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妇女医院癌症年度报告2024
在美国，外阴癌和阴道癌分别占由女性生殖器官引起的所有癌症的6％和1-2％。在女子医院，外阴癌占9％，阴道癌占妇科癌症诊断的2％。在本报告中，我们审查了2013 - 2023年期间在妇女医院诊断出的外阴和阴道癌病例。在此间隔中，发现了219例外阴癌和36例阴道癌。患有外阴和阴道癌的女性的种族分布发现，大多数被诊断为女性癌症的患者是高加索人，这与NCDB报告类似（分别为79％和82％）。在妇女诊断出的病例中有20％是在非裔美国妇女中，而NCDB中有9％的案件。外阴癌，预计将在2024年在美国诊断出大约6,900例外阴癌病例，估计有1,630名妇女死于这种类型的癌症。在女性的女性中，年龄分布与NCDB报告的年龄相似。大多数病例是在40-89岁之间诊断出来的，报告的百分比最高在60-69岁之间（24％）。但是，在30-49岁之间诊断出20％的病例。68％的病例是鳞状细胞癌，这是最常见的外阴癌形式，但我们还指出，有6％是基底细胞癌，4％是恶性黑色素瘤，4％是肌外Paget病。女性外阴癌患者的28％被诊断为妇女诊断的外阴癌病例被诊断为I期（55％），5％为II期，14％为第三阶段，4％为IV期。手术是大多数患者（69％）患有外阴癌的治疗的主要手术，这与NCBD数据一致。与美国国家监测，流行病学和最终结果（SEER）数据库相比，路易斯安那州所有种族的外阴癌发病率较高，如路易斯安那州肿瘤登记册（LTR）。但是，与国家数据库相比，路易斯安那州所有种族的死亡率均较低。在SEER数据库中，所有外阴癌病例的5年相对生存期为71.3％，与报告给LTR的71.2％相当，但女性的生存率较高（76.1％）。有两种主要的途径导致外阴恶性肿瘤的发展：人类乳头状瘤病毒感染（HPV）和外阴皮肤（如苔藓硬化）的慢性炎症状况。HPV感染通常是无症状的，并被人体清除，但是持续的HPV感染会导致60-70％的外阴和阴道癌。有一些可修改的（吸烟，地衣硬化和外阴上皮内肿瘤（VIN））和不可抑制的（年龄，HIV感染或其他免疫缺陷综合症）的危险因素，用于发展两种类型的癌症。
妇女的经济赋权
文献中有广泛的共识，即妇女有能力获得资源并具有对这些资源做出经济决策的权力和代理权（例如Morgan等人）（2023）; Sida，2023年；埃里克森，2017年；麦肯锡，2015年）。访问是指经济参与者获得商品，服务，网络和机会等资源以改善其经济地位的能力（Markel＆Jones，2014年）。代理是指控制资源和收入的能力，并根据其使用做出决定。将这些要素结合起来，妇女的经济赋权可以被定义为“变革过程，可以帮助妇女和女孩从有限的权力，声音和经济中的有限的权力，声音和选择转变为拥有在市场以及在市场上平等竞争的技能，资源和机会，以控制和受益于经济增长”（盖茨基金会，2023年）。
印度政府妇女和儿童发展部
营养不仅仅是吃食物；它需要适当的消化、吸收和代谢，而这些都受到卫生、教育和安全饮用水等因素的影响。由于营养不良需要多部门合作，涉及食品、健康、水、卫生和教育等各个方面，因此有效解决营养不良问题至关重要。在 Saksham Anganwadi 使命和 Poshan 2.0 计划下，通过在 18 个部委/部门之间建立跨部门融合，正在应对营养不良的挑战。在这一使命下，制定了一项新战略，通过社区参与、外展、行为改变和宣传等活动，减少营养不良并改善健康、保健和免疫力。它侧重于孕产妇营养、婴幼儿喂养规范、严重急性营养不良 (SAM)/中度急性营养不良 (MAM) 的治疗和通过 AYUSH 实践进行保健，以减少消瘦、发育迟缓、贫血和体重不足的患病率。根据该计划，通过采用生命周期方法，为儿童（6 个月至 6 岁）、孕妇、哺乳期母亲和青春期女孩提供补充营养，以打破营养不良的代际循环。补充营养是根据《国家粮食安全法》附表二所载的营养标准提供的。这些标准已于去年进行了修订和升级。旧标准主要针对卡路里；然而，修订后的标准在补充营养的数量和质量方面更加全面和均衡，基于提供优质蛋白质、健康脂肪和微量营养素的饮食多样化原则。强化大米正在供应给 AWC，以满足微量营养素的需求并控制妇女和儿童的贫血。更加强调使用小米每周至少一次准备热食，并在 Anganwadi 中心提供带回家的配给。妇女和儿童发展部和卫生和家庭福利部联合发布了《营养不良社区管理 (CMAM)》协议，旨在预防和治疗儿童严重急性营养不良，并降低相关发病率和死亡率。在这一使命下，开展的主要活动之一是社区动员和宣传，以开展 Jan Andolan 活动，教育人们了解营养方面的问题。邦和直辖区分别在 9 月和 3 月至 4 月庆祝的 Poshan Maahs 和 Poshan Pakhwadas 期间，根据社区参与计划开展并报告定期的宣传活动。社区活动 (CBE) 已成为改变
