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在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。
项目摘要
项目提案癌症中代谢串扰的分配的主要目标是揭示代谢物如何作为肿瘤细胞与肿瘤微环境之间串扰中的信号分子的发挥作用，从而有助于肿瘤细胞的恶性特性和/或抑制抗肿瘤免疫反应的抑制。在下面提出的项目中，我们非常关注氨基酸代谢。生存研究项目乳腺癌（BC）是女性中最常见的癌症，每年在全球范围内有230万次诊断（WHO）。在发达国家中，八分之一的妇女在其一生中受到影响。75％的BC是激素受体阳性（HR+），并接受内分泌疗法（ET）治疗以抑制激素驱动的肿瘤生长。检测和治疗的进步提高了生存率，增加了对生活质量（QOL）的关注。虽然比化学疗法的毒性较小，但ET通常会引起更年期症状，疲劳和神经心理学问题，从而强烈影响QOL，并导致明显的发病率和成本。HR+BC复发率仍然很低，但持续了20年以上，没有常规的分子标记物来早日检测复发。尽管为确定卑诗省的新目标和生物标志物的努力，但代谢仍在很大程度上被忽视。我们先前在HR+BC上的工作强调了氨基酸代谢的重要性，特别是对于ET反应中蛋氨酸（MET）和色氨酸（TRP）（TRP）的重要性。该生存研究项目的目标是确定与MET和TRP代谢相关的代谢产物，蛋白质和miRNA，可以用作预测长期结果的生物标志物，包括。复发，代谢状态，更年期样症状，疲劳和抑郁症>在美国东部时间后5年。
基于物联网的电池监视电气车辆的警报
Manimekalai工程学院，霍森。 drcrb2015@gmail.com摘要电动汽车（EV）的采用增加增加了对高效可靠的电池监控系统的需求。 电动汽车应用程序的物联网（IoT）的电池监视和警报系统提供了一种全面的方法，可以实时跟踪和管理电动汽车电池的性能和健康。 该系统利用高级传感器和通信技术来收集各种电池参数的数据，例如电压，电流，温度和充电状态（SOC）。 然后将收集的数据无线传输到中央监控平台，在该平台可以对其进行分析，以早日检测潜在问题，例如收费，充电或温度异常。 当电池的健康或性能偏离最佳范围时，系统采用智能算法为电动汽车所有者或操作员提供主动的警报和通知。 此实时警报可及时进行干预，防止昂贵的损坏并确保电池的寿命。 此外，系统的数据分析功能有助于预测性维护，使用户可以在发生重大失败之前安排服务或替换。 总体而言，基于IoT的电池监视和警报系统可以提高电动汽车的安全性，可靠性和效率，从而促进可持续的运输解决方案并改善用户体验。 关键字：物联网，电池监控，电动汽车，ESP32，BMS模块，电流传感器，电压传感器，锂电池，LCD显示屏，警报系统。 1。 电源5。Manimekalai工程学院，霍森。drcrb2015@gmail.com摘要电动汽车（EV）的采用增加增加了对高效可靠的电池监控系统的需求。电动汽车应用程序的物联网（IoT）的电池监视和警报系统提供了一种全面的方法，可以实时跟踪和管理电动汽车电池的性能和健康。该系统利用高级传感器和通信技术来收集各种电池参数的数据，例如电压，电流，温度和充电状态（SOC）。然后将收集的数据无线传输到中央监控平台，在该平台可以对其进行分析，以早日检测潜在问题，例如收费，充电或温度异常。当电池的健康或性能偏离最佳范围时，系统采用智能算法为电动汽车所有者或操作员提供主动的警报和通知。此实时警报可及时进行干预，防止昂贵的损坏并确保电池的寿命。此外，系统的数据分析功能有助于预测性维护，使用户可以在发生重大失败之前安排服务或替换。总体而言，基于IoT的电池监视和警报系统可以提高电动汽车的安全性，可靠性和效率，从而促进可持续的运输解决方案并改善用户体验。关键字：物联网，电池监控，电动汽车，ESP32，BMS模块，电流传感器，电压传感器，锂电池，LCD显示屏，警报系统。1。电源5。简介电子通知板可在显示信息的不同地方使用。例如，如果该系统是在大学中实施的，那么对学生的所有信息使用都可以由学院的高级当局缩短。使用这种通知板非常容易并显示信息。此过程有助于减少体力劳动，这主要用于身体挑战的人。该项目的主要目的是拥有一个电子通知委员会，该委员会最少的信息可以由教职员工短路给学生。系统W所使用的是无线系统，因此板上没有一团糟的电线，因此该系统非常灵活，它可以存储高达30米的信息。我们正在使用的输入是Android手机。该手机通过通过连接终端应用程序使用Wi-Fi连接到电子通知板。以下组件用于创建硬件模块1。微控制器ESP32 2。电池管理系统（BMS）3。无线通信模块4。用户界面组件6。显示方法的接口范围•不断地实时监视电池的健康，充电水平和温度。•提供有关潜在问题或失败的早期警告和警报，以进行主动维护和干预。•启用通过移动应用程序或Web界面远程访问电池数据和警报，使车主或制造商可以从任何地方监视电池状态。•收集和分析历史数据以识别模式和趋势，从而促进预测性维护和优化电池性能。
使用...
