ࡱ>    G bjbjَ vC]ffffT$BY>2(2"223_@y@ @$d @?> _@@@Wff23S 2WWW@_f23^` &ffff@WW## 3+­IBPSveu iliate u Zagrebu MEDICINSKI FAKULTET Anamarija Jazbec INTERAKCIJA KARDIOVASKULARNIH I RESPIRATORNIH IMBENIKA, TE }IVOTNIH NAVIKA U PROCJENI DO}IVLJENJA Disertacija Zagreb, 2001. MEDICINSKI FAKULTET SVEU ILI`TA U ZAGREBU Rad je izraen u INSTITUTU ZA MEDICINSKA ISTRA}IVANJA I MEDICINU RADA U ZAGREBU u okviru teme:  Procjena rizika smrtnosti u razli itim ekoloakim biotopima i poticajnog projekta:  Modeliranje interakcija u procjeni pre~ivljenja Ministarstva znanosti i tehnologije Republike Hrvatske Voditelj rada: Prof.dr.sc. Josipa Kern Najiskrenije se zahvaljujem: Prof. dr.sc. Josipi Kern na korisnim savjetima i uputama tijekom izrade ove disertacije. Prof. Dr.sc. Silviju Vuletiu idejnom pokreta u ovog rada. Prim.dr.sc. Mladenu Pavloviu voditelju teme  Procjena rizika smrtnosti u razli itim ekoloakim biotopima na brizi i pomoi koju mi je pru~io tokom izrade ove disertacije. Prof.dr.sc. Michaelu Schemperu na metodoloakoj podraci. Mr.sc. Diani `imi koja mi je svojim savjetima i ra unalom pomogla pri izradi ovog rada. Marti Malinar koja je od samog po etka sudjelovala u studiji i unijela sve podatke u ra unalo. Dr.sc. Naimi orovi na pomoi oko interpretacije rezultata. Svim prijateljima i kolegama koji su mi na bilo koji na in pomagali tijekom ovih godina i doprinjeli izradi ovog rada. Mojoj obitelji koja mi je davala podraku tijekom izrade ove disertacije. Mojim roditeljima SADR}AJ 1. UVOD 1 2. CILJ ISTRA}IVANJA 6 3. ISPITANICI I METODE 7 3.1. Uzorak 7 3.2. Uzroci smrti 9 3.3. Medicinska obrada ispitanika 11 3.4. Izbor varijabli 12 3.4.1. Antropoloake varijable i varijable ~ivotnih navika 12 3.4.2. Respiratorne varijable 13 3.4.3. Kardiovaskularne varijable 14 3.5. Osnove analize do~ivljenja 15 3.6. Osnove Coxovog regresijskog modela 17 3.7. Podudaranje modela proporcionalnog hazarda 19 3.8. Mjera proporcije objaanjene varijance 23 3.9. Ostale statisti ke metode 23 3.10. Izbor strategije kod analize opeg mortaliteta 24 3.11. Izbor strategije kod analize specifi nog mortaliteta 28 3.12. Programska potpora 29 4. REZULTATI 31 4.1. Analiza uzroka smrti 31 4.2. Deskriptivna statistika za analizirane varijable 38 4.3. Procjene do~ivljenja 42 4.4. FAZA 1: Izrada osnovnog modela 45 4.4.1. Izbor najboljeg modela unutar grupe antropoloakih varijabi i varijabli ~ivotnih navika 45 4.4.2. Izbor najboljeg modela unutar grupe respiratornih varijabli 50 4.4.3. Izbor najboljeg modela unutar grupe kardiovaskularnih varijabli 53 4.4.4. Osnovni model 56 4.5. FAZA 2: Izrada meu-modela 61 4.6. FAZA 3: Modeliranje interakcija 64 4.6.1. Model s interakcijama 1 (model-interakcije 1) 68 4.6.2. Model s interakcijama 2 (model-interakcije 2) 72 4.6.3. Model s interakcijama 3 (model-interakcije 3) 76 4.6.4. Model s interakcijama 4 (model-interakcije 4) 78 4.6.5. Model s interakcijama 5 (model-interakcije 5) 81 4.6.6. Model s interakcijama 6 (model-interakcije 6) 83 4.6.7. Model s interakcijama 7 (model-interakcije 7) 83 4.6.8. Model s interakcijama 8 (model-interakcije 8) 84 4.6.9. Model s interakcijama 9 (model-interakcije 9) 85 4.6.10. Model s interakcijama 10 (model-interakcije 10) 88 4.6.11. Model s interakcijama 11(model-interakcije 11) 89 4.6.12. Model s interakcijama 12 (model-interakcije 12) 91 4.7. Uzrok smrti - kardiovaskularne bolesti 91 5. RASPRAVA 95 6. ZAKLJU CI 106 7. SA}ETAK 108 8. SUMMARY 110 9. LITERATURA 112 10. }IVOTOPIS 120 11. PRILOZI 121 1. UVOD Epidemioloake studije su neophodne da bismo mogli spoznati rasprostranjenost pojedinih bolesti i njihov utjecaj na ~ivotni vijek i kvalitetu ~ivota. Meutim takve studije su ograni ene raspolo~ivim financijskim sredstvima i samim izvorima podataka. Iz tog razloga veina informacija o zdravstvenom statusu bazira se na podacima o smrtnosti i uzrocima smrti. Ukupan mortalitet i mortalitet po dobi kombiniran s dobnom strukturom stanovniatva daje jedan ope priznati demografski indikator: o ekivano trajanje ~ivota ("life expectancy") [1]. U svijetu su raene mnoge longitudinalne epidemioloake studije koje su imale razli ite ciljeve. Meu poznatijima su: NHANES Epidemiologic Follow up Study [2-5], Longitudinal Study of Aging [6-7], Baltimore Longitudinal Study of Aging [8-12], The Italian Longitudinal Study on Aging (ILSA) [13-14], Pilsen Logitudinal Study [15], Community-based Study in Cracow [16-18], WHO MONICA projekt [19-22], Whitehall Study [23-25] i druge. Sli ne studije raene su i u Hrvatskoj, npr. na `koli zdravlja "Andrija `tampar" provedena je studija: Starenje bez smetnji i bolesti [26-28] i na Institutu za medicinska istra~ivanja i medicinu rada: Istra~ivanje kroni nih bolesti u Hrvatskoj 1969 -1982. [29-32]. Veina studija kao jedan od ciljeva uklju uje i procjenu ukupnog i specifi nog mortaliteta. Ope je poznata injenica da se o ekivani ~ivotni vijek produ~uje. U zadnjih deset godina u zemljama srednje i isto ne Europe produ~uje se sporije nego u zemljama zapadne Europe [1]. Isto tako ope je poznato da navike (npr. puaenje, prehrana), ekoloake prilike, stres, socialno-ekonomske prilike utje u na trajanje ~ivotne dobi. Mnogi se autori bave upravo takvim problemima, s ciljem procjene utjecaja nekih imbenika na smrtnost u ukupnoj populaciji ili pak u pojedinim kohortama. U longitudinalnoj studiji starenja bez smetnji i bolesti, koja se provodi kod nas, ocijenjeno je i usporeeno dvadesetogodianje pre~ivljavanje i uzroci smrti za neke populacijske skupine otoka Bra a, Hvara te kontinentalnih krajeva Sinjske Krajine i Srijema. Pokazalo se da se koronarna bolest srca kao uzrok smrti pojavljuje u starijim dobnim skupinama znatno eae na otocima nego u kontinentalnim krajevima, te da na otocima ljudi ~ive dulje [27]. U longitudinalnoj studiji koja je pratila 1% populacije Engleske i Walesa primjeeno je da je smrtnost u radnim godinama (muakarci:15-64, ~ene:15-59) druge generacije Iraca koja ~ivi u Engleskoj i Walesu vea od smrtnosti ukupne populacije. Smrtnost je bila praena po dobi i spolu. Posebna je pozornost posveena specifi nom mortalitetu (kardio-vaskularne bolesti, rak, respiratorne bolesti, ranjavanje i otrovanja). Smrtnost je bila analizirana i s obzirom na socijalno-ekonomske indikatore i pokazalo se da oni nisu povezani sa smrtnosti [23]. U longitudinalnoj studiji starenja koja se provodi u Sjedinjenim Ameri kim Dr~avama i u kojoj se prati ljude starije od 70 godina ~eljelo se razjasniti razlike u duljini radno aktivnog ~ivota s obzirom na spol, dob, rasu i naobrazbu. Rezultati pokazuju da osobe s naobrazbom ni~om od srednje akole imaju krai ukupni i aktivni ~ivot, ali sli nu duljinu neaktivnog ~ivota kao one koje imaju viau naobrazbu [6]. Sli ne rezultate pokazuje i  Pilsen longitudinalna studija, gdje su takoer ljudi s visokom naobrazbom imali manji rizik ukupne smrtnosti [15]., 1994). MONICA projekt koji je zamialjen kao meunarodni multicentri ni projekt koji obuhvaa 38 istra~iva kih centara iz 21 zemlje s 4 kontinenta s jednim od ciljeva da izmjeri trendove u smrtnosti i morbiditetu od kardiovaskularnih bolesti. U okviru tog projekta koji je uklju ivao i dva centra iz Poljske (Varaava i Krakova) pokazano je da dobno standarizirani sistoli ki i dijastoli ki krvni tlakovi za 9-20 mm Hg i 5-9 mm Hg vei u Poljaka nego u Amerikanaca [21]. Specifi ni mortalitet vezan uz kardiovaskularne bolesti od posebnog zna enja. Koronarna bolest srca vodei je uzrok smrti u veini industrijaliziranih zemalja pa tako i kod nas [1,15,34]. Rezultati studije koja je za jedan od svojih ciljeva imala da razlu i da li smanjenje FEV1 mo~e biti jedan od prediktora smrtnosti od koronarne bolesti srca (kao vodeeg uzroka smrti u SAD-u) naizgled zdravih ljudi, pokazuju da je poveanje smrtnosti od koronarne bolesti srca povezano uz pad FEV1, ak i nakon ato se kontroliraju utjecaji ostalih imbenika, kao ato su inicijalni o ekivani postotak FEV1 norme, puaenje, hipertenzija i ostali rizi ni faktori za nastanak koronarne bolesti srca [11]. Whitehallova studije na 18403 muakih graana u dobi od 40 do 64 godina uzetih iz pokazuje da osobe s oateenim ventilacijskim funkcijama (poglavito FEV1) imaju dva puta veu vjerojatnost da obole od cerebrovaskularnog inzulta sa smrtnim ishodom [23]. Razina FEV1 je jedan od najzna ajnijih prediktora pre~ivljenja kod starijih ljudi. To je jedan od rezultata studije u kojoj su se pratili stariji ljudi u Krakovu, a kojoj je cilj bio da se odrede ja ina i va~nost prediktivnih zdravstvenih varijabli (ventilacijske funkcije, krvni tlak, itd.) u usporedbi sa socijalno-demografskim varijablama (dob, spol, naobrazba) [18]. Povezanosu FEV1 i smrtnosti bave se mnogi znanstvenici. U studiji u kojoj je praeno 158 odraslih ljudi od 1963. do 1982. i to njihove funkcije plua, puaenje, njihova dob i mortalitet pokazalo se da je niski po etni FEV1 povezan s poveanjem smrtnosti. Isto tako se pokazalo da nema razlike izmeu puaa a i bivaih puaa a s obzirom na smrtnost pa ak i ako se promatra po etni FEV1. Analiza po etnog FEV1 ukazuje na zna ajni pad FEV1 s porastom dobi i taj pad vei je kod puaa a nego kod nepuaa a [35]. Postoji povezanost izmeu smanjenja ventilacijskih funkcija plua i smrtnosti u Novoj Gvineji ato se poklapa sa studijama u razvijenim zemljama [36]. Pojam  interakcije koristi se za brojne razli ite statisti ke, bioloake i javno zdravstvene koncepte. Stupanj promatrane interakcije izmeu dviju specifi nih potencijalno uzro nih komponenti ovisi o tome koliko razli itih dovoljnih komponenti  proizvodi bolest i proporciji slu ajeva koji nastaju putem dovoljnih uzroka u kojima dvije uzro ne komponente zajedno igraju podjednaku ulogu (imaju istu va~nost). Npr. dvije komponente mogu biti bioloaki nezavisne, ali pojavom neke dodatne komponente one mogu postati bioloaki zavisne. Obrnuto, ako izostavimo neku komponentu te dvije komponente isto tako mogu postati bioloaki zavisne. Npr. traumatska povreda dovodi do gubitka ravnote~e, gubitak ravnote~e na ledu uzrokuje pad i posljedica je slomljeni kuk. Uzro na komponenta je i hodanje po ledu, ali i ostali uvjeti vrsta obue, nepostojanje dr~a a za hodanje itd. Pojava bioloake interakcije dvaju faktora ovisi o prevalenciji drugih faktora. Dva glavna glediata o bioloakoj (uzro noj) interakciji. Jedno je u skiciranju specifi nog mehanizma interakcija. Koncept  mehani ke interakcije nije uvijek precizno definiran, ali obuhvaa direktnu fizi ku ili kemijsku reakciju izmeu izlo~enih komponenti, njihovih metabolita ili njihovih produkata reakcije unutar osoba i/ili vektora koji omoguuju transmisiju. Opis mehanizma neke interakcije ne vodi uvijek odmah preciznoj predikciji u epidemioloakoj observaciji. Jedan od razloga je da rijetki mehanizam interakcije koji se predla~e bude prilagodljiv za sve observacije (slu ajeve bolesti) ili sve efekte rizi nih faktora, mjerljivih i nemjerljivih. Pozadinski  aum , u formi neura unavajueg efekta i interakcije, e lako poniatiti bilo koji uzrok tra~en od istra~iva a. Definicija  interakcije u mnogim statisti kim knjigama i programima (pogotovo za analizu varijance) je logi ki ekvivalent definiciji efekt-mjerljivoj modifikaciji ili heterogenosti efekta, iako se obi no opisuje kao  pomak od aditivnosti efekata na izabraoj izlaznoj skali . Najva~nije je da prisutnost ili odsutnost statisti ke interakcije dvaju faktora ovisi o skali koja je izabrana da se efekt izmjeri. Statisti ka interakcija je fenomen ija je prisutnost ili odsutnost, kao i veli ina u potpunosti odreena skalom izabranom za mjerenje aditivnosti efekta. Ne postoji sasvim usaglaaeno stajaliate da su faktori, koji sudjeluju u razli itim razinama multivarijantnog modela su primjeri nezavisnih akcija sa multiplikativnim efektom. Akcije na razli itim razinama multiplikativnog modela interaktivno djeluju jedna na drugu, bez obzira na njihove akcije na doti nim razinama, isto kao ato trauma i hodanje po ledu interaktivno djeluju jedan na drugoga da bi proizveli slomljen kuk. Dakle, mi to neemo nazvati nezavisnim radnjama [37]. }elimo istaknuti da odsutnost interakcije nije ekvivalentna aditivnosti razlike rizika. Iako nezavisnost akcija implicira aditivnosti razlike rizika, aditivnost ne implicira nezavisnost akcija. Iako kompletna odsutnost interakcija implicira aditivnost rizika, rijetko emo o ekivati da promatramo aditivnost rizika i zbog toga se svi ubrojeni faktori kod svih promatranih ljudi ponaaaju nezavisno [38]. Jednostavno re eno ako postoji bioloaka interakcija ona bi se morala o itovati i kao statisti ka u dobro definiranom modelu. Postojanje statisti ke interakcije (ne aditivnost) ne implicira direktno postojanje bioloake interakcije. Tuma enje bioloake interakcije pomou statisti kog modela zahtjeva oprezano i razborito induktivno i deduktivno razmialjanje, a ne mo~e se mehani ki zaklju ivati. Vrlo malo studija uklju uje u svoje istra~ivanje, tj u svoje modele interakcije promatranih faktora i varijabli. Istra~iva i koji u svoje analize uklju uju interakcije, vrlo esto ciljano unaprijed definiraju interakcije meu varijablama za koje se ~eli ispitati da li postoji interaktivno djelovanje s obzirom na neki ishod [39-40]. Incalzi u svom istra~ivanju ~eli procijeniti prognosti ku vrijednost EKG nalaza kod kroni nog cor pulmonale i interakcije izmeu tog nalaza i alveolo-arterijalnog gradijenta PAO(2)-PaO2 tijekom teprapije kisikom. Fulton istra~uje rizik smrti uzrokovane koronarnom bolesti srca povezanoj s promjenom indeksa tjelesne mase (kg/m2) i puaenja, uz kontrolu dobi, obiteljske anamneze s obzirom na smrt od koronarne bolesti srca i to na populaciji sredovje nih muakaraca koji su zaposleni u Western Electric Company u Chicagu [39]. U dosadaanjem pretra~ivanju literature nema niti jedan rad koji obuhvaa opu populaciju i na cjeloviti na in uvratava veliki broj varijabli u analizu ne forsirajui odreene varijable i njihove interakcije da uu u analizu. Moja namjera nije da procijenim samo neke odreene povezanosti izmeu varijabli i smrtnosti, nego da od mnoatva varijabli na obraenim podacima pokuaam izdvojiti one koje statisti ki zna ajno doprinose procjeni rizika opeg i specifi nog mortaliteta, a da pri tome poatujem neka metodoloaka statisti ka na ela [41-42]. Uobi ajeni problemi na koje nailazimo pri analizi podataka o smrtnosti joa su naglaaeniji pri uklju ivanju interakcijskih efekata. Posebno je teako testirati postojanje interakcije kod rijetkih pojava. 2. CILJ ISTRA}IVANJA Analizirat e se duljina ~ivota i procijenti hazard smrti u pojedinim regijama Hrvatske za oba spola, te e se testirati njihove razlike. Procijenit e se povezanost analiziranih polaznih vrijednosti varijabli i njihovih promjena od 1972. do 1982. godine s opim i specifi nim mortalitetom. Analizirat e se eventualne interakcije izmeu parova varijabli. Usporedit e se rezultati analiza ukoliko je interakcija zanemarena, odnosno uklju ena. Razradit e se metodologija analize i na in uklju ivanja polu enih interakcija, te interpretacija rezultata takve analize, kao i identifikacija pojedina nih prediktora i njihovih interakcija za procjenu do~ivljenja. 3. ISPITANICI I METODE 3.1. Uzorak U opoj bolnici  Sveti Duh u Zagrebu 1969. godine zapo eta je prospektivna, epidemioloaka, longitudinalna studija  Istra~ivanje kroni nih bolesti u Hrvatskoj . Pregledi ispitanika ponovljeni su 1972. i 1982. godine u Institutu za medicinska istra~ivanja i medicinu rada u Zagrebu. Cilj studije je bio da se ustanove prevalencija, incidencija, te tok kroni nih nespecifi nih bronhopulmonalnih bolesti u srednjovje nih muakaraca i ~ena u nekim regijama u Hrvatskoj. Kasnije se taj interes proairio i na druge bolesti. Uzorak je bio stratificiran po dobu i spolu. Uklju ivao je 3 primorske i 2 kontinentalne regije. Zagreb i Virovitica su predstavljali kontinentalnu regiju, a Split, Omia i Vis primorsku. U Zagrebu (tada oko 600.000 stanovnika) su izabrane dvije tadaanje opine Centar i rnomerec. Uzorak iz Centra obuhvaao je sam centar grada, dok je rnomerec u to vrijeme bio periferna prvenstveno industrijska opina. Virovitica je, 120 km isto no od Zagreba s tada oko 50.000 stanovnika, predstavljala ruralnu kontinentalnu regiju. Uzorak je obuhvaao okolnu ruralnu populaciju. Split je, kao najvei grad na obali u to vrijeme s 150.000 stanovnika, predstavljao urbanu populaciju primorske regije. Uzorak je obuhvaao sam centar Splita, dok je Omia koji je 26 km ju~no od Splita zajedno sa svojom okolicom predstavljao prigradsku, ruralnu populaciju primorske regije. Omia je tada tek po eo razvijati svoju industriju i imao je oko 30.000 stanovnika. Vis je najudaljeniji (oko 50 km), nastanjeni otok (tada oko 5.000 stanovnika) na Jadranu. Stanovniatvo se na otoku Visu prvenstveno bavilo i bavi se i dan danas poljoprivredom i ribarstvom. Va~no je napomenuti da je na otoku Visu bila stacionirana vojska, te da je otok do 1989. bio zatvoren za strance. Uzorak je bio izabran iz popisa bira a od 1967. (vjerojatnost izabira je bila izmeu 1:3 do 1:15) s obzirom na 4 dobne grupe. Izabrani su ispitanici roeni u razdoblju od 1915 do 1934 po 5 godina razmaka. 1969 godine pozvano je bilo 5802 ispitanika, 2908 muakaraca i 2894 ~ene. Pregledano je bilo 4214 (72.6%) ispitanika, 2047 (48.6%) muakaraca i 2167 (51.4%) ~ena. Svi ispitanici koji su bili pregledani 1969. pozvani su 1972. na pregled. 1985. godine uniateni su upitnici popunjeni 1969. godine nakon ato su nalazi EKG-a i spirometrije prepisali u nove kartone tako da su svi ostali podaci izgubljeni. Prema dostupnoj dokumentaciji: knjigama pregledanih, ispunjenim upitnicima, bazi podataka koja je vec postojala, formirala se nova baza sa svim onim ispitanicima za koje smo imali dostupne podatke, a koji su 1972. bili pregledani jer su njihovi podaci bili prepisani u nove kartone. Ukupno je to sa injavalo 3364 (79.8% od pozvanih) ispitanika, od toga 1571 (46.7%) muakarac i 1793 (53.3%) ~ene. Svi koji su bili pregledani 1972. pozvani su 1982. na pregled, ali samo se je njih 2415 (71.8%) odazvalo, od toga 1090 (45.1%) muakaraca i 1325 (54.9%) ~ena. Meu ispitanicima 1972. nije bilo statisti ki zna ajne razlike u dobi u analiziranim regijama (ANOVA ; p(0.387) kao ni prema spolu (p(0.349). Svim ispitanicima koji su bili pregledani 1972. godine 1985. godine slale su se potanske dopisnice o razlogu ne dolaska 1982. godine na pregled i o uzroku smrti, ako je ispitanik umro (kopija dopisnice u prilozima). U razdoblju od 1997. do 1999. skupljali su se podaci o datumu smrti i uzroku smrti preko registra mati nih ureda, telefonskim razgovorom, registrima domova zdravlja i stara kih domova, registrima gradskih groblja, registrima udruga za posmrtnu pripomo, te registrima dr~avnog zavoda za statistiku, obrazac DEM-2 (NNbr.21/1995). Svi ispitanici iji je uzrok smrti klasificiran kao vanjski uzrok, ili im se ne zna godina smrti ili se do njih ili njihovih podataka nije moglo doi su desno cenzurirani s godinom 1999 (Tablica 1). Za 48 ispitanika iz itavog uzorka (bili su pregledani 1972.) nismo imali viae nikakvih podataka nakon 1972. godine i smatrali smo ih izgubljenim. Tablica 1. Veli ina uzorka i broj broj smrti po regiji i spolu. U zagradama su izra~eni postotci smrti i cenzuriranih podataka s obzirom na ukupni broj.Ukupno Broj smrti (%)Broj cenzuriranih (%) rnomerec651182 (28.0)469 (72.0)Muakarci292111 (38.0)181 (62.0)}ene35971 (19.8)288 (80.2)Centar549144 (26.2)405 (73.8)Muakarci27388 (32.2)185 (67.8)}ene27656 (20.3)220 (79.7)Virovitica769276 (35.8)493 (64.2)Muakarci338169 (50.0)169 (50.0)}ene431107 (24.8)324 (75.2)Omia745204 (27.4)541 (72.6)Muakarci365119 (32.6)246 (67.4)}ene38085 (22.4)295 (77.6)Split37176 (20.5)295 (79.5)Muakarci18249 (26.9)133 (73.1)}ene18927 (14.3)162 (85.7)Vis27968 (24.4)211 (75.6)Muakarci12132 (26.5)89 (73.5)}ene15836 (22.8)122 (77.2)Ukupno3364950 (28.2)2414 (71.8)Muakarci1571568 (36.2)1003 (63.8)}ene1793382 (21.3)1411 (78.7) 3.2. Uzroci smrti Uzroci smrti prikupljeni 1985. godine klasificirani su po Meunarodnoj klasifikaciji bolesti, povreda i uzroka smrti, deveta revizija [43]. Radi usporedivosti i uzroci smrti prikupljani od 1997. do 1999. takoer su klasificirani po istoj klasifikaciji. U grupu Bolesti cirkulacijskog sustava uklju ene su sve dijagnoze smrti koje su po po Meunarodnoj klasifikaciji bolesti, povreda i uzroka smrti, deveta revizija, ozna ene aiframa ( 390 i ( 460. Tu spadaju: akutna reumatska groznica, kroni na reumatska bolest srca, hipertenzije, ishemi ne bolesti srca, bolesti pulmonarne cirkulacije, drugi oblici bolesti srca, cerebrovaskularne bolesti, bolesti arterija, arteriola i kapilara, bolesti vena i limfnih ~ila i druge bolesti cirkulacijskog sustava. U grupu Novotvorina uvratene su dijagnoze ozna ene aiframa ( 140 i ( 240, to su: zloudne novotvorine usne, usne aupljine i ~drijela, zloudne novotvorine probavnih organa, zloudne novotvorine dianih i organa prsnog koaa, zloudne novotvorine kosti i zglobne hrskavice, ko~e i dojke, zloudne novotvorine genito-urinarnih organa, zloudne novotvorine drugih i neozna enih lokalizacija, zloudne novotvorine limfnog, hematopoeznog i srodnog tkiva, benigne novotvorine, novotvorine in situ i novotvorine neozna ene prirode. U grupu Bolesti dianog sustava uvratene su dijagnoze ozna ene aiframa ( 460 i ( 520: akutne infekcije gornjega dianog sustava, ostale bolesti gornjega dianog sustava, gripa i upala plua, kroni ne bolesti donjeg dianog sustava, pneumokonioze i druge bolesti plua uzrokovane vanjskim uzrocima, druge respiracijske bolesti. U grupu Bolesti probavnog sustava uvrateni su dijagnoze ozna ene aiframa ( 520 i ( 580: bolesti usne aupljine, ~lijezdi slinovnica i eljusti, bolesti jednjaka, ~eluca i dvanaesnika, bolesti crvuljka, kila, nezarazna upala tankog i debelog crijeva, druge bolesti crijeva i poterbuanice, te druge bolesti probavnog sustava. Ostale bolesti i vanjski uzroci sadr~avaju sve ostale uzroke smrti koji uklju uju: zarazne i parazitarne bolesti, endokrine bolesti, bolesti prehrane i metabolizma, bolesti krvi i krvotvornog sustava, duaevni poremeaji i poremeaji ponaaanja, bolesti ~iv anog sustava, bolesti oka i organa sluha, bolesti sustava mokranih i spolnih organa, komplikacije trudnoe, poroaja i babinja, bolesti ko~e i potko~noga tkiva, bolesti miaino-koatanog sustava i vezivnoga tkiva, kongenitalne malformacije, deformiteti, ozljede, otrovanja i nesree. 3.3. Medicinska obrada ispitanika Medicinska obrada sastojala se od klini kog pregleda, mjerenja krvnog tlaka, spirometrije i EKG pretrage u oba navrata. U svih ispitanika izmjerena je visina tijela mjerena u frankfurtskoj horizontali (cm), tjelesna te~ina na istoj ba~darenoj vagi (kg) te su prikupljeni podaci o zanimanju. Za mjerenje ventilacijskih funkcija koriaten je aparat "Pulmonor" Jones, USA. Ventilacijske funkcije zapisane su na voatanom papiru. Vrijednosti vitalnog kapaciteta (FEV1, FVC) o itane pomou mjerne skale te usporeene s nomogramom [44]. EKG-pretraga napravljen je na trokanalnom "Siemens" ureaju s 12 odvoda i brzinom trake od 25 mm/s. Nalaz EKG-a izra~en je prema Minesotta kodu [45]. Sva mjerenja i medicinsku obradu u oba navrata izvodila je ista grupa lije nika i tehni ara na istim aparatima. Ispitanici su bili podvrgnuti klini kom pregledu, te standardiziranoj obradi anamnesti kih podataka. Pri tom je koriaten opi zdravstveni upitnik "Istra~ivanje kroni kih bolesti u Hrvatskoj od 1969-1982." Odjel ope klini ke medicine Instituta za medicinska istra~ivanja i medicinu rada. Upitnik je sadr~avao skup pitanja o bolestima dianog sustava usklaen s British Medical Council Questionary 1959. Sakupljeni su podaci o pojedinim kardiovaskularnim bolestima (sr ane greake, arterijska hipertenzija, infarkt), a posebno su obraene respiratorne bolesti (upala plua, kroni ni bronhitis, astma). Obraeni su i podaci o bolestima gastrointestinalnog i urogenitalnog sustava. Lije nik je pri pregledu ozna io, na temelju izjave ispitanika, jednu od ponuenih mogunosti: - nema nikakvih simptoma ni nalaza za tu bolest, - ima subjektivnih simptoma, ali nema objektivnih nalaza za tu bolest, - ima nalaza lakae kroni ne bolesti sa simptomima ili bez njih, - ima nalaza te~e kroni ne bolesti obi no s nekim komplikacijama, - ima nalaz najte~eg stupnja te kroni ne bolesti, - prebolio odreenu bolest s te~im zna ajnim funkcionalnim ili anatomskim posljedicama, - prebolio bolest s minimalnim posljedicama. Zabilje~ene su pojedine navike ispitanika: puaenje, u~ivanje alkohola, pijenje kave, uzimanje analgetika i sedativa te soljenje hrane. 3.4. Izbor varijabli Izbor varijabli koje e biti uklju ene u istra~ivanje napravljen je od raspolo~ivih varijabi u naaoj bazi podataka za koje posjedujemo podatke za 1972. i 1982. godinu pregleda i mogle bi imati utjecati na duljinu ~ivota. Zbog mnoatva uklju enih varijabli, varijable su grupirane u sljedee skupine varijabli: antropoloake varijable i varijable ~ivotnih navika. respiratorne varijable, kardiovaskularne varijable Antropoloake varijable i varijable ~ivotnih navika U skupinu varijable ~ivotnih navika uvratene su i dob i indeks tjelesne mase. Kontinuirana varijabla dobi izra~ena je u godinama. Antropoloaka varijabla indeks tjelesne mase (ITM) predstavlja kvocijent mase tijela izra~en u kilogramima i kvadrata tjelesne visine iza~en u metrima kvadratnim. Zbog nelinearnog utjecaja indeksa tjelesne mase na duljinu ~ivota indeks tjelesne mase podijeljen je prema preporuci Svjetske zdravstvene organizacije (SZO) u tri kategorije: ITM<18.5, 18.5(ITM<25, ITM(25 [46]. Od kontinuiranih varijabli koje predstavljaju ~ivotne navike uvratena je joa i varijabla broj popuaenih cigareta na dan. Od ordinalnih varijabli uvrateni su: soljenje hrane, pijenje alkohola, pijenje kave, uzimanje analgetika, uzimanje sedativa, te subjektivni osjeaj zdravlja. Soljenje hrane podijeljeno je u tri kategorije:  uope ili vrlo malo ,  normalno ,  dosoljava . Pijenje alkohola klasificirano je kao  nikad ,  ponekad ,  redovito manje od 1 litre vina ,  redovito viae od 1 litre vina ili 2 decilitra ~estokog pia . Pijenje kave klasificirano je kao nikad, ponekad, redovito 1 do 2 alice kave, redovito vie od 2 alice kave. Uzimanje analgetika klasificirano je nikad ili ponekad po 1 tabletu, ponekad vie od 1 tablete, redovito 1-2 tablete, redovito vie od 3 tablete . Uzimanje sedativa je podijeljeno u kategorije:  nikad ne uzimaju sedative ,  ponekad uzimaju sedative ,  redovito uzimaju malo ,  redovito uzimaju mnogo sedativa. Subjektivni osjeaj zdravlja podijeljen je u etiri kategorije:  loae se osjeam ,  kako kada ,  prili no dobro ,  odli no . 3.4.2. Respiratorne varijable U grupu respiratornih varijabli uklju ene su od kontinuiranih varijabli forsirani vitalni kapacitet (FVC) i omjer forsiranog ekspiratornog volumena u prvoj sekuni i forsiranog vitalnog kapaciteta (FEV1/FVC) poznat kao Tiffneauov indeks. FVC i FEV1 su izra~eni u centilitrima (kao i u originalnim podacima), dok je omjer FEV1/FVC izra~en u postocima. Zbog velike korelacije izmeu FVC i FEV1 (1972.: r=0,889, p=0,0001; 1982.: r=0,875, p=0,0001) u obradu nisu uklju eni oba zajedno nego FVC i Tiffneauov test kao vezna varijabla izmeu FVC i FEV1. Kao nominalne varijable uklju ene su tuberkuloza, preboljela upala plua, bronhalni aum, kroni ni kaaalj, bronhitis, astma, dispneja prvog i drugog stupnja, te trahealno ekspiratorno vrijeme. Tuberkuloza, upala plua i bronhitis klasificirani su kao da li je netko prebolio ili nije odreenu bolest. Kroni ni kaaalj, bronhalni aum i astma klasificirani su da li je netko imao kroni ni kaaalj, bronhalni aum i astmu ili ne. U kategoriju da je netko imao dispneju prvog stupnja uvrateni su oni ispitanici koji su odgovorili da im ponestane zraka kad se ~ure po ravnom ili se uspinju blagom uzbrdicom. U kategoriju dispneje drugog stupnja uvrateni su ispitanici koji su odgovorili da im ponestane zraka kad hodaju po ravnom obi nim korakom, pa zbog toga moraju stati. Ispitanici kojima je izmjereno trahealno ekspiratorno vrijeme (TEV ( 5 sekundi kodirano je kao patoloaki nalaz (pozitivno), a manje ili jednako od 5 sekundi kao negativno. 3.4.3. Kardiovaskularne varijable U grupu kardiovaskularnih varijabli uklju ene su od kontinuiranih varijabli: sistoli ki i dijastoli ki tlak izra~eni u mm Hg. Od kategorijskih varijabli, kao dihotomne varijable uklju ene su: valvularne greake srca, preboljeli infarkt srca, ishemi na bolest srca, ostale bolesti srca, promjene desnog srca (Tablica 14). U kategoriju ostalih bolesti srca uvratene su bolesti prema Meunarodnoj klasifikaciji bolesti, povreda i uzroka smrti, deveta revizija, pod aiframa od 420 do 429, a to su: akutni perikarditis, akutni i suakutni endokarditis, akutni miokarditis, druge bolesti perikarda, druge bolesti endokarda, kardiomiopatija, poremeaji provoenja, poremeaji sr anog ritma, sr ani otkaz, nedovoljno definirane i opisane komplikacije kod bolesti srca [43]. Prema uputi za suradnike na znanstvenom projektu u kategoriju ostale bolesti srca upisana je mana srca za koju lije nici nisu bili sigurni da je kongenitalnog prorijekla ili je ste ena greaka. Isto tako tu se je upisivalo oateenje srca kod alkoholi ara. Nalaz elektrokardiograma (EKG) mo~e se svrstati u jednu od etiri skupine: skupina normalnog nalaza (N), skupina grani nog nalaza koji su viae normalni nego patoloaki (N/P), skupina takoer grani nog nalaza s veom vjerojatnosti da se radi o patoloakom nego o normalnom nalazu (P/N), dok je etvrta skupina jasno patoloakog nalaza (P) [47] U grupu N/P nalaza uvratene su promjene (Minessota kod) koje su za devijaciju QRS osi, smetnje atrio-ventikularnog provoenja i smetnje ventikularnog provoenja ozna ene aifrom 5 (2-5, 6-5, 7-5), a ostali nalazi u mirovanju s aifrom 4 i viae (9-4-1, 9-4-2, 9-5, 9-8). U grupu P/N nalaza uvratene su promjene koje su za devijaciju QRS osi aifrirane s 1 ili 2 (2-1, 2-2), visoka amplitda R zupca s 3 (3-3), depresija S-T spojnice i segmenta i promjena T vala s 3 i 4 (4-3, 4-4, 5-3, 5-4), te ostali nalazi kodirani s 1, 2 i 3 (9-1, 9-2, 9-3). U grupu patolokog nalaza uvrtene su promjene koje su sve promjene Q i QS nalaza (od 1-1-1 do 1-1-7, od 1-2-1 do 1-2-8 i od 1-3-1 do 1-3-6, te sve aritmije (od 8-0 do 8-9), devijacija QRS osi ifrirana s 3 (2-3), visoka amplituda R zupca, depresija S-T spojnice i promjena T vala ifrirane s 1 ili 2 (3-1, 3-2, 4-1, 4-2, 5-1, 5-2), smetnje atrio-ventikularnog provoenja kodirane s 1, 2 i 3 (6-1, 6-2, 6-3), smetnje ventikularnog provoenja s 1,2,3,4 i 6 (7-1, 7-2, 7-3, 7-4 i 7-6). [47, str.349-52]. Osnove analize do~ivljenja Analiza do~ivljenja (engl. survival analysis) je analiza odreenog dogaaja (npr.smrt) tokom vremena uz evidenciju trenutka kada je doalo do odreenog dogaaja, a da je pri tome dobro definirano po etno vrijeme praenja (Slika 1). Da bi se analiza do~ivljenja mogla primijeniti, podaci moraju sadr~avati vrijeme nekog dogaaja koji se prati. Svrha analize do~ivljenja sastoji se u mogunosti predvianja, tj. uspostavljanja prediktivnog modela u kojem rizik promatranog dogaaja ovisi o kovarijatama. Neke kovarijate kao ato su spol i rasa mogu biti konstantne u vremenu, dok druge kao npr. materijalni status, krvni tlak itd. mogu varirati s vremenom. Naj eae se koriste retrospektivni podaci kao ato su datum roenja, datum primitka itd. Analiza do~ivljenja ima dvije osnovne prednosti pred standardnim statisti kim metodama: cenzuriranje (s desna, s lijeva, intervalno) varijable promjenjive u vremenu. Cenzuriranje predstavlja nepoznato vrijeme kada se neki dogaaj dogodio.  Slika 1. Prikaz vremena boravka u studiji do~ivljenja za pet pojedinaca. Kod podataka cenzuriranih s desna dogaaj se dogodio nakon vremena do kojeg se prati populacija. Kod podataka cenzuriranih s lijeva dogaaj se dogodio prije nego se po ela pratiti populacija. Intervalno cenzurirani podaci su oni za koje ne znamo to no vrijeme dogaaja , ali znamo da se dogodio unutar odreenog intervala koji promatramo. Sumirajui podatke o do~ivljenju, dvije funkcije su od va~nog interesa: funkcija do~ivljenja (engl. survivor function) i funkcija hazarda ( engl. hazard function). Kumulativna funkcija distribucije vremena do nekog dogaaja T (smrti) predstavlja vjerojatnost da je vrijeme do~ivljenja manje od nekog vremena t, tj. dio populacije koja je umrla do vremena t.  Uz pretpostavku da slu ajna varijabla T ima distribuciju vjerojatnosti koja le~i ispod funkcije gustoe vjerojatnosti f(t). Funkcija do~ivljenja je definirana kao vjerojatnost da je vrijeme do~ivljenja vee ili jednako nekom vremenu t, tj. predstavlja vjerojatnost da je neka osoba joa ~iva u vremenu t.  Funkcija hazarda je vjerojatnost da je osoba umrla u vremenu t, pod uvjetom da je do tog vremena do~ivjela.  Za vrijeme kao kontinuiranu varijablu, vjerojatnost da se dogaaj dogodi to no u vremenu t je obavezno 0. Mo~emo govoriti o vjerojatnosti da se dogaaj dogodi u malom intervalu izmeu t i t+(t. Nadalje hoemo da ta vjerojatnost bude uvjetna s obzirom na individualno vrijeme do~ivljenja za neko vrijeme t. To je zbog toga va~no, jer ako je pojedinac ve umro on nije viae rizi an za taj dogaaj. Dakle mi ~elimo one pojedince koji ulaze na po etak intervala (t,t+(t).   Vjerojatnost je neopadajua funkcija od (t. Viae je vjerojatno da e se dogaaj dogoditi u nekom intervalu, pa da bi to dobili mi emo podijeliti naau vjerojatnost s (t. Rizik pojavljivanja dogaaja u to no odreeno vrijeme t, a ne u nekom intervalu, posti~emo s limesom funkcije dok (t(0.  gdje je H(t) kumulativna funkcija hazarda. Funkcija hazarda u svakoj to ki t direktno odgovara intiuitivnom shvaanju rizika, tj. da se neki dogaaj dogodio baa u vremenu t. [48-49] 3.6 Osnove Coxovog regresijskog modela Coxov regresijski model bazira se na pretpostavci proporcionalnog hazarda i ne uzima se odreena distribucija vjerojatnosti za vrijeme do~ivljenja. Zbog toga se za taj model ka~e da je semi-parametrijski model.  h0(t) osnovna je funkcija hazarda (engl. baseline)(0 za osobe ije su sve kovarijate jednake 0. hi(t) funkcija hazarda za i-tu osobu. Hazard za svaku osobu je fiksna proporcija hazarda od bilo koje druge osobe i konstantna je u vremenu. Korisno u modelu proporcionalnog hazarda je ato se mogu procijeniti (-ta koeficijenti bez da se zna osnovna hazardna fukcija.  Kod modeliranja hazardne funkcije glavni cilj nam je procijeniti zavisnost do~ivljenja (pre~ivljavanja) s jednom ili viae eksplanatornih varijabli (godine, puaenje, spol, EKG, FVC, itd.) koje su praene za svaku osobu od po etnog vremena. Jedan od glavnih razloga za takvo modeliranje je da se odredi koja kombinacija potencijalnih eksplanatornih varijabli uti e na formu hazardne funkcije.  ( omjer hazarda smrti u bilo koje vrijeme, poznat kao relativni hazard ili hazard ratio. Funkcija ((t) se mo~e interpretirati kao rizik u vremenu t za osobu iji vektor eksplanatornih varijabli je Xi, relativno prema riziku za osobu iji je Xi jednak nuli. Jedna od glavnih karakteristika Coxovog modela je da mo~e procjenjivati hazard kada efekt nekih varijabli na do~ivljenje nije konstantan tokom vremena. Varijable ije vrijednosti su promjenjive tokom vremena nazivamo vremenski promjenjive varijable, a model koji sadr~i takve varijable zovemo model s vremenski promjenjivim varijablama.  Postoje dvije vrste vremenski promjenjivih varijabli: interne i vanjske. Interne varijable su one koje su vezane za odreenu osobu u studiji mogu se izmjeriti jedino dok je pacijent ~iv (EKG, FVC, krvne pretrage, itd.). Vanjske vremenski promjenjive varijable su one za koje status da li je osoba ~iva ili ne ne uvjetuje njihovo postojanje (spol, dob, unaprijed odreena doza lijeka, razna zagaenja zraka, itd.) [48-50]. 3.7. Podudaranje modela proporcionalnog hazarda Glavna osobina modela proporcionalnog hazarda je da se koeficijenti (1, (2, & ,(p prediktora X1, X2, ..,Xp mogu procijenjivati nezavisno od osnovne funkcije hazarda h0(t). Koeficijenat (i procjenjuje se metodom najvee vjerodostojnosti (engl. maximum likelihood). Vjerodostojnost skupa koeficijenata (i definirana je kao vjerojatnost da opazimo prikupljene podatke za zadane vrijednosti koeficijenata. Vrijednost koeficijenata procjenjujemo tako da ta vjerojatnost bude najvea. Najvea vjerodostojnost je vrijednost za koju funcija vjerodostojnosti posti~e svoj maksimum. Numeri ki je jednostavnije nai maksimum logaritma funcije vjerodostojnosti (engl. log Likelihhod). Statistika koja se koristi za procjenu uspjeanosti podudaranja modela je  2log vjerodostojnost (engl. -2log Likelihood). Da bi se usporedila dva modela usporeuju se vrijednosti njihove -2log vjerodostojnosti. Razlika  2log vjerodostojnosti ima pribli~no (2 distribuciju. Pretpostavimo da imamo n osoba, za koje znamo vrijeme smrti ti i indikator rizika si , 1( i( n. Neka su ta vremena slo~ena uzlazno i za svako ti postoji indikator varijabla si koja je 1 ako je osoba pod rizikom smrti, a 0 ako je cenzurirana. Skup svih osoba koje su pod rizikom u vremenu ti zovemo skup osoba pod rizikom (engl. risk set) R(ti). Skup R(ti) je skup svih osoba koje su ~ive i necenzurirane su neposredno prije ti. Prepostavimo da osoba i, koja ima rizik hi(ti) umre u vrijeme ti, suma rizika svih osoba pod rizikom je  Vjerojatnost da to no odreena osoba i umre u vremenu ti dana je jednad~bom: Pretpostavimo da za svaku osobu imamo p, 1 ( j ( p, varijabli, ije su vrijednosti xji elementi vektora xi . Naaa jednad~ba e sada izgledati ovako: Cox je 1972. [50] pokazao da funkcija vjerodostojnosti za model proporcionalnog hazarda je data jednad~bom: Funkcija vjerodostojnosti umno~ak je vjerojatnosti umiranja u vremenu ti za sva opa~ena vremena smrti. Primijetimo da se umno~ak ra una samo za one osobe za koje imamo zabilje~eno vrijeme smrti. Osobe za koje je vrijeme smrti cenzurirano ne doprinose brojniku funkcije vjerodostojnosti, ali ulaze u sumu po skupu rizi nih ona vremena smrti koja su se dogodila prije cenzuriranog vremena. Zbog lakaeg ra unanja funkcija vjerodostojnosti se logaritmira (engl. log-Likelihood function)  Da bi procijenili vrijednosti ( koje maksimiziraju logaritam funkcije vjerodostojnosti koristi se numeri ka Newton-Raphson metoda. Prvo trebamo trebamo nai vrijednosti ( za koje derivacija logL(() je jednaka 0.  Vektor U((), dimenzije px1, zovemo vektor efikasnih brojeva (engl. vector of efficient scores). Prema Newton-Raphsonovoj proceduri, procjena ( parametara (vektora koji sadr~i ( parametre) u (r+1)-om iterativnom krugu (iteraciji) je:   EMBED Equation.3  predstavlja maksimum funkcije vjerodostojnosti. Proces mo~e zapo eti stavljajui za po etnu vrijednost  EMBED Equation.3 . Proces zavraava kada je razlika funkcija log-vjerodostojnosti dovoljno mala ili kad je najvea relativna promjena u vrijednosti procijenjenog parametra zadovoljavajui mala. Kada iterativni postupak konvergira matrica kovarijanci procijenjenih parametara mo~e se aproksimirati s inverznom matricom   I(() je pxp matrica nenegativnih drugih derivacija logL((). Drugi korijeni dijagonalnih elemenata ove matrice su standardne greke procijenjenih vrijednosti (1, (2,, (p. Matricu I(() nazivamo matrica informacija (engl. information matrix), a njena inverzna matrica je matrica kovarijanci:  Model proporcionalnog hazarda pretpostavlja da je funkcija hazarda kontinuirana funkcija. Prema toj pretpostavci jednaka vremena smrti nisu mogua. Openito podaci o smrti su obi no rezultat zaokru~ivanja tako da odgovaraju najbli~em danu, mjesecu, godini ili ve ato se odabere. Dakle, postoji mogunost da se pojavi u odreenom vremenu smrti viae nego jedna smrt ili cenzurirani podatak. U tom slu aju pretpostavlja se da se cenzuriranje dogodilo nakon svih smrti. Potencijalne nejasnoe oko toga koje osobe treba uklju iti u skup osoba pod rizikom, za dato vrijeme su time rjeaene. Sada trebamo joa rijeaiti kako to uvrstiti u model proporcionalnog hazarda. Pretpostavimo da za isto vrijeme smrti tj (j=1,2,..,m) imamo viae slu ajeva smrti dj i neka je kj vektor suma pripadnih vrijednosti varijabli osoba koje su umrle u vremenu tj. Najjednostavnija aproksimacija funkcije vjerodostojnosti data je jednad~bom: koju je 1974 predlo~io Breslow [51], a mi emo ju koristiti u svojim analizama. U ovoj aproksimaciji pretpostavlja se da su smrti u odreenom vremenu razli ite i da su se dogodile sekvencijalno [52-54]. 3.8. Mjera proporcije objaanjene varijance Jedna od va~nih injenica u procjeni izbora modela, tj. izbora varijabli koje bi mogle utjecati na zavisnu varijablu je relativna va~nost odabranih prognosti kih faktora Ona se mo~e izmjeriti ili standarizirajui koeficijente regresije ili uz pomo proporcije objaanjene varijance (POV) zavisne varijable. Jedna od va~nijih prednosti POV-a je mogunost direktne usporedbe prognosti kih faktora s ostalima, jer se svaki faktor ili grupa faktora karakterizira s jednim brojem, ato kod regresijskih koeficijenata nije mogue. U linearnim regresijskim modelima R2 je ope prihvaena mjera za proporciju objaanjene varijance zavisne varijable s prognosti kim faktorima. Za Coxov model vrlo korisna analogna mjera (Rc2) uvedena je nedavno [42]. Rc2 se mo~e ra unati za puni model (svi prognosti ki faktori, varijable su uklju eni u model), za svaki prognosti ki faktor posebno  marginalni Rc2 i parcijalni Rc2 koji se ra una kao razlika Rc2 za puni model i Rc2 za model iz kojeg je isklju en faktor od interesa. Prognosti ka va~nost svakog faktora sada mo~e biti kvantificirana i kvalificirana s marginalnom i parcijalnom proporcijom objaanjene varijance. Mjera proporcija objaanjene varijance uspostavlja odreene zakonitosti u skupu podataka koje mo~da nisu adekvatno objaanjive pomou procijenjenih regresijskih parametara ili p-vrijednosti. Vrlo esto ovim drugim metodama prediktivna snaga prognosti kog faktora mo~e biti precijenjena [55-56]. 3.9. Ostale statisti ke metode Za sve varijable koje su uvratene u analize za oba spola i obje godine (1972. i 1982.) napravljena je deskriptivna statistika. Za kontinuirane varijable distribucija je prikazana uz pomo nultog (minimum), 25%-og (Q1), 50%-og (medijan), 75-og (Q3) i 100-og (maximum) percentila, te srednje vrijednosti i standardne devijacije. Za dihotomne i ordinalne varijable prikazane su frekvencije po pojedinim kategorijama. Za sve varijable prikazan je ukupan broj observacija, te broj observacija koje nedostaju. Za sve regije procijenjena je duljina ~ivota za oba spola koristei metodu ~ivotnih tablice tzv. aktuarsku metodu (engl. life-table ili acturial method) koja je primjerenija za naa skup podataka od Kaplan-Meier metode (engl. product-limit method). Metoda ~ivotnih tablica za procjenu funkcije pre~ivljenja koristi se za vee skupove podataka ije vrijeme dogaaja nije baa precizno, i promatrani interval mo~emo dijeliti u seriju vremenskih intervala dok je Kaplan-Meier metoda zgodnija za male skupove podataka koji precizno mjere vrijeme dogaaja. Zbog vrlo malog broja smrtih ishoda u prvih deset godina promatranog perioda (od 1972. do 1982.), izabran je interval od etiri godine unutar kojeg su vremena dogaaja (smrti) grupirana, te su time grafovi funkcija pre~ivljavanja postali prikladno glatke, a time i razumljivije funkcije. Za procjenu relativnog rizika smrti (hazarda smrti), 95% intervala pouzdanosti i procijenjenih parametra (, koristili smo Coxovu semiparametrijsku regresiju paralelnog hazarda koristei vremensko zavisne kovarijate, posebno za oba spola [48, 57-58]. 3.10. Izbor strategije kod analize opeg mortaliteta Svoj sam izbor strategije i modela podijelila u tri faze: faza: Izbor osnovnog modela faza: Izbor meu-modela faza: Modeliranje interakcija Shematski prikaz svih triju faza prikazan je na slici 2 . faza: IZBOR OSNOVNOG MODELA Unutar svake skupine varijabli (antropoloake i varijable ~votnih navika, respiratorne, kardiovaskularne) Coxovom regresijom koristei metodu stupanjske regresije  Sw metoda (engl stepwise) gradnje (izbora) najboljeg modela napravljen je izbor varijabli koje zna ajno utje u na duljinu ~ivota po spolu [58]. Izbrane varijable koje zna ajno utje u na procjenu hazarda smrti unutar svake grupe varijabli po spolu (uzimajui u obzir sve varijable koje su izdvojene kao zna ajne bez obzira na spol i grupu varijabli) ine osnovni model. Osnovni model prestavljao je bazu za daljnju analizu modeliranja interakcija. Drugim rije ima prepostavljeno da bi svaku varijablu koja je bez obzira na spol i grupu izdvojena kao zna ajna, treba uvrstiti u daljnu analizu bez obzira na spol za koji se je pokazala zna ajna. 2. faza: IZBOR MEU-MODELA Osim cjelokupnog muakog i ~enskog uzorka odvojen je uzorak na one koji su uali u studiju 1972.  bolesni i one koji su uali  zdravi , pa su i za njih napravljene identi ne analize. U grupu  bolesni 72 uvrateni su svi oni ispitanici koji su na pregledu 1972. godine imali potvrenu jednu od sljedeih dijagnoza: tuberkulozu plua maligne neoplazme dijabetes reumatske greake srca hipertenziju bez i sa oateenjem srca preboljeli infarkt kroni nu ishemi nu bolest srca ostale bolesti srca cerebrovaskularne bolesti arteriosklerozu perifernih arterija ostale bolesti arterija, arteriola i kapilara varikozitete upalu plua bronhitis, emfizem, astma ulkus ~eluca i duodenuma kolitise i funkcionalne poremeaje crijeva cirozu jetre i kroni ni hepatitis holelitijazu i holecistitis, a u grupu  zdravi 72 svi ostali (Tablica 2). Tablica 2. Broj ispitanika po regijama koji su 1972. bili  bolesni ili  zdravi NN nedostaju 1972. bolesni  zdravi muaki~enemuaki~ene rnomerec64382152717681Centar54631871998575Virovitica76452693456684Split37011301345254Omia73312248251109125Vis274574984656Ukupno:3330341123129843447533642421 (72,7%)909 (27,3%) Za svaku kohortu (cjelokupna populacija, bolesni 72 i zdravi 72 ) i to za oba spola napravljena su dvije analize: - Coxova regresiju s vremenski promjenjivim varijablama na osnovnom modelu. - Coxovu regresiju s vremenski promjenjivim varijablama koristei Sw-opciju na osnovnom modelu. Izbor svih tih 12 meu-modela bio bi kraj druge faze (Slika 2). 3. faza MODELIRANJE INTERAKCIJA Za svaki meu-model modelirala sam sve meusobne interakcije i uvrstile u model. Izbor najboljeg modela i u ovoj fazi raen je na dva na ina. Prvo sam za svaki meu-model i sve meusobne interakcije napravila Cox-ova regresija s vremenski promjenjivim varijablama i izvojile su se one interakcije koje su se pokazale statisti ki zna ajne. Drugom analizom izbor zna ajnih interakcija napravljen je tako da se je forsiralo da sve varijable koje sa injavaju meu-model ostanu u modelu, a zna ajne se interakcije izdvajaju metodom postupnog proairenja modela  Fw metoda (engl. foward) [58]. Va~no je napomenuti da se interakcija uklju uje u model samo ako je i glavni efekt takoer prisutan u modelu [59]. Nakon izbora statisti ki zna ajnih interakcija za svaki meu-model na dva na ina usporeen je izbor tih interakcija, a posebna va~nost dana je onim interakcijama koje su se pokazale zna ajne u obje analize. Takav model koji sadr~ava uz glavne efekte pojedinog meu-modela i interakcije koje su se pokazale zna ajne u obje analize nazvat u model-interakcije x, gdje e nam x biti broj meu-modela i ujedno predstavljati naae zavrane modele (Slika 2). 3.11. Izbor strategije kod analize specifi nog mortaliteta Jedan od mojih ciljeva je procijeniti povezanost naaih varijabli osim s opim i sa specifi nim mortalitetom. Krenuti u od osnovnog modela. Pretpostavit u da bi izbor varijabli koji e zadovoljavati i objaanjavati opi mortalitet morao biti dobar po etni model i za analizu specifi nog mortaliteta. Sw metodom Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama gdje nam je zavisna varijabla smrt od specifi ne grupe po Meunarodnoj klasifikaciji bolesti, povreda i uzroka smrti, deveta revizija [43]. Odredili smo koje varijable statisti ki zna ajno doprinose objaanjenu naae zavisne varijable i to za cjelokupnu populaciju muakaraca i ~ena odvojeno, te za bolesne i zdrave 1972. isto tako odvojeno po spolu, sli no kao i kod opeg mortaliteta. Na taj na in izabrane varijable ine modele koje sam nazvala specifi ni meu-model x (x=1,..,6). Meusobne interakcije tih varijabli uklju it emo u model. Ako ih ima viae Sw metodom odreene su one koje su statisti ki zna ajne i te emo uvrstiti u zavrani model s interakcijama specifi ni model-interakcije x. Shematski prikaz naae strategije prikazan je na slici 3. 3.12. Programska potpora Sva analize napravljene su pomou statisti kog paketa SAS 6.12 na PC ra unalu (Pentium I). Mjera proporcije objaanjene varijance izra unata je pomou SAS potprograma [42]. 4. REZULTATI 4.1. Analiza uzroka smrti U tablicama od 3 do 8 prikazane su frekvencije ~ivih i umrlih po pojedinim regijama zajedno s klasificiranim uzrocima smrti po skupnim dijagnozama, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. Na slikama 4-6 prikazani su stupi asto postoci zastupljenosti uzroka smrti po pojedinim grupama dijagnoza za ukupnu populaciju, te posebno za ~ensku i muaku populaciju. Naj eai uzrok smrti u svim regijama su kardiovaskularne bolesti koje ine oko 50% svih uzroka smrti. Potom 20 do 30% svih uzroka smrti otpada na novotvorine. Bolesti dianog sustava i bolesti probavnog sustava kao uzroci smrti u svim regijama zastupljeni su s manje od 10%. Gledajui ukupnu populaciju najvea zastupljenost smrti uzrokovanih kardiovaskularnim bolestima je u Centru (53,8%), a najmanja u rnomercu (39%). U ~enskoj populaciji najvea zastupljenost smrti uzrokovanih kardiovaskularnim bolestima je u Omiau (59,4%) i Visu (58,3%), a najmanja u rnomercu (36,9%). U muakoj populaciji najvea je u Splitu (56%), a najmanja na Visu (38,2%). Najvea zastupljenost novotvorina kao uzroka smrti u ukupnoj populaciji je u rnomercu (36,2%), dok je najmanja u Virovitici (27%). U muakoj populaciji najvea zastupljenost novotvorina u uzrocima smrti je u rnomercu (38,4%), dok je najmanja u Splitu (22%). Kod ~ena taj postotak je najvei u Splitu (44%), a najmanji u Virovitici (22%). U ukupnoj populaciji najvea razlika u postotku izmeu smrti uzrokovanih kardiovaskularnim blestima i novotvorina u Omiau (25,4), a najmanja u rnomercu (2,8). Tablica 3. Broj i postotak ~ivih i umrlih za opinu rnomerec s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati.  RNOMERECMuakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi15352.426072.4Nepoznato82.7113.1Umrli13144.9(8824.5(Nepoznati uzroci1914.52326.1Poznati uzroci11285.5(6573.9(Bolesti cirkulacijskog sustava4540.22436.9Novotvorine4338.42132.3Bolesti dinog sustava43.634.6Bolesti probavnog sustava76.234.6Ostale bolesti i vanjski uzroci1311.61421.6Ukupno2921311123598865 Tablica 4. Broj i postotak ~ivih i umrlih za opinu Centar zajedno s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. CENTARMuakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi165 60.4 19871.7Nepoznato9 3.3 165.8Umrli99 36.3 (6222.5(Nepoznati uzroci9 9.1 2032.3Poznati uzroci90 90.9 (4267.7(Bolesti cirkulacijskog sustava48 53.3 2354.8Novotvorine26 28.9 1330.9Bolesti dinog sustava0 0 12.4Bolesti probavnog sustava3 3.3 12.4Ostale bolesti i vanjski uzroci13 14.4 49.5Ukupno273 99 90 276 62 42  Tablica 5. Broj i postotak ~ivih i umrlih za Viroviticu zajedno s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. VIROVITICAMuakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi141 41.7 27263.1Nepoznato10 3.0 255.8Umrli187 55.3 (13431.1(Nepoznati uzroci15 8.0 2518.7Poznati uzroci172 92.0 (10981.3(Bolesti cirkulacijskog sustava67 39.0 6256.9Novotvorine52 30.2 2422.0Bolesti dinog sustava4 2.3 21.8Bolesti probavnog sustava18 10.5 54.6Ostale bolesti i vanjski uzroci31 18.0 1614.7Ukupno338 187 172 431 134 109  Tablica 6. Broj i postotak ~ivih i umrlih za Split zajedno s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. SPLITMuakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi119 65.4 14275.1Nepoznato9 4.9 147.4Umrli54 29.7 (3317.5(Nepoznati uzroci4 7.4 824.2Poznati uzroci50 92.6 (2575.8(Bolesti cirkulacijskog sustava28 56.0 1144.0Novotvorine11 22.0 1144.0Bolesti dinog sustava4 8.0 00Bolesti probavnog sustava2 4.0 00Ostale bolesti i vanjski uzroci5 10.0 312.0Ukupno182 54 50 189 33 25  Tablica 7. Broj i postotak ~ivih i umrlih za Omia zajedno s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. OMI`Muakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi225 61,6 27371,8Nepoznato11 3,0 123,2Umrli129 35,4 (9525,0(Nepoznati uzroci21 16,3 2627,4Poznati uzroci108 83,7 (6972,6(Bolesti cirkulacijskog sustava53 49,1 4159,4Novotvorine31 28,7 1826,1Bolesti dinog sustava5 4,6 45,8Bolesti probavnog sustava11 10,2 11,4Ostale bolesti i vanjski uzroci8 7,4 57,3Ukupno365 129 108 380 95 69  Tablica 8. Broj i postotak ~ivih i umrlih za otok Vis zajedno s uzrocima smrti, kao i broj ispitanika za koje su nam podaci bili nepoznati. VISMuakarci}eneN%N%N%N%N%N%}ivi83 68,6 12176,6Nepoznato4 3,3 10,6Umrli34 28,1 (3622,8(Nepoznati uzroci0 0 00Poznati uzroci34 100 (36100(Bolesti cirkulacijskog sustava13 38,2 2158,3Novotvorine12 35,3 1130,5Bolesti dinog sustava4 11,8 25,6Bolesti probavnog sustava3 8,8 25,6Ostale bolesti i vanjski uzroci2 5,9 00Ukupno121 34 34 158 36 36  4.2. Deskriptivna statistika za analizirane varijable Rezultati deskriptivne statistike za sve analizirane varijable prikazani su u tablicama od 9 do 16. Tablica 9. Deskriptivna statistika za analizirane kontinuirane antropoloake varijable i puaenje. N ukupnoVarijableNN nedostajuMin.25% Q1Med.75% Q3Max.Aritme-ti ka sredinaStand. dev.MU`KI1571DOB7215710354348525947.555.65DOB8215710455358626957.555.65ITM7215571415.7623.6226.0628.4139.7626.183.60ITM82109048115.9225.1427.4629.9640.8227.603.80Broj cig./dan(0 72*8221312020308023.6011.04Broj cig./dan(0 82*49048111520309021.8312.16}ENE1793DOB7217921364348536047.735.72DOB8217921465358637057.735.72ITM7217771614.6924.5627.4730.4349.9827.804.54ITM82132546817.5326.3129.0932.0559.6529.504.82Broj cig./dan(0 72*2591611020204016.969.20Broj cig./dan(0 82*2294681210204013.939.79Opaska: * samo za puaa e  ice. Tablica 10. Deskriptivna statistika za indeks tjelesne mase klasificiran po preporuci SZO [46].19721982MU`KI}ENEMU`KI}ENENnedostajuNnedostajuNnedostajuNnedostajuITM15571417771610904811325468ITM<18.510124918.5(ITM<25574493255213ITM(2597312728311103 Tablica 11. Deskriptivna statistika za ordinalne varijable ~ivotnih navika. 