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心：一种用于管理初级保健高血压的公共卫生方法，以降低中风和其他合并症的发病率和死亡率
•当：o诊断为HTN时，o BP水平的诊断很高，或者伴随最终器官损害的证据•应咨询患者有关开始药物的•基本实验室测试和CVD风险评估，仅在不延迟治疗时才进行，因此应咨询患者。•考虑在65岁或65岁以上的患者中使用利尿剂或CCB，或非洲或非洲加勒比血统的患者，MI，ACEIS/ARB的β受体阻滞剂（BBS），糖尿病，心力衰竭或CKD的患者。
添加管理退出策略的方法以逐步关闭企业并权衡所有选择
Deloitte T&R 的管理退出业务由我们的多学科转型与重组团队领导，为跨国公司和组织提供咨询，帮助他们修复、融资、出售或关闭各自业务中表现不佳和/或非核心的领域。我们与全球不同司法管辖区的多个服务部门和专家合作，帮助我们的客户确定适当的行动方案，包括制定初步战略和进行评估。当战略替代方案评估的结果是业务的逐步关闭和关闭是最佳选择时，Deloitte T&R 可以帮助制定详细规划并协助实施退出。我们还能够根据需要提供项目管理监督和实际实施。
管理 ChatGPT 和其他生成性人工智能的风险......
OpenAI 于 2022 年底发布了 ChatGPT 3.5 供公众使用，向世界介绍了一款功能强大且具有变革性的生成式人工智能 (AI) 工具，它能够根据用户提示快速创建新的、看似人工制作的内容。与其他生成式 AI 一样，ChatGPT 是一种“大型语言”模型，经过大量数据训练，然后使用机器学习和复杂算法来预测响应中的下一个最佳单词。ChatGPT 的增长速度非常惊人：在推出后仅仅两个月，ChatGPT 用户就达到了 1 亿——这一里程碑是 TikTok 花了九个月、Instagram 花了两年半才实现的。在这短短的一段时间内，ChatGPT 和新推出的竞争平台（如谷歌的 Bard 和 Meta 的 LLaMA（大型语言模型 Meta AI））的响应速度和准确性也呈指数级增长。
管理企业创新以应对合法性问题...
摘要：背景：实现环境友好型发展的关键战略是绿色创新。关于影响企业创新活动的因素，大多数研究要么优先考虑内部原因，要么优先考虑外部原因。目的：本研究的实证意义依赖于独立调查企业利润和合法性压力的影响及其与创新的关系。方法：研究结果表明，使用高科技公司的数据集，消费者的合法性压力对工业产品创新和工艺创新都有相当积极的影响。结果：研究结果还表明，企业的盈利能力对产品创新有有益的影响，但对绿色工艺创新几乎没有影响。此外，合法性压力与产品开发之间的关联受到企业盈利能力的正向调节。结论：研究结果表明，盈利能力（内部）和合法性压力（外部）这两个因素的结合以及它们各自的影响都对企业创新战略产生影响。这是一个关于企业如何更具创造力和责任感的综合观点。关键词- 创新、盈利能力、合法性压力、内部/外部原因
imanaging糖尿病与心力衰竭| rxfiles
- 在EGFR> 30ml/min的个体中，二甲双胍仍然是1型DM＆HF中的1 st Line Agent。乳酸性酸中毒风险很少。但是，应调整二甲双胍的CKD剂量并在HF加重或肾功能急性下降期间保持。指南表明，如果EGFR显着且持续<30ml/min，则避免二甲双胍。然而，给定结果益处和罕见酸中毒的罕见风险，有时会谨慎使用二甲双胍（例如每天500毫克），在15-30ml/min之间具有稳定的肾功能。- 没有强有力的证据来指导启动 /滴定HFREF药物的顺序。因此，可以针对个人量身定制HFREF四倍疗法的顺序。例如，HF和DM患者早期添加SGLT2抑制剂的选项。- HF患者避免使用的糖尿病药物：
有关狂犬病后的管理指南 - 暴露后（2023年1月）
狂犬病是由色迪科家族的几个成员引起的急性病毒性脑脊髓炎。它通过叮咬或狂犬动物（尤其是狗）的刮伤通过感染的唾液传播。一旦症状出现，几乎总是致命的。狂犬病在亚洲和非洲的许多国家中仍然存在重大的公共卫生问题，其中95％的人死亡发生。暴露后治疗（PET）使用狂犬病疫苗有或没有狂犬病免疫球蛋白（HRIG）在暴露后正确并及时给予疾病，在预防疾病方面非常有效。自1922年以来，英国一直没有陆地动物的狂犬病。然而，欧洲蝙蝠Lyssavirus 1（EBLV1）在2018年在英国南部的血清素蝙蝠（Eptesicus herotinus）中首次发现，而欧洲蝙蝠Lyssavirus 2（EBLV2）是一种狂犬病，类似狂犬病的病毒，在达金顿的蝙蝠（Myotis daubentonii）中被发现。2020年的lyssavirus抗原测试阳性的女高音Pipistrelle（Pipistrellus pygmaeus），但RNA不足以键入病毒。 在UKHSA网站的狂犬病页面上提供了更多信息，指导和风险评估表。 目的和范围2020年的lyssavirus抗原测试阳性的女高音Pipistrelle（Pipistrellus pygmaeus），但RNA不足以键入病毒。在UKHSA网站的狂犬病页面上提供了更多信息，指导和风险评估表。目的和范围
