Mass Brigham,其分支机构和合资企业,具有法律和道德责任,可以保护所有患者的隐私并保护其健康信息的机密性。此外,大规模杨百翰(Mass Brigham),其分支机构和合资企业,必须确保其患者的机密性,财政,研究,计算机系统,管理和其他业务信息的机密性。在我在大规模的杨百翰组织/实践中的就业/任务过程中,我可能会拥有机密信息。此外,我的个人访问代码[用户ID和密码]用于访问计算机系统也是此机密信息的组成部分。
重要通知:该计划包括一个有限的提供商网络,称为Value HMO。该计划提供了比大众杨百年杨健康计划的全部商业HMO提供商网络小的网络访问。在本计划中,成员只能从价值HMO网络中的提供商那里获得网络收益。请咨询价值HMO提供商目录或访问MassGenerbrighamHealthPlan.org的提供商搜索工具,以确定hMO网络中包含哪些提供商。
摘要中的单词数量:165 1主要文本中的单词数:6136 2数字数:8 3表:3 4补充:2表5附录:2图6 7 8和协调的扩散MRI数据和白质数据和白质量的测量和白质量测量来自青春期的脑部9认知发展研究10 11 Suheyla cetin-Ketin-karayamak,Ph.d.d.d.d.d.d.d. A,Fan Zhang博士B,Tashrif Billah A,Leo Zekelman D,E,12 Nikos Makris,医学博士,博士学位A,F,Steve Pieper博士C,Lauren J. O'Donnell博士B,*,Yogesh Rathi,13博士学位。 A,B,* 14 15 A,美国马萨诸塞州波士顿16号哈佛医学院的精神病学系,杨百翰和妇女医院。17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。 19 C Isomics,Inc。,美国马萨诸塞州剑桥。 20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。 22 E言语和听力生物科学和技术计划,美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。 24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。 26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信:30 Suheyla Cetin-Karayumak,博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive,Ste 1155 33 33 Somerville,MA 02145 34电子邮件:skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44 /div>>/div>>/div>>17 B美国马萨诸塞州波士顿18号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院放射学系。19 C Isomics,Inc。,美国马萨诸塞州剑桥。20 d美国马萨诸塞州波士顿21号哈佛医学院的杨百翰和妇女医院神经外科部。22 E言语和听力生物科学和技术计划,美国马萨诸塞州波士顿的哈佛大学23号医学科学系。24 F美国马萨诸塞州波士顿25号哈佛医学院的马萨诸塞州综合医院精神病学系。26 27 * =表示共享的最后作者资格28 29通信:30 Suheyla Cetin-Karayumak,博士学位。 31哈佛医学院杨百翰和妇女医院精神病学系32 399 Revolution Drive,Ste 1155 33 33 Somerville,MA 02145 34电子邮件:skarayumak@bwh.harvard.harvard.harvard.edu 35 36 37 33 38 39 39 39 39 40 41 41 42 42 42 43 44
裴毅于2004年获得北京大学电子工程学士学位,2005年和2009年分别获得美国圣巴巴拉大学电子工程硕士和博士学位。他目前是技术副总裁,负责GaN产品设计、前沿GaN技术开发和知识产权战略。他是西交利物浦大学、北京大学和苏州大学的客座教授。他也是IEEE/CIE的高级会员和电源协会的TPC成员。他的研究兴趣包括微波和毫米波GaN电子设计和建模、GaN电力电子设计和应用以及Ⅲ-N半导体加工技术开发。他是100多篇期刊和会议论文的作者或合著者。他还拥有150多项授权专利和专利申请。
