XiaoMi-AI文件搜索系统
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附录 1
2.1 概念化发展的基本框架：先天与后天、阶段理论、成熟任务。成熟度的可能定义。考察基因与环境的相互作用，特别参考智力。早期与晚期逆境的相对影响。发展框架对于理解创伤等特定逆境的影响的相关性。历史模型和理论：弗洛伊德和一般精神分析；社会学习，皮亚杰。2.2 研究发展的方法：横断面研究、队列研究和个人研究。识别和评估影响。2.3 鲍尔比依恋理论及其与儿童及以后的情绪发展、情感调节和人际关系的相关性。安全依恋的条件。不安全和混乱依恋的类型和临床相关性。早期分离及其后果。未能发展选择性依恋的后果。简要考虑依恋、母性“结合”父母敏感性。2.4 家庭关系和养育实践的其他方面。父母态度与养育实践的影响。系统理论包括发展中的支持系统，以及扭曲的家庭功能方面：例如不和、过度保护、排斥和纠缠。丧亲、父母离婚和家庭内部虐待对儿童后续发展和心理健康的影响。不同家庭结构（包括文化对家庭和家庭阶段的影响）的相关性或其他方面。2.5 个人气质差异及其对亲子关系的影响。气质的起源、类型和稳定性以及性格和个性的演变。儿童在心理健康方面的脆弱性和适应力。2.6 认知发展，批判性地参考生物心理社会模型和皮亚杰模型等关键模型。归因和信念以及文化、遗传和其他影响的影响。前运算和形式运算思维与儿童和成人沟通的相关性。 2.7 儿童时期语言发展的基本概述，特别关注环境影响和沟通能力。2.8 社会能力和同龄人关系的发展：接受、团体形成、合作、友谊、孤立和排斥。受欢迎的组成部分。2.9 道德发展，批判性地参考科尔伯格的阶段理论。与社会观点发展的关系。
公共卫生护理心理社会家庭评估
幼儿期是儿童最依赖家庭的脆弱时期，因此最容易受到家庭功能障碍和其他不良童年经历 (ACES) 的影响。从发展角度来看，怀孕也是一个转型期，怀孕的女性除了经历深刻的生物和荷尔蒙变化外，还会经历情绪和心理转变，这些变化塑造和组织了她们对为人父母的期望 (7)。经历过早期逆境的准父母尤其容易出现负面或有害的关系动态、扭曲的产前归因以及产科并发症，包括低出生体重、早产和围产期抑郁症 (7, 13)。众所周知，童年时期的创伤事件可能会在情感上造成痛苦或令人痛苦，并且其影响会持续数年 (2)。创伤事件的性质、频率和严重程度、创伤史以及家庭和社区支持的可用性都是可以影响儿童对创伤反应的因素 (2)。大量研究发现，ACE 并非孤立发生的，它们很常见且普遍存在，并且 ACE 或童年逆境的暴露程度与负面健康结果的风险密切相关 (1,2,6,8)。在整个生命周期中，估计约有 64% 的人口经历过至少一次 ACE，19% 的人口经历过 2 至 3 次 ACE，17% 的人口经历过 4 次或更多次 ACE (10)。ACE 包括遭受情感、身体或性虐待、情感或身体忽视；遭受或目睹家庭暴力；与精神病患者、严重抑郁或有自杀倾向的人或滥用酒精或药物的人一起生活；有近亲企图自杀或自杀身亡；以及因父母分居/离婚或因父母或监护人死亡或监禁而失去父母或监护人而经历不稳定 (1,2,8)。儿童环境的其他方面也在造成家庭中的有害压力方面发挥着重要作用，并可能破坏他们的安全感、稳定感和亲子关系，包括生活贫困、粮食短缺、学校纪律过于严厉、歧视/种族主义/微侵犯以及遭受社区暴力 (1, 8)。长期处于压力之下会影响大脑发育，导致与压力调节相关的基因表达发生变化，从而导致终生认知、情感和行为困难 (4)。
现代控制系统，电子书，全球版
两次Kao Park Hockham Way Harlow CM17英国和全世界的联合公司访问我们在万维网上访问我们的网址：www.pearsonglobaleditions.com©Pearson Education Limited 2022 2022 Richard C. Dorf和Robert H. Bishop的权利，并由他的作者指定，并指定了他的指定。 1988。 《美国版》的授权改编名为《现代控制系统》，第14版，ISBN 978-0-13-730725-8，理查德·C·多夫（Richard C. Dorf）和罗伯特·H·毕晓普（Robert H. 保留所有权利。 