19721982MU`KI}ENEMU`KI}ENENnedostajuNnedostajuNnedostajuNnedostajuSOLJENJE HRANE15601117761710844871317476uope ili vrlo malo226400174283Normalno9401152726927Dosoljava394224184107PIJENJE ALKOHOLA15591217761710844871304489Nikad182563147476Ponekad686994630773redovito < 1l vina56321123652redovito > 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia1288713PIJENJE KAVE15611017761710764951307486Nikad315288199142Ponekad519498352343redovito 1 do 2430632435723redovito mnogo2973589099UZIMANJE ANALGETIKA15611017761710804911311482nikad ili ponekad po 1144915249741126ponekad > 16515578138redovito 1-239762541redovito ( 3 82136UZIMANJE SEDATIVA15611017761710844871314479Nikada13121221572522Ponekad185442309488redovito malo54100133221redovito mnogo10137083OSJEAJ ZDRAVLJA15591217761710864851314479Loae31944276136kako kada238400393605prili no dobro 729751466445Odli no273183151128 Tablica 12. Deskriptivna statistika analiziranih kontinuiranih respiratornih varijabli.N ukupnoVarijableNN nedostajuMin.25% Q1Med.75% Q3Max.Aritme-ti ka sredinaStand. Dev.MU`KI 1571FVC72 1560  11 140 395445 500 800445.8978.58 FVC821046 525 90 310 360 420670365.2285.28FEV/VC72*100 1559 1229.8867.4473.6878.38100 72.299.24 FEV/VC82*100104652533.3368.8177.0883.33102.7875.8511.09}ENE1793 FVC72 1777  16 105280 320 360 535320.1358.16FVC821233 560 80 230 270 310620270.9365.69 FEV/VC72*100 17771617.2471.2176.0080.2396.7275.147.88FEV/VC82*1001233 56021.7470.9777.7883.64113.95 76.3210.21 Tablica 13. Deskriptivna statistika dihotomnih respiratornih varijabli. Varijabla1972 1982ukupnonedostaju ne daukupnonedostaju neDaMUKITBC1562914161461090 481930160PNEUMONIJA156291529331090 481727363BRONHALNI UM15601112902701090 481590500KRONI NI KA`ALJ15611010525091090 481766324BRONHITIS15611010984631090 481761329ASTMA15601113701901090 481101773DISPNEA 11561108946671090 481652438DISPNEA 21561101487741090 481105733TRAHEALNO EKSPIRATORNO VRIJEME1445126983462204136713074}ENETBC177815164713113254681166159PNEUMONIJA1777161741361325468988337BRONHALNI `UM17761716701061325468918407KRONI NI KA`ALJ177617153624013254681121204BRONHITIS177617160217413254681178147ASTMA17771615032741325468125273DISPNEA 117771668910881325468753572DISPNEA 217771615901871325468127946TRAHEALNO EKSPIRATORNO VRIJEME16061871420186216157717838 Tablica 14. Deskriptivna statistika analiziranih kontinuiranih kardiovaskularnih varijabli.N ukupnoVarijableNN nedostajuMin.25% Q1Med.75% Q3Max.Aritme-ti ka sredinaStand. Dev..MU`KI1571SISTOLI KI TLAK  72156110100128138150240141.1120.29SISTOLI KI TLAK  821090481100130143160240146.5622.11DIJASTOLI KI TLAK  721561105082909615090.3211.52DIJASTOLI KI TLAK  82109048150809010015089.5012.20}ENE1793SISTOLI KI TLAK  72177716100130140158250144.6022.02SISTOLI KI TLAK  821325468100140150170250154.9123.20DIJASTOLI KI TLAK  721777165082909813890.8511.21DIJASTOLI KI TLAK  82132546860809010014091.9311.85 Tablica 15. Deskriptivna statistika dihotomnih kardiovaskularnih varijabli. Varijabla1972 1982ukupnonedostaju ne da ukupnonedostaju ne da MUKIVALVULARNE GREKE SRCA156291550121090481107713PREBOLJELI INFARKT SRCA15629155481090481105733ISHEMI NA BOLEST SRCA1562914491131090481101773OSTALE BOLESTI SRCA156291531311090481105733PROMJENE DESNOG SRCA15611015583108848310853}ENEVALVULARNE GRE`KE SRCA1778151758201325468130916PREBOLJELI INFARKT SRCA177815177531325468131213ISHEMI NA BOLEST SRCA17781515202581325468125966OSTALE BOLESTI SRCA1778151729491325468128837PROMJENE DESNOG SRCA17771617761131947413154 Tablica 16. Deskriptivna statistika po skupinama nalaza elektrokardiograma.19721982MU`KI}ENEMU`KI}ENENnedostajuNnedostajuNnedostajuNnedostajuEKG nalaz15591217761710884831319474Normalan10741138618663Normalno/Patoloaki1131018749Patoloako/Normalan233347160332Patoloaki 139190223275 4.3. Procjena do~ivljenja Proci jenjene su krivulje do~ivljenja za cijelu populaciju i za muakarce i ~ene posebno po regijama (slike 7-9). Split ima najbolji funkciju do~ivljavanja za cjelokupnu populaciju, pa je zbog toga on uzet kao osnovna regija (baseline) za procjenu hazarda smrti po regijama i spolu (Tablica 17).  Slika 7. Funkcije do~ivljenja po regijama za ukupnu populaciju.  Slika 8. Funkcije do~ivljenja po regijama za muakarce. Slika 9. Funkcije do~ivljenja po regijama za ~ene. Funkcije do~ivljenja pokazuju vrlo spori pad u prvih osam godina. Pad funkcija do~ivljenja je izra~eniji u periodu od osme godine na dalje. Jedina iznimka je Virovitica koja ima izra~eniji pad u cijelom razdoblju koji analiziramo. }ene imaju bolje do~ivljenje nego muakarci. Log-rank test ukazuje da postoje statisti ki zna ajne razlike meu funkcijama do~ivljenja izmeu regija. Za cjelokupnu populaciju (2=49.85, 5 st.slobode, p=0,0001, za muaku populaciju (2=59,17, 5 st.slobode, p=0,0001, a za ~ensku populaciju (2=11,24, 5 st.slobode, p=0,047. Viaestruka komparacija nije bila potrebna jer se zna ajnost razlike testirala pri procjeni hazarda smrti Cox-ovom regresijom. Iz procijenjenih relativnih rizika za cjelokupnu populaciju Virovitica kao regija s najloaijim do~ivljavanjem ima za dva puta vei hazard smrti od Splita. Tablica 17. Rezultati Cox-ove regresije za procijenu hazarda smrti po regijama i spolu. Split je osnovna (baseline) regija.Procjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaSVISplitVis0,133860,166920,42261,1430,8241,586Omia0,293680,134390,02891,3411,0311,746Centar0,277120,141790,05061,3190,9991,742 rnomerec0,358960,136580,00861,4321,0961,871Virovitica0,708580,129570,00012,0311,5762,618MU`KARCISplitVis-0,050470,227290,82430,9510,6091,484Omia0,216790,169750,20151,2420,8911,732Centar0,234080,178250,18911,2640,8911,792 rnomerec0,458310,171540,00751,5811,1302,213Virovitica0,854670,16240,00012,3511,7103,231}ENESplitVis0,428450,254590,09241,5350,9322,528Omia0,433250,220920,04991,5421,0002,378Centar0,358780,234300,12571,4320,9042,266 rnomerec0,328140,226100,14671,3880,8912,163Virovitica0,643690,215380,00281,9041,2482,903Opaska: podebljane su one regije iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.Sve regije osim Visa imaju statisti ki zna ajno vei hazard smrti od Splita. U muakoj populaciji statisti ki zna ajno razli iti hazard smrti od Splita imaju rnomerec i Virovitica. Muakarci u rnomercu imaju za 58% vei hazard smrti od Spliana, dok Virovitiani imaju 2,3 puta vei hazard smrti od Spliana. Jedino muakarci s Visa imaju manji hazard smrti od Spliana i to za 5%. Kod ~ena Vis i Omia imaju oko 50% vei hazard smrti od Splianki, Zagrep anke za oko 40%, Viroviti anke za oko 90% vei hazard smrti od Splianki. To ato neke regije nisu pokazale statisti ku zna ajnost razlike mo~e biti i rezultat snage testa, tj. da nije bio dovoljan broj smrti da se potvrdi zna ajnost kao kod cjelokupne populacije. Da bi se procijenilo porast u poveanju smrtnosti od 1% s 80% snagom testa tj. vjerojatnosti 0,8 odbacivanja nul hipoteze kada je u biti ona kriva ili 80% aansom potvrivanja promatrane razlike izmeu regija da je zna ajna na razini 0,05.potreban nam je broj smrti od 317097. Podijelimo li to okvirno na dva spola i aest regija po svakoj regiji i spolu trebalo bi nam oko 26424 smrti. Smanjimo li nivo zna ajnosti na 0,1 tada taj broj smrti iznosi 20814 po regiji i spolu. Takvu procjenu je mogue napraviti uzimajui u obzir proporciju zastupljenosti pojedine regije, ali sumarno broj smrti ostaje isti. S druge strane ~elimo li procijeniti koji je najmanji  hazard ratio koji je zna ajan na nivou 0,05 za greaku tipa II (vjerojatnost ne odbacivanja nul hipoteze kada je ona la~na) od 20% za ukupni broj smrti od 950 (kod nas ukupni broj smrti) iznosio bi 1,199. Za ukupni broj smrti kod muakaraca (568) najmanji relativni rizik iznosio bi 1,265, a ~ena iji ukupni broj smrti iznosi 382 je 1,332. 4.4. FAZA 1.: IZRADA OSNOVNOG MODELA. 4.4.1. Izbor najboljeg modela unutar grupe antropoloakih varijabli i varijabli ~ivotnih navika Sve varijable koje su odabrane da e ui u izbor najboljeg modela opisane su u metodama u poglavlju 3.4.1. To su: dob broj popuaenih cigareta na dan indeks tjelesne mase soljenje hrane pijenje alkohola pijenje kave uzimanje analgetika uzimanje sedativa subjektivni osjeaj zdravlja. Sw metoda Coxove regresije s vremenski zavisnim varijablama izdvojila je kod muakaraca kao najbolji model model koji je sadr~avao dob, puaenje, ponekad pijenje alkohola, indeks tjelesne mase ispod i iznad normalnog, prili no dobro i odli no osjeanje zdravlja, te uzimanje sedativa. Kod ~ena su to bili dob, puaenje, redovito pijenje kave, redovito uzimanje (3 tablete analgetika, te redovito uzimanje sedativa. Da bi se zadovoljilo pravilo ulaska svih kategorija jedne varijable u model, nadodane su sve kategorije doti nih varijabli u model. U tablici 18 prikazani su rezultati Coxove regresije za oba spola. Mo~emo primijetiti da uvratavanjem svih kategorija pijenja alkohola kod muakaraca, alkohol viae nije statisti ki zna ajan. Meutim razlika u -2log vjerodostojnosti meu-modela koji sadr~ava alkohol i bez njega je 9,724 s 3 stupnja slobode ato je statisti ki zna ajno, zna i da alkohol mora ostati u modelu jer zna ajno doprinosi podudarnosti modela. S druge strane ako pogledamo procijenjene parametre vidljivo je da najvjerojatnije ta zna ajnost proizlazi iz razlike izmeu kategorije  ponekad pijenja alkohola i redovitih kategorija pogotovo  >1 litre vina ili 2 dcl ~estokog pia . Pogledamo li kontraste izmeu tih kategorija vidjet emo da su razlike izmeu tih kategorija statisti ki zna ajne. Za kategorije  ponekad i  redovito < 1 l vina p=0.0412, a za kategorije  ponekad i  redovito ( 1 litre vina ili 2 dcl ~estokog pia je p=0,0037. I ne samo to, pogledamo li tablicu proporcija objaanjenih varijanci vidjet emo da alkohol kod muakaraca zauzima tree mjesto po prognosti koj va~nosti, tako da i ako ne bi ispao zna ajan mo~da i zbog slabe snage testa trebalo bi ga uvrstiti u daljnu analizu (Tablica 19). Dob i puaenje u oba spola zna ajno poveava hazard smrti. Kod muakaraca svaka godina poveava hazard smrti za 6,8%, dok kod ~ena za skoro 12%. Svaka popuaena cigatera poveava hazard smrti kod muakaraca za 1,4%, a kod ~ena za 2,4%. Indeks tjelesne mase izdvojen je kao zna ajan samo za muakarce. Za baseline kategoriju uzeta je kategorija koja predstavlja  normalni ITM (18,5-25). Tablica 18. Rezulatati Coxove regresije za najbolji model unutar grupe antropoloakih varijabli i varijabli ~ivotnih navika. Procjena parametara (Standardna grekapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIDob0,065780,007860,00011,0681,0521,085Broj cig/dan0,013970,002790,00011,0141,0091,020ITM (18,50,913280,390430,01932,4921,1605,358ITM (25-0,271820,092370,00330,7620,6360,913Pijenje alkoholaponekad-0,149390,130570,25260,8610,6671,112redovito ( 1l vina0,056310,138600,68461,0580,8061,388redovito ( 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia0,285460,176620,10601,3300,9411,881Subjektivni osjeaj zdravljakako kada -0,199800,130890,12690,8190,6341,058prili no dobro-0,354200,126530,00510,7020,5480,899odli no-0,617290,174110,00040,5390,3830,759Uzimanje sedativaponekad-0,048460,110400,66070,9530,7671,183redovito malo0,452530,135910,00091,5721,2052,052redovito mnogo0,515670,182510,00471,6751,1712,395}ENEDob0,112100,010120,00011,1191,0971,141Broj cig/dan0,023230,007440,00181,0241,0091,039Pijenje kaveponekad-0,140000,156020,36950,8690,6401,180redovito 1-2 alice-0,556540,154150,00030,5730,4240,775redovito ( 2 alice-0,559290,214890,00930,5720,3750,871Uzimanje analgetikaponekad ( 1 tablete-0,029240,179290,87040,9710,6831,380redovito 1-2 tablete0,288810,257880,26271,3350,8052,213redovito ( 3 tablete0,977940,458990,03312,6591,0816,537Uzimanje sedativaponekad0,023100,122570,85051,0230,8051,301redovito malo0,463810,144310,00131,5901,1982,110redovito mnogo0,541650,217070,01261,7191,1232,630Opaska: podebljane su one kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. Tablica 19. Proporcija objaanjene varijance (POV) opeg mortaliteta za poptpuni model, marginalu i parcijalnu POV, izra~ene u postotcima za antropoloake varijable i varijable ~ivotnih navika po spolu i ukupno.POV (%) 19721982muaki m+~~enemuakim+~~enePOPTUNI MODEL11,9911,4310,7611,3811,9013,94MARGINALNADob5,186,098,283,785,538,73Broj popuenih cigareta na dan2,142,440,130,101,440,14Pijenje alkohola1,871,700,491,901,850,36ITM0,750,210,221,550,300,22Soljenje hrane0,440,200,140,230,100,58Osjeaj zdravlja1,450,460,521,791,041,86Pijenje kave0,420,640,890,431,162,01Uzimanje analgetika0,280,270,270,740,380,51Uzimanje sedativa0,480,330,662,651,912,58PARCIJALNADob5,125,957,562,764,776,97Broj popuaenih cigareta na dan1,822,120,251,001,760,73Pijenje alkohola1,170,750,380,800,640,22ITM0,690,130,170,820,160,19Soljenje hrane0,190,130,090,260,160,24Osjeaj zdravlja0,780,340,410,560,440,83Pijenje kave0,380,390,350,350,821,10Uzimanje analgetika0,590,190,200,730,250,25Uzimanje sedativa0,260,240,581,631,151,29Muakarci iji je indeks tjelesne mase manji od 18,5 imaju 2,5 puta vei hazard smrti od onih s normalnim, a muakarci iji je ITM(25 imaju za 31,2% manji hazard smrti od normalnog. Jedan od razloga ovakavog rezultata mogla bi biti injenica de je naaa populacija openito bila deblja. ITM je normalno distribuiran i 1972. i 1982. godine, a aritmeti ka sredina je 26,18 za 1972., a 27,60 za 1982. ato pokazuje, da oko pola naae populacije ima poveani indeks tjelesne mase prema preporuci SZO-a. Muakarci koji umjereno piju alkohol imaju smanjeni hazard smrti za oko 16,1% od onih koji uope ne piju alkohol. Oni koji piju redovito (1 l vina imaju poveani hazard smrti i to za 5,8% od onih koje uope ne piju alkohol. Muakarci koji piju redovito ( 1litre vina ili 2 dcl ~estokog pia imaju za 33% vei hazard smrti od onih koji ne piju. Relativni rizici pokazuju da krivulja koja opisuje povezanost hazarda smrti i pijenja alkohola ima  J oblik. Subjektivni osjeaj zdravlja se je kod muakaraca pokazao takoer kao zna ajan prediktor smrti. Za osnovnu kategoriju uzet je loai subjektivni osjeaj zdravlja. Sve druge kategorije imaju manji hazard smrti i to oni koji su uvrateni u kategoriju  kako kada imaju za 22% manji hazard smrti, oni koji se prili no dobro osjeaju imaju za 42.5% manji hazard smrti, a oni koji se osjeaju odli no imaju za 85% manji hazard smrti. Uzimanje sedativa pokazalo se kao zna ajan faktor pri procjeni duljine ~ivota za oba spola. Posebnu ulogu tu imaju kategorije redovitog uzimanja sedativa. Kod muakaraca  redovito malo uzimanje sedativa poveava hazard smrti za oko 57%, dok kod ~ena za oko 59%. Muakarci koji uzimaju redovito mnogo sedativa imaju vei hazard smrti od onih koji uope ne uzimaju sedative za 67,5%, dok kod ~ena ak za 72%. Kod ~ena se pokazalo da pijenje kave smanjuje hazrd smrti.i to redovito pijenje kave zna ajno smanjuje hazard smrti za oko 74% od onih koji uope ne piju kavu. Kod ~ena se je od ulaznih varijabli Sw metoda Cox-ovom regresijom joa kao zna ajan faktor izdvojila varijabla uzimanje analgetika. }ene koje redovito uzimaju viae ili tri tablete analgetika dnevno imaju za 2,7 puta vei hazard smrti od ~ena koji uope ne uzimaju analgetike ili ponekad po jednu tabletu. Uo ljivo je da relativni rizik pokazuje da ~ene koje ponekad uzimaju viae od jedne tablete imaju manji hazard smrti za oko 3% od onih koje ih uope ne uzimaju ili ponekad po jednu. Pogledamo li sada tablicu proporcija objaanjene varijance vidjet emo da sve naae ulazne varijable objaanjavaju oko 12% ukupne varijance. Od toga najvei udio u obje godine otpada na dob i to za oba spola. Puaenje kod muakaraca je drugo po redu po prognosti koj vrijednosti 1972. godine, dok je 1982. puaenje na zadnjem mjestu, kao i kod ~ena u obje godine. Na treem mjestu po prognosti koj vrijednosti u obje godine kod muakaraca je pijenje alkohola. Kod ~ena drugo i tree mjestu prognosti ke vrijednosti pripada pijenju kave i uzimanju sedativa. Primjetimo da 1982. godine uzimanje sedativa za oba spola zauzima drugo mjesto po prognosti koj vrijednosti. Subjektivni osjeaj zdravlja etvrti je po prognosti koj vrijednosti u oba spola i obje godine. Na kraju od antropoloakih varijabli i varijabli vezanih za ~ivotne navike u daljnju analizu uvrstiti: dob broj popuaenih cigareta na dan indeks tjelesne mase pijenje alkohola pijenje kave subjektivni osjeaj zdravlja uzimanje analgetika uzimanje sedativa 4.4.2. Izbor najboljeg modela unutar grupe respiratornih varijabli Varijable koji su ule u odabir najboljeg modela, a povezane su s respiratornim bolestima i simptomima su: forsirani vitalni kapacitet forsirani ekspiratorni volumen u prvoj sekundi/forsirani vitalni kapacitet dispneja I stupnja dispneja II stupnja trahealno ekspiratorno vrijeme bronhalni um kroni ni kaaalj astma upala plua tuberkuloza plua Nakon Sw metode Cox-ove regresije za vremensko zavisne varijable u model za muakarce uvratene su varijable forsiranog vitalnog kapaciteta, omjera forsiranog ekspiratornog volumena u prvoj sekundi i forsiranog vitalnog kapaciteta, postojanje bronhalnog auma, trahealno ekspiratorno vrijeme ( 5 sekundi, dispneja prvog i drugog stupnja, te preboljela upala plua (Tablica 20). Treba napomenuti da je samo 2% pregledanih muakaraca 1972. preboljelo ili imalo pneumoniju, dok je 1982. godine 33% pregledanih muakaraca imalo pneumoniju. Za ~ene su se forsirani vitalni kapacitet, te dispneja prvog i drugog stupnja pokazale zna ajne za procjenu hazarda smrti. Pogledamo li procjene hazarda smrti za forsirani vitalni kapacitet vidimo da FVC uvean za 1 centilitar smanjuje hazard smrti za 0,3% za muakarce, a 0,4% za ~ene. Pretvorimo li to u litre uveanje FVC-a za 1 litru zna ajno smanjuje hazard smrti za 39,24% za muakarce, a 72,63% za ~ene. Uveanje Tiffneauovog indeksa za 1 % smanjuje hazard smrti za 1,7% za muakarce ato se je pokazalo statisti ki zna ajnim, iz ega slijedi da poveanje Tiffneauovog indeksa za 10% smanjuje hazard smrti za 18,16%. Muakarci koji imaju Tablica 20. Rezulatati Coxove regresije za najbolji model unutar grupe respiratornih varijabli.Procjena parametara (Standardna greka,pHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIFVC-0,003310,000530,00010,9970,9960,998FEV1/VC-0,016690,004050,00010,9830,9760,991Bronhalni um0,261220,099620,00871,2991,0681,578Trhaealno ekspiratorno vrijeme (5sekundi0,267920,096630,00561,3071,0821,580Dispneja I stupnja0,260970,096250,00671,2981,0751,568Dispneja II stupnja0,611620,193870,00161,8431,2612,696Pneumonija-0,330460,106700,00200,7190,5830,886}ENEFVC-0,005460,000870,00010,9950,9930,996Dispneja I stupnja0,296110,116690,01121,3451,0701,690Dispneja II stupnja0,803150,198300,00012,2331,5143,293Opaska: podebljane su kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. dispneju prvog stupnja imaju za 30% vei hazard smrti, dok ~ene za 35% vei hazard smrti. }ene koji imaju dispneju drugog stupnja imaju za oko dvaputa vei hazard smrti od ~ena koje nemaju dispneju drugog stupnja, dok muakarci koji imaju dispneju drugog stupnja imaju za 84% vei hazard smrti od muakaraca koji je nemaju. Iz tablice proporcija objaanjenih varijanci (Tablica 21) vidljivo je da model koji uklju uje sve ulazne respiratorne varijable objaanjava kod muakaraca skoro tri puta viae varijance nego kod ~ena 1972. godine, dok Tablica 21. Proporcija objaanjene varijance (POV) opeg mortaliteta za poptpuni model, marginalu i parcijalnu POV izra~ene u postotcima za respiratorne varijable po spolu i ukupno.POV (%) 19721982muaki m+~~enemuakim+~~enePOTPUNI MODEL11,275,264,8012,045,347,96MARGINALNAFVC5,610,143,403,250,261,29FEV1/FVC2,811,900,370,590,440,48Bronhalni aum3,042,480,671,791,990,72TEV3,552,790,600,400,520,64Dispneja2,380,370,433,700,610,35Kroni ni kaaalj1,541,330,190,591,201,17Bronhitis1,221,130,080,781,320,67Tuberkuloza0,160,080,040,900,351,34Upala plua0,110,050,131,720,900,55Astma0,080,020,040,560,500,67PARCIJALNAFVC3,920,363,011,590,281,49FEV1/FVC0,750,580,230,510,220,47Bronhalni um0,340,490,221,261,180,57TEV0,610,750,171,210,260,61Dispneja0,690,090,152,860,460,40Kroni ni kaaalj0,080,060,060,650,240,66Bronhitis0,050,070,080,590,400,65Tuberkuloza0,050,020,160,690,301,82Upala plua0,080,050,141,030,600,64Astma0,420,140,070,760,330,68skoro 70% viae 1982. godine. Mo~emo zaklju iti da u naaoj populaciji imamo puno viae respiratornih problema u muakoj nego u ~enskoj populaciji. 1972. godine najveu prognosti ku vrijednost u oba spola ima forsirani vitalni kapacitet (aritmeti ka sredina dobi je 47,5 godina). Kod ~ena su ostale vrijednosti POVa dosta male. Kod muakaraca drugo mjesto pripada trahealnom ekspiratornom vremenu, koji se je i u naaem modelu pokazao statisti ki zna ajnim. Na treem mjestu kod muakaraca bio bi bronhalni aum, pa Tiffneauov indeks i dispneja. 1982. na prvom mjestu prognosti ke vrijednosti kod muakaraca bila bi dispneja, a nakon nje forsirani vitalni kapacitet, pa bronhalni aum. U ~ena 1982. godine uz forsirani vitalni kapacitet, ak i malo bolju prognosti ku vrijednost imao bi podatak o preboljeloj tuberkulozi i malo loaijoj o kroni nom kaalju, iako se te varijable nisu pokazale statisti ki zna ajnima, najvjerojatnije zbog slabe snage testa. Mo~emo zaklju iti da su varijable koji su uale u odabir najboljeg modela, a povezane su s respiratornim bolestima i simptomima su: forsirani vitalni kapacitet forsirani ekspiratorni volumen u prvoj sekundi/forsirani vitalni kapacitet dispneja I stupnja dispneja II stupnja trahealno ekspiratorno vrijeme bronhalni aum upala plua 4.4.3. Izbor najboljeg modela unutar grupe kardiovaskularnih varijabli Varijable koje su bile ulazne za izbor varijabli koje zna ajno utje u na hazard smrti bile su: sistoli ki krvni tlak diastoli ki krvni tlak valvularne greake srca preboljeli infarkt srca ishemi na bolest srca ostale bolesti srca promjene desnog srca nalazi elektrokardiograma (N, N/P, P/N, P) Sw metoda Cox-ove regresije s vremenski promjenjivim varijablama izdvojila je kao zna ajne varijable pri procjeni hazarda smrti kod muakaraca: sistoli ki krvni tlak, kategorije normalno-patoloakog i patoloakog nalaza elektrokardiograma, te preboljeli infarkt i ishemi na bolest srca. Kod ~ena to su: sistoli ki krvni tlak, preboljeli infarkt i ishemi na bolest srca kao i kod muakaraca, ali i dodatno promjene desnog srca i varijabla ostale bolesti srca. Iako nalaz elektrokardiograma kod ~ene nije ispao statisti ki zna ajan njegova prognosti ka vrijednost prema izra unatoj marginalnoj proporciji objaanjene varijance zauzima drugo mjesto odmah nakon krvnih tlakova. Iz tablice 22 vidimo da porast sistoli kog tlaka za 1mm Hg poveava hazard smrti za 1,1% kod muakaraca, a za 1,3% kod ~ena. Muakarci koji su preboljeli infarkt srca imaju 95% vei hazard smrti, dok ~ene koje su preboljele infarkt srca imaju za 3,6 puta vei hazard smrti od ~ena koje ga Tablica 22. Rezulatati Coxove regresije za najbolji model unutar kardiovaskularnih varijabli.Procjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMU`KARCISistoli ki krvni tlak0,010840,001860,00011,0111,0071,015EKG nalazN/P-0,377980,204440,06450,6850,4591,023P/N0,163060,119130,17111,1770,9321,487P0,422100,106900,00011,5251,2371,881Preboljeli infarkt srca0,667360,226080,00321,9491,2513,036Ishemi na bolest srca0,391890,140430,00531,4801,1241,949}ENESistoli ki krvni tlak0,013170,002080,00011,0131,0091,017Preboljeli infarkt srca1,275950,382510,00093,5821,6937,581Ishemi na bolest srca0,605230,150930,00011,8321,3632,462Promjene desnog srca1,505080,506620,00304,5051,66912,158Ostale bolesti srca1,002160,207810,00012,7241,8134,094Opaska: podebljane kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. nisu preboljele. Muakarci koji imaju ishemi nu bolest srca imaju 48% vei hazard smrti od onih koji je nemaju. }ene koje imaju ishemi nu bolest srca imaju 83% vei hazard smrti od ~ena koje ju nemaju. Muakarci koji imaju patoloako-normalni nalaz EKG-a imaju oko 18% vei hazard smrti od muakaraca koji imaju normalni EKG nalaz. Oni muakarci koji imaju patoloaki nalaz EKG-a imaju 52,5% vei hazard smrti. Kod ~ena iako nije ispalo statisti ki zna ajno, (ato zna i da mo~e biti i slu ajni rezultat), ~ene koje imaju patoloako-normalni nalaz EKG-a imaju za 9% vei hazard smrti, a koje imaju patoloaki nalaz za 30% vei. }ene koje imaju promjenu desnog srca imaju za 4,5 puta vei hazard smrti od ~ena koje tu promjenu nemaju. }ene koje imaju i ostale bolesti srca koje su pod tom varijablom evidentirane imaju za 2,7 puta vei hazard smrti od onih ~ena koje te bolesti nemaju. Proporcije objaanjene varijance za potpuni model, tj. za model u koji su uvratene sve predlo~ene varijable iznosi za ~ene oko 5.7%, dok za muakarce za 1972. iznosi oko 4%, ali 1982. skoro dvostruko viae (Tablica 23). To bi se moglo objasniti injenicom da kod 57-godianjaka kardiovaskularni problemi uti u skoro duplo na hazard smrti nego kod deset godina mlaih muakaraca. Prvo mjesto u va~nosti prognosti kih varijabli pripada krvnom tlaku, a potom nalazu elektrokardiograma. Primjetimo da za muakarace u 1982. godini nalaz elektrokardiograma ima malo bolju prognosti ku vrijednost nego krvni tlak, dok se preboljeli infarkt nalazi na treem mjestu. Preboljeli infarkt 1972. godine nalazi na sedmom mjestu prognosti ke vrijednosti. Mo~emo zaklju iti da emo od kardiovaskularnih varijabli u daljnju analizu uvrstiti: sistoli ki krvni tlak preboljeli infarkt srca ishemi na bolest srca ostale bolesti srca promjene desnog srca nalazi elektrokardiograma (N, N/P, P/N, P) Tablica 23. Proporcija objaanjene varijance (POV) opeg mortaliteta za poptpuni model, marginalu i parcijalnu POV izra~ene u postotcima za kardiovaskularne varijable po spolu i ukupno.POV (%) 1972.1982.muaki m+~~enemuakim+~~enePOTPUNI MODEL4,273,695,607,804,905,7 MARGINALNASistoli ki krvni tlak2,842,613,563,371,832,53Dijastoli ki krvni tlak1,761,772,330,130,831,07Nalaz elektrokardiograma1,210,761,203,551,961,60Preboljeli infarkt0,250,080,081,501,160,60Ishemi na bolest srca0,550,360,741,220,820,52Ostale bolesti srca0,220,120,300,150,270,75Promjene desnog srca0,270,260,340,230,100,51Valvularne greake srca0,090,140,340,120,080,09 PARCIJALNASistoli ki krvni tlak0,820,721,021,500,891,64Dijastoli ki krvni tlak0,050,060,080,180,090,32Nalaz elektrokardiograma0,450,290,601,981,000,75Preboljeli infarkt0,120,040,080,790,870,61Ishemi na bolest srca0,110,120,420,400,310,15Ostale bolesti srca0,170,060,140,090,130,55Promjene desnog srca0,230,230,200,220,060,32Valvularne greake srca0,090,140,320,110,050,06 4.4.4. Osnovni model U osnovni model uvrstit emo sve izabrane (izdvojene) varijable bez obzira na spol i to s obzirom na opi mortalitet prema kojemu je izbor varijabli bio i napravljen, a to su: dob broj popuaenih cigareta na dan indeks tjelesne mase pijenje alkohola pijenje kave subjektivni osjeaj zdravlja uzimanje analgetika uzimanje sedativa forsirani vitalni kapacitet forsirani ekspiratorni volumen u prvoj sekundi/forsirani vitalni kapacitet dispneja I stupnja dispneja II stupnja trahealno ekspiratorno vrijeme bronhalni aum upala plua sistoli ki krvni tlak preboljeli infarkt srca ishemi na bolest srca ostale bolesti srca promjene desnog srca nalazi elektrokardiograma (N, N/P, P/N, P) (Slika 10). Rezultati Coxove regresije s vremenskim promjenjivim varijablama prikazani su u tablici 24 za muakarce i tablici 25 za ~ene. Dob i puaenje u oba spola statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti. Kod muakaraca ITM statisti ki doprinosi procjeni hazarda smrti. Pijenje alkohola iako ne statisti ki zna ajno u oba spola poveava hazard smrti osim kod muakaraca koji ponekad piju. Pozitivan subjektivni osjeaj zdravlja smanjuje hazard smrti. Pijenje kave takoer smanjuje hazard smrti i to kod ~ena redovito pijenje kave statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti za od 50 do 60%, dok kod muakaraca redovito pijenje kave smanjuje zna ajno hazard smrti za oko 33%. Uzimanje analgetika kod muakaraca smanjuje hazard smrti, dok kod ~ena osim povremenog uzimanja poveava hazard smrti. Povremeno uzimanje sedativa u oba spola smanjuje hazard smrti, dok redovito poveava. Kod ~ena niti jedna od respiratornih varijabli statisti ki ne doprinosi procjeni hazarda smrti. Kod muakaraca poveanje FVC i Tiffneouovog testa statisti ki zna ajno Tablica 24. Rezultati Coxove regresije za osnovni model za muakarce. Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIDob0,044340,008880,00011,0451,0271,064Broj cig/dan0,012510,003280,00011,0131,0061,019ITM (18,50,851620,413220,03932,3431,0435,267ITM (25-0,331200,099970,00090,7180,5900,873Pijenje alkoholaponekad-0,028550,140980,83950,9720,7371,281redovito ( 1l vina0,155690,150560,30111,1680,8701,570redovito ( 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia0,277730,193400,15101,3200,9041,929Subjektivni osjeaj zdravljakako kada -0,117400,145010,41820,8890,6691,182prili no dobro-0,168320,141520,23430,8450,6401,115odli no-0,363030,185310,05010,6960,4841,000Pijenje kaveponekad-0,186440,127450,14350,8300,6461,065redovito 1-2 alice-0,285130,128670,02670,7520,5840,968redovito ( 2 alice-0,208310,170490,22180,8120,5811,134Uzimanje analgetikaponekad ( 1 tablete-0,012920,194810,94710,9870,6741,446redovito 1-2 tablete-0,254920,326350,43470,7750,4091,469redovito ( 3 tablete-0,071430,735290,92260,9310,2203,934Uzimanje sedativaponekad-0,178710,117410,12800,8360,6641,053redovito malo0,273530,148620,06571,3150,9821,759redovito mnogo0,075980,210560,71821,0790,7141,630FVC-0,002340,000570,00010,9980,9970,999FEV1/FVC-0,010890,004380,01290,9890,9810,998Bronhalni um0,204560,103480,04811,2271,0021,503Trhaealno ekspiratorno vrijeme (5sekundi0,165200,100720,10101,1800,9681,437Dispneja I stupnja0,093470,100140,35061,0980,9021,336Dispneja II stupnja0,265990,201510,18681,3050,8791,937Pneumonija-0,112490,113470,32150,8940,7151,116Sistoli ki krvni tlak0,008540,002090,00011,0091,0041,013EKG nalazN/P-0,577650,212200,00650,5610,3700,851P/N0,139130,125550,26781,1490,8991,470P0,245580,120510,04161,2781,0091,619Preboljeli infarkt srca0,844690,258650,00112,3271,4023,864Ishemi na bolest srca0,214510,156760,17121,2390,9111,685Promjene desnog srca-0,762041,013950,45230,4670,0643,405Ostale bolesti srca-0,107410,265760,68610,8980,5341,512Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. Tablica 25. Rezultati Coxove regresije za osnovni model za ~ene.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornja}ENEDob0,097440,011890,00011,1021,0771,128Broj cig/dan0,017980,008920,04381,0181,0001,036ITM (18,50,076120,728890,91681,0790,2594,503ITM (25-0,171770,144180,23350,8420,6351,117Pijenje alkoholaponekad0,155710,121670,20061,1680,9211,483redovito ( 1l vina0,097630,239360,68341,1030,6901,763redovito ( 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia1,098630,778620,15823,0000,65213,800Subjektivni osjeaj zdravljakako kada -0,383060,158520,01570,6820,5000,930prili no dobro-0,238950,162330,14100,7870,5731,082odli no-0,375800,241410,11950,6870,4281,102Pijenje kaveponekad-0,121480,168380,47060,8860,6371,232redovito 1-2 alice-0,437770,167600,00900,6450,4650,896redovito ( 2 alice-0,479770,237990,04380,6190,3880,987Uzimanje analgetikaponekad ( 1 tablete-0,045890,194850,81380,9550,6521,399redovito 1-2 tablete0,270980,285620,34281,3110,7492,295redovito ( 3 tablete0,471110,635350,45841,6020,4615,564Uzimanje sedativaponekad-0,071600,134230,59370,9310,7161,211redovito malo0,266620,165220,10661,3060,9441,805redovito mnogo0,375420,237450,11391,4560,9142,318FVC-0,000800,001010,42590,9990,9971,001FEV1/VC0,007240,005890,21881,0070,9961,019Bronhalni um-0,093620,139370,50170,9110,6931,197Trhaealno ekspiratorno vrijeme (5sekundi0,168930,159280,28891,1840,8671,618Dispneja I stupnja0,102220,123850,40921,1080,8691,412Dispneja II stupnja0,382690,218000,07921,4660,9562,248Pneumonija0,138080,143350,33541,1480,8671,520Sistoli ki krvni tlak0,007490,002480,00251,0081,0031,012EKG nalazN/P-0,191570,332440,56440,8260,4301,584P/N-0,013260,140240,92470,9870,7501,299P0,202770,148700,17271,2250,9151,639Preboljeli infarkt srca0,921160,465430,04782,5121,0096,255Ishemi na bolest srca0,236800,177990,18221,2670,8951,794Promjene desnog srca1,241700,637470,05143,4610,99212,075Ostale bolesti srca0,804280,232510,00052,2351,4173,525Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. smanjuje hazard smrti. Postojanje bronhalnog auma u muakaraca poveava im hazard smrti oko 27%. Poveanje sistoli kog krvnog tlaka statisti ki zna ajno poveava hazad smrti. Poveanje od 1 mm Hg poveava za oko 0,9% hazard smrti za muakarce i 0,9% za ~ene. Negativno-patoloaki nalaz EKG-a smanjuje hazard smrti i to u muakoj populaciji statisti ki zna ajno. Preboljeli infarkt statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za oko 2,5 puta u oba spola. }ene koje su preboljele neke od bolesti srca koje su klasificirane kao ostale bolesti srca imaju zna ajno veo hazard smrti za 2,2 puta vei od onih ~ena koje ne boluju od tih bolesti. 4.5. FAZA 2.: IZRADA MEU-MODELA Rezultati Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama za cijelokupnu muaku populaciju pokazali su da su varijable koje zna ajno utje u na procjenu hazarda smrti kod opeg mortaliteta: dob, broj popuaenih cigareta na dan, indeks tjelesne mase i to obje kategorije (ITM<18.5, ITM(25), kategorija odli nog subjektivnog osjeaja zdravlja, redovito pijenje 1 do 2 aalice kave dnevno, forsirani vitalni kapacitet, Tiffneauov indeks (FEV1/FVC), bronhalni aum, sistoli ki krvni tlak, negativno-patoloaki i patoloaki nalaz elektrokardiograma, te preboljeli infarkt. U tablici 26 prikazan je popis svih varijabli koje su uvratene u meu-model 1. Sw metoda Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama za cijelokupnu muaku populaciju izdvojila je slijedee varijable: dob, broj popuaenih cigareta na dan, indeks tjelesne mase i to obje kategorije (ITM<18.5, ITM(25), povremeno pijenje alkohola, redovito malo uzimanje sedativa, forsirani vitalni kapacitet, Tiffneauov indeks, bronhalni aum, trahealno ekspiratorno vrijeme>5 sekundi, sistoli ki krvni tlak, negativno-patoloaki nalaz elektrokardiograma, preboljeli infarkt te ishemi na bolest srca (meu-model 2) (Tablica 26). Na identi ni na in rezultati Coxove regresije kada smo promatrali  bolesne muakarce 1972. statisti ki zna ajne pokazale su se varijable: dob, broj popuaenih cigareta na dan, obje kategorije indeksa tjelesne mase, odli ni Tablica 26. Popis varijabli za pojedine meu modele u muakoj populaciji. svi  bolesni 72  zdravi 72 CoxCox-SwCoxCox-SwCoxCox-Swmeu-model 1meu-model 2meu-model 3meu-model 4meu-model 5 meu-model 6dobdobdobdobdobdobpuaenjepuaenjepuaenjepuaenjepuaenjepuaenje-ITM(18.5-ITM(18.5-ITM(18.5-ITM(18.5-ITM(25-ITM(25-ITM(25-ITM(25pijenje alkoholapijenje alkohola-ponekad -ponekad -redovito ( 1l vina-redovito ( 1l vina-redovito ( 1l vina-redovito ( 1l vinapijenje kave-ponekad-redovito 1-2 aalice-redovito ( 2 aalicesubjektivni osjeaj zdravljasubjektivni osjeaj zdravlja-kako kada-kako kada-prili no dobro-prili no dobro-odli no-odli nouzimanje sedativauzimanje sedativauzimanje sedativauzimanje sedativa-ponekad-ponekad-ponekad-ponekad-redovito malo-redovito malo-redovito malo-redovito malo-redovito mnogo-redovito mnogo-redovito mnogo-redovito mnogoFVCFVCFVCFVCFEV1/FVCFEV1/FVCTEV(5 sek.TEV(5 sek.bronhalni aumbronhalni aumsistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlakpreboljeli infarktpreboljeli infarktpreboljeli infarktpreboljeli infarktishemi na bolest srcaishemi na bolest srcanalaz EKG-analaz EKG-analaz EKG-analaz EKG-analaz EKG-a-N/P-N/P-N/P-N/P-N/P-P/N-P/N-P/N-P/N-P/N-P-P-P-P-POpaska: One kategorije ordinalnih varijabli koje su bile statisti ki zna ajne nakon Cox-ove regresije ispisane su kosim slovima.subjektivni osjeaj zdravlja, forsirani vitalni kapacitet, sistoli ki krvni tlak, negativno-patoloaki i patoloaki nalaz elektrokardiograma, te preboljeli infarkt (meu-model 3), dok je Sw metoda joa dodatno izdvojila umjereno pijenje alkohola, redovito malo uzimanje sedativa, te TEV ( 5 sekundi (meu-model 4). Kod zdravih muakaraca statisti ki zna ajne varijable kod procjene hazarda smrti pokazale su se: dob, broj popuaenih cigareta na dan, povremeno uzimanje sedativa, sistoli ki tlak i negativno-patoloaki nalaz elektrokardiograma (meu-model 5). Sw metoda izdvojila je umjesto negativno-patoloakog nalaza elektrokardiograma ishemi nu bolest srca (meu-model 6) (Tablica 26). U cijeloj ~enskoj populaciji Coxova regresija s vremenski promjenjivim varijablama kao statisti ki zna ajne izdvojila je: dob, broj popuaenih cigareta na dan, promjenjivi subjektivni osjeaj zdravlja, redovito pijenje kave, sistoli ki krvni tlak, preboljeli infarkt, te ostale bolesti srca (meu-model 7). Sw metoda izdvojila je dob, redovito pijenje 1 do 2 aalice kave, redovito uzimanje sedativa, dispneju II stupnja, sistoli ki krvni tlak, ishemi nu bolest srca, promjene desnog srca, te ostale bolesti srca (meu-model 8)(Tablica 27). Promatrajui bolesne ~ene 1972. godine statisti ki zna ajne varijable kod procjene hazarda smrti su: dob, broj popuaenih cigareta na dan, promjenjivi subjektivni osjeaj zdravlja, redovito pijenje kave, sistoli ki krvni tlak, preboljeli infarkt, ostale bolesti srca kao i kad promatramo cijelu ~ensku populaciju uz dodatno redovno mnogo uzimanje sedativa, dispneju II stupnja, patoloaki nalaz elektrokardiograma i promjene desnog srca (meu-model 9). Sw metoda kod bolesnih ~ena izdvojila je dob, redovito mnogo uzimanje sedativa, trahealno ekspiratorno vrijeme ( 5 sekundi, dispneju I stupnja, sistoli ki krvni tlak, patoloaki nalaz elektrokardiograma, promjene desnog srca, te ostale bolesti srca (meu-model 10). Kod zdravih ~ene 1972. godine Coxova regresija izdvojila je kao zna ajne samo dob i negativno-patoloaki nalaz elektrokardiograma (meu-model 11), dok je Sw metoda joa dodatno izdvojila redovito malo uzimanje sedativa (meu-model 12) (Tablica 27). Rezultati Coxove regresije za sve meu-modele dani su u prilozima kao originalni ispis programskog paketa SAS 6.12. Tablica 27. Popis varijabli za pojedine meu modele u ~enskoj populaciji. svi  bolesne 72  zdrave 72 CoxCox-SwCoxCox-SwCoxCox-Swmeu-model 7meu-model 8meu-model 9meu-model 10meu-model 11meu-model 12dobdobdobdobdobdobpuaenjepuaenjepijenje kavepijenje kavepijenje kave-ponekad-ponekad-ponekad-redovito 1-2 aalice-redovito 1-2 aalice-redovito 1-2 aalice-redovito ( 2 aalice-redovito ( 2 aalice-redovito ( 2 aalicesubjektivni osjeaj zdravljasubjektivni osjeaj zdravlja-kako kada-kako kada-prili no dobro-prili no dobro-odli no-odli nouzimanje sedativauzimanje sedativauzimanje sedativauzimanje sedativa-ponekad-ponekad-ponekad-ponekad-redovito malo-redovito malo-redovito malo-redovito malo-redovito mnogo-redovito mnogo-redovito mnogo-redovito mnogodispneja II st.dispneja II st.dispneja II st.TEV(5 sek.sistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlaksistoli ki krvni tlakpreboljeli infarktpreboljeli infarktishemi na bolest srcaostale bolesti srcaostale bolesti srcaostale bolesti srcaostale bolesti srcapromjene desnog srcapromjene desnog srcapromjene desnog srcanalaz EKG-analaz EKG-analaz EKG-analaz EKG-a-N/P-N/P-N/P-N/P-P/N-P/N-P/N-P/N-P-P-P-POpaska: One kategorije ordinalnih varijabli koje su bile statisti ki zna ajne nakon Cox-ove regresije ispisane su kosim slovima. 4.6. FAZA 3.: MODELIRANJE INTERAKCIJA U treoj smo fazi smo za svaki meu-model modelirali sve meusobne interakcije varijabli koje su sa injavale odreeni meu-model (Slika 5). Va~no je napomenuti da dob nismo uvrstili u modeliranje samih inetrakcija jer je samo po sebi jasno da je dob u interakciji sa veinom varijabli, a ima i najveu prognosti ku vrijednost. Drugi problem koji se pojavio u modeliranju interakcija bio je taj da bi pri procjeni maksimalne vjerodostojnosti matrica informacija I(() (matrica drugih derivacija maksimalne vjerodostojnosti) trebala biti pozitivno definitna (svojstvene vrijednosti>0), kako bi se iz nje mogla izra unati inverzna matrica, koja nam je potrebna pri iterativnom postupku izra unavanja maksimalne vjerodostojnosti (poglavlje 3.7.). Pri uvraavanju interakcija izmeu indeksa tjelesne mase (ITM) (18,5 i patoloako-negativnog nalaza elektrokardiograma ili pak patoloakog nalaza elektrokardiograma matrica informacija nije bila pozitivno definitna i konvergencija iterativne metode je bila vrlo upitna. To proistie iz toga jer su te interakcije linearne kombinacije nekih drugih interakcija i faktora, pa su reci matrice informacija kolinearni. Isto tako neke kategorije interakcija i faktora nisu postojale, npr. ITM(18,5 i redovito malo uzimanje sedativa, ITM(18,5 i redovito mnogo sedativa, ITM(18,5 i preboljeli infarkt, kao i redovito mnogo sedativa i preboljeli infarkt. Sve su to bili razlozi ato sam iz daljnje analize, tj. iz modeliranja samih interakcija izostavila ITM. Kada bih se odlu ila da ga separatno uklju ujem u pojedine modele doalo bi do neuniformnosti. Stoga u modelu u kojem je ITM zna ajan on ostaje u modelu kao cjelovita varijabla bez pripadnih interakcija. Popis interakcija koje su kao rezultat Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama u kojoj su sve interakcije bile uklju ene u model statisti i zna ajno utjecale na procjenu hazarda smrti (Cox u tablici) kao i popis interakcija koje su izdvojene kao rezultat Fw metoda metode Cox-ove regresije (Cox-Fw metoda u tablici) prikazani su u tablicama 28-32. Tablica 28. Popis interakcija koje su izdvojene kao zna ajne nakon Coxove regresije kada su sve interakcije bile uklju ene u model (Cox) i nakon Fw metode za meu-modele 1 i 2.muaki svimeu-model 1meu-model 2CoxCox-FwCoxCox-Fwodli ni_osjeaj_zdravlja * EKG(N/P)puaenje * ishemi na_bolest_ srcaFEV1/FVC * sistoli ki_krvni_tlakredovito_(1l_vina * povremeno_uzimanje_ sedativaEKG(N/P) * infarktpovremeno_uzimanje_sedativa * FEV1/FVC EKG(P) * infarktpromjenjivi_osjeaj_zdravlja * EKG(P)redovito_malo_sedativa * EKG(N/P)puaenje * infarktdobar_osjeaj _zdravlja * infarktpuaenje * infarktredovito_(1l_vina * FVCFEV1/FVC * infarktredovito_(2_kave * infarktFEV1/FVC * sistoli ki_krvni_tlakredovito_mnogo_ sedativa * FVCFEV1/FVC * infarktredovito_malo_ sedativa * infarktEKG(N/P) * infarktredovito_mnogo_ sedativa * infarktEKG(P/N) * infarktEKG(N/P)*ishemi na_bolest_srcaEKG(P) * infarktpovremeno_pijenje_ alkohola * TEVpovremeno_pijenje_ alkohola * infarktredovito_(1l_vina * TEV redovito_(1l_vina * infarktredovito_(1l_vina * FEV1/FVC redovito_(1l_vina * TEV redovito_(1l_vina * EKG(P/N) Opaska: EKG(N/P)-negativno-patoloki nalaz elektrokardiograma; EKG(P)-patoloki nalaz elektrokardiograma; TEV-trahealno ekspiratorno vrijeme(5 sek.; puenje-broj popuenih cigareta na dan.  Tablica 29. Popis interakcija koje su izdvojene kao zna ajne nakon Coxove regresije kada su sve interakcije bile uklju ene u model (Cox) i nakon Fw metode za meu-modele 3 i 4.muaki  bolesni 72 meu-model 3meu-model 4CoxCox-forwardCoxCox-forwardEKG(N/P) * infarktredovito_(1l_vina * povremeno_uzimanje_ sedativa EKG(P) * puaenjepromjenjivi_osjeaj_zdravlja * EKG(P)redovito_(1l_vina * redovito_mnogo_uzimanje_sedativa EKG(P) * infarktpromjenjivi_osjeaj _zdravlja * infarktredovito_(1l_vina * FVC odli an_osjeaj_ zdravlja * EKG(N/P)redovito_mnogo_uzimanje_sedativa * FVCredovito_(1l_vina * EKG(P/N)puaenje * infarktFVC * EKG(P/N)redovito_malo_uzimanje_sedativa * EKG(N/P)FVC * EKG(P)redovito_malo_uzimanje_sedativa * infarktEKG(N/P) * infarktTEV * EKG(N/P)Opaska: EKG(N/P)-negativno-patoloki nalaz elektrokardiograma; EKG(P/N)-patoloki-negativan nalaz elektrokardiograma; EKG(P)-patoloki nalaz elektrokardiograma; TEV-trahealno ekspiratorno vrijeme(5 sek.; puenje-broj popuenih cigareta na dan.  Tablica 30. Popis interakcija koje su izdvojene kao zna ajne nakon Coxove regresije kada su sve interakcije bile uklju ene u model (Cox) i nakon Fw metode za meu-modele 5 i 6.muaki  zdravi 72 meu-model 5meu-model 6CoxCox-FwCoxCox-FwEKG(P) * sistoli ki_krvni_tlakpuaenje * redovito_mnogo_sedativaEKG(N/P) * sistoli ki_krvni_tlakredovito_mnogo_sedativa * sistoli ki_krvni_tlakpuaenje * redovito_ mnogo_sedativaredovito_mnogo_sedativa * ishemi na_bolest_srcapuaenje * EKG(P)sistoli ki_krvni_tlak * redovito_mnogo_ sedativaEKG(P) * redovito_ mnogo_sedativaOpaska: EKG(N/P)-negativno-patoloki nalaz elektrokardiograma; EKG(P)-patoloki nalaz elektrokardiograma; TEV- trahealno ekspiratorno vrijeme ( 5 sek.; puenje-broj popuenih cigareta na dan.  Tablica 31. Popis interakcija koje su izdvojene kao zna ajne nakon Coxove regresije kada su sve interakcije bile uklju ene u model (Cox) i nakon Fw metode za meu-modele 7 i 8.sve ~ene meu-model 7meu-model 8CoxCox-FwCoxCox-Fwpuaenje * infarktredovito_1-2_kave * povremeno_ uzimanje_sedativaredovito_(2_kave * promjene_desnog_ srcaprili no_dobar_ osjeaj_zdravlja * infarktredovito_(2_kave * povremeno_ uzimanje_sedativaredovito_mnogo sedativa * dispneja_ I_stupnjaOpaska: puaenje-broj popuaenih cigareta na dan. Za populaciju zdravih ~ena 1972. godine niti jedna interakcija nije bila izdvojena kao statisti ki zna ajna u obje metode, dakle nemamo meu-modele 11 i 12. Izdvojene interakcije koje su se pokazale statisti ki zna ajne u obje metode, uzeli smo za daljnju analizu. Ove modele smatrat u svojim zaklju nim modelima i analize maksimalne vjerodostojnosti prikazene su u tablicama 33-39. Ponovo se pridr~avajui pravila da sve faktore odreene varijable moramo uvrstiti u model bez obzira na statisti ku zna ajnost napravljeni su modeli model-interakcije x (x=1,..,10) koji su sadr~avali sve glavne varijable meu-modela x i izdvojene interakcije u cijelosti. }elei provjeriti da li smo uvratavanjem odabranih interakcija pospjeaili naae meu-modele tj. da li smo pospjeaili adekvatnost (slaganje) modela usporedili smo -2log vjedostojnosti modela bez (meu-model) i sa izabranim interakcijama (model-interakcije) i to prikazali u tablici 40. 4.6.1. Model s interakcijama 1 (model-interakcije 1) Promatramo li cjelokupnu muaku populaciju kreui od meu-modela 1 statisti ki zna ajne interakcije u obje metode su: odli ni osjeaj zdravlja i negativno-paoloaki nalaz elektrokardiograma, Tiffneauov test i sistoli ki krvni tlak, te negativno-patoloaki nalaz elektrokardiograma i preboljeli infarkt. Tu Tablica 32. Popis interakcija koje su izdvojene kao zna ajne nakon Coxove regresije kada su sve interakcije bile uklju ene u model (Cox) i nakon Fw metode za meu-modele 9 i 10.~ene  bolesne 72 meu-model 9meu-model 10CoxCox-FwCoxCox-Fwpromjenjivi_osjeaj_zdravlja * redovito_ malo_sedativaTEV * ostale_bolesti_srcapuaenje * infarktsistoli ki_krvni_tlak * EKG(P)redovito_malo_sedativa * promjene_desnog_srcapromjenjivi_osjeaj_zdravlja * EKG(P/N)promjenjivi_osjeaj_zdravlja * povremeno_ uzimanje_sedativapromjenjivi_osjeaj_zdravlja * infarktodli an_osjeaj_ zdravlja * dispneja_ I_stupnjapromjenjivi_osjeaj_zdravlja * promjene_desnog_ srcaredovito_1-2_kave * promjene_desnog_ srcaprili no_dobar_ osjeaj_zdravlja * infarktpovremeno_pijenje_ kave * povremeno_ uzimanje_sedativapovremeno_pijenje_ kave * EKG(N/P)redovito_1-2_kave * povremeno_ uzimanje_sedativaredovito_1-2_kave * EKG(N/P)redovito_1-2_kave * infarktredovito_(2_kave * EKG(N/P)povremeno_ uzimanje_sedativa * ostale_bolesti_srcaredovito_malo_ sedativa * infarktredovito_malo_ sedativa * ostale_ bolesti_srcaOpaska: EKG(N/P)-negativno-patoloki nalaz elektrokardiograma; EKG(P/N)-patoloki-negativan nalaz elektrokardiograma; EKG(P)-patoloki nalaz elektrokardiograma; puenje-broj popuenih cigareta na dan.moramo napomenuti da su se ovisno o metodi izdvojile i interakcije patolokog nalaza elektrokardiograma i preboljelog infarkta, puaenja i infarkta, Tiffneauovog testa i infarkta, dobrog osjeaja zdravlja i infarkta, redovitog pijenja dvije i viae aalica kave i infarkta. To ukazuje da preboljeli infarkt ostavlja mnogobrojne posljedice u organizmu. Model s interakcijama 1 koji sadr~ava sve varijable meu-modela i zajedni ke statisti ki zna ajne interakcije iz obje metode, te rezultate procjene najvee vjrodostojnosti prikazani su u tablici 33. Dob i broj popuaenih cigareta na dan statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti. Svaka godina ~ivota za 4,5%, dok svaka popuaena cigareta za 1,6%. Muakarci s bronhalnim aumom takoer imaju statisti ki zna ajno vei hazard smrti i to za 37% vei od onih koji ga nemaju. Muakarci kojii se osjeaju zdraviji imaju manji hazard smrti od onih muakaraca koji se osjeaju loae, muakarci koji se osjeaju odli no imaju za 77% manji hazard smrti. Osjeaj zdravlja pokazalo se uti e i interaktivno je povezan s nalazom elektrokardiograma. Taj utjecaj kada se raspodjeli na sve faktore osjeaja zdravlja i nalaza elektrokardiograma ne izdvaja viae niti jednu interakciju tih varijabli kao zna ajnu. Svi muakarci koji piju kavu imaju statisti ki zna ajno manji hazard smrti od onih koji ju ne piju i to od 30% manji za one koji ponekad piju kavu do 49% za one koji piju redovito dvije i viae aalica kave na dan. Svako poveanje forsiranog vitalnog kapaciteta statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti. Za uveanje od 1 cl hazard smrti smanjuje se za 0,2%, za uveanje od 1 dcl smanjuje se za 2,3%, a za uveanje od 1 l smanjuje se za 25%. Omjer forsiranog vitalnog kapaciteta u prvoj sekundi i forsiranog vitalnog kapaciteta (Tiffneauov indeks) izra~en u postocima kao zasebna vrijabla statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti i to poveanje za 1% smanjuje hazard smrti za oko 6%. Meutim dio njegova udjela izra~en je i u statisti ki zna ajnoj interakciji s sistoli kim krvnim tlakom u poveanju hazarda smrti. Sistoli ki krvni tlak i nalaz elektrokardiograma kao zasebne varijable u modelu s interakcijama 1 nemaju zna ajan utjecaj na procjenu hazarda, jer je njihov doprinos izra~en preko nekih inetrakcija (vidi tablicu 33). Utjecaj nalaza elektrokardiograma  raspraio se u skoro sve interakcije i svoju statisti ku Tablica 33. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 1.Pocjena parametara (Standardna grekapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIDob0,044160,008440,00011,0451,0281,063Broj cig/dan0,015890,003000,00011,0161,0101,022ITM (18,50,715120,404610,07722,0440,9254,518ITM (25-0,342540,093580,00030,7100,5910,853Subjektivni osjeaj zdravljakako kada -0,361470,180840,04560,6970,4890,993prili no dobro-0,316730,164360,05400,7290,5281,005odli no-0,571610,218150,00880,5650,3680,866Pijenje kaveponekad-0,263200,119590,02770,7690,6080,972redovito 1-2 alice-0,364660,120360,00240,6940,5490,879redovito ( 2 alice-0,401770,160850,01250,6690,4880,917FVC-0,002260,000530,00010,9980,9970,999FEV1/VC-0,061020,024300,01200,9410,8970,987Bronhalni um0,316020,093170,00071,3721,1431,646Sistoli ki krvni tlak-0,014370,011780,22230,9860,9631,009EKG nalazN/P-1,005180,522050,05420,3660,1321,018P/N0,117430,275100,66951,1250,6561,928P0,115290,288490,68941,1220,6381,975Preboljeli infarkt srca-0,210980,588030,71970,8100,2562,564promjenjivi_osj.zdr.* EKG(N/P)-0,003750,685800,99560,9960,2603,821promjenjivi_osj.zdr.* EKG(P/N)0,084250,344590,80691,0880,5542,137promjenjivi_osj.zdr.* EKG(P)0,469620,328470,15281,5990,8403,045prili no_dobar_osj.zdr.* EKG(N/P)0,456850,607780,45221,5790,4805,197prili no_dobar_osj.zdr.* EKG(P/N)-0,110580,332690,73960,8950,4661,719prili no_dobar_osj.zdr.* EKG(P)-0,118260,330880,72080,8880,4651,699odli an_osj.zdr.* EKG(N/P)1,360610,742960,06713,8990,90916,723odli an_osj.zdr.* EKG(P/N)-0,198370,163500,66870,8200,3312,034odli an_osj.zdr.* EKG(P)-0,374160,502990,45700,6880,2571,844FEV1/FVC* sistoli ki krvni tlak0,000320,000160,04431,0001,0001,001EKG(N/P) * infarkt2,593521,017890,010813,3771,81998,353EKG(P/N) * infarkt0,862320,789530,27472,3690,50411,131EKG(P) * infarkt1,360560,657510,03853,8981,07514,143Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. zna ajnost pokazao u interakciji s preboljelim infarktom. Interakcija negativno-patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta poveava hazard smrti za oko 13 puta, dok interakcija patoloakog nalaza EKG-a i infarkta poveava hazard smrti za oko 4 puta. Ovaj rezultat ne mo~emo promatrati zasebno. Moramo uzeti u obzir da je poveanje hazarda od 13 puta relativno s obzirom da negativno-patoloaki nalaz kao poseban faktor smanjuje hazard smrti, dakle procijenjen parametar je negativan i relativni rizik govori da taj dio negativno-patolokog nalaza smanjuje hazard smrti za 2,7 puta od onih koji imaju normalni nalaz. Taj rezultat je sam po sebi nejasan kao i rezultat regresije i procjenjenog parametra za preboljeli infarkt koji govori da ljudi koji su preboljeli infarkt imaju za 23% hazard smrti od onih koji ga nisu preboljeli. Rezultati su takvi jer je dio njihova utjecaja izra~en preko interakcija, pa je sveukupni utjecaj na neki na in suma svih utjecaja. Procjenjen parametar Coxove regresije za negativno-patoloaki nalaz EKG-a i preboljelog infarkta, te njihove interakcije vidimo da interakcija ima puno vei pozitivni utjecaj na poveanje hazarda smrti. Dio utjecaja negativno-patoloakog nalaza izra~en je i preko interakcija s osjeajem zdravlja, ali one nisu pokazale statisti ku zna ajnost, iako u svakom slu aju doprinose procjeni parametara. Moramo joa napomenuti da je usporedba  2log vjerodostojnosti pokazala da naa model s interakcijama 1 bolje opisuje stvarne podatke tj. statisti ki zna ajno doprinosi podudaranju modela (Tablica 40). 4.6.2. Model s interakcijama 2 (model-interakcije 2) Drugi model (napravljen na cjelokupnoj muakoj populaciji) umjesto varijabli osjeaj zdravlja i pijenja kave sadr~i pijenje alkohola i uzimanje sedativa, te dodatno trahealno ekspiratorno vrijeme ( 5 sekundi i preboljelu ishemi nu bolest srca. Faktori interakcija koji su bili zna ajni u obje metode odabira interakcija bili su puaenje i preboljela ishemi na bolest srca, redovito pijenje manje od 1 litre vina i povremeno uzimanje sedativa, Tiffneauov indeks i povremeno uzimanje sedativa, negativno-patoloaki nalaz EKG-a i redovito malo uzimanje sedativa. Od ostalih interakcija koje su ovisno o metodi bile zna ajne izdvojili smo preboljeli infarkt i nalaz EKG-a, uzimanje sedativa i preboljeli infarkt, redovito pijenje alkohola i TEV(5 sek, redovito pijenje alkohola i Tiffnououv indeks i ostale (Tablica 28). Kada smo zajedni ki izdvojene interakcije u cijelosti uvrstili u model (model-interakcije 2) interakcije puaenje i ishemi na bolest srca, te povremeno uzimanje sedativa i Tiffneouov indeks statisti ki zna ajno doprinosili su procjeni hazarda smrti (Tablica 34). Uvratavanje interakcija u model statisti ki zna ajno pospjeailo je naa model (Tablica 40). Dob i broj popuaenih cigareta na zna ajno poveavaju hazard smrti i sli no kao u modelu 1. Svaka godina viae poveava hazard smrti za 4,2%, dok svaka popuaena cigareta na dan poveava hazard smrti za 1,1%. Statisti ki zna ajna interakcija puaenja i ishemi ne bolesti srca ukazuje da je dio hazarda od svake popuaene cigarete ubrojen i u tu interakciju. Za pretposrtaviti je da taj hazard u biti vei. Hazard smrti za broj popuaenih cigareta na dan kada interakcije nisu uvratene u model, je za 1,2% vei. Va~no je primijetiti da u modelu s interakcijama 2 ishemi na bolest srca nije pokazala statisti ku zna ajnost, ve njena interakcija s puaenjem. Njihovo interaktivno djelovanje poveava dodatno hazard smrti za 2,5%. U ovom modelu statisti ki zna jan pokazao se i ITM(18,5. Muakarci s niskim indeksom tjelesne mase imaju za oko 2,5 puta vei hazard smrti od onih iji je ITM izmeu 18,5 i 25. Muakarci kao i u modelu s interakcijama 1 koji imaju ITM(25 imaju manji hazard smrti za 48%. Povremeno pijenje alkohola smanjuje hazard smrti. Utjecaj pijenja alkohola na hazard smrti rasporeen je i na interakcije koje su uvratene u model i to zajedno s uzimanjem sedativa (iako niti jedna od njih nema statisti ki zna ajn doprinos). Uzimanje sedativa u muakoj populaciji pokazalo se kao zna ajan faktor. To se je vidjelo ve i kod proporcije objaanjene varijance gdje je uzimanje sedativa za muakarce u 1982. godini bilo na drugom mjestu meu varijablama ~ivotnih navika. Utjecaj uzimanja sedativa iako je prisutan u gotovo svim interakcijama joa uvijek kao posebna varijabla povremeno uzimanje sedativa ima statisti ki zna ajan utjecaj na smanjenje hazarda smrti. Tablica 34. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 2.