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海军注册营养师 (RDN) 定位器
海军分部健康诊所基韦斯特 地址：1300 Douglas Circle, Key West, FL 33040 电话：(305) 293-3892 网站：https://jacksonville.tricare.mil/Clinics/Branch-Health-Clinic-Key- West/
随着人工智能在糖尿病领域的进步，RDN 的作用也不断演变......
Azumio：用于跟踪和分析的食物识别应用程序；包括消费者版本和专业版本 EatLove：个性化智能营养生态系统根据预算、烹饪能力和兴趣、食物偏好、文化等为多种情况生成个性化的膳食计划。与杂货服务、地理定位的食物银行相连。 Malama：为医疗保健提供者及其妊娠糖尿病患者提供人工智能支持服务（接受过斯坦福 GDM 课程的培训）。 Milton AI：基于文本的糖尿病人工智能教练 RenewRX：带有综合健康指导的妊娠糖尿病远程患者监控平台 UseNourish：研发平台；在其部分研发服务中加入人工智能 Welldoc：人工智能数字疗法，为糖尿病-心脏代谢疾病提供自动指导：汇总的人群/个人级数据，实现数据知情、持续护理。
2024.11.08：RDN 战略发展利益相关者参与咨询文件 v4.2 - Google Docs
上述内容以及您的反馈对 RDN 服务设计有着显而易见的影响，我们感谢大家期待了解更多有关这方面的进展和计划。作为利益相关者和未来 RDN 服务的用户，我们必须确保 RDN 了解您的目标和需求，并且所提供的服务将在未来解决这些问题（在 RDN 的职权范围内）。虽然我们认识到并非所有服务都会在 2025 年 4 月 1 日达到最终计划状态，但我们正在努力在此时初步实施新服务。我们还将继续履行并学习对 O'Shaughnessy 审查和其他政府优先事项做出的承诺。我们期待在协商过程中与您讨论此事。
RDN和NDTRS持有的常见凭证
由RDN和NDTR注册营养师营养师（RDN）和营养和营养技术人员持有的共同证书，注册（NDTR）通过教育和培训来扩展和提升其个人实践。此列表由RDN和NDTR所持有的其他凭据组成，这些凭据可能有资格也可能没有资格使用CPE单位。请参阅《专业开发投资组合指南》，以获取批准CPE单位的凭证列表（https://www.cdrnet.org/pdpguide）。此列表不是全包，列出的凭据不受CDR的认可。从业人员应彻底评估所选计划，以确保提供的教育和培训适合满足他们的需求并确定是否有资格。最低要求列仅提供最低凭据或教育资格要求。可能需要其他经验，教育和/或培训。
糖尿病教育和护理计划管理中的RDN
陈述：注册营养学营养师（RDN）修订了2017年的实践范围，并不能保证RDN能够执行扩展的实践技能，但是它可以指导RDN，以评估RDN是否可以安全并有效地提供扩展的实践和提高个人实践和提高个人实践。案例的解释：在医院基于医院的诊所工作的经验丰富的注册营养学营养学家（RDN）约3年工作了，其社区没有糖尿病教育计划，一直为糖尿病患者提供医疗营养疗法（MNT）（MNT）（MNT）（1型，1型和2型）。通过人工和远程医疗提供咨询。诊所的护士（RN）认证的糖尿病护理和教育专家（CDCE），他提供有关自血葡萄糖监测（SBGM），胰岛素注射技术和糖尿病设备的教育和药物管理（例如，连续的葡萄糖显示器[CGMS]，胰岛素泵，胰岛素泵）有效地有效地，胰岛素泵有2倍的含量。诊所经理已要求RDN处理此组件。RDN很感兴趣，如果在SBGM，CGM，胰岛素泵和其他类型的糖尿病设备上提供教育和培训，则需要审查。
全面的糖尿病护理，教育/培训和后续计划联系人：Michelle Price，RDN，LDN，CDCES注册营养师营养师/认证
