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个性化步态干预的索运
摘要：流动性挑战威胁到身体独立性和良好的生活质量。通常，可以通过步态康复，特别是通过规定的听觉，视觉和/或触觉提示来提高移动性。每个人都显示出用于纠正异常步态模式的用途，从而提高了迁移率。然而，仍然存在一个限制，即长期参与提示方式。考虑到个人的独特生理状况，范式转向个性化提示方法，可能会带来当代方法，以确保纵向和持续的参与。SONIFICATY将其集成到步态康复系统的个性化方法中时，可能是一种有用的听觉提示技术。以前，索要术表现出令人鼓舞的结果，特别是在减少冻结，缓解空间变异性以及加强帕金森氏病（PD）的步态一致性方面。具体而言，通过操纵声学特征与高级音频处理技术（例如，时间拉伸）配对的超声音，使听觉提示干预措施得以量身定制和增强。连接中使用的这些方法优化了步态特征并随后提高了迁移率，从而提高了干预措施的有效性。这篇叙述性评论的目的是进一步理解并解锁索方式作为听觉康复的关键工具的潜力，同时强调需要继续进行临床研究以确保使用舒适性和可取性。
运行头：脑损伤功能结果测量
致谢：本出版物的内容由美国国家残疾、独立生活和康复研究所 (NIDILRR；拨款编号 90DP0037、90DPTB0004、90DP0039、90DP0036、90DRTB0002、90DP0034、90DP0013 和 90DP0028) 资助开发。NIDILRR 是卫生和公众服务部 (HHS) 社区生活管理局 (ACL) 下属的一个中心。本出版物的内容不一定代表 NIDILRR、ACL 或 HHS 的政策，您不应认为其已获得联邦政府的认可。莫斯康复研究所提供了额外资金。作者要感谢 Shannon Juengst、Jody Newman、Therese O'Neill-Pirozzi、Christopher Pretz、Allan Jette 和 Ni Pengsheng 在研究设计和数据分析方面提供的帮助。Michelle Jaffe、Devon Kratchman、Kelly McLaughlin、Caron Morita、Jody K. Newman、Rachel Raucci、Rebecca Runkel 和 Krista Smith 在参与者招募和数据收集方面提供了宝贵的帮助。
俄亥俄州库利运河港
港口特色 位于伊利湖畔，俄亥俄州卢卡斯县耶路撒冷镇库利运河河口。 授权：1960 年《河流与港口法》第 107 节（经修订）。 浅吃水休闲港口。 项目深度为联邦航道 4 英尺。 港口受东、西防波堤保护，总长度为 1,650 英尺。 主要利益相关方：美国海岸警卫队、卢卡斯县、托莱多警察局、托莱多公用事业公司、私人码头、特许渔业利益相关方和休闲划船社区。 项目要求 港口通常每 5 到 10 年需要疏浚一次以维护航道。工程兵团在 2004 年对该港口进行了上一次疏浚，当时清除了 7,500 立方码的物质。联邦航道的非联邦疏浚于 2013 年完成。目前需要进行维护性疏浚。 2024 年获得的资金将用于完成沉积物采样和分析以及环境协调，以支持未来的疏浚。后续资金将用于完成维护疏浚。
将疫苗运输到Nysiis库存
将疫苗发货和批量信息添加到库存中的NYSIIS功能称为“接受转移”。当您物理收到货物时，检查物品，然后将疫苗存储在冷藏单元中。疫苗存储后，您必须登录到NYSIIS，然后单击“接受传输”按钮，以确保将货物添加到库存中。这是正确库存跟踪所必需的。下面详细介绍了接受接收转移的步骤（向库存中添加收到的货物）。注意：此过程是针对直接从制造商或麦凯森配送中心收到的货物。（有一个单独的过程，可以手动更新通过重新分配从另一个位置收到的疫苗的清单。）
出院心脏骤停：年度报告