摘要：细菌感染引起的疾病，尤其是耐药细菌引起的疾病威胁着全世界的人类健康。已经预测，早期诊断和治疗将有效降低由细菌感染引起的死亡率。因此，迫切需要开发有效的方法来早日检测细菌感染并尽快治疗它们。一些细菌可用于治疗细菌感染，例如大肠杆菌（大肠杆菌），金黄色葡萄球菌，铜绿假单胞菌，沙门氏菌spp，klebsiella spp，klebsiella肺炎幽门螺杆菌。使用纳米颗粒的纳米技术驱动的方法可以选择性地靶向并破坏细胞内的致病细菌，克服常规药物递送挑战。 纳米颗粒由于其独特的特性（例如高表面积与体积比率）以及用于靶向递送的功能化的能力而越来越有效地治疗细菌感染。 纳米颗粒，例如聚合物胶束，纳米注合体和金属纳米颗粒，可增强药物的生物利用度，稳定性和靶向，从而提高治疗有效性并最大程度地减少副作用。 关键词：细菌感染，药物输送，纳米颗粒，抗生素剂，药物靶向。使用纳米颗粒的纳米技术驱动的方法可以选择性地靶向并破坏细胞内的致病细菌，克服常规药物递送挑战。纳米颗粒由于其独特的特性（例如高表面积与体积比率）以及用于靶向递送的功能化的能力而越来越有效地治疗细菌感染。纳米颗粒，例如聚合物胶束，纳米注合体和金属纳米颗粒，可增强药物的生物利用度，稳定性和靶向，从而提高治疗有效性并最大程度地减少副作用。关键词：细菌感染，药物输送，纳米颗粒，抗生素剂，药物靶向。Even nanoparticles like Silver Nanoparticles (AgNPs), Gold Nanoparticles (AuNPs), Zinc Oxide Nanoparticles (ZnO NPs), Copper Nanoparticles (CuNPs), Iron Oxide Nanoparticles (Fe3O4 NPs), Chitosan Nanoparticles, Titanium Dioxide Nanoparticles (TiO2 NPs), Graphene Oxide纳米颗粒，二氧化硅纳米颗粒，聚合物纳米颗粒也对细菌感染的治疗也非常有用，因为它们可以封装抗生素或抗菌剂，以提供持续释放并靶向细菌感染（Xu等，2019）。
使用计算机视觉用于孟加拉国的皮肤病诊断：皮肤癌深度学习模型中的可解释性和透明度提高
摘要：每年发现超过200万例新病例，皮肤癌是全球最普遍的癌症。皮肤癌是孟加拉国第二大流行的癌症，仅次于乳腺癌。为了改善患者的结局，必须早日检测并治疗皮肤癌。在孟加拉国，皮肤科医生和其他可以识别和治愈皮肤癌的医学专业人员的可用性受到限制。因此，直到良好先进之前，才发现许多皮肤癌病例。皮肤癌的图像可以通过深度学习算法成功地分类。这些模型通常缺乏可解释性，这可能使理解它们得出某些结论的原因可能具有挑战性。由于缺乏可解释性，深度学习模型在增强皮肤癌检测和治疗中的应用可能具有挑战性。在本文中，我们提供了一种技术，可改善孟加拉国在孟加拉国中对皮肤癌进行分类的深度学习模型的可解释性。使用我们技术中的显着图和注意力图的混合物可视化对模型判断至关重要的特征。在孟加拉国的皮肤癌照片集中，我们测试了我们的方法。我们的发现表明，我们的方法可以增强皮肤癌分类深度学习模型的可解释性，而不会大大降低其准确性。还表明，使用我们的策略可能会使深度学习模型更容易识别皮肤癌。我们可以通过检查显着性和注意力图来更好地掌握模型判断背后的推理。这对于使用深度学习模型来识别和治疗皮肤癌的医学专业人员可能是有益的。可以通过使用我们的技术使深度学习模型对皮肤癌分类更可解释的技术来改善孟加拉国的皮肤癌检测和治疗。任何用于对皮肤癌进行分类的深度学习模型都可以使用我们的技术来使用，这很容易构建。将来将将患者的年龄和医疗背景添加到照片中，以增强我们的过程。我们还希望使用更大的皮肤癌照片样本来测试我们的方法。通过使深度学习模型易于阅读，建议的策略可以帮助改善孟加拉国皮肤癌的检测和治疗。这可能会导致早期皮肤癌的识别和治疗，这将使患者受益。
