko der persönlichen Waffe Verletzungen.“Firearm gewaltpräventionsprogramme sollten Kommunikationsstrategien berücksichtigen, die im kulturellen Kontext verwurzelt renova center norfolk va sind, â € " sagte Schleimer., â € œIn anderen Worten, um effektiv zu sein, ist der Bote so wichtig wie die Nachricht. Dies ist wichtig, wenn Waffenbesitzer und Menschen, die in Haushalten mit Waffen Leben, über die Risiken informiert werden, die mit einer Schusswaffe im Haus verbunden sind.”Fire Schusswaffen-Verkäufe während crisisFirearms sind allgemein für Selbstschutz im Besitz, und Waffen-Verkäufe haben in den USA inmitten der skin care products Pandemie gestiegen. Viele Amerikaner erleben erhöhte Angst, finanzielle Belastung und Störungen des Alltags, einschließlich sozialer Distanzierung Maßnahmen und stay-at-home-Aufträge., Diese Faktoren, renova center norfolk va in Kombination mit einem einfachen Zugang zu Schusswaffen, können unbeabsichtigte Schießereien, Selbstmorde und intime partnermorde erhöhen, sagte das Forschungsteam.

In der Tat sind die meisten schusswaffentote Selbstmorde, keine Angriffe."wir müssen die Komplexität der Wahrnehmung der Menschen über Ihr Risiko für Waffengewalt verstehen", sagte Garen Wintemute, Direktor des UC Davis Gewaltpräventionsprogramms und co-Autor der Studie. Dies ist besonders in Krisenzeiten wichtig, wenn der wahrgenommene Sicherheitsbedarf deutlich zunimmt.,neben Schleimer und Wintemute war auch Nicole Kravitz-Wirtz vom renova center norfolk va Gewaltpräventionsprogramm und dem Department of Emergency Medicine der University of California, Davis, Mitautorin der Studie.Diese Forschung wurde von der University of California Firearm Violence Research Center mit Mitteln aus dem Bundesstaat Kalifornien unterstützt. Weitere Unterstützung kam von der California Wellness Foundation (2014-255), der Heising-Simons renova center norfolk va Foundation (2017-0447) und dem UC Davis Violence Prevention Research Program.Artikel.

. Art83467, 3454037, renova center norfolk va Schusswaffenbesitz und wahrgenommenes Risiko für persönliche schusswaffenverletzungen. Verletzungsprävention Zuerst renova center norfolk va Online Veröffentlicht.

03 September 2020. Doi. 10.1136/injuryprev-2020-043869.

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Die häufigsten ersten Symptome sind Müdigkeit und Atemnot, die zu Arrhythmie und Herzinsuffizienz Fortschreiten kann. Die strukturellen Herzerkrankungen-team gehören (von Links nach rechts) Edris Aman, Kwame Atsina, Gagan Singh, Thomas Smith, Aaron Schelegle und Jason Rogers.Der TriClip und sein Fördersystem sind spezifisch für die position, Lage und Form der Trikuspidalklappe ausgelegt., Mit dem Patienten unter Vollnarkose wird das Gerät durch einen Katheter, beginnend online apotheke renova in der Leiste und geführt durch Röntgen und Ultraschall, an das Herz abgegeben. Einmal an Ort und Stelle bringt der clip Teile der Flugblätter zusammen, verbessert die Dichtung und online apotheke renova reduziert das undichten.Singh und das UC Davis structural heart disease team registrieren derzeit Patienten in der Studie. Die Hälfte der Teilnehmer wird das neue Gerät erhalten und die Hälfte wird standardmedizinisches management haben. Beide Gruppen werden über fünf Jahre online apotheke renova hinweg für Unterschiede in den Krankheitssymptomen und Nebenwirkungen verglichen., Die Ergebnisse werden zusammen mit jenen von Herz-Zentren in den USA, um festzustellen, ob das Gerät verbessert die Symptome und ist genauso sicher (oder sicherer) als medizinische Behandlung.

Der TriClip wurde von studiensponsor Abbott entwickelt. Weitere Informationen und Kriterien für die Aufnahme in die Studie finden Sie online apotheke renova auf den Seiten der UC Davis Health Study. Kabook@ucdavis.edu oder 916-734-5639., Verwandte Geschichten und resourcesTAVR team feiert einen wichtigen Meilenstein [VIDEO]UC Davis Arzt bringt herzpflege in Sacramento County clinicAdvanced herzpumpe und line dancing bringen volleres Leben zurück in die Kardiologie patientinformationen aus der NIH über herzklappenerkrankungenmenschen, die Waffen besitzen und die mit waffenbesitzern Leben, sind wesentlich weniger besorgt online apotheke renova über das Risiko von schusswaffenverletzungen als Personen, die in Häusern ohne Waffen Leben, sagt eine neue Studie von gewaltpräventionsexperten bei UC Davis Health., Eine Waffe besitzen oder in einem Haus mit einer Waffe Leben, verbunden mit einem geringeren Risiko für Waffengewalt.Das Forscherteam sagte, dass mit dem Anstieg der Waffenkäufe während der skin care products-Pandemie dieser Unterschied in der Sorge um die Risiken von Waffengewalt eine wichtige Chance für eine bessere öffentliche Gesundheit bietet.Die Studie mit dem Titel “Firearm Eigentum und dem wahrgenommenen Risiko der persönlichen Schusswaffe, Verletzung,” online erschienen Sept. 3 in den British Medical Journal-Veröffentlichung Prävention von Verletzungen.,Die Forscher stellten fest, dass individuals’ Wahrnehmungen der Waffe Gefahren, die in scharfem Kontrast zu den Beweismitteln, die zeigen, dass Personen mit Zugang zu Schusswaffen sind eher zu sterben von Schusswaffe Gewalt, einschließlich Selbstmord, Totschlag und ungewollten Verletzungen, im Vergleich zu Menschen ohne Zugang zu Waffen.“People in der Regel sagen, dass Sie den Kauf von Schusswaffen zum Selbstschutz,” sagte Julia Schleimer, Blei-Autor der Studie und epidemiologin mit der UC Davis Violence Prevention Research Program (VPRP)., “However, Tötungsdelikte aus Schüsse in der Heimat werden viel häufiger kriminell als selbst-Verteidigung, und die Risiken der Mord im Zusammenhang mit Schusswaffe Eigentum sind für Frauen größer als für Männer.Schleimer sagte, diese Trennung im Bewusstsein von waffenbesitzern und Menschen, die mit waffenbesitzern über die tatsächlichen Gefahren von schusswaffenverletzungen Leben, verdient mehr Aufmerksamkeit., Sie und Ihre Forscherkollegen schlagen vor, dass wirksamere Kommunikationsstrategien entwickelt werden könnten, um die Sicherheit von Schusswaffen ebenso zu verbessern wie die Gesundheitsnachrichten über Rauchen, gurtgebrauch und Ernährung Krankheiten und Verletzungen reduziert haben.Die neue Studie basiert auf den Daten von Befragten, die 2018 Kalifornien, Sicherheit und Wohlbefinden-Umfrage, die unter anderem die Frage, “In Allgemeinen, wie besorgt sind Sie über die Gewehr-Gewalt passiert?. €Die Forscher fanden heraus, dass etwa 58% der Befragten berichteten, etwas besorgt oder sehr besorgt online apotheke renova über Waffengewalt vorgeht., Dennoch waren Waffenbesitzer 60% weniger besorgt über Waffengewalt, als nicht-Waffenbesitzer, die in Haushalten ohne Schusswaffen lebten.

