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初步的个性化医疗计划
与糖尿病管理有关的<分区，与患有慢性疾病，成长和发展问题有关的社会心理问题，基于发展能力的自我管理技能以及解决问题。其他：____________________________________________________________________________________________________________________学生的成绩将学生的成绩：❏参加需要修改的教室/学校活动。❏识别高血糖或低血糖的症状并采取适当的作用。❏证明了适合年龄的适当使用血糖测试和药物给药设备。❏列出了遵守处方药，血糖监测和干预措施的障碍。❏在其教育计划中受到最小的干扰。其他：____________________________________________________________________________________________________________________
个性化学习计划（ILP）
步骤 1-B：自我评估 - 审查您的数据，然后完成此自我反思练习：考虑您认为自己在哪些方面已经掌握了技能，以及您希望在哪些方面看到技能水平的增长或提高。以下基本上是内科和儿科里程碑 2.0 的综合子能力。（建议 - 同时打开新创新中的里程碑自我评估可能会有所帮助 - 然后您可以阅读下面每个要点的技能发展阶段的描述。）回顾过去 6 个月的轮岗情况：技能回忆，然后描述展示您在这些技能方面表现出色的情况
1 住院患者个体化营养支持...
* 同等贡献的第一作者 1 瑞士阿劳医科大学系，阿劳州立医院普通内科和急诊医学科；2 瑞士拉亨医院内科；3 瑞士明斯特林根州立医院内科；4 瑞士圣加仑州立医院内科和内分泌学/糖尿病科；5 瑞士卢塞恩州立医院内科；6 瑞士索洛图恩州立医院内科；7 瑞士巴登州立医院内科；8 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院综合内科；9 瑞士巴塞尔大学医学院；10 瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院糖尿病学、内分泌学、营养医学和代谢科；11 瑞士伯尔尼大学初级卫生保健研究所 (BIHAM)； 12 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院综合内科部；13 美国纽约州纽约市纽约科学院
多动症中的个性化预测模型
越来越多的努力为支持个性化检测，预测或多动症治疗的预测模型做出了越来越多的努力。我们概述了ADHD中预测科学的当前状态：（1）系统地审查和评估可用的预测模型； （2）定量评估影响已发表模型性能的因素。我们进行了Prisma/Charms/Tripod符合的系统评价（Prospero：CRD42023387502），直到20/12/2012/2023，在ADHD中进行了内部和/或外部验证的诊断/或外部验证的诊断/或外部验证的诊断/治疗响应预测。使用元回归，我们探索了影响模型曲线（AUC）下面积的因素的影响。我们使用偏见评估工具的预测模型风险（Probast）评估了偏见的研究风险。从7764个识别记录中包括100个预测模型（诊断为88％，预后5％和7％的治疗响应）。分别在内部和外部验证96％和7％。在临床实践中没有实施。只有8％的模型被视为偏见的风险低； 67％被认为是偏见的高风险。临床，神经影像学和认知预测因子分别用于35％，31％和27％的研究。与不包括临床预测因子在内的那些模型相比，ADHD预测模型的性能增加了（β= 6.54，p = 0.007）。验证类型，年龄范围，模型类型，预测因子的数量，研究质量和其他类型的预测变量并未改变AUC。已经开发了几种预测模型来支持多动症的诊断。但是，预测结果或治疗反应的努力受到限制，并且没有一个可用模型可以准备在临床实践中实施。使用临床预测因子的使用可能与其他类型的预测指标相结合，似乎可以提高模型的性能。新一代研究应通过进行高质量，可复制和外部验证的模型，然后进行实施研究来解决这些差距。