本出版物的任何部分都不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是电子，机械，复印，记录还是其他方式，未经出版商的事先书面许可或允许在英国允许在伦敦coiright ventry of Encormighight Birces exfright with的英国签发的限制副本的书面许可的情况下，伦敦Saffron House，Saffron House，6-10 kirfy house，6-10 kirirfy the。 有关Pearson Education全球权利和许可部门内的权限，请求表和适当联系的信息，请访问www.pearsoned.com/permissions/。 第三方内容的属性出现在文本中的适当页面上。 皮尔逊（Pearson），始终学习是Pearson Education，Inc。或其在美国和/或其他国家/地区的分支机构拥有的独家商标。 除非此处另有说明，否则这项工作中可能出现的任何第三方商标都是其各自所有者的财产，以及对第三方商标，徽标或其他商标的任何引用仅用于示范性或描述目的。两次Kao Park Hockham Way Harlow CM17英国和全世界的联合公司访问我们在万维网上访问我们的网址：www.pearsonglobaleditions.com©Pearson Education Limited 2022 2022 Richard C. Dorf和Robert H. Bishop的权利，并由他的作者指定，并指定了他的指定。 1988。 《美国版》的授权改编名为《现代控制系统》，第14版，ISBN 978-0-13-730725-8，理查德·C·多夫（Richard C. Dorf）和罗伯特·H·毕晓普（Robert H. 保留所有权利。 本出版物的任何部分都不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是电子，机械，复印，记录还是其他方式，未经出版商的事先书面许可或允许在英国允许在伦敦coiright ventry of Encormighight Birces exfright with的英国签发的限制副本的书面许可的情况下，伦敦Saffron House，Saffron House，6-10 kirfy house，6-10 kirirfy the。 有关Pearson Education全球权利和许可部门内的权限，请求表和适当联系的信息，请访问www.pearsoned.com/permissions/。 第三方内容的属性出现在文本中的适当页面上。 皮尔逊（Pearson），始终学习是Pearson Education，Inc。或其在美国和/或其他国家/地区的分支机构拥有的独家商标。 除非此处另有说明，否则这项工作中可能出现的任何第三方商标都是其各自所有者的财产，以及对第三方商标，徽标或其他商标的任何引用仅用于示范性或描述目的。两次Kao Park Hockham Way Harlow CM17英国和全世界的联合公司访问我们在万维网上访问我们的网址：www.pearsonglobaleditions.com©Pearson Education Limited 2022 2022 Richard C. Dorf和Robert H. Bishop的权利，并由他的作者指定，并指定了他的指定。 1988。《美国版》的授权改编名为《现代控制系统》，第14版，ISBN 978-0-13-730725-8，理查德·C·多夫（Richard C. Dorf）和罗伯特·H·毕晓普（Robert H. 保留所有权利。 本出版物的任何部分都不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是电子，机械，复印，记录还是其他方式，未经出版商的事先书面许可或允许在英国允许在伦敦coiright ventry of Encormighight Birces exfright with的英国签发的限制副本的书面许可的情况下，伦敦Saffron House，Saffron House，6-10 kirfy house，6-10 kirirfy the。 有关Pearson Education全球权利和许可部门内的权限，请求表和适当联系的信息，请访问www.pearsoned.com/permissions/。 第三方内容的属性出现在文本中的适当页面上。 皮尔逊（Pearson），始终学习是Pearson Education，Inc。或其在美国和/或其他国家/地区的分支机构拥有的独家商标。 