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11-06-2023宣布“供应...
我们很高兴通知您，“供应链管理”的短期课程将由继续教育局（DCE）局（DCE）组织为2023年9月8-09和15-16（星期五和星期五），该课程是由供应链管理（SCM）专业人士和学者组合开发的。本课程的主要目的是分享考虑该领域当代挑战的端到端供应链的知识。本课程是专门为想要从事SCM职业的供应链管理（SCM）的专业人员以及不同大学的最终学生和硕士学生的专业人员设计的。专业要求从政府工作到私人工作。企业家加入这项短期课程，考虑到目前不断发展的供应链的挑战和机会。在相关领域具有高度资格，经过专业培训，著名的和经验丰富的资源人员，拥有充足的理论和实践知识，并邀请了当前信息进行此短期课程。
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配件订单号带有YDP03-0CE在法律计量学中使用日期，时间和统计程序条计划打印机YDP04•5纸卷，每个纸卷，每个纸卷，ydp03-0ce | ydp04•50 m 6906937 | thermal print head, 0CEV220 connecting cable and external power supply • 3 paper rolls for 69Y03090 YDP04IS-0CEV220 60 mm x 75 m,thermal-sensitive paper • Labels for YDP04IS-0CEV220 Small, 56 + 30 mm, quantity: 1135 69Y03092 Medium, 56 + 76 mm, quantity: 500 69Y03093 Large, 56 + 100 mm, quantity: 380 69Y03094 Column for display units of the YDH01EA -DCE and -EDE models (raised display mounting on the platform, 325 mm) Column for display units of the YDH02EA -DCE and -EDE models (raised display mounting on the platform, 500 mm) Column for display units of the YDH04EA -FEG models (raised display mounting on the platform, 750毫米）板凳或YDH03EA壁挂式延伸线的显示支架之间的VF1514平台和显示单元之间；对于-dce和-Ede模型（2.5 m）；只能由6960EA01的快速工厂透明防尘盖安装，显示单元（备用）远程显示（标准EA或VF1279 EB显示单元作为第二个指示灯； 2.5 m电缆）；只能通过我们的快速工厂远程显示器安装连接YRD02Z与接口端口PC接口电缆，25-contact 7357312 PC接口电缆，9针7357314可充电电池组合YRB05Z（外部; 48HRS。操作； 8小时。充电时间）将电池电缆连接到电池VF1142软盘与可用的软件可按要求（公司名称或类似）（免费）（免费）
o r i g i n a l r e s a r c h分析多模式MRI图像中定量特征的值，用于构建用于乳房C
目的：分析多模式磁共振成像（MRI）图像中定量特征的诊断值，以构建用于乳腺癌的无线电摩学模型。方法：根据病理学发现，从2020年1月至2021年1月至2021年1月的95例患有乳房相关疾病的患者分为良性组（n = 57）和恶性组（n = 38）。所有病例均根据检查时间随机分为训练组（n = 66）和验证组（n = 29）（n = 29）。通过T1加权成像（T1WI），T2加权成像（T2WI），扩散加权成像（DWI），动态对比度增强（DCE）和明显的扩散系数（ADC）多模型MRI MRI，对所有受试者进行了检查。针对病理发现分析了MRI发现。构建了诊断性乳腺癌放射素学模型。分析了验证组中模型的诊断功效，并通过ROC曲线分析了诊断功效。结果：纤维肾上腺瘤占良性乳房疾病的49.12％，侵入性导管癌占恶性乳腺癌的73.68％。使用四倍方法，使用四倍的表方法，T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE在诊断乳腺癌中的敏感性为61.14％，66.67％，73.30％，78.95％和85.96％。用于诊断乳腺癌的T1WI，T2WI，DWI，ADC和DCE曲线下的面积分别为0.715、0.769、0.785、0.835和0.792。结论：多模式MRI图像中定量特征的构建无线电摩学模型对于乳腺癌的诊断很有价值。普通扫描，扩散，增强，普通扫描 +扩散，普通扫描 +增强，增强 +扩散的AUC和用于诊断乳腺癌的普通扫描 +增强 +弥漫性为0.746、0.798、0.816、0.816、0.839、0.839、0.890、0.890、0.906和0.906和0.92727。在诊断乳腺癌中，诸如普通扫描 +增强 +弥漫性之类的放射摩学模型的价值高于其他模型，并且可以广泛应用于临床实践。关键字：MRI，定量特征，成像组织学，模型，乳腺癌，诊断
患者对于华氏巨球蛋白血症治疗方案的偏好：离散选择实验
摘要简介：过去几十年来，华氏巨球蛋白血症 (WM) 的治疗方案迅速增多。然而，对于首选治疗方法尚无共识。因此，患者的偏好在制定个性化治疗计划时变得越来越重要。然而，WM 患者对其治疗方案的优先考虑和观点仍不清楚。我们使用离散选择实验 (DCE) 评估了 WM 患者的治疗偏好。方法：采用混合方法来识别和选择属性/级别。DCE 问卷包括五个属性：药物类型（靶向治疗与化疗）；给药频率和途径；5 年无进展生存期 (PFS)；不良事件；继发性恶性肿瘤风险。正交设计和混合 Logit 面板数据模型分别用于构建选择任务和评估患者偏好。结果：330 名 WM 患者参与了该项目。总共有 214 份（65%）完整的问卷被纳入数据分析。 5 年 PFS，其次是继发性恶性肿瘤风险，是做出治疗选择的最重要因素。至于副作用，患者选择避免
