XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFAM
编辑Nú01/2025
5.1只有第6,593/2008号法令支持的候选人的注册费，这些候选人在联邦政府的单个社会计划（CADúnico）（CADúnico）中注册，该法令在法令号11.016/2022中均指定，并由法律编号13.656/2018的法律支持。注意。5.2根据巴西利亚的官方时间，可以在2025年1月13日至2025年1月15日下午4点之间要求免除注册费。以下文档的下载和上载（原始图像）支持其经济性不足条件：a）在cadunic中的铭文； b）是家庭成员的陈述，其人均家庭收入为
怀孕期间外部压力源及其对自闭症谱系障碍发展的影响
电子邮件：sandra.fernandes@ceub.edu.br 摘要 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经系统疾病，其特征是发育变化，例如沟通受限、社交互动和刻板行为。其病因尚不十分清楚，但已知其原因是多方面的。证据表明，受怀孕期间环境因素的影响，ASD 风险有 40-50% 的变化。因此，母亲在怀孕期间经历过压力事件的孩子患ASD的几率更高，这与遗传倾向有关，是支持这一理论的重要系数。旨在分析妊娠期压力因素的发生率、患病率及其与ASD发展的关系。这是一项探索性和回顾性研究；数据是通过技术调查程序收集的。研究结果显示，除了与怀孕次数及家庭中确诊的自闭症病例有关外，自闭症患病率还随母亲和父亲年龄的增加而增加。观察到影响
edidal no 01/2025
5.1只有第6,593/2008号法令支持的候选人的注册费，这些候选人在联邦政府的单个社会计划（CADúnico）（CADúnico）中注册，该法令在法令号11.016/2022中均指定，并由法律编号13.656/2018的法律支持。注意。5.2根据巴西利亚的正式时间，可以在2025年1月13日至16日下午4点之间要求免除注册费，当时在电子邮件地址上进行注册时以下支持其经济性不足条件的文件中：a）铭文中的插曲； b）是家庭成员的陈述，其人均家庭收入为
使用人工智能检测学生在大体解剖学反思中的情绪和情感
评估。家庭医学。1994；26：278-82。7. Mann K、Gordon J、MacLeod A。卫生职业教育中的反思和反思性实践：系统评价。高级健康科学教育理论实践。2009；14：595-621。8. Wald HS、Reis SP、Monroe AD、Borkan JM。《失去我的老病人》：互动式反思性写作以支持医学生的成年礼。医学教学。2010；32：e178-84。9. Sandars J。反思在医学教育中的运用：AMEE 指南第 44 号。医学教学。2009；31：685-95。10. Lie D、Shapiro J、Cohn F、Najm W。反思性实践丰富了实习学生的跨文化体验。 J Gen Intern Med 。2010；25：S119-25。11. Mamede S、Schmidt HG、Penaforte JC。反思性实践对医学诊断准确性的影响。医学教育。2008；42：48-75。12. DasGupta S、Charon R。个人疾病叙述：使用反思性写作来教授同理心。Acad Med 。2004；79：351-6。13. Sargeant JM、Mann KV、Vander Vleuten CP、Metsemakers JF。反思：接收和使用评估反馈之间的联系。高级健康科学教育理论实践。2009；14：399-410。14. Rabow MW、McPhee SJ。行医治病：培养良好的
