The comparative analysis of carrying capacity for construction elements of steel hall according to PN-90/B-03200 and PN-EN 1993-1-1

Przedstawiono porównanie stopni wykorzystania nośności oraz oceny bezpieczeństwa elementów stalowej hali. Nośność elementów wyznaczono na podstawie norm PN-90/B-03200 i PN-EN 1993-1-1. Analizę przeprowadzono dla przemysłowej hali stalowej z transportem podpartym. Układ nośny hali stanowią jednonawowe ramy, w których slupy połączone są przegubowo z dźwigarem kratowym i sztywno z fundamentem. Ekstremalne wartości sił w głównych elementach konstrukcji (dźwigar kratowy, belka podsuwnicowa, słupy) wyznaczono w programie Autodesk Robot Structural Professional 2012. W celu miarodajnego porównania wyników analizy statyczno-wytrzymałościowej wprowadzono stopnie wykorzystania nośności elementów zwymiarowanej zgodnie z normami PN-B i PN-EN. Zastosowano regresję liniową do oceny trendu i rozrzutu wyników oraz wyznaczono współczynnik korelacji.The aim of this paper was to compare rates of utilization of capacity of steel structure elements calculated according to the Polish Standard PN-90/B-03200 and Eurocodes PN-EN 1993-1-1. The elements of steel hall were calculated with the procedures ULS and SLS and the rates of utilization of capacity of them were placed in tabular. Based on this calculation the regression curves for all of analysed elements and only for truss were done. It was proved that the rates of utilization of capacity calculated according to Eurocode 3 increased in compare to the rates calculated according to Polish Standard. This increasing was caused by changes in values of partial safety factors of actions in EC0 and EC1. That can lead to more safety designing of steel structure but more expensive too

Probabilistyczny model wspierający wczesne diagnozowanie autyzmu

Bayesian networks are recognized as a suitable tool for modelling diagnostic problems. The power of this modelling is that it can combine knowledge coming from different sources. For example, in case of medical domain, the expert knowledge can be merged along with the medical data. This paper presents a Bayesian network model for early diagnosis of autism. The model was built based on the medical literature and then was revised by two domain experts. Our tool is dedicated to parents that can perform an early diagnosis of their child before visiting a specialist.Sieci bayesowskie są często używanym narzędziem w rozwiązywaniu problemów diagnostycznych. Jedną z zalet tego narzędzia jest mozliwość łączenia wiedzy pochodzącej z różnych źródeł. Na przykład, wiedza ekspertów może być połączona z danymi. W naszym artykule prezentujemy model sieci bayesowskiej wspomagający wczesne diagnozowanie autyzmu. Model został zbudowany w oparciu o literaturę medyczną, a następnie zweryfikowany przez ekspertów. Narzędzie, które stworzyliśmy jest dedykowane rodzicom, którzy mogą dokonać wstępnej diagnozy zanim skontaktują się ze specjalistą

Metabolic syndrome is associated with similar long-term prognosis in non-obese and obese patients. An analysis of 45 615 patients from the nationwide LIPIDOGRAM 2004-2015 cohort studies

Aims We aimed to evaluate the association between metabolic syndrome (MetS) and long-term all-cause mortality. Methods The LIPIDOGRAM studies were carried out in the primary care in Poland in 2004, 2006 and 2015. MetS was diagnosed based on the National Cholesterol Education Program, Adult Treatment Panel III (NCEP/ATP III) and Joint Interim Statement (JIS) criteria. The cohort was divided into four groups: non-obese patients without MetS, obese patients without MetS, non-obese patients with MetS and obese patients with MetS. Differences in all-cause mortality was analyzed using Kaplan-Meier and Cox regression analyses. Results 45,615 participants were enrolled (mean age 56.3, standard deviation: 11.8 years; 61.7% female). MetS was diagnosed in 14,202 (31%) by NCEP/ATP III criteria, and 17,216 (37.7%) by JIS criteria. Follow-up was available for 44,620 (97.8%, median duration 15.3 years) patients. MetS was associated with increased mortality risk among the obese (hazard ratio, HR: 1.88 [95% CI, 1.79-1.99] and HR: 1.93 [95% CI 1.82-2.04], according to NCEP/ATP III and JIS criteria, respectively) and non-obese individuals (HR: 2.11 [95% CI 1.85-2.40] and 1.7 [95% CI, 1.56-1.85] according to NCEP/ATP III and JIS criteria respectively). Obese patients without MetS had a higher mortality risk than non-obese patients without MetS (HR: 1.16 [95% CI 1.10-1.23] and HR: 1.22 [95%CI 1.15-1.30], respectively in subgroups with NCEP/ATP III and JIS criteria applied). Conclusions MetS is associated with increased all-cause mortality risk in non-obese and obese patients. In patients without MetS obesity remains significantly associated with mortality. The concept of metabolically healthy obesity should be revised