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弓形虫 IgG 亲和力水平与流产风险之间的关系 Shinta Ayuni Wulandari BKU 医学生物学研究项目学生，教员
摘要 --- 堕胎仍然是一个受到特别关注的问题，因为根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，堕胎占世界孕产妇死亡原因的 15-50%。堕胎的危险因素之一是妊娠期感染，包括弓形虫病。本研究的目的是分析弓形虫 IgG 亲和力水平与堕胎风险之间是否存在关系。该研究采用文献综述研究，通过 MDPI、PubMed 和 ScienceDirect 数据源来识别、分析和评估科学论文。从四个数据源产生了 60 篇文章，有 7 篇文章通过了纳入标准，这些文章总结在 PRISMA 图中。一篇文章的结果提到了两次堕胎，另一篇文章提到了 17 次堕胎，两次都是发生在弓形虫 IgG 亲和力水平较低的妊娠早孕妇女中。两篇文章都表明，弓形虫 IgG 亲和力水平低的妇女在妊娠早期流产的几率比弓形虫 IgG 亲和力水平中或高的妇女高。本研究的结论是，弓形虫 IgG 亲和力水平与流产风险之间存在关联。关键词---流产，IgG 亲和力，弓形虫，弓形虫病。引言流产仍然是一个受到特别关注的问题，因为发生的可能性很高（Al-Yami 等人，2021 年）。根据世界卫生组织（WHO）的数据，流产占世界孕产妇死亡原因的 15% 至 50%。在全球 2.08 亿例怀孕中约有 5% 会发生流产，尤其是在印度尼西亚，每年 500 万例怀孕中有 10% 至 15% 会发生流产（Fallahi 等人，2018 年）。堕胎是指在妊娠周龄未达到 20 岁之前通过产道排出胎儿
医学生物技术中的M.Tech
IITH是政府建立的第二代IIT之一。印度于2008年。IITH提供16个M.Tech课程，20博士学位。节目，15个B.Tech计划，3 M.SC计划，2个MA计划，1个M.DES计划和1 B.DES计划在工程，科学，文科和设计的所有分支中。IIT的充满活力的研究文化可以从专利，出版物和位置可以明显看出。IIT与日本大学和行业有着非常特殊的关系，这些关系超出了学术和研究合作的范围。 IITH正在创建一个独特的整体教育生态系统，该系统提供互动学习，高度灵活的学术结构，尖端研究，强大的行业合作和企业家精神。 IITH在所有工程学院中排名第8位，在该国排名第14位，在QS世界排名中，它在印度排名前10位。IIT与日本大学和行业有着非常特殊的关系，这些关系超出了学术和研究合作的范围。IITH正在创建一个独特的整体教育生态系统，该系统提供互动学习，高度灵活的学术结构，尖端研究，强大的行业合作和企业家精神。IITH在所有工程学院中排名第8位，在该国排名第14位，在QS世界排名中，它在印度排名前10位。
元回归分析确定医学生脑死亡概念知识对器官捐赠态度的影响
脑死亡 (BD) 概念的理解是人死亡的意义，这是器官移植的关键，因为大多数器官捐赠者都是已经死亡并处于 BD 状态的人。然而，对这一概念缺乏理解是反对捐赠的主要原因之一，尤其是对明显死亡的恐惧。在医护人员和医学生中，对器官捐赠的态度相对积极，1-3 但仍有相当一部分人对 BD 概念缺乏充分理解。1-3 几乎所有社会群体都认为 BD 概念的知识与对器官捐赠的态度之间存在密切联系。1-4 然而，在医学生中，结果却相互矛盾。虽然一位西班牙国民
访问医学生选修课书
系/分部：细胞生物学 教员姓名：Deborah Andrew 研究课题：器官形成的发育遗传学；果蝇 系/分部：细胞生物学 教员姓名：Peter Devreotes 研究课题：趋化因子定向细胞迁移；信号转导 系/分部：细胞生物学 教员姓名：Peter Espenshade 研究课题：细胞胆固醇稳态调节和对缺氧的适应 系/分部：细胞生物学 教员姓名：Andrew Ewald 研究课题：发育和癌症中上皮形态发生的细胞机制和分子调控。 系/分部：细胞生物学 教员姓名：Luis Adres Garza 博士 研究课题：皮肤干细胞和前列腺素在再生和伤口愈合中的研究。 系/分部：细胞生物学 教员姓名：David Hackam 博士 研究课题：上皮表面损伤和修复的免疫调节
