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有多发性硬化症患者的密集计算机辅助认知康复 - 一项为期12周的随机研究
摘要目的：这项研究的目的是使用12周的计算机程序评估神经心理康复，以评估它是否对改善认知功能有效，并确定可用于衡量这种效果的方法。这项研究的目的是证明所选择的教育计划的影响和由此产生的认知功能的状态。方法：与MS（43）的患者分为两组 - 实验组（26）和对照组（17）。所有患者的认知缺陷在研究开始时进行了评估。参加培训计划后，使用神经心理学测试对结果进行监测。实验组的参与者使用他们在家中进行的计算机培训计划对认知功能进行了康复。在预定的日子举行了32次培训课程，并具有特定的详细培训计划。结果：研究结束时使用的神经心理学检验显示了训练计划的积极影响。在立即记忆和关注的领域中看到了最大的进步。结论：结果表明，在遵循计算机培训计划的MS患者中，神经心理康复的阳性影响。
小儿同种异体造血细胞移植者的重症监护风险和长期结局
1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿
人工智能预测重症监护病房死亡率并与逻辑回归系统进行比较
目的：探索基于梯度提升决策树的人工智能方法，用于预测重症监护病房的全因死亡率，并将其性能与文献中最近的逻辑回归系统以及在同一平台上构建的逻辑回归模型进行比较。方法：使用重症监护医学信息集市数据库训练和测试梯度提升决策树模型和逻辑回归模型。在重症监护病房 5 小时内收集的成年患者 1 小时分辨率生理测量值包括八个常规临床参数。该研究探讨了模型如何学习对患者进行分类，以预测 12 小时内重症监护病房的死亡率或存活率。使用准确度统计数据和接收者操作特征曲线下面积来评估性能。结果：梯度提升树的接收者操作特征曲线下面积为 0.89，而逻辑回归的曲线下面积为 0.806。梯度提升树的准确度为 0.814，而逻辑回归的准确度为 0.782。梯度提升树的诊断比值为 17.823，而逻辑回归的诊断比值为 9.254。梯度提升树的 Cohen's kappa、F 测量值、Matthews 相关系数和显著性更高。结论：梯度提升树的判别能力非常出色。在重症监护病房死亡率预测方面，梯度提升树的表现优于逻辑回归。在所研究的不平衡数据集中，梯度提升树的高诊断比值和显著性值非常重要。
2024 ECQM流 - CMS190V12：重症监护室静脉血栓栓塞预防（VTE-2）
“与ICU位置相遇”，“由于患者拒绝而没有机械或药理学VTE预防”，“没有进行或订购的VTE预防药物” [“药物，未服用”：或“药物”：“未施用”：“未命令”，未订购”： “可注射因子XA抑制剂进行VTE预防”]或“ Warfarin”]或“用于VTE预防的Rivaroxaban”]或“没有进行或有序的机械VTE预防或有序的机械VTE” [“程序，未执行”，未执行“执行”： [“设备，未订购”：“间歇性气动压缩装置”]或“静脉脚泵”]或“静脉泵”]或“渐变的压缩袜”]，其中（否定理由）“患者拒绝”（上面是内部的定义）“无效的VTE预防是由于病人从临时住院或日期住院期间的日期住院时间，而不是预期的，ICU的日期是ICU的日期，而ICU的日期始终是ICU的日期。手术后一天或一天之后，由于患者拒绝拒绝而引起的预防：[“程序，执行”结束后的日历日或一天之后：“一般或神经麻醉”]结束。
研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用研发对发展中国家知识密集型部门的投资以及东道国政治不确定性的作用
跨国企业（MNE）持续导航以政治不确定性为特征。然而，目前尚不清楚这种不确定性如何影响跨国公司海外研发（R＆D）投资的位置和部门传播。这项研究深入研究了政治不确定性对知识密集型部门的研发投资的影响，尤其是在发展中国家中，从而增强了我们对上下文变化的理解。使用MNE Greenfield R＆D全球投资项目的独特数据集在2003 - 2019年期间，我们表明政治不确定性会对研发行为投资产生负面影响。此外，我们探索部门和东道国特定于位置的边界条件，这些边界条件适应这种关系并为我们的假设提供支持。我们的调查结果表明，与发达国家相比，发展中国家的MNE研发投资在发展中国家（SBS）和知识密集型商业服务（KIBS）部门不太容易受到政治上的影响。我们的结果要求跨国公司的经理和政策制定者对投资国的政治发展的更多关注。