Menschen, die in Haushalten mit waffenbesitzern Leben, waren 46% weniger besorgt über Waffengewalt.Die online apotheke renova Studie ergab auch Menschen, die jünger waren, Weibchen und nicht weiß wie das Gefühl mit einem größeren Risiko der persönlichen Waffe Verletzungen.“Firearm gewaltpräventionsprogramme sollten Kommunikationsstrategien berücksichtigen, die im kulturellen Kontext verwurzelt sind, â € " sagte Schleimer., â € œIn anderen Worten, um effektiv zu sein, ist der Bote so wichtig wie die Nachricht. Dies ist wichtig, wenn Waffenbesitzer und Menschen, die in Haushalten mit Waffen Leben, über die Risiken informiert werden, die mit einer Schusswaffe im Haus verbunden sind.”Fire Schusswaffen-Verkäufe während crisisFirearms sind allgemein für Selbstschutz im Besitz, und Waffen-Verkäufe haben in den USA inmitten der skin care products Pandemie gestiegen. Viele Amerikaner erleben erhöhte Angst, finanzielle Belastung und Störungen des Alltags, einschließlich sozialer online apotheke renova Distanzierung Maßnahmen und stay-at-home-Aufträge., Diese Faktoren, in Kombination mit einem einfachen Zugang zu Schusswaffen, können unbeabsichtigte Schießereien, Selbstmorde und intime partnermorde erhöhen, sagte das Forschungsteam. In der Tat sind die meisten schusswaffentote Selbstmorde, keine Angriffe."wir müssen die Komplexität der Wahrnehmung der Menschen über Ihr Risiko für Waffengewalt verstehen", sagte Garen Wintemute, Direktor des UC Davis Gewaltpräventionsprogramms und co-Autor der Studie. Dies ist besonders in Krisenzeiten wichtig, wenn der wahrgenommene Sicherheitsbedarf deutlich zunimmt.,neben Schleimer und Wintemute war auch Nicole Kravitz-Wirtz vom Gewaltpräventionsprogramm und dem Department of online apotheke renova Emergency Medicine der University of California, Davis, Mitautorin der Studie.Diese Forschung wurde von der University of California Firearm Violence Research Center mit Mitteln aus dem Bundesstaat Kalifornien unterstützt.

Weitere Unterstützung kam von der California Wellness Foundation (2014-255), der Heising-Simons Foundation (2017-0447) und dem UC online apotheke renova Davis Violence Prevention Research Program.Artikel. . Art83467, 3454037, Schusswaffenbesitz und wahrgenommenes Risiko für online apotheke renova persönliche schusswaffenverletzungen. Verletzungsprävention Zuerst online apotheke renova Online Veröffentlicht. 03 September 2020.

Renova ernährung

FTE url renova ernährung. 0,5 FTE (Arbeits 18,5 Stunden pro Woche)Dauer. PermanentLocation.

College Lane Campus, Hatfieldass die klinische Psychologie Ausbildungsplätze in der Region in jüngster Zeit erheblich erweitert wurden, werden Bewerbungen für sehr erfahrene, enthusiastische und motivierte klinische Psychologen eingeladen, an der Promotion in Klinischer Psychologie an der University of Hertfordshire (UH) teilzunehmen. Wir bemühen uns, klinische Psychologen zu ernennen, die Fachwissen in einem oder mehreren Bereichen einbringen, um die derzeitigen Lehr-und Forschungsinteressen des DClinPsy-Teams zu ergänzen.,Das Programm basiert auf der Abteilung für Psychologie, Sport und Geographie auf dem College Lane Campus der University of Hertfordshire. Die Abteilung ist eine der führenden unter den neuen Universitäten in Lehre und Forschung.

Der erfolgreiche Bewerber wird als Teil eines freundlichen, ehrgeizigen und unternehmungslustigen Teams arbeiten, das eine hervorragende Ausbildung bietet und das Programm auf innovative und kreative Weise weiterentwickelt. Wir setzen uns für soziale Gerechtigkeit und antirassistische Praktiken ein-integraler Bestandteil unseres Kursethos.,Hauptaufgaben und Verantwortlichkeitendie Rolle ist vielfältig, umfasst jedoch die Führung in vereinbarten Bereichen der Organisation, Bereitstellung, Entwicklung und Qualitätsüberwachung des akademischen Lehrplans. Sie übernehmen eine Führung bei der Beurteilung der akademischen Kompetenz der Auszubildenden.

Sie beaufsichtigen und unterstützen spezifische pädagogische und Projektarbeit mit Unterstützung und Anleitung durch die akademische Leitung und betreuen weniger erfahrene Mitarbeiter und Gastdozenten. Sie übernehmen auch die Leitung der Mitarbeiter des Programms und vertreten bei Bedarf die akademische Leitung.,Darüber hinaus werden Sie zum Kurs-Tutor-System beitragen, um die Fortschritte der Auszubildenden in der klinischen, akademischen und Forschungsarbeit zu unterstützen und zu überwachen und berufliche Rollen zu entwickeln, die mit den relevanten NHS-Rekrutierungs-und Leistungsmanagementrichtlinien und-verfahren vereinbar sind.Fähigkeiten und Erfahrungsie haben eine nachweisbare Erfolgsbilanz in der klinischen Psychologie Berufspraxis und Ausbildung sowie hervorragende Teamfähigkeiten., Sie werden auch ein starkes Engagement und einige Erfahrung in der Erbringung klinischer Dienstleistungen, in der Aus-und Weiterbildung, in der Führung, in der Aufsicht und in der klinischen Forschung haben. Sie können Ihre eigenen Aktivitäten effektiv planen und verwalten und verfügen über gute zwischenmenschliche und Kommunikationsfähigkeiten in gesprochenem und geschriebenem Englisch.Qualifikationen erforderlich Zusätzlich zu Ihrer Bachelor-und Postgraduiertenqualifikation in einem relevanten Fach, Sie haben eine HCPC-Registrierung und sind für den BPS Chartered Status berechtigt.

Wir würden auch Bewerber mit systemischer oder CBT-Akkreditierung begrüßen.,Informelle Anfragen. Akademische Leitung (DClin PSY). Dr.

Wendy Solomons w.solomons@herts.ac.ukPsychology Fachgruppenleiter. Dr. Shivani Sharma s.3.sharma@herts.ac.ukClosing Juni 2021Interviews.