干扰素γ-1B用于预防医院 -
摘要目的：我们旨在确定干扰素伽马1B是否可以防止机械通气患者的医院获得的肺炎。方法：在一个多中心，安慰剂对照，随机试验中，在11家欧洲医院进行，我们随机分配了重病的成年人，其中一个或多个急性器官故障，在机械通气下以接收Interferon GAMMA-1B（每48 h每48 h，从1至9天开始）或安慰剂（遵循同一地位）。主要结果是第28天医院获得的肺炎或全因死亡率的复合。计划的样本量为200个，在入学50和100例患者后进行了临时安全分析。结果：在第二次安全分析中，该研究对干扰素伽马1B的潜在损害进行了停用，并于2022年6月完成了随访。在109名随机患者中（中位年龄，57（41-66）年； 37（33.9％）妇女；全部包括在法国），108名（99％）完成了试验。纳入二十八天，干扰素 - 伽马组的55名参与者中有26个（47.3％）中有26个（47.3％），安慰剂组的53个参与者中有16个（30.2％）中有16例（30.2％）患有医院经济上的肺炎或死亡（调整后的危害比率（HR）1.76，95％置信区（CI）0.94-3.29; p = 0.008）。在干扰素 - 伽马组的55名参与者中有24名（43.6％）中有24例严重不良事件，安慰剂组中的54个（31.5％）中有17个（p = 0.19）。在探索性分析中，我们发现医院获得的肺炎在CCL17对干扰素伽马治疗的反应降低的患者中发育。此外，由于对干扰素伽马1B治疗的安全问题，该试验早日停产。结论：在机械通风的急性器官衰竭患者中，与安慰剂相比，干扰素γ-1B的治疗并不能显着降低医院获得性肺炎或死亡的发生率。关键词：重症监护，医院获得的肺炎，干扰素 - 伽马，免疫疗法，免疫抑制
2021年10月，共同疫苗是安全且有效的！
在34岁时，我的姐姐被诊断出患有4阶段结肠癌。她是意识的凶猛倡导者，并计划参加华盛顿特区的一次会议，不幸的是，她一周前通过了37岁。高中毕业的大约200名学生，有5名在40岁之前被诊断出患有结肠癌。我是FMC的护士从业者，并在紧急护理中工作。我从姐姐的经历中学到的众多教训之一就是真正听我的病人。我希望我姐姐打电话给我关心她的疲劳水平时，我已经这样做了。我立即提醒她，她是3个小孩子的母亲，全职担任特殊需要学生的老师，参与了教会和众多社会委员会。显然她知道这些事情，并试图告诉我这是更多。我会永远想知道我是否闭上了，建议她去检查是否会早日抓住癌症，以及她是否会活着看到自己的孩子成长为今天的美丽人。虽然我无法改变过去，但我可以听取我的患者的关注，并努力提倡他们的未来。被筛选！不要忘记拍摄流感疫苗！这是流感季节，获得流感疫苗比以往任何时候都重要。流感像Covid-19一样，是一种高度传染性的病毒，在感染的人咳嗽或打喷嚏后通过吸入呼吸液滴传播。您可以在同一天获得流感疫苗和Covid-19疫苗。在FMC上获得流感和共同的-19镜头非常简单！通过接种流感疫苗，您可以通过两种方式保护自己：首先，流感疫苗有助于减少受到威胁生命的病毒感染的机会。第二，如果一个接种疫苗的人会感染流感，与未接种疫苗的人相比，住院死亡的风险大大降低。我们建议为6个月大的每个人提供流感疫苗，并建议对12岁以上的所有个人进行疫苗接种。如果您已经打算见我们预约，我们可以同时给您您的流感和/或COVID-19。我们还提供几个星期六的步入式流感射击时间，整个10月的剩余时间，上午8:00至11:45。参加步入时间的患者也可能会带来家人进行流感疫苗！即使您没有从我们这里获得流感疫苗，还有许多其他选择，包括药房和某些杂货店。如果您确实在其他地方收到流感疫苗，请在我的UNC图表中告诉我们！请记住3 W时，我们在今年秋天与Covid-19和流感病毒进行战斗时：戴上面具
