Вби статистика: в зеркале статистики — «ИнфоМедФармДиалог»

Содержание

Чем можно заразиться в больнице

Обращаясь в больницу, пациент надеется, что ему будет оказана своевременная и качественная помощь. Однако бывает и так, что больной попадает в стационар с одним диагнозом, а уже в лечебном учреждении приобретает и второй, и третий. В 2020 году в больницах заразились 130 803 человека — это в пять раз больше, чем годом ранее. Такая информация содержится в докладе Роспотребнадзора, размещённом на официальном сайте ведомства. Чем можно заразиться в российских больницах и как этого избежать,  разбиралась «Парламентская газета».

Коронавирус плюс

В 2020 году смертность в России выросла на 17,9 процента. На ситуацию, безусловно, повлиял коронавирус. Однако его взнос в печальную статистику составил всего 31 процент, рассказала в феврале 2021 года вице-премьер Татьяна Голикова на брифинге в Правительстве.

При этом с учётом умерших от других заболеваний, но имевших положительный тест на ковид, так называемая избыточная смертность — то есть свыше традиционной статистики — составила 50 процентов, уточнила вице-премьер.

Чаще всего к смерти на фоне ковида, по статистике, приводили болезни сердечно-сосудистой системы — 67 процентов и заболевания эндокринной системы — 14 процентов (в основном — сахарный диабет).

При этом подхватить COVID-19 сегодня запросто можно даже в медицинских учреждениях, куда те же сердечники или диабетики обращаются за помощью, рассказал «Парламентской газете» член Комитета Совета Федерации по социальной политике, заслуженный врач России Владимир Круглый.

«По данным многочисленных исследований, в том числе и Роспотребнадзора, лечебные учреждения становятся одним из основных источников заражения коронавирусом наряду с транспортом, массовыми мероприятиями. Чаще это поликлиники, реже больницы», — сказал сенатор.

Чтобы снизить риски заражения ковидом в медицинских учреждениях, в первую очередь нужно соблюдать все предписания, тем более что они разработаны и чётко прописаны, отметил Круглый.

«Это выделение отдельного входа и особых зон в поликлиниках для граждан с признаками ОРВИ, разделение потоков пациентов и их более чёткая маршрутизация в больницах, соблюдение дистанции и масочного режима в частных клиниках, где делают тесты на ковид. К сожалению, пока мы видим такую картину далеко не везде», — заметил Круглый.

Как результат, с 2020 года растёт число исков в суд на медорганизации, которые пациенты обвиняют в заражении коронавирусом. Такое право у россиян действительно есть, разъяснили на правовом портале журнала «Юрист компании».

«В соответствии со статьей 1068 ГК РФ юридическое лицо возмещает вред, причинённый его работником при исполнении трудовых обязанностей. Персонал клиники состоит в трудовых отношениях, поэтому гражданско-правовую ответственность за вред, причиненный здоровью гражданина при оказании медицинской помощи, включая заражение COVID-19, несёт медицинская организация», — объяснил правой портал.

Гнойные инфекции, эндометрия, конъюнктивит

Заразиться в больнице или поликлинике можно не только коронавирусом. В 2011 году в России был введено понятие «инфекция, связанная с оказанием медицинской помощи» (ИСМП). Оно пришло на смену термину «внутрибольничная инфекция», которым пользовались до этого для определения заболеваний, полученных в стационарах.

Под ИСМП же понимают все случаи инфицирования, связанные с оказанием любых видов медицинской помощи: скорой, стационарной, амбулаторно-поликлинической, а также в санаторно-оздоровительных учреждениях. Кроме того, под это же понятие попадают случаи инфицирования медиков на работе.

До 2019 года до 80 процентов ИСМП приходилось на гнойно-септические инфекции, например послеоперационные осложнения. Именно поэтому по статистике подхватить инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи, чаще всего можно было в хирургии, реанимации, отделении гемодиализа, а также стоматологии.

Внутрибольничные инфекции — большая проблема и для родильных стационаров. Среди распространённых ИСМП там — эндометриты  у рожениц, а также конъюнктивиты у новорождённых. 

Инфекция считается приобретённой в медучреждении, если она возникла через 48 часов и более после поступления или обращения в больницу, поликлинику, санаторий при условии, что на момент обращения у пациента не было таких симптомов.

«Такие внутрибольничные инфекции отличаются от внебольничных большей агрессивностью. Они более  устойчивы к антибиотикам, что значительно затрудняет их лечение. И резистентность к таким лекарствам в последние годы только возрастает», — рассказал Владимир Круглый.

130 тысяч вторичных диагнозов

Статистику по ИСМП за 2020 год подвели в Роспотребнадзоре. Главный печальный итог — пятикратный рост случаев инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи в России. Всего в прошлом году в больницах заразилось 130 803 человека. Для сравнения, в 2019 году таких случаев было всего 25 463.

«Рост ИСМП обусловлен пандемией COVID-19, большинство случаев которой вошли в группу «других инфекционных заболеваний» (100 814 случаев в 2020 году против 2341 —  в 2019-м) и в группу «инфекций нижних дыхательных путей» (15 919 случаев против 7909 ранее)», — отчитались в Роспотребнадзоре.

Читайте также:

• Дмитрий Хубезов: коронавирус сегодня «помолодел» • Вирусолог предупредил о риске появления новых мутаций COVID-19 в России • Эксперт: заболеваемость детей COVID-19 растет из-за «дельта»-штамма

Таким образом, за вычетом коронавируса на другие заболевания, приобретённые в медучреждениях в 2020 году, пришлось около 15 тысяч случаев. Это те же гнойно-септические инфекции у рожениц, стафилококки — у детей. А также четыре случая заражения гепатитом В и один — ВИЧ-инфекцией.

Кроме того, в 2020 году в 15 субъектах были зафиксированы внутрибольничные очаги кори. Тогда в Москве, Санкт-Петербурге, Московской, Тамбовской, Оренбургской, Амурской областях, а также других регионах корью заболели 70 человек.

«Корь — чрезвычайно опасное заболевание. Если в здании, даже не на одном этаже с вами, находится человек, заболевший корью, скорее всего, заболеют все, кто не имеет иммунитета. Именно поэтому важно делать прививку от кори. К счастью, в России сохраняется уровень такой вакцинации», — отметил Владимир Круглый.