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCI SVIDob0,041440,008900,00011,0421,0241,061Broj cig/dan0,011060,003230,00061,0111,0051,018ITM (18,50,890940,401740,02662,4371,1095,357ITM (25-0,391010,100430,00010,6760,5560,824Pijenje alkoholaponekad-0,128840,195480,50980,8790,5991,290redovito ( 1l vina0,285150,201670,15741,3300,8961,975redovito ( 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia0,233030,244550,34061,2620,7822,039Uzimanje sedativaponekad-2,155710,841170,01040,1160,0220,602redovito malo0,823110,920410,37122,2780,37513,833redovito mnogo1,274261,496580,39453,5760,19067,188FVC-0,002500,000560,00010,9970,9960,999FEV1/FVC-0,015600,005510,00460,9850,9740,995Bronhalni aum0,189360,100850,06041,2080,9921,473TEV0,188160,099800,05941,2070,9931,468Sistoli ki krvni tlak0,010010,002080,00011,0101,0061,014EKG nalazN/P-0,447280,263270,08930,6390,3821,071P/N0,052560,161810,87441,0260,7471,409P0,190710,160190,23381,2100,8841,656Preboljeli infarkt srca0,989700,270290,00032,6641,5684,524Ishemi na bolest srca0,014630,210740,94461,0150,6711,534puaenje* ishemi na_bolest_srca0,024380,010980,02641,0251,0031,047povremeno_alkohol * ponekad_sedativi0,196240,329190,55111,2170,6382,320povremeno_alkohol * redovito_malo_sedativa-0,204790,439020,64090,8150,3451,926povremeno_alkohol * redovito_mnogo_sedativa0,064560,505850,89841,0670,3962,875redovito<1l vina * ponekad_sedativi-0,690300,381190,07020,5010,2381,058redovito<1l vina * redovito_malo_sedativa-0,064110,445190,88550,9380,3922,244redovito<1l vina * redovito_mnogo_sedativa-0,407410,751850,58790,6650,1522,094redovito>1l vina * ponekad_sedativi0,338340,513480,50991,4030,5133,837redovito>1l vina * redovito_malo_sedativa-0,300740,718240,67540,7400,1813,025 Tablica 34 (nastavak). Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 2.Pocjena parametaraStandardna grekapRR 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCI SVIredovito>1l vina * redovito_mnogo_sedativa0,242240,723940,73791,2740,3085,265ponekad_sedativi * FEV1/FVC0,027690,010510,00841,0281,0071,049ponekad_sedativi * EKG(N/P)0,209340,480710,66321,2330,4813,163ponekad_sedativi * EKG(P/N)0,111590,321720,72871,1180,5952,100ponekad_sedativi * EKG(P)0,108450,278890,69741,1150,6451,925redovito_malo_sedativa * FEV1/FVC-0,004770,011390,67560,9950,9731,018redovito_malo_sedativa * EKG(N/P)-1,368360,782510,08030,2550,0551,180redovito_malo_sedativa * EKG(P/N)0,298340,409020,46581,3480,6053,004redovito_malo_sedativa * EKG(P)-0,099400,341010,77070,9050,4641,766redovito_mnogo_sedativa * FEV1/FVC-0,017550,018790,35030,9830,9471,019redovito_mnogo_sedativa * EKG(N/P)-11,830214680,99360,0000,000,redovito_mnogo_sedativa * EKG(P/N)0,375660,591320,52521,4560,4574,640redovito_mnogo_sedativa * EKG(P)0,219410,473190,64291,2450,4933,148Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. Uveanje forsiranog vitalnog kapaciteta za 1 cl smanjuje hazard smrti za 0,2%, uveanje za 1 dcl smanjuje hazard smrti za oko 2,5%, a uveanje za 1 l smanjuje hazard smrti za oko 28%. Rezultai su vrlo sli ni rezultatima modela s inetrakcijama 1 koji se takoer odnosi na cjelokupnu muaku populaciju. Poveanje Tiffneauovog indeksa za 1% smanjuje hazard smrti za 1,6%. Moramo napomenuti da je dio utjecaja izra~en i preko interakcija s uzimanjem sedativa. Faktor interakcije Tiffneauovog indeksa i povremenog uzimanja sedativa statisti ki zna ajno doprinosi poveanju hazarda smrti. Iako povremeno uzimanje sedativa i Tiffneauov indeks sami po sebi smanjuju hazard smrti njihovo meusobno interaktivno djelovanje taj hazard poveava za 2,8%. Sistoli ki krvni tlak u ovom modelu nije izra~en preko interakcija pa njegov utjecaj mo~emo procjeniti promatrajui samo varijablu sistoli kog tlaka. Poveanje sistoli kog tlaka od 1mm Hg statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za oko 1%. Utjecaj nalaz elektrokardiograma i u ovom modelu prikazan je i kroz interakcije i to s uzimanjem sedativa iako se niti jedna nije pokazala statisti ki zna ajna. Negativno-patoloaki nalaz i patoloaki nalaz EKG-a bez obzira na interakcije statisti ki zna ajno utje u na smanjenje hazarda smrti. Uz procjenjene parametre interakcija koje sadr~e i negativno-patoloaki nalaz EKG-a joa uvijek je sveukupna procjena negativna (bez obzira na interakciju redovito mnogo uzimanje sedativa i negativno-patoloaki nalaz EKG-a), jer se on nije dao procjeniti zato ato nema muakaraca koji su uali u Coxovu regresiju, a imaju negativno patoloaki nalaz EKG-a i redovito mnogo uzimaju sedative. Patoloaki nalaz EKG-a statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Iako interakcija patoloakog nalaza EKG-a i redovito malo uzimanje sedativa neato malo smanjuje hazard, u kona nici on (patoloaki nalaz EKG-a) poveava hazard smrti. Oni muakarci koji imaju patoloaki nalaz EKG-a imaju za oko 25% vei hazard smrti od onih koji imaju normalni nalaz EKG-a. Muakarci koji su preboljeli infarkt srca imaju za 2,6 puta statisti ki zna ajno vei hazard smrti od onih koji ga nisu preboljeli. Redovito malo uzimanje sedativa u interakciji s Tiffneauovim indeksom i negativno-patoloakim i patoloakim nalazom EKG-a dodatno vrlo malo, ali smanjuje hazard smrti. Tako se uzimanje sedativa pokazalo relevantnim. 4.6.3. Model s interakcijama 3 (model-interakcije 3) Promatramo li sada onaj dio muakaraca koji su 1972. bili po naaoj definiciji bolesni, zajedni ka interakcija koja se za obje metode pokazala zna ajna bila je preboljeli infarkt i negativno-patoloaki nalaz EKG-a. Ostale interakcije koje su se ovisno o metodi pokazale zna ajne bile su patoloaki nalaz EKG-a i puaenje, patoloaki nalaz EKG-a i preboljeli infarkt, promjenjiv osjeaj zdravlja i patoloaki nalaz EKG-a, te promjenjiv osjeaj zdravlja i preboljeli infarkt (Tablica 29). U model s interakcijama 3 osim varijabli iz meu-modela 3 uala je i interakcija nalaza EKG-a i preboljelog infarkta (Tablica 35). Kao i u Tablica 35. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 3.Pocjena parametara ( Standardna grekapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCI bolesni 1972Dob0,043200,009230,00011,0441,0251,063Broj cig/dan0,014340,003090,00011,0141,0081,021ITM (18,51,176590,390930,00263,2431,5076,978ITM (25-0,481380,102790,00010,6180,5050,756Subjektivni osjeaj zdravljakako kada -0,264600,138960,05690,7680,5851,008prili no dobro-0,467240,134510,00050,6270,4810,816odli no-0,654690,193150,00070,5200,3560,759FVC-0,002460,000540,00010,9980,9960,999Sistoli ki krvni tlak0,008370,002120,00011,0081,0041,013EKG nalazN/P-0,579820,240400,01590,5600,3500,897P/N0,133370,129240,30211,1430,8871,472P0,253290,120310,03531,2881,0181,631Preboljeli infarkt srca-0,760980,714320,28670,4670,1151,895EKG(N/P) * infarkt2,322091,033440,024610,1971,34577,293EKG(P/N) * infarkt2,098190,882710,01758,1511,44545,983EKG(P) * infarkt1,998520,812820,01397,3781,50036,293Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. prethodna dva modela svaka godina statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za oko 4,4%. Svaka dodatna popuaena cigareta na dan poveava hazard smrti za oko 1,4%. Muakarci koji su bili bolesni 1972. i ITM im je manji od 18,5 imaju statisti ki zna ajno vei hazard smti od onih iji je ITM izmeu 18,5 i 25 za 3,2 puta. To je viae nego kod cjelokupne muake populacije. Oni muakarci koji imaju ITM (25 imaju statisti ki manji hazard smrti za 62%. To je za 20% viae nego u cjelokupnoj muakoj populaciji. Iz tog proisti e da je  normalna uhranjenost kod bolesnih ljudi olakaavajua okolnost s obzirom na trajanja ~ivotnog vijeka. Pozitivan osjeaj zdravlja (sve kategorije dobrog osjeaja zdravlja) kod bolesnih muakaraca statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti i to do 92% kod onih koji se odli no osjeaju bez obzira na bolest, a takvih ima sveukupno 63. Svako uveanje od 1 cl forsiranog vitalnog kapaciteta smanjuje hazard smrti za 0,2%, uveanje od 1 dcl za 2,5%, a uveanje od 1litre za oko 28%, ato je skoro isto kao i kod cjelokupne muake populacije. Mo~emo zaklju iti da se u bolesnih muakaraca iz 1972. s obzirom na cjelokupnu muaku populaciju hazard smrti ne mijenja mnogo. Procjenjeni parametar je neato sasvim malo manji za bolesne muakarce, ali to ne pridonosi puno hazardu smrti. Sistoli ki krvni tlak statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Poveanje od 1 mm Hg poveava hazard smrti za oko 0,8%, ato je manje nego kod cjelokupne muake populacije. Interakcija nalaza EKG-a i preboljelog infarkta srca statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Uvratavanjem te interakcije statisti ki zna ajno pospjeaujemo model (Tablica 40). Sva tri faktora te interakcije statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti i to negativno-patoloaki nalaz i infarkt poveavaju za 10 puta. Ovdje moramo uzeti u obzir da je procjenjeni parametar za efekt negativno-patoloakog nalaza negativan, isto kao i uz preboljeli infarkt srca, ali bez obzira na to parametar uz zajedni ki faktor interakcije je skoro dva puta vei i pozitivan. Faktor interakcije patoloaki-normalnog nalaza i preboljelog infarkta poveava hazard smrti za oko 8 puta, a patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta za oko 7 puta. Patoloako-negativan i patoloaki nalaz EKG-a bez obzira na interakciju poveavaju hazard smrti tj. imaju pozitivan procjenjeni parametar regresije, ato zna i da poveavaju hazard smrti. Primjetimo da je ovaj rezltat dosta logi an, a o va~nosti same interakcije i ne trebamo posebno govoriti jer je jasno da preboljeli infarkt ostavlja poslejdice na nalazu EKG-a. 4.6.4. Model s interakcijama 4 (model-interakcije 4) U ovom modelu koji je nastao modeliranjem na bolesnoj muakoj populaciji 1972. osim varijabli iz meu-modela 3 u meu-model 4 uvratene su bile umjesto osjeaja zdravlja, uzimanje alkohola i uzimanje sedativa, te dodatno TEV(5 sek. U ovom modelu ak su se etiri faktora interakcija pokazala statisti ki zna ajna za obje metode, a to su: redovito pijenje (1l vina i povremeno uzimanje sedativa, redovito pijenje (1l vina i redovito mnogo uzimanje sedativa, redovito pijenje (1l vina i FVC i redovito mnogo uzimanje sedativa i FVC. Od ostalih faktora koji su ovisno o metodi bili statsti ki zna ajni izdvajam redovito (1l vina i patoloako-negativan nalaz EKG-a, FVC i patoloako-negativan nalaz EKG-a, FVC i patoloaki nalaz EKG-a, TEV i negativno-patoloaki nalaz EKG-a, puaenje i infarkt, redovito malo uzimanje sedativa i infarkt. Uklju ivai cjelokupne zajedni ke interakcije model s interakcijama 4 (Tablica 36.) statisti ki zna ajno pospjeauje naa meu-model Tablica 36. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 4.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMU`KARCI  bolesni 1972 Dob0,037720,009660,00011,0381,0191,058Broj cig/dan0,013360,003460,00011,0131,0071,020ITM (18,51,193730,395440,00253,2991,5207,162ITM (25-0,511110,109710,00010,6000,4840,744Pijenje alkoholaponekad0,744320,745560,31812,1050,4889,076redovito ( 1l vina2,496970,782900,001412,1462,61856,341redovito ( 1l vina ili 2 dcl ~estokog pia1,118670,982230,23473,0610,44620,985Uzimanje sedativaponekad-0,144850,629490,81800,8650,2522,971redovito malo-0,604200,750070,42050,5470,1262,377redovito mnogo-1,280421,037120,21700,2780,0362,122FVC-0,000420,001740,80781,0000,9961,003TEV0,250750,104200,01611,2851,0481,576Sistoli ki krvni tlak0,008270,002250,00021,0081,0041,013EKG nalazN/P-0,470180,233200,04380,6250,3960,987P/N0,174140,134990,19701,1900,9141,551P0,317670,125980,01171,3741,0731,759Preboljeli infarkt srca0,945580,315070,00272,5741,3884,774povremeno_alkohol * ponekad_sedativi0,090530,362810,80291,0950,5382,229povremeno_alkohol * redovito_malo_sedativa0,004930,472420,99171,0050,3982,537povremeno_alkohol * redovito_mnogo_sedativa0,087890,540610,87081,0920,3783,150povremeno_alkohol * FVC-0,002270,001820,21320,9980,9941,001redovito<1l vina * ponekad_sedativi-0,904840,415680,02950,4050,1790,914redovito<1l vina * redovito_malo_sedativa-0,177290,478260,71090,8380,3282,138redovito<1l vina * redovito_mnogo_sedativa-1,504960,888830,09040,2220,0391,268redovito<1l vina * FVC-0,005600,001930,00360,9940,9910,998redovito>1l vina * ponekad_sedativi0,352680,603160,55871,4230,4364,641redovito>1l vina * redovito_malo_sedativa-0,012960,748670,98620,9870,2284,282 Tablica 36 (nastavak). Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 4.Pocjena parametara (Standardna grekapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIredovito>1l vina * redovito_mnogo_sedativa0,287870,651800,65871,3340,3724,784redovito>1l vina * FVC-0,002390,002510,33960,9980,9931,003ponekad_sedativi * FVC0,000650,001430,65231,0010,9981,003redovito_malo_sedativa * FVC0,002670,001640,10371,0030,9991,006redovito_mnogo_sedativa * FVC0,004760,002580,06511,0051,0001,010Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.  4. Svaka dodatna godina i u ovom modelu statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za 3,8%. Svaka popuaena cigareta na dan statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za 1,3%. Indeks tjelesne mase manji od 18,5 statisti ki zna ajno poveava hazard smrti 3,3 puta, a vei ili jednak 25 smanjuje za 67%. Pijenje alkohola kod bolesnih muakaraca poveava hazard smrti, ali njegov utjecaj rasporeen je i na interakcije. Statisti ki zna ajnan doprinos smanjenja hazarda smrti imaju faktori interakcija redovito pijenje (1 litre vina i povremeno uzimanje sedativa, te redovito pijenje (1 litre vina i FVC. Pogledamo li procjenjene parametre iako interakcija redovito pijenje (1 litre vina i povremeno pijenje sedativa smanjuje hazard smrti i do 2,5 puta, sam pijenje alkohola poveava kod bolesnih muakaraca hazard smrti za 12 puta, a povremeno uzimanje sedativa smanjuje za 16%. Uzmemo li sve to u obzir pijenje alkohola u bolesnih muakaraca poveava hazard smrti iako ga interakcija s povremenim uzimanjem sedativa smanjuje. Ostali faktori interakcije pijenja alkohola i uzimanja sedativa, utje e joa viae na smanjenje hazarda ali ne i statisti ki zna ajno (faktor redovito pijenje (1 litre vina i uzimanje redovito mnogo sedativa). Druga statisti ki zna ajna interakcija tj, faktor interakcije uzimanje alkohola i FVC-a bi bila redovito pijenje (1 litre vina i FVC. Dodatno poveanje od 1cl FVC-a u muakaraca koji redovito piju (1 litru vina na dan smanjuje hazard smrti za 0,5%. Sama varijabla forsiranog vitalnog kapaciteta u modelu s interakcijama 4 statisti ki zna ajno ne doprinosi procjeni hazarda smrti jer se njeno djelovanje o ituje u uvratenim interakcijama i to pijenju alkohola i FVC-a, te uzimanju sedativa i FVC-a. Faktori interakcije uzimanja sedativa i FVC-a poveavaju (ne statisti ki zna ajno) hazard smrti iako uzimanje sedativa i FVC same po sebi smanjuju hazard smrti. Trahealno ekspiratorno vrijeme (5 sekundi statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za 28% u 1972. godine bolesnih muakaraca. Sistoli ki tlak takoer statisti ki zna ajno poveava hazard smrti isto kao i u prethodnom modelu poveanje od 1 mm Hg poveava hazard smrti za oko 0,8%. negativno-patoloaki nalaz EKG-a statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti i to za 60%, dok patoloako-negativan i patoloaki poveavaju za oko 19 do 47%. Preboljeli infarkt srca poveava hazard smrti kod bolesnih muakaraca za viae od 2,5 puta. 4.6.5. Model s interakcijama 5 (model-interakcije 5) Muakarci koji su 1972. bili po naaoj klasifikaciji zdravi ve sami broj varijabli koje su sa injavale meu-model 5 bio je znatno manji. Varijable koje su ulazile u model su dob, broj popuaenih cigareta na dan, uzimanje sedativa, sistoli ki krvni tlak, te nalaz elektrokardiograma. Mo~emo primjetiti da ni jedna respiratorne varijabla nije  uala u model. Od svih meusobnih interakcija jedino je statisti ki zna ajni faktor interakcija u obje metode bio patoloaki nalaz EKG-a i sistoli ki krvni tlak. Od ostalih faktora interakcija jedino su joa su se joa pokazale zna ajne u Cox-ovoj regresiji kad su sve interakcije bile uvratene kao statisti ki zna ajne negativno-patoloaki nalaz EKG-a i sistoli ki krvni tlak, puaenje i redovito uzimanje sedativa, puaenje i patoloaki nalaz EKG-a, sistoli ki krvni tlak i redovito mnogo uzimanje sedativa, te patoloaki nalaz EKG-a i redovito mnogo uzimanje sedativa (Tablica 30). Nakon ato smo u meu-model 5 uvrstili cjelovitu interakciju sistoli kog krvnog tlaka i nalaza EKG-a naa model s interakcijama 5 (Tablica 37) nije statisti ki zna ajno pospjeaio naa meu-model, tako da uvratavanje te interakcije i nije mnogo doprinjelo samom slaganju modela sa stvarnim podacima. Poato je moj cilj Tablica 37. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 5.Pocjena parametara (Standardna grekapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCI zdravi 1972Dob0,084530,018810,00011,0881,0491,129Broj cig/dan0,019560,006630,00321,0201,0071,033Uzimanje sedativaponekad-0,426020,273420,11920,6530,3821,116redovito malo0,384070,342440,26201,4680,7502,873redovito mnogo0,220600,594200,71041,2470,3893,996Sistoli ki krvni tlak0,010320,005850,07761,0100,9991,022EKG nalazN/P-6,672644,617600,14840,0010,00010,780P/N-0,778453,492950,82360,4590,000431,65P-3,985321,831400,02950,0190,0010,673sistoli ki_krvni_tlak * EKG(N/P)0,040230,030460,18661,0410,9811,105sistoli ki_krvni_tlak * EKG(P/N)0,000450,023070,98441,0000,9561,047sistoli ki_krvni_tlak * EKG(P)0,026810,011460,01931,0271,0041,051Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.  bilo modeliranje interakcije ostavila sam ih u modelu da uo im kako djeluju na poveanje hazarda kod 1972. godine zdravih muakaraca. Va~no je napomenuti da su to muakarci koji su 1972. uvjetno bili zdravi ali sama procjena hazarda i samih parametara bazira se i na podacima iz 1982. godine. Muakarci koji su 1972. godine bili uvjetno re eno zdraviji za o ekivati je da e njihovi zdrastveni problemi biti manji. S druge strane, ta skupina muakaraca je puno manja od one skupine 1972. bolesnih mukaraca tako da je i snaga testa manja. Od 434 zdrava mukarca 1972. njih 47 imalo se negativno-patoloki nalaz EKG-a, a patoloko-negativan i patoloki niti jedan. Od njih samo 318 je imalo nalaz EKG-a 1982. i to njih 30 negativno-patoloaki, 43 patoloaki-negativan i isto toliko patoloaki nalaz EKG-a. Dob i broj popuaenih cigareta nadan u svakom slu aju poveavaju hazard smrti. Dob u ovom modelu kod uvjetno re eno zdravih muakaraca puno viae doprinosi poviaenju hazarda smrti jer puno manje varijabli opisuje samo do~ivljenje. Svaka godina ~ivota poveava hazard smrti za 8,8%, a svaka popuaena cigareta na dan za 2%. Sistoli ki krvni tlak poveava hazard smrti (ne statisti ki zna ajno). Svako poveanje od 1mm Hg poveava hazard smrti za 1%. Interaktivno djelovanje sistoli kog krvnog tlaka i nalaza EKG-a poveava hazard smrti. S obzirom na samo dva muakaraca koji su koji su umrli a imaju negativno-patoloaki nalaz 1982. godine, i 6 muakaraca s patoloaki negativnim nalazom je umrlo i njih 16 s patoloakim nalazom EKG-a vrlo teako je polu iti statisti ki zna ajnu procjenu ato se vidi i iz 95% granica pouzdanosti za nalaz EKG-a. Da se dobije uvid mo~emo rei da interakcija sistoli kog tlaka i nalaza elektrokardiograma kod 1972. godine zdravih muakaraca poveava hazard smrti. 4.6.6. Model s interakcijama 6 (model-interakcije 6) Model s interakcijama 6 nismo po naaim metodoloakim kriterijima mogli modelirati. Uzimajui u obzir glavne varijable koje su ulazile u meu-model 6, a to su iste kao i za meu-model 5 samo ato umjesto nalaza EKG-a iz ve poznatih razloga Sw metoda u meu-model 6 uvratava umjesto nalaza EKG-a ishemi nu bolest srca. Nakon pokuaaja da naemo zajedni ku statisti ki zna ajnu interakciju Fw metoda nije uvrstila niti jednu interakciju tj. faktor neke interakcije koji statisti ki zna ajno pospjeauje adekvatnost naaeg meu-modela 6. Jedino kad smo sve interakcije uvrstili u model Cox-ova regresija s vremenski promjenjivim varijablama izdvojila je kao statisti ki zna ajne puaenje i redovito mnogo uzimanje sedativa, sistoli ki krvni tlak i redovito mnogo uzimanje sedativa, te ishemi nu bolest srca i redovito mnogo uzimanje sedativa (Tablica 30). Moramo napomenuti da je i ovdje matrica informacija nije bila pozitivno definitna tako da je i sama konvergencija Newton-Rapsonove metode upitna. Dakle mo~emo zaklju iti da model s interakcijama 6 nije mogue definirati. 4.6.7. Model s interakcijama 7 (model-interakcije 7) Promatrat emo sada cjelokupnu ~ensku populaciju i meu-model 7 koji je kao glavne varijable sadr~avao dob, broj popuaenih cigareta na dan, osjeaj zdravlja, pijenje kave, sistoli ki krvni tlak, preboljeli infarkt i ostale bolesti srca, te sve njihove meusobne interakcije. Niti ovdje Fw metoda nije izdvojila da niti jedna interakcija tj. njen faktor statisti ki zna ajno doprinosi adekvatnosti modela tj, da ga statisti ki zna ajno pospjeauje. Kada smo sve interakcije uvrstili u model i gledali koje su od njih statisti ki zna ajne to su bile puaenje i preboljeli infarkt, te dobar osjeaj zdravlja i preboljeli infarkt. Moramo nagalasiti i da je taj model kada se uvrste sve interakcije bio upitan. Neki parametri se nisu mogli dobro procjeniti. Mrtvih ~ena koje su preboljele infarkt ima samo 7 i kada se to podijeli na sve interakcije sama varijabla daje vrlo udni rezultat. Dakle, mo~emo zaklju iti da modela s interakcijama 7 nema. U dodatku mo~emo vidjeti analizu maksimalne vjerodostojnoasti za meu-model 7, dakle za model bez interakcija. Dob statisti ki zna ajno poveava hazard smrti i to svaka godina poveava hazard smrti za 10%. Svaka popuaena cigareta poveava hazard smrti za 2,5% ato je viae nego kod muakaraca. Pozitivan osjeaj zdravlja statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti. Redovito pijenje kave statisti ki zna ajno takoer smanjuje hazard smrti i to redovito pijenje 1-2 kave dnevno za 63%, a redovito viae od dvije kave oko 57%. Sistoli ki krvni tlak statisti ki zna ajno poveava hazard smti i to poveanje za 1mm Hg poveava hazrd smrti za 0,9%. }ene koje su preboljele infarkt imaju statisti ki zna ajano vei hazard smrti i to za 2,8 puta od onih ~ena koje ga nisu preboljele, a isto tako ~ene koje koje imaju bolesti srca koje spadaju u kategoriju ostalih bolesti srca imaju za 2,3 puta vei hazard smrti od onih koje te iste nemaju. 4.6.8. Model s interakcijama 8 (model-interakcije 8) Krenemo li od meu-modela 8 koji se od meu-modela 7 razlikuje po tome ato ne sadr~i varijablu broj popuaenih cigareta na dan, a umjesto subjektivnog osjeaja zdravlja sadr~i uzimanje sedativa. Ovdje bih htjela napomenuti da kao i iz prijaanjih modela kod muakaraca dok su sve varijable bile uklju ene u regresiju i procjenjivala se je njihova statisti ka zna ajnost, varijabla subjektivnog osjeaja zdravlja je bila statisti ki zna ajna, dok je Sw metoda izdvojila varijablu uzimanje sedativa. Varijabla osjeaj zdravlja i uzimanje sedativa su statisti ki zna ajno negativno korelirane. Tako da Fw metoda izdvaja uzimanje sedativa budui da bolje doprinosi adekvatnosti modela. Kad su sve varijable u modelu, osjeaj zdravlja koji kao varijabla ulazi u regresiju prije objasnio vei dio varijabilnosti, pa ukoliko efekt sedativa nije posebno velik ne izdvoji ga kao zna ajan. Nakon ato smo sve interakcije varijabli iz meu-modela 8 uvrstili u model s interakcijama 8 (model-inter-C 8) statisti ki zna ajni su bili faktori interakcija povremeno pijenje kave i povremeno uzimanje sedativa, redovito pijenje 1-2 aalice kave i povremeno uzimanje sedativa, te redovito mnogo uzimanje sedativa i dispneja i stupnja. Fw metoda opcija (model-inter-CFw 8) izdvojila je redovito pijenje 1-2 aalica kave i promjene desnog srca (Tablica 31). Niti jedna interakcija nije bila zna ajna u obje metode tako da model-interakcije 8 nije definiran. 4.6.9. Model s interakcijama 9 (model-interakcije 9) Populacija ~ena koje su po naaim kriterijima 1972. bile bolesne, te njihov meu-model 9, tj. model koji sadr~i sve one varijable koje su za tu populaciju bile statisti ki zna ajne u osnovnom modelu. Uz dob, tu je i puaenje, osjeaj zdravlja, pijenje kave, uzimanje sedativa, dispneja I i II stupnja, sistoli ki krvni tlak. nalaz EKG-a, preboljeli infarkt, promjene desnog srca, te ostale bolesti srca (Tablica 27). Primjetimo da su u ovom modelu prisutni i osjeaj zdravlja i uzimanje sedativa. Uvrstivai sve interakcije u model s interakcijama, zajedni ka statisti ki zna ajni faktor interakcije pokazao se promjenjiv osjeaj zdravlja i redovito malo uzimanje sedativa. Interakcija osjeaj zdravlja i uzimanje sedativa uvratena je u meu-model 9 i dobili smo model-interakcije 9 (Tablica 38). Svaka godina u  bolesnih ~ena statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za 10%. Svaka popuaena cigareta statisti ki zna ajno im poveava hazard smrti za 3%. Iako nam uvratavanje interakcije izmeu osjeaja zdravlja i uzimanja sedativa ne pospjeauje adekvatnost modela (Tablica 40) njezin faktor koji se je u obje metode pokazao statisti ki zna ajan i u modelu s interakcijama 9 takoer je ostao statisti ki zna ajan i pokazuje nam da promjenjiv osjeaj zdravlja i redovito malo sedativa mo~e smanjiti hazard smrti i do 3 puta. Tablica 38. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 9.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornja}ENE  bolesne 1972 Dob0,101250,012070,00011,1071,0811,133Broj cig/dan0,029820,008340,00031,0301,0141,047Subjektivni osjeaj zdravljakako kada 0,028140,265180,91551,0290,6121,730prili no dobro-0,325520,266070,22120,7220,4291,216odli no-0,265160,338430,43330,7670,3951,489Pijenje kaveponekad-0,127930,175820,46690,8800,6231,242redovito 1-2 alice-0,486800,173790,00510,6150,4370,864redovito ( 2 alice-0,448480,244740,06690,6390,3951,032Uzimanje sedativaponekad0,145790,311390,63971,1570,6282,130redovito malo0,827730,310410,00772,2881,2454,204redovito mnogo0,338250,472660,47421,4020,5553,542Dispneja I stupnja0,115780,131840,37991,1230,8671,454Dispneja II stupnja0,685950,209770,00111,9861,3162,995Sistoli ki krvni tlak0,007210,002510,00411,0071,0021,012EKG nalazN-0,526000,392620,18030,5910,2741,276P/N0,020150,148560,89211,0200,7631,365P0,260040,147350,07761,2970,9721,731Preboljeli infarkt srca0,901960,403900,02552,4641,1175,439Promjene desnog srca2,388780,741850,001310,9002,54746,655 Ostale bolesti srca0,580270,320780,07051,7870,9533,350promjenjiv_osjeaj_zdravlja * ponekad_sedativi-0,523380,388170,17760,5930,2771,268promjenjiv_osjeaj_zdravlja* redovito_malo_sedativa-1,066770,402160,00800,3440,1560,757promjenjiv_osjeaj_zdravlja* redovito_mnogo_sedativa-0,017340,578330,97610,9830,3163,053dobar_osjeaj_zdravlja * ponekad_sedativi0,169050,393200,66721,1840,5482,559dobar_osjeaj_zdravlja * redovito_malo_sedativa-0,330210,459080,47200,7190,2921,768dobar_osjeaj_zdravlja* redovito_mnogo_sedativa0,601260,644520,35091,8240,5166,453odli an_osjeaj_zdravlja * ponekad_sedativa0,068300,546150,90051,0710,3673,123 Tablica 38 (nastavak). Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 9.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornja}ENEodli an_osjeaj_zdravlja*redovito_malo_sedativa-15,178813200,99080,0000,000.odli an_osjeaj_zdravlja*redovito_mnogo_sedativi......Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.Mo~emo zaklju iti da jedan dio objaanjenja smanjenog hazarda smrti kod bolesnih ~ena koje se promjenjivo osjeaju i pri tom redivito malo uzimaju sedative zapravo u meusobnoj interakciji tih dviju injenica. Bolesne ~ene koje se osjeaju odli no i ve samim time imaju smanjeni hazard smrti, a uzimaju ponekad sedative poveaju hazard smrti (ne statisti ki zna ajno). Taj inetraktivni u inak na njihovo relativno puno bolje osnovno stanje ima kao sam in negativan u inak. naglaaavam da ne mo~emo govoriti o apsolutnim u incima nego o relativnim u incima, pogotovo kada je rije  o interakcijama. Uz sam utjecaj interakcija mi svaki put imamo i u inak glavnih varijabli, te utjecaj drugih interakcija koje sadr~e jednu od tih glavnih varijabli kao sastavni dio. Redovito pijenje 1 do 2 aalica kave statisti ki smanjuje hazard smrti oko 63%. Openito pijenje kave smanjuje hazard smrti. Jedna od teorija takvom rezultatu je da ljudi koji znaju da imaju problema sa srcem, tlakom itd. ne piju kavu. Up imo da je to populacija ~ena koje su 1972. bile bolesne, pa ipak sve tri kategorije pijenja kave smanjuju hazard smrti. }ene koje imaju dispneju II stupnja imaju statisti ki zna ajno vei hazard smrti od ostalih ~ena i to za 2 puta. Sistoli ki krvni tlak statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. U ovom modelu svako poveanje od 1mm Hg poveava hazard smrti za 0,7%. Nalaz EKG-a nije pokazao statisti ku zna ajanost, ali i ovdje ~ene s negativno-patoloakim nalazom imaju smanjen hazard smrti, kao i muakarci. Vrlo zanimljiv rezultat koji se ponavlja iz modela u model. Mo~da objaanjenje le~i u tome da ljudi koji znaju da imaju neki promjenu na EKG-u, a evidentno da je ona samo grani na im se nalazi u ovoj kategoriji vode ra una o tome i redovito se brinuo svom zdravlju tj. pod stalnom su lje ni kom kontrolom, dok ljudi koji nemaju nikakvih promjena na EKG-u ne vode toliko ra una o tome pa i nagle promjene zadese nespremne. Meutim pogledamo li uzroke smrti bolesnih ~ena, a nalaz EKG-a 1982. im je bio negativan (sveukupno ih je umrlo 70) njih 44% umrlo je od bolesti cirkulacijskog sustava, 27% od novotvorina, 19% od nepoznatih uzroka, 7% od vanjskih uzroka, i po 1,5% od bolesti probavnog sustava i bolesti dianog sustava. S druge strane niti jedna ~ena koja je imala negativno-patoloaki nalaz EKG-a 1982., a umrla je (sveukupno ih ima 5), nije umrla od bolesti cirkulacijskog sustava. Njih 3 umrlo je od novotvorina i po jedna od vanjskih i nepoznatih uzroka. }ene koje su preboljele infarkt imaju 2,5 puta vei hazard smrti od ~ena koje ga nisu preboljele, one koje imaju neke promjene desnog srca i do 11 puta vei hazard smrti od ostalih bolesnih ~ena. 4.6.10. Model s interakcijama 10 (model-interakcije 10) Krenemo li sada od meu-modela 10 koji se odnosi na ~ensku populaciju koja je 1972. bila bolesna, ali su glavne varijable koje su ulazile u model dobivene Sw metodom od osnovnog modela i sadr~e varijable: dob, uzimanje sedativa, trahealno ekspiratorno vrijeme, dispneju I i II stupnja , sistoli ki krvni tlak, nalaz EKG-a, promjene desnog srca, te ostale bolesti srca. Uvrstei sve njihove meusobne interakcije statisti ki zna ajne interakcija u obje metode bila je trahealno ekspiratorno vrijeme i ostale bolesti srca. uvrstei tu interakciju u meu-model statisti ki zna ajno smo pospjeaili adekvatnost naaeg modela model-interakcije 10 (Tablica 40). Dob i u ovom kao i u svim naaim modelima statisti ki zna ajno poveava hazard smrti (Tablica 39). Svaka godina poveava hazard smrti za 10%. Redovito mnogo uzimanje sedativa statisti ki zna ajno poveava hazard smrti (u ovom modelu za 98%). }ene s dispnejom II stupnja imaju statisti ki zna ajno vei hazard smrti za 2,2 puta od onih koje ga nemaju. Svako poveanje sistoli kog krvnog tlaka za 1mm Hg poveava hazard smrti za 0,7%. Patoloaki nalaz EKG-a statisti ki zna ajno poveava hazard smrti za 45%. I u ovom modelu ato je bilo i za o ekivati, negativno-patoloaki nalaz Tablica 39. Rezultati Coxove regresije za model s interakcijama 10.Pocjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornja}ENE  bolesne 1972 Dob0,101310,012740,00011,1071,0791,135Uzimanje sedativaponekad0,010010,150320,94691,0100,7521,356redovito malo0,234880,183500,20051,2650,8831,812redovito mnogo0,684410,240350,00441,9831,2383,176TEV0,275960,163480,09141,3180,9571,816Dispneja I stupnja0,161420,139100,24591,1750,8951,544Dispneja II stupnja0,788960,215200,00022,2011,4443,356Sistoli ki krvni tlak0,007080,002660,00781,0071,0021,012EKG nalazN/P-0,879580,510550,08490,4150,1531,129P/N0,048510,156740,75691,0500,7721,427P0,368400,153310,01631,4451,0701,952Promjene desnog srca2,161010,729600,00318,6802,07736,270 Ostale bolesti srca0,326780,390980,40331,3860,6442,983TEV * ostale_bolesti_srca1,609250,723840,02624,9991,21020,655Opaska: podebljane su varijable i kategorije vaijabli iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.EKG-a smanjuje hazard smrti (ne statisti ki zna ajno). }ene s promjenama desnog srca statisti ki zna ajno imaju vei hazard smti za 8,7 puta. Statisti ki zna ajni utjecaj na hazrd smrti ima interakcija trahealnog ekspiratornog vremena ( 5 sekundi i ostalih bolesti srca. Ova interakcija poveava hazard smrti za 5 puta. Ovdje moramo napomenuti da same varijable TEV(5 sekundi i ostale bolesti srca poveavaju hazard smrti, ali njihova interakcija je mnogo  ja a . 4.6.11. Model s interakcijama 11 (model-interakcije 11) U populaciji zdravih ~ena 1972. godine jedine varijable goje su iz osnovnog modela bile statisti ki zna ajne su dob i nalaz EKG-a. Poato smo odlu ili da ni u jednom modelu neemo promatrati interakcije s dobi tako nismo ni u ovome. Informacije radi, uvrstimo li interakciju nalaza EKG-a s dobi ona nije statisti ki zna ajna niti bi njeno uklju ivanje u model statisti ki zna ajno pospjeailo naa model (meu-model 11). Mo~emo zaklju iti da meusobnih interakcija kakve mi promatramo tu ne mo~emo definirati. 4.6.12. Model s interakcijama 12 (model-interakcije 12) Sw metoda osnovnog modela za populaciju zdravih ~ena 1972. (meu-model 12) izdvojila nam je osim dobi, nalaza EKG-a i varijablu uzimanje sedativa. Meutim uvratavanjem meusobne interakcije izmeu uzimanja sedativa i nalaza EKG-a nije se pokazala statisti ki zna ajnom u niti jednoj metodi. Tako da ni uvom slu aju nismo mogli definirati model s interakcijama 12. Mo~emo zaklju iti da u ~enskoj zdravoj populaciji najvjerojatnije zbog snage testa (mali broj smrti) nismo bili u mogunosti izdvojiti niti jednu meusobnu interakciju koja bi bila statisti ki zna ajna i bila predmetom naae analize. 4.7. Uzrok smrti - kardiovaskularne bolesti Jedan od mojih ciljeva bio je i procijeniti hazard smrti kod specifi nog mortaliteta. Poato 50% svih uzroka smrti otpada na kardiovaskularne bolesti, ja sam ih uklju ila u svoju analizu. Zbog malog broja smrti analiza smrti iji uzrok su bile neoplazme ili bolesti dianog sustava nije bila mogua. Koristei Sw metodu Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama gdje nam je zavisna varijabla bila smrt od kardiovaskularnih bolesti odredili smo koje varijable statisti ki zna ajno doprinose objaanjenju naae zavisne varijable i to za cjelokupnu populaciju muakaraca i ~ene odvojeno, te za bolesne i zdrave 1972. isto tako odvojeno po spolu polazei od osnovnog modela kao dobrog po etnog modela (Slika 3). Sw metoda za cjelokupnu muaku populaciju izdvojila je ITM(18,5 i patoloaki nalaz EKG-a kao faktore varijabli koje statisti ki zna ajno doprinose adekvatnosti naaeg modela. Za populaciju muakaraca koji su 1972. bili bolesni izdvojila je puaenje, ITM(18,5 i patoloaki nalaz EKG-a. Za zdrave muakarce 1972. postupak je izdvoio redovito uzimanje 1-2 tablete analgetika, te preboljeli infarkt. Za cijelokupnu ~ensku populaciju kao i za ~ene koje su 1972. bile bolesne jedino se ishemi na bolest srca pokazala statisti ki zna ajnom, dok su se kod zdravih ~ena izdvojili FVC, sistoli ki krvni tlak i odli an osjeaj zdravlja. Nakon ato smo za sve kardiovaskularne meu-modele (Tablice 41-43) dodali i njihove pripadne meusobne interakcije i Fw metodom od tih interakcija probali izdvojiti koje od njih tj. koji od njihovih faktora statisti ki zna ajno doprinose adekvatnosti modela. Niti jedna interakcija nije uala u model i to u svih aest modela. Objasnimo to time da je ipak snaga nekih efekata za naa broj smrti premala da bi pokazala statisti ki zna ajnom (Prilozi). Iako interakcije nisu statisti ki zna ajno doprinosile naaim kardiovaskularnim meu-modelima razmotrimo kakvi su procjene parametara nakon uvratavanja cjelovitih izabranih varijabli Sw metodom od osnovnog modela. U tablici 41 prikazani su rezultati za cjelokupnu muaku i ~ensku populaciju: kardiovaskularnih meu-modela 1 (muakarci) i 4 (~ene). Kod muakaraca koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti, njih 104 (to je oko 41%) umrlo je od akutnog infarkta miokarda. Statisti ki zna ajno im se poveava hazard smrti ako im je indeks tjela mase manji od 18,5 (npr. muakarac visine 180 cm i te~ine 60 kg). Takvi muakarci imali su za 50 puta vei hazard smrti zbog kardiovaskularnih bolesti nego oni muakarci iji je raspon ITM bio izmeu 18,5 Tablica 41. Rezultati Coxove regresije za muakarce i ~ene koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti, kardiovaskularni meu-model 1(muakarci) i kardiovaskularni meu-model 4 (~ene).Procjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIITM (18,53,89360,85470,000149,089,192262,1ITM (25-0,15930,15270,29660,8530,6321,150Nalaz elektrokardiogramaN/P-0,51540,46110,26370,5970,2421,475P/N0,13450,18050,45611,1440,8031,629P0,38940,15370,01131,4761,0921,995}Ishemi na bolest srca1,25410,34170,00023,5051,7946,848Opaska: podebljane su one varijable (kategorije) iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.i 25. Ovaj rezultat je vjerojatno posljedica injenice da su tako mraavi muakarci i bili mraavi zbog svoje bolesti. Statisti ki zna ajno vei hazard smrti imali su i muakarci s patoloakim nalazom EKG-a i to za 47%. U ~ena jedinu statisti ku zna ajnost pokazala je ishemi na bolest srca. To ne zna i da je to jedina zna ajna varijabla. S obzirom na naae podatke i broj smrti tj. ovisno o zdrastvenom statusu ~ena koje su umrle mi mo~emo procjeniti pojedine efekte. Prema podacima o naaim umrlim ~enama mi smo jedino efekt ishemi ne bolesti srca uspjeli na neki na in potvrditi. }ene koje su imale ishemi nu bolest srca imale su 3,5 puta vei hazard smrti nego one ~ene koje ju nisu imale, a isto tako su umrle od bolesti cirkulacijskog sustava. U populaciji bolesnih muakaraca i ~ena 1972. godine koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti situacija je vrlo sli na. Jedina razlika je bila u tome ato je Sw metoda iz osnovnog modela izdvojila kao zna ajnu varijablu i broj popuaenih cigareta na dan. Meutim kada su se cjelovite varijable stavile u model puaenje viae nije bilo zna ajno na nivou zna ajnosti od 0,05 (Tablica 42). Populaciju zdravih muakaraca i ~ena 1972. koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti vidimo da je kod muakaraca zna ajno vei hazard smrti ako redovito uzimaju 1-2 tablete analgetika na dan. Njihov hazard je za Tablica 42. Rezultati Coxove regresije za bolesne muakarce i ~ene 1972. koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti, kardiovaskularni meu-model 2 (muakarci) i kardiovaskularni meu-model 5 (~ene).Procjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMUKARCIBroj cig/dan0,00970,00540,07031,0100,9991,020ITM (18,53,68780,85650,000139,957,456214,1ITM (25-0,16100,17310,35220,8510,6061,195Nalaz elektrokardiogramaN/P-0,64410,51740,21310,5250,1901,448P/N0,15550,19470,42471,1680,7981,711P0,39440,17110,02121,4841,0612,075}Ishemi na bolest srca1,27540,35040,00033,5801,8017,115Opaska: podebljane su one varijable (kategorije) iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim.41 puta bio vei od onih muakaraca koji analgetike nisu uzimali ili povremeno po 1 tabletu. Napomenimo da je od njih koji su umrli, a uzimali su redovito 1-2 sedativa ili 1972. ili 1982. njih samo etvorica. Niti jedan od njih nije uzimao sedative redovito i 1972. i 1982. Muakarci koji su 1972. bili zdravi, a kasnije su preboljeli infarkt imali su za 10 puta vei hazard smrti od onih koji ga nisu preboljeli, a umrli su od kardiovaskularnih bolesti srca. Kod ~ena koje su 1972. bile zdrave nakon stavljanja u model cjelokupnih varijabli, sve prije izdvojene varijable viae nisu pokazivale da statisti ki zna ajno utje u na procjenu hazarda smrti. Bez obzira na zna ajnost pozitivan subjektivni osjeaj zdravlja im je svakako smanjivao hazard smrti. Pogledamo li FVC on je poveavao hazard smrti iako ne statiati ki zna ajno. Kod ~ena koje su umrle od kardiovaskularnih bolesti, poveanje FVC je poveavalo hazard smrti. Isto tako iako ne i statisti ki zna ajno pveanje sistoli kog tlaka poveavalo je hazard smrti (Tablica 43). Tablica 43. Rezultati Coxove regresije za zdrave muakarce i ~ene 1972. koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti, kardiovaskularni meu-model 3 (muakarci) i kadiovaskularni meu-model 6 (~ene).Procjena parametara (Standardna greakapHazard smrti 95% Granice pouzdanosti DonjaGornjaMU`KARCIUzimanje analgetikaponekad (1 tablete-0,53751,01790,59750,5840,0794,296redovito 1-2 tablete 3,71551,41430,008641,082,569656,9redovito(3 tablete0.....Preboljeli infarkt2,29720,87380,00869,9461,79455,14}ENESubjektovni osjeaj zdravljakako kada-0,18580,59060,75310,8300,2612,643prili no odbro-0,39840,61970,52030,6710,1992,262odli no-0,89510,72210,21520,4090,0991,682FVC0,00570,00340,09841,0060,9991,013Sistoli ki krvni tlak0,01110,00950,24071,0110,9931,030Opaska: podebljane su one varijable (kategorije) iji rezultat smatramo statisti ki zna ajnim. 5. RASPRAVA Ve su prijaanja istra~ivanja u Hrvatskoj pokazala bolje pre~ivljenje u priobalju nego na kontinentu [27]. S druge strane pokazalo se da razlika u pre~ivljavanju mo~e biti posljedica razli itog stila ~ivota, kao i genetskog nasljea [27,60]. Sli ne zaklju ke i mi mo~emo potvrditi. Gledajui opi mortalitet za cjelokupnu populaciju Split ima najbolje do~ivljenje, dok Virovitica ima najloaije. Identi na je situacija za ~ene, dok u muakaraca Viaani imaju za 5% manji hazard smrti od Spliana. Po regijama vidimo da u naaoj populaciji kao i u svijetu naj eai uzrok smrti su kardiovaskularne bolesti oko 50%, nakon toga s oko 30% dolaze smrti iji su uzrok novotvorine (maligne i benigne). Ovisno o regijama potom slijede smrti uslijed bolesti dianog i probavnog sustava. U svim regijama vei postotak smrtnosti od bolesti cirkulacijskog sustava nego novotvorina, osim kod ~ena u Splitu. Da li je i zaato kod ~ena u Splitu povean postotak novotvorina? Taj odgovor zahtijevao bi s jedne strane detaljniju epidemioloaku analizu, a s druge strane ukupan broj smrti uzrokovanih kardiovaskularnim bolestima i novotvorinama je 11 od 25 s poznatim uzrocima, ato je relativno mali broj za ozbiljnjiju pretpostavku, ali svakako zahtijeva daljnje praenje. U studiji o starenju koja se vodila na akoli zdravlja  Andrija `tampar sli ni rezultat dobiven je za ~ene na otoku Bra u i Srijemu ija je smrtnost od novotvorina bila vea nego od smrti uzrokovanim bolestima cirkulacijskog sustava [27]. Izbor strategije i modela nije uvijek jednostavan. Postoji viae faktora koji utje u na pravilan izbor, ako on kao pravilo uope postoji. Va~no je napomenuti da se u nekim detaljima izbor modela malo razlikuje ovisno o prirodi studije, cilju istra~ivanja, te raspolo~ivoj programskoj i ra unalnoj podraci. Klini ke studije su ciljane studije i obi no su ispitanici bolesnici, dok je naaa studija epidemioloaka pa su ispitanici dio ope populacije. Naae istra~ivanje je retrospektivno, tj. procjena do~ivljenja i interakcija raznih imbenika provodi se nakon ato su sve varijable skupljene i koristimo ve prethodno skupljene podatke i ne mo~emo mijenjati prirodu varijabli (npr. kategorije). Razne strategije mogu rezultirati i razli itim rezultatima. Npr. u nekim studijama o procjeni do~ivljenja pokazalo se da ~ene i muakarci imaju pribli~no jednak hazard smrti s obzirom na puaenje, dok neke druge napominju da je taj rizik za ~ene vei [61]. Prethodna istra~ivanja naaem uzorku pokazala su da ovisno o modelu (izboru prediktivnih faktora) puaenje kao rizi an faktor ima isti hazard smrti za oba spola ili vei za ~ene [62]. Dakle veliku ulogu u izboru modela i same strategije istra~ivanja ima istra~iva  koji mo~e i mora procijeniti va~nost prediktivnih faktora. Istra~iva  iz svog radnog iskustva, analize samih podataka, te va~nosti samog cilja odreuje najprikladniju interpretabilnu strategiju. U izboru osnovnog modela ja sam se odlu ila na izbor varijabli koje zna ajno utje u na procjenu hazarda smrti pomou Coxove regresije s vremenski promjenjivim varijablama koristei Sw metodu (metoda stupanjske regresije). Moja ~elja je bila da se iz skupa varijabli izaberu, izdvoje varijable koje zna ajno doprinose modelu, tj. nisam ~eljela da u model uu varijable koje ne poboljaavaju moju procjenu. Jedna od mogunosti bila je da na skupu svih varijabli napravi analiza glavnih komponenti, te se u daljnju analizu umjesto nekih varijabli uvrste komponente. Veliki problem bi nastao pri modeliranju interakcija takvih komponenti kao i kod interpretacije rezultata. Modeliranjem takvih komponenti ne bi se u stvari dobile interakcije drugog stupnja nego veeg, ato bi dovelo prakti ki do vrlo kompleksnih i u praksi skoro ne ineterpretabilnih, tj. ne primjenjivih rezultata. U drugoj fazi, izrade meu-modela, pri pokuaaju modeliranja svih meusobnih interakcija varijabli osnovnog modela interakcija model se popeo na 555 varijabli (ra unajui svaki faktor pojedine varijable posebno, jer on u stvari u analizu ulazi kao zasebna varijabla sa svojim stupnjem slobode). Takav model matemtati ki i ne bi bio opravdavajui. Pokuaala sam uz osnovni model pomou Fw metode (metoda postupnog proairenja modela) izdvojiti zna ajne interakcije, ali kreui s po jednom varijablom iz osnovnog modela i svim interakcijama te varijable s ostalima. Drugim rje ima na taj na in sve interakcije ne bi imale istu aansu da uu u model nego bi on ovisio o naaem redoslijedu. Kada bi ~eljeli testirati odreene interakcije, za nas, od posebnog zna aja ovo bi mogla biti jedna od moguih strategija. Moj cilj je bio da iz skupa varijabli pronaem strategiju koja e uz samu zna ajnost varijable kao jednog od kriterija ulaska u model poativati i kriterij da ulaskom te varijable u model pospjeaujemo i sam model tj. objaanjavamo viae varijance. Morali smo smanjiti broj varijabli iz osnovnog modela i time smanjiti i broj meusobnih interakcija. Ja sam osnovni model napravila tako da sam izabrane varijable iz pojedinih grupa povezala u jedan model. Formiranje osnovnog modela omoguilo mi je da u daljnje analize krenem s onim varijablama koje su pokazale da prema naaim podacima imaju uticaj na do~ivljenje. Izabrane varijable nemaju isti utjecaj na do~ivljenje u oba spola, ato se i pokazalo na naaim podacima. Mnoge analize ciljano prate samo muakarce [39] ili samo ~ene [63] ali veina ih ~eli objediniti i usporediti [19]. Naai rezultati pokazuju da je dob jedan od glavnih prediktora smrti. Od svih naaih varijabli dob najviae objaanjava varijabilnost naae zavisne varijable (smrt) pogotovo kod ~ena. Svaka dodatna godina poveava rizik smrti u muakaraca za 4,5%, a kod ~ena za 10%. U ovoj analizi dob je promatrana kao kontinuirana varijabla, dakle godina za godinom. Prethodni rezultati pokazuju da podijelimo li naau dob u dobne grupe po 5 godina, kod muakaraca taj rizik linearno raste s godinama, a u ~ena stagnira od 35 do 45 i manji je nego u muakaraca sve do 50. Potom linearno raste br~e u ~ena nego kod muakaraca, tako da je nakon 50 godina ~enin rizik uvjetovan godinama vei nego u muakaraca, ato bi se moglo objasniti posljedicama menopauze. Pozitivna povezanost puaenja i opeg mortaliteta potvrena je u mnogim studijama [61]. U naaoj studiji puaenje pokazalo kao statisti ki zna ajan rizi ni faktor opeg mortaliteta. Svaka popuaena cigareta kod muakaraca poveava rizik smrti za 1,3%, a kod ~ena za 1,8%. Ve su prijaanja istra~ivanjim na naaim podacima pokazala sli ne rezultate. Rezultati Prescotove analize takoer su vrlo podudarni naaima i upuuju da su ~ene osjetljivije na rizi ni, atetni efekt puaenja. Na sreu u naaoj populacija postotak ~ena koje puae 1972. bio je oko 14%, a 1982. oko 17%. Indeks tjelesne mase se u muakoj populaciji pokazao kao statisti ki zna ajan faktor koji uti e na rizik smrti. Muakarcima s jako nisim ITM-om hazard smrti vei i preko dva puta od onih muakaraca iji je ITM izmeu 18,5 i 25. Moramo napomenuti da smo granice za klasifikaciju ITM-a uzeli po preporuci SZO, ali sama distribucija ITM-a u naaoj populaciji govori da je naaa populacija  deblja , naime polovina naae populacije ima ITM oko 26 ato je preko preporu enih normalnih granica SZO-e [46]. Iako je u literaturi vrlo teako nai identi ne granice podijele ITM-a, najvjerojatnije iz istog razloga koji se pokazao kod nas. Veina autora pokuaava definirati oblik krivulje povezanosti ITM-a i smrtnosti. Troirano zaklju uje da ta krivulja ima  U oblik, naime da s poveanjem i smanjenjem ITM-a ((23 ili (28) od normalnog raste rizik smrti [64-65]. Isti oblik pokazuju i naai podaci ako granice grupe normalnog ITM postavimo da odgovaraju 25-tom i 75-tom percentilu distribucije ITM-a (Q1+23, a Q3+28) [62]. Seidell navodi da hazard smrti za muakarce iji je ITM(18,5 iznosi 2,6, dok kod nas taj hazard smrti iznosi 2,34. On takoer navodi injenicu da oko 21% smrti od koronarne bolesti srca kod muakaraca mo~e se prepisati njihovoj debljini (ITM(25). Naai podaci iako se radi o muakarcima umrlim od bolesti cirkulacijskog sustava pokazuju suprotno, iako to nije statisti ki zna ajan podatak (Tablice 41 - 42) [66]. Pijenje alkohola nije u osnovnom modelu pokazalo statisti ku zna ajnost utjecaja na hazard smrti. Proporcija objaanjene varijance ukazuje da ima treu po redu va~nost u prognosti kom smislu. Procijenjeni parametri u muakoj populaciji pokazuju da umjereno pijenje alkohola smanjuje hazard smrti, dok u ~enskoj populaciji to nije slu aj. Naai rezultati podudaraju se s rezultatima Klatskog i suradnika koji opa~aju da su ~ene osjetljivije na esto pijenje alkohola (RR=3) od muakaraca (RR=1,32) [67]. Rezultati istra~ivanja povezanosti pijenja alkohola i duljine ~ivota u talijanskim ruralnim podru jima pokazalo je da srednjovje ni muakarci koji redovito piju 4-7 pia dnevno (98% crno vino) imaju dulje o ekivanje ~ivota od onih muakaraca koji povremeno piju ili piju redovito ( 10 pia na dan, ato se podudara s naaim rezultatima [68]. Mimica je u svom radu 1980. godine zaklju uje na ovim podacima da osjeaj zdravlja i bolesti idu paralelno s brojem medicinskih dijagnoza. Isto tako da neke este bolesti za koje se zna da utje u na ~ivotni vijek (hipertenzija, dijabetes, kroni ni alkoholizam i puaenje) ne smanjuju opi osjeaj zdravlja. Postojanje teake bolesti zna ajno ne utje e na osjeaj zdravlja [69]. Naai rezultati potvruju da pozitivan subjektivan osjeaj zdravlja smanjuje hazard smrti. Bez obzira na te~inu bolesti psihi ko stanje i dobar osjeaj zdravlja smanjuje hazard smrti. Wannametheer i suradnici u svom istra~ivanju naglaaava veliku va~nost i povezanost izmeu subjektivnog osjeaja zdravlja i smrtnosti. Muakarci izmeu 45 i 64 godine koji se osjeaju loae bez obzira na vrstu posla (fizi ki ili intelektualni) imaju dva puta vei mortalitet od onih muakaraca koji se osjeaju dobro i odli no [70]. Helmer u svom istra~ivanju na 3660 Francuza starijih od 64 godina pokazuje da je subjektivni osjeaj zdravlja bolji prediktivni faktor smrtnosti kod muakaraca nego kod ~ena [71]. Rezultati o povezanosti pijenja kave i smrtnosti u oba spola ukazuju da pijenje kave smanjuje hazard smrti. Iz osnovnog modela uo ljivo je da redovito pijenje kave u ~ena statisti ki smanjuje hazard smrti i to za oko 60% od ~ena koje ne piju kavu. Pijenje kave pogotovo kod ~ena i u drugoj fazi naaeg istra~ivanja (meu-modeli) izdvojilo kao zna ajna varijabla. Kod muakaraca statisti ki zna ajno pokazalo se redovito pijenje 1-2 aalica kave i ono smanjuje hazard smrti za oko 33%. Neki autori koji su dobili sli ne rezultate zaklju uju da vei hazard smrti ili prevalencija koronarne bolesti srca kod ljudi koji ne piju kavu mo~e biti viae posljedica karakteristike samih ljudi koji pripadaju toj grupaciji ljudi koji ne piju kavu nego utjecaj same kave [72-73]. Drugim rije ima, ljudi koji znaju da im kava akodi ne piju kavu. Neki autori kao i prof. Mimica sugeriraju da odgovor na pitanje zaato redoviti kavopije imaju ni~i sr ani tlak le~i upavo u injenici da ljudi koji znaju da imaju visoki sr ani tlak ne piju redovito kavu [74]. Naai podaci ne pokazuju statisti ki zna ajan negativni trend dijastoli kog krvnog tlaka i pijenje kave po grupama. Redoviti kavopije nemaju statisti ki zna ajno ni~i krvni tlak. }ivkovi (1990) zaklju uje da kava ne ubija, nego da redoviti kavopije ne mogu zamisliti u~itak pijenja kave bez puaenja, a puaenje ubija. Naai rezultati su sukladni njegovim komentarom. Postoji statisti ki zna ajan pozitivan trend izmeu broja popuaenih cigareta po danu i rastuoj konzumaciji kave po grupama. }ivkovi dodatno naglaaava kao zbirni zaklju ak viae autora da je kofein jedina komponenta u kavi koja loae utje e na srce i kardiovaskularni sustav i ljudi koji to znaju piju manje kave [75]. Ovdje je joa prikladno napomenuti da neki istra~iva i dobivaju razli ite rezultate za razli ite tipove kave, npr. kava s kofeinom i kava bez kofeina [76]. Sudionici iz naae studije veinom su pili kuhanu tzv. tursku kavu, koja se priprema iz prepr~ene kave. To je razlog zaato bi izolacija antibakterijske komponente iz pr~ene kave mogla predstavljati vrlo zna ajanu injenicu za interpretaciju naaih rezultata [77]. Rezultati studije povezanosti izmeu pijenja kave i smrtnosti zbog koronarne bolesti srca pokazuju se vrlo sli nim naaim rezultatima: ni~i hazard smrti za ljude koji piju kavu, bez obzira ato oni prete~no piju instant kavu [73]. Povezanost uzimanja analgetika i sedativa i smrtnosti u opoj populaciji rijee se susree kao predmet dosadaanjih istra~ivanja. Djelovanje pojedinih analgetika i sedativa u lije enju odreenih bolesti dosadaanji su ciljevi istra~ivanja. U naaoj studiji nije se obraala pa~nja na odreeni sedativ ili analgetik, nego su pitanja postavljena viae kao smjernica o navikama uzimanja lijekova za smirenje i protiv boli. Oko 90% muakaraca i 85% ~ena ne uzima analgetike uope ili ponekad po jednu tabletu. Mo~emo zaklju iti da u naaoj populaciji nema  navike uzimanja analgetika. }ene ih uzimaju viae. Redovito (3 tablete dnevno uzima samo oko 0,5% muakaraca i ~ena. Naai rezultati iz osnovnog modela nisu pokazali statisti ku zna ajnost povezanosti utjecaja uzimanja analgetika i sedativa s opim mortalitetom. Meutim uzimanje sedativa izdvojilo se kao zna ajno u izradi meu-modela i modela s interakcijama kod muakaraca i kod ~ena. Pogledamo li proporciju objaanjene varijance uzimanje sedativa, posebno kod ~ena zauzima drugo (1982.) i tree (1972.) mjesto u  va~nosti u grupi antropoloakih varijabli i varijabli ~ivotnih navika nakon dobi i pijenja kave. U osnovnom modelu kod ~ena niti jedna od respiratornih varijabli ne pokazuje statisti ku povezanost s mortalitetom. U izradi meu-modela takoer niti jedna respiratorna varijabla nije bila uklju ena osim kod ~ena koje su bile bolesne 1972. godine (meu-model 9) dispneja II stupnja i TEV(5 sekundi u meu-modelu 10. Razlog tome najvjerojatnije je snaga testa. U muakaraca uveanje FVC i Tiffneauov testa statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti. Isto tako muakarci koji imaju bronhalni aum imaju statisti ki zna ajno za 23% vei hazard smrti od onih muakaraca koji ga nemaju. FVC, Tiffneauov test i bronhalni aum takoer su izdvojeni kao zna ajni u meu-modelima 1 i 2 koji obuhvaa cjelokupnu muaku populaciju. FVC uaao u meu-modele 3 i 4 koji obuhvaaju muaku populaciju bolesnu 1972. godine. U literaturi opisana