残疾考古学是法国相对较新的鲜为人知的方法。古老的考古学和骨科学的研究现在与葬礼的研究息息相关,但法国对残疾和残疾病理学的研究仍然是微不足道的,并且取决于位置,年表和研究人员的利益。本文重点介绍了这一新研究领域,骨科学的义务以及开发国家,历时性和跨学科研究的好处之间的兼容性。一个数据库是在解释性,共识的框架内设计的,可以改编以克服局限性,并促进对自己社区中残疾人的照顾的开放式研究。已经进行了禁用病理的初步选择。这些是trepanation,完全牙齿的和/或补偿义齿,神经元障碍,严重的脊柱侧弯,paget的
结果:65至80岁之间的样本,丧偶或离婚,表现出更高的身体健康评分(p <0.05);在大学层面或更高范围内接受教育的样本,居住在城市地区,没有慢性疾病,年收入超过100,000 rmb,每天获得家庭支持,经常获得社区服务,并定期使用智能医疗设备,在短形式健康调查(p <0.05)上表现出更高的身体健康,心理健康,心理健康和整体分数(p <0.05)。诸如年龄较小,缺乏慢性疾病,更高的经济状况,家庭支持,经常获得社区服务以及定期使用智能医疗设备等因素对残疾老年人的身体健康状况产生了有利影响(p <0.05);发现缺乏慢性疾病,城市居住,较高的经济状况,每日家庭支持以及经常获得社区服务的机会,从而积极影响着残疾老年人的心理健康状况(p <0.05)。
目的:与普通人群相比,患有学习障碍的人(LD)通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病(MLTC)的住院时间(LOS)对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是,关于机器学习(ML)模型在该人群中的应用(ML)的研究有限。此外,专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性,尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法:本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录(EHR)分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林(RF)ML模型,以预测医院LO,并结合人口统计学,药物病史,生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点,应用了两种偏置缓解技术:一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异,同时确保稳健的模型绩效。结果:RF模型的表现优于其他最先进的模型,男性达到0.759的面积,女性达到0.756,男性为0.224,女性为0.229,男性为0.229,男性的平衡精度为0.690,男性为0.689,女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异,阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标,包括假阳性率和平衡的准确性,显示出男性队列公平性的显着增强。结论:这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性,同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力,为改善临床决策和资源管理铺平了道路。
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皇家精神病医生学院(RCPsych,2016)定义了智障人士(PWID)的特征,其特征是智力和适应性功能的重大损害,并在18岁之前发作。大约1% - 英国人口的2%拥有ID(英格兰公共卫生[PHE],2016年)。PWID更有可能具有心理和身体健康的合并症和早死亡(Heslop等,2013; Shankar等,2020)。大约有20%的PWID具有易于身体,心理和神经发育的合并症的遗传障碍(de Villiers&Porteous,2012; Palmer等,2014)。特殊的遗传疾病与癫痫发作,自我伤害行为和情感/精神病疾病有关(Kidd等,2014; Soni等,2008)。遗传疾病的诊断不足,易于基于症状的药物使用,例如管理具有挑战性的行为(Wolfe等,2017,2018)。识别与身体和精神障碍相关的遗传状况可以减少健康不平等和过早死亡,并帮助PWID理解和管理其状况(Adlington等,2019)。它也可能是使用药物(例如药物基因组学)提供个性化和精确治疗的前护士(Perera等,2022)。