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实践促进，以支持家庭医生鼓励Covid-19-19
尽管医生可能会意识到如何改善临床护理的交付，由于时间，预算和人员配备问题的资源限制可以充当实施最佳实践的障碍。4通过实践促进提高组织能力可以是为家庭医生提供支持的可行解决方案。5个实践促进者使用技术来解决护理交付中的差距。6的提高质量改进能力可以包括连接到外部资源，优化电子健康记录的使用（EHR），实施基于证据的实践以及解决改善流程的障碍。5这些技术可以改善初级保健诊所的医疗流量，预防和慢性护理以及员工满意度，最终导致患者更好地护理。7-11为了最大程度地提高系统中的人口健康影响，希望为那些最需要它的做法提供便利（而不是那些有时间和能力来自愿参加此类计划的实践）。
CRISPR/CAS9在丝状真菌中的二级代谢物合成中的应用
背景：医学教育是一个苛刻的终身学习过程，其中包括三个紧密联系的阶段：大学教育，研究生教育和持续教育。居住是大学教育后的第一年，这是一个合格的医生发展的关键时期。此外，居民是从事医院大部分临床工作的主要力量。因此，通过对居民医生（STRP）的标准化培训来确保和提高居民的临床技能和能力很重要。但是，与省省的其他医院相比，近年来，我们医院居民的STR评估结果并不令人满意。因此，这项研究的目的是找出导致性能不令人满意的问题，并确定“计划检查”（PDCA）计划在为将来培训提供宝贵框架方面的作用。
萨尔马尼亚医疗中心医生听诊器卫生习惯评估——三级医院横断面研究
为了促进听诊器卫生习惯的遵守，一项研究建议，医生可以在向患者自我介绍和给出最终建议时对听诊器进行消毒，以鼓励听诊器卫生习惯的实践。23 在我们进行研究的 COVID-19 (SARS-COV-2) 大流行期间，我们发现一些医生 48 (23.40%) 将听诊器直接放在患者的皮肤上，其中许多人 73 (35.60%) 共用一个病房听诊器。值得注意的是，包括 COVID-19 在内的病毒可以在表面和皮肤上存活一段时间 18,24 。据报道有一例 COVID 19 感染病例，引发了人们对听诊器传播病毒可能性的担忧 25 。然而，根据医疗保健指南，建议在检查有接触预防措施的患者时使用一次性听诊器。26
doi:10.1093/eurheartj/ehaa128 冠状动脉球囊成形术是由两位出生于德国萨克森州的医生发明的
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿，在莱比锡读完高中，在海德堡学习后，由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法，他移居瑞士苏黎世（图 1）。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊，然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日，Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来，Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年，格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后，他自己穿好衣服，回到办公室，用手捂住穿刺部位。他觉得，如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处，那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来，他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖，但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
做好化学、放射和核准备...
作者 L Gyllencreutz · 2022 · 被引用 9 次 — 化学 (C)、生物 (B)、放射性 (R)、核武器 (N) 和爆炸物的潜在威胁。(CBRNE) 武器不太可能出现，但越来越多地……
德国大学医院医生对未来医疗人工智能应用的要求和期望：基于网络的调查
