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Provider Name City State Zip Phone Children's Hospital Los Angeles CA State License #:930000032/NPI: 1093920993 Los Angeles CA 90027 323-660-2450 Lucile Packard Children's Hospital CA State License #: 070000659/NPI: 1407864374 Palo Alto CA 94304 650-497-8000 Stanford Medical Center CA州许可证＃：070000662/ NPI：1437292927斯坦福CA 94305 650-723-4000杰克逊纪念医院迈阿密FL 33136 305-585-1111亚特兰大苏格兰苏格兰苏格兰苏格兰苏格兰儿童医疗保健 30322 404-785-5437 Ann and Robert H Lurie Children's Hospital of Chicago Chicago IL 60611 312-227-4000 University of Kansas Medical Center Kansas City KS 66160 913-588-1227 C S Mott Children's Hospital Ann Arbor MI 48109 1-877-475-6688 University of Michigan Medical Center Ann Arbor MI 48109 734-936-4000全国儿童医院哥伦布OH 43205 614-722-2000俄亥俄州立大学医院哥伦布OH 43210 614-293-2100 Arthur James Cancer Hospital和Richard J. Solove J. Solove J. Solove J. Solove Research Institute oh 43210 614-293-33300儿童医院1-800-879-2467 Prisma Health Greenville纪念医院Greenville SC 29605 864-455-7000 PRISMA健康儿童医院米德兰哥伦比亚SC 29203 803-296-5437 Prisma Health Health Richland Richland Hospital Columbia SC 29203 803-434-7000儿童医院210-704-2011纪念赫尔曼纪念城医疗中心休斯顿TX 77024 713-242-3000纪念赫尔曼 - texas医疗中心休斯顿TX 77030 77030 713-704-4000儿童纪念馆Hermann Hosporton Houston Houston Houston TX 77030 77030 713-704-704-5437 Carrott va vaa car vaa va vaa 434-924-0211
系统审查的协议
2型糖尿病（T2D）是一种影响世界人口中很大一部分的疾病。预计在未来十年内T2D案例的数量将继续增加。致力于治疗这种情况，使参与者感到情绪的负担，使他们需要照顾者或亲密的情绪支持。家庭或护理人员的支持可以帮助改善血糖控制，药物依从性和T2D自我管理。但是，关于社会支持的哪些方面有效地改善了患者的T2D自我管理结果，知之甚少。这项系统评价和元分析的目的是确定社会支持的有效组成部分，可以帮助参与者改善其T2D自我管理。方法：这项审查的协议是根据系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目制定的。PRISMA建议与学者团队合作制定了搜索策略，以通过医疗保健和心理学数据库，MEDLINE，WEB SCOPICO，PROSICE，PROSICE，CINHAL来确定相关的T2D社会支持干预措施。讨论：本综述将概述哪些干预社会支持组成部分对T2D Glycaemia控制有重大影响。这些发现将为未来的T2D干预措施提供有关哪些社会支持组成部分可以使用哪些社会支持组成的措施来鼓励更好的糖尿病自我管理和血糖控制。
法医科学中具有放射诊断模式的人工智能 - 系统评价 Shama Patyal 1 和 Tejasvi Bhatia 2