Краевая научно-практической конференция «Внутрибольничные инфекции в лечебно-профилактических учреждениях. Рациональный подход к выбору способов и методов профилактики внутрибольничных инфекций в лечебно-профилактических учреждениях»

Краевая научно-практической конференция

«Внутрибольничные инфекции в лечебно-профилактических учреждениях. Рациональный подход к выбору способов и методов профилактики внутрибольничных инфекций в лечебно-профилактических учреждениях»

 

26 октября 2012 год, г. Хабаровск

 

В соответствии с распоряжением министерства здравоохранения Хабаровского края от 22.10.2012 № 1215-р в городе Хабаровске 26 октября 2012 года состоялась краевая научно-практическая конференция «Внутрибольничные инфекции в лечебно-профилактических учреждениях. Рациональный подход к выбору способов и методов профилактики внутрибольничных инфекций в лечебно-профилактических учреждениях».

Конференция проводилась на базе КГБУЗ «Институт повышения квалификации специалистов здравоохранения».

Профилактика внутрибольничных инфекций является одной из актуальных проблем современного здравоохранения, так как под угрозой заражения находятся как пациенты и медицинский персонал.

В настоящее время вместо термина «внутрибольничная инфекция» используется термин «инфекция, связанная с оказанием медицинской помощи». Главным  государственным  санитарным  врачом  Российской Федерации Г.Г. Онищенко 06.11.2011 г. утверждена Национальная концепция профилактики инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи.

Инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи, поражают 5 — 10% пациентов, находящихся в стационарах, и занимают десятое место в ряду причин смертности населения. В России по данным официальной статистики ежегодно регистрируется примерно 30 тысяч случаев инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи, однако эксперты считают, что их истинное число составляет не менее 2 — 2,5 млн. человек. Основные причины распространения инфекционных болезней внутри учреждений – несоблюдение санитарно-противоэпидемического режима.

В работе конференции приняли участие руководители и врачи — специалисты, заведующие стерилизационными отделениями, главные медицинские сестры больниц, клиник и поликлиник Хабаровского края. С докладами по тематике конференции выступили специалисты министерства здравоохранения края, Управления Роспотребнадзора по Хабаровскому краю, ведущие ученые г. Москва.

В ходе конференции рассмотрены вопросы об эпидемиологии внутрибольничных инфекций в учреждениях здравоохранения Хабаровского края, современные принципы дезинфекции в многопрофильных больницах, возможности бактериологической диагностики внутрибольничных инфекций, профилактика и лечение гнойно-септических осложнений, внедрения современных медицинских технологий в клиническую практику.

Россиян избавят от внутрибольничных инфекций | Статьи

Российские больницы и поликлиники получили первые методические указания о том, как эффективно выявлять устойчивые к дезинфекции микроорганизмы и подбирать средства, способные их полностью уничтожить. Предполагается, что каждая медицинская организация должна будет проводить такой мониторинг раз в полгода. По словам специалистов в сфере дезинфектологии и эпидемиологии, до последнего времени такие мероприятия проводились не системно, а в некоторых больницах отсутствовали совсем. Именно поэтому не удавалось победить внутрибольничные инфекции, с которыми сталкиваются практически все стационары страны.

По экспертным оценкам, реальная заболеваемость внутрибольничными инфекциями в нашей стране составляет около 2,5 млн случаев в год. Если ничего не изменится, то к 2050 году количество пациентов, подхвативших в стационаре пневмонию, гнойно-септическое заболевание, кишечную инфекцию и инфекции мочевыводящих путей, вырастет до 10 млн случаев ежегодно.

ПОДРОБНЕЕ ПО ТЕМЕ

Методические указания «Оценка чувствительности к дезинфицирующим средствам микроорганизмов, циркулирующих в медицинских организациях» разработаны экспертами институтов, подведомственных Роспотребнадзору РФ, и утверждены главным государственным санитарным врачом.

— В Российской Федерации среди пациентов медицинских организаций, по данным официальной статистики, ежегодно регистрируется около 25–30 тыс. случаев инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи (ИСМП). Однако, по различным экспертным оценкам, ИСМП поражают от пяти до десяти процентов пациентов стационаров, реально составляя не менее 2,5 млн случаев в год, — сообщили «Известиям» в пресс-службе Роспотребнадзора.

Эксперты ведомства также отметили, что больные с ИСМП находятся в стационаре в два, а то и в три раза дольше, чем другие пациенты. В среднем их выписка задерживается на десять дней, а риск летального исхода увеличивается в пять, а иногда и в семь раз.

Директор НИИ дезинфектологии, доктор медицинских наук, профессор Николай Шестопалов рассказал «Известиям», что утвержденные методические указания позволят снизить заболеваемость внутрибольничными инфекциями в три раза. Конечно, при условии, что медицинские организации будут им добросовестно следовать.

— В документе описан метод выявления микроорганизмов, резистентных к используемым дезинфицирующим средствам. А также даны рекомендации по подбору эффективного средства, благодаря которому с ИСМП можно эффективно бороться в каждом конкретном случае, — сказал Николай Шестопалов. Он отметил, что раньше такая работа велась точечно, далеко не во всех больницах и поликлиниках. Теперь же выявлять устойчивые штаммы будут все медорганизации по единой методике. Заниматься этим будут сотрудники микробиологических лабораторий, расположенных в больницах. Организовывать такую работу будут главные врачи, а контролировать — Роспотребнадзор.

— Наш институт в год регистрирует порядка 50–70 новых дезинфицирующих средств, из них примерно треть может быть использована в медорганизациях. Так что проблем с подбором эффективных препаратов нет, — подчеркнул профессор Шестопалов.

Научный сотрудник отдела коллекционных культур Государственного научного центра прикладной микробиологии и биотехнологии Елена Детушева рассказала «Известиям», что в ходе мониторинга будут определять не только эффективное дезинфицирующее средство, но и его необходимую концентрацию. До недавнего времени большинство методов выявления чувствительности бактерий к биоцидам (антисептикам и дезинфектантам) были основаны на исследовании планктонных форм бактерий (свободно плавающих в питательной среде). При этом не учитывалось, что в большинстве случаев патогенные бактерии находятся в форме биопленок, то есть конгломератов клеток, прикрепленных друг к другу и окруженных защитным веществом.

— Оценку эффективности антибактериальных препаратов предпочтительно проводить именно на бактериальных биопленках. Они значительно более устойчивы к антимикробным препаратам, чем клетки в планктонном состоянии, — отметила Елена Детушева.

Она подчеркнула, что при использовании недостаточно концентрированных дезинфектантов, которыми обрабатываются медицинские изделия, все поверхности в палатах, перевязочных кабинетах, родовых залах и столовых, выжившие патогенные штаммы способны приобретать устойчивость к используемому средству.

— Например, хлоргексидин в концентрации 0,05% не убивает все микроорганизмы, особенно в состоянии биопленки. Поэтому мы рекомендуем использовать концентрацию 1,5% для обработки слизистых и раненых поверхностей, — уточнила эксперт.