IDF-DAR的建议就斋月期间快速的糖尿病患者（1）
演示：Toujeo Solostar预填充的笔每毫升包含300单位的胰岛素谷氨酸。Solostar Pen包含1.5毫升（450单位）的注射溶液。DoubleStar Pen包含3ml（900单位）的注射溶液。指示：成人，青少年和儿童6岁的糖尿病治疗。剂量和给药：toujeo是通过注射到腹壁，三角肌或大腿的地下施用，每天在一天中的任何时候，最好每天同时同时使用。剂量方案（剂量和时机）应根据个人反应进行调整。注射位点必须在给定的注射区域内从一次注射到另一种注射区域旋转，以降低脂肪营养不良和皮肤淀粉样变性的风险。不要静脉注射。在1型糖尿病中，必须将Toujeo与短/快速作用的胰岛素结合使用，以涵盖进餐时间胰岛素的需求。在2型糖尿病患者中，建议的每日起始剂量为0.2单位/kg，然后进行单个剂量调整。Toujeo也可以与其他抗杂种血糖药物一起提供。在胰岛素谷氨酸100单位/ml和toujeo之间切换：胰岛素谷氨酸100单位/ml和toujeo不是生物等效的，并且不直接互换。从胰岛素谷氨酸100单位/ml转换为toujeo时，可以单位到单位进行，但是可能需要更高的toujeo剂量（约10-18％）来实现血浆葡萄糖水平的目标范围。toujeo不得与任何其他胰岛素或其他药物混合或稀释。从Toujeo切换到胰岛素谷氨酸100单位/ml时，应降低剂量（大约提高20％）。从其他基础胰岛素切换到toujeo：可能需要改变剂量和/或基础胰岛素的时机和伴随抗羟糖疗治疗。如果患者的体重或生活方式改变，胰岛素剂量的时机发生变化或其他情况会增加对低血糖或高血糖的敏感性，则可能需要调整剂量调整。建议在开关期间和此后的最初几周内进行密切代谢监测。Solostar 1-80个单个注射单位的1-80个单位，1个单位的步骤和Doublestar 2-160单位，以2个单位为单位。从Toujeo Solostar更改为Toujeo Doublestar时，如果患者的先前剂量为奇数，则必须将剂量增加或减少1单位。Toujeo Doublestar预填充笔。特殊人群：老年人，肾脏和肝损害：老年人或肾脏或肝损伤患者的胰岛素需求可能会减少。小儿：在将基底胰岛素切换到Toujeo时，需要单独考虑基底胰岛素和推注胰岛素的剂量，以最大程度地减少低血糖的风险。禁忌症：对胰岛素的过敏性或任何赋形剂。预防措施和警告：可追溯性：为了提高生物药物产品的可追溯性，应清楚记录管理产品的名称和批次数。toujeo不是治疗糖尿病性酮症酸中毒的选择的胰岛素。必须指示患者进行注射部位的连续旋转，以降低脂肪营养不良和皮肤淀粉样变性的风险。在具有这些反应的部位注射胰岛素后，可能会延迟胰岛素吸收并恶化血糖控制。据报道，注射部位向不受影响的区域的突然变化导致低血糖。血糖
评估咨询文件：用于管理1型糖尿病血糖水平的混合闭环系统Page 1 of 20
卫生和社会护理部已要求美国国家健康与护理研究所（NICE）提供有关使用混合闭合环系统来管理英格兰NHS 1型糖尿病的血糖水平的指导。诊断咨询委员会考虑了公司提交的证据以及非公司顾问和评论员，临床专家和患者专家的观点。
管理任务的网络风险 - 联合作战中心
流程 网络风险管理方法的核心是创建和采用网络风险管理流程，该流程可细分为四个主要步骤：识别、评估、规划和实施。这四个步骤构成了以风险管理原则为基础的网络风险管理流程的逻辑顺序，其中附加的“沟通”活动贯穿所有步骤，反映了整个过程中持续有效的沟通和参与的必要性。（见第 71 页的图表。）对于作战任务，这些流程应通过前面的“任务分析”步骤进行增强，以创建更广泛的网络风险任务管理流程，以满足作战指挥官的需求。这一额外步骤有意将后续活动和任务限制在以任务为中心的网络空间要素上，并在任务环境的背景下识别和评估网络风险。需要强调的是，支持任务保障的网络风险管理需要专业知识和跨学科能力。这涉及优先考虑任务必需功能、映射任务对网络空间的依赖以及识别威胁和漏洞。网络风险对任务管理流程还需要调整和纳入相关工具和技术，以满足以下三个额外要求：
基于调查的人工智能在传染病管理临床决策支持中的开发和应用：对越南中部一家医院的一项试点研究
方法：我们选择了越南中部地区疾病负担较重的七种传染病类别：蚊媒疾病、急性胃肠炎、呼吸道感染、肺结核、败血症、原发性神经系统感染和病毒性肝炎。我们开发了一套问卷，收集疑似传染病患者的当前症状和病史信息。我们使用从 1,129 名患者收集的数据来开发和测试诊断模型。我们使用 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 算法来创建用于临床决策支持的人工智能。我们使用 4 倍交叉验证方法来验证人工智能模型。经过 4 倍交叉验证后，我们在单独的测试数据集上测试了人工智能模型，并估计了每个模型的诊断准确性。