眼睛内肿块患者的眼睛特异性定量动态增强MRI分析
抽象的客观动态对比增强（DCE）-MRI当前通常不用于眼内肿块，因为病变很小，具有不均匀的t 1，并且眼睛容易运动。本文的目的是应对这些特定眼睛的挑战，从而实现准确的眼睛DCE-MRI。使用脂肪抑制的3D损坏的渐变层序（与随机轨迹序列的时间分辨血管造影）使用脂肪抑制的3D损坏的渐变序列获得了19个紫veal黑色素瘤（UM）患者的材料和方法DCE-MRI。分析由两步登记方法组成，以校正头部和眼睛运动。t 1映射以将信号强度转换为浓度。随后，将TOFTS模型拟合了Voxel，以获得K trans和v e。结果注册显着提高了浓度曲线质量（p <0.001）。T 1的T 1明显低于肿瘤病变（888 ms vs 1350 ms，p = 0.03）。病变中达到的B 1 +的平均值为91％。平均K trans为0.46 min -1（范围0.13-1.0），平均V E为0.22（范围0.10–0.51）。使用这种特异性分析的结论，可能有助于诊断，进一步和随访的人眼内肿块DCE。
患者偏爱和经验 - 尊敬 -
摘要目的：确定患者经验和偏爱对荷兰免疫血小板减少症（ITP）治疗的血小板素受体激动剂（TPO-RAS）。方法：血小板素受体激动剂患者体验（Trapeze）调查使用离散选择实验（DCE）来引起患者偏好和患者负担调查（PBS）来评估ITP的临床和社会影响。空中飞人从10月6日至2021年11月19日收集的回复。结果：76名受访者完成了DCE：治疗偏好似乎是由给药方法（优势比[OR] 4.33; 95％置信区间[CI] 2.88– 6.52）驱动的，剂量的频率（OR 2.33; 95％CI 1.86-2.92）和药物 - 食品交互作用（或1.95％CI）（OR 1.95％; 95％ci; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％; 95％-95％1.。受访者更喜欢口头注射（OR 4.22; 95％CI 2.76–6.46）口服的疗法，每天每天服用一次一次（OR 2.37; 95％CI 1.58–3.54），而食品限制则不受限制（OR 1.90; 95％CI 1.52-2.38）。69名受访者完成了DCE和PBS（平均[范围] 53岁[19-83]年，女性为65％）。七个不完整的PBS响应被排除在分析之外。当前或最近的受访者是接收Eltrombopag（n = 43）或Romiplostim（n = 26），其中30％（n = 21/69）以前已收到另一个TPO-RA。损失（29％，n = 6/21）和缺乏（29％，n = 6/21）的响应是切换TPO-RA的最常见原因。只有28％（n = 18/65）的受访者感到他们的TPO-RA增加了能量水平。结论：患者更喜欢口服疗法，服用频率较低，而无需食物限制。可以改善TPO-RAS上的ITP患者的QOL；提出的负担分析可以为这一努力提供努力。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
无症状的血管WM病变MTT和血液...
在当前的研究中，以voxel为基础，我们量化了与组织异常相关的2个不同参数：从DCE MR成像和DSC MR成像中的BBB泄漏参数（K 2），28，29，可以与BBB传输和/或CBF相关的变化。36然后可以评估这些值的WML，以深入了解BBB功能和组织灌注的变化。另外，我们评估了MTT，这反映了组织灌注。在动脉粥样硬化风险（Genestar）队列研究的遗传研究中，我们确定了具有早期冠状动脉血管疾病的家族史，在中年发现了早期的WML，37，37，对认知运动功能的度量产生了同时影响。38在这个相对年轻的高风险亚组（平均年龄，54.1 [SD，3.5]年）中，有21名参与者具有重复的MR成像，我们观察到与认知能力下降相关的WML进展速度迅速。39在这项研究中，我们提出了一条数据分析管道，该管道结合了WMLS 40、41的分割以及从DSC和DCE MR Imaging的MTT，CBF，K 2和K Trans的基于灌注的测量值的定量。这项工作是基于以前测量大脑不同区域微血管融合和GD渗出的工作。31，42
格罗宁根大学患者对人工晶体的偏好......
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
4446 - 通过...估计脑肿瘤中的血管分数
描述脑肿瘤的微环境对于诊断和治疗后续评估至关重要，但目前的非侵入性成像技术未能达到这一目标，临床医生通常不得不依赖侵入性程序，例如活检和组织病理学。肿瘤组织的细胞和血管成分在临床上与表征肿瘤生物学态度最为相关。细胞组成可以通过扩散加权 MRI (dMRI) 来评估：在细胞含量高的区域，扩散受到强烈阻碍或限制。另一方面，血管成分通常用灌注 MRI 技术来研究，例如动态对比增强 (DCE) 或动态磁化率对比 (DSC) MRI，这些技术需要注射造影剂。或者，也可以通过 dMRI 将灌注检测为扩散率非常高的区域（伪扩散）。 VERDICT（肿瘤中细胞计数的血管、细胞外和受限扩散）是一种多区室建模框架，用于对肿瘤组织的血管、细胞外和受限成分进行建模。它在身体肿瘤（尤其是前列腺癌）中表现出诊断效用和高重复性。本研究的目的是使用 VERDICT 框架找到一种临床上有用的脑肿瘤微结构模型。特别是，我们专注于血管成分，并将我们的结果（源自 dMRI）与独立灌注 MRI 指标（例如 DCE 衍生的血浆量 (Vp) 和 DSC 衍生的脑血容量 (CBV)）相关联。