Woche vom 5.Juli 2021Die Universität verlangt, dass der erfolgreiche Bewerber, dem eine Beschäftigung angeboten wird, aufgrund der Art der Arbeit zu einem späteren Zeitpunkt ein DBS benötigen kann., Daher müssen Antragsteller aus Übersee und Antragsteller aus dem Vereinigten Königreich, die im Ausland gelebt haben, zu diesem Zeitpunkt auch eine Strafregisterprüfung oder eine "Bescheinigung über den guten Charakter" aus jedem Land vorlegen, in dem sie in den letzten 10 Jahren nacheinander oder kumulativ ihren Wohnsitz hatten..

FTE Generisches viagra zum verkauf online apotheke renova. 0,5 FTE (Arbeits 18,5 Stunden pro Woche)Dauer. PermanentLocation. College Lane Campus, Hatfieldass die klinische Psychologie Ausbildungsplätze in der Region in jüngster Zeit erheblich erweitert wurden, werden Bewerbungen für sehr erfahrene, enthusiastische und motivierte klinische Psychologen eingeladen, an der Promotion in Klinischer Psychologie an der University of Hertfordshire (UH) teilzunehmen. Wir bemühen uns, klinische Psychologen zu ernennen, die Fachwissen in einem oder mehreren Bereichen einbringen, um die derzeitigen Lehr-und Forschungsinteressen des DClinPsy-Teams zu ergänzen.,Das Programm basiert auf der Abteilung für Psychologie, Sport und Geographie auf dem College Lane Campus der University of Hertfordshire.

Die Abteilung ist eine der führenden unter den neuen Universitäten in Lehre und Forschung. Der erfolgreiche Bewerber wird als Teil eines freundlichen, ehrgeizigen und unternehmungslustigen Teams arbeiten, das eine hervorragende Ausbildung bietet und das Programm auf innovative und kreative Weise weiterentwickelt. Wir setzen uns für soziale Gerechtigkeit und antirassistische Praktiken ein-integraler Bestandteil unseres Kursethos.,Hauptaufgaben und Verantwortlichkeitendie Rolle ist vielfältig, umfasst jedoch die Führung in vereinbarten Bereichen der Organisation, Bereitstellung, Entwicklung und Qualitätsüberwachung des akademischen Lehrplans. Sie übernehmen eine Führung bei der Beurteilung der akademischen Kompetenz der Auszubildenden. Sie beaufsichtigen und unterstützen spezifische pädagogische und Projektarbeit mit Unterstützung und Anleitung durch die akademische Leitung und betreuen weniger erfahrene Mitarbeiter und Gastdozenten.

Sie übernehmen auch die Leitung der Mitarbeiter des Programms und vertreten bei Bedarf die akademische Leitung.,Darüber hinaus werden Sie zum Kurs-Tutor-System beitragen, um die Fortschritte der Auszubildenden in der klinischen, akademischen und Forschungsarbeit zu unterstützen und zu überwachen und berufliche Rollen zu entwickeln, die mit den relevanten NHS-Rekrutierungs-und Leistungsmanagementrichtlinien und-verfahren vereinbar sind.Fähigkeiten und Erfahrungsie haben eine nachweisbare Erfolgsbilanz in der klinischen Psychologie Berufspraxis und Ausbildung sowie hervorragende Teamfähigkeiten., Sie werden auch ein starkes Engagement und einige Erfahrung in der Erbringung klinischer Dienstleistungen, in der Aus-und Weiterbildung, in der Führung, in der Aufsicht und in der klinischen Forschung haben. Sie können Ihre eigenen Aktivitäten effektiv planen und verwalten und verfügen über gute zwischenmenschliche und Kommunikationsfähigkeiten in gesprochenem und geschriebenem Englisch.Qualifikationen erforderlich Zusätzlich zu Ihrer Bachelor-und Postgraduiertenqualifikation in einem relevanten Fach, Sie haben eine HCPC-Registrierung und sind für den BPS Chartered Status berechtigt. Wir würden auch Bewerber mit systemischer oder CBT-Akkreditierung begrüßen.,Informelle Anfragen. Akademische Leitung (DClin PSY). Dr.

Wendy Solomons w.solomons@herts.ac.ukPsychology Fachgruppenleiter. Dr. Shivani Sharma s.3.sharma@herts.ac.ukClosing Juni 2021Interviews. Woche vom 5.Juli 2021Die Universität verlangt, dass der erfolgreiche Bewerber, dem eine Beschäftigung angeboten wird, aufgrund der Art der Arbeit zu einem späteren Zeitpunkt ein DBS benötigen kann., Daher müssen Antragsteller aus Übersee und Antragsteller aus dem Vereinigten Königreich, die im Ausland gelebt haben, zu diesem Zeitpunkt auch eine Strafregisterprüfung oder eine "Bescheinigung über den guten Charakter" aus jedem Land vorlegen, in dem sie in den letzten 10 Jahren nacheinander oder kumulativ ihren Wohnsitz hatten..

Wie man renova bekommt

Start Präambel over at this website Zentren wie man renova bekommt für Medicare &Ampere. Medicaid Services (CMS), Department of Health and Human Services (HHS). Vorgeschlagene Regel wie man renova bekommt.

Korrektur., Mai 2021 Federal Register mit dem Titel â € œMedicare-Programm erschienen. Stationäre potenzielle Zahlungssysteme für Akutkrankenhäuser und das potenzielle Zahlungssystem für Langzeitkrankenhäuser und vorgeschlagene Richtlinienänderungen und Steuersätze für wie man renova bekommt das Geschäftsjahr 2022. Qualitätsprogramme und Medicare Zur Förderung der Interoperabilitätsprogramme für berechtigte Krankenhäuser und Krankenhäuser mit kritischem Zugang.

Vorgeschlagene Änderungen an der Registrierung von Medicaid-Anbietern. Und vorgeschlagene wie man renova bekommt Änderungen am gemeinsamen Sparprogramm von Medicare.,24. Juni 2021.

Start Weitere Infos Katrina Hoadley, katrina.hoadley@cms.hhs.gov, Krankenhaus stationäre Qualität wie man renova bekommt Reporting-Programm. Julia Venanzi, julia.venanzi@cms.hhs.gov, Krankenhaus stationäre Qualitätsberichterstattung und Krankenhaus Wert-basierte Einkauf Programs†" Verwaltungsfragen. Ende Weitere Informationen Ende Präambel Anfang Ergänzende Informationen I.

Hintergrund In FR Doc wie man renova bekommt. Mai 2021 (86 FR 25070) gab es eine Reihe technischer und typografischer Fehler, die in diesem Korrekturdokument identifiziert und korrigiert wurden.Startseite Gedruckte Seite 33158 II., Zusammenfassung der Fehler Auf den Seiten 25473, 25475, 25484 und 25588 Wir haben typografische und technische Fehler in Fußnoten und Verweisen auf gesetzliche Zitate und andere Abschnitte der vorgeschlagenen Regel gemacht. Auf Seite 25471 haben wir in unserer Diskussion über das VBP-Programm (Hospital Value-Based wie man renova bekommt Purchasing) Fehler bei der Nummerierung der Liste der vorgeschlagenen Maßregelungsfaktoren gemacht.