除非此处另有说明，否则这项工作中可能出现的任何第三方商标都是其各自所有者的财产，以及对第三方商标，徽标或其他商标的任何引用仅用于示范性或描述目的。《美国版》的授权改编名为《现代控制系统》，第14版，ISBN 978-0-13-730725-8，理查德·C·多夫（Richard C. Dorf）和罗伯特·H·毕晓普（Robert H.保留所有权利。本出版物的任何部分都不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是电子，机械，复印，记录还是其他方式，未经出版商的事先书面许可或允许在英国允许在伦敦coiright ventry of Encormighight Birces exfright with的英国签发的限制副本的书面许可的情况下，伦敦Saffron House，Saffron House，6-10 kirfy house，6-10 kirirfy the。有关Pearson Education全球权利和许可部门内的权限，请求表和适当联系的信息，请访问www.pearsoned.com/permissions/。第三方内容的属性出现在文本中的适当页面上。皮尔逊（Pearson），始终学习是Pearson Education，Inc。或其在美国和/或其他国家/地区的分支机构拥有的独家商标。除非此处另有说明，否则这项工作中可能出现的任何第三方商标都是其各自所有者的财产，以及对第三方商标，徽标或其他商标的任何引用仅用于示范性或描述目的。此类参考文献并非旨在暗示所有者的任何赞助，认可，授权或促进Pearson的产品，或者与所有者和Pearson Education Inc.或其分支机构，作者，被许可人或分销商之间的任何关系。该电子书可以作为独立产品提供，也可以与其他Pearson数字产品（如MyLab和Mastering）集成。本电子书可能也可能不包含所有属于印刷版本的资产。发布者保留随时删除本电子书中任何材料的权利。ISBN 10：1-292-42237-8（打印）ISBN 13：978-1-292-42237-4（印刷）ISBN 13：978-1-292-292-42235-0（uppf ebook）英国图书馆库库出版数据的英国图书馆库唱片录制了本书的目录唱片，该书可从英国图书馆获得。 由B2R Technologies Pvt格式化的电子书。 ltd.ISBN 10：1-292-42237-8（打印）ISBN 13：978-1-292-42237-4（印刷）ISBN 13：978-1-292-292-42235-0（uppf ebook）英国图书馆库库出版数据的英国图书馆库唱片录制了本书的目录唱片，该书可从英国图书馆获得。由B2R Technologies Pvt格式化的电子书。ltd.
国防基础设施服务 法兰西岛国防基础设施服务的建立 基础设施采购服务案例 由 Aurélie CAPELAS 电话跟进。 : 01.39.21.26.44 电子邮箱: aurelie.capelas@intradef.gouv.fr
考虑到 2018 年 11 月 26 日关于《公共采购法》立法部分的第 2018-1074 号法令，考虑到 2018 年 12 月 3 日关于《公共采购法》监管部分的第 2018-1075 号法令，考虑到 2007 年 3 月 29 日第 2007-482 号法令，授权国防部长在公共采购和框架协议事务中委托其权力，特别是该法令第 2 条，考虑到 2023 年 7 月 26 日关于任命将军的法令，考虑到 2007 年 6 月 22 日的修订命令，指定不属于中央行政部门的人员作为国防部公共采购和框架协议的签署人，考虑到 2020 年 12 月 30 日关于国防基础设施服务组织的命令，考虑到第 0 号指令2011 年 2 月 18 日第 501034/DEF/SGA/DCSID/SDEP 号决定，涉及国防基础设施服务机构的组织、归属和运营，考虑到 2023 年 3 月 29 日第 500740 号决定，指定 USID 负责人为地区通讯员，以签署“电梯”框架协议的采购订单，考虑到 2011 年 9 月 27 日第 207 号常设照会，其中规定了计算市场门槛的程序，考虑到 2020 年 12 月 15 日第 203 号常设照会，其中规定了不经广告或按金额竞争授予合同的规则，考虑到 2022 年 7 月 20 日第 502073/ARM/SGA/ESID IDF/SAI 号照会，其中规定了在根据采购订单签订的维护框架协议中实施处罚的程序。