埃里克·杨上校 美国陆军军法署 埃里克·杨上校目前被任命为国家安全委员会副法律顾问。他最近担任美国陆军军法署署长办公室国家安全法司司长。他拥有超过 25 年的陆军军法署经验,主要专注于美国和多国司令部、机构和组织的国家安全法事务,包括常规和特种作战。他最近的职务包括美国欧洲司令部参谋军法署;以及驻阿富汗美国和北约部队的参谋军法署/高级法律顾问。他毕业于美国陆军战争学院和美国海军指挥与参谋学院。
IDentif.AI 2.0 疫情防控平台:快速确定优化的 COVID-19 联合治疗方案的优先次序 标题:使用人工智能优化 COVID-19 联合治疗设计 Agata Blasiak 1,2,3 *^, Anh TL Truong 1,2,3 *, Alexandria Remus 1,2,3 *, Lissa Hooi 4 *, Shirley Gek Kheng Seah 5 *, Peter Wang 1,2,3 , De Hoe Chye 5 , Angeline Pei Chiew Lim 5 , Kim Tien Ng 6 , Swee Teng Teo 6 , Yee- Joo Tan 6,7 , David Michael Allen 8,9 , Louis Yi Ann Chai 8,9 , Wee Joo Chng 4,8,10,11 , David CB Lye 8,12,13,14 , John Eu-Li Wong 8,10 , Conrad En Zuo Chan 5 ^, Edward Kai-Hua Chow 1,2,3,4,11,15 ^ 和 Dean Ho 1,2,3,15 ^ *共同第一作者^共同通讯:agata.blasiak@nus.edu.sg、cenzuo@dso.org.sg、csikce@nus.edu.sg biedh@nus.edu.sg 1 新加坡国立大学杨潞龄医学院数字医学研究所(WisDM),新加坡 117456。 2 新加坡国立大学 N.1 健康研究所(N.1),新加坡 117456。 3 新加坡国立大学新加坡国立大学工程学院生物医学工程系,新加坡 117583。 4 新加坡国立大学新加坡癌症科学研究所,新加坡 117599。 5 国防科学技术研究院实验室,新加坡,新加坡 117510。6 新加坡国立大学杨潞龄医学院微生物学和免疫学系传染病转化研究项目,117545。7 新加坡科技研究局分子与细胞生物学研究所(IMCB),新加坡,138673。8 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系,新加坡 119228。9 新加坡国立大学医院传染病科,新加坡 119074。10 新加坡国立大学癌症研究所血液肿瘤学系,新加坡国立大学医院 119074。11 新加坡国立大学杨潞龄医学院新加坡国立大学癌症研究中心(N2CR),新加坡 117599。12 国家传染病中心(NCID),陈笃生医院,新加坡 308442。13 李光前医学院南洋理工大学医学院,新加坡 308232。14 陈笃生医院传染病部,新加坡 308433。15 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系,新加坡 117600。亮点
摘要 目的 评估不同类型血脂异常个体罹患2型糖尿病(T2DM)的风险,并比较不同血脂参数对T2DM的预测价值。 方法 对中国健康与养老纵向研究(CHARLS)的数据进行二次分析。在基线调查(2011—2012年)中,共访谈17 708名45岁以上个体,采集11 847份血样。在两次随访调查(2013—2014年和2015—2016年)中确认T2DM的结果。通过Cox比例风险回归模型估计T2DM与血脂异常相关的HR和95%CI。通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)比较八个血脂参数的判别值。 结果 共7329名参与者纳入分析;在平均3.4年的随访期内,387名(5.28%)受试者新发糖尿病。与血脂正常者相比,高胆固醇血症、高甘油三酯血症及低高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)者的2型糖尿病风险显著升高(HR(95% CI)分别为1.48(1.11至1.96)、1.92(1.49至2.46)和1.67(1.35至2.07))。非HDL-C(0.685,95%CI 0.659~0.711)、甘油三酯(TG)(0.684,95%CI 0.658~0.710)、总胆固醇(TC)/HDL-C(0.685,95%CI 0.659~0.712)及TG/HDL-C(0.680,95%CI 0.654~0.706)的AUC均显著(p<0.005)大于其他脂质参数。结论中老年人高甘油三酯血症、高胆固醇血症及低HDL-C是罹患糖尿病的高危人群,非HDL-C、TG、TC/HDL及TG/HDL在预测2型糖尿病发病率方面优于其他脂质参数。