这是一项在尼泊尔加德满都市Chhauni的Shree Birendra医院生物化学系从2022年11月至2023年进行的横断面研究。这项研究是在获得尼泊尔陆军卫生科学研究所(NAIHS)机构研究委员会(Regd No.665)。书面同意是从120名参与者那里获得的,表达了他们参加研究的意愿。在EDTA小瓶和血清分离器管中至少八个小时禁食后收集静脉血液样本。HBA1C。使用COBAS C 311(美国Roche Diagnostics,USA)分析了血清的空腹血糖(FBG),总胆固醇,甘油三酸酯(TG),高密度胆固醇(HDL)和低密度胆固醇(LDL)。通过
方法论和理论方向:已进行体外、体内和人体临床试验,以评估 ABB C1 对训练免疫力、保护肠道屏障功能和增强疫苗接种效果的影响。体外研究侧重于评估在没有或存在 ABB C1 的情况下 TEER 作为肠道屏障功能的测量。体内研究评估了 ABB C1 刺激小鼠外周血单核细胞、白细胞和腹膜巨噬细胞吞噬的能力,并与已知 β-葡聚糖的阴性对照和两个阳性对照(n = 10 只小鼠/组)进行了比较。这项随机和安慰剂对照临床研究招募了 70 名患者,他们接种了流感疫苗或 Covid-19 疫苗,并补充了 30 天的 ABB C1 或安慰剂。评估了对疫苗接种的免疫反应,以及临床状态和 ABB C1 的安全性和耐受性。发现:ABB C1 在单层细胞自发形成 3 周后,TEER 有所增加,同时在受到大肠杆菌攻击时,上皮细胞不会受到破坏。与对照组相比,ABB C1 显著刺激了吞噬作用,与阳性对照相比,效果更佳。一项人体临床研究发现,ABB C1 是安全的,它改善了对流感和 Covid-19 疫苗的免疫反应、循环中硒和锌的水平,并加速了疫苗接种后抗体的产生。
所有计划信函 22-006 取代所有计划信函 17-018 致:所有 MEDI-CAL 管理式医疗保健计划 主题:MEDI-CAL 管理式医疗保健计划对非专业心理健康服务的责任 目的:本所有计划信函 (APL) 旨在解释 Medi-Cal 管理式医疗保健计划 (MCP) 在提供或安排临床适当且涵盖的非专业心理健康服务 (NSMHS) 方面的责任以及 Medicaid 心理健康平价最终规则 (CMS-2333-F) 的监管要求。本 APL 还描述了 MCP 在参考和协调县心理健康计划 (MHP) 以提供专业心理健康服务 (SMHS) 方面的责任。本 APL 取代 APL 17-018。 1 背景:通过加州推进和创新 Medi-Cal (CalAIM) 计划,卫生保健服务部 (DHCS) 旨在满足 Medi-Cal 受益人在整个护理过程中的需求,确保所有受益人都能获得协调一致的服务,并改善受益人的健康状况。DHCS 的目标是确保受益人能够在正确的时间、正确的地点获得正确的护理。CalAIM 对 Medi-Cal 行为健康系统进行了一系列更改,以促进全人、可访问、高质量的护理,包括有关 SMHS 和 NSMHS 的要求。2 SMHS 的医疗必要性联邦第 1915(b) 条 Medi-Cal 豁免要求需要 SMHS 的 Medi-Cal 成员通过 MHP 获得这些服务。3 适用于 21 岁以下且符合加州福利和机构法典 (W&I 法典) 条款的个人
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题,因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见,急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步,这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术,它可以作为诊断问题的解决方案,但伴随着技术、道德和法律挑战。因此,本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性,以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始,文献综述作为理论基础,并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者,结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外,还进行了一项调查,以获取公众对此事的看法。研究结果表明,人工智能已经足够成熟,能够做出比医生更准确的诊断,并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整,因为法律阻碍了患者数据的共享。此外,人工智能算法必须适合所有社会少数群体,并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立,旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措,以保持对其正确使用的某种形式的控制。
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增,一个最重要的问题浮出水面:这些系统应该包括人类还是应该自主运行?这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如,考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的,当它指引我们从一个地方到另一个地方时,我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人;我们甚至不能像在银行那样打电话,要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题,没有人可以帮助我们,也没有人可以投诉。
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议,请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系,Binu PJ,组织秘书,科学家 E/联合主任,CDAC Trivandrum 健康技术组,电话:9496236198。
采用非实验室模型摘要:本文提出了在初级保健(PHC)中使用心血管风险(CVR)分层工具的考虑,重点关注非实验室模型作为实验室预测的替代行为。这一目标是基于使用横断面和探索性方法的实证研究来反思的,重点关注米纳斯吉拉斯州一个中等城市中患有合并症(高血压和/或糖尿病)且没有记录心血管问题的成年人口(40 至 74 岁之间)的两种量表的行为。在这项名为“CardioRisco”项目中,研究人员评估了基于胆固醇信息的 Framingham 全球风险评分所进行的 CVR 分层与使用身体质量指数而非血清数据的 HEARTS 计算器非实验室版本之间的一致程度。本文对研究的总体结果进行了分析,其中,对于所构成的样本,在分层之间发现了最小一致性,并提出了关于在 PHC 背景下管理 CVR 的建议,强调了对高风险患者(例如糖尿病患者)进行全面评估的重要性。
所有计划信函 21-009(修订版)致:所有 MEDI-CAL 管理式医疗保健计划主题:收集健康社会决定因素数据目的:本所有计划信函 (APL) 旨在为 Medi-Cal 管理式医疗保健计划 (MCP) 提供指导,指导其使用卫生保健服务部 (DHCS) 优先健康社会决定因素 (SDOH) 代码收集可靠的 SDOH 数据。修订后的文字以斜体显示。背景:DHCS 于 2019 年发布了加州推进和创新 Medi-Cal (CalAIM) 提案,DHCS 于 2021 年 1 月 8 日对其进行了修订。1 CalAIM 是一项多年期计划,旨在通过广泛的交付系统、计划和支付改革改善 Medi-Cal 受益人的健康状况和生活质量。人口健康管理 (PHM) 是 CalAIM 的一项计划,旨在通过全人护理方法识别和管理会员风险和需求,同时关注和解决 SDOH。DHCS 认识到,一致且可靠地收集 SDOH 数据对于 CalAIM 的 PHM 计划的成功至关重要。为了推动改进,DHCS 正在提供有关收集 SDOH 数据的指导,以便: