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仔细阅读此页面 WA 药房质量保证委员会药房自检工作表 2025 年药品供应链安全法案 (DSCSA) - 可选
委员会（RCW 18.64.026(1)）。以下附录完成后应保留在文件中。请勿发送到委员会办公室。此自我检查工作表的主要目标是提供机会评估是否遵守《药品供应链安全法》（DSCSA）的联邦要求。此工作表是遵守 DSCSA 联邦条款的起点。（注意：自我检查和委员会检查均不会评估您是否完全遵守所有药房执业法律和规则。）遵守 DSCSA 的最终责任在于每个制药公司和药房人员。自我检查完成日期：单击或点击输入日期。负责药房经理或同等级别经理的姓名：单击或点击此处输入文本。
原创研究以家庭为中心的护理理论和功能后果模型改善老年糖尿病患者的糖尿病自我管理 Trisna V
1,2,3,4 苏班迪博士大学健康科学学院，印度尼西亚东爪哇省任抹 摘要 背景：老年糖尿病患者的自我护理管理不一致，依从性低。这一事件可能受到老年人疾病管理能力和家庭参与的影响，这可能不利于他们的健康和护理。本研究旨在制定一项强调自我效能和家庭参与的老年糖尿病管理计划。 方法：本研究采用横断面方法的解释性调查设计。采用概率抽样方法，特别是简单随机抽样，从 100 名糖尿病患者及其家人中选择本研究的受访者。我们利用功能后果模型和以家庭为中心的护理理论作为研究框架，为老年人糖尿病管理创建了一份全面的评估问卷。采用的统计方法是 SEM-PLS。 结果：外部模型分析显示每个构造的所有指标都是有效的，因子载荷值 > 0.7。内部模型分析显示，家庭结构、家庭功能、家庭压力源、老年危险因素、年龄相关变化和老年后果功能等变量具有显著影响，t值>1.96，p值<0.05。结论：以自我效能和家庭支持为基础的糖尿病管理模式可提高老年人的自我护理管理水平。护士应采用糖尿病管理模式，提高患者自主性，教育家人如何支持亲人，从而提高糖尿病老年人的自我护理实践。
使用自组织映射的量化误差（......
摘要。这些研究利用了自组织映射 (SOM) 学习后输出的量化误差 (QE)。SOM 学习应用于具有可变白色和暗像素内容相对量的空间对比图像的时间序列，如单色医学图像或卫星图像。事实证明，学习后 SOM 输出的 QE 提供了图像随时间变化的潜在关键变化的可靠指标。当对比度强度保持不变时，QE 会随着图像空间对比度内容随时间的变化而线性增加。使用超快速 SOM 学习后，该指标能够捕捉大量图像时间序列中最小的变化，这一点迄今为止从未被怀疑过，这一点在计算机生成的图像、MRI 图像时间序列和卫星图像时间序列的 SOM 学习研究中得到了说明。对给定系列图像的拍摄时间的 QE 变化进行线性趋势分析，证明了该指标作为局部变化指标的统计可靠性。结果表明，QE 与记录测试图像系列的同一参考时间段内的重要临床、人口统计学和环境数据相关。研究结果表明，SOM 的 QE 易于实现，对于给定的 20 到 25 个图像系列，计算时间不超过几分钟，当目标是提供与图像间变化/无变化相关的即时统计决策时，它可用于快速分析整个图像数据系列。关键词。自组织映射 (SOM)、量化误差、图像时间序列、空间对比度、可变性、变化检测。
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对这些项目进行评估。此外，该机构还评估了潜在市场的公开数据和研究，以及通过反馈请求收到的回复。2025 年 1 月 15 日，该机构发布了一份报告，总结了已完成的分析，并提议将计划规模设定为每年 4,500,000 个可再生能源信用额度（“REC”）。450 万个 REC 计划规模包括目前参与该计划的项目的 100 万个 REC，为来自新计划申请者最多 350 万个 REC 提供了机会。随着报告的发布，该机构就拟议的计划规模征求了利益相关者的反馈意见，反馈意见应于 2025 年 1 月 27 日之前提交。
自推进发光化学电子游泳者的趋化性和趋磁性
