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COX-2 抑制剂作为预先镇痛的有效性...
摘要术后疼痛，尤其是全膝关节置换术 (TKA) 术后疼痛是一个常见的问题。使用足够的止痛药是抑制疼痛副作用的主要治疗方法，即固定、运动范围（ROM）减少、血栓栓塞风险增加和康复成功率降低。先前的一些研究报告称，使用环氧合酶2抑制剂（COX-2抑制剂）进行预先镇痛可能对术后疼痛反应产生显著的治疗效果。本文的目的是通过文献研究来确定COX-2抑制剂与预先镇痛方法在全膝关节置换术中的有效性。在几个电子期刊数据库 PubMed、ProQuest 和 Google Scholar 上进行数据搜索，关键词为“环氧合酶 2 抑制剂”、“COX-2 抑制剂”、“塞来昔布”、“伐地昔布”、“罗非昔布”、“依托昔布”、“非甾体抗炎药”、“术前镇痛”和“全膝关节置换术”。在2013年至2022年期间。总体研究表明，与对照组相比，在预先镇痛的方法中使用 COX-2 抑制剂来抑制 TKA 后静息时和膝关节屈曲运动时的疼痛反应有显著的效果。采用COX-2抑制剂的PA方法也被证明能成功降低抢救性镇痛药的使用水平，这间接表明疼痛控制取得了成功。研究表明，COX-2 抑制剂可通过预先镇痛有效减轻接受 TKA 手术的患者的疼痛反应。关键词：COX-2 抑制剂、超前镇痛、全膝关节置换术 COX-2 抑制剂在全膝关节置换术中作为超前镇痛的有效性
实施供应链管理untuk ...
摘要本研究的目的是确定供应链管理的实施，以提高公司物流绩效。供应链管理（SCM）在通过技术集成，与供应链合作伙伴的合作以及系统的绩效评估来改善公司物流绩效方面起着重要作用。这项研究采用了定性方法，这种方法是专注的，并使用了各种方法，并且在自然和整体上进行了质量重点。研究结果证明，与信息技术集成的供应链管理的实施已被证明能够显着改善公司的物流绩效。信息流的加速和与供应链合作伙伴，公司物流的合作，可靠性，成本效率和灵活性的显着提高。是面临动态市场挑战的关键因素。但是，必须特别注意风险管理，以确保在全球挑战中确保运营可持续性。关键字：供应链管理，物流绩效，信息技术，摘要协作本研究的目的是确定供应链管理的实施，以改善公司的物流绩效。供应链管理（SCM）在通过技术集成，与供应链合作伙伴的合作以及系统的拨入评估来改善公司物流绩效方面起着重要作用。加速与供应链合作伙伴的信息流和合作，这项研究采用了定性方法，这种方法是专注的，并使用了多种方法，并且自然和整体地进行，重点是质量。研究结果与信息技术集成的供应链管理的实施已被证明能够显着改善公司的物流绩效。
患者糖尿病视网膜病变发病率的相关性
摘要 糖尿病（DM）是一组因胰岛素分泌异常、胰岛素作用异常或两者兼而有之而以高血糖为特征的代谢性疾病。糖尿病慢性并发症分为微血管并发症和大血管并发症。多项研究表明，糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的微血管并发症之一，由视网膜血管损伤引起，可导致永久性失明。本研究旨在加深对 2 型糖尿病与糖尿病视网膜病变之间关系的了解，并确定可能影响该并发症发展的因素。本研究采用综述文章法，收集并分析与 2 型糖尿病患者糖尿病视网膜病变相关的文章。本研究的数据来源是通过互联网上可访问的各种期刊出版物中的文献获得的。本研究中使用的期刊包括已在各种学术数据库（如 PubMed、Google Scholar 和其他健康期刊）发表的国际和国内文献。对于数据分析，我们采用定性分析，包括组织、分组和比较所审查文章中的发现。根据这项研究，得出结论，糖尿病病程较长的患者患糖尿病视网膜病变的风险更高。患 2 型糖尿病的时间越长，患糖尿病视网膜病变的可能性就越大。关键词：2 型糖尿病、糖尿病视网膜病变
利用算法预测糖尿病病情
