抽象的客观对PIMA印第安人的出生体重的糖尿病患病率。Design-wold wolding tork UP研究在1940 - 72年期间出生的婴儿,他们在20-39岁时接受了葡萄糖耐量测试。设定亚利桑那州印度印度社区。主题1179美国印第安人。非胰岛素依赖性糖尿病(血浆葡萄糖浓度,-11-mmol/L碳水化合物后两个小时)的主要结局测量值降低。结果 - 患病率最低,出生体重最低和最高。年龄调整后的出生体重<2500 g,2500-4499 g和> 4500 g分别为300/O,17%和32%。在控制年龄,性别,体重指数,怀孕期间和出生年的母体糖尿病时,出生体重<2500 g的受试者的率高于重量为2500-4499 g的患者(优势比3x81; 95%置信区间1x70至8.52)。在怀孕期间,较高的出生体重婴儿(4500 g)中随后的糖尿病风险与母亲糖尿病有关。大多数糖尿病都发生在患有中等出生体重(2500-4500 g)的受试者中。结论 - 糖尿病患病率与PIMA印第安人的出生体重的关系是U的形状,与父母糖尿病有关。低出生体重与非胰岛素依赖性糖尿病有关。鉴于低出生体重婴儿的高死亡率在婴儿期选择性生存期在胰岛素抵抗和糖尿病的婴儿中选择性生存,为观察到的低出生体重与糖尿病与麦芽岩种群中糖尿病的高患病率之间观察到的关系提供了解释。
简介教师/教育者为什么要担心构想和产前发展?老师只有在3岁左右上学后才与学生打交道。这不是父母和医生的担心吗?但实际上,教师在教室中所面临的许多发展问题都始于孩子出生之前。这就是教育工作者需要意识到有关构想,产前发展和出生的问题的原因。实际上,在印度,我们的古老教义不仅向我们讲述了受孕的物理条件,而且还强调了心理态度在受孕过程中的重要性。正如印度教大师阿特雷亚(Atreya)所说:“据说一个孩子是由母亲,父亲,一致性(清晰的共鸣)和营养的。所有这些之间总是有一个连接代理:头脑”。
为所有婴儿提供生命的最佳开始是全球社区的普遍但具有挑战性的目标。从历史上看,通过人体测量法量化的婴儿的大小和形状一直是身体成长和发育的常见尺寸。长期以来,人体测量法被认为是婴儿期营养状况的替代,当时在理想的情况下,大小和形状的变化最快。是根据在多中心增长参考研究(MGRS)中收集的数据开发的,他的健康婴儿和儿童的儿童成长标准已被广泛接受并逐步采用。相比之下,令人惊讶的是,关于婴儿期间身体成分所反映的增长的“质量”的理解更少。人体组成评估的最新进展,包括在生命的第一个月中更广泛地使用空气流离失所(ADP),这有助于我们对成长和发展的了解和了解的逐步增长。以及稳定的同位素方法,最常见的是氘稀释(DD)技术,总体水的标准度量(TBW),我们使用两部分模型量化瘦肉和脂肪组织的能力得到了极大的增强。,到目前为止,缺乏健康婴儿身体成分的全球参考图表。本文详细介绍了与评估人体成分相关的一些历史挑战,并参考了增长评估(包括参考图表)的逻辑下一步。
1胃肠病学部分,加利福尼亚州圣地亚哥的詹妮弗·莫雷诺·弗吉尼亚州弗吉尼亚州医疗中心; 2加利福尼亚州拉霍亚大学,医学系胃肠病学和摩尔癌中心; 3加利福尼亚州洛杉矶加州大学洛杉矶分校的David Geffen医学院医学系消化系统疾病分工。 4大洛杉矶退伍军人事务医疗系统,加利福尼亚州洛杉矶; 5加州大学加州大学洛杉矶分校的乔恩森综合癌症中心,加州大学加州大学洛杉矶加州大学洛杉矶洛杉矶加州大学洛杉矶分校综合癌症中心的5加州大学洛杉矶分校Kaiser Permanente卫生平等中心; 6伊利诺伊州芝加哥大学医学系胃肠病学,肝病学和营养学;以及德克萨斯州休斯顿休斯敦(Uthealth Houston)的德克萨斯大学健康科学中心卫生促进与行为科学系,德克萨斯州休斯顿公共卫生学院
该资源套件的各个部分可以全部或独立地用于特定的Qi努力。每个部分提供信息和资源来构建系统和结构以提供证据信息的护理。资源套件还分享了提高程序和沟通标准化的指南,协议和实践的示例,这可能会减少患者的伤害。所有资源套件组件都是描述性的,而不是规定性,用户应自定义资源以适合其本地环境并与临床判断保持一致。此资源套件并非打算是响应手册;相反,它为团队提供了背景和资源,以供审查,计划,优先级和适应其需求和特定临床环境,以提前参与转移过程。
