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Siravatham（脑瘫）的Siddha管理
1助理教授，2教授，3位教授兼教授，Excel Siddha医学院和研究中心，泰米尔纳德邦Namakkal。印度摘要：Siravatham，一种影响Moolai（大脑）的疾病的特征是无法同时使用上肢和下肢，步行困难，流口水唾液，言语障碍，恐惧和焦虑而引起的恐惧和焦虑。在Siddha医学系统中，脑瘫与Siravatham密切相关，Siravatham是儿童神经疾病的疾病，印度发病率为7/1000。这种情况导致孩子对父母进行日常活动的永久依赖，因此需要采取整体治疗方法。Excel医学院和研究中心致力于为患有这种情况的儿童提供医疗服务，吸引了来自印度各地的众多推荐。siddha及其在儿童保育（Kuzhanthai Maruthuvam）领域的专业分支机构在满足这些孩子的独特需求方面起着至关重要的作用。从2023年10月至2023年12月，在门诊部进行了一次案例研究，旨在在一个九岁的男孩中管理Siravatham。尽管各种医生以前的治疗没有显示出明显的改善，但父母转向悉达多治疗以进行管理。本文记录了Siddha治疗的结果，重点是儿童在角度唾液，发声，姿势稳定和社会行为变化方面的改善。这些发现对Siddha Therapy在管理Siravatham的有效性方面有宝贵的见解。关键字：Anda Thylam，脑瘫，Siravatham，Siddha，Varmam，Thasa Vayu，Thattal Murai。___________________________________________________________________________ Received: 23.01.2024 Revised: 29.02.2024 Accepted: 09.03.2024 Published: 20.03.2024 ___________________________________________________________________________
引用：Hasan Su，Siddiqui Mar。巴基斯坦糖尿病的流行病学：系统审查方案。 BMJ开放2024; 14：E079513。 doi：10.113 引用：CondéM，Lespessailles E，Wanneveich M等。营养补充对镰状细胞D 儿童骨矿物质密度的影响 上肢中风后基于基于上肢的游戏练习（... 引用：Watjer RM，Heckmans KML，Eekhof Jah等。糖尿病患者的甲状腺病和溃疡并发症之间的关联：LON 根据同意的抑郁症的线治疗ii ch
摘要引言糖尿病（DM）是一种慢性代谢疾病，其特征是高血糖，是由于胰岛素分泌，胰岛素作用或两者兼而有之导致的。作为全球主要的健康关注，其流行率一直在稳步增长。巴基斯坦，这一趋势也不例外，面临着包括DM在内的非传染病的越来越多的负担。这项研究旨在全面评估DM的普遍性，农村和城市人口之间的差异以及巴基斯坦男女之间的差异。方法和分析系统审查将遵循系统审查和荟萃分析指南的首选报告项目，并将旨在评估巴基斯坦的DM患病率。从2024年4月1日开始，将应用于PubMed，Scopus，Cochrane，Pakmedinet和Cinahl等数据库。我们将包括关注普通人群中糖尿病患病率的研究，采用WHO或美国糖尿病协会诊断DM的标准。横断面研究，队列研究和基于人群量≥500的基于人群的调查将考虑英语。数据提取将按照预定义的形象进行，其中包括人口统计学，流行数据和方法等研究细节。将使用具有反方差加权方法的随机效应模型进行荟萃分析。i 2统计信息将用于检查异质性，并将进行亚组分析。我们的分析将基于汇总数据，并且不会涉及个人患者信息，从而消除了对道德清除的需求。伦理和传播系统评论的发现将通过在同行评审期刊中发布并在相关会议上展示它们来分享它们。Prospero注册号CRD42023453085。
对心脏病预测的机器学习技术的评论Chilkaragi Shankar Chaithra *，Shivarudraswamy Siddesha，V.N。男人