摘要目的：本研究旨在概述人工智能在法医科学中的应用，借助放射诊断方式。数据来源和综合：数据是通过在各种搜索引擎中搜索 2010 年 1 月至 2020 年 12 月期间发表的文章收集的。按照下文所述的纳入和排除标准，共发现 20 项研究符合条件。遵循 Prisma 指南和 Prisma 流程图。结论：人工智能 (AI) 是一种涉及计算机算法对复杂数据进行二分的技术。AI 广泛用于诊断成像，以检测和量化临床状况。本系统评价旨在解释 AI 在法医放射学诊断成像方式中的作用。AI技术现在被广泛用于年龄和性别估计。大多数AI模型都基于机器学习（ML）程序，人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。研究结果令人鼓舞，提供了很高的准确性和决策能力。这些不同的基于AI的模型将作为大规模灾难案件，法医案件中的识别工具。需要进一步改进AI程序和诊断工具，以提高法医调查的准确性和特异性。关键词 1 人工智能，机器学习，诊断成像方式，法医鉴定
引用：Stoutenberg M，Estabrooks PA，Brooks JM等。实施和评估将体育活动全面整合到主要
摘要简介医疗保健部门具有促进体育活动（PA）的巨大潜力（PA），以预防慢性病，治疗和管理；但是，存在多个采用和实施障碍，从实践集成到信息流。2016年，锻炼是Medicine Greenville（EIMG），这是一种全面的诊所 - 社区方法，涉及PA评估，建议和/或处方以及基于提供者的患者转诊至基于社区的PA计划，由Prisma Health在美国南卡罗来纳州南卡罗来纳州的Greenville发起。自成立以来，在采用和实施方面出现了可变性，影响了患者覆盖范围，转诊率和基于社区的PA计划的参与度，强调了对更直接评估和改进策略的需求，以最大程度地提高计划影响。方法和分析这项务实的研究将研究EIMG的采用，实施和范围。将邀请20个Prisma Health初级保健诊所采用EIMG。在第一阶段，采用诊所将获得标准化的EIMG教学视频，然后进行EIMG激活，使提供者可以将合格的患者转介到当地社区设施提供的为期12周的证据信息PA计划。在第二阶段，采用诊所将获得更深入的EIMG板载培训。 在采用诊所中，将在两个阶段（每个持续4个月）中跟踪合格患者的转诊率。 一种混合方法方法将探讨与采用EIMG相关的因素，实现最佳实施和覆盖范围以及患者参加PA计划。在第二阶段，采用诊所将获得更深入的EIMG板载培训。在采用诊所中，将在两个阶段（每个持续4个月）中跟踪合格患者的转诊率。一种混合方法方法将探讨与采用EIMG相关的因素，实现最佳实施和覆盖范围以及患者参加PA计划。覆盖范围，有效性，采用，实施和维护框架将为实施成果的评估提供信息，而综合促进对卫生服务框架研究实施的行动将用于探索影响患者水平和临床水平结果的上下文因素。道德和传播我们获得了伦理批准，以从Prisma Health IRB委员会A（＃1963762）进行这项研究。这项研究的结果有可能显着增强临床实践，并改善与将临床 - 社区PA模型整合到卫生系统中以连接
销售和运营计划（S＆OP）
销售和运营计划（S＆OP）是组织中使用的过程，它通过整合旨在平衡其产品供应的各个公司，从而提高服务水平并减少其库存规模。尽管采用S＆OP是有希望的。文献表明，公司面临着充分潜力实施它的困难。本文介绍了使用PRISMA（用于报告系统评价和荟萃分析的首选项目）方法的系统文献综述，显示了相关性，技术挑战和对此主题的未来研究机会。
Trimo 产品组合手册 ES
*Colorcoat Prisma 和 Seren 是 Tata Steel UK Limited 的商标 **不锈钢是定制解决方案，应根据应用和可用性角度与 Trimo 技术部门就单个项目进行讨论。由于显示器和打印不同，颜色可能与原始颜色略有不同。Trimo 可以根据要求向您发送金属样品。颜色范围在任何情况下均不定义交货条款或任何其他特定肤色条款。所呈现的颜色范围仅显示可用颜色种类中最可用颜色的一小部分。
缺血性心脏病