povezanost respiratornih funkcija i ukupnog mortaliteta pokazuju sli ne rezultate. Smanjenje kapaciteta respiratornog sustava poveava hazard smrti [16,78-79,80]. Beaty i suradnici zaklju uju da povezanost izmeu respiratornih funkcija i ukupnog mortaliteta rezultat kompleksnih interakcija izmeu respiratornih funkcija i ostalih psiholoakih faktora, iako u svoje istra~ivanje uklju uje samo dob, spol, puaenje, visinu i naobrazbu [78]. Naai rezultati pokazuju va~nost pozitivnog utjecaja interakcije izmeu Tiffneauovog testa i povremenog uzimanja sedativa (model s interakcijama 2), kao i negativnog kod redovitog pijenja (1l vina i FVC-a (model s interakcijama 4). Tockman u svom radu navodi da ljudi sa sni~enim respiratornim funkcijama imaju veu opu i kardiovaskularnu smrtnost, bez obzira na puaenje [79]. Trockman 1995 sa svojim timom istra~iva a ide dalje i pokazuje da je longitudinalni ubrzani pad ventilacijskih funkcija prediktor smrti od koronarne bolesti srca  na oko zdravih muakaraca [11]. Ovaj rad bio je za mene jedan od glavnih pokreta a. To je bio jedini rad na koji sam naiala, a da je direktno istra~ivao interaktivno djelovanje izmeu respiratornih i kardiovaskularnih varijabli iako s neato druk ijom metodologijom. Tockman zaklju uje u svom radu da ta jaka povezanost izmeu pada FEV1 i smrtnosti od koronarne bolesti srca joa uvijek nedovoljno objaanjena. Knuiman 1999. zaklju uje da su respiratorne funkcije zna ajan i nezavisan prediktor opeg mortaliteta, smrtnosti od koronarne bolesti srca, raka i respiratornih bolesti i kod muakaraca i kod ~ena koje umru od mo~danog udara. Od kardiovaskularnih varijabli u osnovnom modelu sistoli ki krvni tlak pokazao se statisti ki zna ajan u oba spola. Svako poveanje za 1 mm Hg poveava hazard smrti za 0,8% kod ~ena i za 0,9% kod muakaraca. Sistoli ki krvni tlak sastavni je dio svih meu-modela kod muakaraca, a kod ~ena u meu-modelima koji obuhvaaju cjelokupnu ~ensku populaciju i ~ene koje su bile bolesne 1972. godine. Rezultati Bodenheimerovog istra~ivanja pokazuju da od 10 klini kih varijabli samo sistoli ki krvni tlak je statisti ki zna ajan prediktor mo~danog udara [81]. Nalaz elektrokardiograma jedan je od glavnih dijagnosti kih postupaka i vrlo zanimljivo je vidjeti njegovu povezanost s opim mortalitetom. Kod ~ena u osnovnom modelu zbog snage testa on ne pokazuje statisti ki zna ajnu povezanost s mortalitetom, ali kod muakaraca se statisti ki zna ajna povezanost naglasila posebno za negativno-patoloaki i patoloaki nalaz. Procjenjeni negativni parametar za negativno-patoloaki nalaz na prvi pogled iznenauje. Daljnim razmialjanjem i analizom mo~emo pretpostaviti da ljudi s negativno-patoloakim nalazom EKG-a vode viae ra una o svom zdravlju jer su svjesni svojih zdrastvenih problema nego ljudi koji misle da su zdravi. Rezultat ponavlja se skoro kroz sve modele koji sadr~avaju nalaz EKG-a i ne mo~emo rei da su slu ajan rezultat. Dapa e, potvruje va~nost nalaza elektrokardiograma kao vrlo u ikovitog preventora mortaliteta. Pravovremeno otkrivanje pogotovo nekih  lakaih sr anih tegoba, mo~e pomoi ljudima u opoj populaciji da pripaze na neke svoje navike, na in ~ivota, uzimanje lijekova i na taj na in mogu smanjiti svoj rizik smrti. Isto tako kroz sve modele patoloaki nalaz EKG-a pokazuje pozitivnu povezanost s mortalitetom. Primjetimo da ni u jednom modelu patoloako-negativan nalaz EKG-a nije pokazao statisti ki za ajan utjecaj na mortalitet, ato je najvjerojatnije rezultat snage testa. Kod muakaraca i ~ena se je u osnovnom modelu kao statisti ki zna ajni prediktor smrti pokazao preboljeli infarkt srca, te kod ~ena i ostale bolesti srca. U literaturi nisam naiala na reference o modeliranju interakcija na ovakav na in kako je u ovoj disertaciji obraen. Kao prvo vrlo esto ako se i modeliraju interakcije to su ciljane interakcije, tj. interakcije izmeu unaprijed odreenih varijabli (prediktora) vezanih za odreenu kohortu ljudi [40]. Moje modeliranje interakcija vezano je za opu populaciju i cilj je bio upravo ne analizirati unaprijed odreene interakcije, nego pomou statisti kih metoda iz vee koli ine prediktora izdvojiti one prediktore i interakcije koje bi mogle biti od va~nosti. To bi se moglo usporediti s injenicom da postavljanje pravilne dijagnoze svakako ovisi o koli ini i kvaliteti informacija o pojedinom pacijentu s kojima lije nik raspola~e. Tako i kod statisti kih modela, uvratavanje i izbacivanje varijabli mijenja sliku o izlaznoj informaciji. Veliku va~nost ima i kvaliteta i koli ina pojedinih informacija o nekoj varijabli koju pojednostavljeno mo~emo nazvati snagom testa. Zbog ovih injenica ~elja mi je bila ne ponuditi samo jedno izlazno rjeaenje (jer jedinstvenoga ni nema), nego dr~ei se naaih podataka i metodoloakih pravila ponuditi neka od moguih rjeaenja. U cjelokupnoj muakoj populaciji u modelu s interakcijama 1, interakcija Tiffneauovog testa i sistoli kog krvnog tlaka statisti ki zna ajno doprinosi poveanju hazarda smrti. Procjenjen parametar kod sistoli kog krvnog tlaka postao je negativan i nije viae statisti ki zna ajan, a to nas ne treba posebno uznemiravati. Statisti ke interakcije ne mogu to no opisati bioloaku interakciju i njene glavne efekte, ali nam mogu dati smjernice u kojem smjeru i na koje varijable moramo obratiti pa~nju. Matemati ki gledano dodavanjem faktora u regresiju, jasno je da se parametri glavnih efekata mijenjaju i teako je o ekivati da e to uvijek pratiti i bioloaku prirodu. Sigurno je i to da ako nam se neka interakcija izdvoji kao zna ajna i statisti ki doprinosi modelu, na nju trebamo obratiti posebnu pa~nju. Statisti ku zna ajnost nalaza elektrokardiograma u interakciji s preboljelim infarktom bilo je i za o ekivati. Ova interakcija ukazuje na veliko poveanje hazarda smrti. U relativnom smislu ovo poveanje iznosi 13,4, tj. osobe s preboljelim infarktom i negativno-patoloakim nalazom elektrokardiograma imaju za 13,4 puta vei hazard smrti od onih koji nisu preboljeli infarkt i imaju normalan nalaz elektrokardiograma. Meutim ova procjena hazarda smrti u modelu nije apsolutna jer utjecaj npr. negativno-patoloakog nalaza EKG-a ne o ituje samo kroz tu interakciju nego i kroz glavni efekt negativno-patoloakog nalaza EKG-a i drugih interakcija u modelu koji ga sadr~e, npr. subjektivnog osjeaja zdravlja i nalaza EKG-a. Iako ta interakcija nije statisti ki zna ajna, odli an osjeaj zdravlja i patoloaki nalaz EKG-a smanjuju hazard smrti. U modelu s interakcijama 2 koji takoer obuhvaa cjelokupnu muaku populaciju statisti ki zna ajne pokazale su se interakcije izmeu puaenja i ishemi ne bolesti srca, kao i izmeu povremenog uzimanja sedativa i Tiffneauovog testa. Zaato interakcija povremenog uzimanja sedativa i Tiffneauovog testa poveava hazard smrti, dok ga sami efekti uzimanja sedativa i Tiffneauovog testa smanjuju? Odgovor mo~da le~i u injenici da ljudi s neuroti nim smetnjama loae surauju pri spirometriji, pa su i rezultati umjetni [82]. U populaciji muakaraca koji su 1972. bili bolesni po naaoj klasifikaciji interakcija nalaza elektrokardiograma i preboljelog infarkta pokazuje statisti ku zna ajnost (model s interakcijama 3), kao i u cjelokupnoj muakoj populaciji. Ovaj rezultat samo potvruje injenicu da muakarci koji su preboljeli infarkt zajedno s nenormalnim nalazom EKG-a (N/P, P/N, P) imaju jako povean (od 7 do 10 puta) hazard ope smrtnosti. Reunanen je u svom istra~ivanju meu srednjevje nim Fincima takoer potvdio kompatibilnost EKG abnormalnosti i preboljelog infarkta i to za 19,5 puta od muakaraca s normalnim EKG nalazom [83]. U modelu s interakcijama 4 koji je takoer obuhvaao muaku populaciju bolesnu 1972., kao statisti ki zna ajne interakcije izdvojili su se redovito pijenje ( 1l vina i ponekad uzimanje sedativa, kao i redovito pijenje ( 1l vina i FVC. Oba faktora interakcija smanjuju hazard ope smrtnosti. Pogledamo li model u cjelovitosti iako su procjenjeni parametri uz navedene interakcije negativni, glavni efekt redovitog pijenja ( 1l vina je viaestruko pozitivan. Da li kod bolesnih muakaraca relaksirajui faktor (alkohol i povremeno uzimanje sedativa) utje e na smanjivanje njihovog rizika smrtnosti? Twisk u svom istra~ivanju o povezanosti respiratornih funkcija i ~ivotnih navika pokazuje da postoji pozitivna povezanost izmeu pijenja alkohola i FVC te FEV1 [84]. Indicije postoje i ne samo kod bolesnih muakaraca. Ovo istra~ivanje pokazuje da veliku va~nost treba obratiti psihi kom stanju bolesnika. U populaciji muakaraca koji su 1972. bili zdravi jedina statisti ki zna ajna interakcija koja poveava hazard smrti je izmeu sistoli kog krvnog tlaka i patoloakog nalaza EKG-a. Za ~ene jedina dva modela s interakcijama koja smo definirali, jer su zadovoljavali naae metodoloake pretpostavke su za ~ene koju se bile bolesne 1972. 73% ~ena iz cjelokupne ~enske populacije je 1972. bilo okarakterizirano kao bolesno, tako da one na ~alost predstavljaju veinu. U modelu s interakcijama 9 interakcija promjenjivog osjeaja zdravlja i redovito malo uzimanje sedativa statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti. Dakle, openito interakcija izmeu subjektivnog osjeaja zdravlja i uzimanja sedativa igra va~nu ulogu kod bolesnih ~ena. Uzimajui u obzir injenicu da ~ene loaije procjenjuju svoje zdravstveno stanje [85], tj. da su na neki na in osjeljivije na svoje zdravstveno stanje, uzimanje sedativa mo~e imati smirujui, relaksirajui u inak koji mo~e smanjiti rizik smrti. U modelu s interakcijama 10 takoer na bolesnoj ~enskoj populaciji statisti ki zna ajna pokazala se interakcija izmeu trahealnog ekspiratornog vremena ( 5 sekundi i ostalim bolestima srca. Mo~emo zaklju iti da ~ene koje imaju neku od bolesti srca koja je klasificirana u kategoriju ostalih bolesti srca i njen TEV( 5 sekundi ima za 5 puta vei hazard smrti od ~ena koje nemaju bolesti srca i TEV-om manjim od 5 sekundi. Naai podaci u epidemioloakom smislu izdvojili su u ~enskoj populaciji od respiratornih varijabli upravo trahealno ekspiratorno vrijeme. Dakle, mi u prevenciji mo~emo uz injenicu da dijagnosticiramo neku od bolesti srca i izmerom TEV-a, dosta jeftino, brzo i pouzdano procjeniti rizik smrtnosti. Kod kardiovaskularnog mortaliteta snaga testa nije dovoljna da odredimo utjecaj interakcija na kardiovaskularni mortalitet. Pokazalo se da muakarci s ITM mnjim od 18,5 imaju statisti ki zna ajno za 50 puta vei hazard od kardiovaskularne smrti od muakaraca s  normalnim ITM-om. Patoloaki nalaz elektrokardiograma u sveukupnoj muakoj populaciji statisti ki zna ajno poveava hazard smrti od kardiovaskularnih bolesti za 47%. Patoloako-negativan nalaz EKG-a poveava rizik smrtnosti od kardiovaskularnih bolesti za 14%, dok ga negativno-patoloaki nalaz smanjuje za 67%. Iako to nije statisti ki zna ajan rezultat, ukazuje nam isto kao i kod opeg mortaliteta na va~nost da ljudi koji su svjesni svoji sr anih tegoba (koje nisu po ~ivot opasne). Najvjerojatnije se pridr~avaju lije ni kih uputa o uzimanju lijekova i na inu ~ivota imaju manji rizik smrti od onih koji nisu svjesni svojih sr anih tegoba, jer ih u nekom trenutku kontrole mo~da i nisu imali. Ovi rezultati utvruju potrebu za redovitim EKG nalazom, jer pravodobno informiranje pacijenta mo~e smanjiti hazard smrti od kardiovaskularnih bolesti za oko 67%. Pogledamo li samo populaciju bolesnih muakaraca 1972. godine negativno-patoloaki nalaz EKG-a imaju manji rizik smrti za ak 90% od onih bolesnih muakaraca koji su imali normalni nalaz EKG-a. To potvruje da je jako va~no biti svjestan svojih sr anih tegoba. U epidemioloakom smislu ovi rezultati potvruju va~nost redovitih EKG nalaza, ato bi doprinjelo smanjenju smtnosti. }ene koje boluju od ishemi ne bolesti srca statisti ki zna ajno imaju vei rizik smrti od kardiovaskularnih bolesti za 3,5 puta vei od ~ena koje ne nemaju ishemi nu bolest srca. U populaciji ~ena koje su 1972. godine bile bolesne procjena je skoro ista, jer je broj ~ena koje su umrle od kardiovaskularnih bolesti i imale su ishemi nu bolest srca i 1982. godine isti (N(17) u cjelokupnoj populaciji ~ena kao i u kohorti ~ena koje su 1982. bile bolesne. 6. ZAKLJU CI Analizirane su duljina trajanja ~ivota po spolu i regiji. }ene ~ive dulje od muakaraca. Stanovnici priobalja ~ive dulje od stanovnika na kontinentu. Split ima najbolje, a Virovitica najloaije do~ivljenje. Jedino muakarci na Visu imaju manji hazard smrti od Spliana. Dob i puaenje statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti u oba spola. Indeks tjelesne mase (ITM) (18,5 kod muakaraca statisti ki zna ajno poveava hazard smrti, dok ga ITM (25 smanjuje. Dobar subjektivni osjeaj zdravlja smanjuje hazard smrti u oba spola. Redovito pijenje kave statisti ki zna ajno smanjuje hazard smrti pogotovo kod ~ena. Uzimanje analgetika u muakaraca smanjuje hazard smrti, dok kod ~ena redovito uzimanje analgetika poveava hazard smrti. Povremeno uzimanje sedativa smanjuje hazard smrti u oba spola, dok ga redovito uzimanje poveava. Uveanje FVC smanjuje hazard smrti, u muakaraca statisti ki zna ajno, kao i Tiffneauov test. Muakarci koji imaju bronhalni aum imaju statisti ki zna ajno vei hazard smrti. Trahealno ekspiratorno vrijeme (5 sekundi, te dispneja I i II stupnja poveavaju hazard smrti u oba spola. Poveanje sistoli kog tlaka statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Negativno-patoloaki nalaz elektrokardiograma (EKG) smanjuje kod muakaraca statisti ki zna ajno hazard smrti. To pokazuje veliku va~nost redovitih EKG pretraga, jer je najvjerojatnije, pravodobna informiranost pacijenta o njegovim sr anim poteakoama dovodi do vee brige pacijenta za vlastito zdravlje. Patoloaki nalaz EKG-a poveava hazard smrti i to kod muakaraca statisti ki zna ajno. Preboljeli infarkt srca statisti ki zna ajno poveava hazard smrti u oba spola. Kod ~ena ~ene koje su preboljele ili imaju bolesti klasificirane kao ostale bolesti srca statisti ki zna ajno imaju vei hazard smrti od onih ~ena koje ne boluju od tih bolesti. I kod cjelokupne muake populacije i bolesnih muakaraca koji su umrli od kardiovaskularnih bolesti ITM(18,5 i patoloaki nalaz EKG-a statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti. Kod cjelokupne ~enske populacije i ~ena bolesnih 1972. godine ishemi na bolest srca statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Kod 1972. godine zdravih muakaraca redovito uzimanje analgetika i preboljeli infarkt srca statisti ki zna ajno poveava hazard smrti od kardiovaskularnih bolesti. Kod zdravih ~ena dobar subjektivni osjeaj zdravlja smanjuje hazard smrti iako ne statisti ki zna ajno. U cjelokupnoj muakoj populaciji interakcije koje statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti su izmeu Tiffneauovog indeksa i sistoli kog tlaka, negativno-patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta, patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta, puaenja i ishemi ne bolesti srca. U populaciji muakaraca koji su 1972. godine klasificirani kao bolesni statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti interakcije izmeu bilo kojeg od nalaza EKG-a i preboljelog infarkta. Interakcije koje pak smanjuju hazard smrti su redovito pijenje (1l vina i povremenog uzimanja sedativa, te redovito pijenje (1l vina i FVC-a. Kod muakaraca zdravih 1972 godine interakcija izmeu sistoli kog krvnog tlaka i patoloakog nalaza EKG-a statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Za ~ene bolesne 1972 godine interakcija koja statisti ki zna ajno poveava hazard smrti je izmeu TEV(5 sekundi i bolesti klasificiranih pod ostale bolesti srca, a statisti ki smanjuje hazard smrti interakcija izmeu promjenjivog osjeaja zdravlja i redovito malo uzimanja sedativa. Za cjelokupnu i zdravu ~ensku populaciju nisu bili zadovoljeni uvjeti formiranja modela. 7. SA}ETAK U Opoj bolnici  Sveti Duh u Zagrebu 1969. godine zapo eta je prospektivna, epidemioloaka, longitudinalna studija  Istra~ivanje kroni nih bolesti u Hrvatskoj . Pregledi ispitanika ponovljeni su 1972. i 1982. godine u Institutu za medicinska istra~ivanja i medicinu rada u Zagrebu. Uzorak je bio stratificiran po dobi i spolu i uklju ivao je 3 primorske regije (Split, Omia, Vis) i 2 kontinentalne (Zagreb: Centar i rnomerec, Virovitica). 1985. godine i od 1997. do 1999. godine skupljani su podaci o datumu i uzroku smrti. Svi ispitanici iji je uzrok smrti klasificiran kao vanjski, ili im se ne zna godina smrti, ili se do njihovih podataka nije moglo doi su desno cenzurirani s godinom 1999. Analizirane varijable su grupirane u tri skupine: antropoloake varijable i varijable ~ivotnih navika, respiratorne i kardiovaskularne varijable. Za sve regije procijenjena je duljina ~ivota koristei metodu ~ivotnih tablica. Za procijenu relativnog rizika smrti (hazarda smrti), 95% intervala pouzdanosti i procijenjenih parametara (, koristili smo Coxovu semiparametrijsku regresiju paralelnog hazarda koristei vremensko zavisne kovarijate, posebno za oba spola. Cijela analiza podijeljena je u tri faze. Prva faza: Izbor osnovnog modela; druga faza: Izbor meu-modela; trea faza: Modeliranje interakcija. U prvoj fazi se unutar svake skupine varijabli Coxovom regresijom koristei metodu stupanjske regresije napravljen je izbor varijabli koje zna ajno utje u na duljinu ~ivota posebno za oba spola. Sve izabrane varijable ine osnovni model. U drugoj fazi osim za cjelokupnu populaciju muakaraca i ~ena analize su napravljene i za ispitanike  bolesne i  zdrave 1972. godine. Prva analiza uklju ivala je Coxovu regresiju s vremenski promjenjivim varijablama, dok je druga analiza koristila takoer Coxovu regresiju s vremenski promjenjivim varijablama koristei metodu stupanjske regresije (meu-modeli od 1 do 12). U treoj fazi za svaki meu-model izmodelirane su sve meusobne interakcije i uvrstile se u model. Izbor najboljeg modela raen je na dva na ina. Coxovom regresijom s vremenski promjenjivim varijablama i Coxovom regresijom s vremenski promjenjivim varijabolama koristei metodu postupnog proairenja modela. One interakcije koje su se pokazale statisti ki zna ajne u obje analize uvratene su u model s interakcijama od 1 do 12. Procjenjena je povezanost naaih varijabli osim s opim i sa specifi nim mortalitetom, tj. sa smrti gdje su uzrok smrti kardiovaskularne bolesti koje predstavljaju oko 50% svih uzroka smrti. Kontinentalna regija ~ivi krae od primorske. Najbolje do~ivljenje ima Split, a najloaije Virovitica. U cjelokupnoj muakoj populaciji interakcije koje statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti su izmeu Tiffneauovog indeksa i sistoli kog tlaka, negativno-patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta, patoloakog nalaza EKG-a i preboljelog infarkta, puaenja i ishemi ne bolesti srca. U populaciji muakaraca koji su 1972. godine klasificirani kao bolesni statisti ki zna ajno poveavaju hazard smrti interakcije izmeu bilo kojeg od nalaza EKG-a i preboljelog infarkta. Interakcije koje pak smanjuju hazard smrti su redovito pijenje (1l vina i povremenog uzimanja sedativa, te redovito pijenje (1l vina i FVC-a. Kod muakaraca zdravih 1972 godine interakcija izmeu sistoli kog krvnog tlaka i patoloakog nalaza EKG-a statisti ki zna ajno poveava hazard smrti. Za ~ene bolesne 1972 godine interakcija koja statisti ki zna ajno poveava hazard smrti je izmeu TEV(5 sekundi i bolesti klasificiranih pod ostale bolesti srca, a statisti ki smanjuje hazard smrti interakcija izmeu promjenjivog osjeaja zdravlja i redovito malo uzimanja sedativa. Za cjelokupnu i zdravu ~ensku populaciju nisu bili zadovoljeni uvjeti formiranja modela. 8. SUMMARY A prospective longitudinal epidemiological study of chronic diseases in Croatia started in hospital "Sveti Duh", Zagreb in 1969. The examinations were rerun in 1972 and 1982 at the Institute for Medical Research and Occupational Health in Zagreb. The sample was stratified by age and gender. The sample included 3 coastal regions (Split, Omi, and Vis) and two continental (Zagreb and Virovitica). Mortality data were collected in 1985 and then from 1997 to 1999 and included cause and date of death. Individuals who died due to external causes or with unknown date of death, as well as those, for whom no additional data were available after the last contact, were considered as right censored with year 1999. The variables were divided in three groups: anthropological and habitual, respiratory and cardiovascular. The lifespan was averaged for all regions according to life tables. I estimated hazard of death, 95% confidence intervals, and parameter ( using Cox semi-parameter regression of parallel hazard with time-dependent covariates, separately for both sexes. The entire analysis was broken in three stages. The first involved the choice of the basic model, the second the choice of the interim model, and the third involved interaction modeling. Cox regression using stepwise method in the first stage singled out those variables which significantly affected the lifespan (hazard of death), separately for both sexes. Together, all selected variables made the basic model. The second stage extended the analysis from sexes to "sick" and "healthy" subjects in 1972. The first analysis involved Cox regression with time-dependent variables, whereas the second also included the stepwise method of Cox regression (interim-models from 1 to 12). The third stage involved interaction modeling for each interim-model. The interactions were then included in the model. There were two ways to determine the model of choice: using Cox regression with time-dependent covariates and Cox regression with time dependent variables, yet using the forward method. Interactions that proved statistically significant in both analyses entered the interaction models from 1 to 12. Estimation involved the relationship of analysed variables with the general and specific mortality, that is, mortality from cardiovascular diseases which participated with over 50% of all causes of death. The continental regions showed a shorter lifespan than the coastal. The longest lifespan was found for Split and the shortest for Virovitica. In male population, statistically significant increase in hazard of death was found for interactions between the Tiffneau index (FEV1/FVC %) and systolic blood pressure, more normal than pathological electrocardiographic (ECG) findings and infarction history, pathological ECG and myocardial infarction history, and smoking and ischemia. The 1972 population of men who were classified sick had a significantly increased hazard of death for interactions between and ECG finding and infarction history. Interactions which seem to decrease the death hazard were regular consumption of over 1 liter of wine with intermittent use of sedatives and regular consumption of over 1 liter of wine and forced vital capacity (FVC). The healthy 1972 population of men had a significantly increased hazard of death for interaction between systolic blood pressure and pathological ECG. Sick population of women in 1972 had a significant increase in hazard of death for interaction between forced expiratory time >5 seconds and diseases classified as other cardiovascular diseases. A significant decrease in hazard of death was found for the interaction between changing subjective feeling of well being and moderate consumption of sedatives. There were no satisfying criteria to model the entire healthy female population. 9. LITERATURA Stanners D, Bourdeau P, editors. Human health in Europes enviroment. Copenhagen: European Enviromental Agency, 1991. Contac No. CA-82-94-488-EN-C. Sponsored by European Unions PHARE program. Gillum RF, Ingram DD. Relation between residence in the southeast region of the United States and stroke incidence. The NHANES I Epidemiologic Followup Study. Am J Epidemiol 1996; 144(7): 665-73. Mannino DM, Gagnon RC, Petty TL, Lydick E. Obstructive lung disease and low lung function in adults in the United Sates Data from the national Health and Nutrition Examination Survey, 1988-1994. Arch Intern Med 2000; 160(11): 1683-9. Enstrom JE. Smoking cessation and mortality trends among two United States population. J Clin Epidemiol 1999; 52(9): 813-25. Liao YL, McGee DL, Cao GC, Cooper RS. Alcohol intake and mortality: Findings from the National Health Interview Surveys (1988 and 1990). Am J Epidemiol 2000; 151(7): 651-9. Crimmins EM, Hayward MD, Saito Y. Differentials in active life expectancy in the older population of the United States. J Gerontol Ser B-Psychol Sci Soc Sci 1996; 51(3): 111-20. Ten Have TR, Miller ME, Reboussin BA, James MK. Mixed effects logistic regression models for longitudinal ordinal functional response data with multiple-cause drop-out from the longitudinal study of aging. Biometrics 2000; 56 (1): 279-87. Metter EJ, Fleg JL, Brant LJ, Fozard JL. Effect of age of entry to a longitudinal study on cross-sectional determination of cardiovascular disease. Aging 1991; 3(4): 355-60. Skorin JD, Andres R, Muller DC, Baldwin HL, Fleg JL. Cholesterol as a risk factor for coronary heart disease in eldery men. The Baltimore Longitudinal Study of Aging. Ann Epidemiol 1992; 21(1-2): 59-67. Fleg JL, Kennedy HL. Long-term prognostic significance of ambulatory electrocardiographic findings in apparently healty subjects greater than or equal to 60 years of age. Am J Cardiol 1992; 70(7): 748-51. Tockman MS, Pearson JD, Fleg JL, Metter EJ, Kao SY, Rampal KG et al. Rapid decline in FEV1. A new risk factor for coronary heart disease mortality. Am J Respir Crit Care Med 1995; 151(2 Pt 1): 390-8. Iwao S, Iwao N, Muller DC, Elahi D, Shimokata H, Andres R. Effect of aging on the relationship between multiple risk factors and waist circumstance. J Am Geriatr Soc 2000; 48(7):788-94. Maggi S, Zucchetto M, Grigoletto F, Baldereschi M, Candelise L, Scarpini E et al. The Italian Longitudinal Study on Aging (ILSA): design and methods. Aging 1994; 6(6):464-73. Franceschi M, Colombo B, Rossi P, Canal N. Headache in a population-based elderly cohort. An ancillary study to the Italian Longitudinal Study of Aging (ILSA). Headache 1997; 37(2): 79-82. Rosolova H, Simon J, Sefrna F. Impact of cardiovascular risk factors on morbidity and mortality in Czech middle-aged men: Pilsen Longitudinal Study. Cardiology 1994; 85(1): 61-8. Krzyzanowski M, Wysocki M. The Relation of Thirteen-Year Mortality to Ventilatory Impairment and Other Respiratory Symptoms: The Cracow Study. Int J Epidemiol 1986; 15(1): 56-64. Krzyzanowski M, Jedrychowski W. Occupational exposure and incidence of cronic respiratory symptoms among residents of Cracow followed for 13 years. Int Arch Occup Environ Health 1990; 62(4): 311-7. Jedrychowski W, Tobiasz-Adamczyk B, Gomola K, Mroz E. Lung function level as a valuable predictor of survival among the elderly. A 5-year community-based mortality study in Cracow. Arch Gerontol Geriatr 1994; 18: 115-23. Szczesniewska D, Kurjata P, Broda G, Polakowska M, Kupsc W. Comparison of official mortality statistics with data obtained myocardial infarction and stroke registers. Rev Epidemiol sante publique 1990; 38(5-6): 435-9. Wagrowska H, Rywik S, Piotrowski W. Relationship between IHD risk factors and educational level in the Warsaw Pol-MONICA population. Rev Epidemiol Sante Publique 1990; 38(5-6): 501-6. Rywik SL, Williams OD, Pajak A, Broda G, Davis CE, Kawalec E et al. Incidence and correlates of hypertension in the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) study and the Monitoring Trends and determinants of cardiovascular Disease (POL-MONICA) project. J Hypertens 2000; 18(8): 999-1006. Mizgala HF, Schulzer M. Coronary events and coronary care: MONICA project. Lancet 2000; 356(9227):430-1. Strachan DP. Ventilatory function as a predictor of fatal stroke. BMJ 1991; 302: 84-87. Marmot M, Feeney A, Shipley M, North F, Syme SL. Sickness absence as a measure of health status and functioning: from the UK Whitehall II study. J Epidemiol Community Health 1995; 49(2): 124-30. Hemingway H, Shipley M, macfarlane P, Marmot M. Impact of socioeconomic status on coronary mortality in people with symptoms, electrocardiographic abnormalities, both or neither: the original Whitehall study 25 year follow up. J Epidemiol Community Health 2000; 54(7): 510-6. Vuleti S, Kern J, Ivankovi D, Kujund~i M, `oai Z. Ageing Without Impairment and Disease-Cohort study: I. Baseline Cohort Caracteristics. Coll Antropol 1991; 2: 197-212. Ivankovi D, Kern J, `oai Z, Kujund~i M, Vuleti S. Ageing without impairment and disease-cohort study II. Twenty years mortality and causes of death. Coll Antrop 1992; 16:183-90. Kern J, `oai Z, Ivankovi D, Hercigonja-Sekeres, Sonicki Z, Vuleti S. Ageing Without Impariment and Disease-Cohort study: IV Octogenarians. Coll Antropol 1994; 18: 129-40. Mimica M, `ari M, Malinar M, Maari M. Prevalencija estih kroni nih bolesti u naaoj populaciji. Lij vjes 1977; 99: 273-8. Durakovi Z, Mimica M. The Electrocardiogram according to Age and Sex in a Population. Indian Heart J 1982; 34: 221-4. orovi N. S-T segment depression and mortality in the population during a period of 13 years. II Coure 1995; 12: 289-99. orovi, N, Durakovi Z, Pavlovi M. A Prospective Study of changes in the Electrocardiogram in a Middle-Aged population during a 13 years. Coll Antropol 1996; 20(1): 193-9. Harding S, Balarajan R. Patterns of mortality in second generation Irish living in England and Wales: longitudinal study. BMJ 1996; 312:1389-92. Lukovi G, Ivankovi D. Kretanje mortaliteta od kardiovaskularnih bolesti u Hrvatskoj od 1968. do 1985. godine. Lij vjes 1994; 116(7-8):175-7. Wu MC, Eriksson S. Lung function, smoking and survival in severe alpha 1-antitrypsin deficiency, PiZZ. J Clin Epidemiol 1988; 41(12):1157-65. Anderson HR, Vallance P, Bland JM, Nohl F, Ebrahim S. Prospective study of mortality associated with chronic lung disease and smoking in Papua New Guinea. Int J Epidemiol 1988; 17(1):56-61. Siemiatycki J, Thomas DC. Biological models and statistical interactions: an example from multistage carcinogenesis. Int J Epidemiol 1981; 10:383-7. Rothman KJ, Greenland S. Modern Epidemiology. 2nd ed. Philadelphia: Lippincott-Raven Publishers; 1998. Fulton JE, Shekelle RB. Cigarette smoking, weight gain, and coronary mortality-results from the Chicago Western Electric Study. Circulation 1997; 96(5): 1438-44. Incalzi RA, Fuso L, De Rosa M, Di Napoli A, Basso S, Pagliari G, et al. Electrocardiographic signs of cronic cor pulmonale-A negative prognostic finding in cronic obstructive pumonary disease. Circulation 1999; 99(12): 1600-5. Schemper M. Non-parametric analysis of treatment-covariate interaction in the presence of censoring. Stat Med 1988; 7: 1257-66. Schemper M. The relative importance of prognostic factors in studies of survival. Stat Med 1993; 12: 2377-83. Savezni zavod za zdravstvenu zaatitu. Meunarodna klasifikacija bolesti, povreda i uzroka smrti. Prema IX reviziji iz 1975 godine. Nia: Intitut za dokumentaciju zaatite na radu; 1978. Kanceljak-Macan B, `ari M, Pial Z. Vlastiti rezultati o ekivanih vrijednosti ventilacijskih volumena u odrasloj populaciji. U: Patofiziologija disanja. Standardizacija funkcijskih testova. Zavod za tuberkulozu i plune polesti Zagreb 1987; 135-41. Rose GA, Blackburn H. Cardiovascular survey methods. WHO monograph series no.56, Geneva; 1968. Physical Status: The use and intrepretation of Antropometry. WHO Technical Report Series 854, Geneva; 1995. Durakovi Z i suradnici. Elektrokardiogram. Zagreb: Naprijed; 1993. Collett D. Modelling survival data in medical research. London: Chapman & Hall; 1994. Lee ET. Statistical Methods for Survival Data Analysis. Belmont: Wadsworth. Inc; 1980. Cox DR. Regression models and life tables. Journal of the Royal Statistics Society B 1972; 74: 187-220. Breslow NE. Covariance analysis of censored survival data. Biometrics 1974; 30: 89-100. Altman DG. De Stavola BL. Practical problems in fitting a proportional hazard model to data with updated measurements of the covariates. Stat Med 1994; 143: 301-41. Henderson R. Problems and prediction in survival-data analysis. Stat Med 1995; 14: 161-84. Schemper M, Heinze G. Probability imputation revisited for prognostic factor studies. Stat Med 1997; 16(1-3): 73-80. Schemper M, Stare J. Explained variation in survival analysis. Stat Med 1996; 15(19): 1999-2012. Schemper M. Predicitive accuracy and explained variation in Cox regression. Biometrics 2000; 56(1): 249-55. Allison PD. Survival Analysis Using the SAS System. A Practical Guide, SAS Institute Inc., Cary, NC: 1995. Cantor A. SAS Survival Analysis Techniques for Medical Research, SAS Institute Inc., Cary, NC: 1997. Nelder JA. The selection of Terms in Response-Surface Models(How Strong is the Weak-Hearedity principle? The American Statisticians 1998; 52 (4):315-8. Jazbec A, `imi D, Pavlovi M, Malinar M. Variation in mortality in middle Dalmatia, Croatia. In: Kalpi D, Hljuz-Dobri V, editors. ITI 98. Proceedings of the 20st International Conference of Information Technology Interfaces; 1998 June 16-19; Pula, Croatia. Zagreb: SRCE; 1998.p. 131-6. Prescott E, Osler M, Andersen PK, Hein HO, Borsch-Johnsen K, Lange P et al. Mortality in women and men in relation to smoking. Int J Epidemiol 1998; 27(1): 27-32. Jazbec A, `imi D, Pavlovi M, Malinar M. Influence of age, body mass index and alcohol intake on mortality in some regions in Croatia. In: Kalpi D, Hljuz-Dobri V, editors. ITI 99. Proceedings of the 21st International Conference of Information Technology Interfaces; 1999 June 15-18; Pula, Croatia. Zagreb: SRCE; 1999.p. 135-40. Lindenstrom E, Bozsen G, Nzboe J. Lifestyle factors and risk of cerebrovascular disease in women-the Copenhagen City Heart Study. Stroke 1993; 24(10): 1468-72. Troiano RP, Frongillo EAJr, Sobal J, Levitsky DA. The relationship between body weight and mortality: a quantitative analysis of combined information from existing studies. Int J Obes 1996; 20(1): 63-75. Allison DB, Faith MS, Heo M, Kotler DP. Hypothesis concerning the U-shape relation between body mass index and mortality. Am J Epidemiol 1997; 146(4): 339-49. Seidell JC, Verschuren WM, van Leer EM, Kromhout D. Overweight, underweight, and mortality. A prospective study of 48.287 men and women. Arch Intern Med 1996; 156(9): 958-63. Klatsky AL, Armstrong MA, Friedman GD. Alcohol and mortality. Annals Intern Med 1992; 117(8): 646-54. Farchi G, Fidanza F, Giampaoli S, Mariotti S, Menotti A. Alcohol and survival in the Italian rural cohorts of Seven Countries Study. Int J Epidemiol 2000; 29: 609-14. Mimica M, Bobi J, Malinar M. Osjeaj zdravlja s obzirom na medicinske dijagnoze i socijalne karakteristike u uzorku populacije. Acta med jug. 1980; 34(1): 81-90. Wannamethee G, Shaper AG. Self-assessment of health status and mortality in middle age British men. Intern J Epidemiol 1991; 20(1): 239-45. Helmer C, barberger Gateau P, Letenneur L, Dartigues JF. Subjective health and mortality in French eldery women and men. J Gerontol Ser B-Psychol Sci Soc Sci 1999; 54(2): 84-92. Brown CA, Boltonsmith C, Woodward M, Tunstallpedoe H. Coffee and tea consumption and the prevalence of coronary heart disease in men and women-Results from the Scottish heart health study. J Epidemiol Community Health 1993; 47(3): 171-5. Hart C, Smith GD. Coffee consumption and coronary heart disease mortality in Scottich men: a 21 year follow-up study. J Epidemiol Community Health 1997; 51: 461-2. Mimica M, Malinar M, Durakovi Z. U~ivanje kave u odnosu na bolesti u naaoj populaciji. Acta med iug 1978; 32: 19-32. }ivkovi R. Kava i zdravlje. Zagreb: Medicinska knjiga; 1990. Leitzman MF, Willett WC, Rimm EB, Stampfer MJ, Spiegelman D, Colditz GA et al. A prospective study of coffee consumption and the risk of symptomatic gallstone disease in men. JAMA 1999; 281(22): 2106-12. Daglia M, Papetti A, Dacarro C, Gazzani G. Isolation of an antibacterial component from roasted coffee. J Pharm Biomed Anal 1998; 18: 219-25. Beaty TH, Newill CA, Cohen BH, Tockman MS, Bryant SH, Spurgeon HA. Effects of Pulmonary Function on Mortality. J Chron Dis 1985; 8: 703-10. Tockman MS, Comstock GW. Respiratory Risk factors and Mortality: Longitudinal Studies in Washington County, Maryland. Am Rev Respir Dis 1989; 140: 56-63. Knuiman MW, James AL, Divitini ML, Ryan G, Bartholomew HC, Musk AW. Lung function, respiratory symptoms, and mortality: Results from Busselton Health Study. Ann Epidemiol 1999; 9(5): 297-306. Bodenheimer MM, Sauer D, Shareef B, Brown MW, Fleiss JL, Moss AJ. Relation between myocardial infarct location and stroke. J Am Coll Cardiol 1994; 24(1): 61-66, Pavlovi M, Ugrenovi }, Mimica M. Subjective Feeling of Well-being and Ventilatory Function Among males and females with Chronic bronchitis and Asthma. Coll Antropol 1995; 19: 209-14. Reunanen A, Aromaa A, Pyorala K, Punsar S, Maatela J, Knekt P. The Social Insurance Institutions coronary heart disease study. Baseline data and 5-year mortality experience. Acta Med Scand 1983; 673 Suppl: 1-120. Twisk JWR, Staal BJ, Brinkman MN, Kemper HCG, Vanmechelen W. Tracking of lung function parameters and the longitudinal relationship with lifestyle. Eur Resp J 1998; 12(3): 627-34. Prager E, Walter-Ginzburg A, Blumstein T, Modan B. Gender differences in positive and negative self-assessments of health status in a national epidemiological study of Israeli aged. J Women &Aging 1999; 11(4): 21-41. 10. }IVOTOPIS Roena sam 10.04.1964. u Zagrebu gdje sam zavraila osnovnu akolu i Matemati ko-informati ku gimnaziju. Diplomirala sam 1988. godine na PMF-u Matematiku, in~injerski profil, smjer: Matematika, informatika i statistika. Od 1988. do 1991. radila sam u Centru za biomedicinska istra~ivanja na odr~avanju i projektiranju programske podrake biomedicinskih i biokemijskih baza podataka i statisti koj obradi podataka. Od 1991. do kraja 2000. radila sam u Institutu za medicinska istra~ivanja i medicinu rada kao znanstveni novak na projektu Ministarstva znanosti i tehnologije broj 3-01-136 " Stohasti ko-deterministi ki modeli u biomedicini". Magistrirala sam 1995. godine iz podru ja Biologije, smjer: Biomatematika s magisterskom radnjom pod nazivom: "Biomatemati ka simulacija tijeka rubeole; upotrebna vrijednost i primjena". Od 1996. godine sudjelujem na temi broj 00220307 "Procjena rizika smrtnosti u razli itim ekoloakim biotopima" u okviru programa Ministarstva znanosti i tehnologije broj 002203: "Utjecaj okoliaa na zdravlje", a 1997. dobila sam poticajni projekt (022372)  Modeliranje interakcija u procjeni pre~ivljenja . Od 1.12.2000. radim na `umarskom fakultetu Sveu iliata u Zagrebu kao asistent na predmetima Statistika za in~enjere i Osnove informatike. Dobitnik sam znanstvene nagrade na 21-om Internacionalnom kongresu druatva za klini ku biostatistiku koji se odr~avao u Trentu, Italija u rujnu 2000. lan sam Hrvatskog biometrijskog druatva, Hrvatskog druatva za simulacijsko modeliranje, te International Society for Clinical Biostatistics. 11. PRILOZI Ispisi rezultata Coxovih regresija za one modele ije tablice nisu uvratene u sam rad. NAZIV VARIJABLI SKRAENICA Dob DOB Broj popuaenih cigareta na dan CIG Indeks tjelesne mase (18,5 BMI1 Indeks tjelesne mase (25 BMI2 Pijenje alkohola ponekad ALK1 redovito( 1l vina ALK2 redovito(1 l vina ili 2 dcl ~estokog pia ALK3 Pijenje kave ponekad KAVA1 redovito 1-2 aalice KAVA2 redovito (2 aalice KAVA3 Subjektivni osjeaj zdravlja kako kada OSJZD1 prili no dobro OSJZD2 odli no OSJZD3 Uzimanje analgetika ponekad ( 1 tablete ANALG1 ponekad 1-2 tablete ANALG2 redovito ( 3 tablete ANALG3 Uzimanje sedativa ponekad SEDAT1 redovito malo SEDAT2 redovito mnogo SEDAT3 Forsirani vitalni kapacitet FVC Tiffneouv undeks FEV_VC Bronhalni aum BROSUM Trahealno ekspiratorno vrijeme ( 5 sek. TEV Dispneja I stupnja DISP1 Dispneja II stupnja DISP2 Preboljela upala plua PNEUM Sistoli ki krvni tlak RRS Nalaz elektrokardiograma negativno-patoloaki EKGNP patoloaki-negativan EKGPN patoloaki EKGP Preboljeli infarkt srca INFARK Ishemi na bolest srca ISHEM Promjene desnog srca DSRCE Ostale bolesti srca OSBOLS Stepwise Sw metoda Forward Fw metoda PAGE  PAGE 164 Legenda: Individual-pojedinac Time-vrijeme D-smrt C-cenzurirani podatak  EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3   EMBED Equation.3  ,bZ^vD$ Z z  b `bp>`DFV""~>>@@@@BBCCFFJHLHIIIIIIK|LSU2ZnZaabpdlCJH*OJQJCJOJQJmH 5CJOJQJCJCJ66CJOJQJ CJOJQJ CJ OJQJ CJOJQJL,.VXZ\^`b,Z\^vxz|~dh$dh$,.VXZ\^`b,Z\^vxz|~*,DFtHJLN?@Axy JYZ7~*,DFtHJLNP$NPRTVXZ\^  x z ` b bdfhlnprtvxz|~|yvvwopUV  6789:;<=>-PRTVXZ\^  x z ` b $bdfhlnprtvxz|~~>p6~{xus . dh 7S dh 7S >p6HPf>z*zX dh 7S dhx 7S 6HPf>z*zX\.4nV`~$DVX~{xu%6Eu+eM5^ I}8VfMZ.\.4nV`~$DVdh dhx  dh 7S VX"(R4T<K|LSU&Y]Habpdg>n~rttBtDtFtZu $ & Fdh$dhdhdh$dh$dh $dhx 7X"(R4T<K|LSU&Y]Habpdg>n~rttBtDtFtZuvpyrytyvyyyy~{xurolz{|}~ 78PQRS  ^    _~[,aK)llttBtFtvyxyyyy`bԙ6КҚJZ\Λ*,jl24h,hxz2BDŸƟ4NP^`ڥ j  EF  Q  [  _  de  p  {                            wxy"ԙؙ֙46JRh~ $<<$E$$Tk\Y O$<<$$$$Tky3 ~ƚȚҚښ_|E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O 2HJ\dx_E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O dx̛Λ,4J`bltʜ(*4}ytojea\  34  ?  J  N  WX  c  n  r  wx                                    "̛Λ|]G$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O ,4J`blt_E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O ʜ(_E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O (*4<Pfht|| $<<$$<<$E$$Tk\Y O 4<Pfht|֝*,4<PfhzҞ}xtoje`\T  _  i  m  rs  }                                          *  ."֝*_|E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O *,4<Pfhzx_E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O Ҟ0| $<<$$<<$E$$Tk\Y O 02DNd|~ŸğƟʥf(*n  D~{xurli = I jOl              !  &  /0  <  G  L  S&02DNd|~_E$$Tk\Y O $<<$$<<$E$$Tk\Y O ŸğƟʥf(*n $7Vdh 7 $dh 7 $dhx dh 7$dhE$$Tk\Y Oڥ@BPRln|~v ,*nDFH~f24(*fh8<LP4680@>* jU jUmH5CJOJQJ j>H*6 jCJOJQJCJH*OJQJ5 jz|~ޡޖޖޖ jD6CJOJQJjyCJEHOJQJUjvCJEHOJQJU j[ jD6jsCJOJQJU jTqEHU6CJOJQJ CJOJQJCJEHOJQJjnCJEHOJQJU>*69HLD8@   H      B!%%%n&}xsnh   $ -YZ  qsXi E G;='HLD8@   H      $dhx 7 $dh 7 $dh 7dh$dhxx 7dh $dhx 7~   H       D T V X         XZ nprv}5CJH*OJQJ jy6CJOJQJjOCJEHOJQJUj:CJEHOJQJU jb6CJOJQJ j>CJOJQJ6CJH*OJQJ jpEHU5CJOJQJ6CJOJQJj2|CJEHfOJQJU CJOJQJ jCJOJQJ1B!%%%n&p&r&''z(|($dh$dh $dhx$dhdh $dhx 7(Lb~P p !!!!!"" "H"J"R"T"V"Z"\"`"""""####4$D$H$N$P$R$`$f$h$j$$$$(%*%L%N%P%T% j6H* jcH*66H* jb65 CJOJQJj5CJEHOJQJURT%V%X%x%z%|%%%%%& &@&B&D&F&r&t&&&&&&&''"'D'F'H'N'''z(|( ) ))),B,F,H,J,,,T-V---------.....0.6.̷̷ jb56565 jb6CJH*OJQJ6CJH*OJQJ j6CJOJQJ6CJOJQJ CJOJQJjCJOJQJUmHH* jUmHjUmHnH66H*>n&p&r&''z(|(~(F,J,L,T---...///d3h3j3p3c4444"<$<&<=>XIZI\II½}zwrlfc`][\]      Pvw  >?@B   /i ǥ ȥ$|(~(F,J,L,T---...///d3h3j3p3c4444"<$<&< $dh 9r dh$dh$dh$dh$dh6.../ /b/d////////00 0 0000111 1d3f3h3j3n3p3t3v3x3333333U4V4W4X4Y4Z4[4ɵɓ|www 56H*jUmHnHj56EHUmHnH&jbZ= 5CJOJQJUVmHnHj#56EHUmHnH&jGZ= 5CJOJQJUVmHnH5H*j56UmHnHjCJOJQJUmH CJOJQJ jb56 jb5565.[4_4`4b4k4m4n4o4444444t:v:z:~::::::::::::;;;&<=>d?f?@B@nBrBCCCCCCCCDDDDEE EXEZE\E^EùïçùùùH*6H*6H*H*>*6CJH*OJQJ6CJOJQJmH 6CJH*OJQJ6CJOJQJjCJOJQJUmHnH CJOJQJjCJOJQJUmH5 56H* jb5656;&<=>XIZI\IIMT VVVzVV(WZWW XX$ & Fdhx 7dh $dh 7 $dhx 7$dhx 7$dh$dh $dhxdh^EEEEEXI\II|NNNNLOtOTTVzVRYYYYYY`\|\dTeeeffj jhj~jj k ofolopooo8s^sttvvz{{{{{||R}}~~06fx565CJmH 56>*>*9CJCJ9CJOJQJ>*CJOJQJ jbCJOJQJ6CJOJQJ5CJOJQJ CJOJQJ6H*6H*6BIMT VVVzVV(WZWW XXFXZZZZZZ^^^Lapaaaa bFbbbbſ|tld\T          4  >  P  b          <[  t     D< XFXZZZZZZ^^^Lapaaaa bFbb$ & Fdh 7$ & F dhx 7$hdhx 7 $dhx 7$ & Fdhx 7$ & Fdhx 7bbb*ccccc dvdddReTeeeeef$f\$<<$ q<<$&$$Tl4><$7dh$ & Fdh 7b*ccccc dvdddReTeeeeef$f&f(f*f,f@fRfTfVfXfZfffpf|fǿ}xsoje`[VQ                                 ^_        +  7  D  s    $f&f(f*f,f@fRfTfVfXf\ThR$$Tl4rnO b>  $<<$ q<<$G$$Tl4\nO >``` XfZfffpf|ffffffffff| q<<$h$$Tl4֞nO b>   $<<$ |fffffffffffffffffffgg g(g0g6ggJgRgVg^gfglgrgtg|wrmhc^ZO  R  U  Y  ]  _  c  ij  m  p  t  x  z  ~                                "fffffffffp$<<$ q<<$f$$Tl֞nO b>ffgg g(g0g6ggJgRgVg^gfglgl$<<$ q<<$f$$Tl֞nO b>lgrgtg~gggggggt q<<$f$$Tl֞nO b>$<<$ tg~ggggggggggggggggggghh hhhhh$h0h1h2hhhBjDjĿ{vrmfa\W_                            !  $  '  )  -  12  6  :  >  B  E  I  N"ggggggggg\$<<$ q<<$f$$Tl֞nO b>ggggghh hh$<<$ q<<$f$$Tl֞nO b>hhhh$h0h1h>G$$Tl4\n b> $<<$ q<<$h$$Tl4֞nO b>`1h2hhhBjDjjjj k*lmpttttv$dhdhdh & F dh & F dh $dhx 7$7dhx 7dh7dh & F dh7dhDjjjj k*lmpttttv|N}P}R}}}~~~0Ѐ "$&(*,.024Ŀ|wtqnkheb_\Y;<=>?@ABCDl<VWe+,-g `        qN  opq"v|N}P}R}}}~~~0Ѐ "$&(*,.0246dhdh$dh$<dh$ & Fdh h46PRfxŒʌԌ֌،ڌ܌þ|wrmhc^Y  [  \  ]  b  f  g  h  i  j  o  s  xy  {  }                              9:!6PRfxdhyyyyyyy$(($$:$$l4FOC=$`$<<$$<<$$$$l4=$$<$ŒʌԌ &.68DLVXdnpvxƍʍ̍  .5:AFGSZ_fklŽƎǎ 6OJQJCJ jOJQJ 5OJQJ CJOJQJ 9OJQJ69OJQJOJQJRŒNK$$$l4" O -D{"!7$ $(($ŒʌԌ֌،ڌ܌$(($   &.02468DLVZ\^dnrtvxĿzvoje`[                  "  %  &  '  )  .  2  89  :  ;  <  =  A  D  E  F  G  H  L  N  XY  Z!  XQHHHHHH$(($<<$$$l" O -D{"!7$ &.02468DOH<<$$$l" O -D{"!7$$(($DLVZ\^dnrtv$(($$(($ vxmf]]]]]]]]$(($$$$l4 O D{!9$ ƍȍʍ̍ ./0125:;<=>AFĿzupkfa\W                                                                "ƍȍʍ̍OD <<$$$l" O -D{"!9$$(($ [$$l4 O -D{"9$$(($$(($ ./0125:;<=>AF$(($ s<<$ FGSTUVWZ_`abcfklĿzuqlgb]X      !  "  <=  A  C  D  E  F  G  K  M  N  O  P  Q  hi  n  q  r  s  t  u  z  }  ~        "FGSTUVWZXMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$Z_`abcfklO$$l" O -D{"!9$$(($l$(($ s<<$ XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$ŽƎǎ  Ŀ}xsnid_Z                                                               !ŽƎǎO$$l" O -D{"!9$$(($ǎ$(($ s<<$   XULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$#$'"&*.26:>BFJNPZdpƑΑ֑ؑ   #(/467LRSY^_`a’ْ 6OJQJCJ jOJQJ 5OJQJ 9OJQJ69OJQJ CJOJQJOJQJmH P"#$%OM$$l" O -D{"!9$$(($"#$%&'"&*.26:>BFJNPZdprtvxž~wrmhc^Y                                                      "%&'"&*.Xh}tttt$(($$:$$l4FOC=$`$<<$<<$$$$l4=$$<$ 9r  .26:>BFJN$(($NPZdprtvxWTKKKKKK$(($$$$l4" O -D{"!7$ xƑΑБґԑ֑ؑ    Ŀzupkfa]                                                            !xOH<<$$$l" O -D{"!7$$(($ƑΑБґԑ֑$(($ ֑ؑXQHH?HH$(($$(($<<$$$l" O -D{"!7$     [T$$$l4 O D{!9$$(($$(($  #()*+,/4567FGHLRTUVY^`a½~ytoje`[              12  4  9  <  =  >  @  F  J  K  L  [\  ]  ^  c  f  g  h  i  j  o  r  s  t  ! #()*+,/456$(($ 67FGHLRXMDDDD$(($ <<$$$l" O -D{"!9$RTUVY^`a[P s<<$$$l4 O -D{"9$$(($$(($ $(($ ’ْڒےܒݒĿzupkfa\W                                                                "XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$’O$$l" O -D{"!9$$(($’ْڒےܒݒ$(($ s<<$     ?@ABCGMNOPQSWX_deiĿzuqje`[  -  .  3  :;  ?  A  B  C  D  E  K  O  P  Q  R  S  st  x  z  {  |  }  ~              !    XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$O$$l" O -D{"!9$$(($?GMSWX_ $(,048<@DHLPR\frʕҕڕܕ  "(-49;<RXY`efghÖȖɖCJ jOJQJ 5OJQJ 9OJQJmH 69OJQJOJQJ 6OJQJ CJOJQJP?@ABCGMNOPQSW$(($ s<<$ WX_deijnoXULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$ijnotuyz~ $(,048<@DHLPR¿~ytoje`\J  L  N  P  R  T  V  X  Z  \  ^  `  b  cd  i  r  }~               #  $  (  )#otuyz~OM$$l" O -D{"!9$$(($ $(,hhzzz$(($$:$$l4FOC=$`$<<$<<$$$$l4=$$<$,048<@DHLP$(($ PR\frtvxzWTKKKKKK$(($$$$l4" O -D{"!7$ R\frtvxz•ĕʕҕԕ֕ؕڕܕ½}xtoje`[                                    '(  )  *  +  ,  1  5  6  7  8  9  ?  D  I!zOH<<$$$l" O -D{"!7$$(($•ĕʕҕԕ֕ؕڕ$(($ ڕܕXQHH?HH$(($$(($<<$$$l" O -D{"!7$ "#$(-./0149:;<KLMRXZ[\`egh½}xsnid_[                                                            ! "#$[T$$$l4 O D{!9$$(($$(($ $(-./0149:;$(($ ;<KLMRXXMDDDD$(($ <<$$$l" O -D{"!9$XZ[\`egh[P s<<$$$l4 O -D{"9$$(($$(($ hÖȖɖþ~yupkfa\W            )*  /  2  3  4  5  6  <  @  A  B  C  D  PQ  V  Y  Z  [  \  ]  c  g  h  i  j  k  "$(($ XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$ÖȖɖO$$l" O -D{"!9$$(($ɖ$(($ s<<$  !"#%)*JKLMNRXYZ[\_Ŀzupkfa\W                                                                 "%)*JRX_del   $(,048<>HR^nxęƙҙڙ%*,-BHIOTUVWv~CJ jOJQJ 5OJQJ 9OJQJmH OJQJ 6OJQJ CJOJQJ69OJQJPXMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$ !"#%)*O$$l" O -D{"!9$$(($*JKLMNRXYZ[\_d$(($ s<<$ _delqrwx}~ޘ   $(,½~ytoje`[                          ^_`ab  c  h  i  n  o  t  u  z  {          "delqrwx}~XULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$~OM$$l" O -D{"!9$$(($ޘ   Thzzzzz$(($$:$$l4FOC=$`$<<$<<$$$$l4=$$<$ $(,048<>N$$l4" O -D{"!7$ $(($,048<>HR^`bdfnxz|~™ęƙ½}xsnid_[a  b  c  d  e  i  l  m  n  o  p  u  x                                    !>HR^`bdfnxz|~$(($$ XQHHHHHH$(($<<$$$l" O -D{"!7$™ęƙҙOH<<$$$l" O -D{"!7$$(($ƙҙڙ !"#%*+,-<=>BHJKĽ}xsnid_Z                        !  "  #  $  )  ,  -  .  ?@  A  B  D  I  L  M  N  P  V  Z  `!ҙڙ$(($$(($  !"#mf]]]]]]]]$(($$$$l4 O D{!9$ #%*+,-<=OD <<$$$l" O -D{"!9$$(($=>BHJKLOTVW[$$l4 O -D{"9$$(($$(($ KLOTVWvwxyz~ϚĿzupkfa]X                                                              "Wvwxyz~$(($ s<<$ XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$O$$l" O -D{"!9$$(($Ϛ֚ۚ 3:@FKLSstx  $(,048:DNZjt|~ĝНڝ!(-/0FLMSXYZ[zCJ jOJQJ 5OJQJ 9OJQJmH 6OJQJ CJOJQJ69OJQJOJQJPϚКњҚӚ֚ۚܚݚޚߚ$(($ s<<$ ϚКњҚӚ֚ۚܚݚޚߚ    34567:@ÿ~zupkfa\W              01  3  5  6  7  8  9  >  A  B  C  D  E  _`  b  d  e  f  g  h  m  p  q  r  s  t"XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$    O$$l" O -D{"!9$$(($34567:@ABCDFK$(($ s<<$ @ABCDFKLSXY]^bchimnrstuvwxܜޜ ½|wrngb]  *  ,  -.  3  <  AB                                        "KLSXY]^bcXULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$chimnrstuOM$$l" O -D{"!9$$(($uvwxܜޜ Phzzzz$(($$:$$l4FOC=$`$<<$<<$$$$l4=$$<$ $(,048:DNZ\^`bjtvxz|~½}xsnid_Z                                                        "  $  &  (! $(,048$(($8:DNZ\^`bWTKKKKKK$(($$$$l4" O -D{"!7$ bjtvxz|~OH<<$$$l" O -D{"!7$$(($$(($ ĝНڝ!"#$%(-./0?Ŀ}xsnid`[                                                            !ĝНڝXQHH?HH$(($$(($<<$$$l" O -D{"!7$[T$$$l4 O D{!9$$(($$(($ !"#$%(-./$(($ /0?@AFLXMDDDD$(($ <<$$$l" O -D{"!9$?@AFLNOPSXZ[z{|}~Ŀzupkfa\W                    !  $  %  &  '  (  .  2  3  4  5  6  UV  X  ]  `  a  b  d  j  o  p  q"LNOPSXZ[z{[P s<<$$$l4 O -D{"9$$(($$(($ {|}~$(($ Ӟڞߞ =DIOST[}~ "&*.26:>@JR^nx¡ġСء"$&'<ABCJ jOJQJ 5OJQJ 9OJQJmH 6OJQJ CJOJQJOJQJ69OJQJPXMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$O$$l" O -D{"!9$$(($ӞԞ՞֞מڞߞ =Ŀzupkfa]X                                                              "ӞԞ՞֞מڞߞ$(($ s<<$  XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$ O$$l" O -D{"!9$$(($=>?@ADIJKLMOS$(($ s<<$ =>?@ADIJKLMOST[`afglmrswx|}~ÿ|xurojfa\      /0123  4  8  9  =  >  C  D  I  J  O  P  U  \]  a  c  d  e  f  g  l  o  p  q  r  s"ST[`afglmXULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$mrswx|}~OM$$l" O -D{"!9$$(($  "Lhzzzzz$(($$:$$l4FOC=$`$<<$<<$$$$l4=$$<$  "&*.26:>@JR^`bdfnxz|~½{vqlhc^Y  F  I  ST  U  V  W  X  ]  a  b  c  d  e  k  o  tu  w  y  {  }                    !"&*.26:>@N$$l4" O -D{"!7$ $(($@JR^`bdfnxz|~$(($$ XQHHHHHH$(($<<$$$l" O -D{"!7$¡ġСء "Ŀ}xsnid_Z                                    "  (  ,  23  4  5  6  7  ;  =  >  ?  @  A!¡ġСOH<<$$$l" O -D{"!7$$(($Сء$(($$(($  mf]]]]]]]]$(($$$$l4 O D{!9$ "$%&'67OD <<$$$l" O -D{"!9$$(($"$%&'678<ACDEHLNOnopqrv|}~Ŀzuplgb]X  }  ~                                                          "78<ACDEHLNO[$$l4 O -D{"9$$(($$(($ BHLMNOnv|Ǣ΢Ԣڢޢߢ 07<BDELlms*d©Ω.0<̪ܫ  $8mH  j>CJmH CJmH CJ5CJ5mH 6OJQJ CJOJQJ jOJQJ69OJQJOJQJLOnopqrv|}~$(($ s<<$ XMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$ǢȢɢʢˢ΢Ԣբ֢עآڢޢߢĿzupkfa\W                    56  :  <  =  >  ?  @  F  I  J  K  L  M  de  j  m  n  o  p  q  w  {  |"O$$l" O -D{"!9$$(($ǢȢɢʢˢ΢Ԣբ֢עآڢޢ$(($ s<<$ ޢߢXMDDDDD$(($ s<<$$$l" O -D{"!9$  O$$l" O -D{"!9$$(($  012347<=>?@BDELQRVW[\abfgklmnoĿ}xsnid`]Z                                                           "012347<=>?@BD$(($ s<<$ DELQRVW[\XULLLLLL$(($$$$l" O -D{"!9$\abfgklmnOM$$l" O -D{"!9$$(($no *4<BLTZdˈ$$$&$$Tl4W"$x$dho *4<BLTZdʥԥإޥþ~ytoje`[      "  %  (  *  /  5  :  @A  F  M  b  g  j  n  s  v  z                jk!ʥԥإZPKE$$$$$ $$qq$$$Tl4  Ul  KQ"$$$إޥ Z$$Tl4  Ul  KQ"l`$$$  "%+01239>AGMSY_ejklmsx|Ŀzuqlgb]X                                                               " "%+0$$$$$$$$ 01239>AGMS`ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"   SY_ejklmsxZU$$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$ x|T$$Tl4  Ul  KQ"  $$$$$$ |æŦȦ˦ΦѦצݦަߦ Ŀzupkfa\X                    4  5  67  =  C  F  I  L  O  Q  T  X  l  m  no  t  z          "æŦȦ˦ΦѦצݦ$$$$$$$$ ݦަߦ`ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"      ZPK$$ $$qq$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$  *.4:@FLXbdfht~ȨҨبÿzupkfa\W                                                                " *.4:@FLXb$$$$$$ bdfht~`ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"l` ȨҨZU$$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$ Ҩب *,T$$Tl4  Ul  KQ"  $$$$$$  *,.0<FNZfr~Ω֩ܩ<Ŀzupkgb]X                          *  +  ,-  2  8  >  D  J  P  V  Z  _  e  f  gh  m  s  y  ",.0<FNZfr~$$$$$$$$ Ω֩ܩ`ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"   <DZU$$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$ <DLPTZ`fr|~ªĪƪȪʪ̪ʫԫ֫ثܫ¿~zupkfa                #  )  *+  0  5  67                    $DLPTZ`fr|~T$$Tl4  Ul  KQ"  $$$$$$ ~ªĪƪȪʪ̪0`:$$l4F{`$$$$$$l4{$$$ʫԫ֫ثܫ  $8$P$$l4r G{ $$  $8:BLR\blt~ЬجڬĿ{vqlgb]X                                                              "8:BLR\blt~yyyyyyyy$q$$|$$l4  G({  `zzzzzzzz$q$$z$$l  G({ Ьجڬzzzzzzzz$q$$z$$l  G({ ¬@ڭ*>BVZnrɲ˲  v&.:Zn̺DHN^h2(tzTbfxz|VXZH* jc jUmH55CJ jmH mH CJ CJOJQJ j jS&(2468:>@ڭܭޭ "$&*>BVZnr}xsnid_Z                                  ]^`a  bc  d  i  j  n  o  t  u  y  #&(24xzzzzzzzz$q$$z$$l  G({ 468:>@ڭ[YYR$$$$$l4{<$z$$l  G({ڭܭޭ "0`:$$l4F{`$$$$$$l4{ "$&*>BVZnr$$$P$$l4r G{  rƮЮخ&(02:<>PXZdfnpxz|{vqlgc^Y  5  ?@  A  E  F  J  K  P  Q  U  ^_  `  d  e  i  j  n  o  s                      "ƮЮخyyyyyyyy$q$$|$$l4  G({  &(02:<zzzzzzzz$q$$z$$l  G({ <>PXZdfnpxz||zzzzzzzz|zz$q$$z$$l  G({ܯ ".68@BJLTVXhprz|Ŀzvqlgb]X                                                 !  "  &  '  +  ,  0  1"ܯ}z$z$$l  G({$q$ ".68@BJLTVXh}lz}tz$z$$l  G({$q$hprz|°Ḭ̇ΰ}z$z$$l  G({$q$°Ḭ̇ΰְذް8@BFHNPTVXr|Ŀ{vqlgb]Y"  &  +  /  4  7  <  ?  D  QR  S  U  V  Y  Z  \  ]  a                          "ΰְذް8@BFHNPTV}z$z$$l  G({$q$VXr|ı̱αzzzzzzzzlzz$q$$z$$l  G({ı̱αֱر  $()-.23789HLMQĿzuplgb]X                                                              !"αֱر  }tz$z$$l  G({$q$$()-.23789H}z}z$z$$l  G({$q$HLMQRUVYZ[otw|}z$z$$l  G({$q$QRUVYZ[otw|βѲҲֲײڲ۲߲Ŀ{vqlgb]X  "  #  &  '  +  ,  /  <=  >  C  D  H  I  N  O  T  kl  p  u  y  ~                    "}z$z$$l  G({$q$βѲҲֲײڲ۲߲zzzzzzzzxzz$q$$z$$l  G({߲.36;>CGLPQX]{vqlgc^Y                                                            "}tz$z$$l  G({$q$.36;>CGLPQX}z}xz$z$$l  G({$q$X]^cdhimnow{|}tz$z$$l  G({$q$]^cdhimnow{|ijųȳĿzvqlgb]X  8  9  <  =  @  OP  Q  U  V  Z  [  _  `  c  qr  s  w  x  |  }                      "}z$z$$l  G({$q$ijųȳɳ̳ͳγ",2zzzzzzzzzz$q$$z$$l  G({ȳɳ̳ͳγ",2<BLT^fhrz|´ʴ̴ԴִشĿ{vqlgb]Y                                                      /0  1  4  5"2<BLT^fhrz|}dz$z$$l  G({$q$´ʴ̴Դִش}|z}z$z$$l  G({$q$ش   "2:<DFNPXZ\^`bdfhjlnprtv&ĿzupkfaZ  tuvwxyz{|}~                                      "   "2:<DF}tz$z$$l  G({$q$FNPXZ\^`bd}vRPP$$$l4{q<$z$$l  G({$q$ dfhjlnprtv&(*<PTZnxЈ$$$&$$Tl4W"$$&(*<PTZnxҶ&0:DNVdrtvxĿzupkgb]X  s  t  uv  }                                                      "ҶZPK$$ $$qq$$$Tl4  Ul  KQ"$$$&0:DNVdr$$$$$$ rtvx`ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"l` ƷԷ  ,8DLZfhjlȸָĿzupkfa\W                                    %  )  .  <  =  >?  E  L  P  U  Z  _  c  h  m"ƷԷ Z U$$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$  ,8DLZfhT$$Tl4  Ul  KQ"  $$$$$$ hjlȸָ$$$$$$$$  (2<FRZhtvxzȹֹ Ŀzvqlgb]X  $  '  ,  :  ;  <=  D  K  O  T  Y  ^  b  g  l  r  s  tu  {                        " (2` VPKPEP$$$$$$$$ $$qq$$$Tl4  Ul  KQ"  2<FRZhtvxzZ$$Tl4  Ul  KQ"l`$$$ zȹֹ$$$$$$$$  `ZZUZOZZZ$$$$$$$$$$Tl4  Ul  KQ"   #)/4567DINTZ`fmtz{|}~̺ͺκϺٺ޺Ŀ}ytoje`  Q  V  `  a  bc                                      $#)/4567DIZU$$$$Tl4  Ul  KQ"  $$$ INTZ`fmtz{T$$Tl4  Ul  KQ"  $$$$$$ {|}~̺ͺκϺٺ޺`$$$$$$l4"$$#(*/39=AEFGRWY^agkoĿ{vqlgb]X                                              (  /  2  6  7  A  H  I  JK"$$$q$$E$$l4\M "`` #(*/39=AExoleeeeeeee$q$$$qq$$$l4 M [<"   EFGRWY^agkosxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<"l ostu *0:BNV^fhj~ļ{vqlgb]X  )  -  1  7  ;  @  C  H  R  ST  X  \  `  f  j  o  r  w                          "stuxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<",  *0:BNV^fxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", fhj~ļxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", ļƼȼԼ޼ 2<BJR^fnvxz½̽ҽԽ{vqlgb]Y                                                          #  $%"ļƼȼԼ޼ xqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", 2<BJR^fnvxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", vxz½̽ҽxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", ҽԽֽ&.6>HPVxqngggggggg$q$$qq$$$l4 M [<", Խֽ&.6>HPVXbjtzʾԾھ Ŀzupkfa]X                  "  -  ./  3  8  <  A  E  J  M  R  V  [\  _  c  h  l  p  t  x  }    "VXbjtzxoleeeeeeee$q$$$qq$$$l4 M [<", ʾԾھ xuunnnnnnnn$q$$$$l4 M [<"l ,6<FNX`hprxuunnnnnnnnx$q$$$$l4 M [<"  ,6<FNX`hprtȿҿڿܿ޿ $Ŀzupkfb]X  i  jk  o  t  x  }                                                  "rtȿҿڿܿ޿n$$l4 M [<" $q$$ ޿ $n$$l4 M [<" $q$$ $),15:>CFGHRWZ^chlptuvĿzupkgb]X                                  $  )  -  0  5  ?  @A  D  I  M  R  V  [  ^  c"$),15:>CFGHRWqnn$$$l4 M [<" $q$ WZ^chlptuvqnn$$$l4 M [<" $q$ q nn$$$l4 M [<" $q$ DEFOY[^hmqty}&24@Jr|½|wsnid_Z                                )  ,  .  8  A  BC                "Dqoof$<$$$l4 M [<" $q$ DEFOY[^hmqty}&2ٌ$$$&$$Tl4W"24@Jr|`$VPKEEE$$$$$$$$ $$qq$$$Tl4  U 1 hn " $,:FHJLxĿzupkfa\X    %  )  ,  /  2  5  8  =  S  T  UV  \  c  g  k  o  s  w  {                      "ZTT$$$$$Tl4  U 1 hn "l`$$$  $,:F$$$$$ FHJLx`ZZUOOOOO$$$$$$$$$$Tl4  U 1 hn "   ZTTO$$$$$$$Tl4  U 1 hn "  $$$  &2>@JT|&ÿzupkfa\W  j  n  r  v  {                                                      " &2>@Z $$Tl4  U 1 hn "  $$$ @JT|$$$$$$$$ $$qq$ &`ZZUOOOOO$$$$$$$$$$Tl4  U 1 hn "l` &.6DPRTV  $%&'(Ŀzupkgda^                              $  '  *  -  0  3  8  N  O  PQ  W  ^  b  f"&.6DPRTVZTTO$$$$$$$Tl4  U 1 hn "  $$$ Z$$Tl4  U 1 hn "  $$$   $$$$$$$$$ $%&'(t`^^^W$$$$Tl4  U 1 hn "  (tuvw{vqlgb]Y                  /  56  7  :  >  ?  I  P  Q  T  X  Y  c  j  k  lm  s  x        "tuvw`$q$E$$l4\M "``$$$$$$l4"lc`Y$q$$$qq$$$l4 M [<"  $$$q$  qjg$qq$$$l4 M [<"l$q$  "').27:;<,6:DLV^hnprĿzupkfa]X  OP  S  X  \  a  d  i  k  p                                            " "').27:;<,6qjg$qq$$$l4 M [<",$q$ 6:DLV^hnprqjg$qq$$$l4 M [<",$q$ qjg$qq$$$l4 M [<",$q$ "&08BFHR&068:fĿzupkfb]X                    ¿  ڿ  ۿܿ  ߿                      !  %  *  ,  1  4  9  N""&08BFHRqhe$$qq$$$l4 M [<",$q$ qnn$$$l4 M [<"l$q$ &068:fpvqnn$$$l4 M [<" $q$ fpvFPV`dnvĿzupkgda^[                  /  01  4  9  =  B  E  J  M  R  f  gh  k  p  t  y  }      #qnn$$$l4 M [<" $q$ FPV`dnqnn$$$l4 M [<" $q$ nv*qoooooj$$$l4 M [<" $q$ *,.8BDFR\hrtvz (02D|wrmhc_Z  $%  )  .  2  7  :  ?  B  G  QR  \  ^  h  j  t  v                        "*,.8BDFR\hr0`:$$l4FqA `$$$$$$l4A rtvz$$$P$$l4rq  A   (0yyyyyyyy$q$$|$$l4 qR  A  02DNPZ\dfnpxxxxxxxx$q$q$z$$l qR  A  DNPZ\dfnpr  $,.68Ŀzuqlgb]X                    ½  ƽ  ǽ  ˽  ޽߽                                  "prxxxxxxxxx$q$q$z$$l qR  A    $,.68}xq$z$$l qR  A $q$ 8@BJLNPRTbL6jlnprtvzupkgb]  p  tu  |                    ÷  ٷ  ڷ۷  Wϻ OQy        "8@BJLNPRTb}{{{tooodhdhz$$l qR  A $q$ bL6jL$$$($$Tl"4#$dh tBXh~T^@D @BSWstDb$ B     z            . J     j>5 j< j5 j<5CJOJQJ j[ j> j955CJOJQJ jb5CJLjlnprtvL$$$_$$Tl"4ֈ 1 #`````Dzzzzzz $q<<$<<$$qq$j$$Tl"4֞ 1  #      .>LXdprtĿ~wrmhc^Y  ٶ  ߶                      &  .  3  45  ;  A  G  N  V  ^  b  cd  e  f  g  h  i  j!|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l .>LXdprt|qqqqqqn$ $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #,  &xu$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$  &2>@BXhxþ~yupkfa\W  4  ;  C  L  P  QR  S  T  U  V  W  X  ^  gh  n  t  z                      Ƕ  Ѷ  ҶӶ"&2>@BXhxxq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ X|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, *6|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l *68:DTdr~"2@LXdfh~~ytokfa\W  v  ~                      Ƶ  ̵  ҵ  ٵ                        !"  (  ."68:DTdr~|qqqqqq|q $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, "2@LXxu$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ Xdfh~xq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ ,8DPRT^n~Ŀ{vqlgc^Y                        !  '  .  6  >  B  CD  E  F  G  H  I  J  P  UV  \  b  h  o"H|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, ,8DPwwwwww $q<<$<<$$s$$Tl4ִ 1  #l PRT^n~wwwwwww $q<<$<<$$s$$Tl4ִ 1  #  ,<LZfr~HĿ~zupkfaWG  ?@  GH  N  T  Z  a  i  q  |  }~                      Ŵ  ̴  Դ  ܴ!,<LZfr~w<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$ r~~{$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$ H@]XXQXXdhdh&$$Tl4# q<<$s$$Tl4ִ 1  # 2\^|@ 6L$$$($$Tl"4#$$<dhdh  & Fdh2\^|@ 6789:;<BIJǽzuqlgb]XSNJt  {                    ¢  آ  ٢ڢ  W X   ͫ            $  C  6789:;<BIL$$$_$$Tl"4ֈ 1 #`````IJSW_gntz~~~~~~ $q<<$$$qq$j$$Tl"4֞ 1  #      JSW_gntz~yupkfa\W        ơ  Ρ  ϡС  ֡  ܡ                      &  .  ;  <=  C  I  O  V  ^  f  j  s!uuuuuu $q<<$$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l uuuuuun<<$ $q<<$$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, !"#4Lxq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ !"#456>GOV\bhij}BRbp||wrmhc_Z    Ǡ  ͠  Ӡ  ڠ            #  )  0  8  @  S  TU  [  a  g  n  v              "456>GOV\bh $q<<$ q<<$$qq$1$$Tl40#, hij}zoooooo $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, BRbp|Xzoooooo|h<<$ $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, (4@BDbt "FHJZ{vrmhd_Z                    &  .  /0  6  <  B  I  Q  Z  i  jk  q  w  }            "(4@ $q<<$ q<<$$qq$1$$Tl40#, @BDbtzooooooz $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #,  "FPxq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ FHJZl| $q<<$ q<<$$qq$1$$Tl40#, Zl|   " $ B R b p |             Ŀytoje`[W        '  /  7  ;  @A  G  M  S  Z  b  j  y  z{                      Ɵ  ͟  ՟  ޟ"   " $ B zooooooz $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, B R b p |          xu$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$        # ) / 5 ~w<<$$s$$Tl4ִ 1  #l $q<<$     # ) / 5 6 7 D E F N W _ f l r x y z             {vqmhc^Y  4  =  Q  RS  Y  _  e  l  t  }                  Ş  ƞǞ  Ԟ  ՞֞  ܞ               "5 6 7 D E F N <QH q<<$1$$Tl40# <<$$s$$Tl4ִ 1  # N W _ f l r x y z      ~u q<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$            ~u q<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$          $ - 5 < B H N O P e m u |             |wrmhc^Y  C  I  O  V  ^  f  {  |}                  Ý  ɝ  ϝ  ֝  ޝ                %  ,"      $ XQH q<<$1$$Tl40# <<$$s$$Tl4ִ 1  # $ - 5 < B H N O P e m u |  ~u q<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$              ~uP~ q<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$            * , . J Z j x               pr|wrmid]YS  %                  Ü  ɜ  Ϝ  ֜  ޜ                    '  ()  ;  <="          *  $q<<$ q<<$$1$$Tl40# <<$ * , . J Z j x        uuuuuuu $q<<$ q<<$$s$$Tl4ִ 1  #         pxq$$>dh<s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$  pr`&d&1(2h4j4v4z466=)>?>@>>>>>> ?7?V?W?`?????@&@@@@ AbAAF0HY.Zx\|\cdddeeff>gngggNhzhhiViiijZjjjkyf{$N j>55CJOJQJ jb CJOJQJ59 j> j< jOJQJ5CJ CJOJQJOprX:$$l4F&p#`$<<$<<$$$$l4p# r #$/38=BGLQRSrw{vqlhc^Y          Ě  ɚ  Κ  Ӛ  ؚ  ܚ                    !  %  +  0  4  ;  <=  B  G  I  R" # $<<$<<$f$$l4֞J &p#  #$/38=BGLQzoooooo $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p# QRSrw|zoooooo $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#l w| Ŀ{vqlgb^Y                $  %&  +  0  5  :  ?  D  H  IJ  O  T  Y  ^  c  h  y  z{          "zooooooz $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, vo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, $<<$  ",6@JT^vo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, $<<$ ",6@JT^`b|  "$HR\fpzĿ{vqlgb]X  8  =  B  G  L  Q  c  de  j  o  t  y  ~                    ę  řƙ  ˙  Й  ՙ  ڙ  ߙ    "^`b|zooooooz $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#,   "$HR\fvo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, $<<$ fpzvo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, $<<$ ",6@JT^`b{wrmhc^Y                          Ę  ŘƘ  ˘  И  ՘  ژ  ߘ                  #  '  23"",6@JT^|||||| $<<$<<$q$$l4ִ7J &p#l ^`b|||||||| $<<$<<$q$$l4ִ7J &p#   *4>HR\fh||<<$q$$l4ִ7J &p#  $<<$  *4>HR\fhj"$&NXb{vqmhc^Y  ɗ  Η                            %  *  /  @  AB  G  L  Q  V  [  `  o  pq  v  {"hj|q$$l4ִ7J &p#  $<<$<<$"$&NXblv|||<<$q$$l4ִ7J &p#  $<<$blvV!$&)/0001(1B1|11ĿukaWM7  &T  %a  $r  #  "  !  !ʓ}~                        ėV!$|ssll>dh>dhhq$$l4ִ7J &p#  $<<$<<$ $&)/0001(1B1|1111(2222 3!3@3N3 4,4D4h4dh  & Fdh & Fdhdh>dh111(2222 3!3@3N3 4,4D4h4j4=)>*>+>A>T>V>c>}>~>>ɿ{tpkfa\WRNI  )*  D  Q  S  f  |  }~  ރrs  1  0  /  .  -Ԉ  ,  +  *F  )b  (͉#  'h4j4=)>*>+>A>T>V>c>}>P$$$($$Tl"4#$$dh$dh }>~>>>>>>>>L$$$_$$Tl"4ֈ 1 #`````>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> ???#?)?/?5?6?½~ytoje`[Wr  x  ~                    Ă  ̂  Ղ  ݂  ނ߂                    $  %  &  '  (">>>>>>>>>>|||||| $q<<$<$$qq$j$$Tl"4֞ 1  #      >>>>>>>>>>|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l >>> ???#?)?/?5?6?7?`?h?|qqqqqqP|q $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, 6?7?`?h?p?w?}???????????????????@ @@@&@8@H@V@b@n@Ŀ{vqlgb]X  v  |                      ʁ  ށ  ߁                  $  *  0  7  ?  G  p  q"h?p?w?}???????????xq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ ?????????@ @xq<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ @@@&@8@H@V@b@n@z@|@@@@|qqqqqq|q $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, n@z@|@@@@@@@@@@@ AA,A:AFARA^A`AbAAAAAAAAABBEF0H{vrmid_X  D~^_      ŀ  ˀ  Ҁ  ڀ                  !  4  56  <  B  H  O  W  `  d  ij  p"@@@@@@@@ AA,A:AFARA~w<<$$s$$Tl4ִ 1  #l $q<<$ RA^A`AbAAAAAAAA~w<<$$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$ AABBEF0Hh[UUN$$dh($$Tl4# q<<$s$$Tl4ִ 1  # 0H2HDHHHRH\H^H`HnHvHHHHHHHHHHHHHHIII(I2ILCLHLMLRLWLXLYLbLgLlLqLvL{LLLLLLLL{vrmhc^Y   {  {  {  %{  &{'{  ,{  1{  6{  ;{  @{  E{  N{  O{P{  U{  Z{  _{  d{  i{  n{  r{  }{~{  {  {  {  {  {  {  {  {{  {")L*L5L9L>LCLHLMLRLWLzoooooo $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7J &p#, WLXLYLbLgLlLqLvL{LL|||||| $<<$<<$q$$l4ִ7J &p#l LLLLLLLLLLLLLLL|||||||| $<<$<<$q$$l4ִ7J &p# LLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLN$N.N8NBNLNVNXNZNnNxN{vqlhc^Y  pz  zz  {z|z  z  z  z  z  z  z  z  zz  z  z  z  z  z  z  z  zz  z  z  z  z  z  z  z  zz  z  {  {"LLLLLLLLLLLLLLL||<<$q$$l4ִ7J &p#  $<<$LLN$N.N8NBNLNVNXNZNnNxNNN|q$$l4ִ7J &p#  $<<$<<$xNNNNNNNNNNNNNNOOOO(O2Os  =s  <t  ;t  :1t  9tttt  8t  7u  6%u  58u  4u  3u  2"vYY.ZZ[F[t[[[["\x\cddddeeL$$$($$Tl"4J$$<dh  & Fdhdhdh$dhddeeeReTeVeXeZe\e^ejexezeeeeeeee f ff"f$f&f.f@fPf^fjfvffĿzupkfa\W  ln  rn  xn  n  n  n  n  nn  n  nn  n  n  n  n  n  n  n  nn  n  n  n  n  n  n  nn  o  %o  'o  9o  Oo"eeReTeVeXeZe\e^ejexeL$_$$Tl"4ֈ 1 J$`````$$ xezeeeeeeee f$~~~~~~ $q<<$$$qq$j$$Tl"4֞ 1  J$      f ff"f$f&f.f0zI@ q<<$1$$Tl40)J$, q<<$$qq$s$$Tl4ִ) 1  J$l.f@fPf^fjfvffffffffxo q<<$$qq$s$$Tl4ִ) 1  J$, $q<<$ ffffffffffffffgg"g.g:ggng~ggggggggghhh*h{wrmhc^Y  m  m  m  m  m  mm  m  m  m  m  m  m  n   n n  n  n  n  #n  +n  3n  5n  6n7n  =n  Cn  In  Pn  Xn  `n  dn  enfn"ffffffffgg"g.g:gxo q<<$$qq$s$$Tl4ִ) 1  J$, $q<<$ :ggng~gggggg |qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ) 1  J$, gggghhh*h6hBhDhNhzh|qqqqqqn$ $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ) 1  J$, *h6hBhDhNhzhhhhhhhhhii i.i:iFiRiTiViiiiiiiiiijj"jþ~ytokfa\W  l  l  l  ll  l  l  l  l  l  l  l  ll  m   m  m  m  m  'm  ?m  @mAm  Gm  Mm  Sm  Zm  bm  jm  m  mm  m  m"zhhhhhhhhhii i.i:i ~w<<$$s$$Tl4ִ) 1  J$l $q<<$ :iFiRiTiViiiiiiii~w<<$$s$$Tl4ִ) 1  J$  $q<<$ iiijj"j0jdh<dhs$$Tl4ִ) 1  J$  yyf{h{z{~{{{{{{{{{{{`:$$l4Fj #`$<<$<<$$$$l4#$9dh~{{{{{{{{{{{{{{| || |*|2|4|N|z||||||||||||}{vrmhc^Y  (c  -c  2c  Jc  KcLc  Qc  Vc  [c  `c  ec  jc  c  cc  c  c  c  c  c  c  c  cc  c  c  c  c  c  c  cc  c  c"{{{{| || |*|2| $<<$<<$f$$l4֞j F"#  2|4|N|z|||||||zoooooo $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"# ||||||}}}&}zoooooo $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#l }}}&}(}*}\}f}p}z}}}}}}}}}}}}}~~.~8~B~L~V~`~j~l~n~~~{vqlhc^Y  \b  pb  qbrb  wb  |b  b  b  b  b  b  bb  b  b  b  b  b  b  b  bb  b  b  b  b  b  b  c  cc  c  c  #c"&}(}*}\}f}p}z}}}}}}}zooooooz $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#, }}}}}}}~~.~8~B~L~vo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#, $<<$ L~V~`~j~l~n~~~~~~~~vo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#, $<<$ ~~~~~~~~ (2<>@nx",.0Ŀ{vqlgb^Y  aa  a  a  a  a  a  a  a  aa  a  a  a  a  a  a  b  b b  b  b  b  b  "b  'b  b  Cb  Hb  Mb  Rb  Wb"~~~ (2<>@nzooooooz $<<$<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#, nxvo<<$ $qq<<$q$$l4ִ7j F"#, $<<$ ",.0`jt~||<<$q$$l4ִ7j F"#l $<<$ 0`jt~Ҁ܀8BLV`jtvx́ցĿ{vqlgb]X  `  `  `  `  `  `  `  ``  `  `  `  a  a   a  a  a a  %a  *a  /a  4a  9a  >a  Wa  XaYa  ^a  ca  ha  ma  ra  wa  a"Ҁ܀8BL|||||||| $<<$<<$q$$l4ִ7j F"# LV`jtvx́ց||<<$q$$l4ִ7j F"#  $<<$  *4>HJLv  "$N{wrmh^P_  G````  `  !`  &`  +`  0`  5`  L`  M`N`  S`  X`  ]`  b`  g`  l`  `  ``  `  `  `  `  `  `  `  ``   *4>HJLv|q$$l4ִ7j F"#  $<<$<<$  ||<<$q$$l4ִ7j F"#  $<<$ "$N@Z}wocccccc  & Fdh & Fdh$dh $dhx9dhq$$l4ִ7j F"#  @ZԆ:VnʇHĺ~tj`VLB8]  []  Z]  Y]  X]  W]  V]  U ^  T)^  S=^  RP^  Q^  P^  O^  N^  M^  L_  K_  J-_  IL_  HԆ:VnʇHȐ̐dfhH  $($$Tl"4#$$dh  & Fdh  & FdhȐ̐dfhԑ  !%-5<BHNOP]em½{vqmha\W  BX  JX  WX  XXYX  _X  eX  kX  rX  zX  X  X  XX  X  X  X  X  X  X  XX  X  X  X  X  X  XX  AY CY  L] X]!NАҐ֐ؐd!%P]’ŒABʕThtugk̘ژ$%Frv̛"LN+8cghmYZԢH\ j j< j5 j<5CJOJQJ5CJOJQJ jb5CJCJ5Ghԑ  L  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $ !%-5<BHNvvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      NOP]emtzxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l mtzŒΒ֒ݒ $*06½zupkfa\W  wW  }W  W  W  W  W  W  WW  W  WW  W  W  W  W  W  W  W  WW  W  W  W  X   X  X  X   X!X  'X  -X  3X  :X"xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ŒΒ֒ݒzLm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $  $*06 $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, 678KS[bhntuvBRbp|ҔԔ֔(4@BDbt|wrmid_Z  vV  V  VV  V  V  V  V  V  V  V  VV  V  VV  V  V  V  V  V  W  1W  2W3W  9W  ?W  EW  LW  TW  \W  oW  pWqW"678KS[bhntvkkkkkk $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, tuvBRbp|Xvkkkkkk| $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ҔԔ֔(4@ $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#,  $ @BDbtʕvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, tʕܕ  (19@FLRSThqyĿ|wrmhc^Y  U  U  U  U  U  U  UU  U  U  U  U  U  U  V  V V  V  VV  V  $V  *V  1V  9V  BV  JV  KVLV  RV  XV  ^V  eV  mV"ʕܕ <tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  (19@FLR $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, RSThqyvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, Ɩ̖ҖӖԖ"()*?HPW]cijk|wrmhd_Z  T  TT  T  T  T  T  T  T  T  TT  U   U  U  U   U  )U  =U  >U?U  SU  TUUU  [U  aU  gU  nU  vU  U  U  UU  U"Ɩ̖ҖӖԖXtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ "( $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, ()*?HPW]cijkvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ȗїٗ %+,-<DLSY{wrmhc^Y  S  S  S  S  S  SS  T  T  T  T  T  %T  3T  4T5T  ;T  AT  GT  NT  VT  _T  gT  hTiT  {T  |T}T  T  T  T  T  T  T"Ptk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ȗїٗ $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#,  %+,-<vkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, <DLSY_efgkt|tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ Y_efgkt|Ęʘ˘̘ژ.6þ|wrmid_Z  R  "S  #S$S  *S  0S  6S  =S  ES  MS  [S  \S]S  cS  iS  oS  vS  ~S  S  S  SS  S  S  S  S  S  S  S  SS  S  S!Ęʘtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ʘ˘̘ژxmmmmmmP $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, .6>EKQWXYlt|zm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ 6>EKQWXYlt|™șΙԙՙ֙ Ŀ{vqlgb^Y  RR  "R  (R  .R  5R  =R  FR  QR  RRSR  YR  _R  eR  lR  tR  |R  R  RR  R  R  R  R  R  R  R  RR  R  R  R  R  R"|™șΙtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ Ιԙՙ֙ tmt  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ FVftΚޚ,<JVbnprvĽ}xsojc^Y  dQ  lQ  nQ  oQpQ  vQ  |Q  Q  Q  Q  Q  Q  QQ  Q  Q  Q  Q  Q  Q  Q  QQ  Q  QQ  Q  Q  Q  Q  Q  R  R!FVftz0md q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ Κޚ $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, ,<JVbnprvkkkkkk $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, rvțʛ̛ | oh  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $q$ țʛ̛ *6BNPR~ĜМҜԜ .:FRTV~½~ytojea\W  |P  }P~P  P  P  P  P  P  P  P  PP  P  P  P  P  P  P  P  PQ  Q   Q  Q  Q  !Q  )Q  AQ  BQCQ  IQ  OQ  UQ  \Q"*6BNPR~Ĝtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ĜМҜԜ .:FRTVtmt  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ V~Ɲҝԝzs$x$s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ~Ɲҝԝ"$&PtxƟȟʟ̟ΟПҟޟ#Ŀ{toje`[   O  O  O  O  'O  +O  0O1O  8O  >O  ?O  @O  AO  BO  CODO  ^O  kO  mO  O  O  OO  OO  =P>P  DP  JP  PP  WP  _P  hP!"$&PtxƟH$  $  $($$Tl"4#$&$$Tl4# Ɵȟʟ̟ΟПҟޟL$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````#)vvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      #)*+8@HOU[abcmu}Ġʠˠ̠ݠޠߠü|wrnid`[  INJN  [N  \N]N  cN  iN  oN  vN  ~N  N  N  NN  N  N  N  N  N  N  N  NN  N  N  N  N  N  N  N  NN  O!)*+8@HOU[axmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l abcmu}xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, Ġʠˠ̠ݠzLm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ݠޠߠ  $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, ߠ %-5<BHNOP(8HVbn|~ԢĿ{vrmhc^Y  EM  MM  VM  aM  bMcM  M  MM  M  M  M  M  M  M  M  MM  M  M  M  M  M  N  N  NN  N  #N  )N  0N  8N  @N  HN"%-5<BHNvkkkkkk $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, NOP(8HVbn|~\vkkkkkk| $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, Ԣ( $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#,  $ (*,J\lzģԣ%-4:@FG|wrmhc^ZzL  L  L  L  L  L  L  L  LL  L  LL  L  L  L  L  L  L  L  LL  L  L  M   M  M  M  *M  +M,M  2M  8M  >M"(*,J\lzvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ģԣ<tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ %-4:@F $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, FGH\emtzvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, GH\emtzƤǤȤܤݤޤ 3;CĿ{vqmhc^Y  K  K  K  KK  K  K  K  K  K  K  K  KK  K  KK  L  L   L  L  L  $L  8L  9L:L  @L  FL  LL  SL  [L  dL  xL  yL"\ghY]ʦ&TXީ8`x,.ȶ̶Nνҽ (*<>PR\bjlz| ">@hj j< j66 j<5656 CJOJQJ9H*56CJOJQJ5CJOJQJ CJOJQJ j j> j>55HƤǤȤܤXtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ܤݤޤ  $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, 3;CJPV\]^svkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, CJPV\]^s{å˥ҥإޥ Ŀ|wrmhc^Y  J  J  J  J  J  J  J  JJ  J  J  J  J  J  K  K  KK  "K  #K$K  *K  0K  6K  =K  EK  MK  bK  cKdK  jK  pK  vK  }K"s{Ptk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ å˥ҥإޥ $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#,  .vkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, .6>EKQWXY]fnu{ʦӦۦþ~yupid_Z  I  I  I  J  JJ   J  J  J  J  'J  /J  7J  8J9J  ?J  EJ  KJ  RJ  ZJ  cJ  gJ  hJiJ  oJ  uJ  {J  J  J  J  J  JJ!.6>EKQWXY]fnutm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ u{tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ʦӦۦxmmmmmmP $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, '/6<BHIJ]emtzŧƧǧҧڧ{vqlhc^Y  H  H  HH  I  I   I  I  I  $I  8I  9I:I  @I  FI  LI  SI  [I  cI  vI  wIxI  ~I  I  I  I  I  I  I  II  I  I  I"'/6<BHIJ]emzm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ mtztm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ŧƧǧҧڧtmt  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ڧ&6FT`lxz|̨ب,8½|xsnid_Z  *H  1H  9H  BH  FH  GHHH  NH  TH  ZH  aH  iH  rH  vH  wHxH  H  HH  H  H  H  H  H  H  H  HH  H  H  H  H  H!&6FT`lxz|z0md q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ̨ب $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, ,8DPRTXzoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, 8DPRTXhxީ $024`pþ|wrmid_Z  PG  eG  fGgG  mG  sG  yG  G  G  G  G  GG  G  G  G  G  G  G  G  GG  G  G  G  H   H  H  H  HH  H  $H!Xhxީ  tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ $024`ptm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ &468xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, &468`p~tvxNPXZtv½~zupkfa\X=  =  >  >  >  >  >>  c>d>C?CCDDDFF  FF  F  F  F  G  G  G  $G  %G&G  -G  3G  9G  @G  HG"8`p~zs$x$s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ~tvxNPXZtv$$&$$Tl4,"$$dh&$$Tl4#ƽԽֽ $ÈbD[$$TlֈX h,"$$<$$Tl4F ," ƽԽֽ $>\vxʾھ   4H\^Ŀ{wpib[V  =  =  &=  0=  :=;=  C=  K=  S=  [=  c=  k=l=  p=  t=  x=  |=  =  ==  =  =  =  =  =  ==  =  =  =  =  =  =!$>\vxd$[$$TlֈX h,"$$ ʾھ $[$$TlֈX h,"   4H\^`brq$q$[$$TlֈX h,"^`br̿ο "$&(*RT|~|wrnid_Z  i<  j<  ~<  <<  <  <  <  <  <  <<  <  <  <  <  <  <<  <  <  <  <  <  <<  <  <  <  <  =  ==  ="̿ο$[$$TlֈX h," "$&dq$[$$TlֈX h,"&(*RT|~L$q$[$$TlֈX h," Jjl4RlpJL`JN`dvz "<Z T|}uv j<mH  jb5 j>6 CJOJQJ9566 j>V JLNPRTV|wrmid_Z  ;  ;  ;;  ;  ;  ;  ;  <  <<  <  <  <  <  <  0<1<  2<  3<  4<  5<  6<  ?<@<  A<  B<  C<  D<  E<  R<S<  T<  U<"<q$9$[$$TlֈX h,"$  JLNPRTVll$q$9$[$$TlֈX h,"  "8:<>lq$[$$TlֈX h,"$   "8:<>@`b(LNPb|wrmhd_Z  ;  ;;  ,;  >;  P;  Q;  c;  d;e;  f;  g;  h;  q;  r;  {;|;  };  ~;  ;  ;  ;  ;;  ;  ;  ;  ;  ;  ;;  ;  ;  ;">@`b\,q$$[$$TlֈX h,"(LNPbdvq$[$$TlֈX h,"$ bdv<>^~|wrmhc_Z  F:G:  H:  I:  J:  K:  T:  ]:^:  _:  `:  d:  h:  l:  p:q:  :  :  :  :  :  ::  :  :  :  :  :  ::  :  ;  ;  ;"<>^~ $q$[$$TlֈX h,"L$[$$TlֈX h," $&(*Fbd\l$[$$TlֈX h," $&(*FbdfhjlJLrJL|wrmhc^Z9  19  29  39  49  J9  K9L9  M9  N9  a9  t9  9  99  9  9  9  9  9   : :   :   :  :  :  :  +:,:  -:  .:  9:  ::  E:"dfhjlJLr<[$$TlֈX h,"$JLd|lq$[$$TlֈX h,"$Ld|&024:@FLRTVXZzslgc^ZU88  88  8  8  8  8  8  88  8  8  8  8  8  88  8  8  8  8  8  88  8  8  8  9  9  9&024:@FLRTlD[$$TlֈX h,"q$q$TVXZlnVXZ\vppppppppp$dh&$$Tl4,"q$[$$TlֈX h," lnVXZ\^`68:BPXfn|~,.6þzupkfa]X  ).*.  8.  F.  T.  c.  r.  ..  .  .  .  .  .  ..  .  .  .  .  .  ..  ///////01M3i5"\^`68:BPXfɄ<$$Tl4F ,"$$&$$Tl4," $ 9r $dhfn|~,`[$$TlֈX h,"$$ ,.6>FNV^d$[$$TlֈX h,"6>FNV^`prHr|wrmhc^Zo-  p-  q-  r-  -  -  --  -  -  -  -  -  --  -  -  -  -  -  --  -  -  -  .  .  ..  .  .  .  !.  %."^`prT$[$$TlֈX h,"|q$9$$[$$TlֈX h,"Hr"$&(*df  $q$9$[$$TlֈX h,""$&(*df "$&(:<NPRTĿ{wrmhc^Y  ,  ,  ,  ,  ,  ,,  ,  ,  ,  ,  ,  ,,  ,  ,  ,  ,  ,  ,,  ,  ,  ,   -  -  +-,-  --  .-  /-  D-  Y-  n-"flq$[$$TlֈX h,"$  "$&(:<NPRTVX|\,q$$[$$TlֈX h,"TVX|$&8:<Zx<>@`|wsnid_Z  p+  +  +  +  ++  +  +  +  +  +  ++  +  +  ,  ,  ",  #,$,  -,  .,  7,  @,  I,  J,K,  ],  ^,  p,  ,  ,  ,,"$&8q$[$$TlֈX h,"$ 8:<Zx<>@` $q$[$$TlֈX h,"D[$$TlֈX h,"$  Lxz|~.BV|wrnid_Z  ~*  *  *  **  *  *  *  *  *  **  *  *  *  *  *  ++  +  +  +  0+  F+  \+]+  ^+  _+  j+  k+  l+  m+n+  o+" Lxz|~lp$[$$TlֈX h,".BVWXYZoL [$$TlֈX h,"$VWXYZozupkfa]V  ))  )  )  )  )  )  ))  )  )  )  )  )  ))  )   *  *  "*  #*  $*%*  &*  '*  <*  Q*  f*  g*h*  i*  j* \q$$[$$TlֈX h,"$  \<q$$q$[$$TlֈX h,"  TVpfhjlnprt"$,:BP|xsnje`[V        " #  0  = >  H I        !!'|( ) )0)1)2)3)  ))  )  )  )  )  )!  TVpfhjlxrrrrrrrrrr$dh&$$Tl4,"q$[$$TlֈX h," vt48JN24NPxz89O N(*   N     "&bxz$&l5mH  j>CJCJ j>9CJOJQJOJQJ CJOJQJ9 j@` l . 0 8 F N \ ^  !!&!d!f!!!~yupkfa]             < =  D  H  O  S T  b  o p     5 fgLM  N  ~    ":<>@` l$$dh$$$l4,"$E$$l4\," l. 0 @ D V Z \ ^ !!!!""D#F#$ $f$h$$$*%,%%%%% & &&&+&,&b&c&&&&&'9:::u:y:::::::;;;;><T<"=2===>>H>Q> j55 jCJ9CJCJ9CJOJQJ CJOJQJH . 0 8 F N \ Lp\/$$l40b"$$$l4"$$$$$l4" \ ^  !!&!d!f!!H$/$$l40b"$$C$$l\Ob"!!""""""@#B#D#mhE$$l4\Ob"$$$E$$l4\Ob" !""""""@#B#D#F##$$$ $`$b$d$f$h$$$$$$$%&%(%*%,%%%%%}xsoje`[                          7 8  9  :  ;  f g  h  i             " #  $  %  a   "D#F##$$$ $`$b$d$f$h$$$$$$$%&%(%*%$E$$l4\Ob"*%,%%%%%%%%%%%& & & &$C$$l\Ob"%%%%%%%& & & & &(&)&*&+&,&_&`&a&b&c&&&&&&&&&&&''V+~ytokd`[                           ? @  A  B  C  _ `  a  b  c             " & &(&)&*&+&,&_&`&a&b&c&&&tC$$l\Ob"$C$$l\Ob" &&&&&&&&&'t(q$C$$l\Ob"C$$l\Ob"$ ''V+0b29::::/:1:>:X:H$  $  $($$Tl"4# $$dh$$$l4" V+0b29::::/:1:>:X:Y:Z:[:\:]:^:d:k:l:u:y::::::::::::Ŀ}xsojc^Y                                        -  :  <  N  c  de  :!X:Y:Z:[:\:]:^:d:k:L$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````k:l:u:y:::::::vvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      ::::::::::xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l :::::::::::; ;;;;;";*;1;7;=;C;D;E;:<<<><T<f<v<<<<<½zupkfa\W                  &  '(  .  4  :  A  I  R  Z  [\  b  h  n  u  }              ":::::::; ;;;;xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ;;";*;1;7;=;C;D;E;:<z|m $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ :<<<><T<f<v<<<<< $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, <<<<<<<=== ="=2=D=T=b=n=z============>>>>>%>|wrmid_Z        &  ,  2  9  A  J  R  ST  a  bc  i  o  u  |                        "<<<<<<<=== ="=2=vkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, 2=D=T=b=n=z=====<tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ========>> $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, >>>>%>->4>:>@>F>G>H>\>vkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, %>->4>:>@>F>G>H>\>e>m>t>z>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>Ŀ~ytoje`\W  ;<  B  H  N  U  ]  f  n  op  v  |                                      "Q>R>\>>>>>>>@,@@@ZA^AAAjGGH&HH IvVVhXjX\\f ftgvgmmmm?nCnnn{nnnnnnnnn_o`ooppprrrrrrrNsVsssFtNtuu^uufvvzz j5 j<5CJOJQJ jb5CJ j j< j>56CJOJQJ CJOJQJ5CJOJQJ5 j>5J\>e>m>t>z>>>>>>>>>tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ >>>>>>>>>>>>>tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ >>>>? ????#?$?%?,@xmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, >>? ????#?$?%?,@>@N@\@h@t@@@@@@@@@@@@@@@@AA$A{vqmhc^Y  w                                                    $  ,  :!,@>@N@\@h@t@@@@@0tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ @@@@@@@@@@ $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, @@@AA$A2A>AJAVAXAZA^Azoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $A2A>AJAVAXAZA^AnA~AAAAAAAAAB BBBBBB=BFBNBUB[BaBgBhBiB½|wrmhc_Z                                '  ()  /  5  ;  B  J  R  T  UV  \  b  h  o!^AnA~AAAAAAAAAB Btm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ BBBBBB=BFBNBUB[BaBgB,tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ gBhBiBBBBBBBB(xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, iBBBBBBBBBBBBBBBBBBB:DJDZDhDtDDDDDDDDEEE(EĿ{vqlgb]X  s  y                                    !  )  1  N  OP  V  \  b  i  q  y  "BBBBBBBBBB xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, BBB:DJDZDhDtDDD4xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, DDDDDDEEE(E8xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, (E*E,ElE~EEEEEEEEE FF(F4F@FNFPFRFFFFFFFFFFG$G4GBGNG{wrmhc^Y  `  g  o  x                                     !  '  -  3  :  B  K  k  lm"(E*E,ElE~EEEEEEEEE0xmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, E FF(F4F@FNFPFRFFFFFtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ FFFFFFG$G4GBGNGZGfGtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ NGZGfGhGjGGGGGGGGGH&H6HFHTHbHnH|H~HHHHHHHHHHH I0I~ytokf_Z  q                                              $  ,  L  MN  T  Z!fGhGjGGGGGGGGGH,xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, H&H6HFHTHbHnH|H~HHHHzmf  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ HHHHHHHH I0I@INIZItm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ 0I@INIZIfItIvI@JBJTtVvVVVeimmmmmmmmmnnnnnnn n&n-n~zupkfa\W                      "  7  89  }~//  FG  N  T  Z  a  i"ZIfItIvI@JBJTtVvVzTNNN$dh&$$Tl4#$x$s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $vVVVeimmmmmmmmmnnH$  $  $($$Tl"4# $$dhnnnnnn n&n-nL$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````-n.n?nCnKnSnZn`nfnlnmnnn{nnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnzuqlgb]X        &  '(  .  4  :  A  I  Q  [  \]  c  i  o  v  ~                      !-n.n?nCnKnSnZn`nfnlnvvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      lnmnnn{nnnnnnnxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l nnnnnnnnnnnnxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, nnnnnoo ooo ozLm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ noo ooo o!o"o*o3o;oBoHoNoToUoVoioqoyoooooooBpRpbppp|pppp|wrmhc^Z    %  +  2  :  B  m  no  u  {                                      " o!o"o*o3o;oBoHoNoTo $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, ToUoVoioqoyoooooooBpvkkkkkkXv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, BpRpbppp|ppppppPtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ppppppppq qq$q&q(qDqTqdqrq~qqqqqqqqqqrrrrr,rsJsLsNsVsfsvsssssssĿ|wrmhc_Z                                              !  *  +,  2  8  >  E!JrVrbrnrprrrrrrrrrrtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ rrrrss&s2s>sJsLsNsVsxmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, Vsfsvssssssssssttm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ssssttt*t,t.tBtDtFtNt`tpt~ttttttttttttuuuuu(uĽ}xsojc^Y                              $  +  3  <  @  AB  L  MN  T  Z  `  g  o  w  !ttt*t,t.tBt0tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $BtDtFtNt`tpt~tttt $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, tttttttttuuuuzoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, uu(u6uBuNuZu\u^uuuuu tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ (u6uBuNuZu\u^uuuuuuuuuuv v0v>vJvVvbvdvfvvvvvvvvvvDw½~ytojea\W                  0  12  8  >  D  K  S  [  q  rs  y                      "uuuuuuv v0v>vJvVvbvtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ bvdvfvvvvvvvv(xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, vvvDwTwdwrw~www@xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, DwTwdwrw~wwwwwwx xxxx"x#x$xPxXx`xgxmxsxyxzx{xxxxxxxxxĿ{vqlgb]Y                              ?  @A  G  M  S  Z  b  k                "wwwwx xxxx"x\xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, "x#x$xPxXx`xgxmxsxyx\xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, yxzx{xxxxxxxx@xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, xxxxxy yyyyXxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, xxxxy yyyy y!yLyUy]ydyjypyvywyxyyyyyyyyyyyyz zzzĿ{vqlgb]X  T  Z  a  i  r                                  B  CD  J  P  V  ]  e  n    "y y!yLyUy]ydyjypyvywyxyy\xmmmmmm<x $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, yyyyyyyyyyyz zXtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ zzzzzzznzozxP($$Tl"4# $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $zzzzznzozpzzzzzzzzzzzzzzzz{ {{{ {&{,{-{.{J{R{Z{þ~ytpkd_Z      5  67  =  C  I  P  X  `                                DFGH  N"znz.{J{u{{{{||H|j||||}1}Q}}}}}}(~n~~ؗ0EFߘ!LPQTjrʛ26֜BUnز j< j> j6CJOJQJ j5 j<5CJOJQJ jb5 CJOJQJ5CJOJQJ5CJLozpzzzzzzzzzzzzzzL_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $  $zzz{ {{{ {&{,{vvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      ,{-{.{J{R{Z{a{g{m{s{xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l Z{a{g{m{s{t{u{{{{{{{{{{{{{{{{||||%|-|4|:|@|F|G|H|½zupkfa]X    #  )  /  6  >  F  `  ab  h  n  t  {                                 !s{t{u{{{{{{{{{{{xmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, {{{{{{||||%|-|4|tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ 4|:|@|F|G|H|j|s|{|||||8tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ H|j|s|{||||||||||||||||}}}}#})}/}0}1}Q}Z}b}i}o}u}{voje`[V            2  34  :  @  F  M  U  ]                                  !||||||||||||}8xmmmmmm4x $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, }}}}#})}/}0}1}Q}Z}b}i}0tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ i}o}u}{}|}}}}}}}}}}<tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ u}{}|}}}}}}}}}}}}}}}~~ ~$~&~(~n~~~~~~~~~~&üzuplg`[V                  $  ,  O  PQ  S  Y  _  f  k  t                      !}}}}}}~~ ~$~&~(~n~ xmmmmmm8x $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, n~~~~~~~~~~&40tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ &4@LXZ$&ؗ012HZ\izupkgb[                            1  23  wkPQ          !4@LXZ$&zTLL$dh&$$Tl4#$x$s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ؗ012HZ\iL$  $  $($$Tl"4# $$dh L$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````ʢјטݘvvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      ʢјטݘޘߘ !)18>DJKLT]elrx~½|wrmhc^Y                    %  +  2  :  B  L  MN  T  Z  `  g  o  w                !ݘޘߘ xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l !)18>DJKLxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, LT]elrx~z|m $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ~4FVdp|̚ښ$4BNZfhjr|wrmid]X        &  ,  2  9  A  J  R  ST  Z  `  f  m  u  ~                        "4FVdp| $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, ̚ښvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $4BNZfhjrtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ƛțʛ $%&0126?GNTZ`abfnv}½|xsnid_Z  V  ]  e  m  q  rs  y                                            !ƛțʛ $tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ $%&01260vE@q$1$$Tl40)#, q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #,6?GNTZ`abfnv}toq$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ }toq$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ֜ߜ%,39@ABU]þzupkgb]X  ~                                        #  )  0  8  @  B  CD  J  P!֜ߜxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, %,39@xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, @ABU]elrxxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ]elrxfhlnزڲX26PĿ}xsnid`[  !"  <  I  K  ]  r  st  wxV      $  *  1  9  A  R  ST  [  a  g  n  v!xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, fhlnزڲ\TNNNN$dh$dh&$$Tl4# x$ 9r s$$Tl4ִ) 1  #,X  ޻+VZ[`Nt|ltBZEb=>~rtR^ qu, j<6CJOJQJ CJOJQJ j<5 j55 j<5CJOJQJ5CJOJQJ jb5CJ j>JڲX26PH[L_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $  $($$Tl"4#$$dh ޻xqf $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #     $  $  $ ޻ +3;BHNTUV`hpw}½|upkfa\W  a  g  m  t  |                    Ʒ  Ƿȷ  η  Է  ڷ                       ! +3;BHtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l $q  $ HNTUV`hpw}tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ мѼҼڼ (/6<CDEBR|wrmid_Z  t              Ķ  ̶  ߶                    %  &'  -  3  9  @  H  Q  Y  Z["мmLs$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ $qq  $ мѼҼڼ $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#,  (/6<CDEBvkkkkkk\v $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, BRbp|Ptm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ Rbp|¾Ҿ&(*FXhvο޿|wrmhc^Y            Ƶ  ǵȵ  ε  Ե  ڵ                    #  ,  4  56  H  IJ  Q  W  ]  d  l"¾Ҿ& $q  $ q  $ $qq  $1$$Tl40)#, &(*FXhvvkkkkkkv $q  $ q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ο޿.>Ltm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ .>LXdprt|,8DPRThjlüzuplgb^Y                    ,  -.  4  :  @  G  O  W  [  \]  c  i  o  v  ~        !LXdprt|tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ,8DPRTxmmmmmm0 $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, Thjlt $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, q  $ lt '.4:@ABZbjqw}þ}xqlgb]X    $  +  3  ;  S  TU  [  a  g  n  v  ~                          ô  ʴ  Ҵ  ۴  ߴ! zoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, '.4:@ABZbjq tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ qw}@tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ }#)*+W_gntz{vrmhc^Y              !  '  .  6  >  j  kl  r  x  ~          ³  ȳ  γ  Գ  ۳          "#)Xxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, )*+W_gntz\xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, @IQX^djkl{vqlhc^Y    ұ  ӱԱ  ڱ            )  *+  1  7  =  D  L  U                  ϲ  вѲ  ײ  ݲ  "@xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, @IQX^djXxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, jkl\xmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, +3;B<tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ +3;BHNTUV#%2LMNĿzupkfa]X  HI  c  p  r                      ?  @A  G  M  S  Z  b  j              "BHNTUVXtm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ #%2@]HVMMMM$  $  $($$Tl"4#H$s$$Tl4ִ) 1  #,2LMNOPQRX_L  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $ NOPQRX_`i"*17=CDĿytoje`[WR  X  ^  d  k  s  {                  ֯  ׯد  ޯ            ,  56  =  C  D  E  F  G"_`ixvvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l "*17=CDEbxmmmmmm x $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, DEbjrytvxNPR^ ½~ytmid_Z        YZ[    Ǯ  ͮ  Ӯ  ڮ                 #  +  3  P  Q!bjry$tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ tvxzTNN$dh&$$Tl4#$x$s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $NPR^ +EH$  $  $($$Tl"4# $$dh+EFGHIJKQXYqu}|wrmid_[      Ş  ˞  ў  ؞                      $  <=  D  J  K  L  M  N  OP  j  w  y!EFGHIJKQXL$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````XYqu}vvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l PxG> q  $1$$Tl40)#,  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #,  .6>EKQWXYhpx,<LZfĿ{voje`[  ՝  ܝ                  %  -  <  =>  D  J  P  W  _  g  u  vw  }              !  .6>Etk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ EKQWXYhpxtk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ,<LZfr~xmmmmmm0 $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, fr~&4@LZ\^btþ}xsnid_['  -  3  9  @  H  Q  S  TU  \  b  h  o  w                          Ý  ɝ  ϝ! $q  $q$ $qq  $1$$Tl40)#, q  $ ^b(:n*.:>$~()0)2))))*\*v*m,,,,4-B---H.t...///&0|0082267H7J7N6OnPrPX\YYYTZ\Z[[](]~]] ^^k^m^^ j>5CJOJQJmH  jb5CJ956CJOJQJ56CJOJQJR&4@LZ\^bzoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, bt *0tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  *6BNPR(8HVbnz|FHJ68:Ŀ{vrmhc^Yݛޛߛ  DE  K  Q  W  ^  f  n                  ٜ  ڜۜ              %  &"*6BNPR0tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ (8HVbnz(xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, z|FHJ68:]WWWWWWW$dh($$Tl4#$x$s$$Tl4ִ) 1  #, np^$&~()) )4)X)\)v)))))))))Ŀ}ytoje`[  '}  (}  )}  *}  +}  ,}-}  G}  T}  V}  h}  }}  ~}}  }%&'SˆJK!np^$&~()) )4)X)H$  $  $($$Tl"4# $$dhX)\)v))))))))))L  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $ ))))**&*4*@*L*X*Z*\*v*********++ + +0+@+N+Z+f+r+t+v+ü}xsnid`[  H|I|  O|  U|  [|  b|  j|  r|  }|  ~||  |  ||  |  |  |  |  |  |  |  ||  |  |  |  |  |  |  }  }}  !}!)))**&*4*@*L*X*vvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      X*Z*\*v*******xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l ***++ + +|xG> q  $1$$Tl40)#,  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, +0+@+N+Z+f+r+t+v+++++tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ v+++++++++++,,,,",(,),*,7,8,9,A,J,R,Y,_,e,k,l,m,,,,,Ŀ{vrmhc^Y  p{  x{  {  {  {{  {  {  {  {  {  {  {  {{  {  {{  {  {  {  {  {  |   |   ||  |  |   |  '|  /|  8|  G|"+++++++,,,,",(,tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ (,),*,7,8,9,A,<xG> q  $1$$Tl40)#,  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #,A,J,R,Y,_,e,k,l,m,,,,,tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ,,,,,,,,,,,,,,,,-- --- -&-,-2-3-4-B-J-R-Y-_-e-k-l-|wrmhc^Zz  z  z  z  z  z  z  z  zz  z  z  z  z  z  z  {  {{  {  {{  {  #{  ){  0{  8{  A{  U{  V{W{  ]{  c{  i{",,,,,,,,,,,,,tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ,,,,-- -PxG> q  $1$$Tl40)#,  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, --- -&-,-2-3-4-B-J-R-Y-tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ Y-_-e-k-l-m-|-------tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ l-m-|-------------------.. .,.8.D.F.H.t.....Ŀ}ytmhc^Y  y  y  y  y  y  yy  y  y  y  y  z   z  z  zz  %z  +z  1z  8z  @z  Hz  [z  \z]z  cz  iz  oz  vz  ~z  z  z  z!------------xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, --.. .,.8.D.F.H.t...zm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ........0tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $..........//"/./://F/V/f/t//////////////þ}xsnid_[ y  y  y  y  "y  *y  2y  4y  5y6y  /F/V/f/t///////zoooooojq$ $q  $q$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, /////////&060F0T0 tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ //&060F0T0`0l0x0z0|0000000001*1:1J1X1d1p1|1~1111222{wrmhc^Y  w  x   x  x  Bx  CxDx  Jx  Px  Vx  ]x  ex  mx  x  xx  x  x  x  x  x  x  x  xx  x  x  x  x  x  x  y  y!T0`0l0x0z0|00000000tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ 001*1:1J1X1d1p1|1~111xmmmmmmpx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, 11222(24262822222tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ 2(2426282222222222b3t333333334 404>4J4V4b4d4f4444{vqmhc^Y  v  v  v  vv  v  v  v  v  v  v  %w  &w'w  -w  3w  9w  @w  Hw  Qw  w  ww  w  w  w  w  w  w  w  ww  w  w"222222b3t333333tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ 3334 404>4J4V4b4Xxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, b4d4f44444555pxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, 4455555~555555555,6<6L6Z6f6r6~667 7"7L7p7t777777Ŀzupkfb]X  u   u!u  ;u  Hu  Ju  \u  qu  rusu  uu  u  u  u  u  u  u  v  vv   v  &v  ,v  3v  ;v  Cv  sv  tvuv  {v  v  v  v"555~5555555lxmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, 555,6<6L6Z6f6r6~6\xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ~667 7"7L7p7t77@]HVMMMM$  $  $($$Tl"4# $s$$Tl4ִ) 1  #,7777777777L  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````$  $ 77777777T8f8p8~888888999 9999999NNN6O8ORXĿzupkfa\gfigiiiitt  utvt  xt  zt  |t  ~t  t  t  t  tt  t  t  t  t  t  t  u   uu  u  u  u  u  u!777T8f8p8~8888dvvvvvk $q  $ $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      888999 9999xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #l 9999NNN6O8O\TNNNN$dh$dh&$$Tl4# x$ 9r s$$Tl4ִ) 1  #,8ORX\Y^Y`YYYYYZH$  $  $($$Tl"4# $$dh X\Y^Y`YYYYYZZZZZ Z ZZ&Z(ZTZ\ZlZ|ZZZZZZZZZZZZ [[Ŀ~ytpkfa\W  }c  c  c  c  cc  c  cc  c  c  c  c  c  c  c  cc  c  c  c  c  c  d  dd  d  )d  +d  =d  Rd  SdTd  d"ZZZZZ Z ZZ&ZL$  $  $_$$Tl"4ֈ 1 #`````&Z(ZTZ\ZlZ|ZZZZZvvvvvv $q  $  $ $qq  $j$$Tl"4֞ 1  #      ZZZZZZZPxG> q  $1$$Tl40)#,  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #lZZ [[$[0[<[>[@[\[l[|[[tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ [$[0[<[>[@[\[l[|[[[[[[[[[[[ \\"\$\&\.\>\N\\\h\t\\\\\\{vqlhc^Y  b  b  bb  b  b  b  b  b  b  b  bb  b  b  c   c  c  c  )c  *c+c  1c  7c  =c  Dc  Lc  Tc  bc  ccdc  jc  pc  vc"[[[[[[[[[[ \\"\tk q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ "\$\&\.\>\N\\\h\t\\\\\xmmmmmmx $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, \\\\\\\\](]8]H]V]tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ \\\\\\\](]8]H]V]b]n]z]|]~]]]]]]]]]^ ^ ^ ^^^!^(^.^½|xslgb]X  a  a  a  a  a  aa  b  bb   b  b  b  b  %b  -b  Cb  DbEb  Kb  Qb  Wb  ^b  fb  nb  b  bb  b  b  b  b  b!V]b]n]z]|]~]]]]]]]]tm  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ]]^ ^ ^ ^^0vE@q$1$$Tl40)#, q  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #,^^!^(^.^4^:^;^<^@^H^P^W^toq$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ .^4^:^;^<^@^H^P^W^]^c^i^j^k^m^u^}^^^^^^^^^^^^^^^^^^|wrmid_Z  a  )a  *a+a  2a  8a  >a  Ea  Ma  Ua  ja  kala  ra  xa  ~a  a  a  a  a  aa  a  a  a  a  a  a  a  aa  a  a!W^]^c^i^j^k^m^u^}^^^^^toq$ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $ ^^^^^^^^^^^^xmmmmmm $q  $  $ $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, ^^_3_bbccnddhPiRiVinZnppssdtftuuyy}}~/349fg  0LP@BlnFJKP}~!#0P֠\BڣB6CJOJQJ j j<5CJOJQJ5CJOJQJ jb 5OJQJ5CJ j<9 j>5 CJOJQJL^^^^_ _____3_;_C_zm $qq  $s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $  $ ^^_ _____3_;_C_J_P_V_]_^_``jdldndddXghhhPiRimmnZn\nĿ~ytoje`[wYYYY[[4\5\6\\4^5^m^n^o^?`@`  ``  `  `  `  `  `  `  `  ``  `  `  `  a   a!C_J_P_V_]_^_``jduOI$dh&$$Tl4# x$ 9r s$$Tl4ִ) 1  #, $q  $jdldndddXghhhPiRimmnZn\nF|~~L$$$($$Tl"4#$$dh\nF|~~҃փ%&/9@GNTZ`abjryĿ}xsoje`[  2N  :N  BN  CNDN  JN  PN  VN  ]N  dN  kN  uN  ~NN  N  N  N  N  N  N  NN  N  N  N  N  N  NN  O^QRvY!҃փ%L$_$$Tl"4ֈ 1 #`````$$ %&/9@GNTZ`~~~~~~ $q<<$$$qq$j$$Tl"4֞ 1  #      `abjry|qqqqqq $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l y„ɄτՄۄ܄݄   !'-3|upkfa\W  wM  }M  M  M  M  M  M  MM  M  M  M  M  M  M  M  MM  M  M  M  M  M  M  M  MM  N  NN  N  N  $N  +N"l|KB q<<$1$$Tl40#,<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #,„ɄτՄۄ܄݄xo q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$    !'-3xo q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ 340>LZfr~>@@BDpĿ~ytojfaZ  `F  iFjF  qF  wF  xF  yF  zF  {F  |F}F  F  F  F  F  F  FF  GhHLL  0M1M  7M  =M  CM  JM  QM  XM  nM  pMqM!340>LZfr~~ssssss $q<<$<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, ~>@@_YYR$$dh&$$Tl4#<<$s$$Tl4ִ 1  # @BDpLpL_$$Tl"4ֈ 1 #`````$$$($$Tl"4# $+28>Dwwwwww $q<<$<$$qq$j$$Tl"4֞ 1  #     $$ $+28>DEFPW^ekqwxyĔŔƔʔҔٔ½~yupkfa\W  E  E  E  E  E  EE  E  EE  E  E  E  E  E  E  E  EE  E  F   F  F  F   F  *F  +F,F  2F  8F  >F  EF  LF  SF"DEFPW^ekqwuuuuuu $q<<$$$qq$s$$Tl4ִ 1  #l wxyĔ|qqqqqql| $q<<$<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, ĔŔƔʔҔٔθ $q<<$ q<<$$qq$1$$Tl40#,   !#*18>DJK0>LZfr~>@P|wrmid`[DD  DD  D  D  D  D  E   E  #E  %E&E  ,E  2E  8E  ?E  FE  ME  OE  PEQE  WE  ]E  cE  jE  qE  xE  |E  }E~E  E  E! zoooooo $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #,  !#*18>DJK0zooooool$ $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, 0>LZfr~>@zT&$$Tl4#<<$s$$Tl4ִ 1  #  $q<<$ @P֠ؠڠ*.H|~LcL_$$Tl"4ֈ 1 #`````$$$($$Tl"4#$$dh P֠ؠڠ*.H|~ޡ&4@LXZ\Ŀ~ytpkfa\W  >  >  >  >  >>  >  ?   ?  ?  ?  !?  4?  5?6?  J?  S?T?  [?  a?  b?  c?  d?  e?  f?g?  ?  ?  ?  ?  ?  ??  }@"ޡx{ <<$ 9r $qq$j$$Tl"4֞ 1  #     $$ ޡ&4@LX $q<<$ q<<$$qq$1$$Tl40#l XZ\ʢ֢zoooooo $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, ʢ֢آڢ BP^lx֣أڣ &2>xsnid_Z   >  >  >  >  &>  .>  8>  9>:>  W>  \>]>  c>  i>  o>  v>  }>  >  >  >>  >  >  >  >  >  >  >  >>  >  >  >!֢آڢ Bzooooool$ $q<<$ q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, BP^lx֣xo q<<$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ ֣أڣ &2> $q<<$q$$qq$1$$Tl40#l >@B`p~ĤԤ .<JVbnprȥzuqle`[V  H=  O=  V=  l=  m=n=  t=  z=  =  =  =  =  =  ==  =  =  =  =  =  =  =  ==  =  =  =  =  =  =  >  >>!>@B`p~ĤԤ~ssssss~s $q<<$q$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, B`Ĥ r̦l־ܾHFJjlz|~XZh j ^!`!SS6T8TUUdXfXVbXbccNuPuuvxxyy&~(~$&|~ʑؙڙ j99CJOJQJ CJOJQJ5CJ CJOJQJJԤ .<JVbxu$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ bnprȥԥxu$$qq$s$$Tl4ִ 1  #, $q<<$ ȥԥ̦ЦplH6F&##(3<T? CZ&afuuv½|wrmhc^Y)*{H#JKP "))).o16<<<<<  .=/=  5=  ;=  A="̦Цpl_YYYYTdh$dh&$$Tl4#<<$s$$Tl4ִ 1  #,lH6F&##(3<T? CZ&afuuvv,x $ & Fdh$dhdh $dhx 7vv,x.xZԈֈʑ̑F^`|v:&Ql9~vnf^VNj  7        R    }  i  -     -uv?@LM      ,x.xZԈֈʑ̑F^`|v:&Q & Fdhxdhxdhxdh$dhdh$hdh $ & Fdh$dh(*DFH`jkƶ_iƷ)*CO  @AlmW3\`b9df!y8ԻԱԱ6CJOJQJCJH*OJQJCJ5CJOJQJmH CJH*OJQJmH mH  jbCJOJQJmH CJOJQJmH 5CJOJQJ j>CJOJQJ CJOJQJ jQl9l)W4Rm\$ \ & Fdhxl)W4Rm\$ \ǿwog_WOG?  "b  !            t  "  6    Q        o  L      z  7      1:z8"y9:}T & Fdhx1:z8"y9:}ǿwog_WOG?  ::  9  8  7s  6  5D  4  3A  2  1  0V  /  .  -e  ,^  +  *  )  (  '  &  %  $D  #8@\^VXZxzPRb2L(*lp9CJOJQJ j>5CJ j>CJOJQJ jCJOJQJ jx  =  <<  ;TdF/TprD>\^$dhx & FdhxD>\^DpXZ&b2Lj2^|Nr.^FTt VXZ"89QRjk23KLd   T  S^^DpXZ&b2Lj2 dh 7@@ dh 7@@ dh 7 dh  dh 7]$dh2^|Nr.^FTt V dh 7@@ dh 7@@ dh 7@@VXZ"89QRjkh&`#$dh dh 7@@p89:MNOPRSfghikl»~j4= UVmH jEHUj3= UVmH jEHUjw3= UVmH j@EHUjm0= UVmH jEHUj-= UVmH jU OJQJmH 6OJQJmH  0JmHnH0J j0JU9CJOJQJ CJOJQJ/23KLde}~./0134GHIJLM`abcefy| j:EHUj= UVmH jEHUj= UVmH jEHUj= UVmH jEHUj= UVmH jSEHUj= UVmH jEHUjJ= UVmH jEHUjo= UVmH jU j EHU/de}~yz{|~ CJOJQJ jEHUj= UVmH jU jEHUjF= UVmH '0&P P. A!"#$%$&P P. A!"#n$%$&P P. A!"#$%$&P P. A!"#$%. A!"#$%`!N- Ƶ)MM_=/2L YxRJ@͝^<"b,D -w'\@ ,RO"w'CĄ%vyA%OCQy)se&4 kS*+kH3ݫ@(iQ?P>⋍ Fs3ɦ:W7ŃNްEhU7[*+{qBГ9CL\)Xf]xdտ6I\9kv20q_Qѣdt^M;>rϯk 7ghJcxDdL}r t`!l ` xSJABP|-"N!.pE  :J`swr^P0w.B@P}`I{2B$yfWyf0N҈ݵ>kk*%{Qdzd9e:doIy5[G ibۺ5+O5 E^/^@2؋i}dُ$cWBp`F#e ) =6Zfom\`1Ǧ;Sv0/ebǽDs`^Ga-"U&LkPfW!N'XҍuPAN} X]Z̗,6N8MX,~j. kf+^/g%NMS+ϫֱ@wְhS$z=t=&~F4߄%խ_ gG"YzMcrH~ uS$7Zt\Sy{_} '0|ͨ`!l>gC2$A` :x?hA߼yM@RA4 "V*7#\;0WD,F-]P),AR̢̛c7ޛo D!_ՈIIvf&!+ *A/yC˷6 pΕkLL.εͶC5&k]+3NO0>'UUoAc1UGgYެMף%[ZAQ*eo|`{Ӭk+"*{AM wŘHg )sբiw]ŋGҼ4*o ]9IJ+#m9?/ĸI53h3/:Wۆw(ty^ޮNNN&='JeUγdy_Vo)WWQϓܤuG=xrL'3a#Jq+S֜U#F:g"•~~#"Y1MLW#LW6P_uCݼJsיDm%zCi7[a%`!> ĶLL^i(`'8 xOSAgg_i_[6^z8y MMo&^xlbbB A߅6&psgv;y/gwf;]>~9'fLCxDaErQY>')z˿Eoo stG l壳m)?|__7x&R9Oӕ ;>g)Kc'eQᷩv6zv2tNހu;Β"X[kܻMTY^ ںoELB+{"R ƕZYzwg O n@'oˏU`Eۿ}!~Ӱ& pWuC\Q|QeiILo">|n ęj*zٽFͺo6`!(~wXim kO\, xOAlK)PZZKQh8 &&'h"Zd#,O$$< ?bAMΛnIIv}fߛ7W- Aptk^haIoXV٭w\̷RhEi$cS2"ȋw"Xb"sYbpHX[ r"e\2UBho'PB|Y9&e׮ k`O&N,R"phrbNv&ne, bP^*<^qK 9 <93ȇeM;QR{2jNڸ;eyTylc-YiƠAcP\y|4:uPY!t=ND ryIoj^%x=mG 歧9xį?_ȯ4{{h)UWsOZZfOWܼd_hpg.(5?L 3l#9txJ$ o9|1<})n>{{}Ys T>愝4qkxGRi_RE} :d_g")OϛF5({UVb#ƒ-J*sj:30 ;|F#s:wBs2P? G$0`!vP*Мn+MpO pxRN@n)DcAOxxF0G0%Lg5֙-%ppLoG@zI(2 ģ> %uO 8ɶџECo g"~ :c?Bx/ ހbˇ߾"/g'*iB)q|J II~0ޒx/i*ŷ%RSEXG&#'"ƶƞ*wrf}Emac Ϙ,֨o#.pQ3S:MQVoj1 F1[F͑\m+GBvVh{+UW\*8 /ѺJ/ %e9 =9z [G[mA-);azGnq`!^Wc E&d ,xTOkPyIOv통aT7JEz"^V#.dW^ģGg"ߢ"~يqf&Y&7A8@NEst! '`c0GqأBzTK'I;T0HF<DIx+ڣ Vȑ Qvx!]v0Fމ'JƺbR5'CK+(kحJ lNʪk;#;3_t1}qS>ht(f4ac{?ٍnn_q (qBw]#Oqn cw+}5k~~>k7Zk_Tkjp*XtdF ='Q"e.4oŻUr Gޜ w⧤dv,^nW>+r&+RV8o/3Wd2>>pmNFhHzf=zw]W佌iZ3+&ws`!{ ՁfFteQ`G pxSN@ݶ4p !LLHx!jIĒ1x|_Ã'Ab3[M;3;?7;0>@ց* e~7+h_^ϻIОHJ<8Ci,avpco~}B=HW^}:d[ۣqt:aF&Zڷq ]os|$!)8ү)O#-WI|"qY3[ Tr:sZǗqGUMTz@i=}pwA8ӽ}VBfo9]/E"[R!mIjS=zt5HNc3|5+eFeqw]"hdM3̖gs+t~Ywz)e9 'ԓAеcv W`!yyp#~Z~f7dxSMKaywy``A)tMk#!Xt)t 霥;jV`;;33!# 0$)x#i8'MK!@.n:nv] &rLݧؠEaP{ K y P!P*qMve/73W)t(,s&1X}Rz;m'gZ-E3#' Jܺ'v>_X+LR^u(1ApYʔLFGCju4Pwq.`~=/.v`!N|7H'}K=5nxTkSAݗo5-XAs) HZ5I*O zԋxATzW-G̾ק淙& ?!@֠݇}0 ] yq9K _i {<.Y9,Kwڴ[MjQ<_i=PǴ}Zd{*apnҡʑ "m =># WP/@4|芦Q ڬ=Vm?c^\Sw#k={-pgO[W+EU.NRZ4vm_6kБjS:Y@c h3g]=|*j*Ǔ'B7bNA%g s_= 3VS/9M32`mF:cYoā%Dۧ x'BVo- E65cNfqX{ DC k2Hr ~{U8u0qE҉`}`sJ\0vSwVF*qE[-[Tc3*{Ϙ3g6Oj{}˰Nuaen]M)͊{[}s1HE:Ƕ"-XŴHj3Ac@| Zv {+)dGU*kOL|cOvoȓ{Mozb/kǐ8^(Ğ]Hwwp_ ?9⺔3 G}6Y#3\a NM0 } Yw:M۷QKi`!)T{~koLpi"S xUOQW[j)m1i=ML@ANJ uI)h"cb.F=czԀNR7%;ۙf  tgN聺Z&nq:ù-[CZQ]H*&y-\]R::/RuPyBvc#na>G @0x9\Iמ:ϫT#Ȅ~Qo))Q'ؗW/1j%<ٮo>U'hk;E'ވKpw;v]Yծv*Dif<8i`4%3¤;ll6 -ETet͸<4gJV䖍VRY48f6ن&~fυoqmϘ-tbl8s1s6;u+|xo7?>Ww?^㯌nOwER+up=YJ>^'3'T%r*gԸ\&ܜLɚG5.{X,@< hSC1hc} ~K[{S{O㝍^=^Qph)ŏY/? |-4zk8Mi8wL){3RW@z+`[4s/4?fnkg_ e`!iVbˍ$qTM#)  7+7Vx|UހC'i"=;HTDb]ׂ;5"" *H'@(!$dwϝy ٜ~3Gan/ K- 51"}}InKY?_'XЗسYg4Cݣe=0vEϱ_`}#r1v"OhcGDE/|`c YGSU#z(n@'a~'bo;-^`x ÿ>c!ߤ?h4=S0?j u'OZG7߯-~5c_ _rk~U,؝=PO71cqoe{/\++s5|G.faލz8i>O|{?<ͧ3O^0/(41cwxCPo,| L앙@cl$W_(}{C̏"5cثz̟bث5ثEKK}{5C3W|)|Oan,|ee^X8W__k5̟>B1g4Vj> 9 Q'5SSE-C kk42_ _/`)Z_||柹zzz.:oo`IFƠ~1771$Of Ff~)04*>( W||mm||ol`ÃdS40vj>ww;{cW} f[]}|`o`i4i4?pxC{Cc||_Q/]߃ә=\=Q x x?(F`.žh,?BLL~~aa~~82? ?Zn@ǘY,Y,ȕÏk~~ ~~II~ ~)) f-44 33,,ss癟99~~)<//2//1yy22<<ۮ~~^/`^/BBWoUUWWzI<55>G!QЃ'](oou5~/bkXnnO1o;{p\U? N NAښp74QŇPGxG^8WD1vgcat*?CP Skzu;ӗObn~LB_a>ѥJ0v^͸իj~}; {UC̏ ثk>@]]}{^Y;h L C2?h*nA=NxNͿci:FywdcwF泘vԃfcށC_o^Ah.+_Bg!{ҟa3zjy_^cJqF/cYBѽa*Akh(n;R߯t?0{Œ{_t(7>}Zݏ_kZAZ~B?w__T{D@?LW1v?b{ Ieac1=J0vOi ]\֟ctcs~c=cI:{S;)_ :{,i0= Si=Ahe`잎= za잉=zc잇}#bv[k=gb=+g=Ok=Sm=n=;o={o=?o=n=Wm=;k=?g=b=|1֟WX_;_oz]p/5ZGע=*{;۔> gլg"Z灭gZg׬C`^5}9>uoA{^75?Cbwk#E|m6f#}]R{g:"E4NF<&r?dz kʾQzZWԉLJ$%̔A46i0HBCPR?z \ѮtR_^:)bJnZ;ZSW_] xuE2e~u/Ӆ5e+-b\*^G/':EjBfX4^vN {ҫ;lI).-WّhH4\>KK|ϐOdo$;SBedY"Rnr#-^r4^(1BD1YN׽3.s%fk :ST9Ft0ՙoc]+LQ,;XGĝ:S=u9^0ՙb{H/S)*Ba}U~)LQ!Tgc/'Mu(Kk]D?:e3E#Lyt':StrxԜ@gfF?hu(SL)OiiZ?G?t:SփY33~ZLggj GZ?:SB9B3Ek3}P/vu֮/"TgZ`x=֭WQTgb.UMu=-ĺ˹"Tg:bX֝wc3D`z"TgaPw"Tgcur//dPG/rEE_sŢH3DwKb*_pջ%P3D%%K Qos)|_& 2˂z__n2U*W+R!\_WW2_ _W|**jzg*.Ku OkkkE\|-|__|\2}$~zzFF &&ffVV/66ષۙoo;;;;໘*3wwNC^^އ]:6t:å!DgaT k{B!ͻx f(P\=aoq2:wp4A7#'IŒd Wգ< ys%<yP}3y nXwwpu_׬(Q(_V4يkxd%O'ܱoE+x" n @;h W;lno\p{^H^EpC.iW;U4܆mx1x1\F+\»jx \K% ލx7xSW5v{ڥR'^7YepC.}]/e'C_j ߩv"wxOڡ/{g.㛭JڡjW+Cz{Yv/x/ {Coٽsv^>pC_hqU_?j^}᪷~&nžwy_]r  |=~.I<o.j_s`k6k瞧,']'-߾q@<W;q >|}8|8p{}^K^~>!GGhHI|$\>D{QQwѢ=hh1pu(ב^_YcEO{,pG{|a#>kxec HpuXב[E7{8oIV܋:'~Ge~ʚ,dᪿ'4Eq:IO[n{`q ȵ=2ḎHQ tҏeҗEyǿ%}LH=7бڏh[ss#Im?&aoQ>"?}j _|\j|MQ^ב:_y Z^}#!|䮙G;rU]/c乩|~%_3yH^kFk.{=RyJ  yXog.c _l2~k<7#IҨEsDefc,gx˪l1=mb/5lQ͖Nc;ieWYTx%aɁ'c&lLg/sl {xbLa/{M6~X1 26 6:1rF1b/C13FuP~Ĩ ίqR=Tp9wo{Lgg{ =^ `y d`/4q?*s WR%=N^Vjg\% lg)|iLggl!57 MVaÆ1l=de0Ϫ<h0;7Xk1趤op{womw;ކ4ZVt,ċNoD'^o˒ĻNC'^k`)bSI1ci=W;^eNDg^a~Nb,K̏X93Yg1E.\ y盟?qzk~ʸ瘟?su]m`C|//)t ObBrsOfbӟyz+ss%:1[scOgb3=u ]BC. ]ݍ""Ww';-.?O KG|ǥbO2/e02z_ƎaL,cbo5C`]~xX`0+ધJJۉB~xWݘ`\x$'l'Fjj kvLV)T=m;FuVⱰ^ħL::ol&b=-TG] ? ?J(11s1V#iqq]׿t ''4$ 6''5Sl8߱y`s; =ߨfs15gga.? ?K,`Wj/994<<~~_//j%%422~~ _iԯWW5kk3g 3g N:߀ ~~CB/~~MM E߆&~Պބ(okƽ)) ތx3x3 ooN9yHx~.w[[jx+x+ר 555!Fo oa0a0 |#N##w쯘퉷Hx$Hxww ;;hx ss}}yyi.i809\|xL5(/h7<&$nUz\q._BE"E|(r"_q n 5ӆmž^ /&^b t WF/(/z˻9-UQΗbwwRxYw쯛e|FyL!=6== lW+W+Bz'$ޓ=]jV+W+Cz{{ {{ W>|Fyx}j!=ݬk0ʫU!=Z~J ) f?Ox_ IH| |7O!9> o"jx5j[L<L``_E-sߊ vmc<^÷c-jxP6l(;1 ‡HXO.aa.MLJ=`GBKkNZx 9C[y|$? v 1 3`Lj7(~8.\~MOc}eb1<&Wp\*T鱼ǻqN.!yWw%=Ӽ}IlGwMsz-ҟ ]IPLrsODž/<=b_z~;=pC;^N#|]Bz O8Dz9')NoFǓjNJ_9 Mz9GNBGc>#ijNCo>sN@!}|;}}T}|_ +L䮜ܗ;r/]{?/w垵ܭsrE^cs"y^!+ϛ">Q,yN"Wv6:jrQ}`*"\O>yZug p91"qM-/\-\.avJS%eq&(ҥK<@s)B Q ;kq^+U{;!=s}|ϛ\s#(~yA/+1ө s?ĕK"( "΄;",]|G LOw>/|lsV_GfaEh$Wr[{D\ b/S~'ޒrL‡wmEk5K٢qe]K!Rƺ+\YߔD7БrhڈU2z rPīFb]& RYȯ=uF$)zKQº@~+G5;1L[$Woz+SXޒu[{*&;{|hD7SYg4׉JX^u_/׋ZJ7Jh܏ftq[[*a3+3-Io%"T<#=QܐV"JmO(=x|&71$TzLW%Q d {-⊤qj zW@**$©w0|,DVe!rIo%VL[ʾ]r'~=D|xF}|~T,w3 ד{E|/zk@jxN ~8~No%V"_d~~ʾYb~~ȯ`a'3? ?a~NS<~Tʣ̏ZEÏ1?ЏIo%A ''$Jg[SSUty~ii/1iggespz+1R 3?˴8./_/_z& G3Go1Na cc~=q8qz3,xx |9[ 8mGAAZ=<`xd'':*}S,i;:D “< dgoCRI$5>$Ovd2dx_pڎ&ӊz;MP |S)S;`a3 \Ç8)SJ<jU汰 hfuIh5yR||ܐR'(oZ}sKv4RSㆧ9e4xX~^9Ncz ?TոZy|S[vT:/9w+ڎ|йWv]Ǻ;)?4R{ ;z|Bіɬ]}HNp& ~MGm#F?mQO?LT-=$$f}BNFO6zr z>%:T}ZNsRӌ~9=qǜR-Bd}IpF~;[>*ږ标ΕϠi[N1Ygmi>:u|h[ZNb]$wNd],_pmKKK@E2tr9ӉU-@ǰ/9ъQ˗Eқh|őp^u)ږ݇=5G(ږ6ݕuS'=>cz=۲{p<Ǻ_~qvv^~.|kB{6wMtY[׃ẟWr?|1w9kϸ?gq:kWk\Nݚ{!wGnܽp2\~T6_VDS_b5GܺQ8|:?&WQa~iOYl񚦭Xf=FѴL߬GuM[`=\ojz~P=_i9;]M[DN zjz@5q?fhzuV|i9F'д%Hi{6pi\Z(iz*O$kzJ M[0 M[P_+!fO/E~^,ՋvD|=kG/E/5B/C/3GֽrrbK&~ִM[]i+Ѵ{ѫЫvW~Ӗӽv x|i<%z׊G5m9_ugY R׉񚶜{)kDZwM[½Y b-{M[ο^:Cjr o]-o)ǽu{XMb|fiܿv}wq4|HҴ'b-{Wnm"QӖ}ܫXviUWC Ҵjց)N;;G%]w5}cow8nnX"FeN2':ց}ƽu~N[qcGb> `>?_(}a #pf>ǏH}QQ~ ~18uӀ~\Dhr:`~~~> -l]))৪Mii z 0??e~~pmsprŝ:g~N8m9`//2(6v]Z=<ggKK/|gógóxx7+t.\xncϫ7| ^^  "x"x7^ /f^ /6< t y į/x)y)4/1/r 22b ^`^¯} ^ɼ^iWW-} }-}}77-} }ҷѷv}]٢iꖮa蚖ewY6w[=k{Z[Z[ CֳZ!F7G7t t KD4:VVnnmѴl66nnkvvnnohNN~Ζb讖fa螖ޖڱtt}}-M[7!!C!Vhx(u =N[qcz  DzDZ-`'NӖSkY$gNbO֭'^ӖkXdgNf O{|(^ͺ5ӖCܫYS;{0q2|iU}>F:Ct*TxɬŽprJmqHg-;gox;=IѴ;]nN-[Wni< fHo^κ-_q/gh?ir{뎸ǰ~c{)kY^º~Йiova֯^lC$M[Ηp/f4/x|m糸]W=i /FODֳ;~M[~IֳOғГuo==X ==o;ziwz߲ ~1kM[O?|i{Oi{O:5m=O+3OS˺3v~ڙi{Ծ㣬=@ Лp 0< =R $H/Z@Ja׵W,ܽ{{ezyyy>@2d2ֳ/==|Xo={^gzgHg˂Oˌ^IOxfzfYz뙍cgWֳ?I3GIg/Ÿ/!]\[!MzxxAΰz}.qa~R=W_DzQ}&UzǎfKkar3C{P[(gS@KT;FMT?qS;+%Q?V~ג9zwS9G}Ug,~׏ϸN@mM^HVHMf@ךgGԹsb~bfdc`Bȗޑ#_2"F~$E#5I6[G{DF'D3#H8O<2 xWdlpFdZptdN8 =062?<Ϩh£-6%o(WȪ@z@x^ (3: oSxWFޟ.}:~\}2q^J1/bOR)~[Uj~8._zz>T 7CP9 }}m ĎgIFb/b#{QfpMlB1&g{,Ub b5~خlCh9tJ?6*B,~2'ym<"b)-eb/Gڏk\ԩZr-j& ױ8}Yc%z/;.XhA 5Gn:LɈ1t7GfCn[X/ޤ,Sn`TX,vWnz/:;![dNwsIXі/w{ ]@z؃ct!