心脏病是全世界死亡的主要原因，其早期预测对于有效的患者管理和减少医疗支出至关重要。在这种情况下，机器学习（ML）已成为医疗保健领域中的一种变革性工具，证明了辨别复杂数据模式并提供准确的预后评估的深远能力。ML在心脏病学中的应用对风险预测，早期检测和治疗方案的自定义具有重要作用。当前的研究系统地回顾了用于心脏病预测的ML方法的频谱，涵盖了受监督，无监督，加强和转移学习方法。来自Kaggle和UCI机器学习存储库等著名存储库的数据被用来评估各种ML算法的性能，包括关键指标，包括准确性，灵敏度以及接收器操作特征曲线（AUC-ROC）下的面积。有影响力的预测因素，即年龄，性别，胆固醇水平，血压和生活方式因素，是这些预测模型发展的组成部分。特别关注集合方法和深度学习框架的探索，这些框架已显示出超出传统模型的预测准确性。这项研究描述了与心脏病相关的基本危险因素，并强调了预测分析在医疗保健领域的重要性。侧重于异质数据集和分析技术，该评论旨在为公共卫生策略提供信息，并为减轻医疗保健负担做出贡献。阐明的发现突出了ML的希望，尤其是通过合奏和深度学习方法的利用，在心脏病的预测中。这些进步使医疗保健专业人员能够做出更明智的决定，采取预防性干预措施，并减轻对医疗保健系统的总体影响。这项详尽的审查还综合了各种ML算法的功效和实用性，为未来的研究计划提供了宝贵的汇编，并促进了尖端技术在心脏健康管理中的整合。
穆罕默德·费萨尔·西迪基博士
Siddiqui, MF、Reza, AW、Shafique, A.、Omer, H. 和 Kanesan, J. (2017)。使用预扫描和 Emaps 灵敏度的 FPGA 实现实时 SENSE 重建。磁共振成像，44，82-91。 Siddiqui, MF、Reza, AW 和 Kanesan, J. (2015)。用于脑 MRI 扫描分类的自动智能医疗决策支持系统。PloS one，10 (8)，e0135875。 Siddiqui, MF、Mujtaba, G.、Reza, AW 和 Shuib, L. (2017)。使用计算机辅助诊断系统对脑 MRI 进行多类疾病分类。对称性，9 (37)。 Siddiqui, MF, Reza, AW, Kanesan, J., & Ramiah, H. (2014). 研究一种新型公共子表达式消除方法以实现低功耗和面积高效的 DCT 架构。《科学世界杂志》，2014 年。 Siddiqui, MF、Reza, AW、Omer, H. 等人 (2015)。参数化架构
如何引用本文Siddiqui M，Dev V，Khandelwal E（2023年10月20日），新诊断为2型Diabe
人类受试者：本研究的所有参与者都获得或放弃了同意。机构审查委员会（印度恰蒂斯加尔邦Raipur的全印度医学科学研究所）于2020年5月11日发布了批准106/IEC-AIIMSRPR/2020年。动物受试者：所有作者都证实，这项研究不涉及动物受试者或组织。利益冲突：符合ICMJE统一披露表，所有作者都声明以下内容：付款/服务信息：所有作者宣布未从任何组织中获得任何已提交工作的财务支持。财务关系：所有作者都宣布，他们目前没有财务关系，或者在过去三年内与任何可能对提交工作有兴趣的组织。其他关系：所有作者都宣布，没有其他关系或活动似乎影响了提交的工作。
通过siddha系统管理大脑麻痹
和泰米尔纳德邦乌伦德佩特帕利的研究中心。3,4 CRRI，田纳德州乌伦德佩特帕利的Siddha和研究中心的JSA医学院。摘要：脑瘫是一种运动，肌肉张力和姿势的障碍。脑瘫是由于出生前经常出生时脑发育异常。脑瘫是儿童最常见的身体残疾。后来诊断为每1000名活出生约2个CP。与CP密切相关的结果，包括早产，低出生体重和宫内生长限制，的风险社会不平等。 在医学界，儿童健康护理中有许多新开发的技术。 因此，在Siddha文献中几代人都描述了儿童的成长，儿童成长期以及适合小儿种群的药用植物组以及在儿童期的各个阶段及其治疗中发生的疾病。 在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。 我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。 外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。 Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。 ，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。 关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。的风险社会不平等。在医学界，儿童健康护理中有许多新开发的技术。因此，在Siddha文献中几代人都描述了儿童的成长，儿童成长期以及适合小儿种群的药用植物组以及在儿童期的各个阶段及其治疗中发生的疾病。在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。 我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。 外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。 Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。 ，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。 关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。简介：脑瘫是指由对发育中的大脑侮辱引起的语气，运动或姿势的永久性非渐进性，偶尔会不断发展的疾病[1]。脑瘫是由于婴儿或胎儿脑的非促进性病变而导致的一组姿势和运动障碍。这是儿童期最常见的慢性运动障碍，每1000名活产2-3名婴儿。与感觉，运动，身体，社会情感，行为和认知领域的损害相关的多重残疾儿童被称为“脑瘫”。运动系统的许多体育活动可能会影响儿童。但脑瘫是儿童期最常见的精神残疾。原因：最常见的原因是围产期窒息。遗传/产前：神经系统，先天或宫内感染，母体或产科并发症的结构畸形，畸形。
引用：Shahzad R、Ayub B、Siddiqui MAR。医疗保健领域人工智能随机对照试验报告质量：系统评价。BMJ Open 2022；12：e061519。doi:10.1136/bmjopen-2022-061519
摘要 目的 本研究旨在根据《综合试验报告标准——人工智能》（CONSORT-AI）指南评估医疗保健领域人工智能（AI）随机对照试验（RCT）的报告质量。设计 系统评价。 数据来源 我们在 PubMed 和 EMBASE 数据库中搜索了 2015 年 1 月至 2021 年 12 月报告的研究。 资格标准 我们纳入了以英文报告的使用人工智能作为干预措施的 RCT。排除了方案、会议摘要、机器人研究和与医学教育相关的研究。 数据提取 两名独立评分员使用包含 43 个项目的 CONSORT-AI 清单对纳入的研究进行评分。将结果制成表格并报告描述性统计数据。 结果 我们筛选了 1501 篇潜在摘要，其中 112 篇全文文章经过资格审查。共纳入 42 项研究。参与者人数从 22 人到 2352 人不等。所有研究仅完整报告了 CONSORT-AI 项目中的两项。超过 85% 的研究报告了五项不适用。19% (8/42) 的研究未报告超过 50% (21/43) 的 CONSORT-AI 清单项目。结论 AI 中 RCT 的报告质量不佳。由于现有 RCT 的报告各不相同，因此在解释某些研究的结果时应谨慎。
研究人工智能灵感对共同创意设计系统中人类创意的影响 Jingoog Kim a、Mary Lou Maher a 和 Safat Siddiqui a
摘要 设计中的共同创造系统使用户能够在设计过程中与 AI 代理合作完成开放式创意任务。本文介绍了一种共同创造系统，该系统通过鼓励在初始创意生成过程中探索设计解决方案来支持设计创造力。协作创意合作伙伴 (CIP) 是一个共同创造设计系统，它根据与设计师绘制的草图的视觉和概念相似性提供灵感草图。为了评估 CIP 对设计创意的影响，我们进行了一项探索性研究，以测量共同创造系统中的创意。为了衡量创意，我们开发了一种在共同创造系统中测量创意的方法，包括结果和过程方法。从探索性研究中，我们了解到数据集中的图像质量对于基于 AI 的创造力很重要，基于与目标设计的概念相似性的灵感对创意的影响比基于与设计师绘制的草图的视觉相似性的灵感更大。我们根据从探索性研究中学到的知识介绍了 CIP 系统的架构和研究设计。关键词 1 共同创造力，共同创造系统，创意，协作 1. 引言