Однако существует ряд вопросов, которые еще предстоит решить, чтобы сделать мониторинг эффективным. По словам Елены Детушевой, в некоторых медицинских организациях не хватает квалифицированного персонала. Микробиологические лаборатории были закрыты из-за недостатка финансирования. Также возможно сокрытие случаев  заболевания внутрибольничными инфекциями, что усложняет организацию грамотного мониторинга.

Если подход к профилактике госпитальных инфекций не изменится, то, по экспертным оценкам, показатель заболеваемости  внутрибольничными инфекциями может возрасти в несколько раз и к 2050 году составить около 10 млн случаев в год.

Николай Шестопалов рассказал, что в целом проблема профилактики ИСМП очень многогранна и предусматривает комплексный, мультидисциплинарный подход. Напомним, что в конце 2016 года Дмитрий Медведев поручил Роспотребнадзору подготовить предложения по организации системы эпидемиологического надзора, включая в том числе и профилактику внутрибольничных инфекций.

С заботой о пациенте

Медсестры Тамбовщины встретились на II областной научно-практической конференции «Дезинфекция в ЛПУ. Новые тенденции в повседневной практике»
При слове «больница» многие из нас вспоминают белые коридоры, белые простыни, белые халаты докторов и запах дезинфицирующих жидкостей. К сожалению, полнейшая стерильность не всегда может быть достигнута в условиях стационара. Несмотря на соблюдение «правил чистоты», посредством воздуха, различных жидкостей, при контакте больных друг с другом могут передаваться самые различные заболевания. Согласно официальной статистике, ежегодно в России регистрируется от пятидесяти до шестидесяти тысяч случаев внутрибольничной инфекции. Показатель не самый позитивный, ведь внутрибольничные инфекции увеличивают время пребывания пациента в больнице в два-три раза. Способы избежать дополнительного заболевания, вне всяких сомнений, существуют. Они заключаются в переходе районных больниц, поликлиник, родильных домов и лабораторий на современные способы дезинфекции.
О самом важном
Как избежать внутрибольничных инфекций? Как обеспечить грамотную работу клининговой службы? Какое дезинфицирующее средство лучше выбрать? Актуальных вопросов на форуме было поднято немало.
— Это наша непосредственная работа – деятельность медицинских сестер, которая заключается в обеспечении безопасности пациентов и защите медицинского персонала от внутрибольничных инфекций, — считает председатель Ассоциации медицинских сестер Тамбовской области, старшая медицинская сестра поликлиники ТОГБУЗ «ГКБ № 3 г. Тамбова» Елена Андреева.
Более двухсот делегатов – членов Ассоциации медицинских сестер Тамбовской области – собрались на ставшую традиционной конференцию. Медработники представляли большинство крупных медицинских организаций нашей области. Непосредственное участие в работе конференции приняли медицинские сестры и нашей больницы.
Первый доклад – «Дезинфекция в отделениях повышенного риска» подготовила член Ассоциации медицинских сестер Тамбовской области, акушерка акушерского отделения нашей больницы Наталия Мурлыкина. В ходе своего выступления она дала подробный анализ способам передачи внутрибольничных инфекций, подчеркнула необходимость тщательной дезинфекции в отделениях повышенного риска, к которым относятся, в частности, акушерские стационары, операционные блоки и перинатальные центры. К слову, во многом благодаря тщательной работе в плане дезинфекции помещений и оборудования ТОГБУЗ «ГКБ № 3 г.Тамбова» удалось достигнуть положительной динамики относительно заболеваемости внутрибольничными инфекциями.
Правильность проведения текущих и генеральных уборок в отделениях высокого риска является неотъемлемой частью поддержания надлежащего санитарно-гигиенического и противоэпидемического режима и условием снижения риска возникновения госпитальной инфекции, — отметила Наталия Мурлыкина. — В системе мероприятий по обеспечению санитарно-эпидемиологического благополучия в медицинских организациях важная роль принадлежит обеззараживанию рук медицинского персонала, которые являются фактором передачи различных патогенных и условно-патогенных микроорганизмов. Поэтому подходы к определению профилактических мер, связаны с обеззараживанием – обработкой рук медицинского персонала кожными антисептиками, которые отвечают всем санитарным нормам. Применение современного оборудования и технологий при проведении дезинфекционных мероприятий в ЛПУ является перспективным направлением совершенствования системы профилактики внутрибольничных инфекций в медицинских организациях, связанных с оказанием медицинской помощи населению и повышению безопасности и качества медицинских услуг.
Задачи современности
В ходе II областной научно-практической конференции «Дезинфекция в ЛПУ. Новые тенденции в повседневной практике» областные специалисты также выступили с докладами о профилактике ВБИ, представители производителей медицинского оборудования рассказали о продукции собственных предприятий. Так, средним медработникам региона был предложен вариант модернизации клининговой службы. Возможность отказаться от тяжелых ведер с дезинфицирующим раствором, тряпок и швабр восприняли исключительно с положительной стороны. Также медпроизводители отметили важность повышения безопасности работы сестринского персонала медицинской организации и предложили использовать в работе медучреждений мебель и оборудование из современных, легко чистящихся материалов.
В заключение форума с докладом «Отчет о Всероссийской научно-практической конференции 28-29 мая 2015 г. в г.Тюмень» выступила главный внештатный специалист по управлению сестринской деятельностью Управления здравоохранения Тамбовской области Марина Белевитина.
На сегодняшний день Ассоциация медицинских сестер Тамбовской области объединяет свыше четырех тысяч средних медицинских и фармацевтических работников региона. Медицинские сестры ТОГБУЗ «ГКБ № 3 г.Тамбова» принимают активное участие в разносторонней деятельности этого общественного объединения.
Мария МАРТОВА

Материал опубликован в газете «Тамбовский курьер»

Источник Победите переедание, статистика показывает, что у большинства женщин расстройство пищевого поведения

Как человек может узнать, есть ли у него расстройство пищевого поведения? По данным Американской психологической ассоциации, признаки расстройства пищевого поведения могут включать:

  • Экстремальная диета
  • Сбор и очистка
  • Социальный уход
  • Эмоциональное питание

Кроме того, автор Сьюзан Хаворт-Хеппнер в своей книге «Семья, культура и личность в развитии расстройств пищевого поведения » описывает следующие симптомы расстройства пищевого поведения:

  • Потеря контроля при переедании
  • Чувство стыда после переедания
  • Избегание ситуаций с едой
  • Чрезмерная диета
  • «Знание — сила»,  по словам Найта, «потому что, как только женщины узнают, что их питание нарушено, они могут что-то с этим сделать. » Найт, которая опросила более 5000 женщин, которые сами сообщили о расстройствах пищевого поведения, поделилась своими тремя главными рекомендациями по освобождению от расстройств пищевого поведения,  «Во-первых, прекратите сидеть на диете. Национальный институт здоровья сообщает, что диета является определяющим фактором нового расстройства пищевого поведения, и мы обнаружили то же самое. Диета имеет противоположный эффект, на который многие надеются. Во-вторых, поделитесь своим опытом с кем-то, кому вы доверяете. Поделитесь своей историей, чтобы разорвать порочный круг стыда. Наконец, найдите правильную профессиональную помощь.» 