Auf den Seiten 25489, 25491 und 25492 haben wir in unserer Diskussion über das Krankenhaus-VBP-Programm Fehler bei den Leistungsschwellen und Benchmarks für die klinischen Ergebnisse und Leistungsstandards gemacht, die in den drei Tabellen aufgeführt sind. III., Berichtigung von Fehlern In FR Doc. Mai 2021 (86 FR 25070) folgende Korrekturen vor wie man renova bekommt.

Änderung Teil1 starten. Seite 25471, wie man renova bekommt zweite Spalte, Ende Änderungsteil Anfang Änderungsteila. Erster Teil Absatz, Zeilen 6 und 7, der Satz “The vorgeschlagene Maßnahme Unterdrückungsfaktoren sind.

 €  korrigiert zu lesen “The vorgeschlagene Maßnahme Unterdrückungsfaktoren sind wie folgt. €. Ende Änderung Teil Start Änderung Teilb.

Erste bis fünfte volle Absätze, beginnend mit dem Satz “5., Signifikante deviation” und endet mit dem Satz “ (iii) Patientenfallvolumen oder Facility-Level-Case-Mix.â € œ korrigiert werden, um als Ende Änderung Teil “• Signifikante Abweichung in der nationalen Leistung auf der Maßnahme während der PHE für skin care products zu lesen, die deutlich besser oder deutlich schlechter im Vergleich zu historischen Leistung in den unmittelbar vorhergehenden Programmjahren sein könnte. Klinische Nähe des Schwerpunkts der Maßnahme zu den relevanten Krankheiten, Erregern oder gesundheitlichen Auswirkungen des PHE für skin care products., Schnelle oder beispiellose Veränderungen in†" ++ Klinische Richtlinien, Pflege Lieferung oder Praxis, Behandlungen, Medikamente oder verwandte Protokolle oder Ausrüstung oder diagnostische Werkzeuge oder Materialien. Oder ++ Das allgemein anerkannte wissenschaftliche Verständnis der Natur oder biologischen Weg der Krankheit oder des Erregers, insbesondere für eine neuartige Krankheit oder Erreger unbekannter Herkunft.

Signifikante nationale Engpässe oder schnelle oder beispiellose Veränderungen in†" ++ Gesundheitspersonal. ++ Medizinische Versorgung, Ausrüstung oder diagnostische Werkzeuge oder Materialien. Oder ++ Patientenfallsvolumen oder Fallmix auf Facility-Ebene.,Starten Sie Änderung Part2.

Auf Seite 25473, dritte Spalte, erster vollständiger Absatz, Zeile 2, wird der Ausdruck “section XX. H. 1 korrigiert, um “section V.

H. 1 zu lesen.” End Änderung Teil Beginnen, Änderung Part3. Auf Seite 25475, dritte Spalte, nach dem letzten Absatz, wird die Spalte durch Hinzufügen von Fußnotentext korrigiert (Fußnote 957) wie folgt zu lesen.

End Amendment Teil “957 Zheng, Jun. skin care. Ein aufkommendes skin care, das eine globale Bedrohung darstellt.

1678-1685. Online veröffentlicht 2020 Mar 15. Doi.

10.7150/ijbs.45053.Starten Sie Änderung Part4., Auf Seite 25484, unteren zwei Dritteln der Seite, die Tabelle mit dem Titel Tabelle V. H.-6. Zuvor angenommene Basis-und Leistungsperioden für das Programmjahr 2023, die letzte Tabellennotiz, erste Zeile, die Referenz “section XX.

Ende Änderung Teil Start Änderung Teil5. Auf Seite 25489 Mitte der Seite, die Tabelle mit dem Titel “Table V.,H-11. Zuvor festgelegte und geschätzte Leistungsstandards für das Programmjahr 2024, die Einträge für die Leistungsschwellen und Benchmarks der klinischen Ergebnisdomäne werden korrigiert, um wie folgt zu lesen.

End Amendment Part Table V. H-11”Zuvor festgelegte und geschätzte Leistungsstandards für das Programmjahr 2024Messung der Kurznameachievement thresholdBenchmarkClinical Outcomes DomainMORT-30-AMI #0.8692470.887868 MORT-30-HF #0.8692470.887868 MORT-30-HF #0.8823080.907733 MORT-30-PN (aktualisierte Kohorte) #0.8402810.872976 MORT-30-COPD #0.9164910.934002 MORT-30-CABG†‰ # 0.9694990.,980319COMP-HIP-KNEE * #0.0253960.018159 • Pro unsere Vorschlag in Abschnitt V. H.

4.b. Der Präambel dieser vorgeschlagenen Regel wurden die in dieser Tabelle für die Sicherheitsbereichsmaßnahmen angezeigten Leistungsstandards unter Verwendung von CY-2019-Daten berechnet.* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung.# Zuvor etablierte Leistungsstandards. Starten Änderung Part6.

Auf Seite 25491, Obere Hälfte der Seite die Tabelle mit dem Titel “Table V.,H-13. Vorher festgelegten Leistungsstandards für das Geschäftsjahr 2025-Programm Year”, die Einträge für die klinischen Ergebnisse Domäne der Erreichung der Schwellenwerte und benchmarks sind korrigiert zu Lesen wie folgt. End-Änderung Teil Tabelle V.

H-13—Zuvor festgelegten Leistungsstandards für das Geschäftsjahr 2025-Programm YearMeasure kurze nameAchievement thresholdBenchmarkClinical Ergebnisse DomainMORT-30-AMI0.8726240.889994 MORT-30-HF0.8839900.910344 MORT-30-PN (aktualisiert cohort)0.8414750.874425 MORT-30-COPD0.9151270.932236 MORT-30-CABG0.9701000.979775 COMP-HIP-KNEE *0.0253320.,017946* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung. Starten Gedruckten Seite 33159 Starten Änderung Part7. Auf Seite 25492, obere Hälfte der Seite, die Tabelle mit dem Titel “Table V.

H-14. Zuvor etablierte Leistungsstandards für das FY 2026 Programm Year”, die Einträge für die klinischen Ergebnisse Domäne Leistungsschwellen und Benchmarks werden korrigiert, um wie folgt zu lesen. Ende Änderung Teil Tabelle V.

H-14—Zuvor etablierte Leistungsstandards für das FY 2026 Programm YearMeasure short nameAchievement thresholdBenchmarkClinical Outcomes DomainMORT-30-AMI0.8744260.890687 MORT-30-AMI0.8744260.890687 HF0. 8859490.,912874MORT-30-PN (aktualisiert cohort)0.8433690.877097 MORT-30-COPD0.9146910.932157 MORT-30-CABG0.9705680.980473 COMP-HIP-KNEE *0.0240190.016873* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung. Starten Änderung Part8.

Auf Seite 25588, zweite Spalte, Fußnote Absatz (Fußnote 1232), Zeilen 3 bis 5 wird der Satz “2018. Https://www.arthritis.org/​Documents/​Sections/​About-Arthritis/​arthritis-facts-stats-figures.pdf. Abgerufen 8.

