XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDSMT
MLN909381-PROVIDER-MEDICARE-DIABETES-SEFF-...
通过CMS认证的AO完成所有步骤来实现和维持DSMES认证的人或团队可以提供和向DSMT服务收费，以帮助患者自我管理。团队的成员可能包括注册营养师，营养专业人士，注册护士，药剂师和其他接受糖尿病护理和教育培训的专业人员。
Medicare糖尿病自我管理培训
定义《社会保障法》将DSMT教育和培训服务定义为医学合理和必要的。认证的提供者（符合国家糖尿病咨询委员会标准并由参与组织修订和维护的人）必须提供这些门诊服务，以帮助患者遵守治疗或发展技能和知识以管理其状况。提供者必须在患者病历中的全面护理计划中描述和记录这些服务。
ADCES/AADE政策立场和语句
•作为肥胖护理倡导网络的一部分，ADCES签署了给众议院和参议院委员会领导人的信件，呼吁国会解决肥胖症流行，并通过治疗并减少肥胖法。•ADCE向CDC的ICD-10协调和维护委员会提交了初始评论，并向CDC的ICD-10协调和维护委员会提交了第二套评论，以支持最新的提案，以创建针对低血糖1级，2级和第3级的新诊断代码。•ADCES和其他六个国家组织提交了一封国会记录的信，以支持DSMT法案包含在能源与商业健康小组委员会听证会中，以检查政策，以改善老年人获得创新药物，医疗设备和技术的机会。•ADCE向疾病预防控制中心的ICD-10协调和维护委员会提交了评论，以支持最新的提案，该提案为1型糖尿病的第1、2和3阶段创建新的ICD-10诊断代码，以将类型1的开发与2型的发展区分开，该诊断与2型的发展，该型号被编码为预期iave。•响应2024年日历年医疗保险医师费时间表（MPFS）提议的规则，ADCES提交了深入的评论，支持了政府提出的糖尿病护理覆盖范围的无数改进，并提供了建设性的反馈，以进一步改善建议。ADS还签署了来自糖尿病倡导联盟的MPFS评论。请参阅最终规则，该规则纳入了ADCE的一些建议。•作为截肢预防联盟的一部分，ADCES加入了一封信给《减少截肢和同情法》（ARC法案）的信，以支持该立法，并感谢他们在截肢预防方面的领导。•响应医疗保险和医疗补助服务中心的陈述，指出该机构的优先事项是改善医疗保险DSMT福利的利用，ADCE提交了广泛的建议改进，以简化福利和使用福利，并简化供应商的参与和计费。•作为糖尿病倡导联盟的一部分，ADCES签署了一封信给众议院和参议院领导层的信，敦促他们在2023年9月在其2023年9月到期之前重新授权并为印第安人提供特殊糖尿病计划和特殊糖尿病计划。•响应引入为患者和提供者法案加强医疗保险，ADS和由一百万临床医生的卫生保健提供者协会联盟向众议院的该法案的原始赞助商发送了支持信。•ADCES回应了有关Medicare＆Medicaid Services中心的要求，请求有关更新其基本健康福利法规和指导的信息。•ADCES向美国办公室提交了评论参议员Schatz（HI）对《康复法案》的建议更改，以确保Medicare DSMT计划可以永久继续通过Telehealth提供服务。参议员Schatz（HI）对《康复法案》的建议更改，以确保Medicare DSMT计划可以永久继续通过Telehealth提供服务。
医疗营养咨询和糖尿病自我...
认证的糖尿病教育家（CDE）：具有独特和专业知识的认证医疗保健专业人员，从而为糖尿病患者促进优质护理。该认证是由国家糖尿病教育认证委员会（NCBDE）颁发的，该评估过程表明已经满足了严格的资格要求。糖尿病自我管理培训（DSMT）：为经过认证的糖尿病教育者提供的糖尿病或糖尿病患者提供的培训和教育。教育课程包括：疾病过程和治疗选择；营养管理；葡萄糖监测；用药利用；体育活动；减轻压力；急性和慢性并发症的预防，检测和治疗。营养师：马萨诸塞州营养师/营养学家登记委员会授予许可证
灵巧的抓紧变压器-CVF Open Access
在这项工作中，我们提出了一种新颖的歧视性框架，用于灵巧的掌握生成，称为d外部g rasp tr ansformer（dgtr），能够通过仅使用一个向前的通行方式处理对象点云来预测一组可行的抓握姿势。我们将敏捷的掌握生成作为设定的预测任务，并为其设计一个基于变压器的握把模型。但是，我们确定此设置的预测范式在灵活的掌握领域遇到了几种优化的挑战，并导致限制性能。为了解决这些问题，我们提出了培训和测试阶段的渐进策略。首先，提出了动态静态匹配训练（DSMT）策略，以增强训练阶段的光学稳定性。第二，我们使用一对对抗性损失来实现对抗平衡的测试时间适应（ABTTA），以提高测试阶段的掌握质量。dexgraspnet数据集的实验结果证明了DGTR可以预测具有高质量和多样性的灵活掌握姿势的能力。值得注意的是，在保持质量高的同时，DGTR Sigsigs所预测的Grasp的多样性明显优于先前的多个指标，而没有任何数据预处理。代码可在https://github.com/isee-laboratory/dgtr上找到。