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Die Explorative Tympanoskopie Mit Obliteration Des Runden/Ovalen Fensters in Der Behandlung Des Hörsturzes: Beschreibung Des ＂St

為了解決Thiem的問題，作者Eichhorn, Hans-Thomas 這樣論述：

Prof. Dr. med. Hans-Thomas Eichhorn ist ehemaliger Chefarzt der Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenerkranke, Kopf- und Halschirurgie der Carl-Thiem-Klinikum gGmbH in Cottbus.

Thiem進入發燒排行的影片

建立與比較不同血清檢驗平台系統以分析個別豬群之小豬流行性下痢病毒之感染

為了解決Thiem的問題，作者賴亭瑋 這樣論述：

小豬流行性下痢病毒 (Porcine epidemic diarrhea virus, PEDV)於1971年英國首次發現，此病毒具有高傳染性，被感染的豬隻會出現嚴重下痢、嘔吐、脫水等症狀。此病毒可以感染所有年齡的豬隻，但是在小豬會有高達95%的死亡率。PEDV曾經於2013年美國爆發，使400到500萬頭豬死亡，造成嚴重的經濟損失，而台灣在2014年爆發截止到當年的2月就有約12萬7千頭小豬疑似因為此病毒而死亡，2019年有研究報告指出在台灣豬隻有28%都有被PEDV感染。為了探究台灣豬隻的PEDV感染情況，此研究使用傳統的protein-based enzyme-linked immun

osorbent assay (ELISA)與具有生物編碼的磁珠 (Biocode magnetic beads, BMB)來做檢驗，發現其靈敏度 (sensitivity)相同，都是81.82%，而特異性 (specificity)則是傳統的ELISA較高，具有91.3%，以正確率來說ELISA更具優勢，不過因為BMB可用條碼辨認不同抗原，當需要使用多個抗原檢驗時，BMB為具有潛力的血清檢驗工具。本研究使用了台南田間所收集的豬血清以檢驗其PEDV S1抗體，發現約有20%的豬為PEDV陽性，以場數而分，有60%豬場都已經感染。此研究顯示PED在台灣具有相當高的流行率，由於PEDV對於小豬有高

致死率，因此PED的檢驗將是預防此疾病蔓延不可缺少的一環。

The Future of Tennis: A Photographic Celebration of the Men’s Tour

為了解決Thiem的問題，作者Slayton, Philip/ Figura, Peter (PHT) 這樣論述：

At the heart of the men's tennis game for some years have been the Big Four: Novak Djokovic, Roger Federer, Andy Murray, and Rafael Nadal. Since 2006, only three other players have won a Grand Slam Tournament, and no one else has been ranked world No. 1. But since 2013, the dominance of the Big F

our has come under sustained and increasing pressure. New players are challenging Djokovic, Federer, Murray, and Nadal. The rivalry between the old guard and (mostly) young contenders makes this the golden age of tennis. Nick Kyrgios beat Nadal in the fourth round of 2014 Wimbledon. In 2017, David G

offin beat Djokovic in Monte Carlo; Dominic Thiem beat Murray in Barcelona; Sascha Zverev beat Federer in Montreal; and Denis Shapovalov beat Nadal, also in Montreal. In The Future of Tennis Philip Slayton and Peter Figura examine a selection of the players outside of the Big Four and introduce the

reader to the great depth of field in the men's game and the personalities that enliven the sport. Complete with stunning photography by Figura, this book will answer questions about who some of the other players on the tour are, what drives them, their foibles and eccentricities, and more. The per

fect gift for tennis aficionados

印度尼西亞中爪哇地區登革熱發病率的時空模式

為了解決Thiem的問題，作者江品莫 這樣論述：

登革熱為公共衛生領域近年重點關注的議題之一。氣候變遷、社會經濟因子與環境因子皆可能影響登革熱的發生風險。因此，本研究將評估印度尼西亞中爪哇地區登革熱與天氣因子、社會經濟因子及環境因子之相關性。本研究自中爪哇省衛生廳(Health Office of Central Java Province)蒐集2009年至2019年逐月登革熱就診資料，逐月天氣資料來自印度尼西亞氣象、氣候和地球物理局(Indonesia Meteorology, Climatology, and Geophysical Agency)，洪水事件資料來自印度尼西亞國家災害管理委員會(Indonesian National B