    Расстройства пищевого поведения являются нормой для различных групп женщин. Исследование Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл также показало, что расстройства пищевого поведения одинаково широко распространены среди представителей разных рас, национальностей и возрастов. Женщины в возрасте 30-40 лет сообщают о расстройствах пищевого поведения так же часто, как и подростки. Чтобы остановить эпидемию расстройств пищевого поведения, важно понимать, что проблема заключается не только в том, с чем сталкиваются девочки-подростки. расстройства пищевого поведения.Компания жертвует часть своей прибыли на благотворительные цели, которые улучшают жизнь женщин и детей во всем мире. Программа Beat the Binge, созданная основателем Лидией Найт — сертифицированным тренером по здоровому образу жизни и лауреатом премии Sacred Service Award, помогла более 1000 человек избавиться от переедания. Для получения дополнительной информации посетите сайт Beat The Binge в Facebook, Instagram и Twitter. Для получения дополнительной информации посетите https://www.lifewithlydia.com/.

    КОНТАКТЫ
    Лидия Найт
    [email protected]
    719-445-8529

    ИСТОЧНИК Beat the Binge

    Статистика расстройств пищевого поведения UK | Приорат

    Расстройства пищевого поведения, включая нервную анорексию, нервную булимию, компульсивное переедание (BED) и другие уточненные расстройства питания или приема пищи (OSFED), которые также могут быть известны как «расстройства пищевого поведения, не уточненные иначе (EDNOS)», ответственны за более потери жизни, чем любое другое состояние психического здоровья, и, к сожалению, становятся все более распространенными. За последние 30-40 лет распространенность расстройств пищевого поведения увеличилась и стала широко распространенной проблемой в Великобритании и во всем мире.

    Мы в Priory понимаем, что справиться с расстройством пищевого поведения может быть сложно. Однако, если вы считаете, что вы или кто-то из ваших знакомых борется с расстройством пищевого поведения, важно знать, что вы не одиноки и что помощь специалиста доступна. Priory является крупнейшим в Великобритании независимым поставщиком лечения расстройств пищевого поведения в Великобритании, а больницы и центры здоровья по всей стране предлагают квалифицированное и проверенное лечение расстройств пищевого поведения.

    Наша высококвалифицированная команда врачей признает, что расстройства пищевого поведения — это сложные состояния, которые уникальны для каждого человека. Таким образом, мы адаптируем наши программы лечения для удовлетворения индивидуальных потребностей каждого пациента, давая вам возможность справиться со своими симптомами, устранить любые основные причины и триггеры ваших разрушительных пищевых привычек и добиться полного и устойчивого выздоровления.

    Статистика расстройств пищевого поведения в Великобритании

    Исследования показывают, что:

    • Между 1.25 и 3,4 миллиона человек в Великобритании страдают расстройством пищевого поведения
    • Около 25% людей, страдающих расстройством пищевого поведения, составляют мужчины
    • Большинство расстройств пищевого поведения развиваются в подростковом возрасте, хотя есть случаи развития расстройств пищевого поведения у детей в возрасте 6 лет и у взрослых в возрасте 70 лет
    • Расстройства пищевого поведения чаще всего встречаются у лиц в возрасте от 16 до 40 лет
    • Около 10% людей, страдающих расстройством пищевого поведения, страдают нервной анорексией
    • Средний возраст начала нервной анорексии составляет 16-17 лет
    • 40% людей, страдающих расстройством пищевого поведения, страдают нервной булимией
    • Средний возраст начала нервной булимии составляет 18-19 лет
    • Остальные пациенты относятся к категориям расстройств пищевого поведения BED или OSFED
    • Исследования показывают, что люди, члены семьи которых страдают расстройствами пищевого поведения, более склонны к развитию расстройств пищевого поведения сами по сравнению с людьми, у которых нет семейной истории этих заболеваний
    • Расстройства пищевого поведения имеют самые высокие показатели смертности среди психических расстройств
    • Нервная анорексия имеет самый высокий уровень смертности среди всех психических расстройств в подростковом возрасте
    • Чем раньше обратиться за лечением расстройства пищевого поведения, тем выше шансы больного на выздоровление

    Эти статистические данные о расстройствах пищевого поведения в Великобритании получены на основе данных, опубликованных Beat и Anorexia and Bulimia Care .

    Кризисная помощь в Priory

    Служба поддержки клиентов Priory доступна 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, чтобы гарантировать, что те, кто находится в кризисной ситуации, могут быть максимально быстро направлены к наилучшей возможной поддержке. Бригады специалистов в наших жилых учреждениях могут помочь стабилизировать состояние тех, кто нуждается в немедленной помощи в связи с расстройством пищевого поведения или другими проблемами психического здоровья.

    Статистика голода — Победить Оберн Победить Голод

    Статистические данные на этой странице взяты из множества источников из Alabama Possible, Feeding America, Министерства труда и Министерства сельского хозяйства США, а также из Программы дополнительной помощи в области питания.Министерство сельского хозяйства США определяет отсутствие продовольственной безопасности как «экономическое и социальное состояние на уровне домохозяйств, связанное с ограниченным или неопределенным доступом к достаточному питанию». Они также подразделяют продовольственную безопасность и отсутствие продовольственной безопасности на четыре уровня: высокая продовольственная безопасность, предельная продовольственная безопасность, низкая продовольственная безопасность и очень низкая продовольственная безопасность. Министерство здравоохранения и социальных служб определяет рекомендации по бедности, чтобы определить, кто имеет право на федеральные субсидии и помощь. Текущий порог бедности (обычно называемый чертой бедности) для семьи из четырех человек составляет 24 600 долларов.