-b/+{cf b& cFq^o@6 %FBzlY"z 'n?sxϛ%%wacU\fq*:,//~*o3 y{I]}OTt7Iʏ߉JJ++~x( L2]V6(>O'Ovx/WW!^U ?Lϫ« ՓI^g$x|ռ#u ;`^g'Ó+ɆE x 55bz6l55ׄ4|ſ))ൈe-X66p_^S^T>Euuׁ׹n uY^]VG*]Qԇ'^^s}O#OoE!߁!aވx#ϯ|;NE|Lo o7p77>πgπg\A4[q77>ooFէޜo<ooAEޒxKxD+x+ e+x855qxxm Vo oK-mގx;O퉷o@ qxx;21g|v5ùEy8<ƒqx'x'>;;]]ww1|C< DKK;h.ڵtttWtWKwCw}==,ҽн,ҙLKAt%,lKCt:-εt:,ηt҅˜(BYz z K-==%SbRtOPPKC-}&KG-} K@37==ңУ,}+VKFKEm,==?vFo1z>V//se1=33τόg8gg]!fg ||99υ%>QyyΕOV__@||Ar!|'RobzAq|/;$(>wq*:[ Y,/"|1|1ņ={'H_KK ?l{zG 7gFǏh~_LQ%xé~|{A^wuv8M>ɇbz(Nx%Lq^E>uG ^t[?^}i5H7'ym .to1)S^}++c?||:f,7gbijgsay ||5~kC~ ХFK^o`[7Io_1zMU>P7x|B[׽ފ. M^oG0M^@)-wEn6/6=-z//}]%z?LнI}{>,VrGHO#O+?4Z>+>]G^;>/>ьewNĽ=x {c]o9>ߏzS_?C=cGV_/zEگ %&ڼݕڊtgH}k|cZ|F}ϢΊ]F! LEԎJmEm Ŋg}o\{=AmV3+Z 'w*9vHekE dS?2?ylfz.)֣QhlbsuuN^4YQoյ78 :~?G_s/y|,YW;W2ywspٰg3{Ξz6/rY]^kYWY3pL:]"޳67zz=k*IXɸNr7WYq/"nb]gbҗH vEg =0睭FWY7>lc]g=g;{O#n'ѣHpv[]g=Mqw=Qg7zѷ>A=a8v}}F'}ُ{ F@=>Du/z=!!'}S>{]FE5z11};3>{2OOmLU枲iUuIz+5i3qIz ,lgV^tNop.~?I+F:Xy!^_fU\_}h/^!~~ʤ }+zZ\HE:<+Hp+deGW dDޯr<71b -֩ J*jL oxO?\6xŷ:% 5<[<σ ϵ >{<<'׽i N/B-$^׽X"EpkA݁xkwApk-^̛ċņ7`L|0\4zn xV/)n)R_V«G}GEqm$^&θItw-DDDAXPb"vM7Ĕ_b޻^{f>Qyy+x+][í ۸m=AA ׃qL Vo!xoVo롸%JxGxGp7n0xy<7|z'x'NN'Kxgxgp7..]]zKG##6ӻ»wwHx$y$y/x/ M۫7sx!՛://y_x_ +7Ix<<;??yxDDxͯprC}M~= DO  O&O'{OS$| :\O(g ՛y]& 8|~ZkCCz-SS6A^CyPPÇg00^=oq:\MOyOm~Çíʕ6C^##G^G:\A ;||([a|4:\V mh ?$wgm #u^YD=K|,ʟa@څ=pjWVP{2yK3 ujS{a ?ޚ:{*H;?x?~5:O.Vԁ3\-IV]-sS\)SS$|>|*=>}|447{ɧçۼ1u[π zOj$ )\ YV]ss\9ssl^קυ[ۃgPټ6ul~=UKO>N5W }Ï3Eu>{ xUY_LnIx%{| +P:;ֳȳY^=,w/sї/[}.óEr[/=4uWJ"gP_JͯWTzB4W%c^*[_>6(u4ծu R׸ҭ7^nߡ ˜']a|^׹`\ksYxm<639 ,q8Sj{5ΉgFƙ]O8i6Zɍƙuq8kilKړ;%ɵ'Q<'gu|k*䙦ڄqd\#k:Ƹ650ڍ!3#㹘쐟f1[`g.ڢ/GX~c}_Bec|9^|6\0?\bbű įJEW~IŘ]{}F!7. ~WbΏ9u>cv쭩s?ُ?@_Jw)!@}[[ {#M%LN׵MJkWJWԗ-JWӗБJ nmJsv3XqԧJ']J/ѽi>bzzQ* b>S}^_I=}=<d胞އNޫRR!G; n2H.`[EN1%U۵PqkoN( OoE='⤧KaO/FƞnS┧cO 2ԛ"_OW>רkd+ⴧkaImxao8GQ^*/n}amsʳ✧`MuScl~^/{91Ԇn.(yOžA/*EO>x.6<Ƙ .<6//!y[x q~iWWɯ*U'v52QX+.yï+w0fwVoxO 6Pq~;f_Ma2Yܴ Ng-ee\ØY܆[S|(W1fwwVf.nrcvWqO.kK#}e/)1fGVi ǘ-*G91?Vb.+\ٱ":[Xs1f9oz_q"x> O'{=3^@=1(/= Y6?ӟ?>9s>}: yAxA%ϓ?>ǾV{A=1xA](^BBl~#}uz_@ݍ1{C^^(wyzH].ȋIxqxq6I>?&uz_/X^^«:\+ \ppUK1f%ՕL]p S3I?WW RR$44yixi m I rBːp7Ms5p]˒rr$<>| |`=SD>>HVW>>||SS9PP6AaabiO'O|'l '.##G ˜=XQQ$|4|4hu7AbL xynr>>|%K 6K%||$+ddR1ȓ>>| |OO% *4+6N>>]ggπ[ v|lggτϔYYV$O-ll>G=1z_ K>W]$0yσ[֯χ'.m~/[ί/Tb+ B __Dnc}|:_,%qٽWZ&<<|zcv/4"ςg$yO\//#__cF[˜/×96_1;NȱTOc!VWJ* XJ-VؿVg1fw%|zcvXkrkkZZ _^MSgu9ڗEQK>}ͿR/a̎_^ƘU|NV׿Q`̎ߨ79oիo?kߩ0fwSlzcvn/|:YMlAA1A$~mlzcv#G%MO[y{ǘ,~[y;>$~QNj_lm6]@alcvn\mojn[cK'<u+oo$ߨfP(*ʭދC JЋ& "DU.^kņJQ%H#JM{&ᬙWw}f Bgΐ|U[}%kNjxﴷrdxI_Q|(-+w˰ewrr۽ {흢vw/v2w{"wƺ]-jn}0֭?a=n؟gNnG`k>ώcij2ƳJǢc>~J8tۉebCvxR&^O(Nt;u}P,=;>$C}N dJ'>~u">f92Lc41[~q%~ ;]̔nD?}D̐GEOg} Ϣd}>*ɣnGOe}>&cn_DOf}dۗY_Uxl1Nf}=-%z$B2G0ab&Eb]\0.=uiyJ,ެӢ'&հwf]G抶`%G^yͫs߅ss>8]{@8COܓἮymXSׯsMϫ<#ѹ׶= w\r^vڹŹ͹չڹ_ݹ޹Wݹڹ'չ͹y}R/9?99{{;wu&-)}H&rއ%CW j)VQXAQb h&[țQbp|S_Ǘ./9\ܒ30")oywdsQDm.ZSE1T_̢b.g!>>OuTMSmq qڊk4 ~+-)˻&EwF5;oԳk9gl;oԳ ~ g ~ywKbuwE`'cVOq&}EF-x ǬoybN`'"*bSHbR.E ʼn@wh#b-q\ &s@GF7{x70V|^"3EN`XxUTDTX}(#n9cNw@&SHLװJ5,w*s=\ng1H?jz32 ywWsXrF=KZOۘB*E+ڴڒGZaMxa IVWcZ(:/XY!kZٲ+WeY2pJ3q *Y˨53 *jEmwӬKpNa8PumF;h?4ˍ|c=H9phXr)xcn̐9%c@1`ˏrGlDɧVrXs6.st{U#~߈6R Y{QJ1xL6L1yxR3&BӜ-Sd|Qq\lK"3Þ? s=Ύ6?#͏ʕ,ڗ g](q^=QC*n_Fe}W*>r`}V~lXgЂuьits֟O|hAx) [ҧ~g.3O?gaP ngboE_x1G/=={[׸}{$t ۇ<= {ſv*wT7n`DhoNޙ(ſv(׻(CػZ_>}?p;{wA=GOOSuuyz<^O<={og! }O뙯||FF=}ooobO4Wn>~1(FX}nwXı75֥i3{eC.XWߍAYW 9;<*1<ϲre]-ׂ QO&uOd^6T Loof`݀h}} vC߮xs6\F&&wwx;c|ien.#F KwG0nLicc}|7 aL^c$}F&h|`7x)[F)~~œx,< U<.xI<<hxVV[[ixkxkǼlmmjx v$E#5vv>A{z`{x vw2S'c;;kx>b}}UL Oo#`7pC L-Qf5amPs U<ׇY`7aPx6!>< v W<.&i|' S`ץt⧙f.&5i9F*~ye^ R J6c]FG+~yc1w2wK?ǏeǏ5XO㘏hǻ{4 'h '}i II''z''{1{>>{O ̧=ha44<={7?vnwU!Cnޅn'b>>; O?f0aOOQgh'#GNޞTvH釱UQncoCz vV4ӏbP1cn<=;)>>,xz6v[nޒzzp}{ '7Wqnތ]_χw;~{#}E <2vCn_ހzMa//rz (جN=O%%>$I^^|)S>4i~O?~֧ ~O?~ާ_@/_/}+>ҧ_Eӯ_ѯ7|7}-[> ʧOFoww}={>>}O3<8.<=u驭$.Tg$aȦ(.Pٳ',,T %LRs?zo}30_VW% pE^ ^׀$Jpe^ ^UIxx]^^cXW' I\77&Zpmޔ77'--I\&mmIx;x{'Ix'xgޕww'==Ix/xoޗ'I `>>'##I(h~J 7IUI5k[ɷ{~Q'N]{d47+=>/({/mSSgo&>]/mlߔ4Ŵ{<>@۞4>_@sQI ~bKXxoɿֱ6>?AUm}\ozG[?zv0\g~a~H1ܿCGu?LšŚg>YOjueU1X:K0Z&)z6{U-KYj){C1,rō1,?F\,)bXg]r\q] _2b)MN*=R7cX/KqLN1x51,r+__r|2/bX<|Mq&,?cX4+cXX1,w]rObXWpi.V ^k&Rg4u"z댹/emk2K6fjqtK<g:8.3&qJHg#3Iv[dlLf-~8#͛ޫʸێc3*f72ޔp[g=֟O;o|֟OY〈2>Q>J&dY0ْ>N?+oϗayz}zʡlٔR2M-C H!}'Js{\nsIK֗r2%ƚ%ǰyy-`pg<%W -'Ip\|P (*ߕ)269x罎˫Xkuec+8{={/\L. hYn ~,o.QD3_z{H5A_~ qEρzZv>zz_##GDDI}1GGs},Ԏ>}6zF9k}g;s}nZ*r8nu6醾3q|RnF37 qtGߝ8'='H.\su8%=H/P-ߢC`鍾7u8KC ˭oVSлQ!۱C/}Վr;۩]X ;лKX &Ԏr';SX ޢvv{m ~&oR?Pͽ.nSAy8WL`!{A.ilZfm=Bd;azXc-Mcَ=s{_ ۱*#|c߉۫b q[.]d~+n7ȝ;$_ w&,iB!ΑC#cr,?Vs~|?w{9,gg:^^)+"7[>BlSA&Ζq/ $~Ė_#^/ #WC#|bsľ<9?Oxϑ9z'6O S?[>N'y</N麞S 䟎l|b_^%ϐ/Ez- 6O KfO!ff e&3?䟉[>E+LY",7 7z- 6W8,M&l|r6[@l0qX?sC9!mf &\^BqeϱFm\ã?Ȟȍl!aɃ?y?O{yFm\aßO|ɟ>z-$6W8,~ǧ{/l!@0qX uB_HB=M+L"_"ϱl!a)ZM|"zz-$6W8,%𗐿_B=C+DR^"j3y/3lB!)e𗑿 2m\!̇>?w|z-"6W8$ _@/ Mf"B!S_MlB!Y"/ M)"/&m\!␔_Nr_9˵z-"6W8$_L/&b6Qo 𻽼ȩcqm.qH/ K4N+D/%R)KɿTl1aY2/4N} r1aYr/8r˵z-&6W8,/2_q3r8 z-&6W8,+_A MV6So e%+ɿ_ Jfm\ab_V]\C܌"*mfKR+ f7"'e5ɿZ77#yɿZbsľ kr36[Bl.ؗJ+_ %+$%*_%}Y Zqk5N͖'HU䯂UWJl "Yۋ_\KG#:Soă#Ye=ÿ_OfK!H cӋ=ǖl)"WjWkz-%6W8"@ o 7ƩRbsegJ-5䯁5xk86[JlLLFoMqFo86[J<98SjuԒZ_KZSo$ΔM:TܽețMߤqm\ę fo37keÐ3Eoqo86[Fl(qTtԑ:_G:?#+Jo%VB܄9D͖߃%6Gܽ,7!yȿ ?_l#6Ol(qTNZG|9NzzOl(qT'=䯇:\Q,١#݋4r;4[+8Kv¿;u+i4o'wj#6xrqQw܈9NEn~bsegn-ɿ[7"zɿ[م&Ζ=:FܽH 7 z{ȿGم"^On'n@N6Po ">_O!zȿOOQo@!,qR-BN| 9OzzE;w Arw3mvCȝA}X$9sl$ˉABExq#">"!=AnrGw&aC|9;Lzz-'~+qW9ѽğ xGDQ\]QݽlCN?Sya]q89sz3 DE1;qƳٝNfׅf:66wU&UQU ޷fyyC@|>E2_ PJOM&' &T̹8&fqrͩo 2_P g>?n|#q^xGۊooMm/7p[[Sd 8Q<ݶR;8eHJOvT}]=̹I@#;csxgۉ~`݁?9w;w\禜˕>7̹EB+O漓?9ww/5A&vߝDp]\%N)ll;h3dK|R.x8w'>|G6x8wBnswH;Ds7+swh+B_+D2/ůs}qWů)"~@|N]‰"xb;g'/_jglee^?KB|_m%x-IF|4u⛭ eY9S㪽)^|4?9>caw-?W7{!| Ry7m 7gT~Ɗc{m|=g7cOw|?Iіz:1L.?şAgQ=W=` Ǥr*|Ok>q|}@~֊"&u'$?O]{=722$$O|ņ`>E`7EbSO|ņa>M`7M1.s.ϐ9͐Lgf|dvd>22g2d9>\ ̿9}!/1R`a>O`7O_a+|n`@`@ 1_(s[(E/9-b| KdvKd22_22/|nW`B`B+1_)s[)U9حpN|j_琝 &''E6\&|I}ʼn=p~w׃/_o 8'F.܄[}oo_f-8-N~M|+unÉ^Wŷ߰<woWئ0'={NjWߴaN=Ļ_ )~Ӷ{pb]x^-[5܇no߶ma>Nρ?#~ǶqbEx]‰ipgqX╶3<p'qqVWZnx'Nܭ]1 Os= 8y8wk85v'> Q8w^ O؞ğw'. lo##Ź&Zn_x%>&N!]6ćۃsM]~xn/N&]6?@x8w^D0veH_{[q;PCmCςpxK6e#9;`pq`qQG?{k qݹcy; pkq qqo/+ KP°89GzJ",g[ūw}E苤/ Ź'џdB-]67paK_X0[l| ij-YeOKiOYm7tgП 3ҟ l|6,ҟE98Kl|9υYeKyχYl|_^KЗH_fsM\)3əe2eҗ/,.ߗ/}a8w _@8S"/E/əeK/I %/e/'n&Nnc罱W_J!]6W_j!]6_Z!]6{o .@CaSqr8w}+ +B67q7L| 8y8w[BK[@qmÁe;ȯ; 3Ĺwߕn89Cl|_RJWe*UW*}}~ܓ{ 3Ĺ5 V#?!N.D_SkJ_3.B_KZkI_+.F_[kK_;/ur#}ues뢯x qr8wЛ{Sp8wޡwһ89Kl|_/*zC_OzQ8w>G__Q8wgŹ 7!7Ź7F7Kl|8*7FXQ8w &7AD&Q8w>%n*Nnc罱ߏ{3p8w89Gl| ?sᅤ[7'.?!B9xyp#网vt޾`psq`s`6NtξpsqqY{X?,PqntƾPp qPq#HH4L4%> BB%x8w8 ܣQ=*QKqqG[GsCX#-#ŋlb~J 0(:a?J|8y8wQ8OsM\ ջ.>D&>Z x1[at̢ǂۈNJ}*:jğo ~Zlb7xtOp[q3eD'? n+!0뺟Fğ'?/~?n'x>^\)~ZDsqbU=G|}ϊs-_߳C|Do'M6(z'}Z| ?8+>ӆEp:VcunM|yF|GCk5;:??sA:ߋA|O K뮩|_7bB~~_W{!_Y>|U*g;v<ǟq=^75ϲ 8p=b~؂`=_0'߱EF^--gk%A.NՖy8^e[ʼn}%<؏{>q"8έVpٕO۪Nc8NOٚ&%>E8kIuP;y&8es<\| N낡Cm}pM^ ls8k` ^ ϶MA)l ijlsPYL \-A@\‰W'߼2wQhw4#;?EN3;ˑ{2Tȟ!ȟS)rO➲_r.?" Nj++d7Ώt8K/D =8_+ =8oߏ\N\.{P{EACڟc?Rr29B98FAeeRD9T_ 2RZEm|ǂӑKKڟ y7jԟ\B\"q~ |yuDj(wԐ_量K-)ާ8ּ:[L\,u?ԥxfSG~:[LzȦzGl8. 4f8:'K#/)D178q\7 94WQ_gc1iǣ f:#!R\kk8qL~vcEr#)>k?H}-".98C1,seq v϶ـ8/ |!_l#u6 7|cq ෢<ߊV:?9&l@Hr~.\smu6 $~yϳMـ8"&5䷶qDoC9k ml3u6Bے~[fl8"#|퐛? 9B0/e_f\r/9fl8"W"Ňۙ+ȿF#~{zۓ6S_g#w mF#~G;H~GL}GJ$J:!U"*WmF# ~';D~'t"GjW&jD}~g;L~gD} 5_Mr-%Zגmā\:&l@_O:{{:?|FD)Y@~ l#u6 ćv:b[-|KÒom@ oHqrs7l@ȍo$F7mQɎB9&7mFr3ɿlQt߅.6P_gQ-)Gncn![O}G+wߕ:%ʭo%V[#S4r8*(f[ȿS_g nwߍn:[H\(wOqrkӝc v yƱZl!qnǢBE3Hq r;l uH"^#"P_g$ r AC."IԎC9? ?J~VS_gc1)_j\SH~xqLxTU9Ʊ*l8&1;1[E}%?J'?n+qۉ(w u6N; ͦ:'.R;~ͦR:[L\,ev *}Mev/uXzة"Xl qi XwS_gKKNGYLvuTzw!q:[J\<M/{22mgBށmg!H}-#!}lT? g>SrErq[C.'.~v>*o3M?ٯr9qBގak ++d] K 8_\AS%@N7hF={ qg_ܓ +P!f?+{;*Tȟ G{!ATF@9Iror}"'?ď !#w5|X?܇ B/sĚ@/q?> g5+K0*mg5@r2ܾ yib{ e= Y A2 Y`2)>|'2ƞ@|ykB><.C|.e= Ce= 0P{d= =d=rvpdQ!7!'!zvrG)x0%ȣGTܧy  %W>8=oHqx 2)DH)Sd s~ kΓ8_/8Oy㥲":|p\ۿB Je 80Yj ke?Q!:ge=*!J^Vͨ-\)W{ԟ.u-QOs5Y/< 7i(; swyږ-wqz[^G= GkI{'Kg#Ae{gs޵Cצz?g#=XV4vik"iYo􌖯: y-(T,kZ7z^-嶦]9oMVܳ}2 .}m>[h} K?^{Z?t>[c_d}C .xZU7Q+ Hfv2]/s|l07_d_&.x~k1Q|]7%q aj6SǛڋ̗k3?%7 sEo,B~^y{x,F1{O%/I1/$V?$K1sϩKO?CN* 2y_9IKr_}I9IϗW$#++$-IbC<[V_E*:;x<vBN i M9ISC"!o/~$N&$ĕIbHĽc(/ B Ƚ{(uw)b͟lxr/^+o%;rq lxrOko95;;rq%u6A 'qOy[r~_!7hWb oG05M}M/D 7(Mw rq-u6A|?r9q}t=_C4iz{lxr9qEoa3, 9={o6߀D2hO7 ^xr2yۛr~;۴mou6A<L6>o~ǻcͻ eĥ7 gwh;lxr)qMCb]Oc{ ȥ% M;ދ,f& o)(x15&'#fL7cl$bbyϛrh{lx"r8.}w|@y&' lj7+59ȕx8q\ڿ-^BڿK8qLbVڿW!瘭WE}MCCscd^n۰߆h6Fy b#GD5OWUeiqw܄8PQřr@UNUmۖ j@ 0BH!L2O?UՏ[y3HMΡ^w@n2x="w ^we.s?k;5Qxr6qy:N<ϳu#VW6qv\)#^wd>?~ ȝo]G98K/΁g #VWqßO|=7"wɟo]G,,!¿ _HzuJ_@ _`]GqJ_DE{H:buSRhbB.A! m#Օ"NIE/E6RX]q$_L/&bm^w"H/&1"7QX]q$K_B%/!5XB%zuꊈ#Y R/)¿KmGbȿ e_f]G8/'r9ɿ6QX]q$+_A Wm^w"HV¿+F$J^w"HV_EU"*^w"HVÿ_M&j^wq$k_ 4G_ Z-4'eȿu_:iu+I'zד=ɿ6SX]Il7kl3Օ$NF o#7¿m3Օ$N&7ȿ ~W"7SX]Il37ÿfo#VW8)[B-o!m^wI Vo+¿[m3Օ$N6ȿ mf]G$qRÿNo'vL:bu%wfuߋ$NN|$Nw'"7SX]IwwgwYG$qRvÿF&n^wđ_BK_ Klzuꊈ#{lzuĹq${{K%^^w"HJ/%)/6M:buEđG}6M:buEđ_F2_lzuꊈ#~sr`?&u+"~~>@ YsGr?A &u+"r_Nr__/X]q$?DC{nD"!H:buSR+ 䯰#VW8%0KpmՕ"NI%䯄W6PX])T_E*_l=Օ"NI5䯆s=rնzuJgGv)#=F:buegK=䯇{\C:Aݤxk; oG]Gnݤx#"w hRX]݈IMo䎁G]G<q7I!Oß&vOju+8Go&3;o#98Gak=W!w<_\E:99rxq98N㶒zuÐwvORsp'auGN|1~χ5'VP~䫉S~! G _M|#0~Apm9@>o|YϚPAk3Ad {ކ:y+눟@:i0-ȭM#~:U[_oDnxּzuO#_O|xk=Gnxn^w7 m0~k[5&]G< 7Jpyr eĺ_D&iv{^|r!:אo"YڇS0~ /_DKx*ĽE‹/ &-Ax "|/oï11k8W.lĜF%+6ab܏C؈?ǰs=@Oa&ZAăZLǐ k01Ex|?<Paa5&*媰 s%#Ą11W ?H$rLG?,6*By:Fj~yπu}5zFkGGF]C{~>/ط^K_'7+.Hkۏ3%9Q_XXz-^N:y?^N{-mZ^[LՉ.1T%JE"WN'JGcwgxEs^=n㳿FRȑMR-y{ S1WӾ%kg}'+NLǥ'ӠOGpg_p_bH0*129w _7wYsLmz7mFoE3߿in73| 礩ޚԿez[Ys,.7i<Fy;Ú17o2Y|[s6Ú,f 1;֬g1En{!YL/yLs}g'rsS>:*e"7=0L|Y\Y%!\$ cĬ,iGdN՘577?c<^~Lopwfft3x"'+&Z՘?AD<;Q/ B8ql< %݉5?H24'Ot+ kAӈw $>)3πb)NSħdمSWG!||ea+"W&X@bݝIex=@"2[f2OF?'S?hbiISSO~ )OA?)vXFKK~*SO~*Or7[ή3Q#]br7XZT4Ө~O~A,wTLG?S?tr7XZT9{8qK,;XKK76P=8-bC,-i~@?gP?Î 1ҒgIL3~&3bC,-i~Ϣ~Yϲ#n gS?lgMl;XƖػ砟CscGXbiIS7XmeGXbiISsϥ~.E?v܍%4UIݖXv܍%ރTl16S3men,yQ?<硟G<;H,wc%M߂oA ?en,[sH K,;H,w㈥%MϷG?S?8biI3- _~ /~$qҒ_HB _~! ܍#4UۨEvaG8biISWݎXv$܍#4U;|=8Hb;XZT"_~/~I,wgKY~1/~1/#lbiISKW K/~ %/#lbiISK/~)/E_Mؑrw6eQ 27ˎ$O,-iNw=MIJ{xbiIS/~9/GvbO,֦fԯ@WPA,w㉥%MկDWRJW=nKrw>~G?f~KK {q?웉e# %M?`}o&ݟX. 4C_}^=?-IJ݅Ғk?h'} ljBbiISC7ط~X."4UwyxAط~X."ƖC?dO }+m؃"biIS@cO ~ 6bC]T?]Ɵ>/@4mķc%Kٕ_>/ÞH IJeҒ+>/ǞH,_$+˱Gr+'ݑXG,wWĖm=H #@,-i~hx$blX&.'{݉XG,w%73Ov}NžDaA,#D[8ؓ=;e{r78[8twa{r7x4ClMؓ=컈e{rWg87e{G&7{e{GM3z{ŝ=b+o{ְt&]TloK,#-o9oG,#TlL5Zx G,wMO5[:-}K qWlXъ޷rߏSLŧ5o<@,#-oB|y38ޟLq3G?EG< O?;p;`{r!|' G?G<#f\D8a{1`!q Ǚ;Paq^=8!^xq'ċK%8!^]K\c\, rj2gNWbW4.wpB,ȸ_\s*6|Gz_?qe|\>-Km2tV/ Lȯg9/|Mc|vZ>*?߷kfױ:?k|m%ʟwWm9!Y{<ϝgO7ϯ_|S>""#߯l5|'gɟ䳿VGW= ;YćwYw'|C;]ۺ]E]>_L?p{u ^nĻ6VgWu ^mWZ]|*սs%}.m|ـt]Ap7{% aa"awo pqy0G\={{ =ݎV0nN,;?Z֣>Ho{M^>݉X)gsX|6v yVox[ >ܝa{'X}@_w;V_ac]a{'Zo>_w V0)0'[_wOݏs6v}/k7%y?~A֠0Q$>_a= `w7NX7 O8!z ) ?~!C|]#>;4>_e= tK ?PaQ 3>_m= 0a䇹]aaQ,>_c= 9+΄n?Zϻ[k_  a~WE}z^q_"Ke G_>a! +_zU k_n%ݬ5o|ރ{Mo¿V(_x߂܇4om ;߁Gÿ(.m#{'ÿO}5}@!?D#40. '>'hO?%)3v>Ns5_ %俄W+k_'?~?~$H#GjQȏը$̏M~40_֨?1~,Xcjqȏw\߮?x~'hO'O"? ~ ?dx)迁7ho%-~ ShSOsKq; =俇^OF~4 ?~:5? #t#5 >d̀O?i&3~&L3gjYςGGihh>>| |q}>>|,|l0G>>NφM~6l O>>^ρC~ ?~.s|Y~>|"|OO"!~_ Z'''k))>>|*|_:akOO#}nk+N+oԯ_O~=z ~ 4|| I>}YYφ& }\cV(7o$~υ% 7o"fm:>٭Q~3f G>>OoB~  ~[[j||7U  4|!|!Bm|>`mᷓ=jA~""EVq |[|1|//!_8 \0_(_ _ȗZW7;w 8.a|9|y#U__A}N|{U_WW8!ncu~c݃+j^Z|U_6kk}̪W 9ב _דW =a~ ë:4ӄΌ"]G\z&8qޒlqlb'1SmWL{EHH!$ma#|1W>q-xU'p)Xrx=Y=\ux,l xx(.ѬQa_ ׭b\=2&q ׭`Mb6k~(:y6lxҽpyʚ,-ҡcţ//;=Cˮgյ+bU1]uB뚘®vu]Lf׵DغD%VDGG ]fuBwzr3IƱ.@Ǔ>klʀXWC%]mư`נG>oYQw-z$:F0zp  cߍ衤`f@җnߗѤXHkYw_8[A7_˝*ʽ<]ܒܓˍA- |Y._Oωޗ_?9ˏ#$V?jڄ'X":VBO6Un~Un;OnB/'sBsY>ǧYq_=(}i|n*KmwcZJvlAv8wgθWCHW9"~%:t+zp/G"]g8Wt_Elnݟt[ "c E$W\t֋D4Wt lXrB$ɖA\3ЃI{u_iln?5Sr1~2z+jJ'Gj v QZv1>֊|k`봎#}\](ζGi'~?\6Cv<}$ Aͳ=\#C aEva\#G4]QS\c4zg O<ӟ?II)T?-N?? ?C3YJv1Y9sXL~,\~G S$]G?~ޣ v[+N k=7߸f%][$ݸG;~k^BuֿGޣG~ٵ[pnpn9q& Ɏg+p98i*\+p_u2{i'QܛՋq5Q܇* qzzq p)9p׉]=(߀u W9FՎ: XO_jG@WWyu:΃ pNy>O|?| ~@L ~~!!Wqaa ##'xQQGᪿjӏ??flj7O]t,? ?iৈ2OUoj  Dx"Dx''dddOOh_Tx*Txӈ <v<n  τgτgxE"x"x)6V /&^ /65l6P]}'ͱʭ܋Mw?@8ԌI|Q}|M-_׬^w1ar=毸x>( ??Goóꝸw?o k#q(V剛)\75{/E$>Wb_/7IHƯKg;Tu=e GʲmxV=eL@[9xeV.:WkACi#]bH*@h=tUhOf]hSXkXTVV=vUjOgk3XG|<$- lfyiA{:ݙwog΂w ٚWq~^UiU٭nu$*/r99GspKc^mR^me՚7 t^^E`4?o7R~: v`k=Yj=<}v[=)V]Vg O_y]Ky#G8 pɰZ#o"d/bM'>__4ffx {1k1Kv5.\}// WDV.VW++įv.WW]=Tkkįuni2v;WR!~S-ww$T Sr;; l]]w> \}û» j``q ni~OX Έ38s񰕚s8'C!C! ލx7x7== ,j݉w>ަÈ<}==0{{x/x/ w|.᪏px8> lCCcCC |(|(> >00N|8| >>~ I|$|"> >GG mcc1j^q8q86qnx<>':\q>H|"|OO"> >'' lSSOO1ħ§44fӉOtA||τ$>>gge᳉φ69xC||υ%>>gχo__` //4EEbb | | %%RRW__F||//'WW__y$W** |5|5_ _K|-|#?J;:bE/( ";;{57J {ޑUQRm7wuw39|$&dCg ]]ww1Ļ»x7x7z{ͻûn===='" {{ m}}4 K/o"2`xەX0>VnWd~!!x >00/É K4dd^G{8GG~)()"~,ejS.RE~= v1W!7o('QQ>dq20-њ?t ta5|x| |O xY\'?5|'g#?Ɖqn>i9Hƻs}ҟi==gnMuD?= =/uZOAOq+t-5]C:zfWULY ^=[TfݾsD%6Ihu:!}ÚO oZEy6[ro[ 3,;BQ-t.4{"Q-r>$_Ţ[obZKDBXKEAIi-2aC:[.rh]Dy?Wq]ry\'w=hywWOwlkW>˿'<ޖ|A~nׇ!7W{RTN);ޫ);V|^([>>=g%nPI_OL]d1>Wꟷ?q IG:+~e% Q`\ujsyn9%xv"/%޿o-7_p)/:+HǼh4̫HK F`^G:_vsW0 FCg3W{I~U뭤6 0o'?rvpW0NqcgW{?qvsWy֟:{+¼t$^AWj ܫprW_:+ꯜ\x b~Koj`Z c>hWqC`' 07 SO#=tp70)}0O"=˯;X4iH/ŖIKO'rFq7H^oMZz ^~ `~tO#I淝6ۚ'^=z>/ w߁3%~yon{{!Yy_`>K+~W؊6H.ӷc>CC wxxgccOA ''>}??%S@݉ݹ@wy?tb~wc_vbm1\ |t4F<x>4o  O̗IK0x>P,{W>L$r7 9ҁ}VHd؂n<#jo`3泤##|(MޝSH{F/Ox*T󻚧MZxҋ||̧I<\̧4/qG0)}zZa>DD'|'|ϧc||ȧ4§#|ևIZ"ggj}t8|6zIG9hWyh>Wj ұ|^A]b'|^AmB+y+$Hlj`ͤb#W{ɘדu\`^C:/+ytL,j`wc||g%fQI_ 'aCO+ǂ+.Ȃ~.D._v 蒤YRlwѥI߱e@F%} m-iXIdX7V-X?+@G} ]IH2t{(h*v[ձvu7Zǡ]SAAnu<:/ѵN@'։D?Gz0zJ$'-g݇، q;'z??G%5jggC΍>iϒ~?a~sT8 x~XC͓'8]%Ó}zAa?Bl|<#8]Ëxy'1K7?~Jb,ӋÚhf< QQGM(/ᣉ GӉXwK11YKV}'˰ x_oXg.884?ǻm~OO_v96>1~њD|ݒM_ vy6>W}_ v6nŦ444קçp||>Ӿ|&|f5 >,,.`m4 M|6|ρ!>>'~Κk|ݖ5yynWd |>|>_h|!\ـJlݎ-2KK |} GRR^˗__eZ_N|9| nVJJ++ ||UUjjͿZkkܮZZkk ||uv__ooo07U77dᛉoo6--ķVV[[ ||mmvvQwwh_ I|'|" ww ӫz{{ |/|/>>O|?| ~~~AA??D&~~??bo( %~~??flj7OOII'7I??v5v ~OO? ?mgg1SrqQ]ył\T{{{ILbzLL{M6$MLyv{o(t"=38^8w ?Y _J|)|//# ×__n++0WW~ *>GWWkk |-|-::__O|=|A}| FFD||oo&zY J|+|oo# ÷n;;0^;; ||]]nn߃=ٚ%g7AA ^H^n_??dᇉ6"x"x!~ęŏx1x1K%^%p+`z)x)? ?je2e2//wfr??F\6^A^ )(Wxxī^!^5bZx 88^ 'WÊ}|  o7o7װ&xəƛ LެyIP? ?I$d}-koq򖀞秜RSS~~iu> y(Fyw WݶCC4/#yGxGOּNNw33 .$Ecs<J<j] Lkg̝șs8ZpWu nyms z'h#ӼxÉUoްwsk1ʻ ":w8^~ :GUoO<=Q >E NycPq0c1=ǷXډ<c5?M<uGL:ǣ4wCyב8EZ:#wH=H'ޅut%ybzxπ%CyRǒ!<9`g)` X*:U끤4tHttIbнG0@gh]@v^A!]2|uO2Gѹ˘p]..G;,7gy]&]ɲ,uZf9sAgcrFt f&\[ЉCxiPGa_ȟ=(uγ떻r\o-wy?G5<˿_a<ߕI~}+9A^W&W] o%wަ};rUv?%({&.Oaxs7٪u}杹}g>*̵VsVȊwB/gZg,~sX/u:31kXyf8csnƟylJMV ua%[V.݅|>0;aPpC!^Bк#c:aҢp<xWґ8yхw:ǣHKD:ǷPсzѤb8Qױ]᪷'hD#9[ N5?c5D=ӸW>10 |0|0p!!ćPPCC ||aa>>ppA||$>>2||QQGGcc |,|,}#>>oOO0''$$ગᓉOO6))ħTTSS ||ii>](n33π0gg,, |6|6>>qcgz ? ~ ? 9ρcssυ5s?~?y |χo/ ~>/_HBA}/"~"~1%K_/_JR~2/Ӽ0_ į_aW¯$~%J ~ગWï&~5j~ kk_ g#~:~  o`7o$~#F 7 ~SP oB-~+Vo5 ~ |>|>aw$~'N ~w-f =czpP~__` 0zeB€^"? ?B#(Q⏊рWlj??A $I'OS?WV54O3g?ݾ= |Ɵ5%A}|EEl1|1b*_yQQ-N䟈OOOE8&ޙt GiyQ3||'׻#y;{/PeǾCW{? 诵H Hojݟ!?G0?E_O.fߋ|%>]~ysI%K.G;E t6J?y]?{]$]~د"u#:t3M$߼nA'qqF;BX]E+w^%r\x=h+9|/] y]ݗ yA޷!u|oB~~0ٕVrOmW+^n;XrB/_OkB,ǯAqLSdo-yj}hNz,Nz'K@Gƫ(KoEǐkXKoBǓky`uZ-ݓ^o'Yjo5:*]MN야N t֍huZ/CҺ3>i;j l:O:wYtx֒=}ycuҼ ?,Ȟ~3s,տƱyqwU VDaba,_px8px;z7ӏU #jO?ҊG>GdO?ʊGxF(|<ϣģE_+Zc<C<~ % Wxqb3ӏq'7bӏûxK Seexe /+pG##^^ 7ȟx$<<ix<XKr ^^*WW#ם+ /oxuxu^^ׄ$ ikkYxm|;Ң6\x=ׁױuu-y=x">~~)Q[xx"/ 7>zcxc<;Ecx"1 ~q_XxSxSpa?ex3x3ffH(& 99ysx"I<;G3x~􌅷 /&Zu\R~J;}G43rN+<;E+x+ÿ o9M|_?6xw6R oþ&mUmm XϟNwI~in;*BϠ#:ϢigSw_@?m;8/ȧ_reEYAtyKx'9eYё##:DNwϧ3>vߙ~=]B.wߟ9I;pt_끯g}?/z6ZRB2*No}ү>w']}}I}gmExy׻_p s=+5}چz|x(K=>߯!1?9.? K{AAJ>߯YL^凝!ywϏ!!@CTp?aaxpp!g8|8px>| |JPSS-<NO x} τgg3-||44 ?< eɧç[ >wL=wfς"ellx-|| ρs,|.\ˋ>>||^}3>|>~̷||//$__y||"<>ѽv5/b1|B%%AǗR!zX׽v#ȅZr<>_N<52<yE =++ WWA:l*^WCB<ջ'/p{~LW:! agvzz?!E~JgG}V s=?,67C(b#t}E77oo2Y~MfY[l6[?*/k ѵނ;FoEo 'd Z~&mAMuYM˪B)AFO9л>Ftwg]}+Bϣ+O>-/:e%w+}wЗOQ_v B}wOR_weYw2:eiwз%sBG9*zZWq{Av;'g~z_P7jcvrjjvjǫj6j7sj6}l^zD^W]דs"LlRԟ!~m_WYsM=SϯkTup^|域{{CmOm"R!fO6C?ޣSvޑzN;.P^KUwkTz^O{m|٥sE⻀Boq4ܯPg|#mL&ls*)mqNƽzg`mmU#~Ej7oFFcԣߍ>N=R8Agw Agw7i^m=D'ߦG `܋},/}Z  7˯@7ɴYގ"ux\Nvݾ}D D/R}'w / /I^^ Ի<^ ^\woCzi,}:!//cxbH7{p_˒''zepS#//gx˯^7p_++>.Ofy?""yExEBz%x%JJA˻nmF++WWpKQw_7<A=^^ G##E" ci| .Y}:Wf ^ ^W1Y>=^Ne7p,.Y]@kh,.vaׁfwux 2a6͸ {}x}]ހ77$ooh;- yx o oJTޤ,}:77'oonfy x o oI[[[[66mm,--y[x[ ooGۓ,YŸ5|tHs,yß  ,E/_z}-ޑ#ww"d;;[xx..ޕ+ww#VdItw'n=={{{{^^,77yoxo C~~,?~[ppEiuxD>>!!CC,|(|(PP #oQ-||~##-||((DŽ(xy>Iq>>||O O'O''-|<|sXO''Ó-||$$ OS,|2|2dY@S"{O#OY))A=Se mqPtx:y:<3u8*2̠~d,mA޳YY, N>>g }&|&Ly!}|,, φggó-|6\oNλ99s5jq!=Cϱs{ů>7q_8}:// _p_1|>W"8mq_v^emLޗ//1K.(6 o}ZyfH$hcAgP}26pV>:ūrmsqVzǷ!b|6~ 7Cqe6ѯ&87ގ֛O7#q0z'ZoG>n.y6Q-&#0m=O&?ձbwrzXlVQuYՖ\m՞\mZmyPmptzzL?~X$NJ9U? Z6wuzP{+ TN}U_{UMS,P1OW}RnQ=9SN?q{QۗԿ2 ]G_?,БMiޗdQ7_ݙ^Cנ7=E4z3]}uY .wf݀+RA݈ \\Sgt|MAS3gAķY?-?, [8%Β?@2z/+luVP?}.5Kx|~gyaݚ/{ncx?esV.[ _]ؕՆkoо]m-*Zg?:ŽtR*8N! Ym;m }̼vwvwt6*$P@TPD{| u~UrܞުO};Y˝vw;;˝vwzO4eMP ˭g|7|7p||=֧lg|/|/Ϛ¡|\u|?|?vX8p6??H \uk3Y8ry6? ?L0qĺC\ď1.z7;Ï?n} ''4''nzrv!;e}Nii 3pՍ1JϺ6??G'~~ċŚzG x ĭ~y)x)ee^/'^/|ģW+U+ ^I WW ^M^m55h P~KK~~ee kk~~׭zz J*77 HhM&M&o7o7x xKb[o#o3vx;vxw;u; Ii].].FwûwûWW׉__7ooxxoo i^^͇$>tm>">2;;0|0|G#G#> %> 511lj ..߅5{{O'O' |>I|>iS)S)O>? |>M|>m33Ϯ??499??" lOO??1yF{|m"ms$:>q}t6OYgE&Yt野D:ُЂ"}t 駎/D2ًDK/E<޸E:}%p,=`[Dϕg[r={r;hݕD W>}_\>ʿ!ϛk/rK!Tr(wr*7r*r(7Vrg!_׋O>/ng%sH|,x9 ;}淈3g>Y;xvA{zj uz?r6A|Uwh~xww ߩu^vN?k5mu~ m{kd؋^^{"W.Q6G||'_N6??@$~~??dᇉ>_GG Av1(#~ ~Ï9%?n''0OO))4o'kOOgg ,Yr99 <<^ /&^ /6x xɊKy)~K ^F ^frrWWx%x%R.Q.^.ӏtUīU^ &^ 6x R5⑰B//hp~v_+2V %^ZoWa=CaVjq~^oWq~v*TW /r4o7o7jO<ūXON&\5i~8y3Nq6H|[pvv?,KV\oj>BI"k6xcĽmގ_W} 6I9s\|>}ۏO~|}뽅mm'ى|v-k=VK ]vv5zDl(Z+9ZI+l=n͑ݳ5&yߵ&y rqov>i>BoٟO'4"+|wjOU;l>[{f| ϷS"m~jU9?{x1=iG/|jgϿggq>y7??$Hzss+'9?6GjUy??!ȟhA}OKk~p?~p?MdW$0UUWW >ߢ9d8s <v<hA A $CC <J<ja0a0͛qB>..y~GDoXX?%Uqr-X IBAzޤ=bAEwDPDzyr7{91OM6$,GYVA<>WϞK*~3 zzF8Dϙr>g ??w3yW򴲳yzqx; A([#* Ǹ058ٝ~2?с7|`>V?G"Q@a]FAQ:|]wF!Q[teO¢ +l("Y~lgP_EE+j#t8/bbV?DG(/"_غbŭ~`%D +ag,8KKZ}@ ?E'(] ]DKK[ eeqFY*yz9X9}pD>  L|hkc  J|(|#> >LÇÇ##GGj((4|4|4юmW7QU_cc %>>VW:kxx5|| >>D9$$4|2|2>> J|*|OO#> >Mçç[Ŧçk 334|&|&?A XYYggill5||99>>\\ G||χ'>>?~X_@||//$P__ዉ/l//!D߄iu${.4졫//%T×__ˉ//WFl$.L **Gj% _ _K|-|#Nug#ok4|#|al#|oo" .+/OS|3|3\{PU4d[5||mmۉooϵ7vw!b1 . ^^n  $ T `!.%Wī||}}K~~E=_oW4'+!=NvWdD]vH[]VW??bu;}(~~QQ$^o&6\U//;'q^~xW#]Q/=6e{pa/ 1cc^o8-{_]Nvd?p@/i|(Ha*7qyqpBE҅qGeqLt6>Ic>>atuOO:')QriN;8=㬈ggqNısJǒBg)Cs<Ѥ"q}QHKKJGҸ,eHe\_{caW]f׬~B[㺨̮["a 7Ei6nտː~nmG wD c_y''_Ƶ/Å3bsgcnͽy6wܞ{rsm-?478ϑ拏O0Ǿygߑɼ0&ϫMJ{+sg65w,sGa~/|=i>'4.S>|Y|h?<:|Cb?G}wp;>#;,6?u./pۿ~V@r Hut~טr]VHrK+, qۿ.L+"p?#DQ.wHeE?3J\O{)/JpIdr]RJ@GR@Q:(n[ r>ҥr ]NJ'>2. Q?yY= .Sຂ7d_#+?$eAsÃD%}/x<~'yx VYSW>/ۼKvyy%Q>+;doʎ`Wn*pasn?Uy7]AvyUerd_Cp/CE(va0G/dpx8p}^xG{d" }/xa6 .wGhъ?"Wc \QU-.m[AqwkBp7H^eccU<;N } ㉏~?M\=lOO̵gD1>$rɢ(L|2\p?W")ħeѧ|*pˇrSlӈOO˵fEA>t3.~>|p]<̈́$>.<<_`o?/™_bೈς˾bn-6W%>./w<'yp`glK"~G/z!zK/B/rإĥDKK8_^]z+\z%zcUU.ڥנ(ZZ.ס׹[\z]zzcfi.77zoo MηhVV[[ͷߦۉoa|taCww ߩY/U||]]^ỉ33ETq_!Gn ߫x#OTvnڇp` d7?J:ʪr㸀DR/"y{U@ ("=M3L 34*)}޻g?>sJL3 x %ی0J|f`:M"QF:YG Sx>wֱqA<;xt#ϯ::g&u\ߚ:EnSxw#"iדּ9G|g﬏q wx:.FccˏSB~?!gϩ.މ|~g4,'W{}'^|_X6vITbWXnWncSn.ClS?,sZ)?*m/]RS^Oz{r"gr)r(7jr"-$[4P~{i z|bi^D=/.z_g/{%T]ܫ'n-'^O=,(6.zGi=&favcpom[i= 6fQ{;p.Zv00%B衸CŕlZhKpAf:@f t wP0KK*YJ]B]E;>f.ٽͲb,'ڳˣsO x1v>;oVӮ{ܑ? +Oh׼P/b6횗Ꭲ!r"fҮy(g8]&5K-}wpQkk^;ڿh׼w<78YW]N߈;AzzGׇ_c}zkތ;ڿ77$oonN7IG{ƝD;MMț(>Ɋwp'SMM;y;jޜ9#|z x ^=5N[[ip5N OSU_5i_moo[ ]s0tjkN߀A &75-1v!ө[nې--y[x[ [ ]s( jyx;x;vvޞ=zxޑ8H;;ww5 yxl{[<]s++yWxW ;"ڿ+Ӯ9 w&F M߃ۻpܙ;;ywxw AC߇O>6~''yOxO E K{{>>}}4//y_x_ GOW|O@>>@Y"kkE߇‡aa4|8|8pp A>>BGGQQࣲ5| | cc5||88 O>>^''OO5||$$ ?58qgQSSȧhTT> >||OO'33gghLL!A΢ggill>=SHρQ|O15'?ss5S?L?N9s /myy4K_¿5+W_a|| k׊!Ϸhoɿ#n~}!|!BB =5??(2Omog./"__{PY ]y( j| |//%_*ҩy{s|22ῈakNߗ×//++4WƝNWWipWWix <<>w?h!_#Rkkj::up;=S_wqP b$N7m$FѮ~dj|3|W.1v[q'Q[[û{]=$>]=Djc7{x<<``]qބ;Axy}M=gsiWjQ1v qGRKOGv/3Z짝gǠ}oE;>*w}qQ:mޭtǽKD{Ibzt Nᴳѩ"vC<:M~"vqS03DGN=<(~4Jg-{3X3Kl8G7{DXO;ɸRO1մ;zyTL+g/{\Xd< M;˟˝*ʽ<]ܒܓˍA- 9|/] '}'cyB' lLJ!M\O/ro%7r)r+wr)r%w|<)'_vi>~,y_~?gP9@>c%_O;9x=Ǯ\Kw?D VicRq-}]o+Sp-}]kUXW\uet WZ5E}ѵʪmrt@s>Zm3V+]k z O֢*ݐkzҍpGW1 kO6Y fkwm[1VGoCosQt vw˻tqYy w%ԅ<?ne^^^۝N^0+~G##~v:Gȣ7( e{4<ګx y g[Z=kzx<<mOv[=kZ+O O'hxu/^Ó\I$$ddx|z <<nw_Oj5R5< FOtx:y:yx<<zAA $τgjx<< 9:?D~~ȫ׃S00aa ??B~~DϏUO??11 ??N~nw_??A~~§W$$II o4w?3xX7SS444iiA33gg4,,YY ??G~~.:?O~~^//__5%% L~~Yï__WU fkk~~:߀ 77и ooimm'O?j;;h]]~~߇'hCCi_&??& OOȟN?^?p /۟ dss995<<y.x. <5<7<7ynxn CGyy5w:. 774܄&||4yF / /I^^RKKp.444yixi //C^^F˒ˑ5yx^5y%x%^qg2WW!UUɫ«jx5x5jj>ɫëg]55kkhxMxMw3jk*~Χׂ"kkkxx::>m뺻QnwOG^^Oׇ zooH0۞jp/5ixcxc2ev'96MMțh++ޔ)gxkś LK>99ysxl{k-2Z(~٧$o okG]WqmO ^O<YIpwwV+K݅{ι\ZZJqw$D νY=|Xe5dg]j ʼL]}x7ynn>;;p !w=Çd뺼^p9kzޛyox^:txzH乁>>ʛ8]S-9]C=D?oyzxpANqWBz / wq(AANW3j`G``2OsSBNq'𡆇@`ÜNug˳upÝugᝌFʎbGBr0ѣѣ.B7z zGQt[ǡ9} qWOOzl)&:}Փd 1S~A6/8}Փe313覬&bЍYLEOu닁i%t֗e}1+zfȺbuX_̔Lok%kYNFWg}70[VA`$8I`bḶXdN^~v4jjvjKjO6jj66rzzΫSsDR&qPC}Pϛk/իՖB&P:Um~Um;>PmBVs>}Y=vǧH|=,wοg2aaa2zX(_]lߢ\o:.|x/.s?d~Nz]u]n/ ߏd](һ|t4<V1/KWyWGn ÏxJwi%|E+3_!Vهn2Wn_j6/c'Z_#a _k~$5|?(X#濉upۏuu0qz;ch=|}H5fLln?67zOKMv& mz@KK;h |75|+\i+|kv ͇oݾEf݇ﰳnߢ>|'\+Nd ˇ~^O e=pO=pKJOL۔ Y,Y,`}٭HO%z6<߇  /( ᅞCpOCC>00>^ļ^d.O??5((>cc>88OOOOSSOHOA.]~~ii~~~~YY~~99~~yy3<\m//2׽D 2  *jHOv5-\-ooǼ71==!=wweM'PG٘:NpNNEgxg=]..>++!=^nnp_Dv1#G''4<{n:z{{{)lHәC:wӂu fpy_x_}e]kx .'sn<^ :t9ox> M l7A ϼ,z7]^ yiEBz˃l7F ?k2_!l75iHH򡲈^>ˇl7}5h᧘uuÇ˳lG}I*E\>BV=RV%^Q khYFbDcB:1VXSYNaAGF4zZ7m'z3:IhނN2oVed/.~YwYSqwֻбwi; t4=b:Gz/:;Le6֤wYYu,1[YXsS>'\܏\yyr q\}-^:UK Z݇k'&ս_UםkgjIjߧ6jj?jCvjjvg_uϮ R>gUoW~] } %SK?>i?>Q r@Vl%tKnVe֪.Y\e zkcuɿ-)C[q">#XeӧeY r FFNAâE-؊a}@4bSGMޏg] Y |t"<ܲӹ芬sD t IV24f%ZYZ9NaWF6:4KFWbUt;+%ڣ]NJBѪFCvɪNB6٪ACVŪI]BժE]=ӛѷnu] ;ט Mu60ǸcxO~{#0 ^.CS#\:S7\؉ gxuS:<=Wu qfէ>{]"⎤~~?QCANG5%@ Nq@ ,ܣ1c|53h ` ||ǻ|(|(pݫ`> >f5a>|8|8{i\}$|$VSixrڢQQb4|4цy38]88h՜OOA|Ղ&II''}8_^''tSSOOSSOO-*YY8ڧYh>||>|&|&>|}|VHOqllẗssϱZ>>\\>ڋ}|^HOu||}K%/_/_fՆ^_a *U_-,^5k>u_߀ -ߴh oo;FoaBB.]u/)߃={>}߇?>C??#G>c??'gxO ԇgp}_|}ԍd{l?{ď>"W݌nObI?yO,ۊ}}1Uy6ԧlH!~i횼M\9ԟ~7_}}%oO_| W=uγVj\퓫ovyQGVsbϟoVRO>C}Pϫk{_uz+NTjWMvz-_<]=>]װzR{z~OIu>qG?f9L=Yg2cNoOŜN=EtG?ٯLڣ9zxVf9s2aΣ+G{c0SNY@{ GNя\L=B@t pҥċ-]F=Thۨ?.i޷;h޷;i޷?&woݴGۃ_ڣG{PhO>sk}|xI.=(?ހ/Ŵ's% 7'Z\x?O90WQyY'y/'xr&'cV>#]N=x*"?=-kO īpsO> s }=k ˩':!О|::j_śr2g`L, ދ'Qgyoxop<1{٘S}}->!7s0߆M<@||@nb>@~~,>-.ܓ\O[71X|L@H>>U/^"J* AA{߼7Z8cnB? L>>XÇaC|(Gў|!f7upnavSCC5||00 .GҞ|f7p_##G&> >||#hOs11>>|,ׂ88qq>>|>| |OO%*r8ɗ`nȧi'psOs3upN>>]ggπ3fggς5|| K>>Wσ5|| j""EEk%%)ܓ/Bܗ—//ee4|9|9rr __ABWWUUn.VW55kk,>4a'kx<<kkjx$<<Q((xo:: __On+A}| GGã5|#|#FF ǐc4||&& ǒc5<nɗbn77kx<<<Л-O O'hx"<<h= DOdx2y2y>ׂz^BBxȋE^ /&/M^B^/a]KK^/#/~M=bM^N^/ۥ:!vwhՋ|E{E}|.. M[=Bn^ ob+J WW4|/17R^^M^- 5xkkfxܓ|:ciO>A|?>>8ړ\OV=r@ OFx#y#췮-p'Rgy ޤ~$,, o&o7[|2u[[-z#)'J{먃Q1o\G:^kcpsO> s-i]qno\C~nɧbV>:rɧ`V>:O=$a{-~ZΦ=D{}=3rcV>7iO>s@ c0WZ31WR+_JC9#1WP+_E[AsܣnK6?`;-%ܣyB{bnKhs#Zn=~,=a~,=~,=~}YH%EG?s!,=ljeяǜk+2'`Φ(~YG?ɧ'e&OA=U\G? stL=Sgk2`N'~i~>8%7-̽#W^W#V{6jWQ몝g׭v'W;jZC~^KW'q_W?߬ޏ5w'qP[g ={uz+NTjWMvz-_<]=>ׯzR{z~mٶMӍmBg#vٽ uw:ev#:-po>:Nΰ}I{>:^{wt>ܿ_Gsw u;`3A{?::u2ۍvS?};t 1߿ޏ#tQ?Foq?O}:I?OΝ:ǯ3wOt w]G# uFn=پM&g;9#5߿>sty#xNz/ t&ꈞߓ/}aw: ],.7nw8]W/Njﺲ"\]؟w&W7EfO0z/Go2F_2{FQg8mθbw8^69z9>0r5v0nŹ1≯h`ci5SaӍP =ool5.]!ӕoI{7׷G];nq9mnj:Fw:}\p#(v2t.8N\Acx:s=&|$p 1C8^:18鵘RG8qeORv,4Nxz%3+8^3K/6xzKKq<) K_xzO/r,5.xz!/8_xcd8?xS`zcqħg:Vx`ҫqqzqӟu9_?xcW:"zc-zQOvD#-+$G:ҿQOtC-?,8G8xz_ htb?dx C#/X#;1k =>>glt%B,J^fo6p<]Gy郘o x yw$q* V F4a5$țweqI3 s&̺n̘s 0""Ju]WT403L$349os5o[gt˪kB=V~ _<%|-^.Zzv =DNRE' om{#;Y `M V  ꯀNQ~h},>6[)jlk}>.ոx||+>|+|">1;ؕ#}ݏ$|O'{'\lofڟ|OS | >%޻ؕW T|MZOnv5MU>.|:>=h5=jij*-}4ؚό^v55g᳄gizg|(|>G|ϵ{|-k<O<#yEoh 7 Pg3 _B %P3Lxfg ³Sg³l_/_d9x1\;}usgky1~}~L?oJ8ޯ}Yx'ލZj\,y43Z{i>}6|3 ?|]{V{'!.Q]wwkMK߫i5Ўu5}}~~PiaaM?B?zt=M?J?48~~JOOkM?K?4<__~~I//kMקk@ 醚nD7tcM4ݔnft3M7kB-閚nEtkm4ݖnvt;MkA鎚Dwtg__kk~~]ooh E]鮚~~SooimmMCww5ߧt75{=4ݓ^t/MHwCCD'=L}$#PG{~bc_c~wgUGxc4S}"ik ݅=VoOqS~T?{'>'τ݉=Y?Nx{ߞ ݎ=Um{ |wtg~fidTnɞj=[ >9{ֿw3\7UC!‡C&K{Rߍ#+{JWߍ"}@ >a7P 5L0|Xj>Lƿ5,#QG#/ooo ;;W}';#{{~?H|ȀkY G@5]ϰM'{s~=T!'_vE{>X/ (e=/O9fdWew]O{_^yyOq.g| >F|L=;R+׵9e=Ms: U  xgB>'|NZwٮh;j}>A|A'O''sv{qvE'SԀx]5"| >H TsdQp9튎vqvEG |Jӄi>)|&>3୴> ]>-|6>~cw΋خhw9lWttgw9lWtߣs.  \x {^9t*"''sөHx9gt!O4?$!\v^^xexe'(Y^xx+**pM1)jp0*::p1(YG5׀(4k(&Vf-i"^ .5}J M6\vJC\v[J̺e?6f=Jퟘ>߭OeyfC ?ǼC_vFp_bUWfclL1\ט* b6!.[̛ٔo2o = l7͈7s2fs_|قx vגnokL{:`^Mي2y%nfk”G楤{m"Sޘ#lݔW`4)3e۷[׷x&s牏I|݊*} C'q~F97qKgRyv~c^~)n߈3U.m[9*g#v>9{b^윋g*Qy j}u^c]rv amځmwKWm l-Of'ͷ-sYA9Z0{F6^4Eg  Fl [j?vrW?E-+<8sIlɳ0o'= w0y6q ]G&Fz8b3yp(}vga!= c<8slٿ~He#D&D7i'N!݋S<s3y; ;ɳu]} kg\gYgg3y6;A&ϾupgcqD<aGOB˳i`>Bg|eOl}M?q6o'4G$=Sc33}l}߰YY&f}9&^}_l՗;zZGEubҋ}s6^٧esI Ozs<s.0&93<97a')ݞ٧I @zc< Eҟ`Cz٧=/>^?fQL} \@ZH/$[l`S8BҾ%p&>|t[HG|=ɳOQ/>t4ˤ۰eeė9|0/1y)s}=ɳOqHVl=ɳO񘯐L}J|tˀ٧DWI5v_>vZZٽ:z7gv/L<S1_wzzSX:_vV.Pt!PїЗ}}YE"E_A_QUkk~.?(D蛊9oozoߊ.1;w(N }F߭|}W߃G^E߇OBKGptGߏ_F~wdCr?ЯtyYxYee5!މ=D!C0aV-?#Gޙ? G51cn.rr8q٘o: ğ? oĞ?II~=剗WwcO .w? Zß]L7H &Yğ?3\^^xxxಛxMI܄ O|^ ogpLbN5S\^eWWy?"U-|t_F5֘|aLGaLG >A ~x[&\G`.$-|⣘\H#\h&wb. -|?fL|qwE?<.'1 s>iSHb#){Oer| <§ވ9L~ǜK3̳Iu1۽ ^33rw !Zf+W0[OêӬUCWs)߱>I{V]ojY-G#?c>:ſ`>h;sCL>?;鎬ZvœM3kȳF|?]1g &wocN'݃5iLĜ<^Hfx"}0'˚xq<]cHb-y1GZ&w]c#={uy1 8̡dz| S1o"=}1: \w%Mq__#>,ds6#~~xK<.{bJ쳉@(n;obJ슈cecG *nb|kqDO泋{bE =*+$QNx^,/'^c/kd7~Ub.O.s \%}z-O{7/`ltu+y:Z}՝׌N޾~tۗobetv!m޾~te.*cv:s{^#۸J##>~3 WI`~K飭J1.1֟J%c |o(g,|_6:oqqޮdJckOOxgu~5X#OO"> >W'e)} |0X)>>TT_V44oiL ӉO~I331>Ԟ I|&| }ggymc|φ&>> O Z͌_5||99u<ϳ4|>|>Kop٩[8wu 4|!|!"+EVKc//{bb __B| |//%T×Y//|9|9p}|V+c$RWYpI__m&Z__ _눯Z4<L<뉯xxH=ѳ H|#|oo"jcly\77k[[4|+|U÷ߦPP N|;\vB@A||$Swwߥỉ==h^^{{5< F< sJkx> GGjx<Q( GGkx ^^xuxuxC7l^^x x Dx"Dxp݇aAaۜ9q6/$55ׄ C%0kF(Ƙ֨}&I$I$_uc,luk#Y3m~Zʨ k-C8'cl~x ׇ׷Q/Xik cv3AXo'-qM%<h %}^tؼ3Y]=ǓN Si k: I>͚. 3޶nnnYt/[@.[D: ֭Э>֭ѭNGa6 GmvLG꬐f4:ZsY'0:Y} ݕt,ַƭV;.`]DG.d]EEhgnC V_G$]ʤhnH+aoJM4Ƙ86Qc{mLn\zXQgy]uYVgsu\VY^uPQ# gbu_}?6#.V}~j؄E\I=NJVL:שξ3ܫ:3Xz,_]O e]}}JGu JhVJ5h_"Jī,K$4шYhŶc#Rc߱C"ǘg[/ž;lcHbf+o!)aJz))a^};l؁1{XmIg{%=^`o}!=1mv@bh";>hLmNMGHp=0uvDǘ0f$8x~%Na ||ZIrI9o&bӰLb Y? sOeg7`?KZ{!~vV17H?'ai'cFӬބp! HA>>σWW'^^݃''?_a8pkk kkkk #C}ÓIēI6d hV^x]x]^^x=x=^_Ø{tdoo@Eǘ{tdooH!FFUǰV$|77!ă70f$ٛo=6w:\܃ {%w8%%۱I+_Ykxkm61fo$|%{8\1OAWuOľ bބ=H:7:|#\$HN]ٿa !>uaww )V_I+"?# ?%ûʿc7 iA+8`KhaäL%q 6?⯰nnĻ)}c =O{FE܌{1?\| Wnh{i_1^7__0uƾt*ˤײGpcwo/h3_x*{Ä@@dGFv%L~K?~~ K?~ֹ~K?~}~ K?~ڥ9,Y:9sζ}6i!>>$qPPCC]=È/_z7,ґE_IGrFp##pL$>>2 l|QQ|4|4Ѯ~c\;_  yc =&'>>>os9}||"|[V''Y=t$&',ϓVOO!>>l>>?}F||ZX9$cބؗވ,iKIW2W'`_N7gl>> ϐV!>*Wb*O_\1gI+_HOb5c?E:r }~UolToz_9ӢmKVg[4uRT5uE=׬oR-`B9-vccT̶ۛoW1]v5;o"%b.bgXQ>iuT 7AF?ǘ"{mqQ^q_ؘ%?5#WƳGce )2X2}keqZ'!fdUY 3#%%ޮbC6RDE(vu|E#iwQ6{Zes_}(|=d[ingd1\fL}ƧG~_e5W#W_b8f$&&ZbE,G+S1cI' _>~&]xC<=pRyUvV?nb.fשQb OxomWJ5?^"JN-1ߟ%󧉏'-ɑ_v|PcvKI7)" w']o=!m.G7iη>\ߏ/|G:)q}?{߅!}?~?x[<հ?H:q}?B,c^1bL 'lhGQ[q}?BTHW`.G<5l')[F&]?>bgH_axsL#;/ zO[o!!!ċ'EK7}(iIw B)є ؇Vޘ>EC7} >_Q " "iI.?"iuH>e|ӈl^?>.O >t>3g3lH^H__ >9rgcM:g1#{\o1#y?W0K<cm~ 7xXґ<˟'yśxEƒ7}<^$by"1td >tfD/1x1'*\owxTUqJB IBB/r^[({De].b_{(^Ea޹̝?~>LΙ'RGKK4+._'QWWȯhUU~ ~=:_OX>:$//_//D^^([00yaxa_x y ~*!ρhxP :bϣB!O«WWuy*u{Ws҄o{u[WW'W}.x.}ýk:EMpg%[buy-'C-R{0?kk<8P bϥ=̛xSZ% W}^oqoP{.Vd uߠ.\j95BB[>m۩v#rϨ^߹M'o+-77}@ChH0~)ވ\exO_o oLU_&&Mય»zSxSp|zU4#oo[}hoN]|ht-[U[[.LjVNъ\u,>^DvډxhmU'`oC}['Nkі-\u($9D;vx>>";-D{pթ؛x@tpF>^\ttꋎ3>):9D'Np&ԽO.-:;Egpޢ Oߊէ}^I==|'ZG^^>]}6Vzxv>קp&;|ZG;wttWwV:y|| gut L>>1>t>f>CCɇ‡j0op+}8|8pp_##"z$ ᣜX1|3:cc(uuߠQ}|881|<|toHh~"0щ''FD>A-='}vGPG))S'm=>>|*|jDo}sAkèORx<<J-=roPba>w}؇PKOngӜT1||Өb{A샩|l^Guߠ1Aӝt1|:|ˋS7>\>P `H=>3g8<>1oPjekcYNP j`O}^g;w>='}?<=׹C̍b^ľ.G? >bo+ս,Bн\#\FtpK>UtwW/mup= x#ޙX>Bacx>#boO]DQu!{[WMu!{k/[P'5Ns#ޔ:U<4>B{#t@űקP{ ' ߩZ"Oy|-Lv"Vs.\N>_םk{\<$3\<+ <+̚z.Lz^nL`.W߇/ԥ6OwLPs,iζf`;Qw&]Ϡ.uW3]>j vw3<9&ؽϢޔ[1}u aVL>:yqsUgSKw|Y6&ϡNA_lY`>Zz=L`KCsR.FR@22e|ju{|9|9r4}}|EG`_@- H yyUQP|URG]^Sz 7E.__C|A}u4/f>!k10Pþ:%_ WPǾ:?#. ؗP'ėQǬ˷5?N8>2? $I'OYSGIؗSGuu4)SOJOU'DؗSW35Y"Fg#?9sxyß/WE/_/I_L2eW8z*+_Wᯒ wk__' "QMooK߆M6m ;w4]W}wyy_4C? "z77ooH?L1c D I?B |{)SOjff| |oo% ߪYY?mm4|;|;vv ACww៓n_u}|.. M[{{5||>> O_??H~~WK_¿_J_ Zÿoȿ¿%;w={ko/bG'?i!&? ?ѧzW##GG47ox|(cc488qq ??A~~BOOSS444i|{y~ %? ?iVRG5}%u<~~__$$/kut7p Q%>㗭J5  J~~Uï_S0O4[5Q^^N BB}9ut/ /L^(a1xcc$H'`_Jqq8z<<<oO6 pD Fy"-̈>$MîQns[ԃ=nP>8vz 9./e;"0/aclj |;Ϧ~aa`,jͨx^gQޚ.ϲbLjyYޞBm`#iVc"u)3۾K{0cODfnL.gVpQg\K]ެB]ѬԕZ$LOlֶ'`U:xLbG]ͬk:15[ј`>Y vm#똖=؇Qç!`Q7{& ndַa{_f&mwôY7^#lYEy^WyYry\'g9hyW?gpkX~^?{G'-?& k|\-_}c, _g%y+yO۔g__yU,yB/ODŽ.??u¿_9K~ޗ_GPXrN 0YwvqblQr댭zDZG >aDnj_} *cPc?ϨW;mzطS/7>w}aIPcԋ].C"컩=zR7=O=؋Vc?W}lc?bߎ{q>dwVU!IM<4M2(YJ@M749Cg(3;;k̮5SNY9!b$ f "}VY缗^S|S3#H 쯩CCNCL}}KWwꫀ^;K| Zޱ_oy1H}w_>Lm/ ޿+ye֟_#I;>B__>aJީ(uN#޳Jީ g|: w>Fm};ǩrOcNϏOP[* I%Կ}:wbtM$? ?`RN.SַRu4t\ߍ}z:mVNGاo pycay9sp?w?>CꂷA] g.}:程zu"bw?>Gbu2rw?>G=.~HK"US >|9Gddxy>.}n~33"LS)YpOSggO| O%OF4ipO;cj6|6l@?SOQ{<<w<LLxft|.\ީ$uQYHeg.góɳ jŁ>.}:7ǩ3Sy<<>S1L |!|!BsFw|lRNGbo#/;oaRKV| |OP}pyuַxZfTNk?P>_nRɗ×;SS+JީԱWj%J|g_*%Կ~[W甼S9טoԚ^kV_3_uq{5_ܸHC*/n/Vw %]ꥪ-/tZޱ_bc{J=Nomy~gNoey~uLQyYޱ_1:w\yj >;ػ V|w w:>o;EQm(د~zzҼoPoUOהc Uv%o~zz]~Aɻ~k??~?aC;_\jLτ]M}^{?l 󵷱ެٻ ggvZj>f؞W;qٯNwK{fo7jY&{-:O=D~éZ`wyEwŞLY%k=rv #/U]t{4vc/]]t[9ԭ'^$L?jnE?EĞGB/G]t3M^o&؋އ؋ޏFK>{:Zb/\JVCq[W*UܮVE^oB=$!Z^Cm/H쵎r<{-um^|S˝xuֻSO}y":j]'a:~y2v.u-lC=G=O˝Tur<;3|~먏c}OOK~ O9;z/p\gaPi~-wΩC^!?RzzggzϑKWnG={E9.6""Etջx//E#++y ^¯__ȯE?)__'D={?&sA~~#߄$ oo߂^U߆&~~N /_"L;[Sgy)x^^4t//C^^&%/ /˙6Z3=ŋ//O^^>WW ++WW^]W2m|>]H++G*;؅^^*\}WW#x{4Wӝ3vu5ZSýyv>uxkNu<@Op#kk6ýyP˝ u;QOy]Y˝s2Z453F˝T5ֻPO^M]Oׇ˝dֻROyM˝DUSO2=9^E'8앎kK˝XZf;GWP+_kkk1P72t#R߫%Za/nEZtS,rW {L[fԉZ~[agQ'oDO_O"_o+xMG>Ij_kzח }GJo{mϗܵ^E]OGwz5u]}?~~]j_w;:A?~\;!ZFΥ=Q?/r7: ;zO1^SwgGm;DwƿOtv>ԓc33OmPO.prg]@]twrg:zG1^Mwůgrg]Hm,"ǻk3M.ޞ:-ƫhȝi:v1uPt6z0{{r- & x1!|ސ;Lt.&p KVY>G.];:{G;y؛} | @>>||P L>>\Lco.!!|(|(P> >||}8|8p(\XsPcKs?Gfz>>|$|d\_QQ"hh|iǐK?XX||88Ǜxx||}''OO"''OOSSȧ8<Ч§OOȧEdx2y2<9tt|| tggτtESS)||, O%Oy>O_ _|6\7S[O 9p[Du πg>τgg3O p[Dmuot< E>>tz|-@]9s)<ӱ;/KW p[N^Om=u*v1uUnyv1n9vG>_r<z'>_j:k[N.|xZbR[71^@]C/7]-O.ޕzWnZ'aPN=;񕦇 {R*󐖻QԵP?j-'`:uԵZڸ]G3k]W5:7j-w|oVi[-7^t!J^Nu1Zb/W7KzP7r{1u,vS(4 dH@ˎ}a¾" , qq\ܵmmvk m3GTZEBI}>uIUux&*T{]s˂بllw <r7uԻ6vn'Z[;yG[ՁG[V  ts_˕2{E)%vPR Gz{JGy ZGylٮ&#BD=S&#@..ߨ)bҐROo4{)ө'5CALj=ٮw5GA|Xjl.5Ov|1#h|nrzܭnu=:O߫nGPDo^܇~1_-|۽QMb /~ޝ@.Iu7S!Y[D}X V{ȷP71̗P Q D^B=GyʓGRG{ A^Fx;cü"x\Ǜq]~B~6X {WP7ކDRB^/qy6I+OdԍgES*S@!J>VgJ!R~n"J=2]* LC^E=4)'/G.? {ӑWS*U*+඗FJztR)RE^vo`&.VRM^ TT?{RT\ n/lۨG(55pO^owy-^uuf}jo o7Fx#y#xBDo77|x+ vo`:=CSXXxl>q88xǓ}xxO''#.O''Zdx2y2<هSS)< FOkzp xy<Çg33>< Ellx"zkxk> A@= ss9><K mmvv|x{x{zx<<ĈށCT##yGxGr螯B.;;wwWd{3G]B}ǻwwip0Ԉ.p!pGݓ\D=ww% tOx7.Ȼᶗ3Oxx>'q"Q7{{ryﭳLB.n5Cn{9 R#\Dx.q KnYx[c=O2zx^^ϣ>WbXF"Q0 eպ=Eԍw>s\D+ǯ=\\Dދzzl\{BW~-u/5\kv~18>||EF!!CFP=Gm2||X!8\ϒ[z  ># භBN}Gi2|$n{$cDK>N{,"xe8Qn{6F&2|\!N&2|2/B>oskѯЯC{|%|%JʈD{SWRWW:IA! Q} | f}dYK6/wmpg0 y9u)v3z4?\_GN/n<'__ї3z<8oo ЬE^".v` gv`4-ԍgR;uI~'rx6ȋ]pgPG]E~^D=܇{_t=aȋ +ۊ3z/t;/ԍ>8+ Bz+3z3<Z!C^@x7}or/9]Wr\?B5ktp:W S~/vOᢧ߭SS u{p<O>x/m7}8gPo >i yyvO!yoSCL=^SH@H=Q6=$ ԓe37B 80BhB&rly{vO P"vO y(vo r?{{<{S~|y4y\6-f>@O3hf̜l7se ]:jΧkZ|]{;4 [ȗj/EoE>@=JwP1~ 87d*בK&S'i.UR/74E\ߪ34'r/u_@ 69?"T4,yW߅n|տCs _t\k\t;;Z꿕ݪӲG\txJO9Hs ٧h.۹Ǒ[9p4=j9@ntBqO3sލ({<~H}Bs{cC.0>9}ȱao%ߏ#Cs>0=~TOs?!;G]0,Ի4|99wȏzz朏"'8Ǜc??A~n&"z19GNp]f'nO ':%>z朋4\jK<^Ls%INi~Om߈)ȑ2s^^9gr~Ns&;?xOqy^+J^"We2#??ëj~~<@~~__$ ^C^ZZxב|x=^bP x|x#ÛMM&JDsgSۍL^x y <Ƈcc><GxxxOЯМi''o'< D$dx29S)NJ!JLJINO|x~O!'9><A}O"'<I t<,89#':Y-͒ߠ9b'ۇoҜ /.ooCn#oGsy<<ɏ %ձNoߡ91폡K~{4|9Ʊq!ry{9i"7QBVs>D={!7Rc?z 9En' 7vδdg_'/ e(|(PÇ3=@TSvr3~ WK\^/ /a~$ӝ>|7irc 3J;>b 8^+]{9F"zQJ"Uz %C" Ho{@B(R3|y.c>?$[^'sQ{^^4˧ 22e31syYxY^.0Lb./gxx ^^"˧DJpg_w-++WW6**UU **yUxUOȫxuc=}޷׀ ahO^^&fD?D#o`fcu /ZZ c?vyRT 'O S?OǸ66ymx~.ׁ1?N9sO_  K^^.nD _M5\w-˿C Ox}x}ހAD? >_772p˓p|sQ}}M yxMMɛ›|zTo{阋|FqysxspBt~*[[p/p|sa ϟZi 5ߵ&o = ̅m\><sAx_[<{1u=cjK_-U%?ho0~݃BPw̧僘;G>1`yB[އ9_wz^y]9-wyR[ކ9_JM+Z-Evu7t7Wb9{G GA{#úW:- ށk<:qJ=W}}zoy,|޲K}zoy}ho9'io9 s6d9[)A,[,uop cΠKĻgNl' ϘQ |̇;F*}uzzOCo޻VjI]I/v\՞UjU퐪=ʛq;}n^zD^W]כsM}Qԟ!qVuT{KU_c?I^V 4ԮS;jRC=v7=:>:_{;ߗz^'R׻nzzH=S'9h>OKkz|'ZGWu|U !󬗳oXCfѬy]E,չU<&c]2N=Rd۳DmoCb}R̳s8U+Dw{iODhqڱ8=D'D=TtƿocR4F~اEKhoNJ X#T; z}QlS{?~>EDv( Nj2Q/ ZVC[X8Nܘnt -[ڭp5uJQWp.#u9 鲘;S]p.+{wv7 vwK[{Ri{8ԯ[ѭ8W8jX8JXoq:8N˰noqv8Nw< Էq. J>>Faay?j 'nVNTX㩽}$|$Hn?淣(`>akvOO voIޞO"O'dd>~G<}*|j0Odx2y2a>>||m`33gS}|,,# |6|6ll~쾘P{993g>>|.|/+W_Ky<>|>|7o||w|!|aTOv""EE.%|1| O_//!__b" //%_ _j&//#_}//'__n++WWJJ ||8WW55|-|#__g 4joOcF77&&MM|3|oo!b[[ɷ·66mm|;|{D;;wwDd$ iwwnn||% W>>}}|?| ??`uCC 00aa??B~~5x y </djo??N~~ST?'OOD.O $$II??E~ ~OO6tx:y:<333gg <I 4gg < EeOss <>P?~~<__ `//%%Kdjo/pyee=.̯دhbWWɯ¯55kk~~DCaC=L99 <춘GQ? u#]^JV^ ^*d5[aAzTPtK#CE?c=$k8pjQ7 e-cN,ObGdaFsC9'Dn?1qG# c2'Rh=.Dꗬ' HmKxH--KOB?~ԯXOvu_Wgϸkֳg]G{Qi=/{8VHm {8Xwew܍t]Z/8N܉eˎ8NW܁%e;`nK] 8NW܊ltMͩkY8N\~=bgvվyV{j\힫}r.?T;8}dZz=A=&V՟}~QzM8[C}MPkǗ7.Pӫ] ovަ}U;jUv?(kzL.S]U}[=~TA}H ʡ"9O. S>"bJwķRRO|yXZ.N1PkRy0VN!WQ'urwƼzX/ }'@^;`@_#N~7R&y3u$}'}o[{r=*w }'}lHw.-bwßb{*v=BI^WD;;cGIBr~b< vGb<(Dwҷ}h}'};̇]j>L|&O!8 }ϘP+O5ۊrw|ZyG]~HNERNFxGP/cp} ̩ʇG&+1R*'\*TTxˇPƜF8wЯFI\~=FSp}'8-i`>EME 23Q1&"SL? woœNY"ςg9~3too.ϖ}E6y6<[0gP{G\ P{E~+3ԍ=//EL woÜI//[\!"R7WW 55N~]fQ{ ~;,jo-1gQ{{NxN+K"esu7syx<<Gxx. .//D^^ 6""EE\+%/ /jȋxqxqԍB|{cc1^^$/ /iw ~ QvUi[}_CBBH9s^}_! a aMajwWo5]=v((.Ȧl*hc#.H;qTt~/U{9?n|$rϽOվ g_\':;; (x(xTExx<-<cc覆*q&=:  mϬ?N@ ǹFY#xx˷>DxDxb]P|kD{>g{(| { >>H <^|  ^oPCCqYߨ3j.7aa‡U߬jp-O#ܕOxOG¹1j~E> .!kh}L>νˢ j~I>ν3wE5VX\OsUQ5N88w-||ùT!5A8CTjp_c~B5IUM> | 5=٧F= ^W>}CttW_w 5LLӳjOA<==ק4aRY//P!:33.}Y,Y,_l|Ϭ 碃=#<럹<+<[GKtZ"|Tt/1*:ȗq[^\0su-7/ޮzϼ߁]j~^{0]*>~?gDPӊϼ?A\nǿ1w|/>o}j~15υNqeyV0@:'c^/S¼= #{yhCDOü;ǼAt;E¼8xy换ۆ\8{0om6c$x_ 0oݚ.;we]!z?s&-[>ފ=ga":ܳ1WӇޢaݒ>s*{U' Z/\-}ꄈ`m|38=/\-:ț玢υl_y9VAތ9tM55_/ 6Aޔ;=bs`I!Ft7 0׈n7d!F^BEM~!:{Ewn_;I_N/1 [;}+[gF;oo ^nc-:=/Ǽ[tC;":oo77}O S;#FFE\y`oo" ITxSxS'z3x3|}˛Û oo"o o)%}VVxkxk#66Zэ| o o.oo/=}Axx#.\Vtww8УQ£Qxx]]"hxhxt׋>B8w>H#u.>s'(F 4Zgh)DyO3i1p'Xcq=¼hOㄏs =/>}7n{===ջ\}/^y/|z:zwzzOߏ"ODYY>=[>={х\}zcN]  ty|gg|}˳³"8=/üMtss|}ssz3止}Nbs`_ 祘Eyʃ σz˗$%D{><_x><^_݃  |p{\):țRN"Ez=bzh){ϋ0o%%zf{x)Tx)^¼+ySE/xLx(ڸ+5=ǼQt ̡0Up{yhiyKZ{jz{5p{yh}|{ϳ0W/ /s#}#F?rޗctyv9$t.M0tiz͉$wz>u(TPN P<4H"4B_J<~a }z_~}eғVgim`GY74=ԺdOؙ֋2Ig@ӬhkXvN~eYnwnx'nim;Xe mmc%KVZcoW?g]c=_+#j묽zמg>:;N:V{'ܾ?a||_޾ۿoj:98+B7h4ϸa7оeYwc)}S?f[}ԪX=a`=n_bgn1qq?J;N8]uL1AޛSD`ьnd7.w'vqmoGojwF=<} ~Oe|o?@lUi1o#zb.Scļ=@>TżÞH#&yJ%ibFdbOΐ 1o#ұgR'jسSS5GۈdI'mD"|Z mD1Z"_8z)u|6o#sWh6 2j|/Q+䛰V]/m%WVyц^^M}1=}!x@}?{R*.>@}-ZVļ}k{SwU$HuԶ'y0{B|=uK*C zPPW\~n>LHm{>o V<$We?rż}]Fm{7Oۇ؛mϦ***xócon37S۞*Cۇ؛C}zN.55~n>BeԒת#{ܼ}}u$ ֫T'{z\rިRnLDoRGf,f7oco)V$p5,ܼ}X:SrNۇ۩#|@~n'|//__m66x[X_KKNo'oO=A]twRG(xy:Gãɣa}c11 %8'qq8'{.' `"<<ÓII𤰾ddxOS:TT}u/vy<< t πgLx&y&<"ςgܼ}X}u$fóɳ><C\\xσ|x><<_WPB OBx!y!^ JՇww#ûD1o`WPG==|xO$| ދÓ繼^D^/괟 ^7obWP۞{{>:Uۇ9ԑ//y_~:MMөg||>n>Į=bbx3gJ%t j\>>|tL=znQOr:_ۇԡ>Ct !7/*C vu n"w-AKa vEԣ]~# Vx?jk@1o> :ؼ8jV5\;|_#%>>|8EbOA>n-_ ԋd$HN{{p^(GGu/G2|4|t#8Fϗ1c঻`cᦣR/u8=GƑƞ1R/!/8|x=SƓwE''McODDpIS= n:{e!ɧMbn2C+A>n;5Sfj3c%2 mF,vlSf{m"WGz,mF,tbb^^^^סۈ^^=z&+|-ܼ}]Nב7Pׇ9.@ӷ8|#|#Fư>;ke22xD 7;|NafȾ| |A'y0{^/'/.ߪd+VVO/s6y0dO7oaQGz#)S]|'|oppa :x*d"'awM:Mۇ^7o&`=zo֙r3p ,'y0{-!Eg-RP9b>.=7P7Ey0 { uttgz5#B9PۇثC]tw1o^E/#UԶ {mFw?w G'ڼ8^B yq}oKż1o#.v|7o#BR|#lw}9x'>;w]GEi6" {u܃mD ,GߋϻmD, 8Wۈxi r?ڼHĞJ$y=:EA6"{u<{mD8,yۈlQԹ)mD>pByT_+CļϿAۿuj^by39Z`|?ٟW_wi}w]}d7]}k }k͚}aݥ_3h\[A|*.%/E]E|N]sSUCwb~F>Sti_Ow{HwOj|.ʗhsVG6wѿ>K|]th?.ߨtڿoS.16GGw%G{a9.=2ؗ3߱;~X~_==:ɿ υv (zbGY!Wo!h}=N8M!~T7(vU֏a:zcZ'#vuᯒWJBwϕqV_&?O~SiE{ŽiF@wϧ~n3;V=Owj}x=۪z=۪$7$7}|d#7s-vÛճt\l5{NZ<={NLs=vuևS{;:svuއ_POsve4__$mmKKTuɇ>22e[{<A]{nNLG(xyΰ|x4<<֛\!Xx,y,<և ;Êxxxg:<@OBDO"O'f'Óɓ><BO*TTe&i><NO xτgg3ӳYY,F,+iMl!ρ\x.y.<ׇy><OV~Xopy^=^H^/.]]ɻ»nn|xwVwރ著:Ӈ"gk]^/"/u+tp>O gۇs v.履jχ'7}'.@>>*5/z]R /&/;%S.RLw'֕Mߍ~˯үqu_'?AA~W7v:v=XEM~A=X~ %_,>=XO˯篱"g?vP~lrB+G]tk?,5\;aaɇM?n#࿔[_(@wϭY֨N2Zs+v5ut܊e5ǒ y{nβL]ΐx y =I;S!ILO 7}D]Iw-ؙg'||&&Owf4=Ǝ6--[[| z/=WaYrrxyX?{>gmXoر6?;i-;;wkpNN8veNs\ ||WX?t|;2}(}NJ}kX9އ{QEJH{UPAH @ @Hyvg$!eb/ sxk9{>@c+b`ϣ־:zYs\j?[)y8_ok-{>=Oxk{>=Zz~>@瞏aϦ#HaϢ}3JaϢ־z7L@'b@@O? {.ztOF'c!h\==ԺG碧0+EO wEGt\Ϗ3|#q>2h=7=Bi\lԱvEaquE~zow[%~ Csa}]ZN_ NNz~MXg>}Tg{a}X!|YX}SY6k_}ͮ R?gUo;|і~R~)sP?sNZ.϶i >73j~Yޤ[GυkZQ-=mrTO3?֧QQYrRTlh˕&QΈʕX_J ~zu_u_ MyWDcL1SsUEHUTmMՓUyQU*R8Nq l1qFmjHRⲚ Na(b$Q"NM1*^R@ 5W ScSĪ%+~ͧW"EuT/ž$ q26jv#AQ>'7D*2Oj.+LP-(%(!grj*G*ɾd}S'?9D7ӝMqRew=0N7װ~R8 ~ԝD/c@M 81-a~`L߈a>;{~?}#1Nw(v@1N)`qZbi}{{w{<'a}dOGmb u(?On}0N}*84j2b}u+Q=CŻM=Lq[.8-Gob}7Bxs{ ^gPgz|x(w&-fQkO!w)WXX"Z+!}|\~CNjNcn eϦ''z?_8=ly''OOxǐ>>%aSEC4=:Gãɣn7BHCϡ33ggx>>3bC1>ggxxz :·oo5_ῒ oo3 7oݮN;wAww4]] |Pww==|/|#g?}1ux??H~~2? 6##GG ((QQ??F~ ~,C" ??a''OO))SS~~4' C33~~,#??g~*__ `//%%KK~~2'~~%Ga_DޓII$ J~~5kk!}ǯï__777 <L O677 <BO1[[ෞk۷oox*<<jww]]buxO ^~ľC}}O3pLx&y&<3, ,xgóɳ!ρx.<:#//CzqxqO %jH/ /I^v#?=KKxixiA}P11ee=//G^^]^Me^^W0N>:7+W0NC++w_1_ UUf_Y J^^Sjjn7xuՃz/?oaאo`\!gPkgׄgPwا{|z-x`=Z!|7أk?omבc}Su?> ?>}*) }'{!aЎI`n,'bu{ n*cq`mX je@hjnnQVVI#>9qy~!_>%a~ @vrNSb0N/k}0N70N;%8.ԝm%8>nض?=z~\F賊>u>Oxs,>בsX_ןObwmw>Z?7|m^@?OJV̟>Ͼ3ܫ>۩3X~.__ODŽޮ?uׯ.Y-=MC4+.[$l}bݵ>V9@YV{Y見VgUz[ݕUL5EYJ%*CTEUֺj)Le #aYZ5.\į߅g|O}nȮNWUTղ>Rm73VGj٪>"YT7i}hyoaGoAE~[Wt~'ש=rۿ{*gݷyh]Pt~cLX!ݷo檢cFۏ\LVt~gMu)ԱoQVGG=}:FCt*,u}wg:3INꔼNhuZW4 =UL>cswﻯy]ߋ=ZܢA= ԇgzܤƞIG~>Q]{س>}ObϢ}OkU"y̦־WW}gSk_M}{Ǔ*Dc_I}6ÞK}EǞK8u\ݿ=:OeʽEyԏ6{\ɓAR߄$ %|J;---n+ O%OT#;wwzR߅% w{cFO W='x4_'ԯa/ <]ƫttxzPCC򇲈3 LLx0w{Q;lρ< %υσ 5WO^̦xyKOxmxm^^ׅ% >@Ճ#gxxސ!77"ooޘ177!oobMMɛ›x3x3ffޜ9yH/--zj$o oi[[xkxkކ %o ok>x<< e'oϿ.\K$pi"+"Wpe666}WUe{&E CsM !$@tB齄&WqF>@^`^W2G/*2k | sb$\^ R|W CCC4|(|(sbWopyo72/G>Շ1ÙGG=|$|$}5ʼ[GGkc2t7Q|,|,~yȺ}4||qpW+>.b⇽{u?\F~ŏx''j$Y$⫭' d b}DPĻe^so棖 ^b^R̿ii̧e^G柣Kjx5jxu~çYәOO?suVUüƼɲ0}>Ee;_ö́@2,8,?I7U}"ʲSLg>_,oD4E3O_X& ˧<|/,oB<'_W|_;诳Lofk/|/[>诱J^޼Zld- @lCUK} Qː} v>A+} v>Uwn\k~k@ȫK^Ƽh@k ~߰|Zg} CzdybyΒxYZ/-yGџaF K⏴c&%8X~l~j@OgijO9x4~"{~}O?=x1ǁ>A3u3@o?>^'/n'ҎY{"MO뙞ywC?ZjPЏgyx͘$}9*BїaTnr,1c{E\(0 G_~>⸱@=< YoܣAl[J^rxX*}&e,g˅ܣOG4c{n9Ec(ex]%fY'eKײl'eCB>,=A(>7wGnfO/cdG%?rO-,dywÅܓ~+}__a~~ű'L'>}__e~~U22؞2Yvn/~g~ ~55ӽuu{dg{le+\Xin~Hoo+=&&~W?IJ77`@T/#2ooXBXFFixcxc5 &&xrOa))pmff^͙77[[h={G[.'_Qn[[1oo᭙(ap_/s_{3kxxmm4<<@@ 1ix0==4''S{{1`n 7&snj[pKs. O0Ohx*>P*Y&Oკ!!̇hPPCC!=>ͫc> >LÇÇ3##WxH8ۓGe;t' >d09͗?XXcc5>3/Ge{|\;~2Y&OOp~ܓ_~Y^}"|"> .䗠2yOᓙO6lS'^}*|*p{e{aޫU̫U籼ç1-|߭x5y5^'?n}5fa^cbgEBEe;o/f;Y≷YVA{ewlD=wL׫ρ=w })5+>,sυU=|\Wrg,Wߦ|R=跱L>InE,0 '?,cy/4G7?VߢEȋbsX%/A{oRRdGF%/C{=oPrdG CJ^, 땼Yћ)yV=z#ךkܣyZ=zG^c GךܣOE4\!}:,gr>2CR!/a9Gl0 G~ybP=| X.BrlrlKs{g\&5BG_rfV G?$x!o;`ڣ]Dϥg]r=}r=hݥDڱ'zKg>{11ǁ>A3u3@ߥnh':iv~iv;i?vhςޫ5}_nz~gz΢}MgL>sQ9 Uw2w]PWjc&⿗P93~i@\3N͓h_[q8.>c|G5:njDF)¯:od~41'g"̮.f+ reM\xl_'Oj> '])E5s߷*ULǪu Zjofo&o) :~|BաK&?&T][WXRnW,6ccRUQ~(z)(* *_̻UX7]wՕ`ntYJ5뺺&~ݵ{LMNhy<`7η@|]=U9oyI9m?VT76U?}H|].>Wpi9>AT-|+PA}}gQ9GW\ r~^gϣ_ ~*5O +j_tTfp3T崓1u5pnL|]=Iԩ;L36?)B|]mn17 (WN[dytu`EԥŁO) jJ|]CPoT1NVN?<࣡~44=xr~^XTBچ irL9m?ﵐAaTծgDs89X9m?oF0*sgCkB)ŅՄS9GWo {7|s؉ذiyo5r> >:⭰iy7FP9GW_ .bs7)絋r> rgȶiy'#I|]]2 u{O*-Lr>+QK"ӕEr>~$*9HTQǕNGUFS9GWWF?]LgQ6EM|]4&=̘_(Lr>~>Xs1od>7%r>-nv{oO|]0-7:/~I*u3iy% /S9GWK虰7WB*罞0%<:<񓄰O0U9m?//1$IJI|Rp2ytuUQ%(L~)rQRgE陮kW\@fa s%2IJ5* 1'1.F1 3\( EE57b螰 ~{+gsV&i_@6}{>qrVؓg973B6 {>x_:zd{yr`}swgW p>|?u\ ^[<7yA{r3=XKC)W'}M>J@[;AChp;!@pu" G6/ =X,.]:7؃l~/]u*럆*wVN ~n?[Z-?"+'Y~?Xː=Qk=X'*W kZWM︤a>nfF߱wIރu,v?c38X`dlMruf>l~o`Iރō[ۘل/;@/nz.3_E67i_`SƑdGǿN//*/ " ["~&dGBN"\z1|fNJxbc03!r?gPՎr?g8&11ڬ%21{.h{~yxTK}%KG'ojl~oI.`Er!G\l~}Dރu3F6N|A"ױHi;c37 {>bcnd?S@O'71f~l~@j{M MyI=X! ڬ[3%ރNy<6 $ *RKg*JW][:u81~ `D=%XퟺPaLLe K[R]i.fv p;D8a멙U̼޳?zSk3;ق$[d 4`-hv|8;ٔgGW?tR4mRYk{3;dރ:)YmܥC6WO=X(J}d{7m @z>AoC#ߋnRz?ȭP=4"ܫ @zW3W+=pUރ|"U6D6=O9ރu»ks&3zU6@?V3^B67g[=|f{ >&?u@Z+3ś" XQ=X.%~=X,G:'?A6>=X+_-}߻YP. z?}_^`=]$N!. z(9wdSߎQߎ$'V6y@FꕞnIC67,C=X rc*.SCS/#Y5zrcdYkR@[6{flGSkA{!蕪+Qȣ8kޝm2@zqXl|Z"\ZVZoE6<"?iuRYk{]`=X.V2ӭϑMe?ntή/G6W>B:uj#]lN zSY+^AMz {C:{W'ͭAلPʚ~oKAHA~rbWߏu\{`!;s YVfi"IT~  7+ sxwpy@^@z> :$VSM](eˑH*œ0qB2k#g&HHA {Oľy{; $XG4n~h#[ ڕ? E{&s%qHkihS3@~=5=5?3>.N3p;> LIA\ 0FK2Ǐ8؊33[b5)QGiXy$#?s?Rh#CNwDXZr^~Χ؋s>:ǣ{O_v|, m(~F'/-}%+7tYZa9->[7Xzv/Fc/&'ɯD'.d}"y3b֧[!Q$:}-]} }hǝ>V_J<I1M)Q*OE#tZQ0Ӈ>>7JWC9\ | a\~^֣k 0W~LOVoOᦛa'j\~I;'<+t`v,.<5̿3K;+V^quioq:]M1πչۙ*[=|[z;KW=0wyosOt7rty;<ow%OtPހ#좧w;d%;|x'y'ǔO`OVo>?m)\߇`>> d>>Їb>>ȇf>>||!!>|(|(>|2> >̇g>>܇pږ#?##ࣘᣙcccc㘏8>|| >|"|"4_NOO*''3 ç0ÓI̓I>|*|*><<O0OTx*Txsy<<óY̳Y><<s9C<LJssQ|:|ӖN?Ze^uNeg2f%,33z^e,_Le|&˙Q='gQ YY}}@Wz;[6 gS+Vogp׹avl7yFEs:Vo9T+\j49˹.<5QVoypͰNɰϧX=U·w-Ia5-;X=Y.jwO Axј\~9=skY ohUEQ- 8j%T.8}]N.u22z9z%^^qb}V-WFt?Iy>E*OWW;}],"sBi-ȵN_@糾HȒ%ZOA:Jj+&;bsƞO Z 퍘7Q0gk)^J)Z"%UVXZ0Ug gѫ?hχ辜}#\z};}C7.b_o/oʞBd ]Kٳ<ҾNŮei0UDCm/v}^똽?ѿW^{@OoI8-ح/~k'.D}Ht@".1L?jЫb2{czJ<̞[Y׫Ie$bƺZ5I¼uZRfORgXYe$a~uF<̞iǺD/('Ia>k[?PfO"kRGG\CB}6{1͞"/.T\#8IʏՉmdS/)>-^VfOR^D3Q;WEsb2{*KXb2{6b~9 luARfC_eGE1S=G`: s=G#̞0fGeQ̞w^ ̯̞'1:#̷ExQ-[-.J=GOa~ulo9ڎu+<9z7 Ƽ r;"::>μ2O7{vbnb;;./Nx'Nx &˧ෘ߂Nᷙ߆ww߁].]. f ww߅=D0(h&ώCyt<:>jT щDw=m<уf~J F=4I5ml PHX?a^ G=,z6{T5m Yj1 j4! *5mTu6{@z6{YM#RfMc{)y)ԇ˘|x9y9܇W+W+|x%xs^b^#^ͼ^kfSXeHl:kka>E| #&ֱnHl:L33> nHU(Gb柰^z]'x}eHSګY#&̵c~&r}}Ta,Y>"̻Ž矟1__򝞾bb4?K~x1}O.c Ϟr]`n:JJo~IyY1<[UWWQ W3_ 7aSk~yyZfO1amajmV똯."|=ϯgn0 A=7/búz?N=9/aZ`^GaNjRfΏ15ky1uL˔ wYa^̺JmyheU?hǤ]5~ϦkizƨSkzF{7SޓAm޲{6kCs_{n?_3؍>}OBJZѿ9Yп['\}F_W;-bx)LԄyV mJqK3VdVa]?&s{obbbw[k\~!_?1QM_}MS苠EN+Jz3( bRJD:N'qt,xM ǃ)| E[bl*wbXi}$6[Vx:+=k zʦ58|O)>IX;BkX/`eޥCkX_t|Ngݖ^_e%;&ӭrEeq~J>1Ub~Zã?PB B 73 B 5bA]}|\+Rӻm]׮ؗ纫b簿=w9qH&e23ߋgN, ciOՓY}( $k0X8y8Gm:;uWY'=7M[<7z[X㣽 ׭`lu;q1obhu8ԘΡ8Ęb]kqu >󽬫^t{+s_W`~Pt1?ĺMR| KPzcZE"̏k 1?ut/=SK4Ng gpxcsp WaZx]0oc=Z0ovAu8GG>݊Zq~7]x(O.p=>>H:kOjĠ~çYI$I$ >JJa{''+X?tpՓ x x Lx&Lx ςg1ςgi^ȧ5φg3φgxI]z. >ɅOOf>>G4| | G1aݵOOc> >ͅ  \tt] 33\x!}~ .^ļ^gg2.^̼^ggYY.|6|6.||99.|.|..||yyA/0/UO0__2__y1__3_ _—0__bÚKKC^/c^/;kl˙]xyBrW+W+|)|)W ^ż ^p^ͼ^yk5k5.^1bݵc:xYT^0bݵ7u<n8kf5}/惬&Qorftu x x5Fo2o1g=j1oi^kvx;vx{P+;;h댾 [1c->օWތy/kFw2.z=dRfw:| *Zz ~̻Ycnc};]?pճ0 NWSożeoqlk -͘w|-u&;Xk~ ϵ.p|}m_z}_D*X/w 槵}c~Rz'X/~COEe8N^l]N%(K1?::a~X+WC+A`]i]Mz)YWY}8|/k=݃Zwk}-Zauumu-i30obb6 ; t+cu; ׫0zum%;|MP-wCr)wrO.wrw/rg.r)E5o|/0~X~˯=ɏIn?>\>w Yߑ;:ǔYÔ{: fKu{ocl:5$OTuTd8t=.;ZpQ=m٣q3GP>oOx}>oN?X:nƹ>>sgNhi|Cnkdۧ=b=|U;W7=&m&;G]_q>`>KB]S ݛ1|B])/qk u=G0iu8s(B1GG>j(x38H1AG~CXeKCMt 7!ZcݛbEÅJ#Ut}z?VcNк?z?:e|W&A%; uZU9YpV[9Y~-_<0Ϳb]I_z"ߘRs[]o[D4iz>b\s h:f-h%5S[]oO a͇'bW,c-P"#E (]>puEjчb8e`G>##\xg1Lw־ߎ-xx Ow %\H"Zץ';v"Dx O'1Ol;|Lo̓.<<ԇ8|em2Ojii.|\]o1TM{NpuE ݰ7OgOw   d tY,Y,jM̳gxx υ2υp n1 6snp\h-ͽpu0{]xPQߏU.^ͼ^k5k5eZx-ZxmPu:u:^Ǘޅ77Uuo72o7jћM̛9|0,Kfx3fx o}fhhۭVxj9H4vp`GG24w0whї1__#~^˙/.|}h}fX_~NΠ>Fm ++5?kb JOyϣjO?υOl+ΧQBs2 p#VSXg?bm-PXߘZVsZa_:Wk\ubːÒ{2G2;!}sTK﹄|<*Gay_!ގD,18c|=3kBuYڹ/Ƚ-kuaxm}wy߹Ot3g(5=PZ-ոe79t%xnYȢz<wwG [5~qg}`Wٮqw53띢vec'خq;擬t֧X?#ziktӢu]SJݽj$ծ tծqtOS/5>Guw@~DôaϐwGٮ̬y8v٫![? zaU;A4v7R9"^d`Fij>gbU}ÿh:v`9߇l/k>ecU}/ч.?xU߃>h%~y7FFW1yUߍoX%|ч.B5%yw =l#poYVWğ0{]xfğ0Gx\H%9«zKH.gDObDޤ7dv`&x xJPD*|x Vϯ11kqqo hIIl))jii.@z:zgg]h"tgg]lYehkss == ].1||C/@/zZ ņ^^bRte.G]6+ѕ^VM]jxsʅWëWë]x y FF2^c^sx|Yϼ]xy\fFFw ļ zy3y3م.gw|h2oVWğ0{4cvx;v888oJ|{~0z; KGv,:U?.wW0|QsOԳ.sgLj_Iz%6`ތεxO?.sOϧ3xgz!%V'x{3٦?׃=rט_1 M/rט5-~#w[z#wNJ4tvza~@z{Zw`O:=SGv;-~E힥&=o랭$}[Hwѯ]ͤ3s&k<*#yz#5@:=_Hv9IdX-w-/ğIiB]xⵊx}.qb!=b%db&veb%vBb"}5@%xB|^!=5'$ˊ{b "b {>#]9ܹWtq.zE=3D_3XUO_ޫ7dzoxz(g9Dc^gE噩O{y3G .< Wrw:+Fc# _뤏<aDCczߡ_z1;{}b"-|1X¾*Y'Qŗ98ގ|{g u"l>iӧЧl4ON=8>kl ]fm]n UM_@_oU*ǑލXjx5jx8Z\?::xwa.&ݱ`"//q ~;1p}@{230}_+įe#^UUWWv?w׈__{lфקMކ9tތě:1~d)o!oQsi~~~שH~~[1%-~~Mv \o8N|;"VVŧNĜC] sH[=1(wy:͘fx;s6i3IZ=>#>;JZl1~:Y##цn 5:ipFg-'PdtF:HG]]OzMۇ^{H5+FmYzSۉ 3HbC|={ip= s:OZ?ÜJzmSHai8ޞ9T#\K4̛IGZ,cHzGۀ9I/4j+q{exNKZ|}${5!,W(+k[.C{KMJ^DK_B\H8,+|ψe| Y+➑o+؋݂.H{,i<He7_͗H Yoͺi8Q gl1 s>¿bc#`omG:SL?s K}x#ŘmEmi?Qy 8Qx?qb^|$wT&oɔ;tM|0N 5gʝjzj|LSB&}BCLSD?E`OrZ~y>=kʝjz(sSjʝYsYys/>g3N_a/rz'\)w~=ErZbb>1s~. ֔^;B0EN/B/R'J;|^^6<=T/+Jz.np3f./QxŗF.w̥pae˝i ,Y<fܙFO_$Wz.w}p,W:.w͕Z_jܙ0WW9լ&.;VE|akk K*^irg:\__}VA ?GG;x x嶾.wC̍pY7D||:8x8xfx<?lj΃\^% cy 7zc ಳA^x!Bxl(/bwy"xlbbśl<+x DK^RRm?OO(^k'q{IIūl0?SOO)^iqwiCr[??C ?롳egv爟Seyyx9;ˉxxB36~W+W+x; ^ī^C^kk^G^";zy~с__"~ ~}?o7o78zy~ف7zotWW__!**\x\M&ތfϯï}Cot#?o&:̼ C[[mL~.wн=[)w=Vxwaaܼл]AwwCy~O*A0S;}6+^CW0;~)S=ב#o3S`~|H!^pI_%G_}Gx='wOcN#mxF ;iMCpG; 3Ί..Ļegz "zl?ƻjLp{7ٍx7x[+ayw-ܔ?#,sa6{hyOٓxOx/Yh!fx=mzgLyH 3õ_OaLGhw mUv˟|%Wa{W#ϣ&>&Z<׈=M7@qQܧ:TqX;D{C[q:1s{ZKoo;te; ^/O{l__5xGyYy9i&^Wkkq#oqZv#殆:WXd/#5PUp#וȾFϣ>93OF1$I'\"24Wg.F?K5 r1ׅHF>o u>yO}GU}qWuUD;vcZ6ՏZZ"7XKEm~'dmxmoJqίa\pue!ğux]~d]џwxQǸ9/(^ŸEYn>7ox~ʲ87UeCN6T$qVlx:o oM5u=Ls1+_4 66桢--񶼻lx6vv+=`uޡ,:LwwxF9$:; z)ޅclRa]]wwaFi׉{Wnu]{T==>$ӣ " ޫ¾[){{kxx}}n?jG0i X?B')S?{B||%>>TÇÉW<\A||D} I|$|"> >JGG ccn!hXXcc5||q|㉏  >>DD D||OO&>>YçxB>>TT F||Z_ħçk 33>Sgg᳉φϮ99h\K|.|σ#>>O // Goj""4s?ዉ//V<\__B| |//%/j22v_  M/5|9|9 _ _I|%|UWWWWkkk4|-|Ն\ _눯S<*zݻ\:|| `lߨooG77W-<c juU}}ᾊyo~~ r@cl߮;;`ww*Q=zCXObؾ KV7rgal ߭{{/(݉@x @xG =TNݱWWxO ֎xOa\]UW4*?`\]YmEg1;GXWW@ykxx?2ykiO;<_ø)[InI&O$xⷈ ֒!oc\L'+~cD q2na\TLZ4TY6H'ttҒt@g(-HLDfZ,XfYlHf[nH:Ssn@:KsFW:דyVuuey:Et-҅BU&(E]t8_Ǭ.AW']*j'/>%xUYdteD1A[}ꏘ[;60a234535543k2 1lm6χY={?͟D|oF`qs_G>:^ɟ1>~WW`~^Ng|L(9<]Nir$OX@ǯCR/ʦ+_\6er _#{s? ѕA89#d/~ʫ=831+_Gyyʇz<^n㙷xezk7x3u-c6|q)|3KX~%.^htc Y˷+rc1_d Qsc_f ્y.>EW0XX^Sq@ ߂Øʃpl|. x_1;f~w /yq Y+mJ#/4q6"39Ʋsؽ0 K߲,3+SQ[}~'CVIc/ʫX. ŮTv\f"EP,|i,RabK?Q `#˜ș=yV~ɞ ٓr{LNfq'1 5,[L}aIb >ߵ,Y$5cHVE3.XcYĄȟXmO |*>7EURQ'WTIOD_XvKʙ~ʥWaLzվWǾ< }79r9 ¸7!gcV||ճvC_ _i a}:pWWY= ^>{᫭=ykk=OZZ'b!*:G;|=|=liw 7x>~77`?&&p_p_>{~p?~p? f0IW^8~;nPHƞLώ_Hz8~9~[@zdǛ<қ(;;\[6Ml]=wfb\{igwx=4һ+MŸ:{:iヌMz7 ҦO.VAI"2I>tÃVc$mr=Ǹ:{ia\=9<ƲI{ؾvGGhx$=vGG4< ay{,=ѣ#}l}}=x,wφclc~~ ?Ȇal??c~~!V@ڻ' ~~aa O'O'z8''B=L<)) OOjx\ M6GqWJrkVGc# ߃Qח߇o-ojwx}y,w¸z/_l4l?c?ev0blGuG:{??T|<`/_@:{%+W'toly=M;wfS0NwaOS6 c?Nz'TҦ$󎏪N8 'RE3f2AΙI TEA) VPZz(w^u]w-WuѵZ@@%뵬eqwtL ~|a2 ھq3&pJ$k&k!~S3b ib틉W7ZIp5X2Sa7qSzA/ zJN ?Ep>o:o9ͳ$|J} [d~ )}:$ߊO[oȏVI ۑ~)}mokȿJDfBqn_g?+Ӑ%OGޗ/|#{g?;3cȻSsПwg!פmѷM;wзKm[R'y&S;$y z} 򚔾#I.G^I\vwspgpg>|>߇3>|>|!Bgp8ˇ p8l>..>|" |b>݇{{ v}{>G|8 p.8ׇy>p^^>ۇp_p_}xx }x x>\.!!><<ԇppq 'HwdV3Y*~FR?תϪ)3u#U?ԟe-} s{~(ުnzYn5w ~NK?YYga;lF߿{D}TG{l9_rG?2O'?O9xFifn|R>M93Z:g7|: _/^6sw2s8kUe^Y^ې'{geMҲ&`w1(>:7¡SYSnI÷: s=-~Ɗ2|ܣw!35|Bw|@;xkz\7:?zz\K'솯79K1%n~- lpO ށ\/x <^snM>܃s3ݷ3Vfv_= ~8uƋC~={elĬr &nSܖ?o>tn~'{ݫϺk+ƣ4ntMc'N Xf鍼n c1 8<<[ c;ݬr8K chN c}#s 1a,&+;Z(n`,G0g/0?71ďe060ݾל>33΅1|p> b&P@ cw1Ώa 1w^ cyKrcpcşsNN1Ecˇ:0EoWB0oi?SS[yjK9mBLӜ9: ?u?8LPϹ1>߄g>S ?˾N÷ov?Ibޖ=ჲ-|\VOgrS#: ?-C»vp3;u2,n, 7wjg8sÇ{-5|Ҝ: ߟ9~\}ܞ=Ifd٣e}U)B,y5{FXed/=" 2<{ ."[rNti/gmUh|ʗ1S4̪y=4Gϸ=ŠN÷qgL?7Wʡr28Vچ&I tH4E p{J }&C(tDy/g䏘dWCZ 6q^6wl qZ9qB2* V&ʤR|V.  E쐋ە'!lp<۽ &eA-3gNI9띍3uNz}9%솯wseP]^}179Ιl`(cpNpu Sr:9@Lyf _6'${BrLs'>1w1-.I֬lJW]jF}7l1lݤ;ݩn{A}lwwޣ3z#F>>J}O\=fӇ>X>"}T,~QKoSd0׋k}!7={d<_N'roLqhb<y3suĚ_ ݹķ"s3&7Ě_$ނx rqdn$A-/!Nb-&O/7$#o!~ 5F'Η[u/BJ:ĚBՕO/k1+obkd*LMbmo"Iĺxrqf&ay[_6.!G'~ MK' f<&KĚ%ݥ%Ε;ΐwo]o5GKF%Ε՘/CN7oE;.#VW.q ;!OˈB%4Fi[;? eGe:?䟎?|Hˈ!Gr{!5HX]Q I.AIO"D%cQ׋3?䟁3?'buE2 '@O%G>s%5 A.%VW8"R?7rfĺ[JqD7c0??FnOn)" lφ6geRbuE#2'E|3sAuX]̅.orDzCn)"<σ?auX]̇~ːwF>ñ0[FqD ȟPeGd! ɿ& ڲ+BoS䦎fȟReGAsg͜z-#VWؓb_ 1˲Ϩ2buyĞ,o8ȿ^wˈ{_ b/K˚Pe=Y/ KuX]'K_rQ͎eGrbuyĞ,ȎGrbuyĞ_BK_b;%/1GrbuyĞ_JRK_ )KQuX]'e𗑿 ~ǐ;e/3Ǩrˑ=bO/𗓿^wˉ{R+ iX|z-'VGI%4{!p*_iQ=UW *Wn\bWNr-jWn\bWÿ_N/'rszݭ VK W+ȿ~ǩ buĮ%W¿+M+quX].+_EU[>"*szݭ VKC?D^CȜ^w+_ j5Wn\bWk_C5!szݭ$VK?Jĵ-˚kJ+]bWs-¿k_Kzݭ$VK:בȿu_gjJbuyĞ=ÿ_OG+{ `!Enl SGV#d#ɿ~u-˭JbuyĞl7L+g7:uX]'Lo&f7^wGd ^oIr#uȭ-b*buE# Vo+:!W+Bmo#6L[EqDÿNcYs[EqDv;A AX]'wo;M-[EqTj! 5䯁5zݭ"VW8*ߕjGk[;ȿRcQm`7ɿmjjbuE?F1LDzZuX]Q{C=zݭ&VW8*{K%^Lge t7uuM}lN JDFDEWgGٱfvvk AA4MAr9N4}SuszKsq-mB<~,?KΟNܝ γųm6Ο-Nׁ[rNܝ ^϶9I?Ο#s9I̹;AgegdO sI̹;Qgeg[1/q~_N96/ϟׁ[yrNܝ(γrs$/%r~ /KD/I&yY|Aܝ(>#cP<)Q8#*}l/inȜϊ?gKWFad~ߟ4 e~i07O9w}*A8(d̹;P|B(Ĺ'o0z{oĹ/^`GI7{-/菦}:8y8w1-$>؎?3Ĺ;D|@BMqLqi'џLL zw%>N??sw8;tg_}y瀯_kog^ ,~ aN"Ο[%gl3A(?şE;u_dໜ L&|8|?=09 kN7 GMnܛ/0B̿K×2ddO|a̿+W2e_|*SeSe> i2i2od|:ee- gf|&3e3e/sp^?`|agc>[0[s0#sp#ϕ98̕y12b|aK0/98|>ee^yT 0_ spX 2de2_BB/|acXXK0_"spX"/98,h]5.e$$ 7_jVuz[m3gg{_awռ- N !e~Wͫ^=woߴj^'"|KmU2iqKo]5=o߱-!j^w'? #~׶FG&N#ݻwm[tn]Ź{OmvG]/s}7pq(q6 ]5]ϋsM]Ie]5#;GsM=ijF;Gs{rj;w.73w w'.Ggmѻw.7 ]5CCŹQ z!ezf8y90GѻsM-ΛU3+N,]6ETہsMC8UU3N҇8@loX3雡o&}@lo7y\(]6޷@w[ Ź gϐ>#..3gJ>S̸PڲB%}V\(]6޷DR[J2..Bw[ĹܳaEe#q="#qkqr8wx(G?sn-N$]6?1Ca~W Ĺ&Ow'~"}n' #~R3 h,8Wb~8p{q8q/w n/!07 4pq+lx]E;_nܛe8u=`6m;& 874 p'qw% $6p(C.*7ߵ pg.7w1 "N09^o~Wӯ]ɿ_nw9* 5U߂wr={:^l~W |OK!NH|ˎ0K3)3wXN)msk-k2k7Mˍ{[s7}]S!c~^:Ϛ5E.~:a.wM_q_WůX]S+◭kK◬[$~U__}{-/ex(;ķY!^[7YQ.x:'_eǓ߁W/!IxytTeBKPD&߇(֭$-Ⱦo+̙t;gg{Զ[R\pCPDD0ϛӷx;&u?_Ij:]~7Q9/xq~9YGAH[}!6Uޱz~}Y}Jf7ZIϐ5r3=oJL[_Βϭϱ; yl7@0e{Mˇ }XJĝ)q3x|dwf}dFM μ(⑲ӜDB>x|' CA\$:ĝɟ"9333x|nN#!AF=8_Jl$SK̏4O]Jqy[ ߱L帙|]7i>q79';\ww23q}2anqād$?~&c@p~f?,[Ms 1 c4݀8 ߒo[-?,āt1U^G;*n@o'vQÎE;ȿV\wQ NU4(qT:D~'dhQWgxwF~g;L~g[IsݍGnw7|-+i>=J{8=c+i~B~[As&Ζ&ו [86s溛M-H޽ki99r\G}溛C#;q~e4  >  OD!Ε8? ?J~J6Goem|z.qIHȥic4\\ɵ#υK~-ƈcKp z#?fKh1Ɉ;n~#I7; vQn8O۩HG{n\w$NCB>'?I; 09~ۍ3{cA?HsF] L$_`\ww^vtHsN/l$SiABޏ9nu7s7~Oy={H?; ;ϱ4_ޓڅH{SB 4'qOoDBލs/B/ .v1M<_|)zq/h!! ${Av.dq4_ދ ?EO?~B轉{ y'z c?ޛ k?BB=Nqf#!@v#boBKO#HCLm- e} MK_'~PFڗ "'e5o/k@<@FH1Aăd Y`2q GB>x֬O"_fzhvK'O9^S\\Midy>g|\̧z>odzdt.x,yλv|y~}݃-ċdݍdKd1Γt^,x,y΃%83$OWex^8z⍲@B~}3¾d} ۈ_U5#g%9NWP[i}5zOJ0OvѼzw5ޟ7Ol}יZ?{߇~wm\se7{_:ZԿ{r*&k}N^Oy^Wcr&KcUƖI&)%IǓIIcJz1)E\jyWLb% 'k{v&Qqϣ;KsϣehDk?_k|]sU+\4>_F#&BVe||LAf6:_H?wfjTk0_ʾM^\Lj4z"V|ܐVfveDS+,geNfN6_,?{,S|ϗk)Yt},5!?#KK|7_o%"K1_JcěeK?N d95u)qb]CRV_A KĺxĻĺBYoljuw|Y 5ߣljuw\Y k}?ljuwlyC?'>'Y3d-Bti:ljuw*Y=c%qbݝL|< aKKĺ;xl ~)q8N$ o$X{Xw'M7/#.Gn1ql~9qzXwG?B#~q%zXwG?J~8&-j8")Z8$![o!X{Xw O_G=NÉɓ$Ii8#*[o% zXw?ESYbqbB'AăYϒAcWwVKĚn ~ qy?1Dn5^wCȝ;˛A߄x7rgy@LY&O߸Hz ģ;w(߂x/r#gyG"w"$o ~Fθ1u7G'ΗIx=:7>M"$z Ce1d ;&ȅn #qGc?~MO) d1T"7qS?Q^d^O#4!7uƚQxr1;#7u_L{?ӽ8cǩ@=q;3?~f?N⻑w q sƚK@q[덙 q)s3?ӗR/r[1{G7n\F>yy>w'iv}_Fyy1쌛#^wq/<"G${ Ǿo\}L}%ՕC#sK%\k>E;ssdƧ[yOQX]992?~*n>*u7+8[>q5rK ?n 98[z |+gz &Ζ/$Bk[_k@l,Y"/| ՕE%_L/&b^wS?%JO7n\CbuegK_B%[B%z "Β/%R)KɿPX]),_Fez J3?#g"vmk@qJÿ_N徍[N徖z Jd+ȿ_ n VW8%+}wW¿+_Iz Jdȿ U_*n VW8%_M&jW^wR)Y߸[C5z Jd-kɿ_ Zun VW8%_Gu#:ב^w)┬b̿_zun VW8%@ o 7^wRIFo#7¿}Օ$N&7ȿ M@$qR6ÿ7Gn6^wI1 [ȿSX]Il+¿[7 z J'eȿ m/sȿSX]Il;ÿNz J'e;ȿn VW8);I$Nw^wI.w|=Օ$Nnw7ɿ@|+r8){{C=A^wI) _ǟ@$qR¿{7Cn^w)>|Օ"N~?ɿ@9Ex~<@ ^wR)9A }Օ"N!C?@qJ /$!/z J0~Z60Zu7+E#x|G?B#xoz J(G? Qn VW8%E"_D"\buSr c?q rkw| ՕE%b_Lb_Cbuegq\_'q[?@,,)%𗐿ju7+8KJ/%)/z "Β2_qrkWF2_Ebueg O'·rƚ@ll)w`_)VՕM-W W_A z &ΖNO'}Kgz !ΑJ+_ q%rKWIJ_Ibu)cSDnN?IbuHU䯂U@^w]9ĹR˜~ վz %Εcˑ[ru7+8Wj%-'[8'@ 98W|/#o_˨@<<!7wen G'q)rsg z }1iOٝ&i_Bmc3hvg^wq?1YkvgSnv 7_o| 9cǨ@q{9c~"dΑ/^w=˗(8cG@<=q+ 3n|z "w 0rSw}!"w$(_ q!rg!w$(0~M7^w||Ř[ 7vƚQxr>q\c~ȍq#u7GDI._xr#w.u7DDY0~ n ܙ\c0v/n ܙ4A|3-LO#BsL5J])Ǥ;mq-&͚o']%;_jL{Oa\|qO={4#&#?1i>܇g\Is)r?~ry\Is %c\<^IE4EHV?? x[o@FggN{wDy{}(^*}?݋yl(|r“t쏄cn&tU؇Yj,|ucnص v0[GZy/x< pZ5vp!QcV[ϗ~[S0oG uLUcn]S0oG u\51!g`,0wcaf>.|cc70w#afuB5݀ǡ?N'qn#afuB5xwS 6Cx#IF< U!v0wCaގfp9{? ҟOpv&l6Mɚ(n"@*o.oOrIҟ$OB'Iҟf Ŧ!gbwNNNmflgٓdOF'?Y4af ŦOq)ҟOAiݰ3٪``W&"̝&L-l&l{Ś*OTJ&,a4!gawNNNm0[l&= iҟ4OCqaf of۬ҟ8vm0[mزg?C3П!/mp 6?-fJ&3?ҟƅy%̖mYϒ,gI?ˍ 6K-6M7nw8/mvnpn}r6vw8/mmرg?[џ-ϖl7.la49ϑHs?Ǎ 6[-6M.s?ҟ\u¼ށͦwNSy-?yҟUywռϭj~5{aV W~u>a@x6IY90y~|Ǽ7:W?{@A@myyCc¼; .gΗ~;-1_//Rt' t< pv ۓ'?y 7y{BuǼP;qxbybpc@x4qc%hgQy*%ߎkױ{?5_[_?ϲ mܗ7]| Ɔ?'ğJ?wŸ=gqͩs,_?ϰA{1~_k~Y3C~.ϿWv|_z9xc_ |4S_iطӟoÓKW)\$?'9ѻ!< ͓IO/wZ^~oǓ8-ۜI~_~Y_鴂ouFWۓ^CaT.cȾc N"wv:G$#".]w ]]#nww.;||={D={ 3K|/^eG|o{N}' W|_|?~;O)?~"$~~0` ] '?$S"~~(PCFg~0Eᇋ?<?BHG>>=N:|z? ~Q" hGÏ33ggFYY"ll||3R>>W|.|n$'>>/χ//eeq,Ͻ׻\,Q&k("HQA (bޒ%FB BB/RT6geg?B&~pph~ѫ ||}}"2U`x0`xCC <J<ja0a0g v~##~~AA?χ]4? ?L0!~~##~~QQGGx4<_kyx̞a ֬Pkkyx/8]]_.gZNiWgŢ+6xx7gWeWળ`\WW__6*n~ ~5c.=ze϶n8o #߄t&\uk~KQ~ ~ˣǭNinf;NixW\uW<)Jhj77Q07%} D{17!-"쾗~~~~sw}Cg?{Og=Gxu#筿k6 V9۬E<ւ%)SZ7$o=~Z g6{مgسξVG]V%:X9j}]5rdka1GuƜ}]-;2*ZYEgCAu_#+.x +`'Nψ=yWQוwny\=oyZsdZ|=A>'߾?|?*}c+??Z6!~KruzyWB޷wMyU^NyO(kIP~]">c|ܗ_G=(9d|)7?X,| ~<q8xy#Wy~GKD%+^o(z(׭ï*^su<D6 RJɖ-wؗ)H-^+D57 +]$Ӣ!/v+Ge"玿ѽ7$|Ee:3|7RDja1դb-W{ 0#=7kyټ^,[I\5LǼ4ja[kyɼ^$'"O0۠^ǘۊ Vv"CH%;;hFz4u8QHѝ =wy=wxW=wy7=wGxw={V{ 0 -({e\-|9w񁼏0G1GkW,joѤ`7'rs iIwbW{ 0ǐ3|F̱]}6c#-}W$fqs.sŧ\-lOZL/އIK HtvbN$ۇi|8}#T>s##| =n> >(Ꞙ'{ps2i#|WW{ Icc)Ojo!s i_ޝ'>>^O\>'xn[؇9oH|"|{II''y '',I))ħT1O%>>ttA||F3)gLҾS[ƜIڷς"> >gg msX>ssυ?F3Eڷσ#>>1|>=__` /?Ns _c}/ __dዉ//.w_"+__B| | "oFo—_ _jW{ aIeeėrr ||p}o G;wJJ=** `?$#GG{? z᫉6_1kk1_%__g뉯7 7777&&477 l[[oo1ķ·66 |;|;߉N;; ||]p}nn ||==^^xh0 aDiF`>_h0s\5rrpFuyGW{ ~n#1n#.=?jaɿk|^-_otAN/JVN);ޫ);X|-_~?)ʯ]>>|̒k|(?*v$]eSڏJد*~~:{7HߵٕY5gFW!}˪nWe՝}] ]put ׬vMVWѵH_jk9][vV躤/[uzIZumuvK[ I_k-H_lo>o5D7ԺsacY]g~5ع;}zCSZ;[΍IKg_psg iϒ/7~}܄ x9pJeX?WrVw~5&?$77uk)\uݼ}Gy39k=rl9`54Ⱦ#c;+y x gZ-X o{,%^[8]*gZ8]4ocQƣWwUg툷[v_#^ooo8;Ux-7H݆u4N>‡ jÈ<߫wvC6>GGWGG ;k> >(( M|4| |} Gxn>>XXG||WxxO}GEu}7ל}Chzł{Ŏ{ " ޻b\v-y6yx]a 3ho0x0x[[o oaoo2vv 3== @;;祥 .a\;;3 .. tiޕ݈wwcxwxwރxx$3þE{{ >>0<A<~ѧ#ޏHH'ޟ`@@}z3x``>>%>>Q(Q(#> >Ég##>>##> >(|bhh>>%>>㈏cx ''0|"|" D||R=ښ L|2|2çħ§2||ii N|:|:ggKyLL33> >,,φ&>>>}|9x~>ssυe<<>>||// //d""nx//&KK//aRRKK}z×__ė×{NK>}|}}k?|~U_7OGG3Iq~ ~؊QD cLZXNkAuEAA G<?w; J<VxxW/}ᇽz`:O뉪HdxzIB" a?b%Ó.(U-l#~~qv q:ixD <ūOG &󉣪8j>y1`OU7zq8ωNp&fIֹII3ΙOXk9p*iIgΊUIW1 >eUY}}JFGw >`EEϡ} }rF_Vee/xUF\qG_UU/y5UJ\sG_W%ux UBp*ZfTMCI߰no9}-I߲nbӷ!XwTQq"YwUt*:}*,9H TH?OyI?<Im=T~әp9'ʎq@ҿ{4zQg׭w';zZDcO_+ׯ7?gqdmI}7? .ާ;zS_w;~ޱ{z~Χ[Yy_?vgL:83=#Ax9{glVz8?`h"nʩ8elvwreG#pH\?Jňj5fVS]*^tVI=vKZTa UΞ+UY{*iT!eTYT}ܻ(] g5x^g}goVz2~|jUa8E٧t]^ g=Ri8>QvG_챪1[ؗS]4;v{\/L[8>Kp|6I9㓂㓌㓀sg-BC5~zm87ƾIl_}|R}Yf'I.sbҏ_%%%~j W鞇OeaKe喕En*F^* Y +|]s:.W%?D~媤E\fx?<%ΏY9&E. F<t:(w()^Hq! xtb/၆Acn="A YKЇ'[` `xOmxցH=**cҺ( /"S1Cz#^ v"`pI\ʺB~x2q8鼨+"d=^BƸ^^«xxIxI%n'7qW/᥉ΰțxu k`xYxYee^N^^Ϋx<<( ++~ݧWW$^Wz%x%J++3 *p`WW%^^ի+Fëëkk~ՇZ55ׄ%` Ekk ::~ŧׅu zzݎyׇ'^^ߧ71 ooH!!ooe>Kyxcxcބxx?$!C77%ޔ͈77˰G[?"#  ?aO ?#3 _Ȧ )/a\%ÿE+W 5_37Nao #;?Ȱ~HG ?1g_ JW_#7ޜxsxs ނ-- ooEW/a0a0&ޚmmax[x[mmގx;x;Éޞx{x{ww xww$_ މx'x'ww&ޙ]]wwaxWxW]] nĻ1;; A{{ az{{{3>> GG0// GW/HH'ޟ0OH| d >>``!>>CCex>pp >>##M E||GG Kkq} |  qq1|<|<>OOȰZOOd$$KII_ᓉOOfSS>>TTӜVb85>>ttπ >>33τ=||YYlylHfss>>\<yy1|q}>|>_w?x:-BBoEEeNe}[>} | %% _*oc:D,/Ͱ_&e _.`ҺX_WNkJyEJJ" {ă=|5|5p`ă`u __C| |W/k}kkz`:Obˇ.$g؏X.(6Zb|FFF)鼦. 67yY>u>Y ӧooq:w){zwW'{bZ~A?}?9# nKL8V Yo;/w)> {zUW۩޳Яs>[???cq~5r1{q'Clwo?-Hb{7YIBfݽk줯[ݽ蜤/}vϣs>'ސY3"|vOIoF!}Rdymwo:"o{HoOA4:?.D:YvЁENYwdN`]}HE\F%/Cgtǡ>ۏh)mwo?ƣsݽPݽhs?ɞq9v{?1\|!gpUGX1&h&g0!L! EΘ(H rN"䜽^lluӮ19?PD{rxß/;?/*z_ $~>\%ؗ.ox% *+_]~ѩ,270OU/>'/p/$ʆy|-vE5x^'/*FB9Ǿ^wD x ?"/kL~?~  5'/ZZdQ|S^6v@/q)ߥ~)!2~ʩC^^wK{..y]TԵzmOׇ7-_oo@ xCveEC ooD(xcvDcx<{ބ 7i_N47ffຏ<ɛÛ[[-ẏz+x+VV2\+/Yx~ȥ_AE}&{FA>.`u^Eӯɻcv{t{COwDw4ѝН|3OwAwh>n6ݧ{{tOQj9 w?~^@"17\憎ŝOoxQп]p wa7zG1_@w1t?\?]\K$w)=ܥ@_/c Q]p~wy18CCȇwH@p~%14?]aaܕ wqW\'GG~wu4g$|$HȀ~w GG(  ;۸kцQ]Kp vӿx|v`)]GL4 au }w1 >/ȟd& z]PLO3=BFGy5<i;=>wEtt&/ klxȣQǣh1xL@/33 τ$ םZ,y,<כ> w%,,z<<gwѥll Ǔ 9p.-X\\#/xy<כ>CO>>// z9//"__d~ח//KK}o ' w22 __NWyv <{|%|"__eWWzKא <|-|#__gpד `77z 77oo-MxMA} |  J566mm|;| a;;wu I$$x"e]_ ׻b7>{{>>һ2b|'Óɓ+Eẳ'/ǜx y R @^Yx*<<8!y fxһ"gv2x̰x~Իb0!?o'QRϡg@z^'kR}]}mR?՟u[Rԯ]yzmPqMARXնW>YmWmg~TmFzk+۳z}ǩC?߮ڤװ9XV,{} \REw"uԋL;۩v񸓨#w:^B}: i=w uxч2vSqQGe:ΠaAz((zF;z(,z㴃2vc=]LO'i=%)A}hѥz=YKz8sFA]wp_0\*5"ԫ=^A&Үy-Cp/^r17D|!.,^i׼%j q_6C杸/S+Nr QYΦ]s+wy \wB=,=^UҮygRuQ wp_V>:e 횓q_!i׼ujpy?|]שGQ}55 zלu_ܑ^w͇pPw)Ѯ9wu0#ȩkNŝC47 K^^5It-)kN}ooHWPo$iל6{11ycxc o"h|m.?MMɛ›Zx39vGpߡz|w ooA[[4|w[{e5gG[[Wௐ DW8qR=mmXx[x[ގ|UmÝK̻௑ޞ=ww `x_\ƏO;;ww̳w;;Yxgxgξ..]],++yWxW F »ûw{{==}{{>{{>>}}z~~,??yx<{'1>||$hY``>>||% jȇYr,q?ɇÇ[up I>>GG '<>>|4|!cccZ88qq>>|<|OO `'uw ''Yd9v'p?a00x>>| |G##>>|*|OO#fX_GG#tt"GYx4<<m1xπ a33ggZx,<<г=> >||q>>|6?ζxx>|.|' >>||χ'o XBB|\w砾|1|//!__bKKɗ—Zp?!upO''-|?////'__n++WWٻ++-||** _ _Mא%_ _kuw [}Z_H77oo\77o߄}\j}} |  J·oo NQw;$gGww$xy<)..]p=[N=}vRb/vP3<ד<{/wqߦVXAgM2<BOC2voQ>"J*oR49vioRtx:y:<=WdiOŝCHC܏>wu?]~p?(_τgg3 >" E%S}Ǐ}z˓q_3A;dרݾr&F=w˯~B΢WݾIG;ݸP+Mzg `;q_6C;/S+O!⌜O;-/Q+_Dgo}z(Du/~N.z'Vk^u_]W~׬~+R?'lտ=CnV=s>R=]ھͯڽmYzͧ絛J{V_uY~TϘ>>PMhA(< -o\uCk976W!O]Wqa3!!! ݡP˭\ŵhR}>7;9n2L;~|DADRc0ڬҾͻ%c%ý62qW(JZ{>iKcF)JY{Ҧ?2dۼxSБ4\QѰq :qX/?bNA1n(~)g .'؜q :qQqow 3_W5P#,\!/O܏hx/} 67]=`u gၮX NA{X>\6>DLJ Èy8FGGhHH##5||QQ>>hh C| |%>>1>88 O|<|OO >>A''(Z> >$$ lu %쒫OO!>>Eç§ ӈOOħVlπ >.B}&|&𙎞mY2YY>>ll C||υ%>Wds=˿6+8i||5||LP_ /obb5| | %%EoVg9[ˈ//S//'ȾX_A|hV8zWk8WWj**yyŏ8WWkkkNc,^qsƫ*{U*7ҕI7^Ct ו%}x9/oT:e-޲ :"mUf#;VN#}xWw2?+i/RVHW>:mCQ}ht{G"}d}t,?E4?ёODNA=`Wo~1^ &_`Wo~J{+sg65w,sGa~/|4&4?//>~,um~h>ҟ< Ϝr)+RI%J-6;[ Ko]ܧ{?d]<&[oϜqۿ%}rO n:E?CG>~s? }rEroX.w'q۞x.w =\˓>$q?=O2JG~tr]I?rQGpzR_G4ȱbяN'%>ӹ{s|> ;}+~C/N1ⷈ^R$;$\`7e)^JHvRq_/7^//-yiG/k2eB A9P2q/'cpgUd9\?`.wy!<ged:z9~27Y6//Gg\_&;w*Sd?-r၊t x O `qx0<ի*!QBrC&~4ix8\cx8<\.GxGN?G#?Q(Qphhz {0xMQ=~x-x-D8gpPOk;)ܣχ{GpOT>\^p =Ip>{oɊ7ܓy#WxcQ=~Po;}WM\ݣxSxSMM}/Bfkދ[SooN9c[4Bq[[*t+>]yOM.!7?yq좋6"Q6om.*~Rvv_"`يEs^ }mw~G/寱xh?Qs r]w~'ygxg?M<]+wс]?])wA+ۼ'.:w~7ŏzwE{=v 0S{y^xUd]t8 aWC8zy/ޏx?x?yx5|Q6H| |EGAA>>`> 绑GGj((4|4|4Ѣcc:z㉏W|OO >.B}"|"> >$$ L|'kE))>>TT F|\tt=33πg3Sgg᳉φV|ssυyp4|>|> __H|!|am"" _ _L|1|/%ė8z :wRRKK5||eerwaG||^MWW*~xVW__EGU_.:uu?`|"w|=|WQ|| !f7e&&?J<ᛉoov<--ķ(~xͷ· ߪq\ŷdķe\o'.:ooWX;;v͟g. .'x;Y;;?G" K²Z'hΟj$+XKowF'9 g\ rRʹ-9#{}|VG-߇{>uvZ|(uy%?u$/^Z%/>︼ݗ}|_U6-9C)Zl/rXYY9/*g\ol&nu:9ce;>v>cD4:ֻD`oCa8"8*Q8&c8ջ9>V}it'eվ璖ޕto?%:SV>Nx'ϳiqii_';3*V[3b;cVA.~~`vz; ?'.c)?'s6o!یxa`Ka#l~^\R~z+o7ZHhf^o4bM&ofфѬab\Xm->y,ݺ_5qx 1X L2_g_ooUï3Xʯ¯8F\B___w.~~ Mq KMM+--4yKy'vD'{2;l~£ww&zc$,a]4++ ލx7 N^jso7qo[Ovqn738#L9pnc|!q)2ww']{{==Q :}5^p߷Ὁ6C%W~~<\wNp?qG4<@<k5<D<`` hx(>\Go>>HH χχk((:ᣉxx  5^D^bb //4//jxxL6?++B++>>  K|,|#>>NO]H|"|OO"> >I'' m>> J|*|[OuiQ,4|:|:>> I|&|G/,,:ggkSssυyyixxʣ|>|l>\q^ &^ hx x ƭ'x-x-þXhR,a 5||EEb<Vl%%ėhR$~'NwU3^deeV'ee6?ї×__ad:0 ++3Xmal",`4n,V[;5=m{sXm߫᫉y__C| \y&l_ _օg6b)~[vz~ Kf>_0:=þxՑAs${nxB?4_zO[mgXegZ=ϡ:ϣ'`[~eA~`/X}ȥm_[}إ_4؋VqTG]e3l1t2o$OI4~է OϠH5^5UϡcI715ϣMҍ`[݄&laF7 bi7!je$}x `o[텽nwf/,g=`9G#g|qsr\Ξyr9-쮜O36}bZ|A>敷w_^2_K~O [!3fڃϼ=K!L딳rWνN9(g䜅|^>_햷O>{Yv_wLJ9&}93twkn/g?ǿC_OzoFI{iv]~^|.\D6{*k6;盅\m4/~׉W:W0o~oosuO>^/չ5jUs`Wҫ6W ]+xo{W},N!W #K.1W 8b[|չEj=3,~ZW|չ'\/\AK_qu`K$չ*>(չyև\\և\e#hu`6chu`kchu`&gn{?un@&-Y/I4W^kӱ.~J<չW7i鏓~ɧQ IK[gă\!-ҿw%~V|CZ}չ?` )د%G쿵yX7l|2nUWsunGZHzśݼx'fx3fxW~6@د'=\x sct{>_eoWW4U,[nC'ǯ¯ 5q'F[ůïW=]!oI;.~~MM %[oUqOdN |&{{ipunS7l;;kxx]]lȃWĻunpun3Hpopo 7qN Έ38s\9q!