oard for Disaster Management)。年度社會經濟資料來自印度尼西亞统計局(Statistics Indonesia)，而環境數據來自地理空間資訊局(Geospatial Information Agency)，其中包含土地利用與土地覆蓋數據。本研究採用遞延非線性模型(distributed lag non-linear model, DLNM)評估極端天氣事件與極端天氣異常對登革熱風險的影響，並定義極端低溫及低降雨為第5百分位值，極端高溫及高降雨為第99百分位值，再使用整合分析整合極端天氣事件與極端天氣異常對研究地區登革熱之風險相關性，尋找最低風險溫度值作為模型參考值。

此外，降雨量之最低風險值透過參考文獻進行設定，設在100毫米。在使用氣象距平值的分析時，本研究以0代表天氣因子正常情况的數值，作為天氣因子距平值之參考值。本研究使用普通最小平方(ordinary least square, OLS)與地理加權迴歸(geographically weighted regression, GWR)模型篩選與登革熱相關之社會經濟因子人口密度、失業率、貧困率、地區生產總值(gross regional domestic product, GRDP)、低教育率(low education, Le)與高教育率(high education, He)，以及環境風險因子(红樹

林、森林、熱帶草原、農業、水田、灌木、田野、植被、沼澤、河流、湖泊和水庫)，透過探索性迴歸評估並解釋變量的擬合度。中爪哇地區研究期間患病率最高的三個縣/市為Semarang City (1,120 /每10萬人)、Magelang City (1,051 /每10萬人) 和Jepara County (883 /每10萬人)。其中雨季（11 月至 3 月）的流行率較高表示中爪哇地區的登革熱具有強烈的季節性模式。本研究同時發現極端高溫對登革熱的影響往往比極端低溫更強烈。極端溫度整合分析顯示，極端高溫對中爪哇東北部地區登革熱患病率有顯著影響。在Semarang氣象站區域相對風險RR 值為 6.4

1 (95% CI：1.16, 35.3)。中爪哇大部分地區極端強降雨對登革熱患病率的影響略高於極端低降雨，其中Tegal氣象站區域之RR值最高，其RR值為10.8 (95% CI：2.91，40.3)。極端低溫和極端高溫對整個研究區域的登革熱風險沒有影響。極端降水整合分析發現，極端降水與中爪哇 Tegal 氣象站西部地區之登革熱風險具有顯著相關，其RR值 為 5.59 (95% CI：1.01, 30.7)。另外，極低的降雨異常影響了中爪哇東部的登革熱風險，其中Semarang氣象站區域的RR值最高，其RR值為2.52 (95% CI：1.64, 3.88)。迴歸分析發現，登革熱發生風險與人

口密度、貧困率及熱帶雨林覆蓋率有相關。本研究進一步比較全球(OLS)與本地(GWR)迴歸模型之評估性能，發現最佳的OLS迴歸模型顯示調整後的R2为0.51，而GWR模型顯示調整後的R2為0.65。此外，相較於OLS模型(464.8)，GWR模型具有較低的AICc 值(463.4)，代表在本研究中GWR模型比OLS更能解釋疾病的空間變異性，但兩者皆能應用於不同風險因素對疾病風險變異性之研究。根據迴歸分析結果指出，人口密度往往與登革熱之風險呈負相關，儘管在中爪哇中部地區具有正相關，而貧困率在中爪哇的東北部地區顯示出强烈的負相關，此外，中爪哇西部地區的熱帶草原覆蓋率是預測登革熱的最積極影響因素。極端

天氣因子事件及異常現象對中爪哇大部分地區的登革熱發生風險具有顯著相關，而空間分析结果顯示，大多數登革熱病例集中在農村地區，但中爪哇地區部分城市也顯示出較高的登革熱負擔，低人口及廣泛的熱帶草原覆蓋率與登革熱發生風險呈正相關，而高收入(低貧困率)也會增加登革熱的發生風險。此時空分析為改善公共衛生之决策提供了證據，本研究建議根據當地氣候、社會經濟和環境條件實施預防策略及計畫。