[High time for a total ban on smoking in the hotel, restaurant and catering industry: the arguments are mounting],Hoogste tijd voor een rookvrije horeca: de argumenten stapelen zich op.

Item does not contain fulltextActive and passive smoking are well-known causes of disease, including respiratory and cardiovascular disease and cancer. In 2004 the Dutch government introduced new legislation to regulate smoking in the workplace. However, smoking is still allowed in hotels, bars and restaurants, despite the fact that two-thirds of the Dutch population support a total ban on smoking in public places. Several other European countries and American states have banned smoking in public places. Studies performed in these regions show that the new smoking regulations have had no negative economic effects. Moreover, various studies have shown that smoking bans have a positive impact on public health, even in the short-term, including a significant decrease in respiratory and cardiovascular disease. There is therefore no reason to continue to exclude hotels, bars and restaurants from the smoking ban in all public places in The Netherlands

Les Eurorégions: un tremplin pour le développement économique régional?

Item does not contain fulltex

Ondernemen over de grens

Contains fulltext : 74488.pdf (publisher's version ) (Open Access

Zoekers gevonden : een zoektocht naar een succesvolle strategie voor groene burgerinitiatieven

We zien dat de samenleving in beweging is. De overheid roept mensen op om actief mee te doen en zelf verantwoordelijkheid te nemen voor een betere samenleving. Burgers nemen steeds vaker het initiatief op het terrein waar voorheen gevestigde organisaties zaken uitvoerden. Actief burgerschap staat daarom volop in de belangstelling. Deze rapportage geeft een beschrijving van de zoektocht van zowel de onderzoekers verbonden aan Wageningen UR als de initiatiefnemers. De auteurs beschrijven de ontwikkeling van de vier burgerinitiatieven. Daarnaast geven zij handreikingen uit de literatuur waarmee zij een antwoord proberen te geven op de vraag hoe je je als groen burgerinitiatief succesvol kunt ontwikkelen. Een groot deel van de energie en output van dit project kwam tot stand tijdens de bijeenkomsten waarin initiatiefnemers en onderzoekers met elkaar in gesprek gingen. De ‘oogst’ uit deze bijeenkomsten bleek moeilijk vast te leggen in deze rapportage maar waren voor zowel de initiatiefnemers als onderzoekers erg waardevol

Zoekers gevonden : een zoektocht naar een succesvolle strategie voor groene burgerinitiatieven

We zien dat de samenleving in beweging is. De overheid roept mensen op om actief mee te doen en zelf verantwoordelijkheid te nemen voor een betere samenleving. Burgers nemen steeds vaker het initiatief op het terrein waar voorheen gevestigde organisaties zaken uitvoerden. Actief burgerschap staat daarom volop in de belangstelling. Deze rapportage geeft een beschrijving van de zoektocht van zowel de onderzoekers verbonden aan Wageningen UR als de initiatiefnemers. De auteurs beschrijven de ontwikkeling van de vier burgerinitiatieven. Daarnaast geven zij handreikingen uit de literatuur waarmee zij een antwoord proberen te geven op de vraag hoe je je als groen burgerinitiatief succesvol kunt ontwikkelen. Een groot deel van de energie en output van dit project kwam tot stand tijdens de bijeenkomsten waarin initiatiefnemers en onderzoekers met elkaar in gesprek gingen. De ‘oogst’ uit deze bijeenkomsten bleek moeilijk vast te leggen in deze rapportage maar waren voor zowel de initiatiefnemers als onderzoekers erg waardevol

Automatic Triage of 12‐Lead ECGs Using Deep Convolutional Neural Networks

Background The correct interpretation of the ECG is pivotal for the accurate diagnosis of many cardiac abnormalities, and conventional computerized interpretation has not been able to reach physician‐level accuracy in detecting (acute) cardiac abnormalities. This study aims to develop and validate a deep neural network for comprehensive automated ECG triage in daily practice. Methods and Results We developed a 37‐layer convolutional residual deep neural network on a data set of free‐text physician‐annotated 12‐lead ECGs. The deep neural network was trained on a data set with 336.835 recordings from 142.040 patients and validated on an independent validation data set (n=984), annotated by a panel of 5 cardiologists electrophysiologists. The 12‐lead ECGs were acquired in all noncardiology departments of the University Medical Center Utrecht. The algorithm learned to classify these ECGs into the following 4 triage categories: normal, abnormal not acute, subacute, and acute. Discriminative performance is presented with overall and category‐specific concordance statistics, polytomous discrimination indexes, sensitivities, specificities, and positive and negative predictive values. The patients in the validation data set had a mean age of 60.4 years and 54.3% were men. The deep neural network showed excellent overall discrimination with an overall concordance statistic of 0.93 (95% CI, 0.92–0.95) and a polytomous discriminatory index of 0.83 (95% CI, 0.79–0.87). Conclusions This study demonstrates that an end‐to‐end deep neural network can be accurately trained on unstructured free‐text physician annotations and used to consistently triage 12‐lead ECGs. When further fine‐tuned with other clinical outcomes and externally validated in clinical practice, the demonstrated deep learning–based ECG interpretation can potentially improve time to treatment and decrease healthcare burden