课程中的生成AI工具建议使用AI工具的课程大纲语句，重要的是要注意提供的用户数据提供的mi
课程中的生成AI工具建议使用AI工具时课程提纲语句，重要的是要注意提供的用户数据可能用于培训AI模型或其他目的。因此，无法保证您提供的信息将保持机密。讲师和学生应谨慎行事，并在使用这些工具时避免共享任何敏感或私人信息。此类信息的示例包括个人身份信息（PII），受保护的健康信息（PHI），财务数据，知识产权（IP）以及任何其他可能受到法律保护的数据。（i）开放使用指南：拥抱和鼓励AI在作业中使用，并要求学生披露任何AI帮助。AI策略：在本课程中允许在本课程中归因，鼓励学生使用诸如Chatgpt之类的生成AI工具来支持他们的工作。要维持学术完整性，学生必须披露他们使用的任何AI生成的材料并正确地归因于文本引用，报价和参考文献。学生应在分配中包括以下语句，以指示使用生成的AI工具：“作者要确认使用[生成AI工具提供商]的语言模型的[生成AI工具名称]，在准备此任务时使用。在此任务中使用以下方式使用[生成AI工具名称] [例如，头脑风暴，语法校正，引用，分配的哪一部分]。” （ii）中等用途指南：鼓励AI在特定的任务中使用，但不是全部学生必须披露任何AI帮助。AI策略：在本课程中分配并在本课程中分配的允许，允许学生使用教师指定的特定作业的生成AI工具（例如ChatGpt）进行特定作业。要维持学术完整性，学生必须披露对AI生成的材料的任何用途。一如既往地，学生必须正确使用归因，包括文本引用，引文和参考文献。学生应在分配中包括以下语句，以指示使用生成的AI工具：“作者要确认使用[生成AI工具提供商]的语言模型的[生成AI工具名称]，在准备此任务时使用。在此任务中使用以下方式使用[生成AI工具名称] [例如，头脑风暴，语法校正，引用，分配的哪一部分]。” （iii）严格使用指南：在此特定课程中使用AI的使用AI策略：本课程中不允许在本课程中，预计所有提交的工作都是由学生自己制作的，无论是单独还是协作。学生不得寻求像Chatgpt这样的生成AI工具的帮助。不允许使用生成的AI工具来完成学术不诚实。参考：课程中的生成AI工具|教务长（UTK.EDU）办公室
自我释放的中介和调节作用
有意义的社会联系对于维持健康和福祉至关重要。在没有与他人的有意义的关系的情况下，可能会出现孤独感（1）。尽管短暂的孤独感是普遍的，但慢性或严重的孤独感会导致不利的身心健康结果。孤独被定义为一种令人不愉快的情感状态，这是由于对所需的与他人的实际社会联系和实际社会联系之间的差异而引起的（2）。对113个国家的孤独研究的荟萃分析证实，孤独会影响全球人口的很大一部分，并且最常见的是年轻人和老年人（3）。在高收入国家的老年人中，乔拉（Chawla）及其同事（4）对孤独的荟萃分析研究发现，孤独是在以后的生活中的普遍经验，而不是普遍的经验，而性别，残疾状况和生活环境等因素可能会影响孤独感。孤独也已被记录为儿童，青少年和大学生的重要关注点（5-7）。现存的孤独基础表明，它与社交技能的衰落，低情绪智力，减少了解决问题的效率和控制的基因座位，以及对社会支持的看法降低（6、8、9）。研究还强调了孤独对身体健康指标的影响，包括胆固醇升高，高血压，冠状动脉疾病的风险升高以及对痴呆等认知障碍的脆弱性（3，10）。此外，孤独感一直与不利的心理健康结果（例如焦虑，抑郁和绝望）相关（9，11）。尽管焦虑，抑郁和绝望彼此高度相关，但它们反映了现象学上独特的结构。焦虑源于恐惧，涉及忧虑和恐惧的感觉和忧虑感，而抑郁症的特征是持续的悲伤，低落动机，睡眠不安，自我低位以及对生活的普遍不满或对生活缺乏兴趣（12）（12）。焦虑通常在抑郁症之前，并且已经假设焦虑症的升高可能会损害人际关系，并阻止个人与他人接触以寻求支持。社交戒断可以扩大抑郁症状，并产生孤立和孤独感（13）。绝望被概念化为一种心理状态，其特征是对未来的消极看法，一种人生活的问题是无法克服的，并且相信一个人的努力不会带来积极的结果（2）。根据希望理论，当个人评估负面的生活事件是由内部，稳定和全球原因而不是外部原因引起的，而不是外部原因，则更有可能发生抑郁症状 - 本质上将这些事件归因于个人失败。这种认知风格使个人对未来感到绝望和绝望感，因为他们认为由于自己的不变特征，他们的情况不太可能改善。该理论强调了负面认知归因在促进绝望期望的作用，这反过来又增加了发展抑郁症状的风险（14）。