欢迎 2025 年冬季学期新生 S404 RN 围产期重症监护专业学生！
▪ 作为此计划的一部分，您将有机会参与医疗保健环境中的临床实习。为了准备您的实习经历，您需要提前完成一些强制性要求。临床实习办公室建议您现在开始收集必要的文件，以便能够提交它们并为审批流程提供足够的时间。 ▪ 收集到所有必要的文件后，您需要创建一个帐户，并在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前将所有文件、证书和证据上传并提交到电子 ParaMed 实习准证网站。门户链接为 https://georgebrowncollege.placementpass.ca/ ▪ 如果您未能在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前完成、提交并上传这些要求至必备门户，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致退学计划。 ▪ 请注意，即使您已从乔治布朗学院或其他学院、大学或机构的其他健康科学课程毕业和/或具有从事任何健康相关职业的经验，您仍需要完成以下所有非医疗证书。如果您未能完成这些，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致课程退出。 ▪ 与整体医疗和其他要求相关的所有费用、服务费和罚款均由学生承担。以下是您必须在提交中提供的所有要求的摘要。请仔细阅读并遵循所有说明：
将正义理论转化为大流行期间稀缺重症监护资源分类的实践模式
这是一篇开放获取的文章，遵守知识共享署名 - 非商业 - 禁止演绎许可条款，允许在任何媒体中使用和分发，前提是正确引用原始作品、非商业使用且未进行任何修改或改编。© 2023 作者。《生物伦理学》由 John Wiley & Sons Ltd. 出版。
达到无法到达的：强化移动处理，一种社区心理健康参与和治疗的创新模型
摘要在本文中，我们介绍了密集的移动处理（IMT）模型，该模型源于2016年纽约市的一项计划，该计划旨在吸引那些“陷入精神健康，住房和刑事司法系统的裂缝”的个人。被称为IMT的人通常具有广泛的创伤历史。他们在系统中经历了结构性种族主义和歧视性，因此可以表现为对治疗团队的不信任。我们在非营利机构练习计划时详细介绍了该计划的结构，并概述了具有挑战性人口的心理动力学概念。我们承认IMT在参与倡导和解决社会正义方面的作用。我们还讨论了如何通过这种模型来减轻和容忍难以管理行为的参与者的风险。这通常是一个长期的非线性过程。我们解决这如何影响团队的整体动态，并解释如何通过长期，信任的治疗关系，参与者可以随着时间的流逝而改变和成长。我们还解释了我们的非填充模型在我们能够提供和确定计划增长的几个挑战和领域的治疗中起着不可或缺的作用。在概述了我们的模型及其方法论时，我们希望赋予其他从业人员的能力，以使IMT适应纽约市以外的其他环境。
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
基因组学和人类遗传学年度评论 基因组测序在新生儿重症监护病房中的作用
遗传性疾病会破坏胎儿-新生儿适应过程中婴儿基因组的功能，是美国新生儿和婴儿死亡的主要原因。由于疾病的严重性、基因位点和等位基因的异质性以及重叠和多样的临床表型，新生儿重症监护病房的诊断性基因组测序需要开发方法来缩短周转时间并改善基因组解释。从 2012 年到 2021 年，31 项临床研究记录了一级快速或超快速全基因组测序的诊断和临床效用，通过经济高效地识别致病基因组变异，改变医疗管理，提出新的治疗策略，并改善预后。基因组诊断还可以预测父母和幸存的先证者的生殖复发风险。利用实施科学和质量改进，部署基因组学习医疗保健系统将有助于通过将基因组测序整合到最佳实践的新生儿重症监护中，降低新生儿和婴儿死亡率。