- 第一届会议确定了参与者的教育需求。参与者会见注册营养学营养师，他也获得糖尿病护理和教育专家的认证。参与者将收到个性化的膳食计划，葡萄糖监测教育和建议的测试时间表。个人医学营养疗法＃2（CPT 97803-个人） - 参与者更多地了解进食以改善健康和碳水化合物的计数。参与者实践了这种注册营养师营养学家的餐食计划方法，他也被认证为糖尿病护理和教育专家，以获得更好的理解。参与者被介绍给食物和活动记录保存，作为解决问题和模式管理的第一步。葡萄糖结果和靶标与参与者进行了审查。糖尿病自我管理培训：单个会议＃1（CPT G0108-个人）“糖尿病101”
修订了注册营养师营养师的2024年范围和实践标准
饮食登记委员会（CDR）范围和实践工作队成员的标准审查，对手稿的所有草案进行了贡献，并批准了所有草案：Susan Adams，MS RD LDN FAND； Patricia Davidson，DCN，RDN，LDN，CDCES，FAND，CHSE，FADCES； Erica Howes，博士，MPH，RDN； Kimi McAdam，MS，RD； Christopher M. Messenger博士，MS，RD，LD；克里斯托弗·米尔斯（Christopher Mills），MPH，DTR，CSC； Egondu M. Onuoha，MS，RDN，CDCE，IBCLC，CDN，GPC，FAND，FILCA； Anna Marie Rodriguez，RDN，LD，Fand；克里斯蒂娜·罗林斯（Christina Rollins），MBA，MS，RDN，LDN，CNSC，FAND。
肾脏去神经支配的长期疗效和安全性
在肾去神经支配 (RDN) “传奇” 的初始阶段，导管引导射频消融与高血压患者的血压 (BP) 显著降低相关，激发了人们的热情和期待。然而，随后的假对照研究产生了相反的结果，共识声明和国际指南 1 均不鼓励 RDN。随后，提出了一些关于假对照研究设计的方法学问题，包括去神经支配的完整性、对抗高血压治疗的依从性不同、药物频繁更换以及操作员的培训和经验有限。随后鼓励并设计第二代试验，旨在克服第一代 RDN 试验 1 的所有可能缺点。沿着这一概念路线，发起了不同的假对照研究来测试 RDN 的有效性和安全性，大多作为选定患者的辅助治疗策略。在这些新一代试验中，RADIANCE-HTN SOLO（ReCor 医疗天堂系统在临床高血压中的研究）2 是一项多中心、国际、单盲、随机、假对照试验，研究血管内超声去肾支配治疗高血压，招募了年龄 18-75 岁、动态血压≥135/85 mmHg 和 <170/105 mmHg 的患者，在停用最多 2 种抗高血压药物 4 周后，并伴有
![arXiv:2008.05856v1 [cs.CV] 2020 年 8 月 13 日](/simg/9\9dc60bee38f72f42c59315eff57747cb728a25a7.webp)
arXiv:2008.05856v1 [cs.CV] 2020 年 8 月 13 日
摘要。本文提出了一种新颖的视频生成模型，并特别尝试解决从文本描述生成视频的问题，即根据给定的文本合成逼真的视频。现有的视频生成方法由于帧不连续性问题及其无文本生成方案，无法轻易适应处理此任务。为了解决这些问题，我们提出了一种循环反卷积生成对抗网络 (RD-GAN)，其中包括一个循环反卷积网络 (RDN) 作为生成器和一个 3D 卷积神经网络 (3D-CNN) 作为鉴别器。RDN 是传统循环神经网络的反卷积版本，可以很好地建模生成的视频帧的长距离时间依赖性并充分利用条件信息。可以通过推动 RDN 生成逼真的视频来联合训练所提出的模型，以便 3D-CNN 无法将它们与真实视频区分开来。我们将提出的 RD-GAN 应用于一系列任务，包括常规视频生成、条件视频生成、视频预测和视频分类，并通过实现良好的性能证明了其有效性。