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混合经典量子计算
摘要。目前，几台商用量子计算机都提供混合经典-量子计算。在这个项目中，金融期权模型——金融市场统计力学 (SMFM) 采用了这种方法。然而，只有经典（超级）计算机才能包含这些模型的量子特征。自 1989 年以来，使用重要性抽样的优化代码自适应模拟退火 (ASA) 已在此类模型中拟合参数。自 2015 年以来，路径积分数值算法 PATHINT 已用于描述多个学科的多个系统。PATHINT 已从 1 维推广到 N 维，并从经典系统推广到量子系统，成为 qPATHINT。已发表的论文描述了 qPATHINT 在新皮质相互作用和金融期权中的应用。SMFM 建模的经典空间拟合非线性非平衡多元统计力学的条件短期概率分布中的参数，而 qPATHINT 建模的量子空间描述量子货币。该项目展示了如何仅使用经典（超级）计算机来计算一些混合经典量子系统。
前5名COVID-19-mRNA疫苗收获OB/GYN专家...
2母胎胎医学协会（SMFM）是由经过高级培训的OBGYN组成的专业社会，专注于高风险的怀孕和状况。3美国生殖医学学会（ASRM）是由经过高级培训和专注于不孕症的OBGYN组成的专业学会。4母乳喂养医学学院（ABM）是一个全球的医生社区，具有不同背景和专业的医生社区，创建了专家和倡导者网络，以推动母乳喂养医学前进。
加利福尼亚产前筛查计划提供商手册附录，2024年4月
上面讨论的这些治疗方案并不是详尽的清单，也是提供产前和产后护理的提供者的一般准则。对于所有这些综合症，提供者应咨询胎儿医学基金会（FMF），孕产妇医学协会（SMFM）或其他关注孕产妇健康领域的公认组织。仅基于遗传学结果的屏幕甚至诊断并不意味着在所有情况下都会出现症状。并非所有根据验证性测试筛选阳性或被诊断出的人都会继续出现与SCA条件相关的症状。
母体无细胞胎儿 DNA 检测医疗必要性...
a. 按照 ACOG、SMFM 和美国医学遗传学学会 (ACMG) 的建议，在实验室进行的母体 cfDNA 检测不以每种三体性数值风险评分的形式报告阳性预测值 (PPV - 如果检测结果为阳性，则妊娠会受到染色体异常影响的风险) 和残留风险 (尽管检测结果为阴性，但患者妊娠可能受到影响的剩余概率) 结果；或 b. 常规无细胞 DNA 微缺失筛查；或 c. 除筛查胎儿三体性或本 MNG 中未列出的其他染色体疾病之外的其他原因的母体 cfDNA 检测应用；或 d. 为确定胎儿性别（包括诊断性连锁遗传疾病）而进行的母体 cfDNA 检测。
SARS-COV-2妊娠疫苗12-1-20
尽管将怀孕归类为严重Covid，住院和死亡率的高危条件，但3-6妊娠仍然是参与疫苗试验的排除。孕产妇医学学会（SMFM）和包括国家医学院在内的其他领先组织，一直主张将怀孕和哺乳期妇女纳入疫苗接种试验中，尤其是在满足以下标准的情况下：（1）怀孕对疾病严重性或严重性疾病的易感性提高； （2）保护婴儿的最佳方法是通过被动胎盘抗体转移，该抗体转移为新生儿提供了最有效，最直接的保护。7–9最终，现有的“排除保护”的实践是有害的，并且被认为是对孕妇的临床实验，因为疫苗是分发和通知的，而无需进行研究方案的保护措施。10,11此外，从这些试验中排除哺乳期妇女没有生物学合理性。
2021 年 8 月 23 日 致：医疗服务提供者... - COVID-19
• 美国疾病控制与预防中心 (CDC)、美国妇产科医师学会 (ACOG) 和母胎医学学会 (SMFM) 建议所有孕妇都接种 COVID-19 疫苗。• 此建议基于对 2,500 名接种 COVID-19 疫苗的女性安全数据的分析。该分析表明，在怀孕 20 周前接种至少一剂辉瑞或 Moderna 疫苗的女性流产的风险没有增加。• 孕妇接种 COVID-19 疫苗还可以产生抗体，从而保护婴儿免受 COVID-19 感染。• 任何人都不应仅仅因为怀孕、计划怀孕或哺乳而被拒绝接种 COVID-19 疫苗。• 怀孕、计划怀孕和/或哺乳的人在接种疫苗前无需咨询医疗保健提供者，也无需提供医疗保健提供者的接种许可证明。 • 怀孕、计划怀孕和/或哺乳期的人可以接种美国食品药品管理局 (FDA) 目前批准紧急使用的三种 COVID-19 疫苗中的任何一种。 • 数据显示，与非孕妇相比，孕妇感染 COVID-19 后更容易出现严重并发症甚至死亡。严重疾病包括需要住院、重症监护或使用呼吸机或特殊设备呼吸的疾病，或导致死亡的疾病。此外，与未感染 COVID-19 的孕妇相比，感染 COVID-19 的孕妇可能面临更高的不良妊娠结局风险，例如早产。怀孕期间接种 COVID-19 疫苗可以帮助您预防 COVID-19 引起的严重疾病。孕妇疫苗接种：