Ļûۼ֣sct{^{{ m % ^^{{ټƣs_`_O}CO%W~~}p?q >]h@@=6m4<L<ֿtxxCC5< F< a/pp GGhx$ |6xx5|N >>oDD5||IIR>>dd B| |OO%>>Uçm>>tt A|\uY>>LL W>ǾZ>>ll C||GbU:췐УWW4|>|>^ &^ v럹 7:7)ևI?jҟ`}H5|=Jz{qun`IK>?sun?X$= 7Hysb},_:W(h?c ~ߞo[-=Ow<;~IO.Ow~ /wEvO6i\sXo!k>f|lu:l#kߝucev)9bkӒmuDl`yvGnېαv8mYNv&= kӁr;ݫӬNG[NS=Ngt^+vDkz ;~}8>d܎N/vk>}aaj}}ht?}_ccn_F8ۗEV3i]\~aD: ^t}k~ҩNW'}_N9Sn7zi>~ڹf4\yX 氡;Řn~""LEx7|gBLEbg#N[pvV~֊tc*:E#9'\/>~~yg$;y.6>~~X>"bQgn{E*{uTt;v ~)2__!~~E~ڊG݁Eãͯ¯ yz@Ǹݑc짬kkį9c5z,UZZkkikk m"n-gpF_Ήs87::x]x]uu zz~wUo 770x#x# NQ~'No oL177!E.]ޔxSxS~74v77skof!~ooN9 [[o oiA A ooEp zOo oM5u@y0>ݝ >KCC5aaćpp ||ba##>^"> >ʯhQ>>ccc5qqljl_xQ>>''`OO4IInwe |2|2pad/SS |*|*U44ibρ!>>G<ǟ?A ^FhQ$IS")1=y>>>mͅ>+$ 6L O /?o=#0ݒ=#g4/ϊLE`Ÿͽ(Tt3ž>ƞw1CHGkn`ZlLZE_Al~^^%@"1-WŢ?[췣%[ⷯZKE_oXDLޤY/_кXk9z=IY/_ԺxkzI'X/_:tRtc+NBw%l,NTљvtkV@:Z-ڳngۑζ[v-\khֺWE0{BMzM.F$]j:HWc1] [3bFUug[%{~r[{yCGY._Oωu]ߗ_?9Q6 W&W{%~+O۔{__U,B/ 㲼S5K^c|(?X/1wU~V~GhG$`quy#N.'<ݹ%x,^ȩs0Ob-Vg|؈?Gov>vFxcx#]} $bf>N |^oWKMr'B"wH>TS)>K˗e5_+6uM^Ÿs321?!g[O-Gݏ޷>cRC9V햤 v`&o}dlusvVסv[&6:nG:n>v;݁t >u;ݙt݅}v2+$sDNCZw'o}R㬯_iݓt5k{f}Fޤco>[}˾v?߾b`g?֏߾ddd??}=H_zit=/~k_ݮ`knon߉`ෑn7Fv곰ă}||a`;4 gn 3|6l|W=m`*- Gi(=>^pXv>>{4ۧy&>~~(wc?hc}Cpէj~N(? ?;GG'v*FQQ6Nccďq;8_'Px(P{< 50x0xpaIIvOO??eᧉ%yD~G#G# 33~~YYq+I<C`4??G'~~//yB@GݝE ""p*KK//ɚ__&~~bhhjc_>=|<C<c׈__ S4x<  ^/$^/4oohЋEċE^ /&^ /6x xKK &&}e2e2~ ~--wpUWbqD u H{wョyK6f'd2;I&dfqzGB Tыx  λ'o|3}:nj0ݵGȣQޝ; =={{:x/x/e><Mh Mypp.\%KQ0qXx,y,>| |`X ݁\u\σ<Owxy ϳ|| @!^E`W"xg#z1^%xKK}e`ep s^N^/w^A^>WW+Cy<Qs J>>n 2lˇÇwGG8HHpwY ve'}4|4h=11.cL1},|,XX.q8 1'x"1>''OnO|](&'9ddɖF>SSȧM®Y>>|*|jX49Ƨo LW_a|*; %;Ẁϸkō @1SM3-gg{7UO|3[a 5&9_ssO̅NhXOqU)_?*>L}.*O#~Ans7#J-SMuݫv}X靅~^/k>{Y?bfw><bzǫkԗ1I 8x.n$:S'EP{/n?:C%IoG'S?y[}[ěhߋN#{r-/S~:QeKo@Xwwݰ]'<^%|?lKrwf_εCoGYkV6m$Eh߂J;~}.|wvp.+,D~37y"sݤbwvQr|g{-_흦~On vx'i-X~7|X~@:(\u! b=czzG p#7xeroNB|~}^"e|^ &W[?f(77Go:h$8VoVֻub|6Bn<5xoo'nyykZAwwt]]+-ב|J;r7|o 5lpFx#y#MM&o77Û-o!O==|/|oVVxmo'o;>>}}wDN?Uvw AA??D~~v_vtqGG1 }ɰr;N?OON?Qk(NOI')MROOkgp}jvq 8Y\~yss7Ί,??O~~1!E\Kyw,$>?fV >/ӏᦷNX~ fS^_ yX>yO.//[~߆>_w On{;:F_fT4A[D:B͢;즫EVP좫|S]ݳ>˞_!sE=¹Dބ>G%C=ZswJeg{F[s/Ѱ2{qυݳBKa1rs9FJ#>Qh'c`cA_'b='XxlDODnzm#S2$'ÆXO O'ܵv)2Q h*Wudd5L&[J)wᖧ=TxU{i.:x<< f  π^k&τ<I t,xyr{p\+rvYr|s\\xগGYh-^/ /8 =AA^/$/:x^ֳ}^ /&/;x ^RRx ^F^/srx9y9Y!\T++_JJx!bySD J>>szGGp#WGX> >||}4|4hh7 9>&'_)e,XذqG>>9M%OO aoq};|"|bXO$$IIEp{Nq}?>>| OTL% чX> nvIrXGD7D9>=W3p8|||>f/gg8X:1 fG΂ϲ0ygcl^;c{r|"78r*s-?AI=Gyy"+#(Ӵ{);uv=Ma/Ti| R+CJ,R%rQخbyOmvЛEV߇6;-BGV @?`u6 AkC"*Ov_?rA׆(zNwux\yqSOݏAgT4;tuxVJnGPwT4;Dy/:xAJ>7ԧŋ4;nԗK[A_O|ץ=߯_Я׮BoNo%^To\VxV]T(6NFCέ_kԯj|mw_C߷eO__{V~I?ׯ 7=i譓MZ=ݓnׇktu^;үאw{<<~T?߭GuKsFO_OgU?.}}!=M87A6οy19x6ο]_׽h P\!mG?o߰c6ί⼌Mo9m J8 /VW[6y-\G|6/=om_F8?%&8?*8?s7[ly)Zm6Oehq~ |Ͳ>ooi_8o~ 6Z?Q?fuk wX-myP/GZiMfmwR?Q.{;8KwC!n6\GoFY~:C|7yC%8BY"WYsq^M^ g}3l?¹~ѷfcOh>\J87P2-אk|c,/ù:ԗ^K^ M~D87Q $ 7}O!mWL+}^#9nY^s3_zoOU8f= {-o77L o׽fy5-]^,ko[J 7=xm66x[X_v8mqniӌs+u wXrD2έ]<ǽ̛e[mf668Qk)f668QwsQ8mqnڏw;;~~8 ?J:+x$@!'DHBJԦxG޼WwB[qwKpBpx=kro{o~ViBn.79 ρs\ σz||xxy@ €ϋEE" /Ë5^B^/i0KR /4^N^/ xyB+J WW4^M^ qOFz%Yԡ^C^ ⲩC{-^//U~^#i%%KK~~2__!WWɯ¯j55kk~~:! mWMoo߂0)=: Ghx#x#FFޘ1O&&MM#̦pMڛic{6uh774\ 7& 75<I J?ooAB[[VV䭜,"Gixkد=:!oommjx4<<ix{x{ށww$zdHǐc4y'x' ǒc53د=:[p܂[n;~YBEqq(Ӂ;xxp߯mhcԡ//y_x#f?x?~>j__+Ǡ>>||@pocԡN_^GqQ| | @@ 6 pCh&w9~>C!! w;S~6;#% Pȇ9;}}63qASvŇ;Ko~>mᾝgǷ)>?O}OQ Vj/RO~[%ꉸoQAeO} WC봱ߢ;K7S?ԟIGi)MqߨG/:hۿ4䬧Mo6k'Zo̟:&߷kYC|٫2C?*я+ J~|˩36}_8KiܗP6}_9 i/{__;iɏʯ=C>o=_.-SMuݫv}Xɝ|^yQ>wc||g%fQ_/XwSSGS0^bKn_CR_1^,ۗ6u'^qO]cj%W>N6^knW+׭nu+)Vx2.5޴ěJw.1޲[n{Po[m = w︝Vx<~-s;ׯ߷nCϢ)#Ϡ+==JSە'w()SOT3g5P|t$%n} 1x3VRKָވ5Wn}0k:N}Lj^]%ݥ N}wccX2N}b,|||Xu8E|:|u1κ[S66[p;^]a(UpxOO `+&(~<''O{}VM'YIWn' ))A}S NSS5||44˃~c:|۩b:|zP n },,YbA}6|ll C>^XIP vk s5||<<ŋ||{p|P|| _hxX_D(gF*|1|//!__`e, q<_jK5||=22 __N\WWV+^ %VYU|5|!__Y8.gZZ ::uu|X77hFF ||yA|b3|oo!ߢ[[ɷZ ||oo'߮;;www]]4|7|7nn CG}}Ê'߯xnP??@~~@CCz?? ?L~~XóYY, φggó5 ? ?J~֐~ ~'??''OOhII~&? ?gghYY~~ssGDsݾMs5<G|x>y><_  / 5^D^/bx1y1XK%%KҠe22x^ Whx%^U**xA^M^ 5^C^ ^o ZZx__$u::x__"//k{++~~*__#:u77oohMM~ ~y8 C{8<<xD}ވ77&o oMMțhxSxS77#oop;Spw򃺀 rnMrnjx$<<ɛނ!%%yKxˀ[8(xy>EW>f}[><ϑ<}5",U-q kGaa?'4j߷fuxX^~uDXw /Zh_5b|onvgЂxŊ4Its|41t+#5+v6ԇV[B>(ްڛnOoZLoQ鷬Ew#޶bMoݙz~Z;{xײMoEn;:NnQߊWCf`~7V9:`o[I{J6? ҟzt7?Ck=\*K~UF;k^E=U/B釙_½V@_Yod~e_)G*vM̯_+CXhcu7^ ;KnX49>VS&,]oӏ4{Ǜ8z XǓWxP[½^ ;'~+s|BPP|uvQDD d~9 o'[=Ɋg))SS"oSSɧ½^=KiaG4|:|:tt a~;s|τ$ ggill eb|+Ӝss*~σ#ќ hBB|)ﰪt㢔 E۳E)%fz$3{s'm23L2}2Lz3Mb RJ EA)׻9XOw>}ܨ\udN?oo77k[[M|g3g35< E< ll ρρhVV[Ჳ`ģass5||mm#|x>|xo]Gp?K//h;;4^H^8eaEؿ9YE^ /&^ /V|/H//(Hv]ĎEiI`GG^Du$nc>9|c^t*BzBw)=H=8~(wp\֍{n;O)ރ큜{{ಷډx ls ? r֋{6x/WV D^˹gOO*L<ͳYr9?@|&l⧰?sa\vlp`#< |2q<$# |pʾ xL=C|HOO? @< Ba0aģ||H=)F6#>溄)^G<gg2j||bʾsUgs4<<>ͮ&s&f/~p?~p? n"s&3r33?ܟkx>ll hlXX 7&qnjs&υ%>>wʾ.._\nchᶆσ#>>ϫzx>_Z'1#s1||O_B{eo p9 hדhOQ/s__4e̒ryO')ǧ'Ó'yWt-l=G^=S)Se\v&ѧs8O*xLfgpYC=<>HCx:<]&ij=%%n%sό/΁"n(a&sA<x@_fN粷Žė×+~ 7e+2< ŻO0w_iQ({⺽v-'s"q\&M'~,^ x_;+kN_kT: o1MaY(1'f"Ŭ3{b.JfO4.;=d8בĵTq[\G׺TqMIc7۠Aס3qDL>ZwCZwa꺟w潮۱?᪸w=u^2+1/q}]ټU]Uk=8Ǒ ^nVc39FBߋո{ڛqN_gƒb9k3k8qt "=fe]Nmf!t<s!~tSƽf">"'ߘI7NI03qnf ҩ3B4~o.awz)~NEg(=v6~\tG?d^rzBVj-K /N7/S:݄\鿡AJw}y%ci2OCJAxa#x i3Hr}ƿi_NGU3dxͳX 'nVs kGxu55G&fU|ͯQ?0dcqykkcqskǽu?a`I.z'?i^ϞTx?Spٻa'z?mVϧ?E3S:Y$d'gŚd9 <+~‡/_pz1{OI*_t {┽x ̛Kw/;^_! \v5OiUk_w:gV߀A ى%MS*-[߂՗~𷉿 [߁C;SJ]wػ=i_?@ف%C슋G`4c??!  <%S^}gϦω\ÿA  /5+WĿ_ÿ&5kŏ27N/gow/w={ÿuui]zQ#?jOI__oo77j&&| L|3|>} | -- $ ,x,xW_ll ρρhVV[[5<K<ۈoyQσσix><_÷÷߮ aaIߡBB //ix1x1XK%K%NN /:K5 ^F ^rr WWhx%x%RëUīU .. WW{^!^R^K^u:u: M|7|5@ޠxOC||%W>ҋ~~5~~AA o7o7ix3x3Y[-N/g- ooj!!40? ?xxM~~ ? ?J(w;w;4ccS2Iީ].]. ??N8wûwwn h p尣>Kޫ''>x>x"~ʼ~x?~슋||gxف%}>C!C! ? ?M4Ça+GG5| >F| >qq!~. P,,> >29Ιs~~yyŻ|4 K4V&b^mY0?ӭXҧçk 3k<vV7t!@pٵ?7)"Rn ܘ Έ3F%Ήs8`$d'`x}baM"bB4<t" *~ʧτt:̈́ˮÈ |:#A,{HkKzu-T4> >86 .{/l<5GY#XңQ^vF#Ślfъ8de᳽kkcYuQ<c9NGUIGc@t!-  Ӻ>B[ND_\\d˙k7uv1ϺڭFyC|k%xWn3(tP夏 >j$ a,ENC/!i$Y,.>n$[i,nt*c;}tb%OH")t"~#J`iN2ҭx0:IJ.gŖ:=%2(p,oWb^W+Yb/Q3Kv?b|a?}9~d9L;xt;dn0q٭.ssfs)אַH5n3әqw#iK J@܅')ZsYk}sz~y-*uaB ևPzt:k*nݍ. ۯFo=W{QWZ#eov>GP2t?GBK]]bRڦ.Ơn=@h/D?8η˧gMO DP@?F> ?A`l,k"&i g*o"Tg/=T{P>G~Y1YS\nMiVLω)%o4:J1>U#`kvab|Iм׿M_ɗ$wLH.b&| owՉznZnu@YY`.Uzρ!Wskbn@yy`վ>>|>|~@{] 4 ./?4z//!__yRRc𘱒v}22+|}9|9r#< |%|.| ||&_ _mkk5_ _K6::uu|=|oe/67FFp{&&M'boo& l[[ȷtxy<·oo5mvRlo3bG##||g'NNGG ||.._|vnnGGã || Kc11XXxl@8xy<=ƊǓ <@O0Dx"y"U'xy@z/" zl~gQ/Ҽ<Ųva^؞d^Arp$JᥚxU&n(g/~QW;CDB]jUnWj~Ӭ*yvmEJ3,i[Bu:"W˴ۿ-:5蚀i';[Ԏ,^G^zx=y=\u6\z\~z7sx$&&xIg5˾؞o}pA-.SUC8D~N|xw/Ze7J o}l/ˮ0a2x/ xWZGGɏUW||uL v67ᖏXɏU9}:!;'>h!$Ifx;?`m)Sp-V`oN÷i#>~:#_3B -?oi/Y_CO_B_WW}ߠ }uu77ַзvq}ۧ[c{vӽ==_] ;YF^;w|M<0zO??"dm2MmWv=D[x[ooGNry{x{C!!pձAyeA nC #\Wz'x'NKS@q n[pq*_p,\i7Yzp_L{~#IM=P uYҾ@꫸ 3Zh[맩ӭZ?h@?hD?ShBijggl)zsv10`Z~bPγ}o !Z.ڽP{RZϢκ݃z.κݍz*κ ݅z,κN]ihUV~gsM]ml Ew^ nDn^>~H5[qߡ>mn_ǿ17=,^spO8k]k'kxwQnŇ2v==L]{Nj2vpR#d-F.zuO]I#(LSZRccNPE:1=N xx3d(iwr6~frhOe.O1I۟S;w˅k^;]w1YΥ]JԎϦ^@)k5]@737x|AM N_ik]HW_Hir*횷.v6ELSh׼w1}K9#qS;ph>C~F杸K_ծ9 w 㟺TpkޅA5]FܿӮy72jGbHhen߃\5@ssUx_ W}|<<|5⮠]P__@@VR;>i:V,/"__Wiv񸫨%%߈pkN://#__(___N<'x<8v͉JJJ~DDԿ|5|5jꀞ55kk |-|-Z_ur$횓pRpkN]K77oo0 |AdܵnOffpտ[[ȷ: GV9v)ݞmm |;|;vHx$y$( ^L^ /_/K ^J^ /52xyrWW+ ^I^ 4*|ȫUNf܍? jjxkk5^ %x^gzzx7 W;4܍ Do2fx3y34??@~~|[[-~~[[~~0!??bGGɏ11cc?ɏÏ ~~$"??S=~~4!??p_? ?K~o99ss~~<\σ ~~"__"d/:~~ c/UU~ ~Z@O7rSpQ  YK)no߄ %GҮ=w-up M~~߁1oj7:߅%+k#_G~~߇7jW:Z,ծ~'j?p߁ϩ#]ӞLHԎO^p߆Hߊ.cO]܅ԎO o]Hw3.м=vkqP;>z!iWw> y\e<{{Z;W'jg6D;iZŝhwϠ}ܙZ3hg鴳Ӄ4;v==NWɴw(H;ѸLjxُ v,Ꭱ/^~'ã:0'Af!B NZ)N݉IBB1B'/o?,?IA޶C̐ϫ{/r+!Vr(wr*7r*r'7XrG!˗'sBsY>ǧYq_kP{2u!OAu S7D57E{{ZoG[vF?N޶:k;6{:X]/"o'fٝ~t>}sj>;]th>;ݐth>W[ch}D릤ӬOџjT3gZ?O:/N//|vx}/X_f+h}-^f_7o`}+ξu}r^o J$]?G+Uqp?Up??p Z?i;j^~j.tk.k~#ooaw :vo)(o)Zj~c^cq J[ğKM?UGnv?Z֚_w3Vxk66ۊk8]-ډ8]s5o/(oo:pէ`?;7XG?NN;;/"G/p'ww&Y:x O]]w K_E_zF[=.qwwaokރxxMd( OoVOxO=;" KLW M7\uxx1x?x?`^>>H| |">>HK.j &>>ا7CC |(|(> >00]}8|MppA|\uH>>HHW@QQGGhh | | 11>V\Q>:˛:||qq>>xxWP ''DD ||IIEdd | | ))>>TTF||OO'>>gga33>K(e᳉φ699\\css ||yy>>||__@||//$~Z_D||//&__bKK//5eeėiˉ//7WWJJ++ ||UUjjWX55ZZ__G||'77`oo4MM77ff | | VV[qjۈoo3ķ÷;; |'|' 2ww{{ |/|/E>> |?|?~~??H "~~? ?ӛ:##~~QQ??F]88x~~OO??a``x(\74,q iv~eO9**pէaWׅ55|z_Wq__鵽uC\Q~C0:NAb77--dĿ-ommkp1^/[8X뮸SЏw\ݏ{pgaw׀C'U{Mş8-5'CQ=_%-!,p*sWN<g~Qnl{W><ϒ:V~ȟy|Az>R=]ܾͯܽmʍYEO\ c|ܗ?C< }_W_'s%Ą*DҏG:^#<\&}OS؛Ÿ~8D(n?]t<{[0vgeH-n?]t4{Wj@4{OTj ]In? ]t$@rۏ@W!>U퇡PF:j\յDq?٧>>5g>(\>y&>>Ⱦ !>>_|(|(> >00W|8| >>GG y"> >_|4|4>> K|,|桮>>88O|<|OO >A4{y5OO$>>''dᓉOO6))ħTTSS5sipii>>t 33 |&|&> >,, M|6|Osρ1<|>GBB 5"EEb>P|1|//!zSn_ _/k 2Ͱ+:|9|9v ϸJJ_jWWiCoe᫉/?vj|7El|=pՇW K|//> >#.~'_*.~Wv Wr쐨?W ᇉx(;"#ďU˹x8;*ďUG(Ï?W礃$;.?N8\BOhxia& W /q,D!C~.BCpՉ.=ap);ī^ -ï᪳a]:@Gt$:ҥjG_''~^SS.}}ڥϠՎhtKǠc~NXtKEpt:Υ.}N4\:vU}}ޥщZ7K'ՎzK!dW]dɢ1O6x x O% OuFӈ "\+O'Ow__"~ ~ɧWrxAҦy>/@~y_wˈ~ ~yzX^~~2O4w-qX6}^~~YqU^~͕K{kp7<ͯÝR:%=<Ѻ*GK&ٛ..noj~ԏ'Y\hoqӋymqڛ.&nok~oO'[N0?)wS7}i^~uo`~B'k_h2Džөoco?]p7y=G=>{U(X%>{U]]Ժ6RoE;{;U.vwZ߇vw]Z[hg: ]Ek,=hJٳ{2ٳއ@z]^8{ӭٳ>~U]F8{ևk]-go3ՎpRXݥg.A]`Ur#=b-Y|U}azߴ ~\︺|B=VCյ0uD~hvrf;kPIjO|X۫վ!V{j7V{5޻Tkv@=ۣQWiUqK}/MI\P}=O*SKvT;jjE׬oRuˋVkzzO׮.kpl2ɁW="N³TrL "ǻ:dW=6+ "zYHWZ,&bTWJK\W6~Ry"͕Wx5g4n=F:V7l$pt0nq˯G/ {լkRߟw?eo?S,f}-+ZeU#UK>n='k=9/ЫQ =]g򼼉S1ߡ>g ]GEYJhYti3K/}-OZ/2eG,R^+ҹOWeyG aw>u5sѕsѯ۝Be!] ԙ֛x ԇZW>d~KW]!tmZ?L}z֏Pޕw}>=xgޗ}g%iև)ݻW,K8sk~>-OO4SS;п;?ymy}zif}!)yg4Na[K[=\^мO/x_5oo@@#!!yCө|E425tJ@ooBD*hכ›-ESx"{ ތ^CvW y x sx*|M4VV4[[t'ZmmEo oKY8 wz?#oo^ޞ=ww Pd`u8wo ȃA &xgxgxgww!wz}@ JU] y7x7.8ݧWxy<{{;.CCޓ|K40xy>;6!!CC |(|(PPF> >Ç7## |$|$HHQQ |4|4hhccXX>>88O>>''OO0 <A0II |2|2d"{5>| |G##ᑚSS ||44N>>ggπ033 ||,,l>>|>>|.|σ#g|!|//"__d}1|//!__bKKɗ—Z//#__fɗ×k~ȯGȣQ||$_ _ihhx"__eWW55E+C1Xx,y,<ג58xy<ΧWxxͳ~~~~4O]E q "?w:+jh~X8~~3 .=<ʔy8gWEgȳYWlx6y6W4ρs4/ \\xNo!{Y|x>y><_彼^@^/<|uDq|Ieﰾ?vI|V|O~>gnZ='{яkoއ~Lпٽ>~Dwӽ^.WGVW_ vgxtuQVBK%.ٝBk]eR+bw>"uuUVW>Gkf1t9uYV\$ igY,-n#-YBܲ8y붼S0)=bgvվyV{j\힫}r.?T;8}du-]]OPωW??5T>} Z]P~ _]WjJNv~ޫTjKQkzN}۰R[=TA}HT#rpbG=߃ŴG?Ec(^+i~h~=cWd,WZڣ9:\ԐG9xM=P{} r#ѫNߝ$ڣ9u ug-SE-t-7Qokx[;wVڣ==x_n=zn'>;h޳n'{v[E{ٛo9Zi,'Ӟ4i#gxxk@{0Q+G=n?chO~>ԭ0^'jèzr(/ü%!Wr0/ǼӣD77<̯w0nЛ7MΞ:̇y# ތys'su`ooAB~h w7`Τ[[i[[=hoCFfQmm [ٝ1gQy;8cΦD/ooO;;ww(e7ړOĜC;=$9ԁ=D2`x0y0<;ˮ'9ӓ yzWxW2:ww#feړOƜK)^!xxp PPx$){<< fppx"Ud+z{6>>}} //y_OؿiO>s>u`GÝ=Tԁ}|H>>;]'& lCCȇPP> >||'n##GGHHQQ |4|4hh^11>>|,|;{0P ||H>>#D> >''OO.)OO1Hx$y$>|*|OO#fɧç >>|&|ς"eM>>ρ;]'υ% k||||//$__hb'://!__bKKɗ—|͗//35ףQQ(__AWW4hx4y4mٓ9g8|?ޓsVzhɞדsPBÜJZP҆=_1HS1H~XC`N!-|,o9%{>?żFh{ R=WI}myԧWH}mygedKGՖ=v>-!{_9ѷw-w莞"G Bҝ=d $]=DG sy|G<=G:V7QQ cw6:tӑ ?C?ϒl^<Hze±[̇mGIecc8V81kգzkX=I#7)|̧8,xy҃w{qY0_{2=0pX =㌫8V|t:lz7HbI'$-=؏M;,O蟤K+bñ6XSB|;XcR̅щė;Wcի0J>X&0?8Vg`.nN|3Xs1SgWl3^e:|z8vwc 0KaLƱz;/?*}1 KO$sI_ޅ$)c1s?GX1$>̥fg{?|+o>n>gK]!ކ́!e)?>9)[υA|(}|bv>9ϗk'}sO|£Y"<'0DdƱ= //w. (EE>9/z`o͒8'Ó]bb+=L%%ėn>9/Uzˈ//|[>9/w++0Sx g1+]**૔Icj__Cpl_ _\^uu׹c0)|B7cTTzz4x4x+HO'O| Kπgπg<7eoo|H|#| D|| L|QovLLcބmow| J|+| ςgςgpGgDp φgφgmmķxx N|;|{c+}'|'.||]]&ۅ!Dž%ׅ#υ'߅ ~~@$??H ~~!!~~aa~~~~W1WG]11\qq] ''أX.7eै|KK/ /=pqY{\xxeeKI>PX09?*X?G1s?E`xOaA6qJa~c!Ao˞4X}s ^lK`p?+k?XTzi⟳Zf,0$#ᵉcv'u 8V3#D0$%{ڜcN%ӒH|ß?Kpۡ'+Y's0J>6ʼnż8Vgc.νϙSq\=5X s1^W?g`.Jgcu梼Oqb.G| 3嘋pCėb.L3ѦԅHwf/_> {ѼcuWGdű_6XѯqW[8V ^5&{ѯK}tV]_kR_%ݏ~C+7<cy~ۼc@IbpCػyb>Gz{؉{bX촊H& ⽞~,^ӓ$^j~P|&A.y8vEUt=t=E?~^P6E~Q/_R E~Uѯ_S]]_  E~SoRE~WSEP?RtCtCE7B7Rt:JээDMM LB-- Jѭѭ1cEG ETmmVџ?S ER+EGWttEwDwTt't'EwFwVttEwEwUt7t7EwGwWttEDTt/t/EFVttEEUt?t?EGWt :F==Pу9xҁ>6`vp1UxW>˜G G |$p;aNTxG>H⣈)(+ eQptGE=53b΀$KNa ihsMJFɡŚYg׭pڏ?چ%Hob #^n7((Qpo`0bGuொ1jC>xU b,X 8qp/b'Rxp/`K_u?fb|2Dp|}'uw*KL& ?+l1| |s J>>ZLO#;ɧuw7x'1C33LU(fτ TE> +F5]^bvb6|6l*M{:t/Jwγm6ؓg{;|öOc߫t MhcԭS/3s^mSFtۦv|uL?Rlc=Lwα6usy5cOa^_sö}e7sTs^mS;~tmS;9ۦv/uσs{IaO>>}=||{SySmj{}\9aԎkp}眎mS?ѣhM%%KcesĶKKɗu7 ,cc.9ۦr:9gc++\-qq𸈞UsŶ9ۦx 9aO O'e0W"HO I$$x_2z2\9`O!OEs.= mjOxIw΅6?*2ιۦ,xy>}}|?|?~~~@Dy A~~P!q~0p??B~~$%? ? 6&v?_ɏÏ''IIOO33,,Y~~\?ϓ/?,./__//KKVws.Ŷý++x%x%JJJ9`^^2rB^^%WW% Zno(WW ɫë55"zkkׄ,?";blkkׂ ;"l߯^;"lιۦkt\mSp}\mSu֋t\mSczsǶ%sǶFsö29a~D]sŶ&sŶfs*9`~n[9ۦ[9ۦ9 ۦnNwY6wΙ6~9gb.9ۦnQ֛t省mS;tleEw6uynmsNö:5̟]77 oo^aDc;dl:ܓOM?~tmS*o}@wΫmp_?tmS;> l)/s^mS;>:ZҝRlyx!k09`-?^9ۦv|0o)ZCyM0aJ_aoC6u;_*?77ry;]^`'O?;MMțuw3'ɟk.#77-?-Y٢y3xr3)+K ?:9q~3*9Y9yPcp{sgU?23@r^e}.DS9 yx_"v.z}u.j檝Q߫T\Oרh5;*]͊ڂWk5Gl57jZ5L16S&Z;~C_+?QmC=IS+]O=^~MD=F~R=F\K}[8;s9\eK};)v.09BI} v>P*cB!r*#br*\]JBR .jJ}[AX:o^jԷq}7R'T} jԷmz"Z߮Փ6]?حrr~[NQ䔈˩M9M\ 9=ջ_33\59S3#rS۬WOw@TeQ}>HxI}}Xd׷O)؇C}I) 0u7)S:p/ o2RwA_poR;9u199.:sէR>aojԷO6?#O}*>NPo S? R>aj\HK{|H."__KO|,//aYFe4y4<:O| | 2x'!D2//%_NS;>XXaȗ3Ԏ0rrp|}\>>Kxqr%|%JJ@WWxxx'9jO''u$ԷOQ{2<<ST_o6`nTTxϻmDד7wo@o0FFCoBo2ffCoAo1 CoEo566CoGo7CD4..CF6CKsOE5>>CG7CD4!BF6CE511Ch }?~O$dn)OO4Ϡ,ϡCwo'~{D_;w]~5PI~'\w0_q.\>Qp,x)j?4x')\e,!StGn;y[Cd}l@:A%K<~5TC~^E'8^u0ςcvS?#a}&y6Sz~u?=:iYlcυy?`v|$ufwg3P;>Z~<u0O>1R? }.I,x !jS'{5A6$oh=:X~< QrQ]ǁ b'(NK޾uw[i TR ]KB$w~f&g>m MLc'φYh[IK_D7yYbMH 7|gnĞKZj_ 'ahuoس=n{G^CV_1ғi mBrt1FG;:ccߌ؀1s苤5ƣs/8z缡nǞv}笡n_뗌3DG&ZW=' u0mSIa៚v7>ŬෙsT kOO Q~~M3oa|ݕO3^ԧ_wywD0ob|݃πp ~̈́ϴ' ~gg݋ς>g_l c^(I6׼Q>>7=yy9KW}Vݟ/0 4|!|!/ U/ KKȗTSRRKK^:||݃22 __N|9|Ëx2[_a`|WW:0/Il|U| /5++Ļ5_tWWkkk 3Ikk5[Ŀ#; _ga C\={ULJכO?\?. ?i W77ߠo47j/_E77ߤᛉooDz_o4| | -|n`]÷· ߪۈooķ÷k? Wwwߡ;;]]wwinn5||==^^ G||ó~~5A??H "~~H=##ďhQQGG5cc~~qq GGkx  //:<7" //kx x \u\H//jxxLýp/q/ܫWW_5W5kkxV/'^/įï!.aa߀oojxx$'Jx%Jxe@\~(U*U* M6_ ^C7>qፉ77vx.GGjxxMO¼rxSxSMM~x_77# ,SQ\<ț.o!1[[hxKq^%\ooewO 7[;fPoocwwĻYVTbEUU}o/nc|m{D ~ݝO -fP x;`@<;n}s|]-ߛ󱴮!ߧJʻNy*o~ݫݔKQ5|^)~c|ܗ3[` w/ ~#Q*k @cy5Yb;;,9ߟ-9^}5U$;1^}7؋bI/dAc?LzG0(9,Fz6gXL1g8|-={i,^c|={),_O vOƞD~K)@)K'HR)vO~ѩT?~G8  &PN_aOsG'.;>aLNwrHm?{7aH-ߑ%_k1%ob_M__a|eWoKb%׻_&-}~]1ރ=uyXQ.2H})}.πgؽ{&iKHWYXQ _qCد0²YvƞEZG\-cgó>Q٤_f9a&-}nPs0>=Gc!fc4<ow ҡEV fa@ vb%_`Eb&Fy(9^lw<ҡD(/~>KǞO:e2 ½v'`'}7/pU1 *\s!݉ Hr1 5:I Ib F gE I&W+W+z++E1~ ~-- W~~~mm aM(a55״JHZZkkÈ466^ׅ%^^7:zzpx8pxׇ'^^?8j39qnG#G#4!!ވx#x# o oL1'Hx$Hx77!T۟eMM77ffěixsxs5ޒxKKߓ\ ފx+x+O ᭉ?oommvT{Ik=4{I;;8|:xww$ޱ<dwv/i3zgxg55X^ҡ݀ pկ`_LZK0ޏK\ؗr`~`(wl ؽEzYk0ކK kIoq`kכ{I}=.7|lZ8$~6q n9D !>>A}(|(pbO >f%c[IëV"FjG^+^ꏱGUOGGY??eᣉvxtcq1?/%9k( W=9Oe#ધa?ħ!p3BL6:Q>zA|6ڏQ~\>o(z=A|h(WS^a?W =hm(z%A|{!ooavE?w<<*=@ YT0" "}MX/YȾod¾EZqyqiuTZV[EAvD@ds~'=KKqޯ [u_NEt:NwN@gt&:==åggj}VYY.==Îss]z8h}Zvb^GY,Yóijٮ~JxxN ϵ/OEE=OQ :<O<'4//C!^+/FE"E"W^b'`KK"Rр샘.2x2xYXb#rxӼ^a1#-}W+>i//UW[WWQk5v(R[HZx-ZxmX?i^'uߑ.üoIKNO_"v(_W]y'W1y=W0CZ./xohQT!tb7Nפ+}^`kҡ×}8ʗHKBʷB "1`󗤫13:|`?Kҟ" i_hFϵ^^kw-ϴ^^gwO^^ob̟hA|%nq!o7e͸^z|K^ۊZGzoٽ Wzxk0\{-INc>@zoz "׈F7a~fn\{ Hoc~N^\Kq  )oj~+ߧg|OϦ-Eޟ&~=j>Z|I>'.|g5=*Oi׵B{[o]F`$a%."Ǹkce9w5|q]E1I5ň}OW hOkſߍ1_H׆>"]L <_4cWcqf_1ZWڊgq=o|4q-~ Fr=w='}KN?Nw1Z1Roy‑'^5*GȽ?WKU~?Sbxkϗ.|;Οϡ_`-Kz}h=޶ vЪ`>RqXu4X58%en[I_ֳyE{]1vE%߳~fb6¯5B>:֊ӏQs QSQ(-rf7{{1?H.v[L#܉y03>B'I'HcM|,SqǓnGhy"XvObj9!}SIfiL#œJ%{19t vOg ݜ}V0gj!>BTHg_1}oL#@GK)S瑾j~|ܥwG迡>O,׷7siH W^ a&-B5} s6iI 9]79ExgC1j Odj`8\?;1o0";;7yi Gc#? ?y{cw79x?o㌩}qIx&;N8q'`.$} &b.$-I?۲OOdEϚ'y,S)HK)71Os&~3po0s1i/?m>vYYW/\L\BOyvy7_1 po[xykvE\a.#y+ve^N}tOxޒ]!~~+4 c WW__hv5^I{ON:z~~ &&񛼊WH{"} U= E< y WooFmq99^y x --"hx4hxt 21WVV[[Eᭉּcc\F66D> A܀pu?OGX--񶢖!vvEq8q܄M38#,kj`:ZށxO O;;ww" )O'O'tDK ";;GwVLa%}ӻykҩ J+k ލx7x7cHOsxwxw#D b%w&~7\)OG7N{U';''pot1IēI}"}du%=)Ϛ཈Ҽ_1o0si& M7\98#=}DP`mblAAa}fll0W!!ćU_OwćtWF|\ x'>&<1GilOu;HH##5QlFW s&>9doƈIl 1pј'xK6VL`cn81#>:83B /ƲU<`6\O<۲bH|"\u;#\d06$jygb K& Wx'")pIgb"}','U߃g)).==ե>BSѩZWjNsttKOG}@gt&:S ggLGHw,,sD9sj!\z>zeZ/@/php\(Nuxi1^W0jx5jG4 ׄqi^ Wc1/"}#=u:u"th/~ Fa%}9/}sHKoKzD3E;VO^yᘳ5_ W0gnya79tq2ϖ__y{҃1/$\t`j`慤C}W xGҖWS1/ - ~kJtgjߠ <ڥ׈L#\tZ1 ۗub6[/,>ldn3gb6$3ބVӵތVZoA}4z[#DOz>/!}ێey2flw>Bsɤ[Uј'nvzT#<^F\o}֘ǒaq`E`{Hb1'ݎCG01!AL#L' qo}*1υNrzU>g wek yoO)by7V)Ym.]^ȟQ~ϫؒ~!?._{JOK{[iGy識Qޣ&s5כsy\|>]E_ ޶< I<_|u߱k;!/Q~g]a\!o>B_/RŜxKwcs?t7,~ȎsCޚj.?񔵫첞Ja>z9qzB볦KJВ~L(Rq3H [q쟡(?0/ VN`!?Pf- H [8~s龁 t@U]e?1/Pm; s9{5VN{b$#PUZY8ы`%V-N;ުñ tRk1N:ak N`zzwb^rr;c~Xv0/z%z݉k *lw VN!5$`OtGHOüR8`a^IZC?8^y5i"h8^y r& v6浤pql=kIz.uo(Wm"oo%ZOZ 68\};|7ﰻ^.BH4e vo$oԼ ﶻs[FߣI{yl`|}&{#G.ż'ڏ>WWvaL?JQ'c.Ǽq ߢlj?<uSrU ǥIU s"i" (błm]WE^Bw"vEwB[(Z@qO}wo{{>]д2ghy5>|>|~P/_//( ãHj I_ÿ&7mx=<ڿ.}#Χ;{ÿ7 |Qx]<. !bb| |G9G?4KK ||22}9|9rr O<}WW0? B \|%| W7**UU|5|!__3|-|uu |=|=zz@!wFF ||oo& l[[ȷVVb66mm|;|Gãɣ||DŽƣ=cXXxq'x<<`;;wϢ]]{,jO'' < DO2dx2y2 xg33||% km>>O0 !aa~~%? ?jȏx<< 88qq??A~~OO4S))Olx6y6.^~~߄$ ioGRz/iG? G2 2·;;ߋ.}oOsxQxQ^ ^Xu' {*'//!X%%K)ԁ%e.H^^+&x Dj?`U.]jM= yPwUUތCWW#])?P Р~W|v!R+r nR߅-=եG{uxnWw{[xz O~=:VM O~E5.%Ǔ߯a#^[/cV,j#G uunA۲axuu+LCV}9Oi5ZVC9V#t#Gjn~u9/u] P׳wvVS O~'n݃LvǓߍQg=(&]wSNX#n!C>Q7l.nݞa|O~nGB'`_]9uVQUgչnu\=WouZU{d^z?AL}O՟R?۪=A\ޛP?K}zuVBRgԹMuUU^NuOR({P}_V_קU_}[^Yz ~D!;/T=ge8#Ȓ&e-[8J='R{cLuBc)y"Vn[8M{gaGSr 2V{cQG2^{a'PONﱟzHBc? ;zHBc?;zH"iD Zc?;ѩr؏ "Mf= "=hh}p}D&:=!h} Î>o}Oڇ/^AP{cV>@}OJ#ʿ BS(uϩas߀}_otQo΢VYQo>N_>YY,ϥp}O6?ℜ#=۱OPz4IIEu8`V>:r&φg8l^ⴌxlj= \SM=E994{wb"WN\O?sp}O.3~]Sy~OΡrH~~/=I9: aO4 ^^{zaxa΢yxOEE y1x1OǾHɋËx<<q^^_rxIxI^ ^&/ /^^ %/ /ky]<xx ^^"WW"d++;|ԧbQ{x*p]}**yUxUF^ ^CPpA."ܲ' ܂[^^:mOd:6{ >:YBS2.o oL;{vg$=۰/SV7&M{cL;󄾧~3vuo >hJRot~vu_f|ь\w?\ԯΣV-/yQ/ "Ir6 =כۻEs.Z>DDKauNG?uNVVG`'{GDk;Q&o o]>Z<1ccvxq 'ayx+${vOO;SOuOi;ZW>wz㨓\=j@=}>;?@߅};;wwD )tygxgŞ w+\SMD7x7nn~BS}{{q.iO={{zI{cORywaOʧxz~ j K>N{*u ۱߆E{V `VIBSu/?Ap}O&gPo 1؞)v, G>_}Zl-s~a@_aGb00ϥ^}n,=Q*#}?^gBS /cp(+_}wԋ]>/F{{wX{q1.hL1>h 1ѻ艎N"&=C=)h}pGOE{G`';z^o{Gb'::=z1 cE^{aQ3zVc?;zףIюכۨxﱟ:Ṟ7 }}#{^Kkث牏zLk%RW EV{yB ^{'RUzI~~'eI|:Ū:osl:άsw_].PKQ^mgw>>>~T{u>MqTg?GuFMsQkVoR- U匿iZR= KOY;䫖>ԏX1EnOn>ͬ8E?ݑ~+^v&][ E7N){X\t}잎%{Y\aVmsP׵IK]J,}.Ե9katt*Z=ih}.`G軱8z7Z=ڲ20+#h +S2vGj^9Z(kGGsUG;R 𻬃Ks~{4'=dkKs~{ ueGtaaV0[^:"[Zc~{Ï>{uElip}q]hGH:bGHBM{ vX%vЊVy7l@,޾St2MgtΤ䅝M؍8I,F`VY!9>yx^r+%̇">"GȣQ<M 1xLՓs|qqp۩cǓx<<G41R QjO''x".G=By*u'~SSF489c ܎g9a>B=!~Gmgb.n|LLxgRDxȂgg门=[?.N/RgcE:,sGcVԍ:|9|l/P9p Posy+VS`.<=O=͘b|>N;I~&U믄\ܓѓdzK u{uT|ٽSh1?v/53oN0D)e>虺FؽQ3y9j?7Z0ԛ#{ P;0;\3mOyug|LOsp{fL[16> 13m|4Orr-pvb>Nq|ϓ///td)/'}1o='8| =^̯P{^b._ _Jn;ş ||Y_ 3݋W++ ^E^ jjx'z 3݇uCUkk5^K^ ++WW:WW vu?W} | k_ _K6R#__uua|=|}ߠCb؇H1oo"p77--[[qk JuXmmvv@opx o"o7 \ o&o7;:BoqDOo[x a};띸$w]p)jE{˻1B牢ɻz{==O^[ ?GFx==zioIj./S'~<~OX|d_۽'On|:E<ǿvo qj3J.V-|ڸ~t-r~jsY=Wؽm30So|y-o||.^/voQS|/r&C>>藨ċl~Q4lAqȣ[#yas\ݏ{˹sQQG?K'9j!r>oQ'℣'^F۽񘟤 N'a;$^}-K )_'W>a 1.=-OK]"^=-b"DvoyOu{e[g?--+̍sş-/Bvj\4kavٕ4fٚ=^kk]٣4qf?h׹kyUgՇ3P?ԏE1 o"'\#?SwGmu_3*K ϫOI~.׹ub<=WF=<)B{3?-Zi8?sG{M?ś婰`x|2\v<8߳rHci{=x2Q}Gfq-Rϳ2N]×goɷ& G oq8.-{ñ>7ߕ?/w*#|OI ΄ é*`.nI꒜>aޖsտ+YuX+l ѿV|Eu,4&z#;_ ?)-e.t12j)VJsc1S S5_sR?S=G:SI{ s%u|WUI{ s5uoBs)kU0)VI{ jKFsRQ=GѿRҞ#hZ/j|GEsa_9!|l@m Ban#Msw\.9GGɰu跪Q֣o{nM7ᓩj07Q߀Q?&J{n@angS5^ss16>z^_}bImJ̻"n-E򋪋߿s0wQ%$/__n_s1wS5R^!=W=~M%ku=7sü*Amp{n`^jMj7 0[*N"C|oo߆ww . K~W{{}}p౞>"t1#>jGG.GGãx <<cu%8xy<;<Od?J''x"<<8opHH< DOzd?J''ԑ)xJOSx<< tzz<<GzP&<<YY &φg1:\!ρ8>|<|׸||GPn9Gm|K$p t$Va/DJdYH^/ E""ZËɋ|ܞGm<ÿ KK%O^:]s ՘gPW^J^ } >StHc6ESSɧm_gS/u4=Zs(#}˧1r:t+.s=Dzsu/2'e "Zh+9ǵ}.=2s zø=\nZ7QfH5koCgg;|ρ!} υ۾wB^:9||#|N'~?@ mxBBpۏa^M*|+=JVn; s9Gz\An; wNx'y';KI{Πs'wȻ][K{Πs{{= K vs՘۩'z=gPwxp E}zfF]^:; HPD!ґ" "zHB zлA C :$<=N[R^[P!3܂Wrx_ /y_9uORǯG2}SuO>בQς?KU Cއ r3S } M>}+}0OJ.SHC} пP0!S yGOO1# #F|}dA(*DhD=7b Χ} S/lD|XާP|Wާ`cW} !u} aȵ5bp)SGEAyBqKq8ߓ)BJ1{>ȕ3JO ԟ2 ysȯ_AqX_T<58ĵq2ιĹ8_ u'qS  M>Xa7b[X5]]R(f*> F->/X=%kAxEKmا ~}بxY$/kzxONǜFRߊg7@G} !S_e9A'ʠ]rԗiNA>G}svы/R_`DșJsvPO6vz.z.5svѢ_>_YM}sv3o*}EOGr= Fw] ߥdܣ]olܧ]od<]oED'v~] ӕF;47zy'r!?A.19G.l>}3lA"q78XO;E#?IZ9#Ǣ!?Sմs>lR| 12<+i|9P|)ry@p3pǣ/gr|9<2U\ 4g)" <)s>f^(9g ! D~ .X $G63_/e Y;g+~N;gM٣pů__5< ER|yól A~~Coo߄[[466mc_F.;;~~.߃#?G{9xss^ȞO;g:00yaxa //B^^DÃAA Ã5<^H;KfCC᲏Nj*#G64((9YTf#8.Ëaf1 //N^^\K؋i|9,%%KexYxYpЗFRqW<<'Er{O!6eG_I~Oثh|){jȅ^C;cȅ'_K~9z񔽎vȹ}^O;9'"o~ooAꓐ7Q?@ʹsޏAO}񌽝v;SѮ9ɧO1eߥݲwO5o.y-Ӎ웴;g BVagnx6us ӾFW'ϣ<+ԓǯW~@ x^E|/">Ϸ=T˅E /w77<KJG}2u__r:9z +Jϥ`ߟr_N'g҃_;v"Ǣo#"w{D~c7,w7@~~]R|y7;a曊/#?#|-wgE6+)B~ǣz3rgz9ܔ}L@r1GFx**/"\\UU_H~Gȫ%j74)|q>'wK5y x _qxMxMpG'_E.x-x-ZZ=vאKjxmxm^^ׅ% \L#2eK+>}kx=x=zz(>ۯׇ'5 #277 oo۳h'\X?B =?%3g=veLه)ސ! i/ɿI(ޘ1q&&MM4))ySxS ooF L~99ysxs ooAB[[,Я;y+x+ Wp٣Ҋ&o oކ %o o5k+k7p[\Fd-\ 4}dit HQ~;-g"4S|Py'|ÿ{-#0//:33ygxgxqŻnrqS+Οww-#S<wpnp[>\x Yph;n r]e~οnȦcS3r|Jd+O:v'LqWnr[5>J>cQP^O#ȡ1#(HC!f?7txG-E1eEF 9Xr^c{1.l.'CB?}KDGfnynyGG)>JG=.wSRjnYԧny:-31M-F}v˳6Y[squ-EF=o_|1v&!_؈/n9F}vˑOSO5&[^|z#>L-l${hǼy!uq_!7] Jظ񊭭ػ Q>ƙn4FxA\׮&q#^',>4#xחkⵟ8װuoހx;e['H{H'Di3;߉9N$:-kFOvOgP~NKKsĪf-Oݟ.xVh`g76-/{ykT`Y; f-]GËzg O'ڕk%Ů k렵ӵ:j]p2]sx` kk5mp%YS]qZq q%[QXk+ʊsÿf-p}gv}cms}muǯbtrD+= s@breupeZ[\7e+U3U֓z~ZM8!7?qcu ;SG^CIFC]wV_^ NV^yסּ8Gl ՐSb URBN;=2WBRz7koѻ[#qx{EGaFvv{[8 J'"S)j};!S#ꝑf}ۻ 'P>{UG"'P'*eݐ}GX Ϗ#8'D y⣬:8^{;|4|4hk2uᵩq1p_D~z_Gãɣ$kyr>Ϊ#9 [5px){ <<xu?^ Pϧ*#)_!OȟwiԅW >yO$On"W$$IIWPԍ||I$$xO!} |OO% =LJ!T||44 N>>9 -gXy}8,}|,, M>>[XqHـ>>7G!Ϧؓd G>>O[pH_pr//$__Ys5| |  OSӏӽ4DC=//#__ɗ[sTx*y*y|'|"ߥ" & ߭{{h^^7o||_OV|?|?~~ ??@~~@CC400aa+##GG4<NOGG515 ? ?I~~ROO xy^qaC W++> ^E^//jx5yu_WMx y &:Rx__ZZxב|ee='o oz1@mxy<ć77y#t;6C}x<< vF67 ߦpx8y8<}\=Ano+#OԁQ/Q( &n߲yx <ƇccA}Û;o7G77%o ojs#]wxx&8<@O<=Mj/I6WwYoP{ L7tW{6O''m~t'ȓEO~^<ƓA}jKcWޢ~<<{.]V5O}M}MSgRj{:}RxIKMScO~TPYOɞj$~{W:{>3\>KϞ> >~/]&֟Ǿcߓu~oB+/ >os>Ͻ곝>QI5sYnן??׏5(ȷ 6 B̿~ΪqF.~PA%&c_>S/꿈#a 70wҿzU}%̝밿^#I {3uخs'J+M;co^&vI{'KNػnG;a{>aO-bR/N؇l_N=OPGā=G=GRDŽ~6w>6wz8>bgGq4hOOK~NimǷ^_>E&`W'0w}Z>aA I 濨7 Ïׅ+_s A5Ij멿>E=^'؅׺8qJM؅ԁ jQH^/*-Eci~+v|m/R+Ey(o.j0w.־;|(QD y:Cg]gy# 6C}x<< /P{{8<<#/tHx$y$<+l"Ghx4y4<ڇcc16vXx,y,<և77!ooۛ7*_ Ǒ|x<<<  ތooN9~A[[DDxO''|x2<<S))𔠾-\AwcWR{{*<<o sg>JQ ފ:55ykxkO#O|1>D;wcWR{{[x[pӣ=T;waWR_˫lޞ=t&2@7w־Lj}V3cWQk_I-Kr 6ϧN*a~*j7;33ygk79VY:пuxWkJnz`Wfk0?kJ@*Njnky7x7Nog&|]I=!?wxw-ѝ;D췩?sa~fؕߥ('۬g&|]I=dpi6?a Q#"ধzzA}i={{#>]^཮gᷓ7=&Mw nz6>#^+Z{D_6D?x?~~6ŝNq'p wzxp x&" n:{1|~&牻nco>K@kH>nz/o Ax=mz7.Rc}-!n:K_-> 7S_'>7]uq?~v9[pbă]!C.0 ~Q.1~m~G?~¥D?i2[;~ mkߣOvgs~mϹm]j/hsH{%򗬳>>|0|ͳ8e/_v!7w.CC]͇ >>|8|a#bjon߉]LHH^dQV0w.ᣃvgZD&y&*־͝[ }<|>!o>ipsgFcRII䓬j˨qdk0w]@"O| Y j+ b/OSk_Eç͝c־lja @3b gb0w g@ᳬb,' دQ֛Y!OD6cmNW;|~[߉A{X` :*":"m}zAt6w>hEhsLC;gab~6>[/ms=^=O,es| r5w/N-V>{+uXףE؛mכ<ԋ*^4w/zXm}%̝+kτ~5kZ_ycb^;>1W:׿ky\^|D=֯C{axͥ_׫=~/S?@OXg>}Sg{a}X!|X}SY6.5~],տnjmW-,LJ=_ _Ol>8곟>Ϲ57W i~{C}f4{a?ECnQOKs.Za?K}ܪ\twmj4碻b"?Hs.3PNr&͹h=Zȝj4;bB}ܥFJs.(r-͹vؙm5Fsm^5V84mEoj4[(TyPMvKyHM\t [FsS[ONGty4h y̥S39}Gsͱg||szϢ>o&T9 lj '͹ǰgSkCzKs)9=ƞk_%͹gRs?4瞟ǞG=śpsyo~{>uYnw~'`oqXyJu }Be!y!]M#O͹ڻPsx,ȋEA}8vu,V9<;Zt3psj/%JKgH\j/,%/"sϣQ{y,S722x?sy^:H:Gs&vu5|+T{YA^psy bjoRdyZBsƞ^jjx/psy,Rjoאk|%F^"Qyz-^uu:~~ZN͹q˩Fs㰗S{{<<Z!yCxCވt5|CP#psy< jo}x<<a4WGG#]}ͣQQ( &Gx y < %&&MM|xSxSV>uXsx<<xO O'ff|xsxs6o7͹ނtcOO''}x<< ÓdO!O,ʖ--}x*<<oIsy v>u"ooeԙo oMڇi6@=ttxoypTוq@}EHBbv; ^!ЂV&Ђ$$ %8L̔3+q2ƞo{16n]\~]?F$ԯ\T`{ϘӘOU0{Ͻ.?lx6l{\a sfqڅNJ5GXO܂[׹fy-c|Hᦓ1^٪D&Xk/c,SU!s#cW F-f:N;]+1!Pm wibsυ ;<]my=C̃c>nz,歞^ /f^˦31oMA,P}bE)y)>IQƼ nz2nO/3/¼ç %*WMOBQ,dnzzCT2z{*&WMp!V"\Oa3Dj̫gb^F5k-I2yKQ:upӅYb~uW y=tZ ^^эhKKz22^6{[]£M~++=zEoqu3٣WW{Xkf/zu~*f]1^{qGPًNq}j/h!qNNq0hqYÎd.@ }mbhyDq^x}~f/zB@OzEOzx׻f/: &Sp=kbd=M|ףf/z:Gً:Gً:_@f/ڇy-j0{YxLf/ڏ#\=kٓ~ߋߧg~>CPZ~D_VK_U~I ΧދջzXbwcY{Kfg~_3qR<ҏS~.Ϸ{}iۢzGMM5qeo_Oi?[B}m=|fOQW<| W)ŕૢL}$:'fKUɾ*wNF>ćs| K|HHR?};#_wsuxYGK5L&3}o)eK)|5Wb}j\G^Ǖ x_xԟO1Oߜ<}Ӛ#+߲JQ+閝A޶П6~ev/=>jJ:`K:h#vĞDbO_odGq;Si?N;lEvu4h==xqQ~}wӟnnSO9]-iPL/޾9yǸX4nN1YJ$>Mg t?R/Q}^ߧ?دKx3s[?_Suzڎ?c?oOў_G,h$yrߒWȖP~@E5ߐ%|S+$'cJߔ1\};%Z'OO?Z"|C.3R߾<~R91 s1 ,!s6bRcEYNlD:慬KوјY˲وd̵YGlD"z G@lD<ŬUHlD,%c5وhXGџr2g#"1pez$.WA;ސ G7A6g#c^迠وaװeU֛roXodF\w۲وk ~[Y_EX6zϣ׷9v}- ɜ}cng}z&sAa`} >\(Ȝ}y#kXGܜ}(żGCNց^Od&}<|,  7gbZ{?g}&3? U7F"ݬpsskk\~BOO8,<:ty0ܜ}Xyw_1tE!ܜ}Xy ~YFeV֡9V֡ >07w6__e~~5 ZPoruu ~~ 0&&p_#=[[a0ICA֡}8|8j;>>0|$|$a(5F1G#G#=}ãQ̣Qw'hx4hxta \ e qqw_Xxj'@_xxBOdO ÓI̓Iax2>0< < ә x 5:W|,|,Lx&LxIk|qqaxx *ه嘇X''T 0ᓙOOvx,.ςg1ςgݱeMK0SSOO çx2g1әO>](y6<; ρ0ρ> Od\x.\xn7g1֞g|x>|xÓY׹\2gj1>u}psT.Ɛ9ki\>>Lt֕.2Ȝ}XyuW@p]nqd>ab~"59X/ _M"skY|FC!٬<2gfcb} .X[.؜j^Zܿ\1Wpfb  2 7}ӋE̋য`fOYۘoSXkc]A Aw9|;ܜ}Xix<*`#WbtN@B̝=}n>T`Z{rRɴ.)0w8|7ܜ}(Zh G{T;@/q]j 1֞mY{U:ŘXZXE~گ2ɜ}u+߭&90Yid>`Z{[~/ڜ^^l%ZGߏ6g#.8 ڜчT3W\}X"s6⪫9q-[Gp=$h߰zhоi=-!\?襬ø6g#cnd=9яzל(WوH5hs6"s5:Ms6"s8:As6"sDو$̥S臸3g#R1N<2g#20eI?RsȜYo qo}9կNL\sk9}_3Я;:=aw~{zW}cC|.;kzoCw_@,ߏkF?J/X=|{VB/w[~ށԻzQ=^~I&_AB=-_d{ѿ*p`{`~oۋ5X?M/^/0)Lˁ˻l:"<=טKwϧܐE>T3svS3py%Tۇhl{εW{γ( YtgoQ/˻3ѢHt{Ǝ{ǎ% ^js>v(U2{.e^F*=`py\]OUsL{.Į/)y{.®/+# 8""EED~ ~)22e xW++= a&s1vC!;G##X55kkׂ"HHx6gs vuuxzãQQj{?..y]x]GGãCzc11G^^_O^ߌCz77P <K U8xy<ɞ'+.ㅯ>@koDH77V&&MM))ySxS~ 5O\ҋ\~-Zk:<ӯ_G~j@zïW7Ao4gs!Oܨț)xs3 } oo4|$o oYmgl~3}fŜEwy>q"o=8s]~9s}V ~mpCss\ޚ5wϧ}v;y.ӜOwY>qr]^HEt|'vb.~=pKȏ^s)={CQ\FwG}Br#.\Awχ}⾐#5\Iw>9|  s5= 5\Ws= ٣wot'dAB:~]{G{O{w3>Զ/#r{ރ}:ww`_z{y %j7P}.z4GFvyGA˻1-but?]fEw'z >˻A=IBdm0>S!<>$dOՆPGS'hyZEOΣNԆ󰼋Nq|ޕwӱgh#yUE'cNF]LLTm4>oʻ4|wѳR󞼋A=_{.z!~xsE/C\`;НtA7oc PkaNϯ,g^f`Z wm}g߀wm}?l7} k{7k݆kRόm&{ia.h{wK۷-}}i~}bZM[Wj=5-ubimk v~T|mOϯ (%c2Z]}[W_1YT}E S|R]wuwɫx1jd[ z&c8n]kY1F>~\+G?je;}O^;eW:}vka3yzFVo}K_jӬ!z5AOR\7^k>l#o:N}[]V7? WZkcmY?gm#G\=6"M |{J;K3Y}~cenL3FYc56[5 ;}G~~>^_DC3@݅y'+^GWx~InO?ѻqԏ?{Q^;}/.z?[ tV؃>/K}^Jh_m}8^ WWh{E[nnUWю^{{{T===C}^8<\[ /` awxu@wOmx{{I{s5П m6'9| ^ĞD}WA?5dj۟;_)?'}\Aˇ‡էR$u7#};]>>|@m>>{`'Pcx@O|G4>>|4|{m=^{cO3OtXXUuDp~<|>b'Q[a?t>>|2|z=? J>>U'||4웃|vDO''7mOS BޓdOS| p-z*<aϤi44x >KO,>ggW[ρQsT>>||χ' 8~o__XCS""EE |Fޗ//QKK||2fa}9|9rr__ABWWTUU;wS==ÿ'| | |-|mHuuG?T|| Op7? Y77ooT_࿐E77ooR_u O_|3|3ff o| |  JUogQW0Y};|;vvACA ISwwR||>{{zzS??H~~Pr3 ? ?L~~XQGᲛcc88qq??A~~BOOTLx&y&HLa^C&{0vy¼Z=E}1~Z$ݷAw7␤c>Lt~Gߒߢuu%6gJ?c[⸤c>AYKTIoGoGD\]C܉S]}z܅3ԯԯ=_{yg? 'F>Z,.ɟ/h/?ˮzL~?w+̵/? S%A=:&}w`7J0_ n/? 7߃ ?ϲB\O<7߇*?Q+ŇNG_(wW?cps멯 .?.ޗ07P7+=isb**xO?jjx!?+II"@t^^!X)]"?7Ïxii"P3-y Ogᦗ]ǃ\~Nl^~~<|}))m//c[""EE $K|q_"//_e גk]_ב+ps[+~~*__#7۸^O^U^o o7Xx g4ݯF}xy<"|I}z]"Ǭ,%%9f[[cV\ѯԳjmmm1+ U[Yx{x{ &[xg@nzxyGxG މ_o- yx J޵>_vw#fɻû[xxޓ'"e!x&yC!c}}Zx?x?~~N[8݇s`Zx(<<j50xy<px8y8<# B>>PP> >||'nHHxGȣQ~ˣh~c11 ǒc-<Gxx>D O'? ddd|%[x <<b.\Xwc.%\Z"WpeTTxiO'O7 xy<3L ςgg,<M ϶xy>KRe22x#OzB9(Ǔ ,^N^/z[OO"Ǭ&5d 7$TYMq&~r ~#9fuɯqpsNC6bf>>|*|-~+V[^~65۟;oowZ-||44 ~pK<8V.N>>t;iw" nzusanvV>>||F}n}89Hm~^܇JA>Ǘ˙3@5wKś~ p+.4>T`PYY\a/ p+gg^>yO!xsrK>inr>܇p:s=?Gtz0\'ID`F Gg4@|y/'rGs yg4B|;Zk\?_{4zQg׭w';zZDcO_+ׯ7q_;sYm}y~A?_׻zJNw~ޫzJY׋9ܭ1uisƞn) q2{gQW_їaK]!Rf#+2{E.T_'٣/uF<}gGyя<:W} swb2{٘Qgbe31?K%(GijXvzuS++WR;jzj7zNQ{ jNV{ŋjNR?U'>=B,^V?_f>+fO^ϯPkzǫe¼Z3Q={1>|8|G##"G] &G^!Xx,<<kq88xO O'XO$O'Zx@e33 $τgZx<< ellxss9 %υ^>>|$|"ey<<<-^@^/Bx!y!‹EE"  M>>‹b C>nz`^/!/XXX^ /%/m./,||88Cx'aFݴOO `rrxOO$׷||$f 5>|2|O=RkO7?mUq L ÉP@H"D4" ]:X-6|(AQW﹃2煕>/;a39S$g~) 24~eWfOOӚCfW{K"W~o{k/'\㗓_;ijX'O%_'O#G~z]Wy9'O~ ;=*:/|4ӳ? =)t^᷸_A~Ư BOOS~+?8=It~J3ou?%,|rfOA:/|85ps?K.fO~"hf?#F<2nwt.y1$I_ߣɏb|%~DUGiQ"G+7=J:/=: ׄ nƽfT ^'v_Wvb?;Vسz_k>^s73x} BWezKyiT~㢄b)(|%Xtthavѧwg ?P,ϙ_byH?iu#&G~[}hiL{h1C;$C'tǬ~ض!q ln|Ǒ`|[nHt}}c;O8 q읝]C_3m>c!}s+5*=p qz$9ٵd|^:$Czw{zr!qc]c\yyHG.Oltʴ[<8C<W{;2m>yi}k|}>^HtkN ]޽~Lϛ=yH-7{iy|}8վw|]ô>HZ~m[=05!qmڶ3r?3Jv L;9!-*=pߎiy qү_ |Ǵ%AHt`Ny07t67$XyH n n a|ޱ$CPy)-|Z2xP5L"*V"M#GB70m>_x!9\=7|iyF!qM"5d> c|f1H؆ H1G q҆h<&"L[e<e|Mi554ڭm oKrs$Cڝr4t 7'0m!N PzgjS :3m>t꫆8iC5 _M8>=ą3ckR#$C:'Yjj.c|^ߜ FH>9gkF(OJCzX?u-~:C#iJ;B¸1#^Gy'6WGW[yHr,L{Q'I8.[zAgb|^}DyH7"5fi 14 PZg(&f1(igB֤6 q ]H]ٞiy{J8I}Yʴ_H8aY^GIP(t?50m>4IyHffRs2IJ8Ԝʹ !}V3i%5b|^'$CFja|O$CZgFAmL[dgng'l~my G%Ht\mJ^hf|bʐ8驖r 5mL;` C<}ց y#i(C܏߬OQs}d(C>tmg+ھ!qlLlMkmLkg qOڛnۘA{AJ+ SMuL4A<8;QAyL8æ;Ps wf!q'qRҼYiy]̐8{]q͍\ݙ6ӵ |i 쇸1CyHq u0m>oJ!=4ع-4992m}b'$C:~ <Z´k Rp#pcWpmjґzw6" !=.r56r/@<{&=Io0<ƴ^O$KP'(brNd>J B<뤲BY:60UyHJ ݞ*H5g|Ժ$C/ІԱдz}!q JL/ i_2]#+*t,2=53I8鉺N43m>oIf"έigGid- J8g* 6w&?KyH7n!uȯôiR![~F*c|l%CXyH?9>8iyCC8akzZʴWÝ\8鵑5z.L[H!mp룷# =j!i |ޯ/ qҺTf5Lޏ50u4$A<˧ LY4)C<ޡix6 v8FXyi$Vo>۝/)TWs7 #&Gytu6#p.GG?ި#&Ok>TeL6CLf lEp扟LﳅgՕ3:NN`MH_/@'.Yh%t{Uu.C>'d~ݥxlw .̰_݅5*ݍi1uSG }JLeirjӘEKGOGO;m9zz'ъt63# 1"q -ķ6b߱;t>X=zG6;|6n?iqA1cJaeeױ:A΅>J-ldW+'~<+cUu ?92߇gKXfH}σϳ;E΃ @lXUQ·wx3bVUn\}!|~nz74ć8||g]}1|L.+ {n.8՗—I. +rLxݝe&Wfzeeė9wvw]}WW__3r% *v\WςgMfjj~]a5b-|-|Ǫr|__O|=&{ VU -b#|#|êj!77y77{-,Kn[[oooۈooۉoo;;pNN ..` mɽpӛ>><~~=߂"~ nz{w s/2Iϸz #s7ݍ1'6!~X4d}DwhʖvCqt+t+{;5'нN;mm>VsD[nɶ;WRy" h)tIv{>-ywlw3=*]BH2%b`w >+:r&;]>'R_}ݑE)oet2 2`Ut[ ܜtMyc{>槯{{G{޽?^g{^Ϻ_<\s_?s~_w ~.}v{t>?ap^){~wH?oVO!W^ _Y&Ś{UU{B~9b\Σs^^Χs<:zZ\糂kuՐVS>o[1j'[}fOxMV ki}~L< >gEDvݰfp,G~>gzUj{L=Ia 2{bEz^RfO ̣Iߥ&Iy~K2{j2{]=I}0toPfOR/!S}TfOWҖM=I[迓NSSfORo;zI~tW5m$u ̈YbT"v' ?KUfO{껈]2{>H?pe=}ڇ~&jW=G#0O:ԟ eTCH??s<Hw '6X=G0@Z /b?9z ;0y9.W+h HG2{b;]}!9zGS;||EEKz\//&؃//!}\})9zs:Q=I<ޮ 22rr"j n:9$҃" ʃgg;l^7{$NW\$^$~ncL1*x<]X=1J:si}jUsxs \j oI%_vV|2{>9tJToǨ[[W;>Z%O'8%WooC tG/z[x[mm>ٓ ҩQܯ*x"<ϑKT'M3Ϻ8W|2{^ĜAZ3.IO+'毘3Hw'RS*x tWO[wO;MwUGGeܼ9t 0O+'3Ha=wB\(?D=;%iabH *=Hߤ+Ƈ+g H߭8\eU?? ӟs{g6}D_K5F}R_S5b}_߻=D}R} :9V2}Mߧo}]Ce}4=xH_Kӿܬ_|?Yu_S55s~m_񜬿o~ ?!wzO럍4JKT?G@//~>br]r>}XK/7F|7xĻXV"1H,۵"!Y4 lu/% dqޟ.Jo|k]d b9@K'zMX0 b"g8cHl/'C8_/E?[sE| G4dց#}`-[`oo*hxD?WҦUҦVbUu1t~ڴzbysҦ6F7&}"mFjS1cfLm!f}݊Y )*{(( 3 JQbK{o1&F6f7O5ޱaH(%hgf~e`}| dYìϯ5!cb-kC7"}Tc:s>sz+כnB:Kl`M3~3FNG3ibr٩fSf\n6;݂tZ-f'zV/}݊t؆ަtx8tkw6rٱh! SiI؅ޥF؍m~t{l}VC?$Bѥ^NZE,,^n`./c1_'^֞]]IS ʰg0FWV] ^k,DZ vxM?`%`^wC4:⧈ׅuR0+]O[ ;e'0F{X;ܼDZ| d q'ͷxv c+G,Lx`G7+~bGVo-Yh_"db}Hb$E&9d1L[xWSX&h?O)oT,R*Ai4i4Ӊ37(Y7xq  S7s "IdqOOؿ" ৈR}>K˛z߈ě›:p?q?w]fkw9pg)~)8[KooFoa,oo[[ooQ X--,'ap 춲(}o oM5oocvnz[-pA\EևB%q ۺ׈kpH&F@2 z/kE;~cy;x; 6_ÃOt׉-=OX{_/B!C!'oww,ox .;9;;+JoP⡼ U<80x0xęopޝxw.;JypS'?1[T8P;D/1 =7?1K来n^}V"^I4:/g׆u$KD̮%Q%^k~@++ˁ"^LnH:_ xOHx]93ڤωhytu$^MN22 b2$'}]11ϋ9WI ~X?]#gsYJ<~&Best}@?m~]S?֠KRϭ?3L9:,~T?gCgsMϸ!k?x?&_N{tsxOgǖϺ{TÔu'6# EexO5'Xv\q/p?_{*~n;.{_d 쟸d>şg 9)oK<+ğYmykgvkXVW~= *u1ݣMx>Kb>Nޞ~5x[.s}Jo[ K{'eŏix։i<]k4ſ|G_U˵g]]chj$֎d,@_M ^O)= [M/W~b_cKEo<{VK-֒B-{iqm,O&hm2;hq5•+R5>_ϯa{D>!,LNǣb&J'?eE/Ή,9h3ٷb8[-z #W5Q_^uBW'GxDG*W>syɟ]U叮뾸*N{x}\)W/#Q^FfbKhokb%{(c*=$Һ"{2 61{dҺ)7e+0FǞBzop?SI.c&쩤}34{ ci`_fފ=hoz3x3aO'R[oonvGa_b--ށ=m%3IľfĞIxob,oŲH#d<]سHY6 ٻg^e1u. C0)<.׈kpHCe >LL> /gollVs>>\\sVw=سG||on٤u_`# ]سH_z$EwbT|1|1Ŋ/%%ėn>J.K/Kl)3Hv7-71//+ҷaOW- cVu7#×__rқ+focބ=t{cF쩤a_Az0{=Һkl%uؓI뾊Z_{2 ?p$W1F=^=Dc'%`?4{ x?BdOfO͞f1FOO!3TSf~@鿰gy_>ѳǐ#?Cf\{Iϓc{0Fwl7N ,c";H/ö/e_E\/VHg b/PB=@(@ PӀ{UTQA-(ާk}{ߊoמ9dN37<ɔPn~#crcѯc9љ'נ<*r͓/gy%<|Tۜ\+|>D-=>Ot4gI z1;Zi։iAaќh4+̈́hBkߴ~x!:k :H:ӱox{>蜅B>k浜5!Zs/\f >NkδgMU{f>V[<'_SKJ(UQVWO2,jUCY@ʔ9TEUeXYT몂UX- Ҩ&({SW *SRB($]M@e ϶'ST*'r$TT*QU^T$|QI_ߧM#T@.?U!63տ#`.RT f9{^Fmr,REemf7dzL>L:rEb63ի|T/#WrqYU%dEU%_U'~\ r)+Wg<^յ~\ʥL\F>D̟.ZTυ.1wWm]u$E]{?%Sffz~ nO efuEYWW;<~(33-++YwE¼2LpOe^ V*ef**c^'UUUU-˼d ̅_1/.KPd23't5x5ozueHW5-Uy x^&̟?iUMySiY]^3ׂb^ ^+ז7Tmxxuu"z9WuuUy]zz>><1C_u0wNWp\Up\uG1G }3g!?,ˆFȍ|_̰'?_B63Ra1ed3+E+ffWؓMLOSlfn{o5ds'"?8_e wn&8ȼ#7}N;;;;[~..̻8ʼ+k&n̻̻û[~{{0{˪'pམ Ὑaއyxc }} xx/2/| O||嗘G'<<o? ‡2 K00"z0|8|}}̠Cj$|$073bz|W|}4̠ӣ-ʼht=>&瓙Ac&x073z|י?DDo0,73xPO&f`'̠ $uw|J&E+0$/''Ɇ,7fJ̌Wu2}2O/a>>de}} | ))TTSS-/p84| )Ktt&`0||}ٙggY|X3j,g3 7,˕||9p?s*;7fSxA_Ox4ɟa?Wa<nyC,W!3?_LY@q>7賕ΏZCh͆֕hm5sMw nQDΩj2NWui9n:eFNUPcF~eY*k%r[<!眨\%lQ+F }-΅nCb{X+Vš4(4V, +BmPS+8#>Iq+TIzJsXTswx$uh18tNkKrHGMrcI"ICٿ-+U/-D5\XgK n_ÙXG(##" 7Q##("0 |4W1= !2 7<}|qqǰ:ቾ~[ގ5a>>ɍ$x$xmY^OO OO <<''3 7<} | ))|*|*||i(y{ >־>> >>L̈/YYgggg99Tx*TxjO1Otx:txzπg0πgXL>>\\_?f<<|ܼ1,x,xV__||A__|!|a__||Q_ _| | %%|)|)x, ˘// Y|9|y__||E_ _|%|e__||U_ _|5|uD_kk kkR:zzFF&&|ᛙook| | --j+|+||mm̷÷G5[NN;;#jvw1eyf;ͫb9oߋǽ_Q?+b9o߇}y_ߟW?r2~~qW=<2??hyG_??PD_#_Sᇙa~~$/ ̏,7E׏%L׏Ï:gs"X&'',/D'' <:?2yOr|{Y~ }ocg&sC9nw'wLޟ0?'QnNEwdy6*Pn~'CYN{31)wL>0\E9 Go ,7W_-HRlFE-E )RFT. (7FW6Y*Z۩kb *RQjۣ_r!V ;b9͝/-[3,wQ_r7-B{;" (7CrZ<l"QQ߄yZum |f4'O3s+ӬEM~tOtCazG#QOt鹥<ٗRѺ|ft4Ǥ,0iNG Z5:o.:~1b<~.7Jt)&lA-RPIb.b%z"Flj`NoYlTaؾKbW(~QPFNEsMu.E?hc˺x?uLLjXx<< ۉTQd~beE7Tn,T |,[1B~le(}[ȅX{S$|:c,_ӭEV~嫺(eq˗u[Q2|'_#X(誮36lpsoޜ}fͷ̗L֬Y+LbǦ0)F BbK {jDH zγb8߿v[e.؋Bzߔ~tw61H78KAݗ<c?d?|Ghy>F5ڧp< G_ry>F+W QQJ3ehh۲<WR%w<>1(~\{,;e-cco',u8vܖ[<)~o( k='pE.Ֆ[<dz7xŏj4GlyE/)Ӡ+'[oчO.D<ߢ/a> .Ϸ'')~Pgm.;v@||2|9\o1saZ[ SS |*kO}dϱ44ӉOg\o1ݭ`{ggx\ Xaa>><<||P|__Ȟn//$__dዉ//6%%ėRRKKuo_[ėrr ||Zo蕚WWi7Ck^^55^^uu^^ ވިMMތެ--ފކtOoGot:BӑHM@NNMGS:]ht :FӱXMǡ4t:AӉDNB'i:-NSbTTOO)ިtx:txzP x xge&L<4,x,,lx6lx{!`* % 5//+B x xGx]ɎrًW+ r9^^5 [3K`\-OZxg?*R>.Wy◉w̮gk~Ӎh߬@R=h߬DBh߬BއjO71fϹoF~o֢:Odøo֣n~"=aͽg!EA#l f?辤ڭCޤ[6֋tOҭ1cgHo@?Iry}GwxKw+=f`sC.߫;k\%' ;,'{4++{޷xPF x>*#븝۲x<Yk\x_Vw. b/"v qx%| qΟp;?O죇D6_a,Mfɖ?<Ƴ0Scpj81!]v+0"]ΐ]c)泤{<5b@:?%k|t.~d(v1 n]c3[dטtMvN]kL|t2I'ktw"{̑Ow11r~JiGc\ gA;BRYQ!gdpVcّHcX%bQqObU=GqbS+ +!swdGdzbK3^"o}i!%^4_[ /cކD%^ǑIpK3I\k:s>.w1u&+rxs?Gft֧.&~2.&GM|\oaL3,oaL7/r؁y#{c>]b a~LFv1tf,,ೂ᳉φV.w0rdC'k= F< fσ3px8pxχ'>>__.΂G|!|!""_ _L|1|//!—_ _xˇ( .w1qrr ||ZZ蕚WWi7Ck^^55^^uu^^ ވިMMތެ--ފކƵގޮt#ёށޡ蝚BG)t4:Zӻr׸1MǢc5t<:^ M'NV: d5t ]=̃OOxN/|WW(^HķJVDv1v* ]̽=^ sw/x$aedxsOFrgG`Kz9?u9Wz.˧˧XWa!gsrT\>\>՚I̹g^4 ]ŘHwts>iHox5 xSHo\x9ތteM[0ֳ]s!iHox!^c=^ $^ 4*k4Ujx5jt^c!^=nnF^ *Iwo o0Fx#FxcPO{*^^{{ ||}}o"o2fx3fx ~~0W? ?l--W+~~? ?J([[ 6x#~ ~Ïwu2j{;x;OO??a''4SSOOiir633YYgg ss~~yy@__$~~QZD__&~_ ++~~UUFZPOuu ~~MME# 0oow߅%~~g:s%x~@Z7|㣪5ΖaP o&Μ,}װ#Q]dAYBLmjϭ-iKys=|,~2KrںR_}롯G}=Ş}}$Kĵ 7'O> }Ow^w;;j 7!7ݍ}#􍾷?[o1}&O݃_7-ؾW}SMoiBg }3~I\bl}O[oA} -O!߀o@CBF}K[oO| }+oUBFڷc[oF_67{M01><C~.o[}mUGk7ω_Mxo m}kp:L ?K$?mx/3o!]շ bkXNߎzg=ԷG޳:C!?M\{C)q~q6Q'j}I\ }G|UTB;)GBoЛ8ߋĵ~8/E7}5ߏːЧO?$/G~2yls }'Yg;y%rz tB}8?|z,k $ޯE.M軡u%a#ȏ'=vC }O=㜏z?:<=8xp*8ՃiN pǃzp?p?Z\Wm Uv:w ۶^ߢ uZz-^Y0nO7;~~;D/9SzIߝqUxvwptUx^N==~ܖNٵ^اS텫nh[[mqo<<-n7j^n7>ahՔtȪC^<Ә9i2U9F1~X-QF1͙|sc9&<(kqCd'nYH:b·fӝUepGlqct9ԩ~ 旘?Hy) ^+>,#3˸32,xZ®1JJ&6uv9eS8\ob^Mw?ΒOskeIʽ4eL,R&ɡEBjmny VOSE)S1 S2Wq|yJ?Y2T%#SeXJ ŹCٵ<):?Uit>fi`<h܇8,Ci{g׹=nϓSC*7f/X:HdDoH{1 TH9 罌1'S y_yyԹo 4uW%-P)Cʸ+2-S ف7>B}OTԧ=f4iԧ=ftԧ=f gbBߋ^FFߛFپ>qn|Q,_ӗX X,S|(ߗP?'@h幒>L3G,ϖAQ?d2`by A?!fX,C~$'0<fƋq2pꇛby@?~F=n,#5FxB?QFxF?^?F=2/ccXXckX8Yx7 ԏ7UǾ!2'c`~bAbyL23I&S,gdl28 <@q9 YŸL3Iδ87@cn;YŸ0q֬l?ufƹq_2u8 cebbqmk>}d㯐{ܛ3׻yq/׳z7"% z_`zgB/&8C4K01^|9Jb/z{33d G7b/CD98CoF>Fk~Xw/@N'Nz{W #~5J[ՕN.wyoE>NĚG[ՕN.~˿C369i7ېK_Gs׉uwl44x;r Nuw;,44Yjfa)?@AF&@>A?5Xww+8U'/5Xww@N%N Lw" ~K"Xww+8UÿM)_I[ĺx:r*qDV _"ĺX]dßMlɟlguw'4qD00FX's!ȃ? C|b!!J|^\I$J$J.+BU"*-|[wu7X]aYK0qX:3?@#:K0qXÿ!r=Dz\buò o7n.a8!">\߱7|buĮ_@ _`;5_^wR! M9%N! %u7X].+E"_D"sz- VW8$ǹ2rc2[@qHvE]".sz- VW8$M&n-'#_^w "{ȿ$;{ȿ\^w "^/ ';{ɿ\^w "ɣ?JG+Σ\^w ">ȿ}gP d?ɿ~7WBbuCŹ qrDz ux"r8$y?@ SA+D$A TPr]9!Lg r?lW 7q^w 8q-W"7q,7E^w r#?1M#?b*BbuĮ(G?Jz-"VKc|~,Eg+:TRE 8?q7ԟC."VW8,%𗐿Ĝ#DnꔐTRE '?a95WRE R_JRK_R"bur? fI4n)e𗑿 2 uX]∜T @n")SAOFG䴙&iO^w!H(G5˚+bbuE#R9/'9/7n1"9 gL[LTT9k`,gYzϚ uX]ĩrs?g$@n#9SAua{I&N|uzHB轫!z5lkgc;xN&36;6XHBLBHuх{8331w?B& ݟ4ܟF4]Ѳ)|&Zp{\w]ђtܟNt?=y:x>y*8p ydpBA^2Yt_dYGzW ydqA&y58dA5u#r+}?D ۙCt<?#׻ø088F~8o >I|gzW_rmH9uy?9ϕsi1Ǩ9u?98cS<;|@`1Ε$(/ɧ>?XDsD>HN?i}1q;|BS蝷/&"џʜt;|ARpK\y)uw09ey 2pr9-9i#Gy?47ΕW\wG /X_nn7&# 73+icE?%W^E r %/w^MIreMku7O[O# Do-%Kgg6NYRϥ֕sޟ޲^B+exTf|CrvR <L?k?fHc;6 ^~K߃w3xٟ? _<,~^E?&̦8g`{@~w}>YU^dO6f1i6i%4%4_RR/|f͗c`+0_AsYA󕘯9ج*WlV|5i6i5454_ZZ|fc`_b%KW4h 4 4߈FF4iy&0DsDti64<`AL3i64ߌffgaEsɢy64l`Csɡ̷l<\M.ͷb`0FsFo9lo찾\z|q^#yFǒ+<\K^+;l<\o.o'NG@|| Q#!K~Ov{qB3x${ N+> a? (8ydzCo?$qJ>& p#9&x`'AN诃#? 'C+%? ~LX{pB <\yypy.><\y6y.*?,K'r̻Lp?rH(ǽ+8# AMMr»^_r{pBC<\wIPNZC<\w 9]S֧{+O!]m\+֧{ǃ60grdpuW?@w'6!. 享Q_:&Gǂ+%]m\_z{cuW?FSKڸ}7P%6 O 享7R߈F/\wq}&7Q%ss)xJSO%6oH3?LHڸ97Gߜ~"j[P} [享[oI}K-o'WqзDڸ5֓ɕuW z^;N"]m\o߅\9\wq}JP}I享ۢoK}[mo'6odprdr#@A}Lڸ>}$#+ڸ>ʯ(GQ'6o=ѷBڸ9YOw!WN!(<ܝ<(Еߕhǀߑ~ǂoJ?'tZ'ɫe _ "Axd]BvTpy ee2wC+"/axf}Df)b2#O_x>I#<(z}kWd4^_Gh:$c98m@pB|$oחYIK"~$gOI^?$?$d}||? C^ݒ'N"ϓ\LytTeBKPD&߇(֭$aE}MEqW33qLL7N;m"'=M0ϛӷx;&uϱHȿFOWeb"{1z_yߍw?~3Do _8[Q^ߜנ{-Jxw F,o[e|_׿yzg 瀞z}{R߯lgVX Mh~M? n$"5xMΔM45;>4GGqgGf$؜@B>x|' GN\,zĝɟba9333x|nN!!FJzס!#{Zĝ{bAC[~0!!~8׎W&-*$Oѓ}3|zo^Y9z8}'͗"%RĝM8//A/ .8?yr&_|zqr0ߠ7{CĝGLX/@ISHߡx?l<=ί# ދsFA/Gl$}M=ǩh> =8_J,$SRK͏4O]py[߱ 嘙|]c3h>q798;\wwr3 q}r!nqT"{I%*|DWI~9Bs#I8ݫ" #u7Fj\T'vqz)u7F\$=ͫ!Ɣ\wc1_24ZSFs%Ε:3q~:1n.q"Л{\\Y=ɯZ=&8GNd7N)\s^Ns!Αf&;MiSNs!Α3$=;CSAl9ӳ䟅^=KYM-?)-<+i>=8[\[x?ghry?OySEsݍG _8cУQh οh2_4U4(qT.D%ȿdhQ\9e/jn8* o@~FrBSMQ@hI6s ?d'jn@HM&\w@R৐?[Cs i )MmK)s\w@R(SO54݀8/ |!_l u7 ăl-u7 ftS3ofkiq iOF~ā4#7ߜ涖?tZn@[~ [:n8"3螳 g:n8"-$%䷴u4qDZoE~+[|z8"󯳭ȿ\w#_zu4qDnCOn {!Hk[oM~k[GsݍG 6䷁߆6!H[mo -mmu7B7:n8"7DM!H;oӎv6BL??7ÿm-u7BH{o=m-u7  [ȿ|z@ȭx[Jrȿ mfkiq w;\w@|>>||\w@2g ?L[Cq Y8?ςE~ā|۱n@oɷ-|k@:j #m5u7 v;ɿV\wa οaiQ N'wjn8*w"Nw4(qTW3ȿV\wQ 3w&Fr7ɿU4%=v,{l U4ll ]w!fgKW]\J~W[Ill-A 9^As&Ζ{8$ t^4} .GO#>[Ns!Α8?qsrnqGo8'JN@%?j\wss%~v7϶h>=8WrD$24ϱ2n.q%?ז\wc1%=͋4qL$y7C?JsݍǤ|T׍nu7F'$#ڽwiyyo"!哟o\w󤇝|k?HsFMzH=ϱv#.vt /i݉K/; y?xSv'Ηv^o{}4||cg#!CO7E溛OC $MB 4ރ󐐿COkC={J]=+"~K{~A$]M<ڿBo!!s͗v)/h q/h#!DO'N轈{  S$o'4_ޛ ?FO_D{!v Wljע!#C:$O0z!q w7kx#z!q_)~X[[p藈F>X&ړH~[|}8dO n>Ɏ )mr-HQ2NIp h12/LMp2 \^B\"q9= \Hq d&f& }"2 C\>xALp<]z`p~;)qΧp>Gsdt-s;$=n$o$^( .ĝ' q8^,p,bd1΋t,x,!!x,oev蛈$ѷ?)+H@F"9+1_Qwz $}O[{~yBWM| ;}*fﻸz>kWkHݳq=Tߓ?xϐ7]w7TTz]<+Y46DM2IM.M?HNJjS1H,4RӼleS"YȯL1QɏGu?fޮ,͵?Gjvۯ|aj~vUf;W?߯8Ksk|YuP19|#8S|m?άJռ իk?dL͵4>_F'Rm1oEfWoifL4řbo\XojDoAoUsK35|)bW~"_ӲwV-%4_?JIb4x:[OVa^S'+d9/$ =NK +_M =N/Wx7zXwϓUWC=zXwϑWKzXwgϒ?DC>qbݝI<]_CA8N#*k%zXwOuב?J\'I&a =N'z_C7ljljuw<8#r 8&WWljuw, 3J*8!-GjbqbEA/!o&@]u(oĺABEc;8cͻ@rgc77ލ7DC;w~,7.@n&/^whNĝ-? c7ދkGȝ;~oo3n|z Ñe^N"$"7v?^wP||`?~Bθ r!CHQO0r7St @<#qb?~MTOEn q? ~cMcn ܁`M;SecO't/Xqu7GnONf π8Snv]7o\윱u7CnGVfzc&go\Ln ܖb=!Qrq>eߗQ7rq|{c'4;'@ 98Ofzkg?|s7p5| VWq̆6go\&l_NȹĹ!>$W pƚ+@\\9ρr@\\'[?Iȹ91W"pc_Ibu\.s?׷tƚOQNy)nSn VWq|χ߸ Oz &ΖOo\}BO|5oG&Ζ_@/ k^we! ɿ~Vn!u7+8K_DE/""_Cbuegb1ɿ_k@,,O)S[#PX]YY߆1o햐^wd)Kɿ_ R/5n VW8%_Fe/#2^wR) ƵȭqZu7+E/'ro㖓^wR)Y W+|-Օ"NJc$JW^wR)Y*W|-Օ"NjW5ɿ_k@qJk7Cn֐^wR)Y Z-¿k}Օ"N:בȿu_@|+r8%=ÿ}Օ"N7ȿ @qR6¿Ho$F_Gbu% M&o7zu7+Io&f۸@$qR`̿-on VW8)[Jo%V/C^wI6o6on VW8)No'v^wIw;|=Օ$NNw';ɿ@$qRvE]"._Obu% n7wzu7ߊ$N|!m@$qR / />+I%^۸@$qJG}#>_GbuS~?:u7wGN?@qJ?H$A_GbuSrC?!:u7+EB _! /$^wR)9 a߸;Lþz J^?!^k^wR)9 Q(G}-Օ"NIE/E_E/X])o\#1_CbuegI1/PX]YYr~j8ju7+8KJ/! %/%z "ΒRK_ )K/%^w 2o\ڕWQX]Yr? 𭜱*u7+8[o| +'?EbuegK䯀WŸ^w夿c$Ik^wrsJWo\UWRX]99r'[S?ORX]99R"-+@|rqT0毆߸&/^wrsĘ~r5z %ΕZk_ θ9 u7B%Ε: c:_盻:2u7+8O'=e]=}{#7o\7C.^wq<<9`GvڗP/r[rŘ %ǩ@-q;Ø kv_ _L⻑/ 1d5^wqv1Y;Kz 'n/_{0 ~5^wk?c7>,θ)au7ߋ܁b~M9n ܑ|b ƅMCn ܑ|Ø["7qߒ[z C;?c7>kGarߏ1y"7vƍ @<q'G`~=ȍ_@<qgGa~ n ܙ\c0v/n ܙ4A>IaC$ 1|C0iޏ|?pIcϗ?G`Ҽy4i cW??(?bgx5'?3 y<3L ?I2^I}/ſq6Vë:F>?Y}Az޳_ͭ,8!?dZd=ѵ _g4!F&df7B^>DWKUs/FWʋ֬g)Bazf. kֳ4{),/eX{gin^:+Կ5vƍݫ_p>r#gȽkԿ5t _pGd=K%y#ꈱ"Ey3I e"O'oE1i|mߎɤ&͚kke2Od)d-r=qLb %-D1i@Ě?he?Ip:Ͱk s7mJC‡lwFpSZMy.aVo v-a&Ӆ`>b庿1\pZMy;R#Gaq11n]S0o3:!|cc+菕X0o3:!|8Cǹ) y!IKw";E0oG uR=xGǻy;Jx#6?hM N/Ql 'EDOD'?QDOt3bB3as 6SxYIm'?IП$In0o3b'dOF'?Y4ؙlU WFkvNNNmfl6|=lMH S?Mm0[l7 as 6K-6\ўTOE?USݸ0obiܭ4OCp;Eǎ 6K-6lџ.Ot 6KMӟX3?ҟ p¼f˶ LgJ&3?ҟƅy%-J[p 6[xm8fn 9p 6[T6سП%Yϒ,gIm0[llgK6?ҟƅy-?9ҟAqaf ofw[K{ bܩ¼fMӟ\E?WsTaf U6\ɞ?ҟ|wSy#_/@¼fWP _(/B7U9li_$E/"I*lbwX_,/b7Uli?Sȹ݅Sks 6W-6M K%_/qSy+_NŮ!̝*\]UlUe.ko8]C;.\a4/rK9˥܍ 6W-6M+_ 6W-6Mg9p 6O-6MZ)诔JWJm0[l& U_*BWqa ŦFWZ_-n\ylik_#5nO8/&wO70w a~) bG A0o ŦpK?n}0c¼/?V7 s?. li?~­o~Bbiݭav Q&6¼ #!O/$Mmyl6M:W¾Ifv¼$m}-<{7 sda4&x_c~f/vp6-N<{+ua~#M?nN<{p]Wv <{0[l~9oUK4v=a@Ӆai彵Vc s¼! dZg<{p}0w <{l~oU! ط s¼#M?[ayykن-ޯ$Wc~eoUYޯ-hhWXU*x=؁0oN϶z[U=b¼;jV5yw}؁0o+؆+~uyw0w <$,ou؁0lc?f+=(v ypc_Q‡cskȇmm!_)'vs{ȿÿƹ#]kws yz9w4.ݹ;!5vO瞐%9voސ|_E&~ 7|y A?y0!PJ~-ׂk'#GB.IG+$N $!ߔiഐWoNgU~]AWN }irU+m|#(s W>4s_iطӟoÓK&W)ܭIO/s7=wOcCx9%ے|s_474E)ߏ'qZ;-2XK/_鴄oyFW;cy?|RoxO/¿(E#x ? _>7IWĿJ*_bxy-z  o߄M7Cf[߂+moÿ1wk¿+]w{=#?#QX>CȾC#Nwq:E,c#wO ].]"]ww&|;|wG={# S|OeG|/^{J{ ;G|>|_=O)_#(~ ~ ])?4 3,~0~CD9_~(PCF?,?\pGΈ>>=N:|z?~## (QG33ggFYY"ll||3R>>W|.|n$'>>/χe^WqqM֙"˱\Sk6 $ٰ!y6,R0 ɲ\e[.{m;Gw~sϑ0|cɲ} I|'| .. M|7|G#G# ||=pէHx$Hx%QģQ>>O|?|` ~~!!?χoi & 6##ďQQGG cc!1ďÏcOOII'' SS %+d#3xx/fpq*OO'O'x"<  #$^o[Y4bx1bx=*/W_RQKy)eS| fE.rWWhH|++S/7i^"^Ҽ*WëWëGiV xhL|kk^'Zp V[P/gVo /c <塞:ko"oҼ7Û7UgE4o[\}qgY VM֪ioBW &vvxx!zq |!ayz5X'x%0%f]b4;8_M:>T7i-ƳnOyiϷzUǣ{ѽ.@C>tkZJEր vuF\θvuV\κvuN\i} 2k=F(F6GG ]iAbUXX7ֳqA#]klﺀֲn@!hV`7Wn,Jft|wzv2]Vo1 w7z!^k/Mwz>+7,:h67Py2Fn^Wn[n\[WG,_K'q]ݗ_?9ˏ#MɏI9ȯ?jڄ/9˭[͟mݫv`|-_O|lO!Yq_=(}` F7Ex1s';nI ~V3vn=t VLj_J_\3I,v%٤"~zBvn=O|vpy&~.z!vXn?t^oqLvXn?#mb)W42oG~*zwn?B;j^*vI~b@'o5ۮϾkI|-kDz ϵO{׼?~ NuwU5.@vKz!~Wud$6XԒ~(1\u D b~'1v";=>&4WT~/\QXv}4/'>#~/N:~pOD)?hX Yh^كgz%TlSCCpҼ?La#"Gx? G513E.7'j??BϞ?IIq|)ͳ=iğ7oo&Y,O gόأسpϊEd~8b#^ ;pEOj^~Y'p'9s?yj=!| >O|?7kj=0!! 0\ & 6#;B%~~?& <C<cljwp ~~OO? ?y"~ zǰ % 58x8xNj+y'.zO'x" &4od=7U֛EEOf O]y x \AXIod=UoмM]t(oi^J|Bfvvˈk!. :;EE3 a]-%lޥy`5dOU[yh"Q9h#nz5G.}zj}bWGk 6pXծϊ\c˴>V8RlP,ხF.jW؉lo1W$"Ǡծ:t [Ǻv* jWO:q@%pBf\sгH27]uz||ӹU.d7]uz ծ JMpB35,ծDMõ|o%r w1r&r)7r%;r c{=j>|V(󑯳|*.S~)?n㒟zʿq_>5l6P]}'ͱʭ܋Mg\޻g||l?sTy,_kgDο?5kr{a5Qrxx>(?DGY>G(g] ."g[<1xU,WJD"-" .A3?`bF  +I-G߃G;fvxK5qLz4KVFzJTpnB]Vta/enC/#jeY[+H7[YJ&*ҍV6: ZkXkIYr]^Gʳ׳<Wtoo`Z_L*@h-HWXB}˭"tIYb/!]jؗ.JXk[e̵r VڅV}%p*tWi]HKgC<ϪY'Ἁ S^ke&ҹQg|u9\C=4?C<,szPe5^>o|W %FFZ֨y7e554?M|웚7]7Ug:/vx :֢ygXV/aVO^6P/em{ne7haRpwN_.x.F֥y3? ?M4wMwU*{7q)jU\oּnk> >'[gz\ϸZ-%~~usu;A AV6hR>jݭLZO M|4\u>>ؘu1>>XXG|\u&o<D<>>xx[pKjgp`whwTW5YͼE):{;" ML1SLl6lz/7=bI4c,I>7d|p paMMɛ›Zx3x3ff ͽNtÛ[x x p/--[[T[[- yx o+?O vv,==y{x>,##yGxG D ީ/A-<I ..]],< Ehx4y4<»»wiNW &? »ûwwx y <{{x=aXXxq'[x<<`ޓ'"e~[xoxoއំ}}-܅.ܵp .-y?x? O?4<HO < DO,| | @@ O''Ó-||  L>>‡ jȇo'n##GGXx <<b##GGZ(<"eGG[11>>|,|l88qq>>|<|OO `''Z$$II>>|2|rHO ))SS,|*|*TT F> >ttx~>ST A>>ii4 I>>ggςϲ_ρϱss-||Atn(:owvy}GF꓾d7&OnQ^>EF8xs;&έߓG"ꎳ׭>A~c~O^+W7q_}ϟVGS->ܪ{zެ^{Po_ɿݥPԝ@uS}Uw~սWuSTw= ZyQ=Sߗcz|j1K=_/L]Jyo߃zO^ooob/|Wp'd}Q;T+"^u_߿UWކy'VK轂Z̷Ro WPv*׽C轂冷ܻ+Xnb{{^ĽQ7+(ux}P轂.o WPEm 1?j;cB`~:_>!^A^P>)^AnP>%^ANP>-^AvP]轂{+0z  cџ^213+_?G뽂t3 `^*׿P3ʷS__ۄ3K0_J}m^, V~X|nzofR+snzoOV^C}{/jq<*?p7pb@/~]/6_GJ"u #Zq\;ȏkQKԁ'3|5=_688qq+p7p/早b^뽁0瑩t˅n|8ᖉ''B~~$rK)SS!-NO~])ΐ YYpݳOԁp g~-u G0f/_bῺEW_Zd{b~:wu77瑟?0>C?|~#\ ww,\ zSx>|hoF ,799ysxs ooAļ~ooE ު>M&o ommmۄ%o okYx{x{ށ\z##yGxG D )ax<<axnX L#ȐTww!bQ((xGãɣ )++yWxW F »ûwwx y <{{Xx,y,>||$hddx"d[!!CCS00aa>>|8| a)x$ iGGYhh! C>>ǒqqq'o` H>>''OO-| |  J>>§OOầTTxπ ai44xτ뽁'1A]ς"elassX\\ ib|<< O>>// ~//ầKKȗXRx~ja=NO xy<#3||2z}9\ y>\w"Q@^/Bx!y!>SȋkԁHËɋņx y >K뽁1J$KK^{a~z6rrxB <|WW=jY&Pkk4犵\轁1瑩UB ܇y7u^ {bM=sElzW  _C/UU%@;ȫZQM^ ׽ Ek:QC^ wFY)_^y}`&A轁`~:EVVZZ}W=ǧެ?1u:uYoS׍0>KG8^>G9^FGS-wsy#:{r8cLQt Ogߡ{QeN!_mto|9N_]|~z%>Dd>>jC-È;a'yV A|CD>>9R,G2||QQ'xVGpwQ| | 11 cl [h? *>>xxOO >>о_Loblw> >(9 >ᓉOOfSS>U>n}|r]Nctt>> c1τ1n> >,B^1>llρ!>G!0|.|. G|| /G,/\_2||EzOዉ//fKKRݻ eeė1|9|9 __A||WW_ _UUWW1|5|5^kkQW_ _K|-|-__{znoo$oobffݻ ķ·2||mm N|;|;wwk;ww ?IO / o 0_]]ww1|7|7 C|| }}yzn~~K0 ??D? ?##ď(~ݫ%~~Ljcqq~~ ݻ OO2SS ? ?M44??2u99'~~__`E?_$~~ѫTKK L22ïį¯2kk N:z}Acc 1&&zyxx' pbz"|M0&뷿z+s͟n\j5׽k;,s^y>i?km?sx|y a~< ƁB]QR\Wxy@%7@G}4-Ü~zc^ƱI= }ts }}߾Ǘx #O!~ G%c~@or[ &i}c>>±C؉ߥ8wǼ?ǼXX[q,g;K-ߎ~_Q\~ґw>\NGuc#X3f8H?~E0z8J{[W&;ͱG)ry#'Rd~:I4gLs4g "$ӝ~"L:Kd8Cdd83DSN{?M:Md9Cee9H[N]޲:٥m!o+N:QqF;V'#INjNK[slg8q}Xtm q֕9V_w\g=k5/[}խ8V_A7T:get#Z} XGGV_D7QD"ZSZ}L'Oxs\SڗzqZ4> /I,[(^B+!KX]-H^tE?#|"JnI*n^R{cK> %kr0]] .~JH-߁R¥\.&kH.L~הZm/4&e)x)8⥵,vw7//CNQ</ ,列r{Vז GE- ߡWxE-a""~~x#պ;*^^xexeœzx Y^~XTW%^U$*իY.1Iğ}VGHgxuxuO#e]2Fy:ׄ$^^`B~QKù5ZZ7Y!d?@ !2#?D#G^?&1c'O)S?egψ?'9s%޷оG|/%K_¿dW_ÿ&C~o ÿkun^XW1{Ŀ~~1к#G?W'ߣG8?"'  h/=_0| | du9>჉}]B||LJ Zh?(Y)i]0'>>\>>B!1>H#|}|GG :)>FK>>ccU<㈏}?㉏W<OO(O:ȉsII''1|P9>~LL1][N) j&§*էYvex;ŧçx7A|.^ V-33=zgim,᳭v%^Z9=ssOwu9>ϣ1_w59_k)+x7_ vKgIWv j>re݂ti?'i"/fJ/A/R\/eZc_˵rǾ,Vh }EʕJ7 }UBR>kb5zH_kkKX^t XNhqb%[}]tؠE V'tبEȍV'I'M!7YIZlu:tآՖ[@k3V)Z!}[lӂ6HgZnu:}C;CW#]Ta0ܾ>'PD`M{EPQhQcch;j1l޼guw]M=wǙ9{>d``fa3bQ[EUgV[r=W{rV;hUCQ# 5z\W?S_!qn>V~Z7a|P{+SM}U_{UNS,PIP=/v_szAs :o?{Hq=v\H_1w_ϜwC,%ncti|eAS!n?I<z7@7hw1לb_EWՊ߾z ]zoz]_z`Dw\}͗$~g}>>}yBVz'z]BB~~gN_†'"s58{?pnxQ?B>I~aQL ˏ Kȯh_\5a_#?#cgVp!?~pG\ CE<į6<J 5^@/ ;R$\a\KRRh_F2.ˈ2p݇\0xy+ Cpx8y8<GGu>^V~D;,G##^NN?R(xy<˓hx4y4<~Љǐ"cXyyx H׌q^ ^^Yޢ~ l x'ቆ瑗x<< d>YKr ^^ WW% ם '3y5x5 N^^kk׀װ55-N}1^-yx K^^~ةWӏׇ'op77 oo`]077$o}1^Fx}weD#xNc;Ң1^6&&Mຏ4))ySxS?!/ A~ioF ެ~y N?T<룧,9/N?D4>\B~A;}G0K'~;%_s)NhVK^qwEk)Ӱ y _NIɟ8mqwm O$N;tLz@}yM;{teγ2^%t%qB/+R_q_u5+::/]^F:߁nOGܞt{;wNv߉?/8]8:ttՕn?3Nwi>@0 I'~'< zG}ǜxmt Nt.]¹k_sN?>ߑ2%<sa\7E=Wz\LUÿ"/<^s 1>/XZhg!.? =AA#/k`~<CCz}Ç=aapӻ1\6-||>>|$|.猂">Cz\N.uɲH6yS))o11>Vޠs kTTxj}3N^s'qO#OYx:<<n[yv1b|OsX`d33dSa''Yx&<<iՀ>>|2|_,xy<§OO)LO%*_ llxOO#+z|:|:tt A>>gg iggYll?<cssX\\2\cpݻM G>>χϷxY@//EE,|1\cbb __By +x~y—q)RR __F ̯G{|9|9r>ѽv# ׻U ++WW(Ǖ++z#WX׽W9R5x}| |_/ khZ\?%_ _[`ffisX_g퀾|=pp6l௑;aw~ջ2uL^oxׯsaKzM Cś7 <VQ~FɅߒ_ou}I^VM+= 7oh\Tl#oɋx| | L^:[w{.$Zb!q>¹}]mh>avv}yGVYM'weUn)>]R >>㼏~$h>N4zLz}=;xJB/O h~A_EWBc>;Է\%:IsHz}N}9,ÄA.M}9"K J@ ]{|B_i}9&ϠG]3 lZ3H6REUlՎWmmUmHnRmHm8D Ao޻V'k"L=7?3k{ۣNW?_wV=vJGW+'CmOm"R!fO6C}>>S=p=H}~>CV-u GR索n~zOI]nI==mTKK~k^"~z< 9|i<編g{6qJ-y*۩_};h㜉NIo]q}y"SO|y<λ?|{h㜆^qhqNyX/~8>@=F<s ιYͥCԣ蟍>L=JoP1CWF.~}i 8{~OO݃œm=Hiharju>cx6+p>C| *E", q>kx196˯|?sxqC8V>zKșYތ9p;r:m|[]h6g96p@qhxBwpH<+%z'z.Η{26;qLIYމejry/&3h n+O~8OezW{$<<i^7˻qJ#Gȣ5j<\o|:whhxi.nx \o|:cc᱆ D,upH^^Ԁ#.׺YޏM'[xe96qI1~xy<x"<<hI$$xR1Y>supp,Gܫisup J^^«,92yԝz 8mqΧ5Y9:גɴY9<^Ne{8mqΧiӌs>upG^O~Dׇ׷ ,!!yCx{ވ77&o olMMțMC8ߦțYSpY>mޜ9 ooa--[u[[Yxkxkކ %o okYɟ?m!gɟ?k#\@cɟ?o/_ כ#8ߡ[xxޑ#ww"d;;[xx..EWxW ލ#zwxwރ$ i{{Yxoxoއח/#>=w{8mqC-||  L>>‡0wPP> >||X@mpp>>||HH> >||& mddxSS)>>| |% [` RT G>>ii4 O!'o''''OD πgg3,||$A=I ϴ-< Eϲ))Sd>up J>>Idóɳ> >||_tB\ >>|̣,,YY~g1?supρs,|| 8Q/,oQwyl@G>>χϷpߏ-`U,/$_(oR+O Ybbp7 _}8ߠq߇ |)\wwdm|:/nUN=8_++WW>zWWj**UUOWW[5pݽpH>W _ _K <||_bD]8_vNo߉eLwqL1~zcKʳx_\o")Mo"\Olٴ߆jӨ[pߊpo3hcnbIM8V>+o9spK:g *~g/^m6q>C|)JoCoۃvy6~7q>e&('މ֛a侻4={%>jaζy ktιv29gAr3J6$AQ@gu9X%}Y4Ug}Z@M_Hh+jS@6ݞ|WMߺ:ݓK6 OW&y♞Lg%/<˓A6t={&pxgW$<&q|f_o"6/l wqгl?jҟ"rpWw|\ȭͳu-ܞ=x?G5|ܗ?_}yA޷C>gjބw|^n%JnSn_W^vSK({&]>>}_%s~A0ǐdox=d-HZwH[]{I߶6{[ɤ]hN>p&z*ևbtG菜nCc1}t+z'b6֧b.&n>gZ'`}\Y_z!֗/^D+#}Z,f_K7qϾh}+`z;$gYߋ>xO g??:-ϟ!-'1t4ΗJzgpyx?/>Nd$/?g-8;-ϱ%eeNcwrчCr<[y/ ^~Z_DB;q(4NOb+ŋl)k|ӓ**E7VWOZkD55~e׊N4#&.__O|xi.@||o8o.D|xm2͢>}˷W]M >}˷6bVʷ÷Y5A||q( g{y .eỉּů!OwzKotπgπg^^{`^LL>Y,Y,φgφgx<  7BxY!Eċએ?y1x1o0pǼ|??dᇉ##~~QQ//Kccďqq ^J^je2e2//xx++YWk8W ^M^m''0N/d'' SS~~ii??C %~~v~:?G'~~k5k5~~j~կ ^O^o__4KK//ee_h~~WW__5kkįxxo"o2fx3fx[[ ::ïx+x+~Z F fvvww 77 &n iNNwwx7x7{^b݂"~ ~{={=~~mmC{{ GOoww߅5 ~}>H|~~==}} `7P`~U{ <L<l!![CC#5nġ||[p qg8s#R+A<aHHxM~= E< ehh4 \6 cc#3xx~1Dx"Dx%>g< D< duʓO!W]]TxӳX*>8{5>ly_@||Oq 6>q^m .W0p1ә ||Ip'h>پc>>orCW}I< i4i4qT >}8O_b |} pOfG짭NOb3 {LLm6 춗,l|Ogv/fϳٚ99Ngs=\.ss5 yyNypaCē`j>~c||I{ya HG|mNG| g^^kc~z1zu觴~'~Oh$I/)SN_F/i1W\=UW/%N_s ~ΞϞsN7n^nA&}zӭY۬%3HwX/N@O#}zŞ^qFzWFO!}z͞^s6&knOd;ݏO= :t:[v ]|[-ʍu-ܞ=x}?'5|ܗ?_\6o|ΐw}x{* N}_{N+׋O>/ng%s>1}& x/ v@9+0O yrp?"Oс1Aßy|n:nb vWa/wj_']\/HjC,@r?#}}(D!}}Vjt"*?:t%D$sۯ@.gTveqZVRxbgc_ ]¾鳏Ϳz#kFOBO[D{viZgTG?Z=d/ϧi$;>O?jN|D ?tEgDvgϚ7@v!B5._*~_ _`3e2[||3/dr1/׼xpӏ++4N?*f_ |@v|%|OXteebV'jy9^ߕk~8sy^+S~\^_j+i^j«U7ydxvA^y3@_'_!X;{O|2W}էЧD;-lvG]1DY1z]t[D=EN8uFvC8Uroo=V<޷jH >((q zC ͙]Fvϩs8'j< <A<aHH(x(xGãGã <C<y_ M|4|cc <G<S|'' | | 11WDx"Dx%>>IēI>=ddOON/<wtUqz &٤^I@B^T`wT^E z}7g߳c>"$99Y%V. s0xz&E,Fv<[Onm⶝vN{n.k#jܜGF\>\M4oY vЧЗ>*z./ӐBnNn%^Tn\VxV]T(6NFC-kjz|#ɟMO~ Y.J[=m/%O5,:|o@~>&ɝ:ɽDʭC͞=|XG''v^zH'C%׉kn:|[^*_3c7I]_?;Oyc=2N;F#ɸv>n2<^g9~7<:g}]q[|/}q)|3 ;|o[6co7ۃg`ݬǟ"K&}Ҿ@w`KT(gmkބc\aDcIcE!@ҿ[ Ekh/V#9}Agd>"DD&N!}j*bYSicʹ'\$NN$}j!X C'>iDt:E ʂխDkqWt7n-2Xkvu8} u[t[hWC!NAju0:O0tӇ}e|fk]ֽ` pO*ҍp]ynnqp IK?Ku#8""Vy۲(xT@~׊q;Eã5ϋ5Tw(a.TŊ,V_=|'.Tqpջ<  %h~xw~&$x$щ%i~ӓNGdxr}"~©hOΚq;S < F< YnӝetO/<A<Oτg:2ᙵmV|xS8 V!x!0'*4//x1x1־ QATdK%K% މx'x',N( WF/:JEWVje2e2//xqGyx x xE}U $^ 4Ļ*UīU ލx7x7N;zzi${{%^ޛxoxoC%z]ޏx?x?O? >>h2{zw͇qO J|(|#> >Ç]>> I|$|"> >GG mcc^[%>>g㉏7 ''D > >$$ L|2|OO!>>§ jӈO=4tn33π0gg,, |6|6>> K|.|_ z˯_C5]k~σ#>>_G:u~=zï77~=Foh7o"~&~37-[WF~+[mۈoNv~w0;w~4v.~7w={{ ӻi>>||~?@ A4P}0a6G? G 1cU18'NeOUo'O?S iğ?m!ʞ1gzc9 ).^Q_A._#.gknBWnͿW/n- g_zZZk.`֋<>`6\!`em9lc>jmlS>fmYl֙hAk+z餏[۴N#]T'Z>ilߡHvDkH`>'}#ϢcIh1l?I(ё[E/pҿZ8;:Ea-H:$ڰCN&}9;,TnmYBG,w6r(r,wrK.rO.7r-r(78}dZ|=A>&k_~Y~!?&y;ϭ?jڄտ>VBO6Un~Un;OnB/ODŽ粼oO+-?}co߱\:\>@3n/>=hn7!]hn'1hn;)mhn+9-hn3%MjJ"^ςDkuX+E:v_֭j:F6sVqBAjt;CѡZ<,`|">Ov]nsd\GuiۿHCryu|ߐ>7cc |,|,o'㈏M]>>'xvMDDD||R@ox;d5SS4M˧7S᪗^oix}On^k_fd g. W}τ/caۿ,͏j_φ^爣d1u| WO}GWUmz϶{o *82:#HAzB U:$B';:g-s\ww}PJʹyyvw?J?ۿН>E~3ۿн֧u`)᫻:g\|"9!׽^Շթ7+00apݛfkp^z,Tk|J ׽5O#O(E> ;=ˇ?C>>=+cugrm8G>;Zuw|')W]nx5>|\w{G%DyH>~Y_$Ip;wNkCL& ׽ZSoï$up_+C 슋ɋï(z:zK@LL%?\z6zKobzKEuybzK/D/tEE~ыыSb zKC\z"22e-Y~R,/wC |̦b|$_)+ < F**UU'pc"aHHx÷y;_ _Mگ?Q((5} | XG|<M 6M?,b1uXx,y|K|<G sxM?(d> 'ቮy$ h7}H'x2\礪Hdnyy" i7)Wkekk^L~Yd b_RME뎇vw M%6u'v {z7}]Yq$t'[z7;ɓTv7q(R+5*n V%V;L#YV o:6ϯzg~:*guZ Wkkκ}uS-κ }'kz]vNF}ڃ=oXUXUa7VbUXT4P?TgrVGwF__T?ǔ:S[ھ@?ڱE'筁{/T~?"T[=A/g {.ux@.]p܋ep/${ޅ.pA>>]toܫ{d{^CC<.iw u7Z⎥?8E, ;x;m;:v"RЕxF]wRn]wʍDhn!ir }97=ZݩQN]4ܩ'PKrzY]<[I_k^;Z0%>JiMpt&h׼w:/r0횗ΠV>ߐi;7叴k^;ZN׻0ܙ{y߆]*Ywd?5ΦʾkǝM^H'Ю9w6GޛzWW!ܽ\}5GΡUUɫ«:׻5s(sp{ƝKjj^w1?n.^_ wͱ'O?^^_z~+pPO្ !Ю9wu?B3g~=?N9s/nδk]D׻EԁK_¿4_-;Ѯ9w'ɿkkהԁy-x-Fv]s"bjoO yoz]x]^^,xxސ!m{->6 xy<1CC |\qQ <L vR a##GG:"eGG11>>|,|#gOt^KLO `''$$II>>|2|_O))SS |*|*TTwtii|;çOO73຿ 33gg,,YY>>|6| gYLρϹm-υ5yyzϗhW:// __` "@^G,/"__||LEԁ} | C |)\qQeed!u]]\}9|9rrC |\pRzb%|%JY@a |\w?|>w>u`hW;:G##xy w.X]Jܙtp_;Z@P/^lhW;Z`>wpgP7$Ю~)tjobJ%Өs-2v qQ{$|[*Ю~.Qfb@SOi4\- ٷљho{zg FGgξ5 ކ;6;:wmqst\K;v>'Shgާe2;tL}G.՝EL}]E}7ܱE}ю.khgwu/Q&WξWe$⎠'vpF=P+hg?w(u%~(b\,>"1b+w>Ls٨ͳu-ڞ=xਟ# {by_W~׬?R?g>> }zoBo{}zP{+ TN}U_{UMS,PI=>OS>gkQ=u| nv< Jւ򾁖= g}e"kQy_DD}~Z\ѯP,_YkgjoD[Q~{g7k퉶?]:S޻5-|'ξϊ+qZ=ԏx}_ޏ;O xꧭxo$7ՕDVo?IV\w:>l_K{RO __X~ŋ=%k=| xꗭ Eyn+FFW7Ҿ ɯ7uΒ[[ȷ_Z[~uOS |}/[ O_YinK{:<ݯ ?;<>Lx_dzYY33~~,#??g˻u~//__0 %% L~~=s~ __% jȯuu~~MM7><9!"(QAE935mWMS=twLwW sY˺ٰ^vӴg~- ''>`>̟Ÿbß1=!Oh=<iQ(Q( G3G[x {> >(( /2/Zhh}}E"E" /3/(gpK,| | 11>>XX /2/|eerx9rxW+]-*Jx%JxWW,||qq>/uwz5y5k5k5^ e^ <^c^ 8\Qo   o72oU977,Y^ ox _نOOv`E_|"|ⰽ+0 >)b%&~[[>Y^r1>yؾ'oc&EOWpLLO̧ui4ygK44 |:|ט 33aLL33z ^݁Y&Yre-.᳇ss=Z̑o\`p=;!>y.` ̗p{/. 0χP>ѾG<(عb\As lb gbb#Y;!~(/;׭DZN2 ^ v[YO2%KaHe9Qӯ_ Q_E>tѯ_ 1tѯ_qto tofOz-Y/ )O-;VӞ~Wֈw}j^Ϣdz>x_<}]RCY!> et9+d(Wѥ>cFY"> Mt1[Oe4wЅ>#g~.`01:@ )ĵ:N|)Sqwo;`Q[DUgV[r=W{rV;hUDQ'Vs^OߑKA}n7?Wë-SMuݫv}Xz^/|zVO ~VYq_V=&+|GQ)ˈˆged?oDFD(:緘)o:緎~x?b~\?c}R΍$?f'~ƒAdz>$ һֽ&XtI)sSIX煉w3Xw?nt&]n~:Nץ-Y׮$ߎ1n.*w77w#'Z7G Fm(7n!}׉oOh_.6|}ݾ. vۿK*Ľvp]BK ? {z ^><6 ۏp+Bi?~*=?6OO??ܿ~  aKSSOO egOggdy(B`#a G#l(a͆G>ۏhxtX e"FcX~yc ۏX!8vQ׽vy9u3~_)2u3 v-|zZ] (y\!=QR"Dx}H9< B|H'ÓE U8pw Om"SQ<_ςg1ςO"[&S6lxL$ ׽{R&d.ẻ:7)(y\![m)yld="OQ<^x2uGQ ? `}!~.> <_w?Fu_ӅB;z"tF}]czzz,zOK3 ]h#t§+ѕ>]%kʧǡ;}]mt5EV`Ljzx=zx;;o70o7x׻ j7Yx3y3oao ||Ol7NeMIpNIID+y++ ,wt*MO6x6x[XOSh |W>w4>u&;n:$OOg>]tû|}\i|τd>S`{'xμ Vj,M #l/gg3-l1vq4{ l1|.\ci.|=cB'1Ot ̓3hXz7E ?Ky#i,a= aa E̗E(M?u- _,nzףIr1<׈ent. F^'Dz4-Yo@F;lA&t~[7Yo }/6tt Cu:.Gz7:qw֝j}˺KmIXX;hֽ3Izg}\>e;#`'Y-9zWߋW5O|B=V0ډ!FIu/Wku'Z}emͧŪmƪڬ݆ݥzWݳT}?qUUTX=~N)yEKmڧ~ڨ]}zM\nyC篅qлO".[|1M _Q7xd='z)eR@c75Eˏ(Ay|~V]s.w:Yw9]v7{Oٲwݸ3{a ;/ӗ?WO],<;\qQgOOos%b'B,tE#@49ix~-_հ-zCޢcm+?Cʜ8} ϊr'ʃ}ͺ_T8TxE#2rяUN2CbBT4ֽI`3X5C5Fg'jѵދbG9Tg˺K;݉a[4eK4c݁==%ѷnu]bT&~6>1͹3q]B >ݹN^>>޷pk44ii1]tt{K1>}^m}MϘ||o334|&|&LL\xe|obφ& m>>>||ΰ~WZ~~rss5uًFW\ǭ&G>>oXχ F喅 sb//b| hbٍ]N| 2|$jx <<9\//:y<<ɗÍ.u``xCC"DCP 4<NX" GG#5< E%'( _!pBãh _ _iJJ ǐc4<K UUF8xy<<x ^/"/ c^L^ /x y \z)?ߖjx ^rrѥn^A^Jx%y%RëUU* WWIZk55{^K^ :xynXOn\zx=y=^OOω#rK0d.OOix#ިM&&x47ÛɛU]u-x[[~~޷33#JKMNm&svvxw;;FW]ǟ5y'޷Nx6\.xyj~\nx7y7{X^cq#= %|'?erFnL>H>~ ??O~nthؓ&L~|~rA qaX/K o˸F&d%%_q'-|L\6. bo)2M9AiWW;qn)ɯwp ?kko|PxK>"2{.m{6&Ga#?5x䟓-ʯp Ϙ={v}xE-L!C{7G}}?Fl6xShS{M'>wS.S!_ػ˩cŗ>_ɻWvN{wPYomCFoV*y4wc-{{_p苖(@L}Ih+Z~Bdkh ۖ~[-o?*k3 _?~GlԮU;j[풫sOvUjGYOPW?wV;_O>C=g uCz^J}+:U{jwS,GW?OׄyY=ǧ=zVϠ{TP' 2C{I318H{k0N,ڣÜM+9G9:<ڣœO)GOBڣ\D&ŴG:D<+Ki>sr1ma.^&UWRkb^"&'zxkddSQ/"4u=B/$;񯲁{7y{wH{:hޱ?ӴG60PhO> s3d>GL{;17S+Hs$7О^-Գ1%iO Vj嫩;ړJ= s18ړ? g;LrF<֥YО|6/ʕ' s;h+^{y۩p 7c_Q'ڽ*#iO>s'84񚌠=̝Ԏ^ɽ^^p/S97ܛnTa.ncvSSȧ<ԥO{%ii9j!.}:ؓ/|ڝ_//mpcO s7{ I>>]71PMρ+Kd/{ K>>W_xOs/k>σӞ<>jGt5||b =J6jnWaQw??_ _,Ҟ|fW;%p_qKKɗ~j$j21S;zȃA|9z0<<!yڽCC#ix8<<>bID## $Gjx<jw%mmZyKo5A7:cN'_ڽiOs{wwq2&?'iO s7{wwûR"zdɗb>G{^R8ynxmp n3yu~~`B'..Hړ/IN~QFў|>Nj\A{1wR^;L~ naVgpcOvj+]'Zy uoXړF|Q' 71QgL~MӞg=gdJ|K[&Ҟ̭s0އ$ړB|.dړL|u~o؞+ޗi޹?@{cn2hc~FS6c>e m/|ԟ=EMsuYf},5y1NLa'c^z\X٨]Ev^%Wj\x=h˫=z/]^}>GTI}V} Z7nh^Ov%Ծ T{jUWڣP嫟'kBS czW0qQ7u ~>PgMh^7=f?먛CQQt~4Ώcp~ GQ2Κzq$K:+J}ԩoۿowtGz'IX|6jkx~ִ}ѣYG3چQ݋yq~t~"O~t+nJ?G'$:N矧q~2au ir];]o'~?ǟW',ߧnWػ11g?_݀zC$~nuW,2!?$F6? ?L0gJ ]݈(x C# ~~QQ711g1՝<ljWbz vS$d^))<L<l)!#6|2U;px8px'OO+gg<A]oðZi[| Sۆ3venPG.8+sa}aW">ihBem>葎~G3{G=iwpF8G{Mc؇m}XIcmml}x#[_%=}qFOt'ѓvgd2SgZ)=}]LzB+=_j8ga瓞;pF%=}7Z6YoLы3l3z1v%3z%+X;-gv2U3;^}Qv4鍬3z3v魬3zv xK3`9Y:yZjty{yu9kZ8Τnпv3ϺhQ},_o$w߻/߯Cgg"ZgZ"g1g?_uI:]Կ'A.n--% Joߔ@ IkhMoߒ%I~Wߓ%IPҭѭ%F?% ITҟ?% IR_% IVߡt[t[ICt{t{Iw@wtGtGIwBwtgtgIwAwtWtWIwCwtwtwI@tOtOIBtotoIAt_t_ICttI@@@IB``IAPPICppI@HHI^ңУ$IF%==Fcc%==N%==A%= =Iғѓ%=m{)iO_|*pgaJ| &iħ'>t7K|,!3π[={Go>LգK|$%vYgSl&>n0=|9p``>Wsυ[={yy/|8A !}K} /[;P"q/"nuOc|1pcKVw>!|)|)6xLˈ/[٫/rVw+D0_A|^_)BJ++m*Cc0ૈ[;\᫉[i}K[a| 55 'r?~pkk[v__g(__D4y9M դW{$|{~nҟc ?nҺ/&?Bfl7is{[ݤ?ŞEz3{;ݤ?Fz7=]nҺO"?­`I>^&&bI=>o{ݤ`%l7iO?G!l7iGKOy0$! n&$}?[[ooG 66'}ícI>L{'ݤu*p= l7H}'|'6Lww]AR s>&@!n;|Cݤ|OsvPmOoa?(ðݤñݤaч&6M $T##ďؼԏ­`I{ccďUEOl7i~n&݃AăA ~R 9G`I{Vz,wۼC!C!zCC< F< fnR+iiJsvoxx%~~V## "Σģ !Qss)yх&cczqq 'Wxx''< D< d k O!OQ3y9Mڻ_[9`I{Tx*Txӈ<N<  τgτg*x٦LLxfxf< < yx4idg% gg ɳóGC.C!x(oѝ!6  wαmjHMwαmj? w1KCw10\9lS{n.9lSysޏ٦<=sޏ٦Gyfyf-#\9lScsދ٦p}MtM(wλ1wc sޅ٦~ןӝ.6;睘m겾^X~Bw;1n6u9_ҝ6 sގ٦.EgtM\aA5+EEɋ‹:9#//ԛ#Q\;͘mHe+sބ٦^(![ӝF66\^^$R39lSG:yf:FxYف`wp}=fZy'^xWaw^esM]-WٕW`cF/26K#atMi$ҝmje9`kaL=e0s٦V>zx_۰({9:M~>?!alS+YczYk%/ ]ˑsAo'//^^\w=""yEyz%x%Jpݍ0FeǨL^^9Ĩ"wUȫٛU.*yUW1jj_üӫëW~vO!5ku͌rQ&fMb"Q^6\ۘ7yzѨC^<]\o% uQO5׃Ш/7ׇjh W uyj4 uyn4ˍF຿ÛR1ycP4ņ>0T~k#"ƫr@';ن>]1Mx]N3y2u? 9W`x*&{2>)wzVF3y^o51ڗP;tjXucԝR2 ޘn?&N}K}\Tߨ6U_>QR_R{6jWN탪cι{VjO1z3g%?ΟB4bޱ婟ae_}'_^=VRjˎY`ڊam͋YfMnM9&&?`S1#uS1Ę~Vf1)XT 1*,6qEK=)=] }8 ѢVőS B&żzcmpmD_kз0+Yy/u/'m`O{o|h } !buX rtu1؊63#ԝoзw1 ZDžk0зsm1tpзqm0n-FXg}kYoZb>Qh}ַi1H^ccb?_ĸo*;<'bzXLDOtIbRPL6WO}WַUaSv]8zzPωwtkзO1_V>zgXӄ}ZۘP/|_[}Z"qԫ0_~K|ci KGRwLkзO0_~P.׷O[0_V>z++lkзO0_V>(¯R!X}ڎ*up\kзO;1_~s].gi7kR|51>|>|PuзO0ԯBзO1~T,z }tsk &Kob1ߠVw|1\w?%V7| |IT?×Z]RQ=.eV||YTǜ++;N|%\w?UU䫬;zjjp}{}:| |MX _K||:4{]|=|}T? V;|D7uMV[oNbNзO0'Q[[=÷Y6mmQ˷÷oo;Vb~;;wu]]nno||O K7^S#p}t}jZXXxl8?D~~(&? ?qq'{!??uxsO??F~ ~,'??O9II𓞞))>>gg<,GC?x='O3gGգϣ{o6{]^ ^\Q|B|r(M^Z^V>zg.]R+Bo|߆_Cߊ L( ejé7ܔ#InKobE/Bo|ZXu/R%^EjWb2rл1_~%.tw#!Bz+h.]wˡ./zPT Q#Q]ѿQ,*+9<'2rTT*Q3QU":gE5=O.z9]w[`>л-#%ψZ>MZF6OQuIww۹]}MPE](Ϧv^cTjO++^>H}|U9;F]ޟQ_g_s󧒿.R{TjWHusqǦs?7Փ9_I鬘 Pg 77 I S 0cP PKhej'Q2JDtIꛡ3֩}mR6~5KۦusBR*+}"P wpKC͗S ?NNuFwv+ѯP9fp[KB˨}>ì 4+{F_B^QPoJGAIй\}͇}S;7sPCP_j\Zy69%? bF<.`f HBS+OOm|.<0c0W>rz 2IiՋD`~*<ج>L“ECDx1X-5ICR00ߊ%O3OJ 0GM]:<֬ǑsuOυu  SD4$$II >>9_OOSSȧ8 }*_ e6 §OOueOF> >-~$4>|(<=π 6/5\w 7oK. I>>3ς"f 6/>l99|.|.\>>||^o^}>|~T/ BBf|(訪@3@:"E:"ހXzzWHGEFQe{J/ !!9Ι?]93{_)ƘFF7o77ߤᛉomV--ķ(VV[[||mmxvv;+;=%ӯï+ 77^CVSoOb77߄<oo)x-x-Voo x)Fo5/kf x fv2oo``oodGkoToOaፉ7/j-~C!C! ބx٩/X<j-My9 ތx3i>~y3^1kp>\2tRěÛ[` nvso oI%ūyp7q7mjؼ55~}dmm3Z~*x;~ wS,~Z{x{_wӬ}io8zGxGh-^CaMSZ'"w0v쳰Zm=~.bwڝFwiAޅk] IwŻPѝ?NZz3}<]Z7b[ۼ;fwG9G, 葖et.aKF6:}~]hpnl=]l{PK| Bhtq6rl0Ole5=t3lGbW߭yGqGFD&] `tCm(;{Wҡ0 {[uݭqns?y#KƾO,}e'_c'1z~j#0zIzQc?Azb!XދǑ^`B D{>$X~=<Rx_Ry:v/X:ϱgZ:ngOeS=e ;`֧YaϲiiK#=A<g;hgIo9+FسIIoǞcg;琞GһmͿҿ#ǧ-FpHKsIOca%mcLyb>"iH)"_1"_o|qvɬ^`t$Wy!_1^hO`/$=^HZrG/0z`/$؋HO=R%/t %p\^L:O`|1rxX^atҁ2_12wz%D쥤{_1 ^^$쥤,^`L=>__1:{~ǘ~ *55S_"دyӯ^noo(x x Ư&&񛼂t`Ek}߆&~~[ ҁ=Duw$Q;;w{I;;+bF$^ҁ .._H:]]ww˺KZ"GN;%c%{{7{ټX1'" n{ؗyoxo1ؽ/s//_N: '{IK_I:= *ґ6[}5#l>>ٓ%}ub#6(˜>nI 5FCؽ}=ǧ-->>+}I}'{{IO36"{v/Cz=?9[:t\pa  %>>> >039ppf?fTﯷF##"cퟲEf=?D!ٟcO aE>G/XXcczg㈏S;z0zb/$''c~7OO$>>ѯG|X1}|[|2|'瓖ѧ=t §*.tͧynqyþtgg׏aϵb FsIOľ?`HK_F?17{aϱLLñ琖A>0$I,Vcޏ=5>~X{}}gugsEzOewc?Gw3-FسHO=-6\{,!YXK>mF~ss~IKE5왖'20zh"L[/?B\/۟E^_gŸ_?eKp=҉?cKq=ϱǓ-2k]nlѤ^]a\Q籕FIz[UF/Az[F/~R{k^= {k^}5l؋{ݤ׳v?`߄T| "oD>u|.L>w"_7K^U|I>)_ sl<'πsl+u/gF~_+[/%CNAXP~=꾶uiyEOg OyQQ\k&|r=*Oi׵igG.ߺ6S F4)j -M_Y7yֺc4G |ޫԽǏl6CG+6ko=K"^)kBThD`.hj?+y{lZJ:BDW o׵C;K1Z,Ԣxɫg+\+wuebUq;D{@!jGD疬]Di!m8m?W{5}#'jLjp{ƌu7m,|nFv}ngg;;ڳNy=W7=1=S{v{Vx~tolruD=)x w']Iw7IV<7=CrZ8NHBzEDtf轇^ECJP, "Xzk TĂBo >=쐙?W $;T3yV?e8?[r['WD3/"czj=kl^4X+/4k,yB]ԗ,S}K0B#Tܖ:S|cj2B: +u&>BԩbC}=w?0N[GH܇:^`j!s?JGPPLj@уOhP`Gl j!*+ P>k25L}k+Z#A.5679:c5Bl.OG4pտ>IhGo׷7hj D PM1^?nijrUvL;jߠ3\j?d촄P]0RGzW2.]]Ϡ9 cΣN{4||O$bc*ԾAIS<}\<d|5վAo̓|Ql%bbxOqA7y 3Y!! ? W}1S+A!??Gjߠ|1cc~ c.V8A~šJ'j`{|UI"??? W1R{ ^V(%/Q33gg4,,YY ??G~ΚNj`^j`"G9<++WW,2hOx y AA F^ ^M/7菹zWW'x~.A^^C/_J~)R'PuyMxM~(ԾAE^ ^\>_m' os|ׁOuu5\`E-=kvP=1ϢF#‹ N aE-ݠFFu7Bt<:;]Y4!oW}^#"_ag osuFS;K4%o o\~-ԾA[EG"˛ٗfએkPvUvM c.^ڌcv] a.^I7LZ@_C-gPap'}=D4'oo^n?e--~hi-[[KVVK=55yk<_V}>ې> mmUF;hG}@WB.tV\} Sŵ=:u==ѣj`1ʎ|jC>>1> bΧOq88qq> `B''xdssezoOO$yv#ϳ'Q$7y5&'OO9ss^%Qԇ*B<:қ|)ϵGRgQ. o HjթbyvM cA}^׉}=\}c;VVf7n52*8z)c!zS6>B zD}R@G߅Vg}7Z#Ewb\o}s辎^ep>+{p0(zW#DcI#GܝXQzS#cL GH܁:Yoj!s[tZ}s+xn!>Beͩ3CS bn,~B|"ߧD>ϡu|-Lv"_K^U|I) 2I>yϧ/V+{}XygM޷!߻kvy] Ks/%.ׇ|B }iyo?M(?{}.f~|M\nP^ })~#۸zZQ&JbYgensQ^+[_6ܖ;f=kn Z;.u֫v9@ a?UW[ge2 ͕ϳo0Wg癛/Lyω~8Q N6C1nb ?aIm8Xfs5?ӗ9#G?re1ckJJ OE.__E J?J)S g4s?/_%/5|5|5jj __CFÿE+ ڬk ohZZ-[oj::uu;=p¼@ #5|=|=zz O4g? 4|#|#F2!/s_77iff| |oMN;w JUA '?핂" oh66mm|;|{>;;wwhNN ||=^!ߣ{{j>>}}|?| ??bbxq=.x~ "??k#Rj? ?J~~TÏ{k{qq~~$? ?OPiip ^/!/]^jQ^ /33gg4,,YY ??G~\B"<1xެt+cO`n`ߛ%7=oes=kϽڳ=eQדkBy~lk?fُsѾV<<x\2EISS5j6>9O~?Um4+MPJSuj\=k^J_zj6*~&j٬e[f{`o^vJ_:W4;c:[2c:S6{nQg=h~!~J_>sP氒{`q Z ,u}og:g#;u$1+~E=Ӱp(}=v@m/;g%Կ}+§Ϳ)}cߢ_`SO'ꏱO8~^=by]=cZOT'rO'|{U$? ?Z|~ .ԯ>MmN5J4uo>Z!??*gǩp~Yj+7YΑ[QUr%o>Gm}Y_=۰Qtu,U/Ա\ߎ}:Qu2r_pGSu, ~.ľHۯE5~.¾H=~O''Cx]SeII^[-7cU2<<JM>RrOFWSoyxpqkyC%ԯǾA_<[RS_;F:%GG{M5&o oԟ{%G=1?ySMՔ)\z?y3-%GmGdw%ԿGmmE" Z}==;Z|hR*<F ۧZzhZ[Kmme{--y[݁ގ\z.{;U{yxǷۦ:wK/'.%3U'oD .)UgoL.sUoB.kXu֫]KbRJu#˱ N._zx=k? pu௫4Uy\ c_~SU={¥NWнIZO;}ߢϠ gr^_?~.?:<~-7w@]V/tc}}ӗ/Ի|>>|w:$xf=;/R?/8>>|0|p{w`_CCɇ‡yLJ}>>|8|xe#sԱ}$\߆}:RGGYG{Jߊ}:!շ>|wz b >D> >)}p~=It%_| | _|L=_`<;> .} "|Tɧç;Scπ=`:ǫ%uY+j,,R=5{U=:?oC>z"k|{?S}y[J($?Qo^}ɾ^Q VQ{̨=MeyUltgc?{ӹh~^{^{`vz ^o=sw:y=_-e~6j9^=[3 {쳰7Qgx=*`opz^o=x(/zZ}؟RTx+~5GԯߕcuU{%kmOھ ;_\}jg`di`&leسI|=iڳ=olsl=iϬsg5}]`?Goƾ]mγ.>͞qg?G{F͞s?k?o߷jBϴizO~w~hr.m&[˹T~-f3P˹؃-fsMR7[p-SGP7H-c1ZE'a;Ìr..8Dӌr.:{u Եn3I˹Zؓk=fs5:-碫cOszZEWÞ~~ {r.*LjY`VEx}чv}Gve or.|:FwsOaϧމYok9 _sνR[oMRcs}R[OqR9~=>?as/cgR[oA=0铦s΃37S>E~dQG&? .$P,j#H~.](__"drp9<;:h5ΥWWȯK=9~~*jF~ ~-__'x=ty! ~~&f OB--[pIc;3g?C;;!..]݇R=C/_%i9<{z>//@^^ $//  Gd-`/%.]xx""!((yQx^ ^C{]ܫh^^D/5ryvul//E^ .]!HlKKv>o'r/vT~^V|?nEE//&_ _×//KKɗ—:<ȗ^B^/ \^ /%/Ĉ^22x_7{k1W۩#y V ]^/'/;r۩m__Cn:9W|-߯%_ _W|1o> ğrz[^)}6ooe:wpm"z%-bJ} u -mpk1o~o[.¼:ԅ.foy9.p=*h|ORxU2{0?I]&4>52{K1o>zW,&vS/P#,GR/pjes1?A$l̏;![1G?