doi.org/10.51891/rease.v10i4.13566自闭症和covid-19：重新思考学校包容
摘要：理论上讨论和科学讨论了教育场景中的自闭症谱系障碍，尤其是在巴西。在所有巴西市政当局中，公立学校系统正常学校的残疾学生入学人数增加是一个现实。从这个意义上讲，在巴西各个地区，对这些学生的政策和习俗的了解变得紧迫。本文旨在考虑将自闭症儿童的学校纳入学校。这是一项基于关于该主题已经产生的内容的理论评论的书目研究。大流行之后，自闭症谱系障碍儿童的早期诊断日益增加，并与他们的学校纳入有关的新挑战结盟。人们认为，要纳入其中，他们在这种情况下真正了解自己的作用非常重要 - 在这一方面，我们可以在教学和包容方面取得积极的成果。
成人急性腹泻
急性腹泻病每年在美国占门诊人数的 1.79 亿。腹泻可分为炎症性腹泻和非炎症性腹泻，两种类型都有感染性和非感染性原因。感染性非炎症性腹泻通常是病毒性病因，是最常见的表现；然而，细菌性原因也很常见，可能与旅行或食源性疾病有关。急性腹泻患者的病史应包括症状的发作和频率、粪便性状、包括发烧和其他症状在内的系统重点回顾，以及暴露和风险因素的评估。体格检查应包括评估脱水、败血症或潜在手术过程的迹象。在食物和水卫生条件充足的国家，大多数急性腹泻发作都是无并发症和自限性的，只需要初步评估和支持治疗。当腹泻带血或粘液或存在风险因素（包括免疫功能低下或近期住院）时，可能需要进行额外的诊断评估和管理。除非怀疑爆发，否则分子研究优于传统的粪便培养。在所有情况下，管理都从补充水、电解质和营养开始。口服补液是首选；然而，严重脱水或败血症的迹象需要静脉补液。止泻药可以作为急性水样腹泻的对症治疗，有助于减少不适当的抗生素使用。除了败血症和某些旅行者或炎症性腹泻病例外，很少需要经验性抗生素治疗。在进行微生物粪便评估后，有针对性的抗生素治疗可能是合适的。手部卫生、个人防护设备以及食品和水安全措施对于预防传染性腹泻疾病至关重要。（Am Fam Physician。2022；106（1）：72-80。版权所有©2022美国家庭医生学会。）
成人疫苗接种
尽管疫苗接种对降低发病率和死亡率有明显益处，但美国成人疫苗接种率仍然很低。疫苗科学发展迅速，家庭医生必须熟悉最新的指南。美国疾病控制和预防中心免疫实践咨询委员会每年更新推荐的成人免疫接种时间表。所有符合条件的患者都应按照现行指南接种 SARS-CoV-2 疫苗。没有禁忌症的成人也应每年接种一次流感疫苗。建议有特定风险因素的成人接种甲肝疫苗。所有孕妇、60 岁以下的成人以及 60 岁及以上有风险因素的人都应接种乙肝疫苗。建议所有 65 岁及以上的患者接种 15 价或 20 价肺炎球菌结合疫苗。接种 15 价肺炎球菌结合疫苗的患者应在一年后接种一剂 23 价肺炎球菌多糖疫苗。 19 至 64 岁的成年人如果有医疗风险因素，应接种肺炎球菌疫苗。对于没有推定免疫力的成年人，建议接种一剂麻疹、腮腺炎和风疹疫苗，对于对风疹没有免疫力的孕妇，建议接种额外剂量。建议每 10 年接种一次破伤风和白喉类毒素加强针。对于孕妇和与婴儿密切接触的人，应接种破伤风类毒素、减毒白喉类毒素和无细胞百日咳疫苗。建议所有 26 岁以下的人接种人乳头瘤病毒疫苗。带状疱疹疫苗适用于所有 50 岁及以上的成年人。（Am Fam Physician。2022；106(5)：534-542。版权所有 © 2022 美国家庭医生学会。）
自我管理支持可以改善糖尿病结果而不会加剧不平等的不平等
