■ 问题是如何提出的?我们的 PICO 问题是根据我们的从业者导师的临床经验以及与 EBP 教授的后续会议而提出和修改的。我们最初的问题是针对儿科的,但我们的教授和研究图书管理员建议我们将研究结果扩展到成人,以收集更多研究。■ 如何确定搜索标准和选择数据库?搜索标准包括人群、干预和比较。数据库是通过 UTHSC 图书馆资源选择的。■ 如何应用纳入和排除标准?由于儿科人群的证据数量有限,我们将人群扩大到包括成年人群。我们扩大了搜索范围,包括更多基于改良胸骨入路(即 Keep your Move in the Tube)的文章。■ 如何对每项研究完成单独的分析?本质上,您是如何完成单个 CAP 的?我们为每种类型的研究完成了适当的 CAP,并计算了证据水平以确定总体质量。■ 您做了什么来确保过程中的质量控制?例如,该内容领域的导师或专家是否审阅过您的分析,或者您是否使用了其他同行评审方法?我们通过与我们的从业导师、教师导师会面以及同行评审其他成员的文章和表格来确保质量控制。
健康和幸福 [1]。这些经历可能是身体或情感虐待、物质滥用、精神健康问题以及以食物不安全、父母分居、无家可归和歧视形式出现的家庭不稳定 [1, 2, 3, 4]。ACE 的患病率很高,据报道,美国约 64% 的成年人在 18 岁之前报告至少一次 ACE,17.3% 的人报告四次或四次以上 [1, 5]。这些暴露代价高昂,据估计,北美每年的负担为 7480 亿美元 [6]。尽管正在努力防止这些情况发生,但重要的是要认出那些受到影响的人,因为其结果会体现在健康的多个方面。接触有毒或长期的压力会影响大脑发育、免疫健康和自主神经
a。Clinical, diagnostic, analytical, self-directed motivational learning with procedural and therapeutic skills required in care of patients with the full spectrum of pediatric gastrointestinal and liver diseases, especially chronic diarrheas, inflammatory bowel disease, acute hepatitis, chronic liver disease, portal hypertension, neonatal cholestasis, pancreatitis and nutritional issues which are prevalent在该地区,国家和国家。b。在基本,临床和转化小儿胃肠病学领域具有全面的知识和技能,以了解该地区,州和国家的儿科胃肠道和肝病的疾病负担,流行病学,病理学学和关键决定因素。c。发展指导,领导力和网络技能,以帮助该州和国家的未来儿科胃肠病学家教,培训和传授临床和研究技能。获取技能,与患者,患者亲戚,卫生管理,政策制定者,公众,社区领袖,医疗兄弟会的同龄人和院士的同伴建立有效的沟通网络。e。展示了有关与儿童的整个儿童胃肠道和肝脏系统相关的各种疾病的流行病学,病理学,细胞和分子病理,诊断,管理和预防性方面的详细而全面的理解。f。与临床小儿胃肠病学一起,学生应具备提出研究问题,计划,启动和进行转化,临床和流行病学研究的技能,该研究优先考虑在机构,州,国家和国际水平的儿科胃肠病学领域。应该在各个层面上建立合作劳动力,以增强该国的研究环境,特别关注降低治疗的机会,降低治疗方式,新颖的土著治疗方式以及不同儿科胃肠道,肝脏疾病和营养h的不同儿科胃肠道的预防方面。对患者及其家人表现出同情心,并采取道德和整体方法,以帮助为患者提供基于证据的尊重的道德护理。
在这个技术飞速发展的时代,人工智能 (AI) 已成为一股变革力量,甚至与基因编辑和机器人技术一起被称为第四次工业革命。虽然它无疑已成为我们日常生活中越来越重要的一部分,但必须认识到,它不是一种额外的工具,而是一个带来各种挑战的复杂概念。人工智能具有相当大的潜力,在医疗保健和临床研究中都占有一席之地。在广阔的儿科领域,它是一项特别有前途的进步。作为儿科医生,我们确实目睹了基于人工智能的应用程序与我们日常临床实践和研究工作的有效整合。这些工具被用于从简单到更复杂的任务,例如诊断临床挑战性疾病、预测疾病结果、制定治疗计划、教育患者和医疗保健专业人员以及生成准确的医疗记录或科学论文。总之,人工智能在儿科的多方面应用将提高效率并改善医疗保健和研究的质量。然而,这一进步也伴随着一定的风险和威胁,包括可能导致健康差异和不准确性的偏见。因此,认识和解决技术、伦理和法律挑战以及探索临床和研究领域的好处至关重要。
1。儿科手术,曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会,曼彻斯特,GBR 2。儿科手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,埃及3.大肠手术,Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会,Torquay,GBR 4。一般手术,皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会,埃克塞特,GBR 5。泌尿科,皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会,沃尔夫汉普顿,GBR 6。沃特福德综合医院一般手术,沃特福德,GBR 7。普通外科,布朗克利医院,阿伯里斯特威斯,GBR 8。普通外科,赫尔大学教学医院NHS Trust,Hull,GBR 9。普通外科,卡斯尔·阿莱尼医院,开罗,Egy 10。骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。 一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy
17:34902695-36249430 1346.74 ncdr no Core ** IA-2A阳性T1D MLPA NMR:Norwegian Mody注册表; NCDR:挪威儿童糖尿病注册表。(*)此删除以前在注册表中已识别并记录了吗?(**)NMR核心和NCDR核心分析中包含的致病缺失载体
人工智能(AI)越来越多地在现代医学中起着至关重要的作用,尤其是在临床决策支持中。本研究比较了两个OpenAI推理模型O3-Mini和O3-Mini-High的性能,以回答从MEDQA-USMLE数据集中得出的900个小儿临床问题。评估的重点是确定其在小儿诊断和治疗决策中的有效性的准确性,响应时间和一致性。结果表明,与O3-Mini相比,O3-Mini-High的精度更高(90.55%比88.3%)和更快的响应时间(64.63秒对71.63秒)。卡方检验证实了这些差异在统计上是显着的(x²= 328.9675,p <0。00001))。错误分析表明,O3-Mini-High纠正了O3-Mini的错误,反之亦然,但两种模型都共享了61个常见错误,这表明训练数据或模型体系结构中的固有局限性。此外,还考虑了模型之间的可访问性差异。虽然在先前的研究中对DeepSeek-R1进行了评估,但提供了不受限制的免费访问,Openai的O3模型具有消息限制,可能会影响其在资源受限环境中的适用性。未来的改进应旨在减少共享错误,在保持效率的同时优化O3-Mini的准确性,并提高O3-Mini-High以提高性能。实施一种利用这两种模型优势的合奏方法可以提供更强大的AI驱动临床决策支持系统,尤其是在时间敏感的儿科场景中,例如紧急护理和新生儿重症监护病房。