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摘要目的是确定研究优先级,以满足受心脏手术影响的人们的需求以及支持和照顾他们的人的需求。设计James Lind Alliance(JLA)流程 - 两次调查和由独立JLA顾问指导的共识研讨会。通过国际参与设置英国。参与者三个利益相关者群体 - 心脏手术患者,护理人员和医疗保健专业人员参与了护理服务。方法设定了最初的调查,以收集利益相关者确定的心脏手术中潜在的研究问题。提交的问题总结为指示性问题。搜索了现有的证据,以验证这些指示性问题尚未回答。在第二次调查中,利益相关者随后从未解决的问题名单中投票选出了他们的前十名。最高投票的问题是在研讨会中的最终排名中提出的。在初步调查中导致629名受访者(28%的患者/护理人员,62%的医疗保健专业人员)提出了1082个潜在问题。,将797个范围内的问题汇总为49个指示性问题,其中45个没有通过现有研究来回答。在第二次调查中,有492名受访者(43%的患者/护理人员,49%的医疗保健专业人员)投票,从三个利益相关者团体中的每个总计12个问题中排名前12,总共有21个问题,到了最终的优先设置研讨会。结论此优先设定伙伴关系(PSP)确定了患者和临床医生在心脏手术中的优先级和未满足需求。The workshop attended by 25 delegates (10 patients/carers and 15 healthcare professionals) agreed on the top 10 research questions including long-term outcomes (quality of life), and aspects from preoperative personalised care (prehabilitation, frailty, comorbidities), intraoperative management (minimally invasive techniques), to prevention and management of postoperative complications (organ injury, atrial fibrillation, 感染)。下一步是传播和实施PSP结果,以确保这些优先事项塑造未来的研究并改善临床服务。
在过去二十年中,宏观经济学的相关文献开始系统地探讨财政政策冲击对总体经济活动的影响。这些文献的大部分工作都致力于揭示财政政策的传导机制,即如何通过部署财政政策工具来缓解商业周期波动。尽管如此,争论仍未解决,各种实证研究试图估计所谓的财政乘数,特别是在长期经济低迷时期,如经济衰退。这些文献的大部分表明,政府支出的边际增加可能有助于产出增加约 0.5 到略高于 1。由 Barro (1981, 1990) 开始的一系列著名文献通过分析产出对联邦军事采购的反应得出了乘数。这一策略通常得出的乘数在 0.5 - 1 之间,Hall (2009) 和 Ramey (2009) 最近的研究表明,他们的估计乘数略高,约为 1.2。然而,这种方法微妙地取决于第二次世界大战和朝鲜战争期间支出与产出的相互关系,并且可能由于在武装冲突年代占主导地位的“计划经济”特征而产生偏差。Blanchard 和 Perotti (2002) 发起的另一种方法通过在结构向量 - 自回归的背景下识别政府支出冲击来进行。这些类型的研究,以及 Gal´ı、Lopez-Salido 和 Valles (2007) 等人的研究,提出了一个 1 或略高的乘数。Perotti (2007) 以及 Mountford 和 Uhlig (2008) 通过跨国证据表明乘数较低。 Mertens 和 Ravn (2010) 在新凯恩斯主义框架内对流动性陷阱环境进行了建模,并得出了一个比“正常”时期更小的乘数。另一个有趣的贡献来自 Erceg 和 Lind´e (2010),他们构建了一个新凯恩斯主义 DSGE 模型——Christiano、Eichenbaum 和 Evans (2005) 以及 Smets 和 Wouters (2007) 的变体——以分析财政刺激在流动性陷阱引发的衰退期间的影响。该模型的特殊之处在于,流动性陷阱的持续时间取决于刺激的规模,因此是内生决定的。衰退是由对家庭偏好的强烈负面品味冲击引起的,主要发现是支出乘数可能会在流动性陷阱期间大幅放大