评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法
抽象的心脏病是世界上最公认和致命的疾病之一，许多人每年都会因这种疾病而失去生命。早期发现这种疾病对于存储人们的生命至关重要。机器学习（ML）是一种合成的智能技术，是发现疾病的最方便，最快，最低成本的方法之一。在此浏览中，我们旨在达到一种ML模型，该模型可以期望心脏病，并可能具有最高的性能，即使用Cleveland冠心病数据集。用于训练版本的数据集中的功能，而ML算法的选择在模型的性能上具有显着影响。由于克利夫兰数据集内部的功能大量功能而避免过度拟合（由于维度的诅咒），该数据集降低到较低的维度子空间，因此使用了jelly鱼优化规则的使用集。水母算法具有过高的收敛速度，并且可以灵活地找到特殊功能。已经检查了通过训练使用独家ML算法的功能选择的数据集获得的模型，并将其性能进行了比较。使用水母算法在数据集上教育的SVM分类器版本获得了最高的性能，其敏感性，特异性，准确性和面积为98.56％，98.37％，98.47％和94.48％。我们查看研究中正在发生的事情，指出当前方法中缺少的内容，并勾勒出我们对系统布局的想法。结果表明，水母优化的规则和SVM分类器的总体具有最佳的性能，可用于冠心病的预测。本文研究如何使用机器学习来预测心脏问题。通过挖掘数据，处理一些数字和建筑模型，我们希望添加到早期创建更好，更快的工具，以便早期发现心脏病，这应该有助于早日捕捉并促进患者护理。关键字：以下是这项研究中使用的一些关键字，深度学习，心力衰竭，水母优化，支持向量机•心脏病预测 - 想象一组复杂的计算机模型和算法，这是科幻电影中的东西。他们旨在评估您使用血压，胆固醇水平，心率和其他关键健康指标等医学数据的机会。这里的最终目的是早期发现任何潜在威胁，并在情况恶化之前立即进行干预。•机器学习 - 好吧，所以，您知道人工智能或AI的简称是如何的
Al TVVation应有的权利是Dancate ///双关语？
内科医生亲爱的医疗保险患者，我们目前正在为医疗保险患者安排年度健康访问。这次访问已由Medicare涵盖，您不惜一切代价。这不是身体检查。身体检查未涵盖Medicare。年度健康访问是文书工作，它为预防健康促进和疾病的框架提供了以患者为中心的医疗之家的基础。这次访问是由医师或医师助理进行的，以帮助您制定预防医疗保健和筛查计划。由提供商审查和批准的年度健康访问是一项个性化医疗保健指令，旨在尽早确定与年龄相关的问题并早日启动治疗。这是否取代了受欢迎的医疗保险考试？不，当您有资格获得Medicare时，您可能会在资格日期的12个月内收到欢迎的Medicare考试。十二个月后，每年的每年，您都会每年一次的健康访问。这不是身体检查，而是组织病史以确保您的医疗保健筛查和安全性的机会。在访问期间我应该期待什么？在访问期间，提供商将审查您获得的病史表格，问卷和筛查工具的包装，并要求在年度健康访问之前完成。医疗助理将检查您的血压，身高和体重，并将计算您的体重指数。注意：诊断访问受Medicare免赔额和共同保险的约束。体重指数（BMI）是适用于成年男性和女性的身高和体重的体内脂肪的量度。提供商将检查以确保您最适合预防性筛查和医疗保险提供的服务，例如癌症筛查和免疫接种。提供者还可以根据您的一般健康和病史订购或建议进一步的测试，实验室或健康计划。如果确定了多个关注的领域，您可能需要您的医生进一步评估，并要求安排额外的预约以讨论治疗。