随着微观粒子（m 到 nm）布朗碰撞或表面现象成为主导，自推进游泳者的设计、合成和运动控制仍然是该领域的主要挑战。一种有趣的方法是将微电子器件（例如半导体二极管）用作自推进电子游泳者（e-swimmer）。这些设备具有将运动与电子响应（如光发射）耦合的独特功能。[26-28] Velev 等人在外部电场的作用下，通过电渗机制证明了半导体二极管在空气/水界面的运动控制。[26] 此外，电场不仅提供方向控制，还可以打开和关闭这些电子游泳者的电子响应。虽然需要方向控制，但自主运动是理解集体行为的关键。一种有前途的替代方案是设计由连接到微电子器件电端子的自发化学反应驱动的自主电子游泳者。如果所涉及的氧化还原反应选择得当，可以产生足够的电位差来克服开启这些设备所需的阈值电压。在这项工作中，我们引入了这样一种化学电子游泳器，它基于 Mg 和
心力衰竭患者数字化家庭自我监测系统：SmartHeart 开发协议及可行性和可访问性评估
1 迪肯大学运动与营养科学学院、体育活动与营养研究所，澳大利亚伯伍德 2 昆士兰大学医学院、皇家布里斯班妇女医院，澳大利亚布里斯班 3 昆士兰大学医学院，澳大利亚布里斯班 4 迪肯大学健康学院护理与助产学院，澳大利亚吉朗 5 莫纳什健康学院质量与患者安全研究中心 – 莫纳什健康伙伴关系，莫纳什健康，澳大利亚墨尔本 6 拉筹伯大学贝克心血管研究、翻译与实施系，澳大利亚墨尔本 7 贝克心脏与糖尿病研究所，澳大利亚墨尔本 8 迪肯大学应用人工智能研究所，澳大利亚伯伍德 9 墨尔本大学计算机与信息系统学院，澳大利亚墨尔本 10 代尔夫特理工大学工业设计工程学院，荷兰代尔夫特 11 格里菲斯大学医学与牙科学院应用健康经济学中心，澳大利亚黄金海岸 12 李光前医学院，南洋理工大学，新加坡，新加坡 13 墨尔本大学全科医学和初级保健系，墨尔本，澳大利亚 14 墨尔本大学医学、牙科和健康科学学院墨尔本人口与全球健康学院，墨尔本，澳大利亚 15 哥本哈根大学计算机科学系，哥本哈根，丹麦 16 弗林德斯大学弗林德斯数字健康研究中心，阿德莱德，澳大利亚
一种自我监督的学习方法
Montréal, QC, Canada 2 Mila – Quebec AI Institute, Montréal, QC, Canada * Corresponding author: guillaume.dumas@ppsp.team Abstract: This study introduces a self-supervised learning (SSL) approach to hyperscanning electroencephalography (EEG) data, targeting the identification of autism spectrum condition (ASC) during social interactions.Hyperscanning可以同时记录相互作用的个体的神经活动，为研究ASC中的大脑对脑之间的同步提供了新的途径。利用一个大规模的单脑力EEG数据集进行SSL预处理，我们开发了一个多脑分类模型，并通过涉及ASC和神经型参与者的二元相互作用的超扫描数据进行了微调。与使用光谱EEG生物标志物相比，SSL模型表现出优异的性能（精度为78.13％）。这些结果强调了SSL在应对有限标记数据的挑战，增强基于EEG的ASC诊断工具以及推进社会神经科学研究的挑战方面的功效。关键字：自闭症，超级扫描，脑电图，自我监督学习，脑之间同步，精神病学
自我键入中的内在学习增强了新型表位的T细胞受体的产生
与表位结合的T细胞受体（TCR）的计算设计具有革命性的靶向免疫疗法的潜力。然而，由于训练数据的稀缺性，以及缺乏新型表位的已知同源TCR，用于新型表位的TCR的计算设计具有挑战性。在这项研究中，我们旨在产生高质量的同源TCR，特别是对于没有已知的同源TCR的新型表位，这一问题在该领域仍未探索。我们建议将在大型语言模型中成功使用以执行新的生成任务，以纳入新型表位的TCR生成任务。通过提供同源TCR作为其他上下文，我们增强了该模型为新型表位生成高质量TCR的能力。我们首先通过训练模型来解锁秘密学习的力量，从而基于目标表位和一小部分同源TCR生成新的TCR，即所谓的内部上下文培训（ICT）。然后，我们基于目标表位的自我生成自己的TCR上下文，因为新型表位缺乏已知的绑定TCR，并将其用作推理提示，称为自我调节提示（SCP）。我们的实验首先证明，对ICT进行对齐训练和推断分布对于有效利用上下文TCR至关重要。随后，我们表明提供上下文TCR可显着改善新型表位的TCR产生。此外，我们使用SCP合成的上下文TCR显示了TCR的生成TCR，可与基于结合亲和力和真实性指标的精制及时选择相当，尤其是在与精制的及时选择相结合时，具有可比性的性能。