XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDela
levidys™（Delandistrogene Moxparvovec-rokl）
请参阅福利考虑因素，对于符合以下所有标准的患者的Duchenne肌肉营养不良症（DMD）的治疗被证明且在医学上是必不可少的：•诊断Duchenne肌肉营养不良的诊断，或与儿童神经肌肉专业专业人士有关DMD诊断的专业知识的Duchenne肌肉营养不良症。 •提交医疗记录（例如图表注释，实验室价值），证实了以下两种：o DMD基因中的突变； o o突变不是外显子8或外显子9中的缺失； •患者年龄4或5岁； •提交医疗记录（例如，图表说明），确认患者是卧床的而无需辅助设备（例如，没有并排辅助，甘蔗，沃克，轮椅等。）; •患者没有抗AAVRH74升高的总结合抗体滴度≥1：400； •患者将在接受美国食品药品监督管理局（FDA）批准的Elevidys标签之前和之后接受皮质类固醇方案； •leverdys是由或与DMD治疗专业知识的儿科神经肌肉专家开的或协商； •Elevidys剂量符合FDA批准的标签； •患者将不会接受DMD的外显子疗法[例如，Amondys（Casimersen），Exondys 51（Eteplirsen），Viltepso（Viltilarsen），Vyondys 53（Golodirsen）]有助地或经过Everidys治疗后； •患者一生中从未接受过Everidys治疗； •授权将不超过每一生的治疗，并且在批准后不超过45天或直到6岁，以先到者为准。其他政策和准则可能适用。适用的代码仅供参考，以下程序和/或诊断代码提供了以下列表，并且可能不包含在内。在本策略中列出代码并不意味着代码所描述的服务是涵盖或未覆盖的健康服务。卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。纳入代码并不意味着要偿还或保证索赔付款的任何权利。
早期逆境的维度与延迟和加速大脑成熟的模式有不同的关系
抽象背景：不同类型的早期逆境（ELA）与儿童的大脑结构和功能有关。然而，了解发展大脑的不同逆境暴露的不同影响仍然是一个主要挑战。方法：本研究研究了通过探索性因素分析在青少年脑认知发展研究中通过探索性因素分析确定的10个稳健维度的神经相关性。大脑年龄模型经过T1加权（n = 9524），扩散张量（n = 8834）和静止状态功能（n = 8233）磁共振成像数据的训练，验证和测试，分别进行了扩散张量（n = 8834）（n = 8834）。结果：贝叶斯多级建模支持不同类型的ELA暴露与年轻和年轻的大脑之间的不同关联。的维度通常与情绪忽视有关，例如缺乏初级和次要的护理人员支持以及缺乏护理人员的监督，与较低的大脑年龄差距有关，即看起来年轻的大脑。相比之下，通常与护理人员的心理病理学，创伤暴露，家庭侵略，物质使用和与生物父母的分离以及社会经济劣势和邻里安全性相关的维度与更高的大脑年龄间隙，即老年人的大脑有关。结论：发现ELA的尺寸与不同的神经发育模式不同，表明尺寸特异性延迟和加速的脑成熟。
病变和表现在心灵理论中的位置，中风幸存者何塞·维克多·戈麦斯·门德斯，娜塔利亚·德拉泽里
这项研究回顾了目前有关中风幸存者中脑损伤位置与其在心理理论测试（音调）的表现之间关系的医学文献。心理理论是指理解和解释他人的心理状态的能力，例如信念，意图和情感。Google Scholar，Scopus和Web of Science索引者使用“伤害，思维理论，表现，中风，中风幸存者的位置”一词来选择相关文章。研究分析表明，病变的特定位置可以显着影响中风幸存者执行与音调相关的任务的能力，前后病变具有更大的影响。关键字：伤害位置，思维理论，表现，中风，中风幸存者。
特拉华山谷大学-2024 Action Plan.docx
delval为学生提供必要的技能和询问精神，以丰富和告知他们的生活，为他们做好准备从事有意义的职业，并履行社会，社区和家庭责任。这项工作支持六个大学核心价值观中的两个。这些是：●重视思想和差异的世界：我们的社区认识到培养好奇心和尊重多样性的必要性。我们参与挑战我们和与我们不同的人的想法，对各种观点和背景表示深切的尊重。●尊重所有人：我们的社区谨慎和尊严地为所有利益相关者提供服务。我们非常专注于每个学生的福利和成长，我们支持他们作为全球公民的发展，他们在职业和生活中取得了有意义的成功。
特拉华州的电动汽车充电策略...