然而,遗传研究并不是英国PWID和合并症的植物实践(De Villiers&Porteous,2012年)。nsula研究E x在疾病和癫痫病(Pixie)中的基因组分层。这是一个遗传研究项目(2017 - 2020年),探讨了与合并症癫痫识别成人PWID遗传变异的可行性。这项可行性的前瞻性队列研究旨在招募成人PWID进行遗传,表观遗传学和转录组分析,以识别可用于促进进一步研究或个性化医学方法以优化治疗和护理的分子标记。次要目的包括评估招聘率,数据集合方法和结果指标以及评估进一步遗传研究所需的资源。这项研究是通过将基因抽样的研究焦点与改善临床实践相结合的,是针对PWID设计的独特之处。符合条件的参与者在临床上过期表明生物化学,以确保达到主要的
虽然不太常见,但被覆盖2。近年来,美国发育障碍的患病率显着提高,从2009 - 2011年的16.22%增加到2015 - 2017年的17.76%3。这些条件显着影响个人及其家人,可能导致降低教育成就,减少生活质量以及增加医疗保健成本为4,5。在导致发育障碍的无数因素中,在子宫内暴露是至关重要的6。产前神经发育在胎儿对母性环境的脆弱性6。怀孕期间的孕产妇吸烟与各种风险之间的关联是良好的,但孕产妇的吸烟仍然很普遍。2010年至2017年的数据表明,有8.1%的母亲在怀孕期间报告了吸烟7。在这个关键时期吸烟不仅对母亲的健康构成了危险,而且对发展中的胎儿8-10构成危险,这导致了发育障碍,正如广泛的研究11-13所强调的那样。尽管有证据,但该关联的直接因果关系仍然是辩论14-16的话题。与没有接触暴露的人相比,在怀孕期间暴露于孕产妇吸烟的儿童和青少年更有可能经历发育障碍,需要提供特殊教育或早期干预计划。目的是检查怀孕期间的孕产妇吸烟与需要特殊教育或早期干预服务的几率之间的关联。为了探讨这一假设,使用了1-15岁的美国儿童的代表性样本进行了分析,从国家健康和营养考试调查(NHANES)中获取数据。
欧洲残疾人权利战略2021-2030(1)(“策略”)旨在改善欧盟及以后残疾人的生活,并与他人平等地促进他们在社会上的全面参与。该战略以平等和非歧视性的原则,欧盟政策的基石为基础,该策略涵盖在《欧盟运作条约》(TFEU)的条约中,以及欧盟(2)的基本权利的宪章(“宪章”)。欧洲社会权利支柱(3),特别是关于包容残疾人的原则17,以及其相关行动计划(4),也旨在实现充分的包容和尊重残疾人的权利,并为残疾人的社区实现独立的生活和包容性。
1社区医学系,公共卫生学院,公共卫生大学,卫生与联盟科学大学(CUHAS),坦桑尼亚姆万萨,2年流行病学,生物统计学和行为科学系,公共卫生学院,天主教大学卫生与卫生和盟友科学学院,姆瓦尼斯(CuHas)坦桑尼亚姆万萨,坦桑尼亚姆万萨天主教大学医学院4学院,坦桑尼亚姆万萨,5环境职业健康和GIS,公共卫生学院,天主教大学和联盟科学和联盟科学学院(CUHAS)坦桑尼亚达累斯萨拉姆的健康与盟友科学(Muhas)
现有和正在制定的无障碍规则 欧盟实施的许多规则和要求已经将重点放在无障碍上,包括与技术和相关产品和服务相关的规则和要求。其中一些规则和要求来自国际协议,例如《联合国残疾人权利公约》。其他规则和要求则专门针对欧盟,包括 2016 年《关于公共部门机构网站和移动应用程序无障碍的指令》(《欧盟网络无障碍指令》)和 2019 年《关于产品和服务无障碍要求的指令》(《欧盟无障碍法》)(统称《欧盟无障碍指令》)。值得注意的是,《欧盟无障碍法》分别规定了 2025 年 6 月 28 日后投放市场和提供的主要消费产品(如计算机硬件系统和操作系统、自助终端(如 ATM)和智能手机)和消费者服务(电子通信服务、提供视听媒体服务的服务、银行服务、电子书和专用软件、电子商务服务等)的无障碍要求。这将受到具体过渡措施的约束。欧盟无障碍指令还规定制定协调标准,遵守这些标准即被视为符合规定。与欧盟无障碍法相关的标准化工作正在进行中。
在针对轻度智障学生的教育机构中利用人工智能 (AI) 技术为提高这一群体的学习成果和技能发展提供了有希望的途径。本研究旨在调查使用生成性对话式 AI 对提高轻度智障学生的英语沟通能力的影响。研究涉及 12 名被诊断为轻度智障的学生,他们被平均分成两组。六名学生与 AI 进行引导式对话,另外六名学生与 AI 进行自由对话。这些参与者是从专门从事智力障碍教育的教育机构和主流学校中随机选出的。结果表明,引导式对话显著提高了参与者的英语沟通能力。此外,该研究还强调了参与 AI 应用程序引导式对话所带来的发展收益。统计分析显示,引导式对话和自由式对话方法的效果存在显著差异,引导式对话的效果更佳。这强调了结构化指导对于轻度智障学生理解和参与不同英语沟通技巧的重要性。此外,该研究建议在教育中融入人工智能工具来支持残疾学生,并强调需要定制人工智能应用程序来满足多样化的学习需求。