ICD代码描述413 Angina pecoris i20 Angina Pectoris输入数据心肌梗塞以更新GBD 2021的当前GBD数据库，对心肌梗塞进行了系统的审查。搜索以下数据库：Embase，PubMed和Virtual Health Library（VHL）。搜索日期为01/01/2020 - 03/31/2020。The search strings used were ((“myocardial infarction”[tiab] AND (incidence OR “case fatality” OR “excess mortality”)) OR (“acute coronary syndrome”[tiab] AND (incidence OR “case fatality” OR “excess mortality”)) OR (angina[tiab] AND (incidence OR prevalence OR “case fatality” OR “excess mortality”))) AND （“ 2020/01/01” [PDAT]：“ 20/03/31” [PDAT]）不是大鼠[tiab]不是小鼠[tiab]不是猴子[tiab]不是猪[tiab]不是动物[tiab]。根据PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）的陈述报告了这些发现。图1显示了系统审查的Prisma图。在图中，筛选是指查看文章的标题和摘要，以获取相关信息，而不是整个文章的筛选。排除的原因包括非代表性，使用不同案例定义，研究报告年龄标准化的数据和以非兼容格式报告的数据。总共返回了2849个研究，从Embase返回了579，2231，来自PubMed，39个来自VHL。提取了18篇文章。
探索基于脑电图的设计研究：系统评价
方法 本研究系统回顾了在产品设计或建筑等各种设计领域使用 EEG 的实验设计研究。使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 方法选择了 29 篇论文。所选论文于 2012 年至 2022 年期间在同行评审期刊上发表，以英文撰写，并对其设计、变量、EEG 工具和指标、刺激、实验设置、分析方法和发现进行了分析。分析采用框架、人群、干预、控制、结果和设置 (PICOS) 方法。
教育人工智能系统评价（AIE）
人工智能 (AI) 应用程序在日常生活中的使用越来越多，这不仅影响了我们的生活方式，还启发了教育教学实践。这项研究展示了人工智能如何帮助改善教育环境中的教学、学习和教学过程，以及与教育人工智能 (AIEd) 相关的伦理方面的重要性。基于过去九年 (2013-2021) 的 AIEd 系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 首选报告项目协议，进行了一项系统评价 (SR)，仅限于两个数据库 (Web of Science 和 Scopus)。主要关注 AIEd 用户面临的伦理和伦理约束。该评价的搜索关键词是“教育中的人工智能”(AIEd)、“数字伦理中的人工智能”。非英语和印刷中的文章已被排除在外。在根据 SR 的目标和范围仔细评估每条记录后，32 篇研究文章入围。通过使用 VOSviewer 软件，基于关键词共现和国家/地区引用的文献计量分析对该研究进行了进一步研究。通过对各个部分进行比较分析，了解了 AIEd 中的伦理问题。结果突出了进一步研究 AIEd 的两个突出因素；“数字伦理”和“AIEd 伦理实施中的潜在研究领域”的规范。当前的系统评价全面表达了在所选数据库和九年时间范围内整合 AIEd 的机会和能力。关键词：教育中的人工智能、数字伦理、人工智能与伦理、PRISMA、系统评价
使用...对工业旋转机械进行多故障诊断
摘要：工业 4.0 是智能制造的时代。没有机械，制造就不可能实现。这些机器大部分由旋转部件组成，因此被称为旋转机器。工程师的首要任务是维护这些关键机器，以减少计划外停机并延长机器的使用寿命。预测性维护 (PdM) 是当前智能维护的趋势。PdM 中的挑战性任务是诊断故障类型。随着人工智能 (AI) 的进步，数据驱动的预测性维护方法正朝着智能制造迈进。一些研究人员发表了与旋转机器故障诊断相关的研究成果，主要探讨单一类型的故障。然而，缺乏对旋转机器“多故障诊断”的综合文献综述。需要系统地涵盖从传感器选择、数据采集、特征提取、多传感器数据融合到系统评价多故障诊断中使用的人工智能技术的所有方面。在这方面，本文试图通过使用“系统评价和荟萃分析的首选报告项目”（PRISMA）方法对工业旋转机械多故障诊断的数据驱动方法进行系统文献综述来实现这一点。PRISMA 方法是系统评价和其他荟萃分析的组成和结构的指南集合。本文确定了该领域的基础工作，并对与工业旋转机械多故障诊断相关的不同方面进行了比较研究。本文还确定了主要挑战和研究差距。它利用人工智能的最新进展提供了实现多故障诊断的解决方案，为该领域的未来研究奠定了坚实的基础。