März 2019.â €  wird korrigiert, um “2019 zu lesen. Https://www.arthritis.org/​getmedia/​e1256607-fa87-4593-aa8a-8db4f291072a/​2019-abtn-final-march-2019.pdf., Zugriff auf Mai 13, 2021.ende Änderung Teil Start Unterschrift Karuna Seshasai, Exekutivsekretär http://www.waikikicondo.ca/ der Abteilung, Abteilung für Gesundheit und menschliche Dienste. Ende Unterschrift Ende Ergänzende Informationen [FR Doc.

2021-13481 [6-23-21. 8. 45 am]BILLING CODE 4120-01-PStart Präambel Zentren für Medicare &Ampere.

Medicaid-Dienste, Gesundheit und Human Services (HHS). Bemerken. Die Zentren für Medicare & Ampere.

Medicaid Services (CMS) kündigt eine Gelegenheit für die Öffentlichkeit auf CMS' Absicht zu kommentieren Informationen aus der Öffentlichkeit zu sammeln., Nach dem Gesetz zur Reduzierung von Papierkram von 1995 (PRA) sind Bundesbehörden verpflichtet, im Bundesregister eine Bekanntmachung über jede vorgeschlagene Sammlung von Informationen zu veröffentlichen, einschließlich jeder vorgeschlagenen Erweiterung oder Wiedereinsetzung einer bestehenden Sammlung von Informationen, und eine zweite Gelegenheit für eine öffentliche Stellungnahme zu der Bekanntmachung zu ermöglichen., Interessierte Personen werden gebeten, Kommentare zu der Schätzung der Belastung oder zu anderen Aspekten dieser Sammlung von Informationen abzugeben, einschließlich der Notwendigkeit und des Nutzens der vorgeschlagenen Sammlung von Informationen für die ordnungsgemäße Erfüllung der Aufgaben der Agentur, der Genauigkeit der geschätzten Belastung, Möglichkeiten zur Verbesserung der Qualität, des Nutzens und der Klarheit der zu erhebenden Informationen sowie des Einsatzes automatisierter Erhebungstechniken oder anderer Formen der Informationstechnologie, um die Belastung der Sammlung von Informationen zu minimieren., Kommentare zur Sammlung (en) von Informationen müssen bis Juli 19, 2021 beim OMB Desk Officer eingehen. Schriftliche Stellungnahmen und Empfehlungen für die vorgeschlagene Sammlung von Informationen gesendet werden sollen, innerhalb von 30 Tagen nach der Veröffentlichung dieser Bekanntmachung zu www.reginfo.gov/​public/​oder ​PRAMain. Finden Sie diese Besondere Sammlung von Informationen durch Auswahl “Currently unter 30-day Review—für die Öffentlichkeit Geöffnet Comments” oder mithilfe der Suchfunktion., Um Kopien einer unterstützenden Erklärung und aller zugehörigen Formulare für die vorgeschlagene(n) Sammlung (en) zu erhalten, die in dieser Bekanntmachung zusammengefasst sind, können Sie Ihre Anfrage unter Verwendung eines der folgenden Formulare stellen.

1. Besuchen Sie die Website-Adresse von CMS unter. Https://www.cms.gov/â â € "Regulations-and-Guidance / ​Legislation/â€" Paperworkreduction actionof1995/​PRA-Listing.html Weitere Informationen William Parham unter (410) 786-4669.

Ende Weitere Informationen Ende Präambel Anfang Ergänzende Informationen gemäß dem Paperwork Reduction Act von 1995 (PRA) (44 U. S. C., 3501-3520) müssen Bundesbehörden für jede Sammlung von Informationen, die sie durchführen oder sponsern, die Genehmigung des Amtes für Verwaltung und Haushalt (OMB) einholen.

Der Begriff "Sammlung von Informationen" ist in 44 U. S. C.

3502(3) und 5 CFR 1320.3(c) definiert und umfasst Behördenanfragen oder Anforderungen, dass Mitglieder der Öffentlichkeit Berichte einreichen, Aufzeichnungen führen oder Informationen an Dritte weitergeben. Abschnitt 3506(c) (2) (A) der PRA (44 U. S.

C., 3506(c) (2) (A)) verpflichtet die Bundesbehörden, eine 30-tägige Mitteilung im Bundesregister über jede vorgeschlagene Sammlung von Informationen, einschließlich jeder vorgeschlagenen Erweiterung oder Wiedereinsetzung einer bestehenden Sammlung von Informationen, zu veröffentlichen, bevor die Sammlung der OMB zur Genehmigung vorgelegt wird. Um dieser Anforderung gerecht zu werden, veröffentlicht CMS diese Mitteilung, in der die folgende(n) vorgeschlagene (n) Sammlung (en) von Informationen für öffentliche Kommentare zusammengefasst ist. 1., Art der Informationssammlung Anfrage.

Revision einer derzeit genehmigten Sammlung. Titel der Informationssammlung. Medicare Advantage Chronic Care Improvement Program (CCIP) Bescheinigungen.

Verwendung. Abschnitt 1852(e) des Social Security Act (das Gesetz) erfordert, dass Medicare Advantage (MA) Organisationen (MAOs) haben eine laufende Qualitätsverbesserung (QI) Programm. CMS-Vorschriften bei 42 CFR 422.152 (a) umreißen die QI-Programmanforderungen für MAOs, die die Entwicklung und Implementierung eines Chronic Care Improvement Program(CCIP) umfassen, das die Anforderungen von 422.152 (c) für jeden Vertrag erfüllt., MAOs müssen das Health Plan Management System (HPMS) verwenden, um den Status ihres CCIP bis Dezember 31 jährlich an CMS zu melden.

Zu den Einreichungen gehört eine Bescheinigung der MAO über die Einhaltung der laufenden CCIP-Anforderung (42 CFR 422.152(c)(2)). MAOs müssen nur elektronisch bestätigen, dass sie die laufenden CCIP-Anforderungen erfüllen. Darüber hinaus sollte die MAOs Aktivitäten im Zusammenhang mit dem CCIP laufend bewerten und intern dokumentieren sowie Interventionen und/oder Prozesse bei Bedarf ändern., Eine weniger häufige Erhebung würde es CMS nicht ermöglichen, sicherzustellen, dass die jährlichen Anforderungen erfüllt werden.

Diese Sammlung ermöglicht es CMS, sicherzustellen, dass die jährlichen Anforderungen weiterhin erfüllt werden, und gleichzeitig die Planungslast zu reduzieren. Formularnummer. CMS-10209 (OMB-Kontrollnummer.

Betroffene Öffentlichkeit. Private Sector—Unternehmen oder andere gewinnorientierte. Anzahl der Befragten.

Jährliche Gesamtstunden. 161. (Für politische Fragen zu dieser Sammlung wenden Sie sich an Lynn Pereira unter 410-786-2274) 2., Art der Informationssammlung.

Erweiterung einer derzeit genehmigten Sammlung. Titel der Informationssammlung. Nationale Umsetzung der HCAHPS-Umfrage (Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems).