糖尿病是一种全球患病率迅速上升的慢性疾病，影响着约4.22亿人，主要集中在中低收入国家。有效的糖尿病管理需要早期发现和及时干预。本研究旨在使用三种机器学习算法（随机森林、逻辑回归和决策树）开发糖尿病的精准预测模型。皮马印第安人糖尿病数据集包含 768 份包含各种健康指标的患者记录，用于模型训练和评估。探索性数据分析显示血糖水平、BMI、年龄和糖尿病风险之间存在显著相关性。数据集分为80％的训练数据（614个数据）和20％的测试数据（154个数据）。使用最小-最大缩放器方法对数据进行标准化，以确保所有特征都在同一尺度上。该模型使用交叉验证方法进行验证，并根据准确率、精确率、召回率和 F1 分数进行评估。结果显示，Logistic回归的准确率最高（75%），在识别正面和负面情况方面表现均衡。决策树在召回率方面表现出色，而随机森林在精确度和召回率之间的平衡略低。 ROC曲线分析显示，随机森林的AUC最高（0.82），其次是逻辑回归（0.81），决策树（0.73）。该研究证实，机器学习算法可以有效预测糖尿病，为早期发现和干预提供宝贵的工具，最终可能减轻全球糖尿病负担。
怀孕和母乳喂养的糖尿病
糖尿病是全球趋势不断增加的最大常见疾病之一。因此，它也会影响越来越多的年轻女性。在德国所有孕妇中怀孕的2型糖尿病的比例估计至少为10-30％。基于德国的可用数据，无法使用1型糖尿病和2型糖尿病的孕妇的确切分化。必须考虑增加2型糖尿病孕妇的增加，而普通人群的患病率提高。（AWMF指南登记册057-023，2021）不仅在德国，而且全球糖尿病疾病的数量也在增加。每个第十一个成年人都是糖尿病 - 全球5.37亿人，大约90％的受影响的人患有2型糖尿病。最常在北美发展人：大约11％的成年人口在20至79岁之间患有糖尿病。中东和北非以10.8％的优势排名第二。在欧洲，所有20至79岁的年轻人中有6.8％病了。大多数糖尿病患者生活在中国 - 超过1.14亿人在这里生病。它跟随印度的糖尿病近7300万。估计，2030年近6.43亿人患有糖尿病，趋势正在上升。因此，IDF越来越多地警告全球糖尿病流行。（国际糖尿病联合IDF，2021年）患有慢性高血糖，并发症的风险增加。您考虑受影响的人的生活质量，也导致卫生系统成本高昂。
Pengukuran Kinerja供应链管理
抽象采矿公司在衡量其绩效方面面临着独特的挑战，因为采矿活动涉及复杂的过程和各种环境风险以及高健康和安全性。因此，对于采矿公司而言，拥有正确的KPI以可持续的方式监视和提高其绩效非常重要。对于采矿公司选择合适的KPI并关注采矿活动的各个方面很重要，以确保其绩效继续以可持续性的方式提高，并负责环境和周围社区。供应计划绩效可能会受到各种因素的影响，例如客户需求的变化，缺乏原材料供应或产品质量问题。这可能会导致供求之间的不平衡，增加产量和运输成本，并对整体业务绩效产生负面影响。因此，对于公司而言，重要的是要了解良好的供应计划绩效的重要性并注意影响它的各种因素。通过使用适当的技术和分析方法，公司可以改善其供应计划绩效，并确保可以根据客户需求有效，有效，有效地满足商品或产品的供应。SCOR方法可以通过提供管理供应链的明确参考框架来帮助采矿公司克服这一挑战。SCOR方法还可以帮助公司提高产品质量，最大程度地降低生产和运营成本并改善客户服务。使用SCOR方法，公司可以识别需要改善其供应链的领域并更有效地修复它们。
棉兰伊尔玛·耶尼皇家普里玛医院患者糖尿病患病时间与生活质量之间的关系。 Sitorus 1, Wienaldi 2, Su
糖尿病是一种内分泌系统疾病。糖尿病患者的生活质量差会导致自我护理能力下降，从而损害血糖控制，增加并发症的风险，并随着时间的推移使病情恶化。本研究旨在确定棉兰皇家普里玛医院患者的糖尿病持续时间与生活质量之间的关系。研究类型为定量相关与横断面方法。研究对象是所有在皇家普里玛医院接受常规检查的糖尿病患者。样本量为50名糖尿病患者，采用连续抽样方法。采用卡方统计检验进行单变量和双变量数据分析。根据研究结果，可以说，棉兰皇家普里玛医院患者的年龄（p=0.026）、性别（p=0.005）、婚姻状况（p=0.046）、职业（p=0.036）、收入（p=0.016）和糖尿病持续时间（p=0.001）与生活质量之间存在显著关系。建议卫生工作者就体育锻炼对预防糖尿病的重要性提供咨询，并举办活动鼓励社区居民进行体育锻炼，例如每周举办普罗拉尼健康体操活动。摘要 糖尿病是内分泌系统疾病之一。糖尿病患者的生活质量差会导致自我护理能力下降，从而损害血糖控制，增加并发症的风险，并随着时间的推移使情况恶化。本研究旨在确定皇家棉兰普里玛医院患者的糖尿病持续时间与生活质量之间的关系。研究类型为定量相关性与横断面方法。研究对象是所有在皇家普里玛医院进行常规检查的糖尿病患者。样本量为50名糖尿病患者，采用连续抽样方法。数据分析