    Бедность и голод в Западной Алабаме

    округ Бибб

    • Население: 22 643
    • Проживание за чертой бедности: 22,2%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 16,1% (25% детей)

    Округ Фейет

    • Население:16 546
    • Проживание за чертой бедности: 20,4%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 16,1% (25,8% детей)

    Грин Каунти

    • Население: 8 422
    • Жизнь за чертой бедности: 37. 7%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 31,8% (34,7% детей)

    Округ Хейл

    • Население: 14 952
    • Проживание за чертой бедности: 28,5%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 23,6% (25,8% детей)

    Округ Ламар

    • Население: 13 018
    • Проживание за чертой бедности: 24,7%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 16,9% (28,9% детей)

    Округ Мэрион

    • Население: 29 998
    • Жизнь за чертой бедности: 19 лет.8%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 15,0% (25,8% детей)

    округ Пикенс

    • Население: 20 324
    • Проживание за чертой бедности: 24,3%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 21,2% (25,5% детей)

    Округ Самтер

    • Население: 13 040
    • Проживание за чертой бедности: 33,2%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 30,2% (30,3% детей)

    Округ Таскалуса

    • Население: 206 102
    • Жизнь за чертой бедности: 20. 0%
    • Отсутствие продовольственной безопасности: 17,9% (22,2% детей)

    Бедность и голод в Алабаме

    • Алабама является четвертым самым бедным штатом  в США, и 19,2 процента алабамцев живут за федеральной чертой бедности, что заметно больше, чем в среднем по стране (15,5 процента) (Alabama Possible, 2016)
    • 911 440 алабамцев живут в нищете, в том числе 292 330 детей (Feeding America, 2015)
    • В 19 из 67 округов Алабамы уровень бедности превышает 25 процентов (Alabama Possible, 2016)
    • 18.8% жителей Алабамы испытывают нехватку продовольствия (Alabama Possible, 2016)
    • 4,5% жителей Алабамы не имеют работы (Министерство труда Алабамы, 2017 г.)
    • 889 380 человек в среднем получают продовольственные талоны в месяц (Министерство сельского хозяйства США, 2015 г.)
    • Среднемесячное пособие на продовольственные талоны на человека составляет 90,50 долларов США

    Бедность и голод в Америке

    Организация «Алабама Пять-с-плюсом» (AP) «работает над тем, чтобы изменить то, как люди думают и говорят о бедности в Алабаме, с 1993 года. В 2016 году AP создало информационный бюллетень с информацией о бедности и отсутствии продовольственной безопасности в штате Алабама.

    битовых полей | Ссылка на Metricbeat [8.1]

    beats_stats.apm-server.processor.span.transformations

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.span.transformations

    beats_stats.apm-server.processor.error.spans

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.spans

    beats_stats.apm-server.processor.error.stacktraces

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.stacktraces

    beats_stats.apm-server.processor.error.frames

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.frames

    beats_stats. apm-server.processor.error.transformations

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.transformations

    beats_stats.apm-server.processor.error.decoding.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.decoding.errors

    beats_stats.apm-server.processor.error.decoding.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.decoding.count

    beats_stats.apm-server.processor.error.validation.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.error.validation.errors

    beats_stats.apm-server.processor.error.validation.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats. apm_server.processor.error.validation.count

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.spans

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.spans

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.stacktraces

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.stacktraces

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.frames

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.frames

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.transactions

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.transactions

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.transformations

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.transformations

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.decoding.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.decoding.errors

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.decoding.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.decoding.count

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.validation.ошибки

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.validation.errors

    beats_stats.apm-server.processor.transaction.validation.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.transaction.validation.count

    beats_stats.apm-server.processor.sourcemap.counter

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.sourcemap.counter

    beats_stats.apm-server.processor.sourcemap.decoding.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.sourcemap.decoding.errors

    beats_stats.apm-server.processor.sourcemap.decoding.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.sourcemap.decoding.count

    beats_stats.apm-server.processor.sourcemap.validation.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.sourcemap.validation.errors

    beats_stats.apm-server.processor.sourcemap.validation.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.sourcemap.validation.count

    beats_stats.apm-server.processor.metric.transformations

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.metric.transformations

    beats_stats.apm-server.processor.metric.decoding.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.metric.decoding.errors

    beats_stats.apm-server.processor.metric.decoding.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.metric.decoding.count

    beats_stats.apm-server.processor.metric.validation.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.metric.validation.errors

    beats_stats.apm-server.processor.metric.validation.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.processor.metric.validation.count

    beats_stats.apm-server.decoder.deflate.content-length

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.deflate.content-length

    beats_stats.apm-server.decoder.deflate.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.deflate.count

    beats_stats.apm-server.decoder.gzip.content-length

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.gzip.content-length

    beats_stats.apm-server.decoder.gzip.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.gzip.count

    beats_stats.apm-server.decoder.uncompressed.content-length

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.uncompressed.content-length

    beats_stats.apm-server.decoder.uncompressed.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.uncompressed.count

    beats_stats.apm-server.decoder.reader.size

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.reader.size

    beats_stats.apm-server.decoder.reader.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.reader.count

    beats_stats.apm-сервер.decoder.missing-content-length.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.decoder.missing-content-length.count

    beats_stats.apm-server.server.request.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.request.count

    beats_stats.apm-server.server.concurrent.wait.ms

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.concurrent.wait.ms

    beats_stats.apm-server.server.response.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.count

    beats_stats.apm-server.server.response.valid.ok

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.valid.ok

    beats_stats.apm-server.server.response.valid.accepted

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.valid.accepted

    beats_stats.apm-server.server.response.valid.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.valid.count

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.count

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.toolarge

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.toolarge

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.validate

    тип: псевдоним

    псевдоним для: beat.stats.apm_server.server.response.errors.validate

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.ratelimit

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.ratelimit

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.queue

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.queue

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.closed

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.closed

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.forbidden

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.forbidden

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.concurrency

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.concurrency

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.unauthorized

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.unauthorized

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.internal

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.internal

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.decode

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.decode

    beats_stats.apm-server.server.response.errors.method

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.server.response.errors.method

    beats_stats.apm-server.acm.request.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.request.count

    beats_stats.apm-server.acm.response.request.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.request.count

    beats_stats.apm-server.acm.response.unset

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.unset

    beats_stats.apm-server.acm.response.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.count

    beats_stats.apm-server.acm.response.valid.notmodified

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.valid.notmodified

    beats_stats.apm-server.acm.response.valid.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.valid.count

    beats_stats.apm-server.acm.response.valid.ok

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.valid.ok

    beats_stats.apm-server.acm.response.valid.accepted

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.valid.accepted

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.validate

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.validate

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.internal

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.internal

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.queue

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.queue

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.count

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.decode

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.decode

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.toolarge

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.toolarge

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.unavailable

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.unavailable

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.forbidden

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.forbidden

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.method

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.method

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.notfound

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.notfound

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.invalidquery

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.invalidquery

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.ratelimit

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.ratelimit

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.closed

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.closed

    beats_stats.apm-server.acm.response.errors.unauthorized

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.apm_server.acm.response.errors.unauthorized