Verwendung. Die HCAHPS-Umfrage (Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems) ist die erste nationale, standardisierte, öffentlich berichtete Umfrage über die Perspektiven der Patienten auf ihre Krankenhausversorgung. HCAHPS ist ein 29-Artikel-Umfrage-Instrument und Datenerfassung Start Gedruckte Seite 32269methodologie zur Messung der Wahrnehmung der Patienten ihrer Krankenhauserfahrung., Seit 2008 ermöglicht HCAHPS valide Vergleiche zwischen Krankenhäusern auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene.

Die nationale Implementierung von HCAHPS wurde entwickelt, um CMS-zugelassenen Umfrageanbietern von Drittanbietern zu ermöglichen, HCAHPS nur mit E-Mail, Telefon, gemischtem Modus (E-Mail mit Telefonnachverfolgung) oder aktivem IVR (Interactive Voice Response) zu verwalten. In Bezug auf eine nur telefonische oder gemischte Umfrage verwenden die CMS-zugelassenen Umfrageanbieter elektronische Datenerfassungs-oder CATI-Systeme. CATI wird auch für Telefon-Follow-up mit Mail-Umfrage Nicht-Befragten verwendet., In Bezug auf die Verwaltung von IVR-Umfragen sammelt die IVR-Technologie Informationen von Befragten, indem sie die Befragten auffordert, Fragen zu beantworten, indem sie die Nummern auf einem Berührungstontelefon drücken.

Patienten, die für den IVR-Modus ausgewählt wurden, können das interaktive Sprachreaktionssystem deaktivieren und zu einem “live†™ - Interviewer zurückkehren, wenn sie dies wünschen. Formularnummer. CMS-10102 (OMB-Kontrollnummer.

Betroffene Öffentlichkeit. Einzelpersonen und Haushalte. Anzahl der Befragten.

2.843.617. Jährliche Antworten insgesamt. 2.843.617.

Jährliche Gesamtstunden. 347.648., (Für politische Fragen zu dieser Sammlung wenden Sie sich an William Lehrman unter 410-786-1037.) Start Unterschrift Stand. Juni 14, 2021.

William N. Parham, III, Direktor, Personal für Papierkramreduzierung, Büro für strategische Operationen und regulatorische Angelegenheiten. Ende Unterschrift Ende Ergänzende Informationen [FR Doc.

2021-12828 [6-16-21. 8. 45 am]RECHNUNGSCODE 4120-01-P.

Start Präambel Zentren für Medicare &Ampere online apotheke renova. Medicaid Services (CMS), Department of Health and Human Services (HHS). Vorgeschlagene Regel online apotheke renova. Korrektur., Mai 2021 Federal Register mit dem Titel â € œMedicare-Programm erschienen.

Stationäre potenzielle Zahlungssysteme für Akutkrankenhäuser und das potenzielle Zahlungssystem für Langzeitkrankenhäuser und vorgeschlagene online apotheke renova Richtlinienänderungen und Steuersätze für das Geschäftsjahr 2022. Qualitätsprogramme und Medicare Zur Förderung der Interoperabilitätsprogramme für berechtigte Krankenhäuser und Krankenhäuser mit kritischem Zugang. Vorgeschlagene Änderungen an der Registrierung von Medicaid-Anbietern. Und vorgeschlagene online apotheke renova Änderungen am gemeinsamen Sparprogramm von Medicare.,24.

Juni 2021. Start Weitere Infos Katrina online apotheke renova Hoadley, katrina.hoadley@cms.hhs.gov, Krankenhaus stationäre Qualität Reporting-Programm. Julia Venanzi, julia.venanzi@cms.hhs.gov, Krankenhaus stationäre Qualitätsberichterstattung und Krankenhaus Wert-basierte Einkauf Programs†" Verwaltungsfragen. Ende Weitere Informationen Ende Präambel Anfang Ergänzende Informationen I.

Hintergrund In FR online apotheke renova Doc. Mai 2021 (86 FR 25070) gab es eine Reihe technischer und typografischer Fehler, die in diesem Korrekturdokument identifiziert und korrigiert wurden.Startseite Gedruckte Seite 33158 II., Zusammenfassung der Fehler Auf den Seiten 25473, 25475, 25484 und 25588 Wir haben typografische und technische Fehler in Fußnoten und Verweisen auf gesetzliche Zitate und andere Abschnitte der vorgeschlagenen Regel gemacht. Auf Seite online apotheke renova 25471 haben wir in unserer Diskussion über das VBP-Programm (Hospital Value-Based Purchasing) Fehler bei der Nummerierung der Liste der vorgeschlagenen Maßregelungsfaktoren gemacht. Auf den Seiten 25489, 25491 und 25492 haben wir in unserer Diskussion über das Krankenhaus-VBP-Programm Fehler bei den Leistungsschwellen und Benchmarks für die klinischen Ergebnisse und Leistungsstandards gemacht, die in den drei Tabellen aufgeführt sind.

III., Berichtigung von Fehlern In FR Doc. Mai 2021 (86 FR online apotheke renova 25070) folgende Korrekturen vor. Änderung Teil1 starten. Seite 25471, zweite Spalte, Ende online apotheke renova Änderungsteil Anfang Änderungsteila.

Erster Teil Absatz, Zeilen 6 und 7, der Satz “The vorgeschlagene Maßnahme Unterdrückungsfaktoren sind.  €  korrigiert zu lesen “The vorgeschlagene Maßnahme Unterdrückungsfaktoren sind wie folgt. €. Ende Änderung Teil Start Änderung Teilb.

Erste bis fünfte volle Absätze, beginnend mit dem Satz “5., Signifikante deviation” und endet mit dem Satz “ (iii) Patientenfallvolumen oder Facility-Level-Case-Mix.â € œ korrigiert werden, um als Ende Änderung Teil “• Signifikante Abweichung in der nationalen Leistung auf der Maßnahme während der PHE für skin care products zu lesen, die deutlich besser oder deutlich schlechter im Vergleich zu historischen Leistung in den unmittelbar vorhergehenden Programmjahren sein könnte. Klinische Nähe des Schwerpunkts der Maßnahme zu den relevanten Krankheiten, Erregern oder gesundheitlichen Auswirkungen des PHE für skin care products., Schnelle oder beispiellose Veränderungen in†" ++ Klinische Richtlinien, Pflege Lieferung oder Praxis, Behandlungen, Medikamente oder verwandte Protokolle oder Ausrüstung oder diagnostische Werkzeuge oder Materialien. Oder ++ Das allgemein anerkannte wissenschaftliche Verständnis der Natur oder biologischen Weg der Krankheit oder des Erregers, insbesondere für eine neuartige Krankheit oder Erreger unbekannter Herkunft. Signifikante nationale Engpässe oder schnelle oder beispiellose Veränderungen in†" ++ Gesundheitspersonal.

++ Medizinische Versorgung, Ausrüstung oder diagnostische Werkzeuge oder Materialien. Oder ++ Patientenfallsvolumen oder Fallmix auf Facility-Ebene.,Starten Sie Änderung Part2. Auf Seite 25473, dritte Spalte, erster vollständiger Absatz, Zeile 2, wird der Ausdruck “section XX. H.