Wur G+EP年计划2024年和2025年的Outlook
性别是指生物学确定的特征。性别在全球范围内被理解为将生物分类为男性，女性或双性恋。性别是指男女的社会建构，女性气质和阳刚之气，在时间和地点之间以及文化之间有所不同。（EC 2014）性别关系是一个社会定义权利，责任和男人和女人身份相关的方式的方式。这些是基于权力和谈判，并与性别角色紧密相关，影响了彼此的定义和发展。（FAO 2012）性别规范是指社会规范的性别层面，或者是关于男人和女人在日常事务中应如何行事的社会期望。社会规范“以允许社会参与者获得联合活动的好处的方式结构社会互动。，他们以重要的方式确定了社会生活的益处的分布”（Petesch等人2018; Knight and Ensminger 1998）。性别 +或交叉性承认妇女，男性和非二元性别之间的异质性，通过研究性别方面与其他社会维度相交的性别方面，将二进制和等级社会价值与性别相关。例子是年龄/一代，阶级/财富，种族/种族，地理位置（例如城市/农村），宗教，公民地位，性取向，健康状况。身份，关系和制度结构通常反映出这些维度的价值归因和内部化，这可能会使性别不平等复杂并加剧。性别平等是指所有性别的个人可以自由发展自己的个人能力并做出选择的情况，而不会受到严格的性别角色或规范的限制。均等的行为，愿望和男女的不同行为，愿望和需求平等地受到重视和偏爱（EC 2014）均等机会表明，基于性别的理由没有经济，政治和社会参与的障碍，通常与其他社会上有区别相交。这种障碍通常是间接的，难以辨别，并由结构性现象和社会表现形式引起，这些现象和社会代表性被证明特别抵抗变化。应该与均等歧视的平等待遇区分开。（EC 2014）对性别敏感和性别响应的反应是指涵盖基于性别歧视的社会文化因素的理解和考虑的方法（性别 - 敏感性），并采取了克服性别偏见以提高性别平等的行动（性别响应性）。（EIGE 2019）。在这些方法上有些区分是关于它是否受到质疑和解决如何克服性别偏见并在结构上更深入或降低性别不平等的方法。（例如，艾格↔联合国教科文组织）性别主流化是指男女平等机会的系统整合到组织，其文化以及所有计划，政策和实践中；变成看和做的方式。它使人们能够更好地互相学习，并发展新的见解，而不必害怕犯错，也更愿意探索新的可能性。（EC，2000年）学习和工作环境中的社会安全是指人们不会因他人的行为而受到威胁，并且有信心表达不同的意见或提出新事实而不会受到侮辱，羞辱，恐吓或沉默。社会安全被认为是个人和群体有效工作，学习和共同表现的先决条件，因此对于自由交流思想以及科学家和科学的繁荣至关重要。（基于2022年的knaw），监视和评估是指针对商定的时间表以及投入，基础设施和服务的使用以及对相关性，绩效，效率和（联合国）在指定目标的相关性，绩效，效率和（联合国）的定期评估（世界银行2012）。
以任务为导向的预测（顶部）-Bert
标题：以任务为导向的预测（上）-Bert：使用单中心EHR数据作者预测糖尿病并发症的新方法：Humayera Islam 1，MS，Gillian Bartlett 1,2,4 1,2,4，PhD，Robert Pierce 4，Robert Pierce 4，MD，MD，MD，MD，Praveen Rao 1,3，Phd，Phd，Phd，Phd，Lemuel R.Waitman R.Waitman 1,2,2,4，PHD，X，1,2,4，x，1,2,4，x，x.对于数据科学和信息学，2生物医学信息学，生物统计学和医学流行病学系3电气工程和计算机科学系，美国密苏里大学医学院4，美国哥伦比亚大学摘要中，我们在这项研究中，我们评估了伯特（Bertirectional Encoders）的能力（来自变形金刚的双向编码者）的能力，以预测12个通用的疾病，以预测12个通用的风险，神经病和主要不良心血管事件（MACE）使用单中心EHR数据集。我们引入了一个面向任务的预测（TOP）-bert体系结构，它是使用顺序输入结构，嵌入层和bert固有的编码堆栈的独特端到端训练和评估框架。这种增强的体系结构训练并同时跨多个学习任务评估模型，从而增强了模型从有限数据中学习的能力。我们的发现表明，这种方法可以胜过传统的预处理模型和传统的机器学习方法，提供有前途的工具，用于早期鉴定有与糖尿病相关并发症风险的患者。我们还调查了不同的时间嵌入策略如何影响模型的预测能力，更简单的设计可产生更好的性能。使用综合梯度（IG）可增强我们的预测模型的解释性，从而产生特征归因，从而证实了这项研究的临床意义。