印度政府妇女与儿童发展部
国家课程“Adharshila”通过优先考虑基于能力的课程计划和活动，涵盖所有学习领域，提高了 Anganwadi 中心为所有 3-6 岁儿童提供的早期儿童教育质量。该文件通过适合年龄的活动和评估，强调使用本土玩具和低成本、免费材料，使规划变得轻松。年度计划分为 4+36+8 周，即 4 周的启蒙、36 周的主动学习和 8 周的强化。每周分为 5+1 天，即 5 天用于介绍和练习活动，1 天用于每周强化。每天包括 3 个区块，一个用于欢迎和自由玩耍，一个用于通过活动进行学习和玩耍，一个用于反思和结束。
致力于改善妇女健康满足北德克萨斯州妇女的健康需求
或者每捐款 25 美元，就会在移动医疗车上放置一个粉色纪念物，以纪念那些与癌症作斗争的人。然后，10 月 10 日，支持者们聚集在沃斯堡的 Clearfork 商店，特别揭幕了这辆粉色车身的巴士，这是北德克萨斯州男女希望和治愈的象征。特别感谢北德克萨斯州放射学协会，他们代表其 88 名员工捐款！总共有 290 多名男女在移动医疗车上得到了他们亲人的敬意或纪念。作为庆祝活动的一个特别部分，Kendra Scott 和 Evereve 将当天销售收益的一部分捐赠给了 Wellness for Life 计划。
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
房间里的 AI 代理：为移植选择委员会提供客观决策信息 Bima J. Hasjim MD MSc 1,2 *、Ghazal Azafar PhD 2,3 *、Frank Lee MD 4、Tayyab S. Diwan MD 4、Shilpa Raju MPH 2、Jed Adam Gross MPhil JD 5,6、Aman Sidhu MD 2、Hirohito Ichii MD PhD 1、Rahul G. Krishnan PhD 7、Muhammad Mamdani MPH PharmD 8,9、Divya Sharma PhD 10,11 +、Mamatha Bhat MD PhD 2,3,12,13 + *共同第一作者 + 共同资深作者 1 加州大学欧文分校外科系，加利福尼亚州奥兰治，美国 2 多伦多大学大学健康网络 Ajmera 移植中心移植 AI 计划， 3 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院研究所 4 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所医学院移植外科分部 5 加拿大多伦多大学健康网络临床和组织伦理学系 6 加拿大安大略省多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床公共卫生分部 7 加拿大安大略省多伦多大学计算机科学系 8 加拿大安大略省多伦多大学健康网络多伦多总医院药学系和妇女健康计划 9 临床评估科学研究所 10 加拿大安大略省北约克大学数学与统计学系 11 加拿大安大略省多伦多大学健康网络生物统计学系 12 加拿大安大略省多伦多大学医学系胃肠病学和肝病学分部 13 加拿大安大略省多伦多矢量研究所 通讯作者：Mamatha Bhat，医学博士
执行摘要：员工教育项目妇女诊所关于更年期激素使用的员工教育
这篇论文由 ScholarWorks 的 Walden 论文和博士研究系列免费提供给您，供您开放访问。它已被 ScholarWorks 的授权管理员接受并收录在 Walden 论文和博士研究中。如需更多信息，请联系 ScholarWorks@waldenu.edu。
气候变化和妇女工作的未来
气候变化提出了一项紧迫的全球挑战，加剧了现有的不平等现象，对妇女，女孩和边缘化社区的影响不成比例。在全球范围内，由于性别不平等，妇女在适应气候变化时面临着独特的挑战（发展的综合研究和行动，2019年）。在气候引起的灾难之后，妇女通常对重建生计的资源和支持有限。研究表明，与男性相比，女性获得资产，金融服务和决策平台的机会有限，这阻碍了她们的康复能力。政府间过程，例如《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC），双方会议（COPS）和利马性别工作计划（LWPG，2014年）强调将性别观点整合到政策中，以解决气候变化的有害影响的政策。但是，由于缺乏性别分散数据，有关气候变化如何影响妇女劳动力参与的数据仍然受到限制。因此，需要紧急努力来探索气候变化对妇女生计的影响。同时，倡导政策保护妇女参与现有部门并授权她们参与新兴部门也很重要。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。