银行和挑战中的网络安全
Abltrak。数字技术的发展带来了银行业的重大转变，使服务更快，更高效和易于使用。但是，这些进步也以不断发展的网络安全威胁形式提出了主要挑战。本研究讨论了银行业面临的网络威胁水平，实施有效的网络安全系统的主要挑战以及增强数字防御的创新解决方案。通过通过文献综述进行定性方法，这项研究确定了恶意软件，网络钓鱼，勒索软件和DDOS攻击等威胁，并检查了应对这些风险的最佳实践。此外，拟议的解决方案包括实施最新的技术，例如人工智能和区块链，加强法规，并增加对员工和客户的认识和教育。这项研究的结果有望有助于制定有效的网络安全策略，以保护数据，维持客户信任并确保银行业在数字时代的运营稳定性。关键字：网络，银行业，威胁，数字技术，ABSTRAK。Perkembangan Teknologi数字Telah Membawa Transformasi Besar Dalam Industri Perbankan，Menjadikan Layanan Lebih Cepat，Efisien，Dan Mudah Diaks。Namun，Kemajuan Ini Juga Menghadirkan Tantangan Besar Berupa Ancaman Keamanan Siber Yang Terus Berkembang。penelitian ini membahas tingkat ancaman sibaan siban yang dihadapi sektor perbankan，tantangan utama utama dalam dalam dalam dalam sistem sistem keamanan sibanan siber yang yang yang efektif，serta solusi inovatif inovatif untuk untuk memperkuat pertahanan pertahanan数字。通过文献研究采用定性方法，这项研究确定了各种威胁，例如恶意软件，网络钓鱼，勒索软件和DDOS攻击，并检查了处理这些风险的最佳实践。此外，提出的解决方案还包括采用最新技术，例如人工智能和区块链，加强法规，并增加对员工和客户的认识和教育。这项研究的结果有望有助于制定有效的网络安全策略，以保护数据，保持客户信心并确保银行业在数字时代的运营稳定性。关键字::网络，银行业，威胁，数字技术。
人工智能技术在自杀预防中的应用
摘要 不可否认，自杀案件长期以来一直是全球关注的问题。需要注意的是，自杀是一个心理健康问题，需要努力减少受害者的数量。在技术发展日益迅速的现代，人工智能的用途之一被视为一种预防自杀的形式。在这种情况下，预测自杀风险有两种媒介，即医疗记录分析，通常由研究人员或医生利用机器学习等人工智能技术从电子病历、医院记录等中获取信息。还有一些基于社交分析，信息是从社交媒体或应用服务（如 Facebook、Google、Twitter 等）获取的。与人工智能在自杀预防工作中的作用相关，人工智能使用的算法通过机器学习来检测人的行为并分析模式并根据数据集提供建议或建议，这是一种以电子数据形式设计准确预测算法的计算方法。在使用过程中，人工智能应用于社交媒体应用程序需要同行评审的过程。除了预测准确性之外，这还可以最大限度地减少人工智能在隐私、准确性、安全性、责任和缺乏知识方面的障碍。不仅如此，还必须承担与安全、个人信息泄露相关的隐私以及国家法律自主权有关的风险。然而，人工智能的应用在明智的决策以及受害者在救援过程中与紧急救援人员的接触方面促进了自杀预防过程。国家自杀预防生命线、危机短信热线和特雷弗项目等精神卫生机构使用人工智能已经证明了这一点。关键词：人工智能、利用、社交媒体、风险、自杀
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。