最后，这项研究还强调了主动症状评估的重要作用以及合并症的管理在防止糖尿病患者并发症发展方面的发展。引言糖尿病引起的微血管并发症可能会对糖尿病管理和患者护理产生重大影响1,2。对这些并发症的早期预测允许鉴定高危患者并积极实施预防措施3-7。通过这种动机，研究人员开发了预测糖尿病相关并发症的模型，主要强调心血管结局，并且在较小程度上是肾脏和眼睛并发症3,8。但是，大多数先前的研究都集中在使用有限数量的风险因素来预测风险评分，通常是从以前的文献8-14中策划的。尽管许多机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在最近的研究中出现，但经典的ML模型主导了这些研究 - 主要限于性能比较，只有少数群体深入研究新的风险因素并发现新知识15,16。电子健康记录（EHR）系统中的数字患者数据在开发临床风险预测模型中起着至关重要的作用，从而指导基于证据的医疗干预措施的发展13,17,18。因此，从EHR数据得出的特征向量可以实现传统的ML和DL技术19,20。结构化EHR系统系统地记录了患者遇到的时间表，包括人口统计学，生命体征，诊断，处方药，实验室测试结果和医疗程序等元素。但是，EHR数据中包含的复杂和丰富的信息通常被凝结，以创建预测模型的摘要特征。此过程可以减少数据的时间和上下文丰富性。这种简化经常忽略EHR数据的复杂性质，例如稀疏性，异质性和不规则访问模式，从而导致模型过度拟合和缺乏模型通用性21。
糖尿病组织如何解决与糖尿病有关的污名？审议的民主案例研究的结果
12。Kato A，Fujimaki Y，Fujimori S等。 自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者激活：一项跨分段研究。 BMJ打开。 2020; 10（5）：1- 7。 13。 Persky S，Costabile KA，Telaak SH。 糖尿病因果归因：污名和健康的途径。 污名健康。 2021：1-10。doi：10。 1037/sah0000312 14。 Kato A，Fujimaki Y，Fujimori S等。 2型糖尿病患者的自我污名与自我护理行为之间的关联：一项跨分段研究。 BMJ开放糖尿病护理。 2016; 4（1）：1- 7。 15。 liu N，Brown A，Younge M，Guzman S，Close K，Wood R.患有1型或2型糖尿病的人的污名。 临床糖尿病。 2017; 35（1）：27 -34。 16。 Gronholm PC，Henderson C，Deb T，Thornicroft G.减少歧视和污名的干预措施：最新的现状。 SOC Psychiatry Psychiatr Epidemiol。 2017; 52（3）：249 -258。 17。 Thornicroft G，Mehta N，Clement S等。 有效干预措施减少心理健康相关的污名和犯罪的证据。 柳叶刀。 2016; 387（10023）：1123- 1132。 18。 Pescosolido BA，Martin JK。 柱头复合物。 Annu Rev Sociol。 2015; 41（1）：87- 116。 19。 Heijnders M，van der Meij S.与污名的斗争：污名策略和干预措施的概述。 Psychol Health Med。 2006; 11（3）：353 -363。 20。Kato A，Fujimaki Y，Fujimori S等。自我污名如何影响2型糖尿病患者的患者激活：一项跨分段研究。BMJ打开。 2020; 10（5）：1- 7。 13。 Persky S，Costabile KA，Telaak SH。 糖尿病因果归因：污名和健康的途径。 污名健康。 2021：1-10。doi：10。 1037/sah0000312 14。 Kato A，Fujimaki Y，Fujimori S等。 2型糖尿病患者的自我污名与自我护理行为之间的关联：一项跨分段研究。 BMJ开放糖尿病护理。 2016; 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Milady 美容学第 5 章测试答案 - IDCLA
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