在您的年度健康访问结束时，您将收到定制预防计划的副本，让您知道您应该拥有的筛查和其他预防服务。您还将收到有关患者高级指令的信息。我应该第一次访问我的第一次健康？重要的是要完成年度健康包的所有页面，因为这些是Medicare要求的强制性要素。请带上完整的年度健康包以及您当前服用的任何处方和过度药品的清单，服用频率以及原因。如果我还有其他健康问题或药物补充，该怎么办？年度健康访问并非旨在讨论您的慢性状况。在哪里可以获得有关Medicare提供的免费预防服务的更多信息？，如果您对年度健康访问有疑问，也可以通过（800）623-4227与Medicare联系（800）623-4227或访问www.medicare.gov。
开发2 in -1传感器进行安全评估...
摘要：电池在实现零排放目标以及向更循环经济的过渡方面起着关键作用。确保电池安全是制造商和消费者的重中之重，因此是一个积极的研究主题。金属氧化物纳米结构具有独特的特性，使它们在电池安全性应用中具有很高的希望。在这项研究中，我们研究了半导体金属氧化物的气体感应能力，用于检测由常见电池组件（例如溶剂，盐或其脱气产物）产生的蒸气。我们的主要目标是开发能够早日检测到通过电池故障产生的常见蒸气以防止爆炸和进一步的安全危害的传感器。Typical electrolyte components and degassing products for the Li-ion, Li − S, or solid-state batteries that were investigated in this study include 1,3-dioxololane (C 3 H 6 O 2 DOL), 1,2-dimethoxyethane (C 4 H 10 O 2 DME), ethylene carbonate (C 3 H 4 O 3 EC), dimethyl carbonate (C 4 H 10 O 2 DMC),锂双锂（三氟甲磺酰基）（litfsi），硝酸锂（lino 3）盐中的DME和DME混合物中的盐，六氟磷酸锂（LIPF 6），氮基因二氧化物（No 2）和磷酸磷酸磷酸盐（No 2），氮（NO 2）。我们的传感平台基于由TIO 2（111）/CUO（1̅11）/CU 2 O（111）和CuO（1̅11）/Cu 2 O（111）组成的三元和二进制异质结构，分别具有各种CUO层（10、30和50 nm）。我们已经使用扫描电子显微镜（SEM），能量分散性X射线光谱（EDX），微拉曼光谱和紫外线 - 可见（UV- VIS）光谱分析了这些结构。我们发现，传感器可靠地检测到DME C 4 H 10 O 2蒸气，浓度为1000 ppm，气体响应为136％，浓度低至1、5和10 ppm，响应值分别为7、23和30％。我们的设备可以用作2英寸1传感器，在低工作温度下充当温度传感器，在高于200°C的温度下充当气体传感器。密度功能理论计算还被用来研究由电池溶剂或其脱气产品以及水的蒸汽产生的蒸气的吸附，以调查湿度的影响。PF 5和C 4 H 10 O 2显示出最放热的分子相互作用，这与我们的气体反应研究一致。我们的结果表明，湿度不会影响传感器的性能，这对于在锂离子电池恶劣条件下早期发现热失控至关重要。我们表明，我们的半导体金属氧化物传感器可以检测到具有高精度的电池溶剂和脱气产品产生的蒸气，并且可以用作高性能电池安全传感器，以防止在电池故障中爆炸。尽管传感器独立于电池类型而工作，但此处提供的工作特别值得监视固态电池，因为DOL是通常用于此类电池中的溶剂。关键字：CUO，TIO 2，异质结构，气体传感器，电池安全性，2合1传感器