【Famosa presentadora china de transmisión en vivo recibe multa de 210 millones de dólares por evasión fiscal | #薇娅偷逃税被追缴并处罚款13.41亿元# 】La famosa presentadora de transmisión en vivo, Huang Wei, más conocida como Viya, fue sancionada con una multa de 1.340 millones de yuanes (unos 210 millones de dólares) por evasión fiscal, informó el lunes la autoridad de impuestos de China.
Entre 2019 y 2020, Huang evadió 643 millones de yuanes en impuestos al ocultar sus ingresos personales y declarar falsamente la naturaleza de sus ingresos mientras no pagaba 60 millones de yuanes en otros impuestos, detalló un comunicado emitido en el sitio web de la Administración Estatal de Impuestos.
Entre 2019 y 2020, Huang evadió 643 millones de yuanes en impuestos al ocultar sus ingresos personales y declarar falsamente la naturaleza de sus ingresos mientras no pagaba 60 millones de yuanes en otros impuestos, detalló un comunicado emitido en el sitio web de la Administración Estatal de Impuestos.
【伊朗女赛车手建收容所悉心照顾流浪狗｜Una piloto de motos iraní cuida de 150 perros callejeros con discapacidades】伊朗摩托车手Meryem Talayi七年前在租借的土地上为流浪狗建立了一个收容所，日常悉心照顾流浪狗。Con una pasión por ayudar a los animales, un piloto de motos y actriz de cine iraní ha establecido un refugio para 150 perros callejeros con discapacidades. Meryem Talayi, ganadora de una carrera de motos femenina hace dos años y protagonista de algunas películas, alquiló un local en la localidad de Shahriar, a unos 25 kilómetros de la capital, Teherán, y creó un refugio para perros callejeros con discapacidades, ciegos o abandonados, de los que se ocupa desde hace siete años. Más: https://t.cn/A6x3qrah
#临床肝胆病杂志#
【终末期肝病评分模型在死亡率预测中的表现及在病因学中的潜在作用】
尽管MELD评分模型的鉴别能力通常被认为是可以接受的，但其校准仍不清楚。在一项验证研究中，我们评估了3种模型的鉴别和校准能力：原始MELD-TIPS，用于预测TIPS术后的存活率；经典的MELD-Mayo；以及UNOS使用的MELD-UNOS。还对重新校准和更新模型进行了探索。
总共包括776名接受选择性TIPS的患者和445名未行TIPS的患者。用3个MELD版本计算了3个月、6个月和12个月的死亡率预测值，通过c-统计来评估识别能力，通过比较预测和观察到的风险的十分位数来评估校准能力。Cox、Fine和Grey 模型用于重新校准和预后分析。
TIPS/非TIPS队列中患者的主要特征为：病毒性402/188，酒精性185/130，非酒精性脂肪性肝炎65/33；平均随访±标准差为25±9/19±21个月；3-6-12个月时的死亡人数分别为57-102-142/31-47-99。在预测时间和分数方面，TIPS组的C统计数据范围为0.66至0.72，非TIPS组的C统计数据范围为0.66至0.76。事后分析显示，非病毒性肝硬化患者的c统计数据较差，且在非TIPS队列患者的c统计数据差的更明显。MELD-TIPS的校准是可以接受的，但MELD-Mayo和-UNOS的校准在很大程度上令人不满意，其性能在重新校准后有了很大改善。预后分析表明，年龄、白蛋白和TIPS指征可用于更新MELD。
在这项验证研究中，MELD评分的表现很大程度上令人不满意，尤其是在非病毒性肝硬化中。我们提出了MELD重新校准和更新MELD分数的候选变量。
摘译自：D’Amico G, Maruzzelli L, Airoldi A,et al. Performance of the model for end-stage liver disease score for mortality prediction and the potential role of etiology, Journal of Hepatology (2021), doi: https://t.cn/A6xmXyVL
吉林大学第一医院 张成港 郭晓林 报道
【终末期肝病评分模型在死亡率预测中的表现及在病因学中的潜在作用】
尽管MELD评分模型的鉴别能力通常被认为是可以接受的，但其校准仍不清楚。在一项验证研究中，我们评估了3种模型的鉴别和校准能力：原始MELD-TIPS，用于预测TIPS术后的存活率；经典的MELD-Mayo；以及UNOS使用的MELD-UNOS。还对重新校准和更新模型进行了探索。
总共包括776名接受选择性TIPS的患者和445名未行TIPS的患者。用3个MELD版本计算了3个月、6个月和12个月的死亡率预测值，通过c-统计来评估识别能力，通过比较预测和观察到的风险的十分位数来评估校准能力。Cox、Fine和Grey 模型用于重新校准和预后分析。
TIPS/非TIPS队列中患者的主要特征为：病毒性402/188，酒精性185/130，非酒精性脂肪性肝炎65/33；平均随访±标准差为25±9/19±21个月；3-6-12个月时的死亡人数分别为57-102-142/31-47-99。在预测时间和分数方面，TIPS组的C统计数据范围为0.66至0.72，非TIPS组的C统计数据范围为0.66至0.76。事后分析显示，非病毒性肝硬化患者的c统计数据较差，且在非TIPS队列患者的c统计数据差的更明显。MELD-TIPS的校准是可以接受的，但MELD-Mayo和-UNOS的校准在很大程度上令人不满意，其性能在重新校准后有了很大改善。预后分析表明，年龄、白蛋白和TIPS指征可用于更新MELD。
在这项验证研究中，MELD评分的表现很大程度上令人不满意，尤其是在非病毒性肝硬化中。我们提出了MELD重新校准和更新MELD分数的候选变量。
摘译自：D’Amico G, Maruzzelli L, Airoldi A,et al. Performance of the model for end-stage liver disease score for mortality prediction and the potential role of etiology, Journal of Hepatology (2021), doi: https://t.cn/A6xmXyVL
吉林大学第一医院 张成港 郭晓林 报道
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