1 korrigiert, um “section V. H. 1 zu lesen.” End Änderung Teil Beginnen, Änderung Part3. Auf Seite 25475, dritte Spalte, nach dem letzten Absatz, wird die Spalte durch Hinzufügen von Fußnotentext korrigiert (Fußnote 957) wie folgt zu lesen.

End Amendment Teil “957 Zheng, Jun. skin care. Ein aufkommendes skin care, das eine globale Bedrohung darstellt. Int J Biol Sci.

2020. 16(10). 1678-1685. Online veröffentlicht 2020 Mar 15.

Doi. 10.7150/ijbs.45053.Starten Sie Änderung Part4., Auf Seite 25484, unteren zwei Dritteln der Seite, die Tabelle mit dem Titel Tabelle V. H.-6. Zuvor angenommene Basis-und Leistungsperioden für das Programmjahr 2023, die letzte Tabellennotiz, erste Zeile, die Referenz “section XX.

3 zu lesen.c. €. Ende Änderung Teil Start Änderung Teil5. Auf Seite 25489 Mitte der Seite, die Tabelle mit dem Titel “Table V.,H-11.

Zuvor festgelegte und geschätzte Leistungsstandards für das Programmjahr 2024, die Einträge für die Leistungsschwellen und Benchmarks der klinischen Ergebnisdomäne werden korrigiert, um wie folgt zu lesen. End Amendment Part Table V. H-11”Zuvor festgelegte und geschätzte Leistungsstandards für das Programmjahr 2024Messung der Kurznameachievement thresholdBenchmarkClinical Outcomes DomainMORT-30-AMI #0.8692470.887868 MORT-30-HF #0.8692470.887868 MORT-30-HF #0.8823080.907733 MORT-30-PN (aktualisierte Kohorte) #0.8402810.872976 MORT-30-COPD #0.9164910.934002 MORT-30-CABG†‰ # 0.9694990.,980319COMP-HIP-KNEE * #0.0253960.018159 • Pro unsere Vorschlag in Abschnitt V. H.

4.b. Der Präambel dieser vorgeschlagenen Regel wurden die in dieser Tabelle für die Sicherheitsbereichsmaßnahmen angezeigten Leistungsstandards unter Verwendung von CY-2019-Daten berechnet.* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung.# Zuvor etablierte Leistungsstandards. Starten Änderung Part6. Auf Seite 25491, Obere Hälfte der Seite die Tabelle mit dem Titel “Table V.,H-13.

Vorher festgelegten Leistungsstandards für das Geschäftsjahr 2025-Programm Year”, die Einträge für die klinischen Ergebnisse Domäne der Erreichung der Schwellenwerte und benchmarks sind korrigiert zu Lesen wie folgt. End-Änderung Teil Tabelle V. H-13—Zuvor festgelegten Leistungsstandards für das Geschäftsjahr 2025-Programm YearMeasure kurze nameAchievement thresholdBenchmarkClinical Ergebnisse DomainMORT-30-AMI0.8726240.889994 MORT-30-HF0.8839900.910344 MORT-30-PN (aktualisiert cohort)0.8414750.874425 MORT-30-COPD0.9151270.932236 MORT-30-CABG0.9701000.979775 COMP-HIP-KNEE *0.0253320.,017946* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung. Starten Gedruckten Seite 33159 Starten Änderung Part7.

Auf Seite 25492, obere Hälfte der Seite, die Tabelle mit dem Titel “Table V. H-14. Zuvor etablierte Leistungsstandards für das FY 2026 Programm Year”, die Einträge für die klinischen Ergebnisse Domäne Leistungsschwellen und Benchmarks werden korrigiert, um wie folgt zu lesen. Ende Änderung Teil Tabelle V.

H-14—Zuvor etablierte Leistungsstandards für das FY 2026 Programm YearMeasure short nameAchievement thresholdBenchmarkClinical Outcomes DomainMORT-30-AMI0.8744260.890687 MORT-30-AMI0.8744260.890687 HF0. 8859490.,912874MORT-30-PN (aktualisiert cohort)0.8433690.877097 MORT-30-COPD0.9146910.932157 MORT-30-CABG0.9705680.980473 COMP-HIP-KNEE *0.0240190.016873* Niedrigere Werte bedeuten eine bessere Leistung. Starten Änderung Part8. Auf Seite 25588, zweite Spalte, Fußnote Absatz (Fußnote 1232), Zeilen 3 bis 5 wird der Satz “2018.

Https://www.arthritis.org/​Documents/​Sections/​About-Arthritis/​arthritis-facts-stats-figures.pdf. Abgerufen 8. März 2019.â €  wird korrigiert, um “2019 zu lesen. Https://www.arthritis.org/​getmedia/​e1256607-fa87-4593-aa8a-8db4f291072a/​2019-abtn-final-march-2019.pdf., Zugriff auf Mai 13, 2021.ende Änderung Teil Start Unterschrift Karuna Seshasai, Exekutivsekretär der Abteilung, Abteilung für Gesundheit und menschliche Dienste.

Ende Unterschrift Ende Ergänzende Informationen [FR Doc. 2021-13481 [6-23-21. 8. 45 am]BILLING CODE 4120-01-PStart Präambel Zentren für Medicare &Ampere.

Medicaid-Dienste, Gesundheit und Human Services (HHS). Bemerken. Die Zentren für Medicare & Ampere. Medicaid Services (CMS) kündigt eine Gelegenheit für die Öffentlichkeit auf CMS' Absicht zu kommentieren Informationen aus der Öffentlichkeit zu sammeln., Nach dem Gesetz zur Reduzierung von Papierkram von 1995 (PRA) sind Bundesbehörden verpflichtet, im Bundesregister eine Bekanntmachung über jede vorgeschlagene Sammlung von Informationen zu veröffentlichen, einschließlich jeder vorgeschlagenen Erweiterung oder Wiedereinsetzung einer bestehenden Sammlung von Informationen, und eine zweite Gelegenheit für eine öffentliche Stellungnahme zu der Bekanntmachung zu ermöglichen., Interessierte Personen werden gebeten, Kommentare zu der Schätzung der Belastung oder zu anderen Aspekten dieser Sammlung von Informationen abzugeben, einschließlich der Notwendigkeit und des Nutzens der vorgeschlagenen Sammlung von Informationen für die ordnungsgemäße Erfüllung der Aufgaben der Agentur, der Genauigkeit der geschätzten Belastung, Möglichkeiten zur Verbesserung der Qualität, des Nutzens und der Klarheit der zu erhebenden Informationen sowie des Einsatzes automatisierter Erhebungstechniken oder anderer Formen der Informationstechnologie, um die Belastung der Sammlung von Informationen zu minimieren., Kommentare zur Sammlung (en) von Informationen müssen bis Juli 19, 2021 beim OMB Desk Officer eingehen.