超声引导下局部麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009;34:40 – 6。4.Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向:不只是行家。麻醉 2020;75:293 – 7。5.Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等。在超声引导下局部麻醉过程中识别变异解剖结构:临床改进的机会。英国麻醉学杂志 2019; 122 : 775 – 7。6。Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。隐形大猩猩再次来袭:专家观察员的持续注意力不集中。心理科学 2013;24:1848 – 53。7。Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019;131:1346 – 59。8。James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/(2019 年 11 月 15 日访问)。9.C ^ ot e CD,Kim PJ。麻醉学中的人工智能:走向未来。多伦多大学医学杂志 2019;96:33 – 6。10.Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。机器学习方法用于术前麻醉风险预测。国际工程与技术最新趋势杂志 2009;1:19 – 22。11。Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法:应用自动超声脊柱标志识别。BMC 麻醉学 2019;19:57。12。Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对选择性非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020; 323 : 1052 – 60。13。Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。健康技术与信息学研究 2017;243:212 – 6。14。Lee CK、Ryu HG、Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注期间双谱指数的预测:一种深度学习方法。麻醉学 2018;128:492 – 501。
Peter Palm 讲师 马尔默大学 城市研究 马尔默大学 205 06 马尔默 瑞典 Peter.palm@mah.se +46(0)40-665 77 11 房地产管理策略:两条战略路径 摘要 目的——本文旨在确定构建房地产管理组织的不同战略路径。研究并概述了商业房地产组织的不同战略路径及其商业模式与环境的一致性。 设计/方法/方法——本研究基于对瑞典商业房地产行业 15 位高层管理人员的访谈分析。 发现——在为公司制定战略计划时,商业房地产行业在房地产管理方面有两条战略路径需要考虑。第一是选择是否拥有自己的一线人员或外包这一职能。第二是决定如何处理租赁任务:应该将其视为房地产经理的任务还是应该作为组织中的一项职能?本研究的结论是,所研究的组织可以使用这两种途径进行构建,而公司仍然可以取得成功。此外,无论组织如何构建,高层管理人员的论点都是相同的。他们都以这样的观点为基础制定战略计划:他们的组织结构是照顾客户的最佳方式。换句话说,他们有相同的论点,但选择了不同的战略途径来实现战略契合。 研究局限性/含义——本文的研究仅限于瑞典商业房地产行业。 原创性/价值——本文从高层管理的角度概述了房地产管理的战略途径。 关键词——战略规划、房地产管理、战略契合、组织结构 论文类型 研究论文 1. 简介 为了在竞争激烈的市场中生存和取得成功,公司需要发展并保持与环境的一致性。战略文献强调旨在使公司与环境契合以获得和留住新客户的战略。在商业房地产(其中物业作为投资资产持有并由其自己的物业管理公司进行管理)的背景下,市场竞争变得更加激烈(Lind 和 Lundström,2011 年)。这种竞争迫使房地产行业发展出一种更加面向服务的方法(Palm,2011 年)。在商业房地产战略领域,该行业必须使其商业模式与环境保持一致,以满足客户的需求并提供必要的服务。
超声引导下区域麻醉教育和培训建议。区域麻醉和疼痛医学 2009;34:40 – 6。4. Turbitt LR、Mariano ER、El-Boghdadly K。区域麻醉的未来方向:不仅仅针对行家。麻醉学 2020;75:293 – 7。5. Bowness J、Turnbull K、Taylor A 等人。在超声引导下区域麻醉期间识别变异解剖结构:临床改进的机会。英国麻醉杂志 2019;122:775 – 7。6. Drew T、Vo MLH、Wolfe JM。看不见的大猩猩再次来袭:专家观察员的持续注意力盲视。心理科学 2013; 24 :1848 – 53。7. Connor CW。麻醉学中的人工智能和机器学习。麻醉学 2019;131:1346 – 59。8. James Lind Alliance。麻醉和术前护理前 10 名。http://www.jla.nihr.ac.uk/priority-setting-partnerships/anaesthesia- and-perioperative-care/top-10-priorities/(2019 年 11 月 15 日访问)。9. C ^ ot e CD,Kim PJ。麻醉学中的人工智能:迈向未来。多伦多大学医学杂志 2019;96:33 – 6。10. Karpagavalli S、Jamuna KS、Vijaya MS。用于术前麻醉风险预测的机器学习方法。国际工程技术最新趋势杂志 2009;1:19 – 22。11. Oh TT、Ikhsan M、Tan KK 等人。一种新的神经轴麻醉方法:自动超声脊柱标志识别的应用。BMC 麻醉学 2019;19:57。12. Wijnberge M、Geerts BF、Hol L 等人。机器学习衍生的术中低血压预警系统与标准护理对择期非心脏手术期间术中低血压深度和持续时间的影响。美国医学会杂志 2020;323:1052 – 60。13. Sippl P、Ganslandt T、Prokosch HU 等人。全身麻醉期间插管后缺氧的机器学习模型。卫生技术和信息学研究 2017; 243 : 212 – 6. 14. Lee CK, Ryu HG, Chung EJ 等。丙泊酚和瑞芬太尼靶控输注过程中双谱指数的预测:一种深度学习方法。麻醉学 2018;128:492 – 501。
