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RE：结构化慢性病管理（CDM）计划 - 第3阶段
虚拟/面对面的Desmond（糖尿病教育和持续诊断的糖尿病教育和自我管理）是一个6小时的教育计划，该计划在整天或2天的时间内提供了6个小时。它是由糖尿病护士和糖尿病营养师促进的。为参与者提供了有关糖尿病的最新信息；了解如何管理糖尿病的实用技能；讨论食物选择，监测，运动，药物和预防并发症。他们得到了在管理糖尿病方面获得技能和信心的支持。此程序在Sligo，Leitrim和South Donegal的许多位置提供，如果需要，几乎可以提供。作为计划参与者的一部分，他们有自己的血液和血压结果。血液结果，并讨论了建议的目标。请考虑与营养师转介的1-1任命，因为那些可能会遇到群体参与的人，例如识字能力差，语言障碍。
施用Comirnaty Omicron XBB.1.5 30微克/剂量covid -19 mRNA疫苗到疫苗接受者12
>居住在慢性疾病/CHN集水区（Co Cavan或Co Monaghan居民）中的16岁以上，可以面对面，电话或几乎每周每周一次，最初持续一年，从客户辞职。我们的服务重点是客户发展到尼古丁的成瘾，习惯和情感依恋。与以客户为中心的组合NRT建议一起提供了与临床准则和质量保证指南一致的建议。这增加了成功退出x 4倍的机会。
卡文县发展规划 2022-2028
管理团队 Tommy Ryan，首席执行官 Brendan Jennings，服务规划、社区和经济发展总监；LEO Eoin Doyle，服务住房、企业服务、人力资源、艺术图书馆和文化总监 Paddy Connaughton，服务道路和绿道、水务、环境、废物管理和兽医服务总监 Margaret McNally，财务、费率和信息技术、消防和紧急服务和汽车税务副主管
出版版本引用（哈佛）：Tercero-Hidalgo, JR, Khan, KS, Bueno-Cavanillas, A, Fernández-López, R, Huete, JF, Amezcua-Prieto, C, Zamora, J & Fernández-Luna, JM 2022，“COVID-19 证据合成中的人工智能未得到充分利用，但有影响力：一项方法学研究”，《临床流行病学杂志》，卷。 148，第 124-134 页。 https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.027
目标：像大流行这样快速发展的情景需要迅速制作高质量的系统评价，而这可以使用人工智能 (AI) 技术实现自动化。我们评估了 AI 工具在 COVID-19 证据综合中的应用。研究设计：在前瞻性注册审查协议后，我们自动下载了 COVID-19 生活证据概览数据库中所有开放获取的 COVID-19 系统评价，为它们编制了与 AI 相关的关键字的索引，并找到了使用 AI 工具的评价。我们将他们的期刊的 JCR 影响因子、每月引用量、筛选工作量、完成时间（从预注册到预印本或提交给期刊）和 AMSTAR-2 方法评估（最高分 13 分）与一组没有 AI 的出版日期匹配的对照评论进行了比较。结果：在 3,999 篇 COVID-19 评论中，有 28 篇（0.7%，95% CI 0.47 e 1.03%）使用了 AI。平均而言，与对照组（n = 64）相比，AI 评论发表在影响因子更高的期刊上（中位数 8.9 vs. 3.5，P !0.001），每位作者筛选的摘要更多（302.2 vs. 140.3，P = 0.009）和每项纳入的研究（189.0 vs. 365.8，P !0.001），但每位作者检查的全文较少（5.3 vs. 14.0，P = 0.005）。在引用计数（0.5 vs. 0.6，P = 0.600）、每项纳入研究的全文检查（3.8 vs. 3.4，P = 0.481）、完成时间（74.0 vs. 123.0，P = 0.205）或 AMSTAR-2（7.5 vs. 6.3，P = 0.119）方面均未发现差异。结论：AI 是 COVID-19 系统评价中未充分利用的工具。与不使用 AI 的评价相比，使用 AI 可以更有效地筛选文献并提高出版影响力。AI 在系统评价自动化方面具有应用空间。2022 作者。由 Elsevier Inc. 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。