Schriftliche Stellungnahmen und Empfehlungen für die vorgeschlagene Sammlung von Informationen gesendet werden sollen, innerhalb von 30 Tagen nach der Veröffentlichung dieser Bekanntmachung zu www.reginfo.gov/​public/​oder ​PRAMain. Finden Sie diese Besondere Sammlung von Informationen durch Auswahl “Currently unter 30-day Review—für die Öffentlichkeit Geöffnet Comments” oder mithilfe der Suchfunktion., Um Kopien einer unterstützenden Erklärung und aller zugehörigen Formulare für die vorgeschlagene(n) Sammlung (en) zu erhalten, die in dieser Bekanntmachung zusammengefasst sind, können Sie Ihre Anfrage unter Verwendung eines der folgenden Formulare stellen. 1. Besuchen Sie die Website-Adresse von CMS unter.

Https://www.cms.gov/â â € "Regulations-and-Guidance / ​Legislation/â€" Paperworkreduction actionof1995/​PRA-Listing.html Weitere Informationen William Parham unter (410) 786-4669. Ende Weitere Informationen Ende Präambel Anfang Ergänzende Informationen gemäß dem Paperwork Reduction Act von 1995 (PRA) (44 U. S. C., 3501-3520) müssen Bundesbehörden für jede Sammlung von Informationen, die sie durchführen oder sponsern, die Genehmigung des Amtes für Verwaltung und Haushalt (OMB) einholen.

Der Begriff "Sammlung von Informationen" ist in 44 U. S. C. 3502(3) und 5 CFR 1320.3(c) definiert und umfasst Behördenanfragen oder Anforderungen, dass Mitglieder der Öffentlichkeit Berichte einreichen, Aufzeichnungen führen oder Informationen an Dritte weitergeben.

Abschnitt 3506(c) (2) (A) der PRA (44 U. S. C., 3506(c) (2) (A)) verpflichtet die Bundesbehörden, eine 30-tägige Mitteilung im Bundesregister über jede vorgeschlagene Sammlung von Informationen, einschließlich jeder vorgeschlagenen Erweiterung oder Wiedereinsetzung einer bestehenden Sammlung von Informationen, zu veröffentlichen, bevor die Sammlung der OMB zur Genehmigung vorgelegt wird. Um dieser Anforderung gerecht zu werden, veröffentlicht CMS diese Mitteilung, in der die folgende(n) vorgeschlagene (n) Sammlung (en) von Informationen für öffentliche Kommentare zusammengefasst ist.

1., Art der Informationssammlung Anfrage. Revision einer derzeit genehmigten Sammlung. Titel der Informationssammlung. Medicare Advantage Chronic Care Improvement Program (CCIP) Bescheinigungen.

Verwendung. Abschnitt 1852(e) des Social Security Act (das Gesetz) erfordert, dass Medicare Advantage (MA) Organisationen (MAOs) haben eine laufende Qualitätsverbesserung (QI) Programm. CMS-Vorschriften bei 42 CFR 422.152 (a) umreißen die QI-Programmanforderungen für MAOs, die die Entwicklung und Implementierung eines Chronic Care Improvement Program(CCIP) umfassen, das die Anforderungen von 422.152 (c) für jeden Vertrag erfüllt., MAOs müssen das Health Plan Management System (HPMS) verwenden, um den Status ihres CCIP bis Dezember 31 jährlich an CMS zu melden. Zu den Einreichungen gehört eine Bescheinigung der MAO über die Einhaltung der laufenden CCIP-Anforderung (42 CFR 422.152(c)(2)).

MAOs müssen nur elektronisch bestätigen, dass sie die laufenden CCIP-Anforderungen erfüllen. Darüber hinaus sollte die MAOs Aktivitäten im Zusammenhang mit dem CCIP laufend bewerten und intern dokumentieren sowie Interventionen und/oder Prozesse bei Bedarf ändern., Eine weniger häufige Erhebung würde es CMS nicht ermöglichen, sicherzustellen, dass die jährlichen Anforderungen erfüllt werden. Diese Sammlung ermöglicht es CMS, sicherzustellen, dass die jährlichen Anforderungen weiterhin erfüllt werden, und gleichzeitig die Planungslast zu reduzieren. Formularnummer.

CMS-10209 (OMB-Kontrollnummer. 0938-1023). Häufigkeit. Jährlich.

Betroffene Öffentlichkeit. Private Sector—Unternehmen oder andere gewinnorientierte. Anzahl der Befragten. 645.

Jährliche Antworten insgesamt. 645. Jährliche Gesamtstunden. 161.

(Für politische Fragen zu dieser Sammlung wenden Sie sich an Lynn Pereira unter 410-786-2274) 2., Art der Informationssammlung. Erweiterung einer derzeit genehmigten Sammlung. Titel der Informationssammlung. Nationale Umsetzung der HCAHPS-Umfrage (Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems).

Verwendung. Die HCAHPS-Umfrage (Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems) ist die erste nationale, standardisierte, öffentlich berichtete Umfrage über die Perspektiven der Patienten auf ihre Krankenhausversorgung. HCAHPS ist ein 29-Artikel-Umfrage-Instrument und Datenerfassung Start Gedruckte Seite 32269methodologie zur Messung der Wahrnehmung der Patienten ihrer Krankenhauserfahrung., Seit 2008 ermöglicht HCAHPS valide Vergleiche zwischen Krankenhäusern auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene. Die nationale Implementierung von HCAHPS wurde entwickelt, um CMS-zugelassenen Umfrageanbietern von Drittanbietern zu ermöglichen, HCAHPS nur mit E-Mail, Telefon, gemischtem Modus (E-Mail mit Telefonnachverfolgung) oder aktivem IVR (Interactive Voice Response) zu verwalten.

In Bezug auf eine nur telefonische oder gemischte Umfrage verwenden die CMS-zugelassenen Umfrageanbieter elektronische Datenerfassungs-oder CATI-Systeme. CATI wird auch für Telefon-Follow-up mit Mail-Umfrage Nicht-Befragten verwendet., In Bezug auf die Verwaltung von IVR-Umfragen sammelt die IVR-Technologie Informationen von Befragten, indem sie die Befragten auffordert, Fragen zu beantworten, indem sie die Nummern auf einem Berührungstontelefon drücken. Patienten, die für den IVR-Modus ausgewählt wurden, können das interaktive Sprachreaktionssystem deaktivieren und zu einem “live†™ - Interviewer zurückkehren, wenn sie dies wünschen. Formularnummer.

CMS-10102 (OMB-Kontrollnummer. 0938-0981). Häufigkeit. Gelegentlich.

Betroffene Öffentlichkeit. Einzelpersonen und Haushalte. Anzahl der Befragten. 2.843.617.

Jährliche Antworten insgesamt. 2.843.617. Jährliche Gesamtstunden. 347.648., (Für politische Fragen zu dieser Sammlung wenden Sie sich an William Lehrman unter 410-786-1037.) Start Unterschrift Stand.

Juni 14, 2021. William N. Parham, III, Direktor, Personal für Papierkramreduzierung, Büro für strategische Operationen und regulatorische Angelegenheiten. Ende Unterschrift Ende Ergänzende Informationen [FR Doc.

2021-12828 [6-16-21. 8. 45 am]RECHNUNGSCODE 4120-01-P.