智力：横断面调查医学生对人工智能的知识和态度：
机器人系统是基于统计数据设计的，用于执行类似人类行为的功能。人工智能有改善医学和医疗保健的潜力。人工智能用于外科手术和医学教育等医学领域。未来，它将在医学领域发挥更大的作用，就像在许多其他领域一样。然而，在今天的医学教育中，对人工智能的讨论还不够。本研究的目的是分析医学生对医学人工智能的知识和态度。方法：通过在线问卷对所有东地中海大学与马尔马拉大学联合开展的国际医学项目医学生进行了横断面研究。在调查前被告知的学生被要求填写调查问卷，如果他们同意参加。问卷包括 3 个部分：参与者的人口统计、关于人工智能的知识和对人工智能的态度。结果通过 Microsoft Excel 收集和检查。使用 SPSS v26 对调查数据进行卡方检验分析。结果：88 名医学生参加了在线调查。大多数调查受访者（77%）已经知道与医学人工智能相关的信息。大多数参与者主要从社交媒体和媒体获取这些信息。只有 26.1% 的学生表示他们从讲座中学到了一些关于人工智能的知识。29.5% 的临床前阶段学生认为人类医生将在可预见的未来被人工智能取代，但临床阶段学生的比例下降到 18.5%。男性学生明显表示他们对人工智能有基本的了解（p<0.05）。此外，了解这些技术的参与者明显认为这些发展使医学更加令人兴奋（p<0.05）。
研究文章 医学生人工智能教育的循证方法：系统评价
过去二十年，人工智能 (AI) 呈指数级增长，许多人认为这是改善患者护理质量的机会。然而，医学教育系统在适应人工智能时代方面进展缓慢，导致医学院缺乏针对人工智能的专项教育。本系统评价的目的是评估当前基于证据的建议，以将人工智能教育课程纳入本科医学。从建库到 2022 年 4 月 23 日，我们在六个数据库中搜索了纽卡斯尔-渥太华量表上质量一般或更高的横断面和队列研究、系统、范围界定和综合评价、随机对照试验和关于本科医学课程中人工智能教育的德尔菲研究。搜索产生了 991 条结果，其中 27 条符合所有标准，另外 7 条通过参考挖掘纳入。尽管研究类型之间存在高度异质性，且缺乏评估当前人工智能战略影响的后续研究，但对人工智能关键原则的主题分析确定了在医学院课程中成功实施人工智能所需的六个主题。这些主题包括伦理、理论与应用、沟通、协作、质量改进以及感知与态度。伦理、理论与应用和沟通主题进一步细分为子主题，包括以患者为中心和以数据为中心的伦理；实践知识和沟通知识；临床决策沟通、实施沟通和知识传播沟通。根据调查研究，通常对人工智能基础知识较低的医疗专业人员和学生一直强烈支持将正规的人工智能教育纳入医学课程，这表明需要进行更多研究来推动这一议程。
人工智能是医学生物技术的主要工具
I.简介：利用生物学开发新产品、新方法、新应用和新生物以改善人类健康和社会，被称为生物技术。它通常被称为生物技术，自人类文明开始以来就一直存在，伴随着生物的驯化和发酵的发现。在过去的一个世纪里，该学科通过操纵生物体的遗传结构和生物分子过程而发生了重大发展。现代生物技术领域吸收了各种科学和技术学科，包括： 化学 分子生物学 基因工程 仿生学 纳米技术 基因组学 信息学 蛋白质组学 主要成果是以下领域的创新和突破： 预防和治疗疾病的药物和疗法。 诊断或医学测试，如妊娠测试。 生物燃料（可持续），减少浪费和污染。 转基因生物（GMO）最近的主要应用领域是农业（高效且具有成本效益的农业）。
进入医学生的原始核心能力
2011年开发了用于进入医学生的15个核心能力。他们得到了AAMC学生事务集团（GSA）招生委员会（COA）的认可，并帮助传达所有接受医学院申请人所期望的标准。能力清单是在对医学教育和就业文献进行了广泛的搜索以及几个蓝色核心和咨询小组的指导之后开发的，包括未来医师的科学基础（SFFP），行为和社会科学基金会，未来医生的行为和社会科学基金会（BSSSFLP）（BSSSFFP）（BSSSFFP）（BSSSFFP），医学委员会（IOM）综合审查（IOM）综合审查委员会，用于培训委员会（IM5），MC5委员会（MR5），MR5，MR5，MR 5，MR 5 （ACGME）结果项目，MR5创新实验室等。