    beats_stats.beat.host

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.host

    beats_stats.beat.name

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.name

    beats_stats.ритм.тип

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.type

    beats_stats.beat.uuid

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.uuid

    beats_stats.beat.version

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.version

    beats_stats.metrics.system.cpu.cores

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.cpu.cores

    beats_stats.metrics.system.load.1

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.load.1

    beats_stats.metrics.system.load.5

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.load.5

    beats_stats.metrics.system.load.15

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.статистика.система.нагрузка.15

    beats_stats.metrics.system.load.norm.1

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.load.norm.1

    beats_stats.metrics.system.load.norm.15

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.load.norm.15

    beats_stats.metrics.system.load.norm.5

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.system.load.norm.5

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.clients

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.clients

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.queue.acked

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.queue.acked

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.active

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.active

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.dropped

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.dropped

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.failed

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.failed

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.filtered

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.filtered

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.published

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.published

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.retry

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.retry

    beats_stats.metrics.libbeat.pipeline.event.total

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.pipeline.events.total

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.acked

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.acked

    beats_stats.metrics.libbeat.выходные.события.активные

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.active

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.batches

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.batches

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.dropped

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.dropped

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.duplicated

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.duplicates

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.failed

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.failed

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.toomany

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.toomany

    beats_stats.metrics.libbeat.output.events.total

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.events.total

    beats_stats.metrics.libbeat.output.read.bytes

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.read.bytes

    beats_stats.metrics.libbeat.output.read.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.read.errors

    beats_stats.metrics.libbeat.output.type

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.type

    beats_stats.metrics.libbeat.output.write.bytes

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.write.bytes

    beats_stats.metrics.libbeat.output.write.errors

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.output.write.errors

    beats_stats.metrics.libbeat.config.module.running

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.config.running

    beats_stats.metrics.libbeat.config.модуль.старты

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.config.starts

    beats_stats.metrics.libbeat.config.module.stops

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.libbeat.config.stops

    beats_stats.metrics.beat.info.ephemeral_id

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.ephemeral_id

    beats_stats.metrics.beat.info.uptime.ms

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.info.uptime.ms

    beats_stats.metrics.beat.handles.limit.hard

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.handles.limit.hard

    beats_stats.metrics.beat.handles.limit.soft

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.handles.limit.soft

    beats_stats.metrics.beat.handles.open

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.handles.open

    beats_stats.metrics.beat.memstats.gc_next

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.memstats.gc_next

    beats_stats.metrics.beat.memstats.memory_alloc

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.memstats.memory.alloc

    beats_stats.metrics.beat.memstats.memory_total

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.memstats.memory.total

    beats_stats.metrics.beat.memstats.rss

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.memstats.rss

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.id

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.id

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.cfs.period.us

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.cfs.period.us

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.cfs.quota.us

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.cfs.quota.us

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.stats.periods

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.stats.periods

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.stats.throttled.periods

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.stats.throttled.periods

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpu.stats.throttled.ns

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpu.stats.throttled.ns

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpuacct.id

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpuacct.id

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.cpuacct.total.ns

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.cpuacct.total.ns

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.memory.id

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.память.id

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.mem.limit.bytes

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.memory.mem.limit.bytes

    beats_stats.metrics.beat.cgroup.mem.usage.bytes

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cgroup.memory.mem.usage.bytes

    beats_stats.metrics.beat.cpu.system.ticks

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.system.ticks

    beats_stats.metrics.beat.cpu.system.time.ms

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.system.time.ms

    beats_stats.metrics.beat.cpu.total.value

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.total.value

    beats_stats.metrics.beat.cpu.total.ticks

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.total.ticks

    beats_stats.metrics.beat.cpu.total.time.ms

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.total.time.ms

    beats_stats.metrics.beat.cpu.user.ticks

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.user.ticks

    beats_stats.metrics.beat.cpu.user.time.ms

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.stats.cpu.user.time.ms

    beats_state.beat.host

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.host

    beats_state.beat.name

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.name

    beats_state.beat.type

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.type

    beats_state.beat.uuid

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.uuid

    beats_state.beat.версия

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.version

    beats_state.timestamp

    тип: псевдоним

    псевдоним: @timestamp

    beats_state.state.beat.name

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.beat.name

    beats_state.state.host.architecture

    тип: псевдоним

    псевдоним: host.architecture

    beats_state.state.host.hostname

    тип: псевдоним

    псевдоним: host.hostname

    beats_state.state.host.name

    тип: псевдоним

    псевдоним: host.name

    beats_state.state.host.os.platform

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.host.os.platform

    beats_state.state.host.os.version

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.host.os.version

    beats_state.state.input.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.input.count

    beats_state.state.input.names

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.input.names

    beats_state.state.module.count

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.module.count

    beats_state.state.module.names

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.module.names

    beats_state.state.выход.имя

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.output.name

    beats_state.state.service.id

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.service.id

    beats_state.state.service.name

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.service.name

    beats_state.state.service.версия

    тип: псевдоним

    псевдоним: beat.state.service.version

    Розничные продажи Китая, промышленные данные превзошли ожидания

    Граждане покупают еду в уличном киоске в Чэнду, провинция Сычуань, Китай, 22 июня 2021 года.

    Future Publishing | Издательство будущего | Getty Images

    ПЕКИН. Во вторник Китай сообщил о более высоком, чем ожидалось, росте розничных продаж, инвестиций в основной капитал и промышленного производства в начале года.

    Выпуски данных объединяют два месяца, январь и февраль, как принято в китайском статистическом бюро, чтобы избежать искажений из-за праздника Лунного Нового года, который может приходиться на любой месяц в зависимости от года.

    Розничные продажи выросли на 6,7% в годовом исчислении, превзойдя ожидания аналитиков, опрошенных Reuters, относительно роста на 3% по сравнению с прошлым годом. Мебель была единственной категорией розничных продаж, продажи которой снизились на 6%. Нефтепродукты, золото, серебро и ювелирные изделия показали наибольший рост.

    Устойчивый рост продаж автомобилей — после спада в течение большей части прошлого года — помог увеличить розничные продажи, а также потребительский спрос в период празднования Нового года по лунному календарю и интерес к товарам, связанным с Олимпийскими играми, Фу Линхуэй, представитель Национального бюро статистики. Об этом сообщил журналистам на пресс-конференции во вторник.

    Однако он отметил, что недавние вспышки Covid, вероятно, ограничат потребление в определенных областях, а основа для восстановления потребительских расходов все еще не прочна.

    «Конечно, достижение годовой цели около 5,5% потребует больших усилий», — сказал Фу на мандаринском диалекте китайского языка, согласно переводу CNBC.

    В частности, российско-украинский военный конфликт и геополитическая напряженность вызвали высокую волатильность мировых цен на сырьевые товары, и их влияние на внутреннее производство нельзя игнорировать.

    Fu Linghui

    Национальное бюро статистики, пресс-секретарь

    Промышленное производство также увеличилось на 7.5% против ожиданий роста на 3,9%.

