
一 | On Tuesday night, the 74-year-old musician was approximately 40 minutes into his show at the Pine Knob Music Theatre when he apparently sat down on stage and appeared to lose consciousness.,Photos and videos of the incident were published on social media networks.,At @pineknob #carlossantana having to sit down on the stage right before they stopped the show. Glad he seems ok now pic.twitter.com/6tcAo4i0wQ— Josh Winters (@JoshWin30343499) July 6, 2022,Carlos Santana just collapsed in middle of concert at Pine Knob, Clarkston Mi pic.twitter.com/Uchy3ugwMS— Jo-Ann Barnas (@JoAnnBarnas) July 6, 2022,Later, Santana's manager said that he was "doing well".,"Rock Legend Carlos Santana was overwhelmed by heat exhaustion and dehydration during a concert on Tuesday (5 July) evening in Michigan," manager Michael Vrionis said, as quoted by the Fox News. "The guitar great was taken from his show at Pine Knob Music Theatre … Carlos was taken to the emergency department at McLaren Clarkston for observation and is doing well … The show for tomorrow 6 July at The Pavilion at Star Lake (formerly the S&T Bank Music Park) in Burgettstown, Pennsylvania will be postponed. More details to follow thru Live Nation.",Santana was born on 20 July 1947 in Jalisco, Mexico. In 1966 he created the Santana group and since then his music has been enjoyed in the United States and all over the world.。 发表在《PLOS Digital Health》上的一项新研究发现,通过智能手机传感器被动追踪运动数据可以有效预测一个人的五年死亡风险,准确率约为70%。

二 | 这项研究的结果则是基于大量的证据得出,其显示了步行速度和一般健康之间的相关性。为了达到准确的健康和死亡率预测,先前的研究通常要求参与者全天候佩戴专门的健身追踪器或在实验室条件下完成“步态分析测试”。然而,这项新研究想知道通过普通智能手机中的传感器收集的运动数据是否足以提供准确的预测。研究人员研究了一个大型数据集,其包括来自英国生物银行的10万名参与者。这些人佩戴了一周的手腕活动监测器并被跟踪了至少五年。这是目前最大的运动传感器数据集。

三 | 据研究人员称,这些健身追踪器收集的短时运动强度数据类似于一个人口袋里的智能手机可以捕获的数据。“尽管这些数据是从活动监测器中收集的,但我们的传感器模型只使用了使用廉价的、目前可用的手机收集的可行的输入,”研究人员在研究中解说道,“这是可能的,因为我们用廉价手机进行了广泛的临床实验,为心肺病人的健康状况开发了高度准确的预测模型。

四 | ”利用每天仅六分钟的跟踪行走强度的数据,预测算法可以提供五年的死亡风险估计,其准确性跟全天候可穿戴设备或更复杂的临床步态测试收集的数据一样。

五 | 这些发现增加了越来越多的研究,这些研究探讨了估计一个人的死亡风险的各种方法。简单的眼部扫描、血液筛查或简短的平衡测试都被提议作为筛查人们早期死亡风险的方法。目前正在计划进行更大规模的试验以更具体地关注从智能手机直接收集的数据。

六 | 并且研究人员正在努力使研究队列尽可能地多样化以使预测模型在各种人群中都能准确。

七 | 研究人员在研究报告中总结道:“这对健康公平来说特别重要,因为健康风险最高的人群往往资源最少--所以最有可能拥有廉价手机而不是可穿戴设备的人将从简单的评估中受益最大。手机应用可以在日常生活中记录6分钟的连续行走,然后通过人口分析计算出风险分层的预测模型。

八 |
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Published on:15:19:20
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