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了解慢性白血病
致谢所有更新内容均由西悉尼地方卫生局临床血液病学家 Chun Kei Kris Ma 博士进行临床审核。此版本基于上一版，并由以下专家小组审核：Chun Kei Kris Ma 博士（见上文）；消费者 Delphine Eggen；Concord 医院血液科专科医生 Robin Gasiorowski 博士；Liverpool 医院血液科临床护理顾问 Karl A Jobburn；新南威尔士州癌症委员会 13 11 20 顾问 Yvonne King；Westmead 医院临床护理顾问 Heather Mackay；消费者 Jennifer Paton。我们要感谢所有参与本书当前版和过去版编写的医疗专业人士、消费者和编辑团队。
防止慢性病
在南卡罗来纳州，成年人中有13.0％患有糖尿病，34.9％的成年人患有糖尿病（1,2）。 存在几种基于证据的策略来改善糖尿病结局，包括国家糖尿病预防计划（NDPP）（3），糖尿病自我管理教育和支持（DSMES）（4）和药物治疗管理（5）。 南卡罗来纳州糖尿病护理的两个重要来源是农村健康诊所（RHCS）和联邦合格的健康中心（FQHCS）。 这些医疗保健实践是在农村和医疗服务不足的地区提供初级保健（例如，慢性护理和预防保健服务）的安全网提供者（6）。 al-尽管RHCS和FQHC的人口类似，但它们在规模，服务和资金方面有所不同。 FQHC通常比RHC大，它们可能有多个站点并提供特殊护理，例如牙科服务。 FQHC还获得联邦资金，因此必须遵守卫生资源和服务管理局的要求（7）。 对提供这些慢性疾病的预防和人种活动的方式知之甚少，社会脆弱性可能会有所不同（即外部压力源对社区产生负面影响）（8,9）。 这项研究是社会脆弱性与在南卡罗来纳州县的RHCS和FQHC提供基于证据的糖尿病和管理计划之间的关联，这些糖尿病和心脏不适。在南卡罗来纳州，成年人中有13.0％患有糖尿病，34.9％的成年人患有糖尿病（1,2）。存在几种基于证据的策略来改善糖尿病结局，包括国家糖尿病预防计划（NDPP）（3），糖尿病自我管理教育和支持（DSMES）（4）和药物治疗管理（5）。南卡罗来纳州糖尿病护理的两个重要来源是农村健康诊所（RHCS）和联邦合格的健康中心（FQHCS）。这些医疗保健实践是在农村和医疗服务不足的地区提供初级保健（例如，慢性护理和预防保健服务）的安全网提供者（6）。al-尽管RHCS和FQHC的人口类似，但它们在规模，服务和资金方面有所不同。FQHC通常比RHC大，它们可能有多个站点并提供特殊护理，例如牙科服务。FQHC还获得联邦资金，因此必须遵守卫生资源和服务管理局的要求（7）。对提供这些慢性疾病的预防和人种活动的方式知之甚少，社会脆弱性可能会有所不同（即外部压力源对社区产生负面影响）（8,9）。这项研究是社会脆弱性与在南卡罗来纳州县的RHCS和FQHC提供基于证据的糖尿病和管理计划之间的关联，这些糖尿病和心脏不适。
慢性肾脏病
地区医院•详细的病史和身体检查•调查以确定CKD的原因•量身定制治疗•识别和管理并发症•疫苗接种•识别和正确的急性因素•咨询•咨询•咨询：营养，生活方式，育儿妇女的怀孕，讨论RRT的讨论•关于RRT的讨论•血管访问创造或pd Catheter Carey to Chection to Chection to Chection tor Chection tor Chection conterion cresention•详细的病史•cression•cessiral cresention•详细疗法• （成像/活检/遗传研究）•量身定制治疗•识别和管理并发症•疫苗接种•咨询：营养，生活方式，育儿妇女的怀孕•关于RRT的讨论•关于RRT的讨论•血管访问创建/PD导管插入•工作•工作•将患者送回治疗计划
慢性中性粒细胞白血病
血液和骨髓检查。血液和骨髓检查用于诊断 CNL。血液通常取自患者手臂的静脉。进行骨髓穿刺和活检时，需要从患者体内取出小块骨头和骨髓，通常取自臀部后部。血液和骨髓样本被送往实验室进行检测。血液病理学家在显微镜下观察细胞。这位医生接受过检查和检测细胞以诊断疾病的专门培训。进行测试是为了测量细胞数量并发现细胞外观的变化。
防止慢性病
AI现在正在公共卫生和医学的各个方面使用，从而大大改变了卫生专业人员与患者，社区和卫生数据的互动方式。AI正在标记的两个关键领域是诊断算法和预测分析（2）。例如，与人类放射科医生相比，AI算法越来越多地用于诊断成像扫描中的疾病 - 具有高度的准确性和速度（3）。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。 在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。 公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。 这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。 但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。