• Office of State Planning Coordination • Metropolitan Wilmington Urban League • Delaware Hispanic Commission • La Esperanza • First State Community Action Agency • Latin American Community Center • League of Women Voters • Interfaith Power and Light • Healthy Communities Delaware • Boys and Girls Club of Delaware • Route 9 Coalition • NAACP Delaware • Delaware Concerned Residents for
特拉华州教育成果在全美排名第 45 位
特拉华州在教育成果方面位列全国第 45 位，这凸显了影响该州儿童发展和教育的多方面挑战和影响。本文探讨了特拉华州如何衡量学生的成功以及健康的社会决定因素对青少年结果的影响，包括长期缺课、无家可归、营养不良、贫困和不良童年经历。通过解决这些相互关联的问题，特拉华州可以努力缩小成就差距并改善所有学生的教育体验。研究结果强调，学校需要以实证证据为基础的全面支持系统，以营造有利的学习环境并提高学生成绩。通过解决推动教育挑战的健康社会决定因素，政策制定者可以采取全面的方法来提高特拉华州所有儿童的福祉和学业成功。
DEMEC-- 特拉华市政电力公司
• 多佛市市议会 • 纽瓦克市市议会 • 米尔福德市市议会 • 米德尔敦镇镇议会 • 西福德市市议会 • 刘易斯公共工程委员会 • 士麦那镇镇议会 • 纽卡斯尔市市政服务委员会 • 克莱顿镇镇议会 特拉华州议会自然资源和环境控制部 来自：DEMEC 总裁兼首席执行官 Kimberly Schlichting 主题：市政可再生能源组合标准（“MRPS”）2023/2024 合规年度报告 根据 26 Del. C.§ 363(b)，特拉华市政电力公司代表其成员社区提交以下 MRPS 年度报告。 DEMEC 背景 特拉华市政电力公司（“DEMEC”）是一家公共电力联合行动机构，于 1979 年作为特拉华州非营利性组织注册成立DEMEC为其成员提供联合服务，包括批发电力供应。
特拉华州医疗补助和医疗援助在常规护理模型中成瘾的管理（9/11/24）
特拉华州医疗补助和医疗援助在常规护理模型中的成瘾管理（9/11/24更新）高率的物质使用障碍（SUD）和相关的不良结果继续对特拉华州医疗补助人群产生不成比例的影响。在2022年日历年，根据索赔分析，特拉华州医疗补助人口中有12.1％的人有任何SUD。特拉华州医疗补助人群中最多的SUD是阿片类药物使用障碍（OUD），为7.6％，酒精使用障碍（AUD）为3％。来自美国疾病控制与预防中心的数据表明，特拉华州在2022年在该国的药物过量死亡率最高。此外，根据Medicare和Medicaid Services数据库中心，特拉华州被绑在该国的医疗补助受益人（最近可用的数据）（最近可用的数据）中，并以第二高的速率使用。本概念文件为新的医疗补助和医疗援助部门（DMMA）在常规护理中（MARC）计划进行了新的框架，该计划的重点是建立一个全面的门诊医疗实践网络，以通过将Buprenorphine和其他成瘾药物以及其他策略纳入SUD，以及将SUD纳入其标准护理中，以为具有SUD的客户提供服务。在此概念文件中，DMMA确定了MARC模型的关键要素，包括合格的提供商类型，合格的客户，服务交付方法，绩效指标，付款模型，人员配备要求，提供者注册过程以及其他初始程序组件。DMMA的MARC计划基于与办公室基于阿片类药物治疗（OBOT）模型相关的国家最佳实践研究。在过去的十年中，众多医疗补助机构通过设计程序要求和增强的报销结构实施了全州倡议，以刺激OBOT的采用，主要致力于将丁丙诺啡治疗纳入初级保健和其他门诊医疗环境。DMMA的模型旨在为客户提供其他SUD的服务，这些SUD可以通过包括AUD在内的门诊医疗环境中的药物有效解决。因此，DMMA选择不使用Obot术语，而是使用MARC。这两者都反映了DMMA致力于解决模型中超出OUD的SUDS的承诺，以及我们打算在门诊医疗环境中对药物和其他成瘾治疗的正常化的意图，而不是将其视为建立新的专业计划。在全国最佳实践扫描和对其他州的访谈之后，DMMA于2024年3月实施了强大的利益相关者参与工作，以获取该模型的意见和反馈初步设计建议。通过结构化的调查工具，DMMA收到了18个潜在的MARC计划和9个合作实体的反馈，例如医疗补助托管组织，医院系统和其他医疗保健实体。dmma目前正在采访那些因成瘾而接受药物的消费者，以收集模型的其他意见。DMMA计划继续与利益相关者进行重要的双向对话，以设计一项针对SUD并适合特拉华州特定特定的医疗保健生态系统和提供者基础的计划。
引用本文：Sudhakaran G.人工智能减少口腔癌延误并提高准确性：近期事务。EJMO 2024；8（3）：378。
1. Vats R、Rai R、Kumar M。检测口腔癌：人工智能的潜力。Curr Med Imaging 2022；18：919-23。2. Ilhan B、Guneri P、Wilder-Smith P。人工智能在减少口腔癌诊断延迟方面的贡献。Oral Oncol 2021；116：105-254。3. Chapade A、Chhabra K、Reche A、Madhu P。人工智能在口腔潜在恶性病变诊断中的应用——当务之急。J Pharm Res Int 2021；33：83-90。4. Ilhan B、Lin K、Guneri P、Wilder-Smith P。通过成像和人工智能改善口腔癌治疗结果。J Dent Res 2020；99：241-8。