针对性管理评估 (TAS) 是由 CDC 开发的质量改进框架,旨在使用 NHSN AU 选项数据采取行动来优化设施中的 AU。TAS 报告使用一种称为 AU 累积归因差异 (AU-CAD) 的指标。AU-CAD 是实现设施确定的标准化抗菌药物施用率 (SAAR) 目标所需的抗菌药物天数。根据设施确定的 SAAR 目标,这可能是抗菌药物天数的减少或增加。TAS 报告允许用户根据 AU-CAD 对单个设施内的位置组和位置或组内的设施进行排名,以优先考虑可能产生最大影响的管理工作。设施 TAS 报告使用设施报告的 AU 数据和设施确定的 SAAR 目标,使用以下公式计算每种 SAAR 类型和位置的 AU-CAD,四舍五入到最接近的整数:
Stealth 定向患者援助计划 (PAP) 是针对健康计划涵盖的所有合格专科药物的替代资金解决方案。Stealth/Amwins Rx 会从制造商、慈善协会和其他来源寻找高成本专科和品牌药物的资金。我们的团队会与现有的药房福利经理 (PBM) 协调,以确定是否有资金用于特定药物,并与计划、患者和资金来源合作分发药物。
在一系列实证研究中,我们询问了1,000多名美国成年人的舒适水平,其中包括二十八个广告主题(例如,饮食失调症,赌博网站,性增强产品,性增强产品,自行车)。的结果表明,参与者对广告主题的舒适度是在频谱上而不是二进制中存在的;广告主题不能普遍归类为敏感或不敏感。从目标广告转向上下文广告可以平均提高舒适度;但是,对于特别敏感的主题的子集,该改进被洗净。AD主题相关性,是机器学习中的重要指标,有时与舒适性的增加相关,但也与减少相关。最后,在数字户外环境中有针对性的广告(例如,杂货店,健身房,浴室)的舒适性始终很低。
AAD American Academy of Dermatology AE Adverse Event BI Budget impact BSA Body Surface Area CMS Centers for Medicare and Medicaid Services CUA Cost utility analysis DC Discontinuation DIC Deviance information criterion DLQI Dermatology Life Quality Index dPGA Dynamic Physician Global Assessment EADV European Association for Dermatology and Venereology ERG Evidence Review Group EQ-5D EuroQol five-dimension questionnaire GDP Gross domestic product HRQL Health-related quality of life ICER Incremental cost-effectiveness ratio IGA Investigator's Global Assessment IPC International Psoriasis Council LY Life year MACE Major adverse cardiac events MCS Mental component score NHE National Health Expenditures NICE National Institute for Health and Care Excellence NMA Network meta-analysis NMSC Non-melanoma skin cancer PASI Psoriasis Area and Severity Index PCS Physical component score PDI Psoriasis Disability Index PGA Physician Global Assessment PRISMA Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses PSD Psoriasis Symptom Diary PSI Psoriasis Symptom Inventory PSOLAR Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry PUVA Psoralen and ultraviolet A radiation QALY Quality-adjusted life year RCT Randomized controlled trial Resdev Residual deviance SF-36短表36 SPGA静态医师全球评估TB结核病TNF肿瘤坏死因子USPSTF美国预防服务工作组UVB Ultraviolet B VAS VAS视觉模拟量表WAC批发批量审查成本成本wlq工作限制WPAI WPAI WPAI WPAI WPAI WORKITITION和ACTIVIC