摘要出生队列研究提供了有关整个生命过程中主题的宝贵数据,包括健康,教育,社会经济状况和福祉。结果,它们是生物社会研究人员回答众多复杂研究问题的重要资源。然而,尽管被定位为代表其国家或地区背景的代表,但队列研究通常无法捕捉边缘化群体的经验。这样一个群体是性和性别少数(或LGBTQ +)的人,直到最近,他们在出生队列中都在很大程度上看不见。这在过去五十年中发生了巨大的社会和态度变化,并且与异性恋者相比,社会,政治,经济,健康以及福祉差异的明确证据。但是,由于数量少,定量分析的机会受到限制,即使捕获了LGBTQ +数据也会忽略LGBTQ +数据。本文简要概述了英国出生队列研究中的标准数据收集和分析技术如何捕获酷儿生活(但未)。然后,使用1970年出生的队列,作者探讨了以人为本的混合方法肖像的可能性,以提高对该群体的生活轨迹的理解。
lobally,估计每年有1500万婴儿出生(妊娠37周),1,早产是新生儿死亡的主要原因。对于早产的幸存者,长期疾病的风险,尤其是神经系统障碍和发育障碍,尽管围产期医疗保健的进步取得了进步,但仍然很高。在过去的二十年中,脑瘫的发病率,尤其是严重的脑瘫,已经下降了。3,4然而,儿童和年轻人出生的早产的认知障碍以及社会和情感挑战的高发病率并没有下降。4,5在一个小组级别,非常早产儿(<32周的GESTATION)的平均(±SD)智商为11至12分(±0.7至0.8),比学期出生的婴儿低于年龄的6个,而在不到26周内出生的患者中,IQ的缺乏量增加到IQ的15至20点。7在个人层面上,非常早产儿的长期结果差异很大,其中一部分此类儿童没有任何神经发育障碍。神经发育结局的这种异质性可能反映了早产后脑损伤和不饱和障碍的性质和严重性,婴儿出生于最早的妊娠年龄,面临最大的风险。未成熟的大脑容易受到独特的脑损伤形式,包括白物损伤,生发基质 - 脑膜出血和小脑出血。从发育神经科学方面的进步中得到的先进神经影像技术的新见解扩大了我们对主要损伤本质和次生畸形效应的知识。尽管脑损伤的主要形式具有不良神经发育的外观,但最近对早产儿的大脑发育改变的认识为新的重症监护病房(NICU)所花费的时期提供了对关键因素的新理解,该因素可能会调节这一快速大脑发育的关键阶段,并具有不良神经发育后的后果。因此,不仅脑损伤,而且由于损伤的潜在独立性而导致脑发育障碍,导致了早产儿的不良神经发育后果。本综述概述了非常早产的三种主要形式,即随后的大脑发育变化的性质(不及时性),可能介导这些改变的因素及其神经发育后果。对这些因素的理解将有助于新生儿临床医生使用未来的神经保护策略来改善早产儿的长期神经系统结局(图1和表1)。
用教皇方济各的话来说,“数字星系,特别是人工智能,是我们正在经历的划时代变革的核心”(1)。2020 年 2 月 28 日,《罗马人工智能伦理呼吁》首次签署 (2),以及随后采取的所有行动和反应,其背景非常复杂:为了阐明导致这一呼吁的原因,有必要说明其历史背景和目标。根据欧盟的官方定义,人工智能“是机器表现出类似人类的能力,例如推理、学习、规划和创造力”。人工智能使技术系统能够理解其环境,与其感知的内容建立联系并解决问题,最重要的是采取行动实现特定目标。欧盟正对这一主题投入大量关注和资源 (3)。人工智能使技术系统能够理解其环境,与其感知的内容建立联系并解决问题,最重要的是采取行动实现特定目标。机制看起来很简单:计算机接收数据(无论是已经准备好的还是通过特定传感器收集的,例如相机),处理数据并提供响应。围绕人工智能的争论的核心——是什么让这项特定技术独一无二且非常强大——是其独立行动的能力:人工智能根据情况调整其行为,分析其先前行为的影响并自主工作。人工智能本身并不是现代的新奇事物(4),但近年来计算机能力的进步、大量数据的可用性以及新算法的发展使其得以在划时代的规模上取得飞跃。
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中央政府在定义和建立法律和服务框架方面发挥着作用。这包括国家标准和新的问责、检查和干预系统,以维护和发展这些标准。变革是本届政府现代化计划的核心。它的职责是提供领导力和方向,以实现服务交付的真正、可衡量和可持续的改善。它还将负责技术,并将注册服务整合到以公民需求为重点的公共服务中。管理和提供本地服务的责任将转移到地方政府。这将使他们能够创新和开发最适合其社区需求的面对面服务。