研究 [12–15],这使得拟谷盗成为比较遗传学、分子生物学、进化和发育等不同生物过程的绝佳模型 [2, 10, 11]。鉴于果蝇的衍生生物学,拟谷盗也
研究 [12–15],这使得拟谷盗成为比较遗传学、分子生物学、进化和发育等不同生物过程的绝佳模型 [2, 10, 11]。鉴于果蝇的衍生生物学,拟谷盗也
基线排放是过去产生的温室气体的记录,并在引入任何减少排放的策略之前产生。基线排放是可以测量减少排放的参考点。但是,由于这是我们计算的第一年,因此我们的基线和当年排放量相同。
背景:术后恶心呕吐 (PONV) 是儿科患者,尤其是接受骨科手术的糖尿病患者常见的并发症。本研究旨在调查导致这一脆弱人群发生 PONV 的因素。方法:对 100 名接受骨科手术的儿童糖尿病患者进行了一项前瞻性观察研究。收集了人口统计学、糖尿病持续时间和控制情况、麻醉类型、阿片类药物使用情况和止吐预防等数据。评估了术后 PONV 的发生率。结果:PONV 的发生率为 38%,与女性 (p=0.02)、血糖控制不佳 (p=0.01)、糖尿病持续时间较长 (p=0.03) 和使用全身麻醉 (p=0.04) 有显著相关性。术中接受阿片类药物治疗的患者 PONV 发生率较高 (p=0.01),而接受预防性止吐药治疗的患者 PONV 发生率明显较低 (p=0.03)。结论:PONV 在接受骨科手术的儿童糖尿病患者中很常见,受多种可改变和不可改变因素的影响。量身定制的围手术期策略,包括使用局部麻醉和止吐预防,可能会降低此类人群的 PONV 发生率。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2024年10月21日。 https://doi.org/10.1101/2024.01.18.576308 doi:Biorxiv Preprint
该Molina临床政策(MCP)旨在促进利用管理过程。政策不是治疗的补充或建议;提供者完全负责该成员的诊断,治疗和临床建议。它表达了莫利纳(Molina)确定某些服务或供应是为了确定付款适当性的目的,在医学上是必要的,实验性,研究或化妆品。在医学上有必要的特定服务或供应的结论不构成涵盖此服务或供应的代表或保证(例如,将由Molina支付给特定成员)。成员的福利计划确定覆盖范围 - 每个福利计划定义了涵盖哪些服务,哪些被排除在外,哪些受到美元上限或其他限制。成员及其提供者将需要咨询成员的福利计划,以确定是否存在适用于本服务或供应的任何排除或其他福利限制。如果该政策与成员的福利计划之间存在差异,则福利计划将管理。此外,可以根据州,联邦政府或医疗保险和医疗补助成员的适用法律要求要求承保范围。c m s的覆盖范围数据库可在C M S网站上找到。覆盖范围指令和现有国家承保范围确定(NCD)或地方覆盖范围确定(LCD)的标准将取代本MCP内容,并为所有Medicare成员提供指令。在政策批准和出版时所包含的参考文献是准确的。
摘要 目的 钛 6 铝 4 钒 (Ti-6Al-4V) 合金具有良好的生物相容性、优异的机械性能和卓越的耐腐蚀性,常用于医疗和正畸目的,作为主动正畸治疗后的固定保持器。钛缺乏抗菌特性且具有生物惰性,这可能会影响此类材料在生物医学应用领域的使用。细菌粘附在正畸保持器表面是感染的常见第一步;接着是细菌定植,最后形成生物膜。一旦生物膜形成,它对药物和宿主免疫系统的防御机制具有很强的抵抗力,因此很难从正畸保持器中去除生物膜。本研究旨在测试氧化锌 (ZnO) 纳米颗粒涂层对 Ti-6Al-4V 正畸保持器上的抗菌作用。材料与方法采用电泳沉积法将粒径为10至30nm的ZnO纳米粒子涂覆在合金上。采用各种参数和表面特性测试来获得优化样品。对该样品进行微生物粘附光密度测试以检查变形链球菌、嗜酸乳杆菌和白色念珠菌的粘附。结果优化样品的ZnO浓度为5mg / L,施加电压为50 V,电极间距离为1 cm。与未涂层样品相比,ZnO涂层显著降低了微生物粘附,有效抑制了细菌生长。
协会 / 联盟 邮政编码 城市 街道 德国联邦国防军预备役司令协会 37085 哥廷根 Friedländer Weg 54 巴伐利亚预备役、士兵和传统协会协会 (ARST) 80937 慕尼黑 德国联邦国防军医学院,1/N 号楼 巴伐利亚同志和士兵协会 e.V.(BKV) 95703 Plößberg Eugen-Roth-Straße 3 巴伐利亚士兵联盟 1874e.V.(BSB 1874) 80937 德国武装部队慕尼黑医学院,1/N 号楼德国武装部队预备役协会志愿预备役工作咨询委员会53177 波恩齐柏林大街 7 号
这项系统评价旨在评估人工智能(AI)应用在骨科手术中的功效,重点是诊断准确性和结果预测。在这篇评论中,我们揭示了2016年至2023年10月发表的系统文献综述的发现,在该论文中,作者致力于将AI技术和方法应用于骨科目的或问题。在PubMed和Google Scholar数据库中提取的论文中应用包容性和排除标准后,本综述包括了75项研究。我们根据PRISMA指南检查,筛选和分析了其内容。我们还提取了有关研究设计的数据,实验中包含的数据集,报告的绩效指标和获得的结果。在本报告中,我们将通过概述诸如卷积神经网络(CNN),自动编码器和生成对抗网络等键盘神经网络(CNN)等钥匙机和深度学习(DL)技术来分享我们的调查结果,这些技术是矫形器中的各种应用程序域,源源数据的各种应用领域,源数据的类型及其模式性及其预测质量的质量质量。我们旨在详细描述文章的内容,并提供有关调查数据中观察到的最显着趋势和模式的见解。