    Инвестиции в основной капитал выросли на 12,2%, что намного выше прогноза увеличения на 5%. Среди инвестиций в основной капитал в высокотехнологичном производстве наблюдался один из самых больших приростов — на 42,7%. Инвестиции в инфраструктуру выросли на 8,1%. Инвестиции в девелопмент недвижимости выросли на 3,7%, несмотря на то, что проданные коммерческие площади упали на 9,6%.

    Сектор недвижимости, на долю которого приходится около четверти ВВП, резко сократился с тех пор, как Пекин в последние два года начал борьбу с сильной зависимостью застройщиков от долгов.

    Сиан Феннер, ведущий экономист по Азии в Oxford Economics, заявила в программе «Street Signs Asia» CNBC, что она ожидает, что увеличение бюджетных расходов ускорит развитие инфраструктуры, но не настолько, чтобы компенсировать замедление темпов роста рынка недвижимости. Она ожидает, что стимулы подействуют на экономику, достаточно, чтобы увеличить рост до ожидаемых 4,9% в этом году и почти до 5,4% в следующем году.

    Узнайте больше о Китае от CNBC Pro

    Уровень безработицы в городах в феврале вырос до 5,5% по сравнению с январем, при этом уровень безработицы среди лиц в возрасте от 16 до 24 лет остается намного выше и составляет 15 лет.3%.

    «Национальная экономика устойчиво восстанавливалась, спрос на продукцию быстро рос, занятость и цены в целом были стабильными, продолжали развиваться новые движущие силы, а качественное развитие достигло нового прогресса», — говорится в сообщении бюро статистики.

    На прошлой неделе центральное правительство Китая объявило официальный целевой показатель ВВП на уровне «около 5,5%» на год.

    Многие экономисты говорят, что цель амбициозна, особенно после того, как всплеск случаев Covid вынудил заводы остановить производство.

    Ирис Панг, главный экономист по Большому Китаю в ING, заявила во вторник в программе CNBC «Squawk Box Asia» перед публикацией данных, что она рассматривает возможность пересмотра своего прогноза ВВП на 6,8% в сторону понижения из-за ситуации с Covid.

    Новые ограничения ударили по крупным городам, таким как Шэньчжэнь и Шанхай, и стали самой сильной волной пандемии, которую страна пережила после первого потрясения чуть более двух лет назад.

    Эти события повлияют на восстановление экономики на местном уровне, но не так сильно на национальном уровне, сказал Фу из NBS.

    Но он предупредил, что в предстоящем году остается много рисков для роста.

    «Международная обстановка довольно сложная и суровая», — сказал он. «В частности, российско-украинский военный конфликт и геополитическая напряженность вызвали высокую волатильность мировых цен на сырьевые товары, и их влияние на внутреннее производство нельзя игнорировать».

    — Чармейн Джейкоб и Челси Онг из CNBC внесли свой вклад в этот отчет.

    Итоги сезона Американской лиги 2021

    Тт 195 632 92 352 + + 796 Кливленд + 969 Детройт 179 675 92 352 + Хьюстон 9 тысяча сто тридцать-четыре 190 92 352 691 79 Миннесота Твинс 28 92 332. + 228 690 92 352 7 тысяча шестьдесят три + + 1 482 92 362 0,237 14 92 382 Окленд 17 + Техас Рейнджерс + 982 + 846 97 9245 +0,731
    Стандартный стол для игры в мяч
    #Летучая мышь BatAge Р/Г Г ПА АБ Р Х ЧАС РБИ СБ КС ББ ТАК ВА ОБП СЛГ ОПС ОПС+ ТБ ВВП НВР Ш СФ ИББ ЛОБ
    Балтимор Иволги 62 26. 7 4,07 162 5983 5420 659 +1296 266 15 54 23 451 1454 0,239. 304 .402 .705 90 2177 105 65 14 31 12 1033
    Boston Red Sox 56 28. 0 5,12 162 6122 5495 829 1434 330 23 219 783 40 21 512 +1386 0,261 . 328 .449 .777 104 2467 100 61 10 42 22 1071
    Chicago White Sox 47 28. 0 4,91 162 6084 5357 1373 275 22 190 757 57 20 586 1389 0,256. 336 .422 .758 107 2262 139 78 24 39 10 1111
    48 26. 7 4,43 162 5907 5332 717 1269 248 22 203 686 109 17 453 1387 0,238. 303 .407 .710 93 2170 105 64 20 36 18
    49 28. 1 4.30 162 5979 5376 697 1299 236 37 88 25 490 1514 0,242 . 308 .399 .707 97 2146 113 44 17 50 8 1006
    52 28. 9 5,33 162 6291 5593 863 +1496 299 14 221 834 53 16 569 одна тысяча двести двадцать два 0,267 . 339 .444 .783 113 2486 136 64 54 25
    Kansas City Royals 48 29. 3 4.23 162 5993 5427 686 1349 251 29 163 647 124 33 421 1258 0,249. 306 0,396 .702 88 2147 100 55 31 52 8 1036
    Лос-Анджелес Ангелы 64 29. 2 4.46 162 6016 5437 723 1331 265 23 26 464 1394 0,245. 310 .407 .717 94 2212 107 59 30 25 35 1015
    57 3 4.50 162 6078 5431 729 1311 271 17 54 15 525 +1405 0,241 . 314 .423 .738 103 2300 122 70 42 17
    Нью-Йорк янки 59 29. 3 4.39 162 6060 5331 711 1266 213 12 222 666 63 18 621 . 322 .407 .729 100 2169 154 63 10 34 1073
    50 30. 1 4.59 162 6104 5395 743 1284 271 19 199 698 88 20 545 1349 0,238. 317 .406 .723 102 2190 99 98 17 49 1069
    Сиэтл 63 27 . 0 4,30 162 6010 5355 697 1209 233 11 199 673 64 24 535 одна тысяча четыреста девяносто два 0,226 . 303 .385 .688 92 2061 92 72 9 36 8 1012
    Tampa Bay Лучи 61 27. 7 5,29 162 6213 5507 857 1336 288 36 222 810 88 42 585 тысяча пятьсот сорок-две 0,243 . 321 .429 .750 112 2362 75 72 6 41 27 1056
    54 26. 8 3.86 162 5943 5405 625 1254 225 24 167 598 106 29 433 1 381 0,232 . 294 .375 .670 84 2028 113 58 16 31 10
    Торонто Блю Джейс 62 26. 8 5.22 162 6070 5476 1455 285 13 262 816 81 20 496 1218 0,266. 330 .466 0,797 115 2552 112 51 10 35 14 1039
    Средняя лига 52 28 .1 4,60 162 6057 5422 745 1331 264 21 204 710 77 23 512 1392 0245 0316 415 100 2249 111 65 15 40 16 1045
    784 28,1 4,60 2430 81337 11178 19962 3956 317 3059 10656 1148 349 7686 20873 .245 .316 .415 .731 100 33729 1672 974 230 597 245 15669

    бит слов!.(с программой, но без статистики) | Дмитрий Папаиоанну | Февраль 2022 г.

