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接受Booster Covid-19疫苗及其关联
摘要：日本政府于2021年11月批准了Covid-19-19疫苗加强剂量。然而，普通人群中促进疫苗的意图和准备就绪尚不清楚。这项调查测量了COVID-19增强疫苗接种的意图。在6172名参与者中（53.2％的女性），4832（78.3％）接受助推器剂量； 415（6.7％）犹豫。疫苗接种意图与更高的年龄，婚姻状况，有孩子，潜在的疾病和社会规范有关。为了评估疫苗接种的准备，采用了七个组成部分（7C）疫苗接种量表，包括“信心”，“自满”，“约束”，“计算”，“集体责任”，“合规性”，“合规性”和“ consspiracile”。接受接受的参与者显示出比犹豫或不确定的人的7C分数（p <0.001）高。多变量逻辑恢复分析表明，“社会规范”预测指标是接受的最强预测指标（调整后的优势比（AOR）4.02，95％的置信间隔（CI）：3.64–4.45）。“约束”（AOR：2.27，95％CI：2.11–2.45）和“自满”（AOR：2.18，95％CI：2.03–2.34）也与接受性相关，但“合规性”（AOR：1.24，95％CI：1.24，95％CI：1.18-1.31）和“ Cundcien”和“ 95％”（95％）（95％col cols and coror：A： 1.33–1.52）弱相关。“ 7C疫苗接种准备量表”可用于测量日本人群的疫苗接种。但是，“社会规范”可能比“合规性”和“阴谋”更适合衡量日本的疫苗接收。
针对最近入院的急性代偿性心力衰竭的患者进行心力衰竭教育干预
目的：这项研究检查了针对患者及其护理人员的心力衰竭（HF）教育课程是否会减少HF恶化，急诊科（ED）访问和住院，以及改善患者的生活质量以及疾病状态管理中的病人态度。方法：为HF患者和最近的急性失心心力衰竭入院（ADHF），提供了涵盖HF病理生理学，药物，饮食和生活方式改良的教育课程。患者在完成教育课程完成前和30天之前完成了调查。在课程出勤前30和90天，将上课后30和90天的参与者的结果与同一患者的结果进行了比较。数据是使用电子病历，在班上进行的，在电话随访期间收集的。结果：主要结果是医院入院，ED访问和/或90天时HF的门诊就诊的综合。在2018年9月至2019年2月之间，共有26名患者参加了课程，并被包括在分析中。中位年龄为70岁，大多数患者都是白人。所有患者均为美国心脏病学/美国心脏协会（ACC/AHA）C阶段，大多数患有纽约心脏协会（NYHA）II类或III级症状。中值左心室射血分数（LVEF）为40％。主要的综合结果在上课前的90天内比出勤率的90天（96％比35％，p <0.01）要高。医院入院和急诊就诊也有所减少。同样，在上课前的30天内，次要综合结果的发生率要比下班后30天（54％vs. 19％，p = 0.02）要高。这些结果是由HF症状的入院和ED访问的减少驱动的。调查分数与患者HF自我管理实践和自我管理能力的患者信心相关的HF数值从基线增加到上课后30天增加。结论：针对HF患者的教育类别的实施改善了患者的结果，信心和自我管理HF的能力。采用这种课程可能有助于降低总体医疗保健成本并提高患者的生活质量。
通过糖尿病自我管理多学科计划对成人门诊患者的护理优化：Arandomized临床试验
目标：我们在这项研究中的目的是评估自我管理多学科计划（MP）在血糖管理，生活质量和糖尿病自我保健活动方面的效率。方法：2型糖尿病和糖化血红蛋白（A1C）> 7.5％的患者被随机分配参加MP或常规护理（UC）。国会议员包括与每个卫生保健提供者（护士，药剂师，营养师，身体教育者和社会工作者）面对面的会议，以解决糖尿病的自我管理问题。MP主题是针对当地习惯和文化量身定制的。在12周内提供了三个不同的模块。主要结果是A1C的变化从基线到12个月。糖尿病的生活质量和糖尿病自我护理活动问卷的摘要在基线和6和12个月时进行了评估。结果：包括96名参与者（平均59岁，60％的女性，糖尿病持续时间16 10年，占中层/低社会经济状况的62％）。在12个月时A1C的变化（UC：0.52％[95％的置置间隔，1.07至0.04]； MP：0.30％[95％的置置间隔，1.05至0.44];p¼0.33）在两组之间没有什么不同。满意度增加，并减少了对MP组糖尿病的未来影响的担忧，而UC组未发现。结论：一个短期自我管理的多学科计划改善了与糖尿病相关的生活质量，但未能减少长期2型糖尿病和低社会经济地位的患者的A1C。2022加拿大糖尿病协会。
大脑网络互连动力学解释听力行为的元认知差异