简介：先前的研究发现，低健康素养与2型糖尿病（T2DM）患者的临床结局差之间存在关联。我们试图通过使用技术辅助菜单驱动的计划（CTH）提供的卫生工作者提供的自我管理支持（SMS）计划来确定该关联是否可以通过自我管理支持（SMS）计划来减轻。方法：这项研究是从12个在北加州社区卫生中心实施的2种类似版本的CTH的随机试验中进行的二次分析。作为其中的一部分，每个参与者都构成了一个经过验证的问题以评估健康素养。我们使用未经调整和调整后的线性回归分析来确定基线健康素养在多大程度上可以预测血红蛋白A1C（HBA1C）的前静电静物变化。结果：有365位参与者提供了HBA1C数据，HBA1C浓度平均下降0.76％（从9.9％到9.2％，95％，CI（0.53％–1.0％）。几乎有114（31.2％）的健康素养较低，但是在未经调整或调整的模型中，健康素养与HBA1C浓度的降低之间没有显着关联，基准健康状况也没有预测体重指数，药物指标，药物保健性，运动，运动或饮食的预疾病的变化。讨论：研究发现，通过随机临床试验实施2个版本的CTH计划可改善HBA1C浓度，而没有增加健康素养和低健康素养的参与者之间的差异。（J Am Board Fam Med 2024; 37：303–308。）这表明类似CTH的计划可以增强社区健康中心的糖尿病结果，而不会加剧健康素养较低的人的不平等现象。
机器学习以识别家庭中的簇
背景：尚未探索机器学习（ML）提高医学专业委员会效率的潜力。，我们应用了无监督的ML来确定美国家庭医学委员会（ABFM）外交官之间的原型，以了解其实践特征和参与持续认证的动机，然后检查动机模式与关键的重新获得胜任结果之间的关联。方法：对2017年至2021年ABFM家庭医学持续认证考试调查的外交官选择了选择继续认证的动机。我们使用卡方检验来检查外交官的差异比例失败，因为他们的第一次再认证考试尝试都认可了维持证书的不同动机。无监督的ML技术用于生成具有相似实践特征和重新认证动机的医师群。控制医师人口统计学变量，我们使用逻辑回归来检查动机簇对再认证检查成功的影响，并通过与以前创建的专家开发的分类模式进行了验证。结果：ML簇在很大程度上概括了专家先前设计的固有/外在框架。然而，识别的群集将外交官更加平等地分配到同类群体中。在ML和人类群中，主要是外部或混合动机的医生的检查失败率低于那些本质上动机的医生。（J Am Board Fam Med 2024; 37：279–289。）讨论：这项研究证明了使用ML补充和增强人类对董事会认证数据的解释的可行性。我们讨论了这项示威研究对专业委员会与医师外交官之间的相互作用的影响。
复杂性科学如何预测人工智能/机器学习改善初级保健的潜力
初级保健医生对于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的前景既兴奋又担忧。复杂性科学可以洞察哪些 AI/ML 应用最有可能在未来影响初级保健。AI/ML 已成功地从数字图像中诊断出一些疾病，帮助完成管理任务，例如通过将语音转换为文本在电子记录中写笔记，以及组织来自医疗保健系统内多个来源的信息。AI/ML 在为癌症等复杂单一疾病患者推荐治疗方法方面不太成功；或者改进诊断、患者共同决策以及治疗患有多种合并症和社会决定因素挑战的患者。AI/ML 放大了健康公平方面的差距，而且几乎没有人知道 AI/ML 对初级保健医患关系的影响。澳大利亚维多利亚州的一项干预措施显示出希望，其中 AI/ML 工具仅用作复杂医疗决策的辅助手段。将这些发现放在复杂的自适应系统框架中，当 AI/ML 工具的任务范围有限、拥有干净的数据（大多是线性和确定性的）并且非常适合现有工作流程时，AI/ML 工具可能会发挥作用。AI/ML 很少改善综合护理，尤其是在初级保健环境中，那里的数据存在大量错误和不一致之处。初级保健应密切参与 AI/ML 开发，并在实施前仔细测试其工具；与电子健康记录不同，不要仅仅假设 AI/ML 工具会改善初级保健工作生活、质量、安全性和以人为本的临床决策。（J Am Board Fam Med 2024；37：332-345。）