患者报告 - ARUP实验室
对该标本的测试未产生性染色体的结果；胎儿的性别和性别染色体异常的风险都无法评估。该胎儿具有我们能够提供结果的其他任何条件的风险很低。重复标本将不会提供其他信息，也不会指示。潜在原因可能包括但不限于母体医学状况和/或非整倍性/镶嵌性非整倍性，胎儿染色体异常/镶嵌染色体异常，而不是靶向条件。随访，其中可能包括遗传咨询，超声，羊膜穿刺术，CVS或患者医疗保健提供者建议的其他测试。在CFDNA测试未能产生结果的情况下，胎儿非整倍性的风险可能会增加（ACOG/SMFM 2020练习公告226，PMID：32976375）。此外，该样本的胎儿分数小于4.0％。观察到的胎儿分数小于4.0％的样品与检测胎儿非整倍性的敏感性较低有关（PMID：32804883，PMID：27467454）。提出了临床相关性。这是一项筛选测试，不是本报告中列出的条件的诊断。可能会发生假阳性和假阴性结果。不可撤销的作用（例如妊娠终止）不应根据该筛查测试的结果采取。有问题的医疗保健提供者可以通过（800）242-2787 Ext与ARUP遗传顾问联系。2141。该结果已由
染色体微阵列检测（非肿瘤疾病）
对染色体微阵列检测结果异常或有可疑的胎儿或儿童的亲生父母或兄弟姐妹进行评估 使用 aCGH 或 SNP 阵列进行染色体微阵列检测尚未得到证实，并且由于疗效证据不足，对于所有其他人群和情况而言，在医学上并非必要。 注意：医疗政策“植入前基因检测和相关服务”中介绍了植入前基因检测 (PGT)。 用于审核的医疗记录文件 医疗服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合临床覆盖标准，但不能保证覆盖所要求的服务；请参阅标题为“用于审核的医疗记录文件”的协议。定义 发育迟缓：发育迟缓可用于描述 5 岁以下儿童在预期年龄出现发育里程碑延迟的情况（Moeschler 和 Shevell，2014 年，2019 年重申）。 智力障碍：18 岁前诊断出的疾病，包括智力功能低于平均水平和缺乏日常生活所需的技能（MedlinePlus，2020 年）。 宫内胎儿死亡或死产：妊娠 20 周或之后胎儿死亡（美国妇产科医师学会 [ACOG]、母胎医学会 [SMFM]，2020 年，2021 年重申）。产前诊断：在出生前对胎儿脱氧核糖核酸 (DNA) 或染色体进行的实验室检测，以确定胎儿是否患有遗传或染色体疾病（ACOG，2016a，2023 年重申）。明确的遗传综合征：综合征是一组可识别的特征或异常，这些特征或异常往往同时发生并与特定疾病有关。可以使用特定面部特征或其他身体特征、实验室测试或家族史等区别性特征来识别遗传综合征。（《基因组和遗传术语词汇表》，美国国家人类基因组研究所，2024 年）。明确的遗传综合症的例子包括但不限于：唐氏综合症、克氏综合症、马凡氏综合症、1 型神经纤维瘤病、成骨不全症、普拉德-威利综合症、雷特综合症、13 三体综合症（帕陶综合症）、18 三体综合症（爱德华兹综合症）、特纳综合症和威廉姆斯综合症。适用代码以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中的代码列表并不意味着该代码描述的服务是承保的或不承保的健康服务。健康服务的福利承保范围由会员特定的福利计划文件和可能要求承保特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着有任何报销权利或保证索赔付款。其他政策和指南可能适用。
基于多...