背景：在研究人员和企业家的推动下，医学领域人工智能 (AI) 系统的不断发展伴随着人们对医疗保健进步的巨大期望。人工智能可能会改变几乎所有医学学科和大多数医疗保健领域的医生的临床实践。尽管人们对医学领域人工智能的期望很高，但在德国，人工智能在临床实践中的实际应用仍然很少。此外，德国大学医院尚未广泛调查医生对医学领域人工智能的要求和期望以及他们对将匿名患者数据用于临床和生物医学研究的看法。目的：本研究旨在评估德国大学医院医生对医学领域人工智能的要求和期望以及他们对将患者数据用于（生物）医学研究（例如，用于开发机器学习算法）的二次使用的看法。方法：对 8 所德国大学医院所有医学学科的医生进行了一项基于网络的调查。答案使用李克特量表和一般人口统计反应给出。要求医生通过电子邮件在各自医院本地参与。结果：303 名医生完成了在线调查（女性：121/303，39.9%；男性：173/303，57.1%；无回复：9/303，3.0%），他们来自不同的医学学科，工作经验水平各异。大多数受访者对医学领域的人工智能持积极态度（130/303，42.9%）或非常积极态度（82/303，27.1%）。个人对医学领域人工智能的评价与自我报告的技术亲和力水平之间存在显著关联（H 4 =48.3，P <.001）。绝大多数医生预计医学的未来将是人类和人工智能的混合体（273/303，90.1%），但也要求在常规实施基于人工智能的系统之前进行科学评估（276/303，91.1%）。医生们最乐观的是，人工智能应用将识别药物相互作用（280/303，92.4%），从而大大改善患者护理，但对于人工智能支持的精神疾病诊断（62/303，20.5%）则持保留态度。在受访者中，82.5%（250/303）的人同意应该开放匿名患者数据库，用于医学和生物医学研究。结论：德国大学医院固定患者护理的医生对在医学中使用大多数人工智能应用表现出普遍积极的态度。伴随着这种乐观情绪的是一些期望和希望，即人工智能将帮助
泌尿外科中居住计划的认证标准是皇家医师学院和SUR
泌尿外科居住计划的认证标准是加拿大皇家医师和外科医生（皇家学院）维护的一套全国标准，用于评估和认证该学科的居住计划。该标准旨在维护整个加拿大提供的居住教育质量，并确保居住计划在培训期间和完成培训期间充分准备居民，以满足其患者人数的医疗保健需求。本文件将皇家学科特定的期望与居住计划的Canera通用标准相结合，这些标准由皇家学院，加拿大家庭医师学院（CFPC）和CollègegeDesMédecinsduQuébec（CMQ）以及所有跨所有学科计划的计划都适用。在某些情况下，可能已经对一般指标进行了修改，以满足特定于学科的需求。这些修改的指标被确定为这样，并优先于一般指标。标准旨在与针对国家培训标准的纪律特定文件套件一起阅读。
获得仲裁需求的副本（伊利诺伊州非参与设施的医师和提供者/保险公司或健康计划的需求 div> div>
仲裁不如上法庭，您可以代表自己。但是，您应该记住，仲裁是一项法律程序，导致通常具有最终约束力的裁决。由于您的合法权利涉及，因此您可以选择与律师协商并代表。仲裁程序的各方都有相同的选择，无论是否由律师代表。由于AAA在仲裁过程中的中立和公正作用，因此AAA及其雇员无法向仲裁当事方推荐或提供律师。如果您没有律师并希望由仲裁律师代表，则可能需要联系您的当地律师协会或其他法律服务组织进行转诊。
使用血糖幸福量表评估2型糖尿病患者及其治疗医生的心理社会状况：MU
1。内分泌学，Bharti糖尿病与内分泌研究所（新娘），Karnal，Ind 2。内分泌学，医学科学研究所和SUM医院，布巴内斯瓦尔，印第安纳州3。内分泌学，KGN糖尿病和孟买Endo Center，Ind 4。内分泌学，孟买Saifee医院，印第安纳州5。内分泌学，Deenanath Mangeshkar医院和研究中心，Pune，Ind 6。内分泌学和糖尿病，Instride，Pune，Ind 7。内分泌学，孟买Bhaktivedanta医院，印第安纳州8。内分泌，糖尿病和内科保健诊所，布巴内斯瓦尔，印第安纳州9。内分泌学和糖尿病，班加罗尔糖尿病中心，班加罗尔，印第安纳州10。内分泌学，糖尿病和代谢，Vijay糖尿病，甲状腺和内分泌诊所，Puducherry，Ind 11。内分泌学，Sri Sai Ram内分泌和糖尿病中心，Kurnool，Ind 12。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州13。医学部，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，印第安纳州14。临床研究，雷迪博士实验室有限公司，海得拉巴，IND
基于人工智能的预诊系统诊断能力超越儿科门诊医生
人工智能在医疗领域得到了深入应用，展现出广阔的应用前景。预诊系统是传统面对面问诊的重要补充，人工智能与预诊系统的结合有助于提高临床工作的效率。然而，人工智能对复杂的电子健康记录（EHR）数据的分析和处理仍然具有挑战性。我们的预诊系统使用自动化自然语言处理（NLP）系统通过移动终端与患者沟通，应用深度学习（DL）技术提取症状信息，最终输出结构化的电子病历。从2019年11月至2020年5月，共有2,648名儿科患者在上海儿童医学中心门诊就诊前使用我们的模型提供病史并获得初步诊断。我们的任务是评估AI和医生获得初步诊断的能力，并分析我们的模型与医生描述的病史一致性对诊断性能的影响。结果表明，如果我们不考虑AI和医生记录的病史是否一致，我们的模型与医生相比表现更差，平均F1得分也较低（0.825 vs. 0.912）。然而，当AI和医生描述的主诉或现病史一致时，我们的模型平均F1得分更高，更接近医生。最后，当AI与医生的诊断条件相同时，我们的模型比医生（0.92）获得了更高的平均F1得分（0.931）。这项研究表明，我们的模型可以获得更结构化的