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MSC的中西部部分不必注册即可转移到太空商会美国真空学会。cryopanels and Cold Traps“由IT_第三届年会霍华德·金泽(Howard Kimzey),结构,SMD的结构; d代理3月18日星期五。系统测试和空间环境的经理将成为评估的共同赞助者,将欢迎弗兰克(FrankA. Knox,SMD。 将有200多个代表或会谈以其他论文为主持人,而将出现在中西部的b_¢MSC人士中,包括:由美国代表雇员的代理人,“ NASA中心和其他NASA中心的设施特征的雇员”。 他们对该领域感兴趣的MSC是MSC 20英尺。 直径真空包括:“'超高真空欢迎参加会议室”,由T. B. L Eech,乘员室确定疗法的机组人员 - 将在建筑系统部门举行:“某些Ing I Ing I Auditorium的可能的隐蔽行为。A. Knox,SMD。将有200多个代表或会谈以其他论文为主持人,而将出现在中西部的b_¢MSC人士中,包括:由美国代表雇员的代理人,“ NASA中心和其他NASA中心的设施特征的雇员”。他们对该领域感兴趣的MSC是MSC 20英尺。直径真空包括:“'超高真空欢迎参加会议室”,由T. B. L Eech,乘员室确定疗法的机组人员 - 将在建筑系统部门举行:“某些Ing I Ing I Auditorium的可能的隐蔽行为。增加热火成岩方法的员工“:冷阴极磁极磁铁仪的特征”:“ UHV主体的设计:材料测试的太阳和行星系统”:DR。uhv Systems”和“ Gas SICS S.illbe在这里通过轰炸的演讲发表。r o Bert Jastrow博士的周,下午1:30。jastrow of goddard或ab +orb +oo在钼上使用电子提供讲座,在这里提供讲座。 ma nn ed spacecraft ce n ter n ter n ext在真空中的1 atungsten表面的审计中”。jastrow of goddard或ab +orb +oo在钼上使用电子提供讲座,在这里提供讲座。ma nn ed spacecraft ce n ter n ter n ext在真空中的1 atungsten表面的审计中”。3月,该小组还将其G T -3 S Pacec Raf T - Gemini Spa c e c r a ft n o。3 is s h own a s it i s ho i s te d direct o r o f NASA's Goddard I 1, and at 9 a.m., Friday, March annual business meeting and to the white room abov e the la u n c h v e hi c l e o n Pa d 1 9 at Cape K e n ned y , Institute for Space Studies in 12. have an installation of new prior to the mating of the t wo.新约克。参加这些讲座官员。论文将是博士+ Jastrow在MSC。在所有MSC专业时代(周四提出)和美国太空的首个
Loos PhD 12,133,5,Susan R. Heckbert MD,PhD 134,Peter Vollenweider MD 135,Caroline Hayward PhD 136,Andrew D. Paterson MD 17,137,Kari Stefansson MD,Kari Stefansson MD,Phd 18,88 Nicholas J. Wareham PhD 22 , Cornelia M. van Duijn PhD 24 , Mary F. Feitosa PhD 25 , Christopher J. O'Donnell MD, PhD 142 , Mika Kähönen MD, PhD 143,144 , Markus Perola MD, PhD 29,30 , Michael Boehnke MD, PhD 145 , Sharon L. Kardia PhD 32 , Jeanette Erdmann PhD 146,
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