复杂的听觉场景构成了一个挑战，对倾听的倾听，使听众的感知决策更加慢和不确定。我们如何从与聆听行为控制有关的皮质网络的动力学中解释这种行为？我们在这里遵循以下假设：在挑战聆听情况下的人类适应性感知得到了对n = 40名参与者（13名男性）样本中的听觉网络的模块化重新配置的支持，他们接受了休息状态和任务功能功能磁共振成像（fMRI）。对空间选择性听觉注意任务的个人滴定的平均准确性约为70％，但在听众的响应速度上产生了相当大的个体差异，并在其自身的知觉决策中报告了信心。全脑网络模块化通过重新设置听觉，cinguloopercular和背注意网络，从静止性到任务增加。特定的，在任务相对于静止状态的任务期间，听觉网络和Cinguloopercular网络之间的互连性减少。此外，背注意网络和CingulooperCular网络之间的互连性增加。这些互连动力学可以预测响应信心中的个体差异，其程度在判断不正确后更为明显。我们的发现在元认知评估中，在挑战性的聆听情况下，听觉和注意力控制网络之间的功能互动与注意力控制网络之间的行为相关性，并暗示了两种功能上可解散的皮质网络系统，这些系统塑造了个人在适应性听力行为中个人之间相当大的元认知差异。
人类和动物中的prion病的治疗观点
prion病是一群致命的神经退行性疾病，这些疾病影响了几种哺乳动物，包括人类，牛，子宫颈，绵羊，山羊等[1-3]。这些疾病是由细胞prion蛋白（PRP C）错误折叠到β-片 - 片结构中的驱动的。疾病相关的prion称为PRP SC，易于聚集和神经毒性[4-6]。prion疾病可以与prion蛋白基因（PRNP）中的突变有关，该突变是由expo to po to to to to to to to po to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to to po to to po to to prodion to to to to to to to po to to to po to to to prodion污染材料，也可以偶发地出现[3，7]。prion领域的研究领域是药物发现。尽管跨越了几十年的努力，但prion疾病仍然没有明显的修改治疗或治疗方法[1、2、7-10]。Several factors affect the development of effective anti-prion treatments including the different conformations that PrP Sc particles acquire (also known as prion strains [ 7 , 11 ]), the limited number of prion strains that are available to be studied in cell-culture models [ 1 ], the rare inci- dence of human prion diseases that limit patient recruitment, and the still elusive understand- ing of prion pathogenesis, among others [ 7 , 12 ].此外，缺乏在早期阶段鉴定该疾病的敏感检测方法[13]使得在脑损伤已经广泛且可能不可逆的情况下，在症状发作之前就很难治疗个体[3]。本文重点介绍用于开发针对PRP C，PRP SC和相关病理途径的抗原疗法的不同方法。我们还讨论了该领域已采用的方法来开发和评估新疗法。最后，我们讨论了在人类和动物中测试的一些治疗策略，以及针对抗王室疾病的疗法的未来观点。
心脏CT电子学习（A部分） - KHP学习中心
心脏CT在稳定的胸痛中：不明白并承认超出CTCA使用指南的稳定胸痛指南，对CTCA在稳定胸痛中使用的指南的了解，实施CTCA的适当性标准，以根据社会的胸部痛苦来理解胸部痛苦，以了解胸部痛苦，以了解胸部痛苦，以了解稳定的胸部痛苦，以了解稳定的胸部痛苦，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的胸部，以了解稳定的指南在诊断准确性，患者管理和结果，当前使用以及心流FFR CT技术的成本效益方面获得知识。持续时间：41分钟和测验
NRC 全球战略 2022–2025
我们的宣传和项目质量至关重要。我们优先提供相关、适合当地情况并基于证据的响应。我们与人们见面，包括在紧急情况下，通过我们的核心能力、宣传和/或当地合作，了解他们的需求以及我们应对危机的最佳方式。我们会在相关和适当的时候整合我们的响应。我们的项目在整个设计和实施阶段都融入并应用基本保护原则。我们利用响应中的证据来改进和调整我们的项目、宣传和政策工作。
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
对人工智能的信任：2020 年澳大利亚见解
人工智能也给社会带来了相当大的风险和挑战，这引发了人们对人工智能系统是否值得信任的担忧。这些担忧是由人工智能使用中的一些备受瞩目的案例引发的，这些案例存在偏见、歧视、操纵、非法或侵犯隐私或其他人权。如果公众不相信人工智能的开发和使用方式是合乎道德和值得信赖的，那么它就不会被信任，其全部潜力也无法实现 2 。与澳大利亚首席科学家 Alan Finkel AO 博士的观点相呼应，对人工智能的接受取决于“信任的基本基础” 3 。我们有能力将我们的信任扩展到人工智能吗？