~яRwA?;YGGvg1G?rW?r7rW8IQ[[|/uwk軩oB7Rma۶J- k`۽je{c^GڥZfoUe`^I}Za偘KYϪ-\D}*޲ĜG=z^-([/1O<k4kwޕzU=^k]ޣԻqz?Ih׹k~_?woU?gc7}ew;F| _}Tj; _ã˷q?ƪCR֭*:Vm2:Ԍhy^Fg!yNOjA~`ūUx_Z1j[k}+X{~kW"Dd|.3I;qJޜQ/F;'#Cu2F|%Z0޷_?GoΏ<=Z)M+k]^bGPM818I^9c%oߗkkos^IUI+n [ǟ'D~qC;{IU7݁~*V)&>W{~#ϋ?_}l8L )8h/c7Oֈ_!r&?D'""AG io7[Dk3r]-f//Onο9rPۏ`j!vK)9S[#9Rs]1">c9G x9Qs0ON{abJ"* s-L6S9]s1ϠN,a$aI(>œ#H<:^-989AlHLjrrA+%ڜ#hwWr*l7"/l_œ#hrDs襎Q7ߠ ۗoe֣ۜs>%ԃ\'̹/P߁^œ 6=970 rjݩG970rjBAv̅ԡ>Gd8B~DQwpsn`/͹٘WSGK2A\"$PGpsn  EyZ7> Do .B~Effx J~n -xo97yudGGԑ=M s\!Xx,y,<ևǩXGxxxopx<<p~N''}x<< <L O[[߰Wmmۨ Pmm}x <<STO#O9<ۑ@. H~@ww$;;ww;;..]T%u<NOwxww% z~F ͇[p:G:ga\Iٻûww7Da!\I{{pxu{{am90s%dOpA.‡TkaIda{M.ڈ}xx>pgm//y_x_nqdb֞gJ=74a΁L\I 7]oO=巨œ#Z{G.~+p'|,9+C}.b Zx:Xߦ se JPL>>oW݅92s%#\~œsuwœss%u=? qlι\tDKGϧ3%[+!!CCɇM7x00apӍrp7W*G qlTH7WQjE> nGM>B|uO>n:TO1|α`Ib$&ON$5QL"7o+&b2d*qb 4cs+Ua\H}s0/֞B=UHnF=ss1PkoG=*{T>ut0 F`Χ1kT'a ǜG\~,'_-ޅzhPœ3yuK?,a܁y)um.H a! ļZ{o8a9pяq"G?6 ڜS^%|G? sNᲫ7œShp7Cތa[v[U)\?l{9Vv\s ј;zw9ӨcN\s qPNj]hsN!dD479$34ZcGV<=sN!h49SwϫaœSyuxA!̹ W?ѿb?|S}_O:T?;ׯK_U~I?ש_Я ދջzXbwaY{KfT<y[?\3cAxA.w[~ށԻzQ=Z~I?' מ ϧ״u=x^n̟Q/>g_QH0~W|,^;->WGi/7Q-*7_Iڋ~s5kSy_|џɳk%>h/k_׿uh/0_~Y拎m%GmDf/17R'h/:&+?d3EO3rCElhw6{/`n>>='ğݴ9V?_`rsއ9*`9|`riс[1Ab ~߹=996pQ996p#?c|s\XX?w'f :^7{1|I6903oў Sa?hϹ sB:tiip;orŕ3͞sg}x|$kk><""EE~ ~ L~nzU򳘓o o7Fx#y#ч7țM> Lތ_ J~~Շ[[->zbN GȣQ><M 1xǒc}xzOcN xx<H9ÓII7;qm]?%EqwĂEfh3(6f;"C *U" %!$B @H HQz>\gq.Iِ{s=gg!ϢY|s=gg#zzY%N]ټpsƜ^t~=Ә9ig9œNzcY@{G1ֽN@/$?9九E|s*=a~H,=烘R,=Pļz_rӞ^Ga^A}_vVҞnN=Zg9o|z_q^sRP^u޲jyi/yל[wib/#s '^tK%|f3=9nK0;>LbN{==ϋ3=9^\'|VgޞI!?%fK3=-fyV ^RҸ?홞ŜIzpD/Sޞ9̙2O샴ee%A~sˑg A>P+/O^ɪWx39x6+gz s6WW$(T>D^ ut % L^^Y8Sh*z J^^UWWS%k=k^G?sH^^&ׂ"kkK>)ׁ!uu9 >}^{甼y=x=I=s(x}x}!?H!CGDӽ9uӒ77 oo?&a'?QO្ .甼!!yCxÐ~)g??'/ȿ_¿$77&o oү+W_R_ :1CoߐFa yxo oJT77 W}ޜ9n[y x o `ή<% /cΦ>@k[[K>o oMZia;|s6;ɧyVې{=0/{ܿeYCy%o o+ "poo,׃"z;<~jG.ŜYx|מ=[>9A1g":񯷷| s&sx-\>q1$O~?9 ho( C;; io0 zgyzaZg1-œ^">,^ǢǜNnr[އ9M{}YM{;0ӽ^KsZ{8t{{JWȎעzTNz;a}y@{#}ϹO{ˣ|h?whooy ;c,_q <m `-D-ƹI{ɘoPO҆8io9'kCk<UmsaD=]u. gjÝs<_84-$\msb>BTw*̻Ǽf{u|xMCn(^bI]I/*v\ŞbU쐊=GqG;unZx}D ]cqM?wH\{ۨ%:%~g횸'?{bOC:}=)v->{ObwC+^m[nyueN+uz֌2V&s^e6ZCA|=*5x`qF.;xd#/fsK-8n7ܒjv=mZpܮ=u-;QW3[[qܮ u;+ە1wd]s VOu[1GQ3z]s2f;/ۥ1.eGtIRw]8n@_wm'k0ۖ;[18n>:}0$O''|U11 >>|,|ADǑS_3'Xq<`%SG9:'Óɓ > >||OJx>uވ>>%ј'QGx y N>>Ug?V3ԑ}&|&LLE> >KggφϖDK`LρQ_ῒjMss*<>|><}|__HP//R| | _ _J4H ||rr ||$_ _||** o|5|5jj;~9 O | |%_ _)__|=|=zz@A77ooTMMo[S#?=TȾ|3|oo!ߢ[[ɷ·*66mm |;| ߡ;;ww>E +H|7|!ߣ{{*>>}} |?| ~~ "??ýяQGG11??N~~\OOP9:"??OO+>C~~&O,,YY??G~~NϓW ""EED~ ~22eeB~~E¯__Ukk׬ԑ::uu'SdX I~~Soo߂R_Z#{7߁!ң}~*]]G~~O߇Wd`䯙8??TTviSԑ=5<5yjxj TbNii·LO<-<-yZxZOOG]3 ԑ=<yxˆu3<y&{nyvc%AC =}<'<{AiOcW\\1g8nwÜDٟ?讘W ßtIԅ1W ђ& -y5> p (_x"Ő)M%/#פ/_tG#`Esy8 u0'P _q 60qn9ZGԭ}햘㩋b9jSou0:?:~,`ŵ0PY!82 ;'TۦiDEEH]|Koߐ?uI(ԥ7~8nܗA]|vyQؽpܮ'uE]ە0wl]sWꪦewq5Lv-똎Q3mqܮ uFTy=?.^#{6bWQ늝g-v';bZC#^Gϥ}bq.,iI\g+~?m_-~J]1~ux ʯF#N!O* d?ڹQXvFqg ;mXk}ty8nO/A:YE1O{(yMs֟|u.oп}SocC=Βu|/;>?7.D/Tx+y=RX߇UJ^ /u|7eԹ[Az >/v22xY~lv+c_zϻwKb?Nϻ'̂wR;>fn ~)%?-rX3TyZ%' k~g&]NA.7ԯ>󬒟2v9R%?3ErjQ1^^g",>E}ƜTzoMg2ǜP}T'c|k}}~~+zxJ죁>>|\z_tpQ!5||Z5>|0|:5TCȇcCCɇ¥7`"5|Kcjy_ 'O ނ'1U4晴#B|eQGN|mRGåK=jyM!~߫ƚXp駰'Qqҿ~e_5|<\ 5=!GgDĀ~-?CA?ГГG1xדѓz zJ@O5?= -ot􀞁Egg,agg6S{2<<x!SS)~Tx*y*<5ρ˛c_4xy<-пs<NO?\\|)V>.o>O T<<e/0Y!vug33gM*< : 7?:3U٬rs9~ssM)-.oֿ]Jy<< uV}>χ+9.oֿ}:{;>/ַSf7>K38.oֿ}.7b_c>Wkz7 ||U؋zZ_a/Q)^IU'T1Fy_}Mhy~17Gނ7Waqz+>o˛9 51Vmey~Aj>ʛP<+ocިvy {%)oo~zڍϋV취=M%o~D=n^UWPO?)y~/O<&o'kb?n/>_}~_ _;_\jf`di`'l2m7.a{olo흯fm]گs~fWz/쟓K{fo7j~~~M~?jn?SZb?F[MraO{3EE?EwNxsEwN?ҵEkJiNĞOIehN^@QejE^EΡׇ\}qZb9}r&ǼEXZ >-r{ӟ.R$˨Sr}n? B]ݾ Z`tsgWR[E=./Z'`>ok{@GW;_cثb=y1>=O {x}}.w3R[I= {u=}ֻO%? ?x>?d /Is zXOx]KF=.wiEֻRe\bYׅ׍EM u_ "xCxCy#xޘ1qooBv~7\sKý))yS] ތYooN< oo[[s|ʴ׭[[E#=lކ |ޖ-mǑOy<<<ۙNKý==y{tP`=g`Pw;ޑ#\&xyfznu]xwSLXt饓ȓI{}~1ZaP׏>a= SO}fI%ևPO񆺧j#x# +=A7..1!7p&߭<݇O(ƛfKg{3ޏ\9vn'/K -H>>oL=|| =>|0|F1!p}(|(PtLF> .;-fN>.!;&U NNΏNzI#G¥C\QfE> ;c .zGKwŞ3U!Nž=X3I% p{zyH#uzǓKyzzB@ߏ?@]B_?~N?~(''h#Gzzۜ~h@?_OFO))=lSzZ}===gg8= -wwaQg|6|6l:ܓd3}O!O&S>.w 7Q{<< O+ υ3Fpgi{.p{]Lu<<E/0=.Lx&y&y>_ثwzIr<{%uOyW A zzO+c}Wz%JSH]D2=?]Hm厯6=^N{((1^kjnuf^Wa7bn7n"]t>ݺ]tuS-wͰ: -wͱsތ9NoA]tKlEtz>/]t똾Goen=wtWpsje $ nz98a2"Xgp8y|fu Ɓh2BBDPrWBݖ]=]ps}W?Σz. [M=]8/R%W\t \ ŬЯM?󘞓<կy^{q"z.Q'khuUԵu~-ǙKyU]3PםԵL~zOXe$5ߧf>\UjX9_5=̚P]̮T}?6TK=C}OIZPݟ_jEͧG5ՌsQ55quݲo]OVn߶|Oëg@@xq{ CnYmv+~ߛ!zj׭6zJ0߷̏WVsUlJf#L7{t1 q,QKC&G *'(OmRݺo7\ՊFx8*2ŋ'⃋7G O#O$y31nDs1nDֳ 1n RL!<4!ލHEz }%fލHFz}-fލHDz}#ލGz}+ލEo߉w#bz4 igE"eY݈l{t r;Ca(Cv'q݈6G-ލhE{}bswT^yxuDy9६F^aE1>uAQDza8J֕d}d7\>A^ɺ _( 0y>GD>a~Df4<? ׻װ E6݇+rF\>#e]y&S^%|Tż ^e ֧"c8 ׻Ӑױ<իE݇XY3U*0xSp0y=ϖ)T˼Vl`=, Z^$S=zxoy\>FzxoIȼ׻s7OD:4?׻s7k~͛E53o^,@p^md3g3=x|x~(0/xBx!Bx.I>Cd=`à w"W{{1eD8^ļ^e?e݇ȕ+Or>>x2,J{?x?L*f^ /%%p੬px)y)ԃ݇ȕ+Osz ^Ƽ ^ft֧9/3H>LEd])p;|"0u٬Or@@7sXKd.݇ ȕxy4 M|9ܐw"WcA9Yg S$0 uEt/݇aȕ7ËY,}p?-<݈s.Ѕ_ƺ.Kb` a>>\}(|(p[ ]}|ap[x1\.̇Çwۍr>`>>ah$]NcK yf>{l;|Ec<ţh,|,64NNq|Zoa=3=y9&0=iLOƓiDO랂{ _D3nBG)7L> }K>ۥA׻ }.\>O^G\|.}ލ ElZ[_إ_w#9藻+ЯpWkJ~ލKЗ&[]BTW֝RҐ>˘//s6__|9|_׻7WW2_)7LF^z E^zKNza0լNKzaլ+/a}+ލhFoF֯?݈W݈s-z7M@O5ߨfԜzYߤȺx-T]OWi?9kַbs#{A[8@>xW })藑'\U@_l.yj֟E ~7EoCcigsO!7wE?ԟE?.qE~Dn\ eqAcsO8梃'qE-l.1V[߃X }E;~|}g;XSw8_65r!o;m=BdAX̃6 ?cslnG0w~pH?#m6|9>p=|9cVǑcM'zry/zx=W!ǚ!$rFO"Ǚ5\=W#ǙwRx=Wlz:{Q٬oz<{Q٬w7)73ra k&~Z3/;| | pA!_"ds}%!go矑} {ޏ3/#ﲹ}>lA~?}6g6Tngs? L@No}|-<] [ofsA0I?J;8UEQuFϙ3* (6P HIhHBzG@W)I %!!$!^as;,w} $!m qnؼ5\ؼMI܄@zCxC #TQL1ݴGi"\}(${Mnڧkgs9溺ht77%:Oyd s]]u,i͈77yКszsxZ x -g]|8I0Y.22s ]uR62s ]\ a'{etq=aU/Dqڛa\9HWJs˵d\z%s):=.=bވ;h]w;w]KGwj/\}KV{EKַc.h]OПO]363V{g9s[ײjz$z&ًv/¯8KĿ5m މx'x'\=cMg7ocֿy-q^3w~:; {#=bEރww%Ճw3fSGĻû`$\lm=j$jz1ZOxO=zO'rx/x/\LUt!93 & '0Wyoc.{>:=c+?|>c, {G1WUE/$~5z_{N|E||XL0_%=|>~x=bBS>XNS0_&-}d 4V烘/d&{{1_"=Zһ>XOw`DZF[1_ڋ|CCm}j/zsV{ѓ1ڋֿed/:#RQW{ё>=U~;J1~{=] x HGkcq=c0瑎zXEaεx\諾sH&zUE|t6gc"zSE'b Mڋyd\墳I/ԦzOE/ƜJzn^E{ɞw=i_3:.?7[~% 3N6\wk9y*3;:9a!w~{rW}cC,|.;kroC>w)@~/cF_۶I4%ߗC~NgAX{yi"rGMM1qV],T>.Ӣk7 yZ Rkt:3:CK|\?;'GWp#;wG-r&Ooׯ?3U\dDu>Sœ|xo>QcϘ~8|4{꾘HKoϚc[8VE>a&'V8VMx'8VC:Èlşw8VCFk''ۼOOacI'px8pGZz3WGTpq{$>݃GpGã=x >,cc=xœ33+zxҁ}|YY<O<g8gU? =lҁ=H<IēI|k||_޴3HxzEEټ?b./ KK<߃  <ggn1 ^D^ċ^B%RR^/1H,,ss<}~H??cj8?{ ü#IKop s$i_/8VAZpcb OIwn#b'-80OutOI8I_5q53p57qa>KZϡu(i|CH74_@`1/_hҍ͗(`I5e+M}uS#pny8·XP-W[aL*cnc2>71'`Ci8VL)x/?܃ǦɻXw8w돏垍UrYu]r{.厷܃rPc3.?忟|l$V~~ j؄Jqz+!Ο۔rWN'w|,_^Oʟ e]~}_5K~ݗ߻Ϗ>a? *?i 3`#(1:Fhf<. UJ7ډ(D8Fvǫ Ũ,93joQI5_?C:F@u!hq}EdtIOGeHu (KEߞ*2qoGü\"i~;\s"ݥ}1Q|m uW2y"x<ϯg8<O<o3}5\yekooC,u_ے#˶>ۑ3 yx(;u_<<B1Px(y(<ԧwx<< fppxG##j;I 4NN 33ygxgGG <M 6x y >|0!!n-r n rnmrn$pi.wx<< ellxv΁s <K 5 >||kk5>kZN>>ܫwqA>>GG4:xyGGm>>Yccȑ $SYu!>>Y3rOO G|z? 4En#u_~اOO$h''dd^OO!oGG#>>|*|OO#}Fvtt8j?J(QA>x+τ}En%g:OE> >+`lφ}An)g;OC>>_#sbσ#'Zyx>|B>furU[p 9H>nzzxB// _}Oɿ@~ xW ziQn$owES3pui;ԟEvW6|KįmuOi[ԟG-o:|MD ߤ?ep&ȯQ?|ſz߇woPW:n^!ݦ} +7=|O@nB_Wkj} b7UG_؃|ס} ^@>/"7} ^B>{wM⢭7l~E\>>D;_;'SK|d} ٻI[ : ?c?o7`5Gf|qVsj\͞yr5쮚OT36r|ϫnY]8&yP_[~gu{A=f)< TsjUW5۩ՌPիNj>nyVYv_VcL~|R^JiN~9>ϑsx n['?o*@~~hN~~|__$h߿ iN~5//_?X4' uw_//OskRwuȇ~~*_hN~!͓uua DorxOA~~#`)oiNu~ NsG'"Q߁!7z]]ȡ9G xy<>ۑ3 yx(\4'8x7!xCC>ea'x<<wHHxww"d;;x<< ehhxcc1 %P]9-ȯP]]ɻ»x<<gzN~++{wxw'xxO O'd"<<h=={{x<< dddxSS)}z/x/^^ޛ7!c}}x*<<_ux?x?~~^}'oi44x πgx&<<i@@>> |0|0`| 6!!CC ܂[2p. ܆66p?I.]p 2,xy<쀽́s <K 5>|$|u> >||O?9>| |9MǨ+xx>>||O?zN~#Q9>}"|"DDD> >''OO<| 䑏R=#"䑏PS4'|F> {G> QGsS33guO~rL_||> >||V"gZԕ99ss |.\ɯA>H]y%DɯF>@ݿχ'׽|4' y?u^';J__@{R+9@o=|(927+El$o{EB9{T\?u>}1\/A~z?*7OR?"uw_Q-/PW>̧?s_\Cy×Z|)|ÇS_zNyt:Ȼ\zN~>nRr l]ԕO>WROGE=yB_G_"owz~]F~ף9!:t=Go!?@~7mR}*[]},}G&6I=Gz|Zlz>y=< G^G@>+J=G_z|NzyX)}) erX.}92rX*}rX,} "rhz~r:[K=G?y.r)\z[ XѨYD5f\%Wj\x9h5Ռ;z\=ߠ}~cV1Rפ>k~> uY=ί_?yBS@5שf_̯{Uj>PX9 \z[>MϳRwcZzpC|R#d1v.D$zZKV7VGg|l>2 +L.[}gQޒ޵g;|ϛV넕вr\gwEW7 l**qv>ŽY8J.yC䞯qKg?WG5"߉֧"[|6&?hb4LL(UgSZN-]k-HX8[%( ;*0*A5N+DU `Ldq BTH@h|O2{O/ﶀ>uWa\}ouޣZ'WP~hue0/$P'z(xP-"{XoԚ^MCO^{=ƗS؜_z3yֶ13tsGc0]{X_~KudeAV\>Aly!k =3.Af\"L Ub{c&>ag'lx}^0~y(0۹^W0^භ.Fb{ܜ=E'[c[{<彦" {X;du}b.!WgŇFį a;5z4b{ZOa4~,VG-J uлM0(1؜ʶX=kږxـe_˝ab{ݓ3a(yy4SIlyoOpuԝn4IlyԳ.~/OUG#^u(+~*J$(v3cNf@{Ėdn~͙c2ĮFlyL8]sS|T.f,b}V]M}baĖze{$ÉGg{[{/j{X0WNb{3s^O&`Rx^s`=+o5b{o)ú9O_[ޫ PuAa$6[: -7zχRTYTE}>5ׇj]>b %L^[\{XU.yĖR.WߔQ¼{X/W MĖNTa}P aGlyo\ǵ焹@} =w v s #~{X'6<9@g|.sږf4a} W{DlydiúXpV4#9Vnx`0q+b9J^-̹f\5z$֣7QZZ=DDk#Ė~1ua,R+.0?G~~H=J?Dlyo=YsY%}U-|~{r[CĖF1{X7nIw=D F;^ct=}x'QK|Al='N7*w-Ma!C3-8>K &Wć[c| =O -MO6櫉cfC b{W#s#U[[]ևiϼa#wN0O"\NlyoSH{XwHjɣĖ.Ipk^j0'6<<5J*koj&W-al&}ܺ.،CZO%q>z{ȶ#32cxUTx%Ck^ -̧--i~kLÚ$hv =gA{86ۀzq(bߒ@lyl֟g;G/eĖ2{XsuĖ&{X/]]^S-x~s[C߹ϰ\O{ϋMlyol~b{X7曢 '3Ax)#vW-u* ~9XUĖ~RgŇa{k } g -}SX5 x?_y8218*qE1IlyoEUܓx'[ֱE[}Q R=o-5{6xKӉ--.R!r\Tj!y$> >fkR{XYG2;^F9~jFUU-mVc*n_)*8彫* GlyN 40V Ufk[ب~k'hvX>6^$ws8~ra͸Հi'ޝv'{XsS'.f}&E: cr|B'ݞF{񑳒^p{X_;*8&̑f8_+[4֧#_&F?Flyww{X_ԬK׻d {X?e=-̾fW֧"?f?b{wj:< xPӈy?@~nTލ[k~nx6ڇ،z+!6,}>u6Oy]L4[ޅɬ =pC:~2GlW/ ~N ֎@b{7Xú{~s6%2(;ޤxsUߜf,Ntbk ]]3j&(EӂU*l#9[ljR{FKjk44[-v {Xwf5h;- V:7sV9ׇ&s}Xonq›ݧh7€:WG[޻b~32Ϲ{Cwf =Cy`v~tWf9h1=^ږ俉~KSJF$Zی(]֡`cĖ\թQu5 k2Ei=VR߫BR[^+ʿ&{8mr{uSo-?S曶rmonDdc@pb  >AC:.tifbnkSN />mDnnmkSN />PNG  IHDRcƄgAMAzTXtDataTime7x345254 -tEXtAuthor1992 ACCUSOFT INC, ALL RIGHTS RESERVED4F IDATx,MmY5oε>{D QI (k і(S4vE=^=g? IÆoЛ[ 5Fr&mZBȰI-!pNM$X[*G@9i'*!3btS:RޣZagm%7"\rH4pJARBh&Ffp]J:\]J̑D .pwhM┴4BwM -|V+1|vZԭF(2'l"ݭ,b&AEDJNE}$Q48F]Y󪉴!$Dq\#;H n .j G3%GSic %/HHtoɵh&)4P $ĒՐԒq7C-(YZQ vK$uЌd)M% *(/U\6: pEsx3\US {2<.9=ڏ=+Z;[,,QJUAB %^Lm 9Jog5 FiNBU@ "7X{(%ͲKZ|8Xd/TA-'P-IML̒"h=?W<2Ov<"DH.-+h &Cb:[] NYA誖fǁȣ$>v$ŕݳ[%[])6\TB0\9ɹXR޳řsf[]ia$! jRQ;>2DlAX5b8Ai)FyDcܥ&奺,2=5-5U`Wɮ fEK"Bw}CUGT@Ehm0R.Re,\|5*mXvamAi]Prъm%3!)" p5oAܺ{Y`BB`xWZv]HjuA%( D~!b*:f!jv!ՉA(ZAD3/la EE B2}ےJs ae`=ۼz"Ò,rq~,55mWʨj0q @2B#a}$T]Mђi8˻Z }n *)g"!Jq)ûip6r**A֤-hR̋mmQbh+آ-Ġ7%eKjᐔ9$%P1J9 #B%apP6{ "t^"`SRXSQ[u_r^dkřޭmU[h:EJ79 +TX42dyT;8>qNtMF?uQx #F즴OBafAltÈ#LV.nps!əR-↤`n*j6IrR$ME;fW/U k^4#g] z\@,PIq1E2wPKy"jxsYBҩ#ūLAEGIA!!Q{ÉM=z1y-[H'كա@Hɨ`Rl%4wä'n+`PEQ6 ɪ=7bY,$ԒMHS'͙:`hN-jL:R4CtF!dvDŽhsm>% y~$ȕ1$n@Y871JMvYD FֱMBi @iW~ :%{y[J >o+$wj<bBV+OՁ8'(\Vrg)ߟw(QߥҔMEiYQSx}\N-DTw`]ݠ|U$QKF0y D7cMTM${d;LZ\ĥ]D`a-N#a_q=(b/My,b6N*~d .ְ$JرȪb9]DI\Z[pqV֯5*)c!8J>en.P ܝ'WrF[z` b"_kVF.qBYu95w t2'{=H)6(T#I|Tأ4(!ACY[67PtDK,ULRnդEy"vpP#% bD2KC[j0hp28াz$c5ɅGʙY[Ruqߴ'n'-1Jaߌu BYܣGv:-]g24" diQ7s uR^|WV)YRɥ D6I6QbIPXG]EUɌCwj7?#1+ד9 N&2#%D\"ErG\NI 5XkoM}g"Ӡm;B|Cź+W9WD$z{߈*0 -AA~`d{}ԺsHe%GevzU=Hb{N<^%q|`3'eZźju?_ C9bqS_$vWNr{N'k}i77YL^Ā| ^\.i&I1* Bnjѝd#r70Z6~o˒uu;-s>=˴#SY1:TcК%AsˑTeTEt:gI~3-q8|SȲ+ֺoo.dgԓs3,R+x3Zbgƿ1?I؏xYz31]9!_c=gGӐ f:ƣv4uߣnӮ n}Zo-eR# U3Tt0+X9pvL/%] ~ {q[4}[{c$xTzm,*w<A=T%'> {~=eCy:#֨65!Cr,~Pp[Ywukv7/`șU#x.8Li=C{5qn~tBqзIsQT3ĥ^-z}ː| r=֐O9+tQ䢎-r\uFW]?o`ȼ}-9%cUEq"KTxϺ]=M4%џ9N}yV(FxT0J|xrsM6ULKygMup[WI TqO8bd&2Z?ꋎ)mG7MScIkԪ60X8&:꥜rb߂v-r(g-$EO,ݭzR16s4\%-qyED1:My(;M_[G}ޏ=87GIgu.ǂ⻧X} ZY̹`V[WUH|˦%> AD/,:\Gzݼm{.Sy8Ⱦsq]ejݟeܩArK>mk=g/P3友?K%T'd[ EzXh,[)zQ(=X-xݿy :[,MO$B%iUqdP;hy}BiQ88}6g>%~f$bI=~qz#9[`6B-ɧ睎(͙6Z<LjwOlꐯ~n[tx _KuyQQn#Tr|mڻY=곓RL卐ǖ"D$+?0{|%h~ S \ENK ^DLk_iG~J[x Αg#/ʻiI9.ƃTr~deL|4 "$XQ$D;$,jDw4ǷjϱҊpKfНc9xv4>+>M^vE1-E'O[IuA[[?vq[6>C_\8Aޏ/Z׸ut2 %#hfo R&8Q˚'ӕqIj`"UK4&St T‰әa/tbIM@A^fIE]4b0! O [GTdG2P](<PZ\E|26RSrkPECiJw]'GSSx5A|4/7/r!-L.bNU aeXD@G1(⎢IgrLT<.?LԞ9^'')rh9w*&Q [f-&|SCkdЊٜqrhֺLaѤ\lGG Hq(FmåPj I?1vIX]-`NMZZ". ".g3Wb1)\?ڛ)QZ`]3KK&bqbt '|:2ZVє$2.-? nh-IU]LgȒJwmVbȠd!0_u өSNXsK$*5\ #SM$՗PuFnX[ƣ-K!w5uPJet X#0q3MF|2eqyv $O)3kI3x5J[}ns0 FǾyޠD ݬDBEUM.GԚ\[gvC]EAI VZYs柀J栂!ZƇ/{faK{L[q $#Q6{8j(Qg\K2 p!4J] [5RXah Ib}&Č|G ⣈R tbfwX&kGQ8UD |VQ8>ifÈl3[n뛳Q3Q"E6DJ>9V*[4`EQj[ 6'6*Z3[E(?^4oQC,2SSv"U',estgb)wz+iC[kYT;ۣag$P,}>sRϒDuI8WN/_;P]ًW㨆9:zA =Iw_4QMBz1XN|>D!Sg->,쳌|rIR2%lᄐ3a:QrjH0UfKyxwǐă!7q4s~&U~wcd2u,ut(g~9@hKZzGwoYr4/KBs"Jo7q!>WKohf 8Y㌲̵`*#G3UI7hE7¹̴L+=jt]7BHO2̈́-sCj\gAnմH8~XXgcfQCoЍ%B& OS>|012ݖ+Sf~r \OpP+(_&<$R٩5%2)+JUCޭG$QgJG?HjV"uʞ٣O'3˾y9o;CcwL.wė!-u$dqHYXUhs/+t˶vY+_=}[P_薣U>}$/+:ww<}q<﹫ۇW KBY|OeŔdXe7 CIo[%@ \o2 +&--hX8EnQ͛M^ZRE|T vZӵSqdc}[дʢ$,ZkRlmo M#mΛb|/p@М $qJ6QDRe#޺/_}ZqOG,/㱼i>_*nں̓{3#-"!tw%=&%综hgĬrT/)ϮZCVH8A#ErAZUTamyz6o$[%5?6\ySekAkHJsuK@TxڜrH,Ic͊ՃѷT?b]nNyIPꞭzB!!V{b .YlSA^XkZ蔯>8$CGqίuy]ߏNmKi!g L+8/ ֺ8[HHG/6bNA&k&4$uIR|RsָOv3u s4,Tw4+Rd#sҝJ?+j( rzlwX y=Xh# 4svh(C(J$LA}''X$ֱ>(_G\iBF'|HeqQ0&cIDO|mrw*JQJV*ᮑ\MӞWqe?蒑g T|Jg Oie9$xPrR01`T9x˩gs,F w[\OoԸ0ⱐU-X=?E^mLy*A!ݷLH~HY/c >sDZ~E'EcT޿#q2o,ʘesAf  _gL$ĠN}!䱿_UNmWjƣFo_k2'<5Ufe-z[ql^Wڙ*o8*Bc5xLpkC}|[|Уn F7>=.G9Z-)?v@z[Yg{tku%} W]8iW60U6+|D>[3X4@.yXx\2/R/@;#Qa^T~PopZznzr~NK-~w+M˘{~A~j}3Ptқ,"/z)B\֍uLd"!EDZ)gEJw`PA݄6j@(6 IDATZڷhP;MLR#8VeJR"xa|D~ObkV,"S<QQS(A"]U6h+ w@jiXħ'sljx=LLxڎ?yeg~Y<\5LoAg%0ypT~2n?`'ׅR M˂z4Dzt.bame )͚}ѹ87U".=B D{7k1Z;Qv3>: r[}ɷp{Ss`.oz1tѷ"q?{ W*gT#_O 8×YX:M8 g%Y z>{HR wxXRA YR'cɌY60\ښ]șg",Q[/ ]}/9U)5~cA')|`8xu]gc!}<%T@n˹`<=YLv֮l=jK2cKBk^%G]f^@3t0LͩfE2v@.(ԣBQL>D v h)lZ>{.J"UYAAc,c`e7(J,uŽgœ]ɧ]B7.@Z9Ibd98ͫe}Hwkcw11/K~-#KLnh9h1Z;18M=V58yoۚ W-*N68֧Zu˳~|lY"!` #! Ȑ- 2d F "Bru3n{?Ow-< 7#қLsIOءŦ$ ȳKfjp8|EL5 BWγ K5ģBB$[1(SGRp9%ԅƈ ^-}G3W!\"H Eʚv^Jˆ&od1ʺ֩{$2*Օ9yk+E@'Sn07dvٓZ]MCTu㵳d"$!c4|UMK%7N%mek P܉#:=Īh.;v\ EԸZV')7i= J9VE6-t5dj Tt@a12J{<NT5ݷLkpq%Mf1XNi ! 59[}*S,i~U=ル! e%#J#^\u_UFik0'%GQC$Y7jޒ l ǹoaj(InB9qY\\e̠5h7cҍI9E*zXEE! `"|`QY%$!gj;Ț"G2{y;TY, .Hnh3(%ddTԓA$bzSea86#AT&o*Fgnޞwdd>=*iRAEpr6تpT(I\lk` UՋ=sJ gjawj(40%Gqeʥ}S)T3&]+2.`XrTj)U7}_!K5r;RT8"xZFtpvITT%Hެ! jKQELzZЕ[g=4O*81G_z?E/!5FT kts:Q(lXZd%E?V ׶P½l&';a$GH[13+9Cӫ[n cőh==; @YΛ][nh-:˲Wu;e䡺n,jRVݐ~>8,emn<+sêmZ&YiPMu4Y_JIvym_ӛ~ESU(m8QQʩl4.pWz,Tb+NOt̐V|u*E;+4x-̓;6C<ɹ 1΍Sd12ZQђB!9"&H}aª_ ׬D2-q(#WkEId{U>)5#BQ̇;d*r8%{ ]OHd[AQmWEhd9P:' vGA3%p1Ywo=lSiR a9xk=[{4tK`tٍ"撸]<d;IO޲'~]B.pBLqAjhƷ)o-^VSzRHCŰ\ssG#۞Y6~ Aԉ`vy+pd;hː^ c5f,_YIWx' ehZ-HTj-]T6%"ȊHkB%\5.l! #VKS%SeN,L;KAe 1g1ث$#V=zQ.Nۋ{ Z2ZW9{wMzQIa zRl|BHR,G)q{5•^ԷXl쭊Qڑ=f1]țSmƧjڌȄ|!Q坮{;%$?!Pt;$Lf%$D89sM.KQ-WM̯oqKk!E͓xstg+fzq*1+ĠI-%u aG>"훊>KvuU <'_(}-sOs6#6P%巸lEk(F gydC:#E5ẨJ"?S=l$kp. HF"FhoS$$Jaәls x;5= h4d\ `ħl;.4:>}տz_b@Nj{W?^{ӌlrS'?T?ͨ(".v5(0p_2mG_ D]6KjA()4A=P3 zeN;Y;>>yWߋ HY3a+ÂJ !׿Tvah| `@:: dTOU__ڌo_Ǐ7/t)/~ٷ_ԧg~G+ ח/>Dos>v_wo6g{|yon{+䠜~qRwgb}>UPW+|:-KLv^]b6H3oƭS A!EG44c`:T悫!-A']Z:+p>GR+PSI ߜ?{ Ϗwxko~y+~uh}~`? ~˗~j+OӯT/՟vo_~׮_E Nw:'N<x2o:O+#pxWǞOVoqr߿/s4ZVzIȥm%7Te^R/n;+MSe$؝M8/ٔK(F${#BAq:u1߳vB%!MI(weEbuKדc75 wԢApxk3b{ x{+&bIv/c=a:ϑVѪ=Cь=ĥ2hѓKvcʦxx`Q;frjϒn&j|Jc?(}+&L>-ǿ~C&yOՏ aŞLEZX,꽰VhY()(aMl#K=ik0*Y5riD6IՂ%>s*2dz8HO&>K{2J`3@mef F%-7a_IԨ[e&T} A z$$$gn1jOS[,E:%t6o;upyPӚ5e=՚)#p+W^D(XJ]2f#CQaCHw]+4Xz|iT rN[f^2oU@5Jz1%x ,?~?0}lAT EBhaI4 .niՄ3k) 'Ƞ%TгqD2PC'} F*Liպ1Α q{^o)|R#tC^,rT\jk?kU4՘$0T#PVd EE6TŅ*25р XvMuCsq6,bp] ^,F F9o#9!.%aT"kI Kw e/aa-ufsp`h(s1k[`0|Q4MVwz їBH92MZ8k4L}-L7EUB L Lyh'Qh:(2+hhz&aڬXÒoi$ṕ3" /L(K:y4fޢW Iaj}PH8 0 ^›Ap/HS'(ܐz^Tl6jAbT:hxzNQVtVʚ|i6w&s`y 'lAjJd༵~XʇP̯ NQp^Ͼ=cc>Hm޺!Ό9p QAl(@#-Q +pqJ[$D4\\m3'ڷ} ƖlmMrRI?*)`A! J03{ pM|t ER*Ɯj6,A,LS8&+˥k[JSB[!ĨUHᵏ3i߾ѻ{ $ZrX4:X]f:*0J d#U9W]X) !3,xӬk^[Փѥ2p9#I0h:;k;i&$WsKUIIJ RDRy ,$Y2b{z:8ͣ"DH'۩ZRA&BBu|g)zHf("vGH[6#bHs?_W Kc̻*>]ٽg!!%jWuI4QLh;)[tuTSolkiZ"һ2Ո1߶t 2j aʥj _L,Z&$0Q[$U,92hմZuF(V2(Cj|?^aZFMEiVi25(kH@ aUpZ1i 4(2~y'bxT4TbljKvNj5 RNcu[l>/J\6KSFNЋב=7DsSvu]`ҀQ`sUۉX3q;v Sbʎp_zʬFu ͮfޜ3k>]]ӅNkvLRaUpN9uX$v$J/uL%LA{bhqiu4iɍG(=۳'K\W_B#N+u<`%L'Ogk`õ6m@)19WM5ki7T;z>:)*HJ_ؽ}W^$?TTsKBb^ls$z^p[\53J{3a!́jWg„D' &y͎Q9hT ,4IHkZoEo%4;sh~E؊e>â%m [j魺i ^yPgvScNn6g[JDM$l9?nHJ"iM^.w$e1d+s3vƥX=.2>b3O'Q9Mp\?>•ʖ% KǵF=EʵvF)Hv NS0JUPV^+ Q.ʜq"Y-pupE931&!JL IV > lեj,%xyB$EjMbWSZDFި < \k,勺r.̄0ڮ /i0K%.qu$SȸhWCXez6Dri%lF2j8cGZMj9L#UŃVG* ŽR"ٙI+g(2[Y &6ę@iT\vWIJi}0k0!g8sR˻(r݁2sX7pŲKlX=Xmn?\ܼdD]7׾#ZYVVƼonPawR I,lӂ(A3 ]1t YK=zUtP ՚OeDp򨒆:=>}~S- _9reD25K5;"uC\NB2 srPAhJ~C@_L)([/5Zk1C%IPu.3+.Q-*iSNG?^H^Ŷ}N9̝o@w겉}8=y O}ECÇ H+}7$SG% R/~}Q\i>rq IDATU-aBnM } dEDaP(][<)%Rs!I!$n8")Z )wԭ)*e1]Et#CбɗvG!8y"-W,bn19(7v4۹r}sE3R"es׭m~w\]TcJTd߿1+P#OnE>P^D i|Kq9IvXx` ؔ8z#efrRh.֝mƋP/:xszAx?罩?!39%MDZtIr|XgܽAۈĀf:M˩A /浔Z\$@uhݖ%+sιq)6=&>SCٿӴMLlQz{vԋwYwX]-?񘏪[k}ιr4H6 "r QKYXvAB$N sb"%$c0mk}_U9ǃ`m"@b% * -)]!A8Ų :F<bKJ,jKzd jLCkӥU\&)kfU2EmV6"cPD]TlLs^7 6We)%=8UVnȗǶPTd9:$R&:cy?޹]eY$jDvq4 IJIK#䈨7epkhDkb{9yvO4.ˤjE L8z ,”-T3 E̶aa*15y(W+a8X(a"/uVYOQFJQ=H-$t9%XWzԣhtrY̮3W:kPJ=뵃*U! Q*"%[3X=xE%k|(Z:h4LDUmYrXVu3nΥ"3]BfY5 j#Q%-"D2DfmIz. RD2 Lq65 ?^ &lE6:2&q9%+vf%2!9/+8|e.;M羜I#U99 ,}[ /f081F{yU$4iXZ9U\j\ůM%s \q%N#5]b8$:]EA&*ăJj@'֬0cdɬNF3uX5(]3"qf$MBŮT?9Ѽ  GTIM 2/Wx @3Mi&&ÒG'aۜ\Ѿ|[Y2,M\Q\ՙi@YVQ1ݖ2zyb+IGzEN8i48Z\R^֍4%^s$l+ >Lm;qK8wWyvBjC9GTdfڬ"9Xip'5TM! YSKpHYRgEW(<+,8$%(&ӫAĢ.G?"K  q6Qs  Cf-ޱ%|ࠠm!#jB*Å̒Jdd%9Y|[S أ*۱Ѕ}i%FH=Y%e@fX)_Yg-(˕ ϯ :R|@pM^c"AU$SZެkPPDłKs;`%"8Do8dΊ- œF:*a\LϦwa(L&%]#Ńbr7TݦոzԔaQԡhRĈFQr`|߂cz\p3gGZG_&$]u!qjK.j)ZUB46lxJ m@ a .8Sl݌L']0oI׽Mo_ M^v1L'w92[yx]+lq0vw qNL ` SIl>5:@9`:D&P ĬX7,V.crFVDdcY ƺ6(8j9g[8fu5DŽ"N+)=cEfI.Wem5K9h!ཕ dGmQH\$!F Bi̬?7ZBCm ς4`ʐFJr:\t!'F$GHdLsX1'gg6@0`>efhX4KXg , bD.^e)*VY h &&81L*-"eIOuvtJq^<KD6\G1d14=&X.\/iIKďB6RI(E8/Èޟ-]{[dFp ^^bz!A2jP e"<$`-wst?eJeгAٌ(I`6.0'X,n\<'IE8H '4e6_3˒b^DR0oUIQpnhS %% "1K;d1GdQA~հN s%GV_w~N։۵g{g=z"RkBhjmgIӽm a$<;"RXd%pn E2 LW#/ Be21Z8dY]W/\AAɂU~j.e1#ق!Z!%'MQC䘤`亨Wzt~ȕ4F aL8β /I%e%XV2gU ]J=i7D'IH"ʓt}Psj(*Xla)'Lr βY6;#u_^HVI͸&JeMk SCyl5YмrM%} DBvPI՘V(@4ǵYN)z,ō8ȌsHҴԯ/-43u8'5~EV裖 zccmi4.a3Z)lpS&۴[D[#=10b]X]A:\zf|fbfS ZqcPe\%;s B>X*NBbI%3 'p+zFxhz>[)E 3),ȶ &Z=D6 fC^efme&  "fG)a_J, \ŪeduhYE2"FQfz'm@Bajʄ ׶L(4B3+UL//,F P:m;[;ͣDŽpy.ydp ͨt;<7 F{<:j1;!dHy=)C ȱ%$KD֊$$^ԻO'E, !Ql:dLJ\N2n\ݰ&/7oIE}DN^ 2S`B:[T,SԌa6f*W-!0bgKR Srba~QLn劥ʛ]J.I: ik+MQ4˼>@ HUiyMVN1f+ŵ;k^&g[rJ5 ] ՏVȌKy0I̙6'$+Uת. K.>0Sk28BbU;'dVeC[IB F9#p1<*KO1(ۥY1+S2-siY]qL%''"~ ^*+sQ(>o(?|:O)7{lSdi~ZsI9CɹYo8[{}7?nzR$(e$AFh6RBҊmT,#Lq='%Rs!dD6NTlWg` aS3q$sY܆"iY..bK+K9R0g*OGѓ-1)KnT"'57ΨL +{x5 5‘Y׺\blhm$nO:6[!7E2 53@M=Y9F=s{V+jIո/dYk >>0O.*$RGB!Of}:/ֺ>,LԢ9]ag=1o}$${'M=)B sR*!]㻍prt^G8òEȼ}lQ_#1P\|ZjiuihV UL=|{|Kuxk_W3sv\E+&gYEgcj˽ƫ>I̊Yiպh\{#sM$PjhuC`}>J]\XXKx91s cQG#tK56q7u#Ι':e.Lzbל* ӹV[} 푻%XrM.ȪXb id MR1)_ZĂxSle}~\ܾDCޗiĖ< *EWf7!o`6##%nzw7D1_$ד\uv):&cZ.5D PNJ.-dLUB"!ذ/"A[|^U︊>K7z|<*2a&:̈́esI|ue  ws-h,XN#*vX5vٮ3{;}ڌQ=8` =:GJq\¾t!~OKg)5=m<ԧWҞ-,+0ޝz d@ˡ/5Mg KJu ʖK,24HKܮm2k'S!`,i4n~"#5 -S!bZD*͖'Ua;vq3mPytL2V?m _4u/Ea ]Ln-xk?͒v&_ҧP'}:X\\5t\) s_vqN:c/XV^-x\(bo/Fi97z%yD酪1>ߜ]ھVV'ݎTDB*S0`)qҮ 9?83o3"X"%'q11=n<,U~y/V}K8cwG{~|P/Gώ~؉^TMF_|eX9E^kR䨟VzibvߴܟW:ȭ[%df|+q`%zVO pHEQ y+*VJf!oxK&OM&g%P(%"#lj~,`*[i^!*Z=U3%|.@[%ƹ{pZrN~Z$NsG)bVŬCzrЏ8'tO(? C/z|b "IeN1$ R,qŜ@c͕*g%ysޓL>A($!/r$Q=حQzkw^~Mq4 ԌGMAB=bEMC_9ru3>I)]Q{2qGHk+h}B{kI!MH%!BAogԵ6 7"żhPwE6é'rmǗw1ڙcg#D}-vMqETA yAWv5q8)SY4Iu~{wZ<+1<2&S⸖H `YŽV^pܞ'n:+s#qGq㱠Mka)qf[(M)"N7M_U2/[[fȪWI}QY|I#QSPBh Bl189vlq)m.(L@4O\.cy%]M,unZ:z39VQvޘِp&pwWbDon/R!K> ˞;cSڥZ}_ 2w6QF`[`$<-壺rEf+8vqi". XpnRgL_}یҼyYz5I+KI'KR]C-$Bcr01]&%SDz"YX*hYH! PxA*$l#J1??ʂ QۀuQ}tvb{gG_b K  \0X ШǭYcHwnUF4W:aа_ghBI ૳Z  (_*1 ׳RPʁmp8yrQMR9k^R~S4jME5fs5S\e&׸~;Bx]s?s}On4_q@]?Y'__ cB2JpPZĹ`//l&`I7>~ͧcwVj*9)%\RD:2 LienS;?V= @Ӆ'sEdg9_>}m||cо~zFhw_|#(z8y!(k&OwWWSw??wO'˶?*5|~4{ysd`Oe.?~SGdۗ;r诼KoDrp&ͯ. 8ZRQt)KQF3|Y.E rgQϰg3ΚCb:3S\;(颊?;g}.R_͋i^n_M^z}^߼?_M՗㵍{RW?/رsp,I1²k[}=p>ڿ"Z4屹 rX'~^k47 R+džLXhW+c\ͳQ)#s püaT|cUchHtţ#ؓ8 N_|s g/ o_Gt쟰o.`6e9t, KJb ͡bMs_u-ͽEUG)~-Alցϡ+; =66_y=`o?_}mo 'wF+`/D;;9aڋO7g36-ZjcHn2>!WL wj7_4)vkOӵVl<{*-PU$ @rH\Ԅ,Ixv*"_8vryszAU_UR˖~Ж>]^HN:7X`4S?IO/-(M'&bFɋGL^d,L¶ۺ[i~},ףvO!Ye'dFu$2DH5? qvyW&.vTNI^Bs-PTKؑ ۞ALə}Ytߠh%/"Yr%cҸU%-]Ag:W/N. R'9R{m{yvqw+_ר bKۂ5'㕂< Wd3˷;8o2QԂ/}-Do٘60/yj:ybUckoşFk?3d8o{ھ4REP46_ }HWlO[. >jbعL@i1ע ϯ+Q\m+9%bRY?B7]ذy4{H_E `2+02wI C4KI^O11} o YR0YnR™v&*F6禙G0) } -MT*WXօ! 8Wz2$kE9vF5O@Vg5C#o⤁UIKI$g'fc{|.#O6OY8`iDVaS^0lWo>RoK;6tP(I4imRDSlVWh?5Sl3y]Ǻjۍ>Tya`5 4nitlY,,U,oK [|1t.m׏ݹc\}95APo*4n 6ER RA *!oļYky;qp|=pu)3ߊaߓXu8C=t[-G?IiE4<>ja؃fpT -kkҪS;F /eaA>2 0+Ҏ\N9j2ILƜ ࡫|=Z~g6-K%?{[ N9T$$ SKri˼wسUkh|'`7QKk? u8{u`lQ0Pu$]1|F:T|tC[r+04<n$ E8)6Qax0~-~+Spd(_wβ}u@e=m lI$ܓ~~k=QC;:<`쀭-!_hix@k%=샬p<+|u& E-OiǢwI];cBYG:^KޜOނ:blA-^; 4lLֽvK& CAkvj;h2mEo $r薬2 ږ%ZFә +5W5cõ.v4s0)sfko ;Nrp6\i!3mX}`Y)V*D>@Ӄ >ޓzR]}ϢRkH @]lvld0X<>wG¦L-y!j[zxCsKD< pb60ʲfŷ38+W{ǟ.{%{ZD[:f_ږU "X$x$rbﴼݰtmb aN"h,*;DFx䢭d L oQe 0!^$ժ[MppjΉIpVțCVP-@%KMɘQv}V`qHdH^wUܢ{`7vz]ƃ)a(K9⯴Cg˪Q/`z0$Z> p\ L 6"RBbƤ E2)9) 0B5q; h՝26K1gd1$jV5Y0)ج@r ~C 9}U,\&s@VcBg!6*.Ngr1DŠY  n@ >BUI ֞`@5V~CtU?,`5 Qdت UGbu)+E\ `e{ 5aa8PH 5l "iɹ; 0AV +% Гνw7"r"or^,,ILx E*ANICByϲUpPe6BH7X-mOe6H,abI"qGD[[\$(N.مbȇa es&X>!2XaՐp/fY |%+QwP29jK1D #NɘzGs 5P+%~APwi4N& FI[ 2dToolQ!D)bY%N)`96D0 u32IUS`F[Snb8R@M*dسbpo j$gΎ1V,JXV&`хmhYŰOg|2Gpu=E4&ù´OdgT3+e:yWMFSbArg11kgOpaQTJ6 wPeBA͸ T(:%RӌV |%dTwm<)%b ./%a 7:ĬhHJd-oo'7kx !5!RY,xP[>1 #,@٩Fhu/pYJj3k1aɪ\RlVR ݼā:Q x1v[V 7U7#ya\&.(G&J}6f_&hD% CEydS !+.`@.D`!PHjU@7'|S24(b盏M* "tF(V!'r;W'X"#B՛HЀU(bs+OR:#x39 LwPl3 YUw{s?)%8 oJ6;[)To6 0 %qqqukU do1` mqw_oWs$POI-{#@ *%$ {=4[CFBnv>"W: !GDZЈ]xQW߫-Amx7d d+q 9Zf.&EhOSV[]ovӖV'`AK1Xf_~6k- kx:nܢ 5bOr}Zd͔% 2U:vӒjBrOP Ɩo#dI*^ج%c%Rx8\jIےG!Q*ޤ"GR}lujU s1(0bZma'gbW'ͣhlyf6C)[ @0\JWh$$D:cthlnvZvdBgXz,|_uW7nZƱMˈF9 .4>;%(e%O*{Fe+VKn7Vnٮdp\؂ VnǾU] 94x:]a8mUBA*N#l$YCYe΀ShAچjx_- `9 2{]R`_oatV:Q鷊d>0.ȱ`d-(W+0.C%Cvj NqsøWl|4WYiO5g+)+2%$]G9 F)^8kBYH9=-|P#[u,T)" ܜa ̧uzQaA[0~zߞ"̶qѬN\!|&b (@\3mih|-:]4BcòFgmHb_6$+Oٜ?dʲ@Ⱥj|R^Mg&=7ë&ⱯCx\!'<<ӑ} 'q2i(͠dR-'?n(83ZD[|,C4jO!ZMB`1nR]C`f75]ޫΤ;ޫG7X*W :ςvdխ\@r[ 8}uέcWܚdtĨ Q+Z(qlϏ8GP ~grhW>}!N{ |"ӳ"hٱ#5}  ܣWUe: \LG~Lcwk؊7-K!*/nK?~^2jG4! 6z TH>j  5v%&X k岍G]Р a6$sL*\7}PIϕuU@on$sYJFt$3b }M1`I0^=]?mKV&c-koyĹ"SImR}0%:ww6Jo"L 7*gqKku%}ԆZZxju2xR8o W `TQ]@Grw/ ?Jm}rz S<kM#5.5JykBqk͖?x)޿*fFmu=X1?Za)k=%ӎajgvMwW%>WCQv6T.3J{]c{5 [[ƪq*j;' eHni0Z}Xp=a,F{ S̾TpU " _[~Z[ \[ gs Iݭ+vR ֣#@tr>تoC6J{U6]K~R U J{ح[*i Mt.16>k9oxwLG 8[AqܮL!PZR˭6*? I GtC, 56w~`.$G`&ӻY{lbDX.HXW#XҗG %m׹m0av|?37; \@UIJ.@ >J@6B-HݳBFz֝-D4 _ V^aOn[/[@/Lǂj.V dt PR5P*a1Ou RO(G1"mT`4 GP=Ė ym_Y,VdGm5`>33 qlpĬWc͐/IlDxҏ~'!XIHpޏ$! vUz׿^aPp@ Hq |yRu$ϭY8Le ENkK0\'TLP:6Ey[VRQbLNS [ R0$Mg&aN4u^mʳhF `Bu%ϊ1Js"@grpy'a8`P++yڴ̬9K|A%/3TLP]|U5xʑ__emna r&P4Q3pd%G,-kZ`Tn `q=`w:V'@ EqrPYyMΤ b zLqTEs,+a1p&$Fq mU@HI^UܝS_8BXV {~9d̳!Ͳ%Ӯ+ Ad7@I# za`"VX*EBdsOt#f"Ij_s_7. L')`Xf٬5Vh#k 9\0Hssϊˠ2zjASJB)8 y&öJ`%d%Ģ2Cţ$j \mҮ1*Becc[T* ?q ll8AfcC#8Z*#(asSJ&Ĝ ;a_ ?±twOOp f|65:"t汖yo#~@\S_+p@r{ "ϸse5z^xm-t s. zlh'4S0bs:"uZ[S?n-vۢ^O纟e>~ؕ_T`/L Nj-8BQò~8 (oudτU1M)eK[|[`QI"|U{ N/%$Iˮ M:WKdāMmQm%E01mźnzݘ#1QZof9@d] +D$ )r v-H͠zP2]8l+z*  uF %Pt㱁z 87Í48p[n*Fc_Hrqf=6]-MJ (`_*<%HkP>%{"њAQ*sWfkh+0)ox /LHZp8X(=R2'ׅ' VsbKVHnװ|Gc@(1!_;aZ(J鬅}D1 z)zR8}fH/7@J~Cwl,Y ?lZ8XT@YHڵۢNJu5JԄqyULIǃߞ hDey6/0{"eSh9n9F p)cXP#PeK6JxQY[`6׃L10p2J(m,Yf8nnqZ ʌ:}įLyq ];;f. PoY/enx&5G*"(b` '!j@nq`Jbq, |dI\`Xhf㢗sfE2h'iS Ot9`@`'1,.L!ma=hbZy>?l5 sn4t&M w6 ǪݡvƿgߟXBv̈́sht &A >}許F QֻlK*pYi@Hq6jd?0uu|,7WvDAg@SQ'y{Qt)V6J*ŠSL,NHu!lI l2BF[Pt צvheg7zTb Vw;;(d{;O2_Ď `DQhj'_Vɑ) RVB ÑǿYMr$TV2q*HPqB *_3A 3Aw;7ocT,a``̌59OSzp1?W"}pfh \[y3.B]I6`y#rEp}aE3RHRkB۷1`|y $CZ⽂[ώEC;KSyJ|8<0^ ԴSZb ᑱ4~^U숎/Ct?caPeoLC63I9gߣ!Ф};q^{}`EpUQ=>6@HfZ\aYˊ@靄Cߊ =@*M_0(CCnKvHT^[qbhr('7}8©oݪ #i zqS7۳.&jF**+N镦|y 2ڂF(ݙ{ -:i6;FIE`&V{sj;q2CԊBs ht*.^q@hhA@T=@v'y}M z /U2_oL_' O9||Bj@x>YFbv8&j]֔2@ !$^y~۩ks;|3GP_k-xj~'`!{m75%mkf*m՜h>au,,cE*ZD_mwkz1l#9<qю7{* gW6C2ׇL9*CNy|G7 uH[i C&8ڮd?/Iꢒ1 1E9 chq4Ct|})'hJ&5O:bl,gݤ'g m`!|ܨT?B*Y}Qo mxnH 59WSiIV{ЬFǛ9soXx;nFb\.oV> {ɻLxSSB|3^=C+wT v'-q[{/)T紷zIA|p=ik[ZI M)eaW 3]mY3 b1rw}^?qy]ߵᾝpj`v, kI -ܪ!D"P( @d@7 D%Qәkxavl@,!A?w{NhE -VK3~.x :%jTɐ`+O,bSod\y 0@DWP`NU0v^aSrd YuC%% `ºTj~|lXna -i M`@2-D!K)60X nn;Z#`Do 1EvFۿ qw̏x`^@ q)`_vznqA"%{K>zJ` (A32ď;|Pa©f%y8q@uX%rs` "Y 3˺Jf,`@@#;g_Pnd߿7HjFƎ:2m/ͦ0 vHurџ?#,w7v@Lk. DW% G6b}hke]+8ksJs1ATӡv% /P&I:J&PܝOW 9Aswċहx4F∏MH:A35kr3gjrQ.>uKsyf Jzx|薓cqbB+;RY5HZ~{~?'z= 2V]Dô -G4-K OR'S1< >!mG_gSrjTY3QI0ۮE[/a@'&,lT,08I{& -a _֩1> =Vި)h[@Gi4*s,}̼-~4wį^W_+?B?o'G} ;\/OPtiyG?wW+`sɖۅ2Eog뷷o!!_* KX3Uȱqzs(>]X"=bݜnap%/wTIc1dlp 6t%G(Xr^`KrWے/sIf@u|̴A^0pGzNӗ?0*;zqʆo{bY0QpB 8Jut;[$Q)N_?}?F|uKo_|_'+n__.97M?zUڿ2Úgq7 wx~#]l8{^xH5ABA 6}WFp L\ c3YlJ#d HYVg Jp5E (tcc3Kw\Ц,2^b FOȒ%ПxeE0v}wxfD H1C; HCi GY_?_oS~_~;_\o9WK˝ ^!Ța7@-W10ƏABE* ZK; CM {̀ eYD{'.7<'q4RS@sQ,׊<}v/$2h(eԻijv 'q%=i2fH0, l[9᭜tn0)ܼ7&7N |ptW&p iXF4h|"4pzkl_~۷ F_7;lT.9EN(G КL&T٥K #{z.0%s>PdXb@bl 2= Or,T6 ˝2Mι61OP3cXq-)yfo>H Cr-I(0RrS9˼] uνv_\D8iu!N¯G~/uSqQ"ziڻ3Ad$aIM ^%O e!ԯ|VDw[*3oXגZAZN!|ls"Pxcg!T6@؂.M< IDATٺf,|C~$,MOٷoU`7r{ )JdRh/gEPQ! TF ̭Y$Y϶tX:f ZO .p⊧y0A˜&8eN y1g ~uڞkdQ I;w؎ Q9|#;/9eu8I N'EU)>~,k^D ޚ_]}jop6K"SJ'1G~@ k>FHhYxov{#3Lwڢ޿non/8f[ǣ;6hz AoVm%&|xXEhB}ۊ[/M6N/]ӗ>^{x%\0wp'}#ˠl(3Շ?oTz F y?7L^j.cu]ԤD oY{rkD9\u|lɊ[!ս48zծOg+&l|17 FʺمJ-6>䍹g ΀wU-`7 7+1|=nz{*7jTˍ`'Q6@xnKpvk!?tKer=OLX|ָщmw.T|Sܾ8jLat,tM%IRH 'VW}U9Td4:nԮ)vC]Pf6f}:Z)xϧjĵ(j$nHhk5̰}`wǴP!<,22/c9 'nJ%y!H9p4 u צ0ytگz֯]1J^ZpHk&Z4˪4~=C #s+5B7~lcGr(a^TDY%ANR[d>j]&X~T?~c?v [^ ׎[=8(m2PԹg2r5_wK,T nn!R͓K`s%㋙|I`qڟ}ߞW;Tm(8fg F1$׽ [+ö꼼)9-o [w~ܣuq:ȶq/W,P:<kjLQ9(sWfӿ㷿pg†O'n b<49uewٝĂh0gT㰞l%VU96*✋so~p>{ \H uݚ^.CZjOxC0$AVplT~a>β15Ā*,h\em͟=R|U{UחuXݏj/XWHv/p/yi$x6#pQQ>߽U? <-į.=q9i ͞R֎A[P8iyr}k+i`[ m9bRLrh)czZ5ox qXA#+ jM9wċk[4$s&LWʑ!LE yH+XRr: kZ*+0=`mZpYՊC`ۊyU^ LdM!}Im*A(3_7 1]{ "ioUjpڎ$Dl+}{ x73m2E88L-",SFke:668>$.W#Cj,h.'u LP,5@b[ cFY"I1F% RmHق FHuKH$ZP9mfmϖ,Мːg ^ MjM#KfnYkl B¡gҩF % !xH ;Dͻ9.K/ro4mU&f\&=o1C1@B$b9/tZ gbI@cHY^/sXڄ-0 'c*9"4?&*;s΀P .WT'VpfzA+7C"/Ndž!@DfqyꭳDdDEP(kf0xfHP !h x5wd"?&Wq OvD8@=!EI~_~0 6+}€P`.Iq'҆N!.Q+*0#0.d% j0 tF#!9tcR̽DHAѶ9oB#{Rd@is:mUpWL0Wۇ- %A#@ P `I z^37s]CsAĘhIY=Hw-M)>iTZYM( Z|OĴ9\3|r!iy[@\znhWqeuS 4 ^\H7_)6S@7P PY;׀mfV `yܰ\nvs̵Fh`~F65hN*'O+KB7˓s]\MWoxx"qjo~N"]W{$ hl2Sb"Br?';- [9;f4WboJ*=x8!#G|l`m3< Ra xhtȊk%JM`Z.m'h$6+&_hsp{5>Ons> :!Kb.-ku#;,T1mglPrQy"g}̔YzL6&"% vAmd6U#@N_TF(^qP!T]x|KPHgTr vY`N0`e*+VC2J^|eX{#0sFr"R3:ɼ<&eL,o9̟m 9zYDG-!=_>32BS]ā٠tp+kF6`N@wÙ- F56*I&2>jFk\^LXNd*_\\=Ё"V#p,}45hރ/ebYW )"m^) Pg߰vzL0BYPP>O[E9^X3%

F{Wz6D \u e@ukOl#YWNXB5C;ĕh]Hu@'/1a1)s3b"q=-[z"r m5H_N O:ی^rjq]izC_ŌOkEŞ_A_b'q`͐Ӿq^İ]5 .~x>b۸P"JVJKϖ'E Թ>[o%m@ ~ቆh aM8䜳í7Dɤ[ d>`Ͻ~}_/B]&udjJ혆huquZɷd}S9>){R+!hwv ݋0v?߹$-ԴzmP'9;(8c5J+_͜_؄8f"Z9# P6 &5 P Y- >$Decjy T,}䗤SQ aL\!np_pt"urEͣ@eg{cs RrmZā4 `'-6l-ݷE19u*'*= M^`<8n,CѴ,ri8ffD!IF*^aY_G vh@$ÙlOrd&kd\u=R heDnΠ+ײْ ߨhTyT"K` >5pfRO\DV zc6=/-\PׂayX^- (|PRTI2Sض?Lۛ sm">I٘_M.Ao;>A8j^kV"1p%V&(ױsNrG={ID1yK Xhk&zLyiU'̈́"qTA>JpxҮVN37IF19>$Aᒟmkr Rfx>އ߇a`V8+?s6g}zyZjL{,YV/v4m( jM?mo3[|HhWx4',XU58=.s]pPbЄjF0 kh]w P9+r̭q:EȨ/nA9`F@K'4Y^W!$׎<0 pHdDք'T.UYrqR>Z[}˖U큗`#Ί_][{[ ^V J,!tsq̲geʥz3o)q p|pJY5x3n|t~eZJN/[  ȟ;%\fLvmJ3E? TVѾTmS2pjVS-3 >$HJ)aGMK: gBP8JZb=tvc1}!깊T* eq ޵z!< *-`KyBءd0XmOj\@>!i g<0b8hO\$bG#WQg#}@3v[Y}-X '!\Jk1GRsEpH4<7xOoC~3$fPJ_]F]h4NY0J%; HZ`MR+ Vbf: ;'!05(n l+4:*$R>6;j:;%r'!h5`!#6 3o(NWamő&% llL`YyO [D~/X8`PjIPWT!a.%L+˓9aOb+ + ^e Gdy WX,1 VI$RXj59J"_S"ZS"\  l,tEULr|,!nԹ,fs f HIJERmgbBt^1w`B:`N#mΊ*K 1B]-Lq; PP8F5L ג4ݽZ}u0X}PlE? *UJtLUa<Rҕ.~D( pxP5=Kw<3_Z .a) *a,  0C2 V聤1jJIiza-đp/G| u+AڴRON8*-& ]SuaR@ !' ^P[X_='Πek; 9^P0?}fq2Gb%GZB{Z glቃX"*#=Z;;g%BW_X"DKqT[QThSg%+TwF~) nkTd 9rX^Ȅ%G[|T $a2Ah]3'DbӵCCv^ՍP,p6Yr;IYaP'":/ҋ?ԡ/{r{7p)eR=c;O\%%l~4`q f#tJa x‡т#\ IfFgƹ!:$2z2!w/BnɎ=[5S'- +,YV_ Yb/ ѨT umOh2rAl"8(Xq<b20_!%5}/Lc)=YeXdV7XG.Oz-DùEͩ^i(r |i~mI誸x5k}Հȵ@W_9K,)ʞmM_w_bpjIK esrq~-ҫ:)0۸cӉ6_]ǸϚeP\ ;x! LMW5dUCcl[.G;#8].KStofd} 䙴w99'n-@ FtICș/XZGC6yq[?y!U2CFxfԧz]I ^,%[޸5ehD0s j"gvd1ei\gȻkmKPF}oJZ!)=8xf*;\XzYz3 |= vusƤE@ހ驟5+r9`C%~x2&KhkBg{pFPAuL017mYS4 O$-FGBUzܪ%F۹h|@ٺ.|֦!;ةT}XdV堓ھLX Òp@Wx/=k+ {&"N±Cra !T/vI~%gEKh3نVA7Xj֖k M\G ) jP &|4d+gUPflPRI}5@ =Z!V+9T_Yڼm݅YkYq(?P,d44lKQ*$n9Q cLy\TE,KY,D]dlh: Ho&CBY/\Zf0†imk)YOVg ^i(ҥe Y]Bc_bI neKVXKCma&6lxo(//{UY/Ӷ^ӹvК(CS1W9.OD&4JĀy`X}!2 S4@)XA m-hElCҳ x򆔁KsR,hxiNh1-tu5 `= >`XkƖK ~PJcqqJ8 %* !}G\'\iBZ{ϣ;.D X`AbT逐 Bc H , -pb@ŤlO( k1oH9kDs%|sǞ0PcYOL ,i$6p6ףI@<W֨@@L CE< ҵg{8K3 APlI:&̀kzymh.ZsaB:] tg*0A8cqK"^~d2uS :?N.@ӫKtmTz̈́mf[뇝."PN%,fLLa R3pij, ۤQ}pN º pRvrU4/ٓ娜m`dHc k27SOU:e݆{YJfz! $t]B?">XRVԉZvQ:JZxwrk;S?} ~ ☙Lb<*>vS[ vm㓯?1^ O dJ/yD@ZD@( 2!% 1̱m$gX˒pB 3ӹOFEl$Jvq6!!G&4j"u|-1Ri2%#n`V]S!2p7^&l{Y3YՆR(ېT:}C_QX"+/ Ɏ~p'à|Cέګs&t[K;wMB^8ud}n0"1A3<щ !ݲBmع3:p8 L&^re'67?O__վ_6||2ZPퟞ/0i| ھ|ԇ2_Ţ11OnGR)M'@ Q2% $B|ԗS߰9;6 Y8DQM!:H|73>f|1 U eDCJw*+aeu(ɈI.3Ȉ]YZ'H@Ǒ0 ZMު^#Ʃoρn\x۪:"&͗__|+߾J,fYmpvrX>r^["$WP@Yl  F7C|b'se縸re7*ZEX=5c9xH 5L6 s۲\bZNWsd6G=A7wNj2`=A'-j_*=tv+OՇ|)ܾk` 5@g8_r y^K#o,%n֞۲Smo܎~b{ \rkӣli[}k Մ ωmŎNۻݎ~Nj?ᣅd^~6d:ne.%Sw?<n{ e7 ֳ]C }֬.M*R좁F6A(g$≰9;̻[>藛z) %mxMVFR`p%#:#A3ئ! /|#$<(Ga>REDVle'=O` ',t8SG yAcs IxF'wRy=OzX-<ν'VjlP|l~h ́MHN: (pbљͫ6X K9vLR(xLy2([ Ʈ^V~ V!z#"3 ^~ts_"Zu'!^ 6FM :2+,̖?=CGQͽ$8K E2 i-sӣb8߇>^"p]o I# | d"i WI [4&D%ꂛ@|$ L𓋓a5P 1V gN c0x lq$f =)O&+&O*! )y8+0&G6+߮X;+Հ-hB @WxtFGv.[Xd:~Ј^2:0 Aɡ)"eP%o;؉yXY Tx} 7%lqi$ғUL.-P5 |m.G Mv knM 6 þjr.mbq E -gU:cm @^iR<7˝ 8 O)/ǀ7eTGPE-S4pTj u%Z$Y G Nu#m  _GDz[: ZKu~@2/pSRֈ 1_,䫕JLLmyB"&P'QDHm-A{n!626[04 vSLzP"(˹XͽxUP*M჉p4Lk<8Cn~r&ua$MO$gcB"\(C\Bg 沃2<l_h\% l`T:QL.ܽ/p&&r+Q7+⬳Ky5OCXH.UZ HHc._=dknBJAtF* >#*a Bd IDATjXsf0AcXYo`F `dr( REk%۔Y @ƪғ1"D͠lˉQ'>%\Df{\ܑ,9}@玹g|?o 3XzRǹq%՗…xU"ͥ=jm43~IF*F@N\ 8&rS gÊ(id`̋ Rp\%L,4d+rw/9S#m%UlK$<9O`>}|=Sͬoo.- (eXo#lOn) tY ('n 4.l쓳Է\%5[̀R]3*"e\/J#|ZS]0dk#H~D"~m-}&` C|vU|Y<` d\,ks'1))yG?k&e̖F~BL΁n֖LǫlX.~YDKvxuFP)2q2)~B| 1R,}ZM>lfX>Cй$8֦TXXWYw׵eҴv闈sε>BE,JB(# WE@xxe \D JU&dk5Lj{`45_xֶz=c+7.44g.E>>nc,6ZWRsh~/=wTQX.g'߯g@$^UaΦ|u7ն)ޗ,nw2#'MC^qpeW_ȼD,ъ\ge<|{ڔn}[9s^k/|G8?ub^5G C?"ET&FA, eDY{53qTA !N_qݡiq>(SncCK q(h8 ^ʳyzĿ/P 4ulMqiY~闒.>p=:q#.Lڲr aIC]څ!:Cc*Mi|UPnCWDіƯǔ9,ñI l|z2EЀۦQY/x² oS=T=Ufd%٭6pN٪x2ih7j/eKEŞ^di#x BWCrQ~~EE.7^yQ<&Qmch[mg7#?cWZڔ#ֺ9ċz+'fcˤk\(6k]Y/+=Z{~ƞb_}vGkuW;37y ]Zނ}h1~Zd}-4W/?5QUA/߿K=X5V ?>pRBP$m"ΐroF쐝Gº݅bTS>}7^.4+_R?j\dWDr>E#'?.U‡x'j1ՃVd%)wl,Ckc>jI[Z<=>aٔj~uY+ӷ v>wyė Ϥ Ҧyy Ы=&YC/;S(e\_ ԭ!׽toڗsR^{IޒJ'b<ӹmr6C^@NOW9\%R6?^1Dߐu.iP_߸3]$"E-B) #eDkbi$V6Y-VaC-wTvPonz/cY:)F}3g &M<3_Z5K⋂i$D٭gw WuYCyQ\c!1# ܮ&GYIV[œKVĐcYH..FKc5Ѣ'kmt%-]jaz\AKZfGc_@gelȶ~iˬ›1\3k{侣uY1k^yq$\po~Xm; s:Bt]Vf7"޶"kU{ha5 X Ĵ#z}6OZܔHc۴zFpaH]eqǭ$d^=u> +)zRh jx,.Kc䷭\'&(i U'Tx_C}yKCŭ2Bvylf[nSu)-Q8gwuq)%YYHurCrnS4dbGޟY+o=*^J2XeYzj=KIhse]'F=B tPD.OuAvWՉIhB]WYM{k/T\&)@+t+dUAkFMwg]uVR&(RE4SgYi dmVQ8+Kk?6CFl7ɈZZP# 9 nQ^Nʍ9YϿB0{#mD_A|@4h) zs xݵ$lLuBJ_^4h^("by~yڜU I\".Rn}U7/#K}@JŶ D^Z =+mr~żGN2s[JJ%~̓pec%-$dۊGLGs ɤ.T)lut]'z V;S/tS8ڲ~m!DhN(IG83qP0e%QgGkHq]+K}*MR'lnIoK\VuP4,qՉcdf}B4.@--նre u6soRźKR<dhӸ%wNɛӚz٫/ro7!Jy;1'.;(`nh-CL.rP% Xdӏj_#lR6#Q;BR or$gq=d[âM)i xV1~MnŒ1 X5?%m]GeES8͎ŭ^]\ k]PF5J.#YɈ:P&2!ij/y3V?Kwjň mG}-@Dvu4;li拁3x9%%+:p0Sjr¨EOf#I-2+=9)hRy`B~ka8:r-V&{_Ж.kz ]]y:PddRIsEXFJ 9R/ݶIsWJHE(z-^r8~.+ʋ{Jb[˫w'nƱ5>ck5} P{t_7 I"l5F )WqAe"!k5nhJY4HKEd$;+JBɐXz/J`-VYC,"̨dv2J9 AOzcO%N78/Z}J g "|Su!9YnUuК7vi::XsԳD\}Rhz{__Yt)fjo1Nr9}JH1}/a!T#f%3CtDW 9j23?0㈆yĢyj0 /#A/`vf+*F%)8[XDlL1?1 ֬F+jyG | 1,}mj=wtU]tt0qU2,uxm^èާ-165 .=ey I \SyI,}r_V"Cڲ)vXX))ES V)Q3nk1H$YaG^V# bN ,"w#}a "d!2QV GŢuMI9_uM,SU-86w 1Ze'FOd\4}6a\)nn ٣1!8SfpVXFw w1J[䷽1dDj-hU͊nq%d+oH3tr56ޭbQㅲ߼#]\\Z"t;#uåR(= bUb Fϻ+TI\rBs9f'wV֫O[3vY$$+岇M#$$=ytlfǭ&N&N&y-(V#`Jϼ:`C~ *%Kp4͖BF,5Le%GD"]Eb2XfU-7?j,LQ9Y̕#q'WB«OD2]D@ZaFJD@z fQ!ԮNɷ4)zw3Tٙx6 |)jQ(1I&ږ_Dzr!e%Oֱ; nL𖾘؜_n5`N_i2 A.?/߮b@P!5]լd{Dsvx03bҟ!oYY"`v'@ş|hĠVo,*bL.Lvе1Y5iyՒmpSF-hؽU$s@?~{SGFXdY$e³=xh.CV֠`y %gP qrd4Arr!6եX^.EJ.j;HXܭ$Wd +n)%N}&9Fe}pԥOAmFi.$o:=cq{R!xI{*GsXuv2%7acØW9Wf8fX6޿\|Do޾ӣ욮+DQVyIz^s51RV$-1Ƨ-'U &H$jj3wHtesXYV/#`7hS QM,)!XITmVDmbzu+;o}d~Q{篇e0'dtQaQ I2ooNVޑH m " _/)~e<~93-[b AYfYrսڪwRm8CZƱ><ߐ0(&ݢKUrOy0¢ b|<+(PpJn2ؓ4r T8QQ UM-nY[u4y C[8ߔ"x<7ejcCQ`DsÔx̿+w3nͿ?</_Uy<~/:=O?>n_;.bۖ˪W/F|G X\FJ<4#:_=$Cl@iAk D6,D{Qjd10#1D >|(+*JW^Chy1Q" 7X7E\kQ.Py&Lc?_}[Pa ~ 鍾 -לKXD˗e'/Q>'+)ˤq?j2LJ4=-d$ߦf$ a Wc"Q$r+VMxXRx JQt{4݌ݍu4$xtxw%N0QrWTrjvjAᤫbw ծ҃qw}y*6Ttm$-!:Jl HCDDņm!$ц A! ()XUso]k9$(1ǜ9lg< 3%L][*Uc O2v%꫏f\qU*rR}nò }[œNQ.<+p] 1`W]B׼.v3J5;?L㼧q4S=,qy7Pr/l픃t[#ٸWt|#_t~uӥ&tkM(j_8&Ue~7=@Oi.d28 <-9P+ZC*K 𺯁^l#X}q3^OMYf@+Ec5#(t<)a0"(U;:皅5,͠|x YQpH_Tǂ1Ë\K2IgsFg7 jKgI\Mw tYR"+Žފ[!m:<254"^& Θgfb&ynyR@i絃Y]3ʊie/l}NQ\lQ+AD΋XٰXQf!lx]L @DԘ8eY#ΰܮE P*F^z6@h~SS\DD$5,j_+ 0ŚyO*с̓=bD0y a:HUO\yCN3 :xhիir\ sQq"kĤمxB|p/5thO1fqԳ2} -e A>mQbж(de̤E 'tD]а!2H#_U ATD(<[_F-c/ބD%OI5SdK]lUkNHF`bQ"j&p҆}J/~q )TGYpŚj@t8$dvm+s/6~J9.ɼD\ae`P^V=f¿+9DT,I`,A! P@upxPZC"v,nNAu5o]r{z?Xa9N ivg (՟3RfW }8JsO_ɩ%Bܨ;HZqe5 U];hr56YBiۊSqf}{ɺ*ʨt}YK_kmcjK?ƏێX!w -f1'<, k.E2mBכNz\=>n舌%%(1,ǒSsA/s,a24{%>7vO2}ԕ8U<^fd=' r~cv7/xkj:O~-#~ XSՙ( X3BsjyrVܼ:ng[50d ʬEJc?)KJ\s&klpRKҭs<4znWˍ6-~O<(axA5xz"_ȘbjcEh7ф$ΊjdFdY(r*b^U M|$J"#Z9A=WEϟJ[\RsDc/gI}" z)Ɣ/M>)JD\ķeg}YM2V˕ cwuNRJWƳh'4`D{DU0*t(tAؖ` X-?N= W%ȗy[꿸a"%[;[#,뙟ʹK!W$-N=ʘpeK^#nFw ޯ9f\TʚA*!{U yo`g Κ1% qK8$0667\E_, er˳%~^|..%iPuD(CPͬѯ^rUlRkr9cJ [\e_K_І}fh|U+ӹꘉm~ެ߃+yYgۑ(_6P||^%t}{r=Ds+nXDe[ۉŲ_\]-*]|ENc+ r^t~l*gXq L&&"vzƾ|i+vɫ`ewjJ jr"sT`}qR7N">RZ6S>NjLZD,Bc<[gc%*LgikȳJ;ԣ?M\uC ŗ6~qygÿ鈳vWz`V*(|kVv8_>kTJ[Z.{;㍞4賿W]8􇘓s52KpbOUpi33u#K]ҨNkіu2z/ ;x+A/HGa:j^D뭖%^ ;Z8_40Ҁy+O>wVi,%E-_Xn:wQdR-DȚ^R|F?3_K{gO{7Zj <1=Ch)1=nu dB(yXZeHw>,I^ʚ= qLy)ƙe&>v"5CiT*/E#9{x`O*́h_6qy-)W+4I_ߖWk+m7JZim45~Lbت$TpN+$ ;.C`mq)<- UJ!ܑe8Ruj/XŎ:醱%_W+KsmܢԹ.|I#/uԃf䏏)#PR6կRny_ϓjj:%Mk$SDmnbc5e fnsݣ;Zw*gI'::RoD,LQ,7k' 1]` % 7Et\kEb|O31 Qi%w_Id@yy79)y:_t%i>L"Ek+B[Yɪ6%קYO9trދIy6Rn#4 ^xgܮR"B\)̳h#uu{T~R#86CwTk"ZYe ] kb ymdtkxՓb_--#<dYJFW*y5(x*/ger䄣 j\uF$N5ZG,MΈdwCQs)uZJyyuwM&3+C|}7Pl$GGXVy(X }+ Tof.^fG1%9Kж@kbr狌xt3y}.vf[2Pbes1\%%gbh0%&C*-Ԕ{1 QQBsu/<*W ҟlE]I!t]6 PJy\P [4{J;ή#jSm%5PL5C^$rP%&$-sUBkAD=MG%dzn+`LOL9UKl( xlGkp$'$d]" 5bzh -\;B bVIޏ Q6YV0ź+TkrBPZ,GoF۩xVc^A|5:wG%j4JְJLC-}U;TM+:?,^8ڒ'ԡh/76żdGb.Q m1ooK!#-c:3C<ȹ-壟-H)鲡PSU uReѺG9ЦbnD!QLPBOx R_SsO ,n3W~曏R4+|7SR0)[,Us^ YQ]$ߌ][4ŨCNa/n➃tkˠmdBgӫWHC-ύy(W4h^]q 2PZJ`l: Mg{bE8zX&, hn{IlޠL ) PY֙v ֏N KmM,E+$9 h}=Da2"hZ84%īE%2ahbIJo&,/DR&^F<:; mAi;x[+cl2TtJYT(ȋG#2qE8q5,Qȫ藁a[d!mH6j&NOxɮTy F1f6h<GO G'e+aDGi(R5Q}EQw3'/Rsy@QkP03 0VH*&I*/ub&H5X‘41IhEˎciV{{ L<W(¸-(QJlҩjjBtmt8d*⍮utʔ;9g% d/3_V>}J;")䫕EH(#4aΰddFDX ))pjs/J)Ɋ+y{kCeGu'@A$EgnNl"4G((4*l IDAT)mj(B~_Z=6J/9//0kL0I.U* Mn Y7 6F~?P4PCS rJ!+n闬~tZ4yE[:㬷EnazXU kvs|QU}Qz5P;;0|֐6@yZ*p^ǫXѕ4rn ^ҙxD\ØiZRARdJ^_Ke\Sn:TxTjF+OŐY NI;-a"V#)"xbL hHҬdZ ?} 5pMI;/_,@(&iYQgj$"':#ʇhQc8 6{d~D]D&)5QV#BـDޗg2N$RH\1FO3"^, K%wt-9D%TbW_K%[!aũ\`ehFEȂ;'mR"^<өIHXm^5KQ3tA^S\@gg%H$O.ETҔ2.e [(GNEcQԀ|Nyt h Y tPaSڣAU[^ݳ>KJ5oqhVgϙX"i*%-4V %eE/Y2^Ȫi@Y0 HFc_ʇB+nkdz˵uy{N0M^-W: L7$Wz>Fr>ÕDEFJլ'sCP0#Zww5@/?ILYgaYl??G9ɒyr?L6ES_~z?όz203Qi)8D^BQq0kcTCq^MbD5LyրF7 ˜ڜ=:~|%( ;\:ToV|PtǬ.yS G>yַ},Is>{Y"2hO^u|2`#1_!v1f\??vLܞg<~= \ξLϽ_r)_~|+^igw!B'5{ s$E[ ,2sǟϿ`V|QZx%A=~q6qHL;M y}s(NY?/m=^ŏm)?緷G??o>j$%o8'x6e誤W-7óS髾[?Y+'E?alJV??juN5;pɆ c?l}zx_?e,V?':m")նyrBM{^kBoOqe`*%dfh[6Ȣ)0b@/-Z Sh3G{I4i|U],$d8|܍1bc'?\l|ۗwE#]v;2.!՞,tD: \j(FlΠ{~q_lmѭKZcZa$ȘyuEŁU8YX;^"+2كtXr7hS+t678E I l6!-2x)xcninZhZ^uzf GڕB"GcҊy|wrY$4^dYFI*!D2 : TКJs$RK,ӓ3Ǽa@h:KFO5mt:) o_eBqCI%Jݱ<-ی c~z>Vۨ{7tГM_#9m?gMTm/SY]KXȶFi1+ιį)9 h)9Pu{pdi:6n_k3^F#SspyDܑU4KvAzgi2nSEMXQR3,WKѹ–%#EsDXEc#:' C|Ri89q^$WҾH7R6o,_Gޭz:P'6KیV=ky\o_e,Nl_3bE[[H"6nQJ ^aWM T3_iLۜ: bSbV#V{jZ _4'dHLAoy"KS>he0d>ϝ?W%G5yyz}_S$3E<Ͷ<:O#nz  }~/}},NNɛ#چ uĬl4@)3ڷ-lGU/:7_S"7}A^BQmbF\)}[7n{{Qj/b~_/;A3<{ŧjkWVm׶euM4TRZף鰅~P%5F o}?/nUC(ñ&s[vj&[yь¿+qv(;Xq 6Ej%K# Las&9"AK.*iKAm_Tk+sV;9xK- @C2&s B2!ⷫ3SD=lN8q礹[?S+pͲenAZ85P kWG\EϦ?|ooJZ{ >MO_ʮKLЫgrRWJdm~BYD/ #_]v.Z^ɜA(Hz^)RQԝ)k )ԁw++&(Y2SʘjkN˸(Kx' 䍖2,Ki-nI|0NL'4ZlM_F'?O[5s^@ %2S;<[*.ɬ֪ 7* esi֋Ϥo% {T갬Nܜר=0H FVCW!MF_3?OOwZ'mO͆WQ?HcVc^ZQ- . a덼dDEs%bLj&_:q_y%_tesϪrY?I,)KhQ7MڐeD/$Xn^>|H*6yQ|c-Ơ* >'%|~0zS#5ɚsGm9nNř !^ ٬ܜJ *geʹP6:\ҋ}[ , #^{M9X̋)e:v'}DϬQi5ڴvLC5v<+aXcF!jS6kkvمV{%2]CsJXеys9$ 9AR<ڀ7'P%ΓnE NXiG!QQ pIaab;֜62@s0htݶZJ9VWԅP ^K,w&vԄbE*BaR šj'5+JglF"K5 5$ӱ/z^%$},uB˄ZRélPIsՑM[ӿX\/pDvߢ3b/kJ)\su{gIJm-G# w Hdp&3WF1b h1{s)u5wuhA@>$4l( x^w}E/7Zm̂Օ`X, 0*/?DĵҠޘT ː$|HJ]yu9#DBǔ6o^[TEjK*ٸr.ɉ-ƶ^>͋mkC&M='1t͋ VyDGiUfg<{VzyK+ۂ1\ ;5Ier88ip! -D{8ʰHͳ\*zf|"rn ^ RE5ReRO3NQ2!D!Wwɠj Z %.-A+? ?Wqu Q!/sd+J'at{qb2K @kA.7U%:4W)eC OTu4ם7l,(SVnk(K #o}J{M7W#mx"<ژLs,82V~nj-}B:"Kdĵz2=Mq1S FA}09&:TdxBb[1P,{y,؉n1kc1Gq04ٹ. ]QHB$$g9-4%͢R!5ˀ@Z10cc?~w[dPMJj 3)"gҼW#p %T1qѪl=ٍѦ(I}9O-D8e}!")xYd n+6_qdɼX=\1IdqJ7檡m$EXK.܊""XY^wYyvJC\R $KY'O=W9NjT.iT& A! ^`LY)S{ix[oI<Ow~[?WGQ.\:j.圓#%Ys+c\"Jp)mm9d5ϸ$uNgIJ{Y^̛b7_mZrk7zlR*R:b srYQTU Eڰ~ȩp IDATUE$&F:M{8YI mQf+JDĽgeR zhub5/qsQmQsńdK|U<[M8^¿Ϣ|hpIUmH/L0 59qA0Ed'jKZibDty+(Azk/|k'ZUT7YS;E{ lƗ&[h:+PMSYlj(b L:ʉH>w=:E.'Bq>ZGV+"JIɉ* ˗mZ 4$-{uZ4-<ZdZecP*윧;@x /#[qEy5//lgnF(}E*먐hRC'ӻwY=K".$"jف* INK-E{~[lO)ʹjQyTS8s<|RF,u.%U6֒6g q}ոnxzԃ"<9Uy$ l:VI IZ7a67soNكR8?bHʨSNO& K Ňd"h+, Jc_hZ|rBVH|F:hXn}yHlخVQQX@^Ӽv4dޮ,VVp4r.L-؋Sb,>x `ભboZ4z z};E(K=LU@WG)ER!&h !.WɄ_}ɘ7\N%nX%R*$0@Y -OuiI2,^,">QuwXR, D Y[ɊD#:*mHn@PoAqKʧ^IEdYD>k޻?*o}n(HR>i4MaI hc jd+QK^EY"9m1' ٤NCKԋ=Yh2 zg+0[1{mPZ"wc oDI6Q]֧'ys2i唖i4)ylB[GN37*,cfSŞiT Bs]G/޸=LWZiU`V]"ҮP`6%θ:vεԝnWQ$_ߐӠCrQ%s,8ѝ2!Q)OU8gR9‹PEA'g!; 'sy)yP0(YV;s$Q:RG[U!/>3b qB{q# %\@nW4\s@ѪDtMӒy.i,Vh7!,lm砱cLE"!fn4߻ڜwr- ^Kk)Xj8FibiBmlۺLfIIv8%+7@vQ'+$ qlY"0ڦwr1_&\XR<'߸KצL7el0ɥAYxĮ#v;7ZɳhCLSoTS0TƆƏEfiq|ng*;2'K,ϭ8GiLVT[8e=_|T6ycH ,]͹džB>̽u 8D&,H iP0eP9svqHr'3h1E9Xd1j@z+pr(@a!،G}B\xq4W}'`mT@2!@4NYdq-TFp%XI\൉XxbI"CUs<*Csq_EKd̯ce֭Q[}eG -(B։J,+-:.&·*.gM5XA( dA |MDPD2W%$}+I +c5TjR/iN+bVMײ*S5ڐ[̡!#ne+suTY ]o.Xd(kc[A E*"4 j҉$ș&~e$Ӑ?Sƞ48V?$${e9PJ'9=lza=|'ZvevmY!ɔ"7Lq\Z2YS ƫx4Pjd6O:Hs F)w|Lf^Y䟗-o VKvYh.KY42Y\IU@uhC`6 8o8 -BqrD pn8; 1w'UY\xQA>k[JUDT%7"I: e,i:23RUxSiP%t.(u,%;P&g[%!Clҕ@ʔL] )sp(eek)~Ң$:*\LVQ6>I\b z*Z՜;^iɳ8*GiyAVnTǀX@UP/ jUM$@+@U2 ɵGR侘$'֦G+p6l8gw-{;;)^)рtL:onAz\M"W /jry,0IӡT(FPI0qg3h5:f*Aj!ڝvZ,19ҵAip,G*IOa4w7nc ͔heE/Wf1O-"Ѐm85wO(0l_\f$,D*3XJ0k趬BFvQ]Gwe5&:;2Jhqb @A4cEDO"XpJsI{Z~K…&©(N3Wi!;M"*B:(VĒ(8)c4XIQBg$ {6ڣtq"",L@REu׼2!k*J3?EW|5[Y7d҂I:Y(mW6\xdAH4BJzqUR[/9j*hXY0$HfCH#Ss+ yҮ3!A^eڂ^hVL97,)":%pSH՗bLaTJ02_Z3@gi#5,%gqXP)]hbR{d(FDV3t#o9[~1іǾ2= R,6{Vkzuhw4QPwaSk0IE0x+HNy~uk\gHVY%Z4)r 8%5Jż299I "+k]˹AmITd}p&Q "ri)sYqLnhh #AYIk+oA W{Weÿ (c87AF!I$UJeQ~Z[_ *Kn3Z rJ?OvԳz-VQ, g7%V~{8UPzcVQUѪ-XPZipʲL$1yBZ˫,g.\IZZKf#4JYމ%ESh`H%rHg`n@  " *dt9:Jg^fxlȥ@XV@E\I쁾D=:Rg3[?R^m=qR ZxteRv}AOovJ^A!uM;V;9&$#7dji_c5+S I?Vw q4Q~(LAJI;E)X{P.X;f cۯ="/.TgӑTEELKZ:ݎL?k{s@lH TP C D B.%Ė \(1ʠjJ@$gݻ?u]U멺Hg6G7v|kGζk.:k#kNKN搖Zue?;e:g=7NR }1؃^єV= Τ/WҨדϣFcx2"8ťD,]OUr[8{]NgG?RAʷ;XWn=ʒ$uI?ܰKpuv^1KY(H*>ڀk6DeCJ)4bC DÕUͣL wػD&+ꃒFJ;('o4>l}zネ$k&ѾLK^oz3?ޢ X,[)=IOso6M'Ӥs^1ʚϝ@uȽԡ) AM/?W]w#[1g$nxC_y0'ǿ^S=KfNu(e94ج`hoOJSy#4S:;y"ه GZэm{!k gZ= wuqЊ~Gq?we?&$F2<R2[?~_{ c\lGVvRH;S>i3W~#u@H)񮌔{)oi9^M}rJt#Wٱ7gl;~?\[o}5/{{P{[_r/"yQ~=G?5ϻ>ө >_-yS1hN_KPTgdko}Ȓb&"*CIq{2N`C˘Ẍ́CV. &5ML|ds"|AÔV<'@%e%gB.yL0c/Og˗*|:~﹋G%o?l#.Je]~k_菻UOWO|诗8r{.] -ne3oX_ğh{՟|=wu#<ݷO|?8o7=+SstGzȫN='+O\ܕГ5-vp%÷ p6z>ڧ{}c'57݀yO=~_>QBtoB4䁜H3,&3cڅn0Y>3܎!=>s{H $p[0[;sƇ=?wּޙ r;[9jG0`iۮJ]N_v{θ_t 4G7'VF鐺 VD$k9X)uIURg(1rձUXݝA6\PIN8AX'wZ$s%yb niB)Xx^љp#{D饯~_˾$ C{sÑqu 6ע|iVw~8 Ax+xއ6!xC->8<Ӏ+vЉ?ȟ=W]}w.+޵>P+oKKm/qO_;٧74̗pZ!7iK!nEU`o@ a]g$ ]H+3)“9WbQrK,'%3H:M0XnCC8Dyg'_lr +^;'_t 9k݃vΖ_G^ի{P.}}9G rt3wOꕏy{.v[+aw>Oc7zr9L}>X\-?[~딩|λ:>qIqĩ݃خiA# xDZx cDS )ZF#9/&rLX RW% b 8H: IDATB&h)HLXrsVr`7 ɜ-Յ7>GNJj9ӎ|UOw\,wg?Y[ȳlc'ƉB&7-~$`:[56.+[l-Avfy< 6; P ;(#2XJNaI9/B-7($1SSF'Ac1-\kp*up0 S3d";g]ExƂ&B.NMj}7"p=y yp`"cPϡՓ8\ J䧟Q5/=x_|0%!4["f "yRDdY( %\fMŃ:.li{ !htbO;peR5HRd1" ^y>췝(:`qIiHµ T8I*1*l k l9Hզm`y Ӆn$NpLvJmp9ej#䚃g! Q(^0s![$!T{!s)rT%(gbD&pQZh$'*HmuK .ʞE"Z#C3# w3.TD=(cRR9oI"%Q`$CRy%6ƒl1љa2jz*eU̳(mmg@eL:87Ӓ*;!%W-N Ęu@WΛĹ,Dh 9<dUf6bUpԬLٸɨTk!b CqԈ-DAl&.C\3ϙ5jjIpM Q3&6^W* p2uCr,:m @$4[É Xug[NAy3"d-6Y"V-!m4Rӝhgam]1\h5!!m8sCw Qf,tLۡPPeO%x\4S#:AfX",&uC̘9W>M3N\L{(4rȣt "625!,5s(%sh8*CI KCnfmM$) 9 i]zfhY${u/LZ`>Rz?pD]U ظ$kB=İ0̖,`)܈-;ĤkF(:3Pj}DB-.c7DhK"RxL騛F2|͔ H?sJVM."X1;(h1V6Qq;7"eR 6C(v^@DA `6 50Ћ/Xԉ'H^0b,B jb+3b8IKN`1)EvD>$ԙc4DqrFFq}"ϣcƴ!SwgCܝa @4X0KP>-Jlb)&3Q`0oB|0R8qx g]A$\ 6qp'+!줄y^}#wKl2'ONC}eDXDwl"qi}X9-D{8j0(8-B3 pX,3*Ȳv-l ,`KQ63pLY{2fsZT)9qYN>Jx(9"ylcD 6r'5j`;S'%XB(=bS$._ZJedZQ`BW1s&V1͞9 $G $^dcS;ٗ#vɍ%R둂8,Rw5s5iNLAq"AJ Axg?i#`xŐP s>7و 2($"Gtd0"!92;pڸAPp"?SC HN 3,9,BafCX$$h8@8,J D@@ ك# N brrBxKLnazʈ@z ň͐Sb!?(06IENDB`DdP N  s *A? ?2Mu|}Y[on`!Mu|}Y[(+xcdd`` @b1##X`=F !#T57L! KA?HZ @3nĒʂT`X=d& Ma`ٯ F\YAJv$8@Jke `/D?#To.OP G?Śt)l.ԼS'H-/&yQ4DYd++&10,rFEK&!\J$L7%R?dF)\^O9 6Gi a@|7 3i҄]0G1B习i ?Cc\ wLLJ% Cx* g7>;Ɛu-W[DdL TB  S A? 21{_+oN`!1{_+oN pKgxcdd`` @b1##X`=F !#T57L>! KA?HZ 5rC0&dT20Ufb P 27)? d.PHq1*3hH~$^~Fo, dRZKvߊQ P Qbr<] 8_wﱣg!p>?8$~FT ~0ԧFnnR]8A|[8οGCF ɐ l7 `P>zĤ\Y\7 pYDgz2Dd,H  c $A? 2Wr`!jWbKX@I8xUAkA~3; 54*e!4HzMPVU6M]ئ-?PJ@O,df:;;o}߾0W&UǫY ap12ͺ3,y>槩-1-sf]E;Ygy 6SB&~\ GgI'OY "Ce//BUyvD[j\2!w|p z{  V._Ciyc +j/6>ƊU d e)-zDRpD&o|}Y0 %>%>Sy>{s s:t4,CtݜY-TeW8`D ܟ0R95s3=~Mo`N槷H s x0mO__DdhB   S A ? 2F7lbK[c"`!7lbK[c@ HxT+DQ>缙7=S&?JdG) ّz2ŌRVB_`-Y(5\a4w3;w޹`FP#.Cj9T.9҇M'turaB3R_ՅB.@QIt~.SXlb~R*TY ;.*:D!O9QZZm[o[/>ȯPqTUm^ޜhn#RgdqE펨 8V{߿=Q=Qṱ33&+mնɥ"ٵ |z[o5& mG >1g!߱v7~OhsN;O; ߕV}\^o#η3"=L0}>@5,T.w3gHAѥ/HԞ.9xy=~ZyM|/0uDdB  S A? 2d5oDK ~Ax`!d5oDK ~Ax XydxSKA~ͪdTBt8䱈C$.BBytOCx.p7JYf}o}oY(xE8%,5 Qg|יM\ҙ-€=C}]փWJxg8 I͢h 818(K{o2 I"mh鑘C^[sRkxg2"ꛒAd:! )З$2?7Ek*(,,2k LK_xn-uGUT;qj&30Wk;^C}0|gv_SwA7Wۍ@DnD\Vw=Y`?$% |z>Dd B  S A? 2'aDbxM#[/#d`!|'aDbxM#[/#&JxVMHTQ>y?8:3:T8JZ)"E0T4 )rR6 VFVZI+ә޽c􆙹w9wyt@ w:&+!jAP(PKSK#;=!pVep DaՂ,Dcٞ@h b WݱQ܊ "j&{g[y8jQ?j/LR wN$ f"Мㄾ .74yqQk,Zk.1'p|N̮dX͹5F=wXtF775҂* RY?ᇆ= i_m= m  xKyNσ?b]1[ܟܟMjڹvީS/ K<_/v?s N~msRe8 NRc7MvaP)zC-q]X/ [9+PUmIvDd H  c $A? 2.9Tϙo)sr `!9Tϙo)sr8j]xMK@g'")=Q?- hUxx#`B1ŷFX9S/^\!Nd{DžzԕQT30@v3&OùDd B  S A? 2iI9B͛[l`!SiI9B͛0[]!xOA{3-P4Q¡@LElɓzN 6QzxO9?@=ݐx#FCyoe!}fwޏY4#spߜ(uߝ>⯖J 3?R7l=$qQ=d/V_ǔ>'<~R w{*əLbIV?IfK 6^-(\vv[ɚ<šuǵL19 y60|B=[c5v[ScR+cc'{zZHs2x}%=J*v ELsWa79 oɭ3 0Dd B   S A ?  25<CCG7$v`!n5<CCG7$P <xVKLQ}Mg7t``S hbllх.LiB $. 5,&߂h\b‚Ɲ YIЀP}fxw$|{;wfEH _CwOJ5"1`Rո">-Kux~1%]6jB5.^rW c#Qɡx)+a Isc\kd7I0"Rv / I_ջ˚g[ yaZMDتV.ZAVEdUXVu/~-̤_$~B Edx./߹U"^ix oI\ޖx'&_?ůW_/7_/)ڡ4yQ_I}Cr7L$of [ctGwr";7wqVlo찇S_|ކ% ρxUsīnBSȯ!5^˸ uMy쿼Ǔ>;Z|u)z5)ZA>ȗ0_Aש; st/My=ZsX՗^]4xe@;|p1gh33jj6}Q *^#)88sU.Ok?ߛ,!NѼ73>E[>E7{oCxM`~Fp>B!,u㗵4T>#c&#Oo3~o爊,BEIUw`|&.L@a(lbBZz ICG>>>8-!Dd H  c $A? 2舍R,k>@sÊn`!舍R,k>@s(0[xSNAN411 F,M(B\!DbA'Oh'ҩ!xm<$%{7fvL`X$2$D 9Ö=dKP펐NjR׀uY8s @B=Q8)4Kv1uX! r݈ڷZpБJv?$=:G1DTo*7dDUOz;.1.wՈ\ $+3Cesw#Y75\U KCp9S6u+&nJ_JKcLTʶ5|2ۛ3Q|_.p~ҁ|\p!M7iAѣ,viWa8)j{ }*cH }Dd|B   S A ?  2B0EV7$Y+THUn`!0EV7$Y+THUZ  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~                           ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~                            ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~                            ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~  g Root EntryY FH­ :Data  MWordDocumentXObjectPool[ 5­_1035033159N F 5@Ole CompObjfObjInfo  !"#$%'(+./0123456789:;<=>?@ABCDEFGIJKLMNORUVWXYZ[\]^_`abcdefghijlmnoruvwxyz{|}~ FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q II " L FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qEquation Native 0_1035033186 Fh­h­Ole CompObj fObjInfo Equation Native  D_1031744914Fh­0­Ole   (0vI|I "  0 =0 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qlkIvI h llCompObj fObjInfoEquation Native _1031745645F0­0­"R(t i ) " (t i ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qV  .1  Ole CompObjfObjInfoOlePres000&9 & MathType "-@lSymbol-2  Symbol-2  Times New Roman-2 )2 (Times New Roman-2 )2 (2 m)2 my(`Times New Roman-2 3fi Times New Roman-2 "t2 0R2 Vl2 `l2 hi2 iTimes New Roman-2 Vl2 h2 mt2 m\h & "System-֔IpI h i (t i )h l (l) lEquation Native &_1031746423F0­&­Ole )CompObj*f"R(t i ) " FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q@L & .1  & & MathType ObjInfo,OlePres000-Equation Native H_1031746522:!F&­7­"-;@; ;m ;Symbol-2 2  Symbol-2 6 2 6Symbol-2 ; = Times New Roman~-2 6)2 6(2 '2 '2 6)2 6(2  '2 'c02 '2 90Times New Roman~-2 ) 2 exp(2 ) 2 exp(2 C ) 2  exp(2 ^)2 (2  ) 2 exp(2 4)2 (`Times New Roman~-2 ni2 nfi Times New Roman~-2 6Ot2 6]R2 6 l2 'l2 pi2 6"t2 60R2 6Vl2 ' l2 'i2  i2 iTimes New Roman~-2 x2 x2 % x2 |t2 h2 x2 Rt2 hSymbol-2 b2 ob2 b2 b & "System-0vII h 0 (t i )exp( ' x i )h 0 (t i )exp( ' x l ) l"R(t i ) " =exp( ' x i )exp( ' x l ) l"R(t i ) " Ole PCompObj #QfObjInfoSOlePres000"$T FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q'g  .1  `& B & MathType "-o`Times New Roman~-2 Ai2 3 i Times New Roman~-2 rs2 rn2 i2 Q t2 _R2 l2 l2 r iTimes New Roman~-2  x2 m x2 `FLSymbol-2 2  Symbol-2 j=2 Symbol-2 ]2 2 }2 72 2 ]2 2 }2 72 2 `= Times New Roman~-2 12  )2 (2  '2  'Times New Roman~-2 ) 2  exp(2 m ) 2 mexp(2 `)2 `$(Symbol-2  b2 mq b2 `b & "System-0vII L()=exp( ' x i )exp( ' x l ) l"R(t i ) " [] i=1n "  s iEquation Native k4_1031746815'F7­H­Ole pCompObj&)qf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q(  .1  &@ & MathTypeSymbol-2 }2 "}ObjInfosOlePres000(*tbEquation Native ,_1031929455-F@Q­ |b­2 }2  2 " 2  2 8 -2 =Symbol-2 92 9 Symbol-2 O2 Ok= Times New Roman~-2 O)2 O(2 4'2 4 '2 O1Times New Roman~-2 ) 2 exp( 2 Flog2 )2 @( 2 4log`Times New Roman~-2 ti Times New Roman~-2 O0t2 O>R2 Odl2 @{l2 @ i2 Zsn2 Oi2 @G iTimes New Roman~-2 x2  x2 s2 bLSymbol-2 zb2  b2 b & "System-0vII logL()=s ii=1n "  ' x i "logexp( ' x l ) l"R(t i ) " {}Ole CompObj,.fObjInfo/Equation Native < FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q II 1d"jd"p FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q_1031929418%+2F |b­ |b­Ole CompObj13fObjInfo4Equation Native _10319295257F |b­@j­Ole CompObj68ftkIvI U( j )="logL" j =s i x ji "x jl exp( ' x l ) l " exp( ' x l ) l " [] i " =0 FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qS<II r=0,1,2,..., FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qObjInfo9Equation Native X_10319294930D<F@j­ ­Ole CompObj;=fObjInfo>Equation Native _10319295675IAF ­­SԘ0vI|I "  r+1 = r +I "1 ("  r )U("  r ) FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qOle CompObj@BfObjInfoCEquation Native TS8kIvI I "1 " () FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q4ЩII 1d"j,j ' d"p _1031929624?FF֔­֔­Ole CompObjEGfObjInfoHEquation Native P_1031929596KF֔­֔­Ole CompObjJLf FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39q`IDmI I"  j, "  j '  ()=""logL()" j " j ' ObjInfoMEquation Native _1031929670SPF֔­֔­Ole  FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qtkIvI C=I "1 "  j, "  j '  ()CompObjOQfObjInfoREquation Native _1031929728UF֔­h­Ole CompObjTVfObjInfoWEquation Native < FMicrosoft Equation 3.0 DS Equation Equation.39qS kIvI L()=exp( ' k j )exp( ' x l ) l"Rt j () " [] d j j=1m "`R0xM QƿsߡLJjx+;)ʠ(XZyYx"+cȭ=,`0J0+);fJH(TiPY&S7(S-U@ M춄*Ş< W>Ww/A,3 r6Eٲoԁa(N%;Xp4kM{1ZS9Hj~{'0\o/է` 5'DdB   S A ?  2hSh8/.VoDۤn`!<Sh8/.Voh xcdd`` @bD"L1JE `xX,56~) M @ k;熪aM,,He`H7S?C&0] ZZPr.PHq`,c)6C3Pk"#؏&+02BLt W&00\w 8l13bՏnF7O!UGf 0y{@I)$5JmGDdD<   C A ? 2N- Ƶ)MM_=/(n`!N- Ƶ)MM_=/2L YxRJ@͝^<"b,D -w'\@ ,RO"w'CĄ%vyA%OCQy)se&4 kS*+kH3ݫ@(iQ?P>⋍ Fs3ɦ:W7ŃNްEhU7[*+{qBГ9CL\)Xf]xdտ6I\9kv20q_Qѣdt^M;>rϯk 7ghJcxDdL}r tlDdp0   # A 2l ` & n`!l ` xSJABP|-"N!.pE  :J`swr^P0w.B@P}`I{2B$yfWyf0N҈ݵ>kk*%{Qdzd9e:doIy5[G ibۺ5+O5 E^/^@2؋i}dُ$cWBp`F#e ) =6Zfom\`1Ǧ;Sv0/ebǽDs`^Ga-"U&LkPfW!N'XҍuPAN} X]Z̗,6N8MX,~j. kf+^/g%NMS+ϫֱ@wְhS$z=t=&~F4߄%խ_ gG"YzMcrH~ uS$7Zt\Sy{_} '0|ͨDd 0   # A 2>gC2$Atn`!l>gC2$A` :x?hA߼yM@RA4 "V*7#\;0WD,F-]P),AR̢̛c7ޛo D!_ՈIIvf&!+ *A/yC˷6 pΕkLL.εͶC5&k]+3NO0>'UUoAc1UGgYެMף%[ZAQ*eo|`{Ӭk+"*{AM wŘHg )sբiw]ŋGҼ4*o ]9IJ+#m9?/ĸI53h3/:Wۆw(ty^ޮNNN&='JeUγdy_Vo)WWQϓܤuG=xrL'3a#Jq+S֜U#F:g"•~~#"Y1MLW#LW6P_uCݼJsיDm%zCi7[a%Dd 0  # A2j ĶLL^iF^n`!> ĶLL^i(`'8 xOSAgg_i_[6^z8y MMo&^xlbbB A߅6&psgv;y/gwf;]>~9'fLCxDaErQY>')z˿Eoo stG l壳m)?|__7x&R9Oӕ ;>g)Kc'eQᷩv6zv2tNހu;Β"X[kܻMTY^ ںoELB+{"R ƕZYzwg O n@'oˏU`Eۿ}!~Ӱ& pWuC\Q|QeiILo">|n ęj*zٽFͺo6Dd80  # A2 vP*Мn+Mi`!vP*Мn+MpO pxRN@n)DcAOxxF0G0%Lg5֙-%ppLoG@zI(2 ģ> %uO 8ɶџECo g"~ :c?Bx/ ހbˇ߾"/g'*iB)q|J II~0ޒx/i*ŷ%RSEXG&#'"ƶƞ*wrf}Emac Ϙ,֨o#.pQ3S:MQVoj1 F1[F͑\m+GBvVh{+UW\*8 /ѺJ/ %e9 =9z [G[mA-);azGnqDdP0  # A2H(~wXim kO$`!(~wXim kO\, xOAlK)PZZKQh8 &&'h"Zd#,O$$< ?bAMΛnIIv}fߛ7W- Aptk^haIoXV٭w\̷RhEi$cS2"ȋw"Xb"sYbpHX[ r"e\2UBho'PB|Y9&e׮ k`O&N,R"phrbNv&ne, bP^*<^qK 9 <93ȇeM;QR{2jNڸ;eyTylc-YiƠAcP\y|4:uPY!t=ND ryIoj^%x=mG 歧9xį?_ȯ4{{h)UWsOZZfOWܼd_hpg.(5?L 3l#9txJ$ o9|1<})n>{{}Ys T>愝4qkxGRi_RE} :d_g")OϛF5({UVb#ƒ-J*sj:30 ;|F#s:wBs2P? G$0Dd80   # A2{ ՁfFteQǥ`!{ ՁfFteQ`G pxSN@ݶ4p !LLHx!jIĒ1x|_Ã'Ab3[M;3;?7;0>@ց* e~7+h_^ϻIОHJ<8Ci,avpco~}B=HW^}:d[ۣqt:aF&Zڷq ]os|$!)8ү)O#-WI|"qY3[ Tr:sZǗqGUMTz@i=}pwA8ӽ}VBfo9]/E"[R!mIjS=zt5HNc3|5+eFeqw]"hdM3̖gs+t~Ywz)e9 'ԓAеcv WDd t0  # A2Wc E&f`!^Wc E&d ,xTOkPyIOv통aT7JEz"^V#.dW^ģGg"ߢ"~يqf&Y&7A8@NEst! '`c0GqأBzTK'I;T0HF<DIx+ڣ Vȑ Qvx!]v0Fމ'JƺbR5'CK+(kحJ lNʪk;#;3_t1}qS>ht(f4ac{?ٍnn_q (qBw]#Oqn cw+}5k~~>k7Zk_Tkjp*XtdF ='Q"e.4oŻUr Gޜ w⧤dv,^nW>+r&+RV8o/3Wd2>>pmNFhHzf=zw]W佌iZ3+&wsDdt0   # A2yyp#~Z~fӱ`!yyp#~Z~f7dxSMKaywy``A)tMk#!Xt)t 霥;jV`;;33!# 0$)x#i8'MK!@.n:nv] &rLݧؠEaP{ K y P!P*qMve/73W)t(,s&1X}Rz;m'gZ-E3#' Jܺ'v>_X+LR^u(1ApYʔLFGCju4Pwq.`~=/.vDd0  # A2ˇ¹7f 0`!ˇ¹7f 0f$ /xSKJA}Ӊ1 :q٨O 5hs_= 3VS/9M32`mF# WP/@4|芦Q ڬ=Vm?c^\Sw#k={-pgO[W+EU.NRZ4vm_6kБjS:Y@c h3g]=|*j*Ǔ'B7bNA%g :cYoā%Dۧ x'BVo- E65cNfqX{ DC k2Hr ~{U8u0qE҉`}`sJ\0vSwVF*qE[-[Tc3*{Ϙ3g6Oj{}˰Nuaen]M)͊{[}s1HE:Ƕ"-XŴHj3Ac@| Zv {+)dGU*kOL|cOvoȓ{Mozb/kǐ8^(Ğ]Hwwp_ ?9⺔3 G}6Y#3\a NM0 } Yw:M۷QKiDdX 0  # A 2;)T{~koL`!)T{~koLpi"S xUOQW[j)m1i=ML@ANJ uI)h"cb.F=czԀNR7%;ۙf  tgN聺Z&nq:ù-[CZQ]H*&y-\]R::/RuPyBvc#na>G @0x9\Iמ:ϫT#Ȅ~Qo))Q'ؗW/1j%<ٮo>U'hk;E'ވKpw;v]Yծv*Dif<8i`4%3¤;ll6 -ETet͸<4gJV䖍VRY48f6ن&~fυoqmϘ-tbl8s1s6;u+|xo7?>Ww?^㯌nOwER+up=YJ>^'3'T%r*gԸ\&ܜLɚG5.{X,@< hSC1hc} ~K[{S{O㝍^=^Qph)ŏY/? |-4zk8Mi8wL){3RW@z+`[4s/4?fnkg_ e1Table SummaryInformation(ZDocumentSummaryInformation8CompObjj                          ! " # $ % & ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f j h i k l m n o p q r s t u v  [$@$NormalmH<@< Heading 1 $$@& CJ OJQJ@@@ Heading 2 $$@&6CJOJQJ<`< Heading 3 $$@& CJOJQJ@`@ Heading 4$@&5CJOJQJnH P`P Heading 5$$x@& 75CJOJQJnH L`L Heading 6$$x@& 7CJOJQJnH <A@<Default Paragraph Font.>@.Title$ CJOJQJ2B@2 Body Text CJOJQJDC`DBody Text IndentCJOJQJnH Bo"B Stil Arial CE$CJOJQJmH 0 `20Footer  9r nH \R`B\Body Text Indent 2$x 7CJOJQJnH \S`R\Body Text Indent 3$7x 7CJOJQJnH :P`b: Body Text 2CJOJQJnH &)`q& Page NumberJc|+D]v;E     Jc|+D]v     f1R3R;E b )b Ob ub b !! !!!"!#!$!%!&!'!(!)!*!+!,!-!.!/!0!1!2!3!4!5!6!7!8!9!:!;!<!=!>!?!@!A!B!C!D!E!F!G!H!I!J!K!L!M!N!O!P!Q!R!S!T!U!V!W!X!Y!Z![!\!]!^!_!`!a!b!c!d!e!f!g!h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~                      Y #! \)2 9;D\KOHX`g*o\x}(U/ęJ^ĭɭ;f~%}fO#+282AaH$M1R3RZck{qqqqqqqqqqqyņЏF5UE/[)! @9+% -5<`DL}N~NGU1]dlnwgoM-+ѻ;L|) &,28>A;E*: \   V mXVge .!"# $%&'9(8)7*6+,-./C01?23456789`:;"<=>?@ABC}DEDE^DE^DE^DE^DEFGFG7FG7FG7FGHIH"IJK1L3MvNOPQRSTkUVWXYeZ[M\B]^_`a{bxcdefghi jk(lmHno~pqqrstuuv w=x y7z {R|}~lg  lڥ@~T%6.[4^EB N\vlQ>z^B8pyBPbfiklopr 7SRz %,.0~PVZuԙ~(*0H|(&<Xb$fXffflgggh1hv6Œ DvFZlǎ%.Nx֑ 6R’Wo,Pzڕ$;Xɖ*d~ >ҙ#=WKcu8b/L{ Sm"@С 7OޢD\nإ 0Sxݦ bҨ,D~84ڭ"<hΰVαHX2Fdr h2zI{EsfļvҽV r޿$WD2F@&$t 6n*r0p8bj&6XPr6I4h@FB  5 N   $   *  p#Q^f^h$h4}>>>>h?? @@RAA0HHHZIIJJKrKK)LWLLLLNOOYexe f.ff:ggzh:iiVjjy{2||&}}L~~nL hN6t@ʕR(<ʘ|ΙrĜVƟ)aݠN(Fܤs.umX 8~$ &>dT\f,^f8 l:X/v|    I\ !D#*% &&'X:k:::;:<<2==>\>>>,@@@^A BgBBBD(EEFfGHHZIvVn-nlnnn oToBpp$qqJrrVstBttuubvvw"xyxxyy zozz,{s{{4||}i}}n~4ݘL$6}@ڲHмB&LTq)jB2_bEXEb*zX))X** ++(,A,,, -Y---..://T00123b455~677898OZ&ZZZ["\\V]]^W^^^C_jd%`3~@DwĔ0@ޡX֢B֣>Ԥbl,xQT^2VCEGHJKMNQSTUWXYZ\]^`acehjnqtuwxz{|~    !#$%'()*,-.0124569:;<>?@BCDFGIJKMNPQRTUWXZ[\^_`bcdfghiklmopqstuwxyz|}~     !"$%'()+-./0234678:;<>?@BCDFGHJKMNOQTUVXYZ\]^_abcefgijklnoprsuvwxz{|~     !#$%'()+,-/01245689:<=>@ABCEFGIJKLNOPSTUWXY[\]_`bcdeghiklmopqrtuvxy{|~    !#')*+-N~6Xd4Hn&Ib|ftgDj4Fx iRh_,ƙKϚ@?="o|<rQ߲]ȳش&oļԽ$&(fD8JZ   rwb1>6?n@0HpIJKLxN Wdf*h"j~{}~0m6tY6~#ߠGCڧ8^bL6TVP.Z "z!%V+:<%>>$AiB(ENG0I-nnpȥvdDFILORV[_dgmsvy} "&+/38=AEHLOSVY]aejnrv{ #&*,159=AEILPRW[`dhmqty} "&*.37;?DHMQVZ^afjnsw} "$&(/z;E:: !!J^`cwy| &(+?ADXZ]qsv::::::::::::::,2$N- Ƶ)MM_=/b2$l ` Ld2$vwnyAf2$>gC2$Ath2$ ĶLL^iFk2$(~wXim kO$cm2$vP*Мn+Mp2$Wc E&for2${ ՁfFteQt2$yyp#~Z~fv2$N|7H'}Kx2$ˇ¹7f 0p{2$nn9#򙻛y4\^}2$)T{~koL2$bˍ$qTM#)qVт2$ YVfi"ITCsB2$g6i:Q3L@(   H  C A ?N  S A ?N  S A ?T  c $A ?N  S A ?H  C A ?H  C A ?H   C A  ? H   C A  ?H   C A  ? H   C A  ? H   C A  ? H  C A ? H  C A ?N  3    C VA>C:\Anja\MYSAS\Tema\grafsvi.cgm  C ZABC:\Anja\MYSAS\Tema\grafmuski.cgm  C XA@C:\Anja\MYSAS\Tema\grafzene.cgmB S  ?|Eܓ/ ™#hi;E($O t m4 C4+ 4 e 4+4C44 W%4 +Q?4  _F4 {7@4  N64 M4 Z3R4m 2 p# +#4  OLE_LINK4TDno .047@Bʒ̒./CFqsuwyzۓݓIK-2PRݖߖ ')OQkn̗͗ЗїzęƙəϙЙabcfglnoy|ӝԝ/0}=?[\lm/0ȧʧ&)lmlmrtrs0356KMíʭgilmwx~γϳ %&BCYZ|~µߵ{|SVXYmpOQ'(,-GIbc0; ,07<KOW\mow{ #'-178RV\`fgYZoqsuwy{} (*48@Cbfpt|}!%/39:@AFGKLPQVW[\`g "$&(+;?HM`dkp #$04>BJKbfnrxy $(05FHPT[^moy} /3;?CDdhqu|}23FHJLNPRTVXZ\^aqu~>BLPXYeisw $%*+0167;<@E!37=BRV^ctv|'+48>?Y]eiop no34`afi =@DEIJMT`avw GJNOSTW^~=?IKac dfprwx #$)*./35CDHIMNRT!#RS]^bcghlnz{ %&+,0168@CHIMNQRVXhilmpqtv#%78;<?@CExyXZbc  58EFKLklx{  !7:y|#$),=>VW]^ "OQz|EGsu 35ac/3;<![^#&`c #$56=?{~$&Z[ CEy"#OP^_deijnp#(hnstuv ?Aoq $RT*2_a,-|}45ef=>WY  7 9 o q u v          ! * , ] _ h j       D F x z       3 4 f h       ! # , . a c w y       79KM~!"+-79XZ*,NP}ABoq24cewxmnc!d!## # ##$%$'' ((0(1(J(P(](^((((())#)$)V)X))))) * *>*@*|*~***++,,------..L.M.z.|........./ /N/P/x/z///////$0&0M0O0{0}0000000"1$1N1P1z1|1114466 8 888#<%<9<;<\<]<v<|<<<<<<<<<====?=j=l=====3>5>v>x>>>>>>>7?8?FFGGGGGGGGGGGG(H*H`HbHHHHHII6I8IkImIIIIIJJTJVJJJJJJJJJ&K(K]K_KKKNN1R9RRRRRRRRRRRSSSSUSYSZSSSSSSSSSTTTTATCTLTNTTTTTTT(U*U\U^UkUmUUUUUUUV!V5V7V?VAVMVNVuVwVVVVVVV W W?WAWxWzWWWWWXXPXRXqXrXXXXX!Y#YMYNYXYZYYYYYYYZZ1Z3ZtZvZZZZZ6[7[[[[[[[\\0\6\C\D\v\x\\\\\\\\\]]*],]]]_]h]j]]]]]]]^^H^J^^^^^^^^^:_<_E_G_z_|_______````P`R`d`f````` a a;a=anapaaaaaaa:bn?nHnInRnSn\n]nbneninjnqnrnynznnnnnnnnnnnnnnnnnnnnnoo o oooo"o/o5o>oDoYo_oiokotozooooooooooooopp pp#p$pZp\pepfpppppppppqqqq)q/q2q3q:q;q>q?qFqIqeqjqqqqq&r*r@rCrYrZrrrrrrrrr`sastt}ttuu?w@wyyYz[zzz{{_|d|||||||||||||||J}K}c}d}l}m}u}y}}}}}~~~~%~'~:~<~E~I~f~g~~~~~~~~~~~~~~~)+FGPR  ps MRADjk<@†56ab?@sz   +,67QR\]giًڋ=>eh֍ٍ #EIos|}ΎҎێ܎ ̏яۏݏdeҐӐېސZ[ʑˑڑۑ),56[^ҒՒєҔܔݔ*,MN~ԕ֕ BFԖ֖ ŗƗ  EFef˜Ƙ&(TU֜؜   ҞӞ !+,68  OR 9=txСԡ15hlŢ      ˬ̬$&GHagtuLNkmݮ߮ "TVԯ֯8:qs KMڱܱ$&ln SU&(qs-.žƾstwx-.st;=PRstLNRSst[]oqHJ}&(24bdBD3502,1=?WY@B!%qs#$Z\ACVYz{&(,-[]ab "TV02]_ "]^QR^_de89RXef MO`b*,>@rtFH!bd _aIK35+1>?"$jl]^XY            $ * 7 8 }        6 8 p r       !MO/0HI)*JKr"s"{"}"""s$t$ % %r's'''M(O(((r*t*---- . .-...G.M.Z.[.k.q.......+/-/f/h/r/s///////00(0*0]0_0q0s0000011U1W1r1s111111122>2@2k2m222220323r3s33333M4O44445Z5\555666696:6S6Y6f6g66666c7d7r>s>r@u@AA BBBBFF G"G5G7GXGYGrGxGGGGGGGHHIHKHrHsHHHHHHH/I1IpIrI|I~IIIIIJ JIJLJJJJJ4K5K L"LLLMM?M@M|N~N>O@OxOyO{O|OPPQQQQ4S5STTUUUUYY\\\\\\\\\\]]0]2]6]7]b]d]}]]]]]]^^C^D^^^``bb,b-bdddddddd e eHeJeNeOe{e}eeeeeeeeeff#f%fNfOfffffOhPhkkkkkk ll l!l>l@lHlIl{l}lllllllmm:mFGMN  VX  =>Ǎȍˍ͍$%-/orҎԎDEX]GpxFNtCvCCCCCCCCCCCCCCC%(())++--//e0f071812266>8?8 9 9 9#999F:G:;;;;;;BBGGRKKKLLLLLLL%L'L0L1L4L5L?L@LJLLLTLULXLYLcLdLnLpLtLuLxLyLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLMM M MMM!M"M%M&M0M1M;M=MAMBMEMFMPMQM[M]MaMbMeMfMpMqM{M}MMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMNNNN N NNN N"N%N&N)N*N3N4N>N@NHNINLNMNVNWN`NbNfNgNjNkNtNuNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNOOOOQQSS>U?UVVXXXX^^__W_X_____ ` `c`d```aa-a.abbcbbbbbbbbcddACFGJKOPRSUVXZabfgijnostwx{~`aµ%&z| FIac78/; %&+0236<ABEFJOQRV\loqrv{}~ "',168QV[`egXZ`aijnq '*-.38:;?Cafijotvw{} %().38AEGJLOQUWZ\_g *+/045:?BCGMVWZ[_dfgjpuvz{ "$/478=BDEIKafhimrwy  #(*+/5EHJKOTZ^lorsx} .356:?CDchjkpu{1378@AEH`aefjkpuxy} =BEFKPRSWYdilmrwyz~ #%)+/157:<?E !*+-.27<BGHKLQVXY]csvxy{ &+-.38=?X]_`dinp mo &'-.249:>?DEIJNOQRTUWXZ[`aeinostxy{|~ "#'(*+-.0167<TWX[\`acdfgijopuw{| #$)*/056;<ABF^abdeijlmoprsxy}<?CDHKPQUV[\`cnoz{ cfjkorwx|} "$(*-/25>?BDGILNQTdeijlmqrtuyz}~!#/04578<=?@DEHIMNQSXY\^acfhknuvy{~  $&*,/158DEGILNPRUXdegikmoqsv"%3468:<>@BEUVZ[]^bcefjknostwy}~WZbclmqr{|  #$'(./48EFJLNOTUZ[`afgjlqrw{ !$%()/06:GHLMOPUV[\abghmnstx|"$(,23<>ABDEKLUWYZ\^cdghlmstwx}~ "+,013489<=BCFGJKNQVW[\^_cdghmnqrvwy| !"&')*./2378;<@ADGQRVWYZ^_abfgjknoru !"&'*+/025>?CDFGJKOPTUXY\]`clmqrtuyz}~03;<EFJKTUYZ]^`aefijlmqr !67;<>?ABDEGHJKNOTUZ^stxy|} "&;<@ACDFGIJLMOPSTYZ_cxy}~  "$*+469:<?DE[\`aghjkopstxy{~  !#&:;?@BCGHNORSWXZ[_`vw{|~ !"&')*./1267:;?@BEYZ^_abfgmnqrvwy !#nnnn$n%n+n,n2n3n8n9n>n?nDnFnnnG277788889>>>>M?O?AAA2CLCOCaCbCsCvCCCC2vtF^]wbMHywttu{x 3yHo!~vt=tt* hhOJQJo(hho(. hhOJQJo( hhOJQJo( hhOJQJo( hhOJQJo( hhOJQJo(hh. hhOJQJo( hhOJQJo( hhOJQJo(hhB*OJQJo(::o(.hho(.: :o(. hhOJQJo( hhOJQJo(o(. hhOJQJo( OJQJo(- 88OJQJo( OJQJo( OJQJo( ppOJQJo(   OJQJo( @ @ OJQJo(   OJQJo(::o(.hho(.hh.hho(. hhOJQJo( OJQJo(- 88OJQJo( OJQJo( OJQJo( ppOJQJo(   OJQJo( @ @  Oh+'0|  , 8 D P\dltSveuilite u Zagrebu8veuanjailinja Normal.dot anjal.d3jaMicrosoft Word 8.0b@G@d@J*@bx ՜.+,D՜.+,@ hp|  IMI`N  Sveuilite u Zagrebu Titled(RZ _PID_GUID _PID_HLINKSAN{9B05F343-B595-11D4-BE03-0060972F11B7}A$(6C:.tif3?C:\Anja\MYSAS\Tema\grafsvi.cgm[R!C:\Anja\MYSAS\Tema\grafmuski.cgmov C:\Anja\MYSAS\Tema\grafzene.cgm  FMicrosoft Word Document MSWordDocWord.Document.89qOJQJo(   OJQJo(hh. hhOJQJo(hh. hhOJQJo(hho(. 0 o(.6OJQJo(- hhOJQJo( hhOJQJo(>o(.hho(.To(..0o(...0o(.... 88o( ..... 88o( ...... 88o(....... `o(........ `o(......... hhOJQJo(%PW]w!~NJh~JL[l,\=F\i9LHywt V*xFN_l>2vt-NO^q}7~FsW Nu{xH{.f\[,B32/Trb_h;<Z dA3y-b5,Q@h hOJQJo(%@tCtC`utCtC  *0FH I K L M N P T U V Z _ a g h j o v x | llllllllll11````wwwwwwEEEE{{{i i i ii!"#')-./0567;<=>EGHIJLMRMTMUMYMZM\]^bcjmnopr|}ۏېے            NNsssssssssss r rrrr"r$r'r(r.r/r1r2r3r4r5rBrCrGrHrIJQT\^bceOfOlOmOOOOOOOOOOOOOOOOO !%')-.02568>?ABC;E 4@Vb$@@@   "$,.0h@6:>LTVXdf@jt@$@,@4@<@D@L@d@t@@@@@  @&d@46|@@HJ@NXZ\dfhjx|~$@,@@@H@@@@@@  @ "$L@(2t@<|@@@DFH@PX\f@prtv@~0@8@x@@@@@*X@.0246PRZ\@`nt @( @<T` @ @ @ @ @ @ @< @GTimes New Roman5Symbol3& Arial;WingdingsK,Bookman Old Style"1 hjSFjSF˚R&x`!0N8 Sveu iliate u Zagrebuanjaanja