1993; Usui等，2007）。 劳动期间的FHR监测是检测胎儿心率模式改变的有价值工具，表明胎儿氧合不足，使产科医生及时干预能够减轻低氧或死亡率的风险。 电子胎儿监测（EFM）目前被认为是评估宫内胎儿胎儿健康和氧合水平的关键方式（Sweha等，1999），由于其易用性和非侵入性。 因此，EFM已成为产科中必不可少的辅助筛查方法，其利用率在产前和产前设置中都在扩展。 记录胎儿心率的动态变化可以作为子宫内胎儿供应的间接指标，从而促进急性和慢性宫内宫内低氧或窒息的早期检测，从而提高临床效率。 EFM生成的心脏图（CTG）同时显示FHR和子宫收缩，从而提供了对其相互作用的见解（Alfic等，2017）。 目前，存在三个广泛使用的临床标准用于评估FHR监测。 在学术文献中讨论的FHR解释的第一种方法是加拿大产科医生和妇科学家学会（SOGC）指南中概述的非施用测试（NST）分类，该指南将FHR分类为正常，非典型，典型和abnormal（Liston等人（Liston等）。 每种分类的CTG基本特征的评估侧重于基线，基线变异性，加速度和减速。 Georgoulas等。 Spilka等。1993; Usui等，2007）。劳动期间的FHR监测是检测胎儿心率模式改变的有价值工具，表明胎儿氧合不足，使产科医生及时干预能够减轻低氧或死亡率的风险。电子胎儿监测（EFM）目前被认为是评估宫内胎儿胎儿健康和氧合水平的关键方式（Sweha等，1999），由于其易用性和非侵入性。因此，EFM已成为产科中必不可少的辅助筛查方法，其利用率在产前和产前设置中都在扩展。记录胎儿心率的动态变化可以作为子宫内胎儿供应的间接指标，从而促进急性和慢性宫内宫内低氧或窒息的早期检测，从而提高临床效率。EFM生成的心脏图（CTG）同时显示FHR和子宫收缩，从而提供了对其相互作用的见解（Alfic等，2017）。目前，存在三个广泛使用的临床标准用于评估FHR监测。在学术文献中讨论的FHR解释的第一种方法是加拿大产科医生和妇科学家学会（SOGC）指南中概述的非施用测试（NST）分类，该指南将FHR分类为正常，非典型，典型和abnormal（Liston等人（Liston等）。每种分类的CTG基本特征的评估侧重于基线，基线变异性，加速度和减速。Georgoulas等。Spilka等。第二种方法是由美国产科医生和妇科学院（ACOG）共同开发的三层FHR系统（ACOG），母体 - 竞争医学学会（SMFM）以及国家儿童健康与人类发展研究所（NICHD），将FHR分为I，II，II，III和III II III和III criteria（MacOnes等）。指导的第三个来源是国际妇科和妇产科联合会（FIGO）和美国国家健康与临床卓越研究所（NICE）的共识指南（FIGO），将胎儿监测分为三个类别：正常，可疑和病理学（Ayres-De Campos Campos Et。，2015年）。尽管有标准化的指南，但产科专业知识的建议和变化的差异有助于观察者解释FHR的显着多样性。近年来，在医疗保健领域，人工智能（AI）技术的整合越来越多，尤其是在需要进行多方面输入以进行评估和迅速决策的领域中。一个值得注意的应用是在人工和分娩过程中电子胎儿心脏监测的领域中。使用AI可以最大程度地减少观察者之间的可变性，从而实现FHR数据的实时解释，以防止忽略必要的干预措施并增强新生儿结果。此外，AI还提供了对FHR监测发现分析的更标准化的解释。许多研究人员努力利用特征提取和机器学习技术的融合来对FHR进行分类。（2006）在时间和频域中进行了特征提取，并结合形态特征，并应用了支持向量机（SVM）来对特征进行分类。（2012）使用三种类型的特征进行分类，包括11个类似FIGO的功能，14个基于心率的基于心率的特征和8个非线性特征。降低维度后，使用天真的贝叶斯，SVM和C4.5决策树