    (с программой, но без статистики)

    Wordle, несомненно, вызывает привыкание, и Интернет переполнен советами о том, как играть в эту игру. Как и многие коллеги-компьютерщики, я заинтересован в написании программ для прохождения игры, а не в том, чтобы играть в нее самому. Несомненно, таких решений несколько, некоторые из них используют статистический анализ букв и слов.

    Моя первая попытка была наивным решением, которое просто пробует слова наугад, смотрит на счет, а затем фильтрует словарь на основе счета.Затем продолжайте выбирать случайные слова из слов, оставшихся в словаре. Код для этого довольно прост.

    Секретарь вычисляет оценку текущего предположения как пару (буква, значение), где значение равно 1, если буква правильная и находится в нужном месте, 0, если она правильная, но не в том месте, или -1 если буква неверная.

    Наконец, словарь фильтруется на основе вывода счетчика:

    Наивный решатель просто просматривает текущий словарь и выбирает слово случайным образом.

    Обратите внимание, что открывалкой по умолчанию является SLATE. Я выбрал это слово после некоторых экспериментов, описанных в следующем разделе.

    Осталось только оценить, насколько хорошо работает этот решатель. Для этого я просто запускаю большое количество игр и отслеживаю две метрики:

    1. вероятность успеха , которая представляет собой отношение раз, когда решателю удалось решить игру за шесть ходов
    2. средняя длина игры, которую я называю очков .

    Наивный решатель работает нормально. Он стабильно дает вероятность успеха 98% или выше и получает оценку в районе 3,8.

    «Официальный» словарь Wordle представляет собой довольно небольшой список слов, 2315 слов, если быть точным, что объясняет высокий уровень успеха. Я также использовал другой словарь, найденный в Интернете, который предоставил мне список из 15 918 пятибуквенных слов. Оценка производительности по большому словарю показала, что вероятность успеха составила около 86%, а средний балл — 4.5, поэтому мы видим значительное ухудшение обоих показателей.

    Поиск хороших начальных ходов

    В предыдущем примере я использовал слово «ГРИТНЯК» в качестве начального. Первоначально я не знал, какое слово использовать, поэтому пришел к этому слову экспериментальным путем. Поскольку теперь у меня есть программа, которая может работать прилично, я использовал ее для оценки различных дебютных ходов. Фактически, я загрузил весь словарь в программу и провел 1000 симуляций с каждым словом в качестве начального слова. Чтобы заставить его работать немного быстрее, я использовал пул потоков для выполнения экспериментов.

    На выходе список около 140 слов, поэтому я просто выбрал одно из них.

    Повышение производительности

    Случайный выбор слов не совсем удовлетворителен с точки зрения алгоритма. Похоже, что мы могли бы добиться большего успеха, если бы разумно подбирали слова. Есть несколько способов превратить задачу Wordle в задачу оптимизации. Например, в этом популярном видео на YouTube обсуждается, как оценивать слова с помощью модели, основанной на теории информации.

    В моем подходе я хотел избежать статистических методов, потому что они слишком специфичны для словаря и используемого языка. Я выбрал более универсальный подход и нашел слово, которое минимизирует размер словаря на следующем шаге. Размер словаря, конечно, зависит от того, какое слово является секретным, какое неизвестным. Поэтому лучшее, что мы можем сделать, — это минимизировать средний размер словаря среди всех возможных вариантов секретного слова. По общему признанию, здесь есть минимальное статистическое допущение, заключающееся в том, что все слова в текущем словаре равновероятны.

    Алгоритм работает следующим образом:

    1. Последовательно выбирать каждое слово в текущем словаре в качестве кандидата на предположение
    2. Для каждого предположения последовательно рассматривать каждое слово в текущем словаре как секретное
    3. Сгенерировать оценку, предполагая секрет и предположение.
    4. Отфильтровать словарь на основе оценки
    5. Вычислить средний размер по всем возможным секретам. Это значение предположения

    Затем алгоритм выбирает предположение с наименьшим значением.Этот алгоритм требует гораздо больше вычислительных ресурсов, поскольку для каждой итерации игры мы должны выполнять n² вычислений, где n — размер текущего словаря.

    Стало лучше?

    Выполняя тест оценки производительности нового алгоритма, я постоянно получал 99% успеха и средний балл, близкий к 3,5 — заметное улучшение по сравнению с 3,8 наивного алгоритма.

    Результаты становятся еще более заметными, когда мы используем словарь большего размера. В этом случае я получаю средний балл около 4.4 и показатель успеха 93%, что является значительным улучшением.

    Вот слова из большого словаря из 15 918 слов, где решатель не смог правильно подобрать: ‘]
    МУЖЧИНЫ, [‘SLATE’, ‘LASER’, ‘HALES’, ‘WALES’, ‘GALES’, ‘VALES’]
    CAPES, [‘SLATE’, ‘RASEN’, ‘CAMES’, ‘CADES’, ‘ПЕЩЕРЫ’, ‘КАФЕ’]
    GAMPS, [‘SLATE’, ‘ISBAS’, ‘KARNS’, ‘PADUS’, ‘WASPS’, ‘VAMPS’]
    СМЕЛ, [‘SLATE’, ‘ADZER’, ‘PARED ‘, ‘ЗАБОТА’, ‘УШАТАЯ’, ‘ЗОЛОТЯЦА’]
    ИГРАШКА, [‘ШИФАН’, ‘ТЕНОР’, ‘ТОТ’, ‘ТОП’, ‘БУКСИРОВКА’, ‘ТОГЕД’]
    ПЕРЕМЕЩЕН, [‘ШИФАН’, ‘PREDY’, ‘BEDIN’, ‘COWED’, ‘HOMED’, ‘MOOED’]
    MARCS, [‘SLATE’, ‘KAPHS’, ‘DARNS’, ‘BARMS’, ‘MARAS’, ‘MARYS’]
    БЕРЕГ , [‘СЛАНЕЦ’, ‘ШПИЛЬ’, ‘СЧЕТ’, ‘РУЧЬСЯ’, ‘ХРАП’, ‘БОЛЬШЕ’]
    БОКСЕР, [‘СЛАНЕЦ’, ‘ДЖОКЕР’, ‘МОДЕР’, ‘КОУЭР’, ‘СТОЯК’, ‘БОЙЕР’] .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.