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儿童 COVID-19 疫苗接种：一项公共卫生重点
摘要 目的：Covid-19 对儿童健康产生了直接影响。本综述旨在分析该群体的流行病学和临床数据、大流行的后果以及疫苗接种方面。数据来源：搜索时间为 2020 年 1 月至 2022 年 11 月，搜索了 MEDLINE 数据库 (PubMed) 以及巴西卫生部和巴西儿科学会的出版物。结果总结：大多数儿童的 Covid-19 表现较轻；然而，感染可能发展为重症，在某些情况下甚至会发展为 MIS-C。儿童中所谓的长期 Covid 的患病率为 25.24%。此外，还对儿童和青少年的健康产生了一些间接影响。疫苗接种在降低重症和死亡率方面发挥了至关重要的作用。儿童和青少年作为一个特殊人群，被排除在最初的临床试验之外，因此后来才在该群体中引入疫苗接种。尽管儿童疫苗接种非常重要，但在有效实施儿童疫苗接种方面仍存在困难。巴西已批准 3 岁以上儿童接种 CoronaVac 疫苗，辉瑞疫苗的儿科应用已显示出显著的有效性和安全性。结论：儿童年龄组中的 Covid-19 是造成大量儿童患病和死亡的原因。要成功免疫，必须克服重大障碍。强调了几种儿童疫苗安全性和有效性的真实世界数据，作者需要统一的信息，说明对所有儿童进行免疫接种的重要性。© 2022 Sociedade Brasileira de Pediatria。由 Elsevier Editora Ltda 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
引用：吴 C、徐 H、白 D 等。公众对人工智能在医疗保健领域应用的看法：定性综合集成。BM
摘要 目的 医学人工智能（AI）由于其便利性和创新性，已广泛应用于临床领域。然而，可信度、责任分担和道德等一些政策和监管问题引发了人们对人工智能使用方面的担忧。因此，有必要了解公众对医学人工智能的看法。本文进行了元合成，以分析和总结公众对人工智能在医疗领域应用的理解，为未来在医疗实践中使用和管理人工智能提供建议。 设计 这是一项定性研究的元合成。 方法 在以下数据库中进行搜索以确定以英文和中文发表的研究：MEDLINE、CINAHL、Web of science、Cochrane library、Embase、PsycINFO、CNKI、万方和VIP。搜索时间为从数据库建立到2021年12月25日。使用JBI的元聚合方法总结定性研究的结果，重点关注公众对人工智能在医疗保健中应用的看法。结果 共筛选出5128篇研究，12篇符合纳入标准，因此被纳入分析。我们以三项综合结果作为结论的基础，包括公众视角下的医疗AI的优势、公众视角下对医疗AI的伦理和法律担忧、以及公众对AI在医疗领域应用的建议。结论 研究结果显示，公众认可医疗AI的独特优势和便利性。同时也观察到对医疗AI应用的若干担忧，其中大部分涉及伦理和法律问题。医疗AI的规范应用和合理监管是确保其有效利用的关键。基于公众的视角，本分析为卫生管理者提供了如何顺利实施和应用医疗AI，同时确保医疗实践安全的建议和见解。PROSPERO注册号CRD42022315033。
通知PIH 2024-05公共住房的办公室董事
交叉参考：通知PIH 2023-07和PIH通知2022-18主题：登记特殊行政费用的利息，开发与住房相关的服务计划（HMRP），根据PIH通知2023-07：实施联邦财政年度的实施（FFY）（FFY）2023资金范围，允许参与住房选择（HOUST OUTSICTION for Houss Offication the Backithing vouch）（HANTINGS SUCCEBINING PROBSICTING for Backing the Backithing Vouch vouch vouch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch vouch couch，在公共住房机构（PHA）管理代金券的任何地方使用他们的协助。虽然HCV计划为超过250万个家庭提供租金援助的服务，而家庭可能在任何地方使用其援助，但家庭可能会面临障碍，以访问低贫困社区。最近的研究表明，在贫困水平较低的社区中长大可改善儿童的学业成绩和成功的长期机会，并减少代际贫困。有机会搬到低贫困社区的成年人可能会减少肥胖和糖尿病。为了认识到这一越来越多的证据基础，PHAS扩大了他们在更广泛的社区，尤其是在低贫困地区促进住房机会的努力。这些活动包括增加机会领域的付款标准，更长的凭证搜索时间，简化的HCV计划操作以及其他行政政策。虽然当前的HCV法定规定和计划条例1允许PHAS向有孩子的HCV家庭提供与住房相关的服务，但为大量家庭提供这些强大的服务是昂贵的。HUD通过社区选择示范（CCD）提高了支持强大的住房出行计划的努力，该计划目前正在支持全面的住房
引用：Lebcir R、Hill T、Atun R 等人。利益相关者对影响人工智能在医疗保健领域应用的组织因素的看法：范围审查协议。BMJ Open 2021；11：e044074。doi:10.1136/bmjopen-2020-044074
摘要 简介 人工智能 (AI) 为改变医疗保健服务提供了巨大潜力，从而可以改善患者的治疗效果并提高医疗服务的效率。然而，尽管具有这些优势，AI 在医疗保健中的整合并未跟上技术进步的步伐。先前的研究表明，了解影响新技术在医疗保健中整合的各种组织因素非常重要。因此，本研究的目的是从不同相关利益相关者的角度概述影响医疗保健中采用 AI 的现有组织因素。通过进行这项审查，可以确定促进或阻碍 AI 在医疗保健中实施的各种组织因素。 方法与分析 本研究将遵循 Joanna Briggs 研究所的框架，该框架包括以下阶段：(1) 定义和调整目标和问题，(2) 制定并调整纳入标准与目标和问题，(3) 描述证据搜索和选择的计划方法，(4) 搜索证据，(5) 选择证据，(6) 提取证据，(7) 绘制证据图表，并根据目标和问题总结证据。搜索的数据库包括 MEDLINE（Ovid）、CINAHL（Plus）、PubMed、Cohrane Library、Scopus、MathSciNet、NICE Evidence、OpenGrey、O'REILLY 和 Social Care Online，搜索时间从 2000 年 1 月至 2021 年 6 月。搜索结果将根据范围界定审查指南的系统评价和荟萃分析的首选报告项目扩展进行报告。审查将采用创新传播理论、技术接受模型和利益相关者理论作为指导概念模型。将使用叙述综合来整合研究结果。伦理与传播 由于本次范围界定审查仅包含以前发表的研究信息，因此无需征求伦理批准。研究结果将通过在同行评审期刊上发表来传播。此外，为了确保研究结果能够传达给相关利益相关者，我们将在相关会议上展示这些研究结果。
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