从医院心脏骤停（OHCA）出发是一种威胁生命的紧急情况，心脏停止在体内抽血。这是救护车服务最关键时期的事件类型 - 如果不干预，不可逆转的死亡就可以在患者最初崩溃的短短10分钟内发生。在全球范围内，OHCA的存活率从不到5％到60％以上，并且取决于多种因素。救护车服务几乎无法控制许多此类因素，例如患者年龄或逮捕原因。但是，从治疗到及时性，对OHCA做出反应的改善，可以并且绝对可以挽救生命。这些可控特征总结在生存链的四个链接中。这些链接描述了经历OHCA的患者所需的整个护理系统，从社区准备就绪（包括预先护理计划）到出院后护理。
人工智能预测心脏骤停
背景：心脏骤停是一种危及生命的心脏活动停止。早期预测心脏骤停非常重要，因为它允许在发作期间采取必要的措施来预防或干预。人工智能 (AI) 技术和大数据越来越多地被用于增强预测和为高危患者做准备的能力。目的：本研究旨在探索文献中报道的人工智能技术在预测心脏骤停中的应用。方法：根据 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）扩展的范围界定审查指南进行范围界定审查。搜索了 Scopus、ScienceDirect、Embase、电气和电子工程师协会和 Google Scholar 以确定相关研究。还对纳入的研究进行了反向参考文献列表检查。研究选择和数据提取由 2 名审阅者独立进行。从纳入研究中提取的数据以叙述方式综合。结果：在检索到的 697 篇引文中，41 篇研究被纳入审查，6 篇是在向后引用检查后添加的。纳入的研究报告了人工智能在预测心脏骤停方面的应用。在 47 项研究中，我们能够将研究采用的方法分为 3 个不同的类别：26 项 (55%) 研究通过分析患者的特定参数或变量来预测心脏骤停，而 16 项 (34%) 研究开发了基于人工智能的预警系统。其余 11% (5/47) 的研究侧重于区分心脏骤停高风险患者和无风险患者。两项研究关注儿科人群，其余研究关注成人 (45/47, 96%)。大多数研究使用的数据集大小小于 10,000 个样本 (32/47, 68%)。机器学习模型是研究中用于预测心脏骤停的最突出的人工智能分支（38/47，81%），最常用的算法是神经网络（23/47，49%）。K 折交叉验证是研究报告中最常用的算法评估工具（24/47，51%）。结论：人工智能被广泛用于预测不同患者环境中的心脏骤停。技术有望在改善心脏医学方面发挥不可或缺的作用。需要更多的评论来了解在临床环境中实施人工智能技术的障碍。此外，还需要研究如何最好地为临床医生提供支持，以理解、适应和在实践中实施这项技术。
心脏骤停 - 一般高质量CPR＆...
•如果逮捕是已知的创伤起源，请参见创伤性逮捕 - 处理方案。•如果未知是逮捕是创伤还是医疗，并且患者在复苏程序协议的现场终止时，在每个死亡的场景标准中都不会遇到死亡，请开始CPR并继续使用该协议。•如果患者体温过低，请参见适用时变暖技术的体温过低/冻伤治疗方案。•显示不复苏的患者（DNR），手镯或项链；或有效的密歇根州医师命令（MI POST） - 相应地遵循DNR程序方案或MI-POST程序协议。•心脏骤停患者只有在现场不安全，患者的身体位置不允许适当治疗或按照直接医疗控制令的情况下移动。
心脏骤停案件的上升
（a）至（e）：根据印度医学研究理事会（ICMR），没有关于心脏骤停发生率的数据。确定有关心脏骤停和死亡原因的事实，印度医学研究委员会（ICMR）正在进行两项研究之后。1。第一个项目是一项回顾性病例对照研究，用于确定与猝死相关的危险因素（例如最近的Covid-19感染）和年轻人（18 - 45年）的心脏骤停。发现Covid-19疫苗接种并没有增加印度年轻人无法解释的猝死风险。过去的Covid-199住院，猝死家族史以及某些生活方式行为，例如当前的吸烟状况，酒精使用频率，最近的暴饮暴食，娱乐性药物/药物使用以及剧烈的强度活动增加了无法解释的突然死亡的可能性。研究的详细信息可在以下链接（https://journals.lww.com/ijmr/fulltext/2023/10000/factors_associated_with_with_unexplained_sudden_sudden_deat hs.6.6.6.aspx）2。第二个项目正在调查新德里AIIMS的常规尸检和虚拟尸检的年轻人突然死亡原因。