2019年9月24日收到; 2019年12月24日修订并接受。2020年1月21日在线发布; doi:10.1620/tjem.250.13。通讯作者:Ichiro Yoshii,医学博士,吉井医院风湿病和肌肉骨骼医学科,地址:6-7-5 Nakamura-Ohashidori, Shimanto, Kochi 787-0033, Japan。电子邮件:ichiroyoshii @ gmail.com 或 ichiroyo @ giga.ocn.ne.jp ©2020 东北大学医学出版社。这是一篇根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC-BY-NC-ND 4.0) 条款分发的开放获取文章。任何人都可以下载、重复使用、复制、转载或分发该文章,无需修改或改编,只要他们正确引用原作者和来源即可。https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
此预印本版的版权持有人于2023年10月5日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.04.23296554 doi:medrxiv preprint
摘要 人工智能 (AI) 技术的加速发展为许多行业带来了无数机遇,数字营销是一个特别突出的应用领域。这项题为“个性化和利润:AI 对有针对性的数字营销的影响”的研究阐明了 AI 对个性化、有针对性的营销策略的深远影响,以及它对企业利润增长的影响。本文利用从多个知名商业组织收集的经验数据,进行深入分析,以展示 AI 如何将营销从一个广泛的领域转变为一个以人为本的重点媒介。它进一步研究了这种有针对性的个性化数字营销工作如何提高客户参与度、提高转化率并显著影响盈利能力。动态 AI 算法能够从大量消费者数据中挖掘、处理和得出可操作的见解,从而实现前所未有的营销个性化水平。这项研究表明,这种由人工智能推动的个性化策略如何显著提高营销效率,从而提高利润率。这项研究强调了将人工智能融入任何数字营销策略的重要性,不仅是为了在不断发展的市场中保持相关性,也是为了确保持续盈利。它最终全面展示了人工智能对有针对性的数字营销的广泛变革性影响如何在当今竞争激烈的市场环境中对企业利润产生关键影响。关键词:数字营销、个性化、营销效率、盈利能力。I.介绍 A.数字营销:进化背景 数字营销的核心是利用互联网、电子设备、社交媒体、搜索引擎和其他数字渠道接触和吸引潜在购买者 [1]。数字前沿是广告、促销和营销的变革工具,推动着全球商业功能和战略的重大变革 [2]。数字营销的起源可以追溯到 20 世纪 90 年代,当时正值互联网技术的快速发展,企业能够以高度互动的方式接触受众 [3]。这些初期阶段主要由基本的基础设施和简单的技术能力主导。广告大多以横幅形式在网站上播放,与传统媒体广告格式的常态有很大不同。然而,在技术进步和消费者行为变化的推动下,数字营销格局经历了巨大的转变 [4]。21 世纪初 Web 2.0 的诞生和发展带来了内容制作和共享的民主化,促进了在线社区和社交网络的指数级增长。这一演变标志着从被动客户接受到主动参与的转变,将客户参与推到了前台。很快,媒体碎片化就表明,一刀切的策略效果不佳,这导致营销人员寻求更个性化和更有针对性的方法 [5]。移动设备的普及、大数据的兴起以及程序化广告技术的进步催化了个性化时代的到来 [6]。现在,跟踪和分析功能的工具可以根据个人互联网用户的在线行为、兴趣和人口统计数据来定位他们 [7]。从 2010 年代末到 2020 年代,我们见证了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等先进技术融入数字营销领域,这不仅提高了定向营销活动的速度和效率,而且极大地影响了营销活动的盈利能力和覆盖范围 [8,9]。
评估:利用评估工具来确定差距和改进抗菌药物使用的机会...................................................................................................................... 36
背景 药物不良反应 (ADR) 影响着全世界大多数服药人群。ADR 导致发病率和死亡率发生显著变化,并可能增加医疗保健系统的经济负担。根据世界卫生组织 (WHO) 的定义,药物警戒 (PV) 是指与检测、评估、了解和预防不良反应以及与药物有关的所有其他问题有关的科学和活动。 1 医疗服务提供者 (HCP) 和消费者在服用药品后,通常采用被动监测/自愿报告自发不良事件来监测产品安全。不同国家采用各种报告系统向国家药品监督中心报告 ADR,例如群组事件监测系统和自发报告监测系统(也称为刺激、增强和定向)。这些方法对于确定药物安全性的定量方面、更好地识别高暴露人群和特定风险因素、区分与特定药物和一组患者相关的 ADR 具有重要意义。群组事件监测 (CME) 系统是报告 ADR 的最古老的方法之一。有针对性的自发报告 (TSR) 是 PV 系统的一项创新技术,可协调传统安全监测系统的发现。新建立的 TSR 系统方法通过积累 CME 的特征来构建自发报告系统,因此有助于建立收集可疑 ADR 信息的经济模型。该方法用于在临床实践中识别 ADR