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儿科内分泌学奖学金计划
•专业诊所经验：特纳综合征，高风险糖尿病，骨骼，脂质，性别护理，CF内分泌和糖尿病，新生儿筛查，肥胖，2型糖尿病。•具有灵活计划的毕业自主权。研究员计划年度时间表。住院时周末休息。•6个总职位•同胞驱动的研究。您选择您的项目。•UAB具有奇妙的协作精神，尤其是在研究和临床护理方面。不难找到出色的导师。•UAB是该国多元化的顶级大学2021年。•2023年的13位教职员工，今年成长为1！2是受过训练的药物。•教师很容易，渴望指导研究员•伯明翰将使您成为一个绝佳的生活场所。来参观！
儿科内分泌内容概述
概述此内容大纲是为了作为小儿内分泌学培训，初始认证和维护美国儿科委员会（ABP）管理的认证考试的蓝图。此大纲为所有重要的利益相关者（例如，前瞻性候选人，外交官，公众，培训计划，专业协会）确定了这些考试所衡量的知识领域。此大纲于2023年10月1日生效。在此日期之后进行的所有小儿内分泌考试将遵守此大纲中的规格。d excocrinology c ontent o utline the utline的初步草案是由一个多样化的，代表性的，是从事小儿内分泌专业人士的代表性小组。小组在临床实践中确定了小儿内分泌学家所需的知识，并将知识分为内容域和子域中。然后邀请所有经过董事会认证的小儿内分泌学家（n = 1627）通过在线调查提供反馈。总共有185位儿科内分泌学家（11％）对每个内容域内内容区域的相关性进行了评分，并为每个内容域提供了考试权重（即，考试问题的百分比）。调查还收集了受访者的开放评论，以确定最初草案中未包括的任何重要内容领域。调查结果用于对大纲进行最终修订并确定考试权重。组合每个内容域的平均考试权重和每个内容域内内容区域的相关性等级用于创建考试权重，以确保ABP的儿科内分泌学考试衡量临床实践所需的全部知识。c content d o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o vistecialist作为儿科内分泌学家的知识已被归类为19个内容域，如下表所示。从第4页开始的详细内容概述中反映了每个域内知识的更详细的细分。小儿内分泌考试中包括的每个考试问题（培训，初始认证和维护
1。小儿内分泌学奖学金
1。小儿内分泌学奖学金1。信息与信息相关的课程小儿内分泌专业诊所于2016年在儿科部建立，从那时起，内分泌问题的儿童得到了有效管理。儿科内分泌学诊所具有良好的门诊负载，并带有来自皮姆普里·奇奇瓦德（Pimpri Chinchwad）的转诊，以及附近的外围区域，因此为受训者提供了足够的接触。目的本课程的目的是为候选人提供必要的培训和临床暴露，以便他/她可以独立地开发和管理一个儿科内分泌/作为儿科内分泌学顾问的工作。本课程的目的是为候选人提供必要的培训和临床暴露，以便他/她可以独立地开发和管理儿科内分泌/作为儿科内分泌学顾问的工作。1。课程亮点课程水平 - 小儿内分泌学研究奖计划期限 - 1年课程的资格-Paediatrics / dnb儿科的MD资格录取 - 录取 - 资格 - 暨入学考试和访谈 - Intercitute d y Patil Medical Colless，医院和研究中心，PIMPri，PIMPRI，PIMPRI，PIMPRI，PIMPEN，PUNN，PUNE，PUNE。进气能力-01名学生每年考试模式 - 课程完成课程协调员 - Supriya Gupte博士，名誉顾问和儿科内分泌学家
儿科疼痛诊所2024
推荐是从参与年轻人持续照顾的全科医生或专家接受的。儿童和年轻人在转诊时必须年龄为0-16岁，但护理可能会持续到19岁。优先级基于与疼痛相关的对睡眠，流动性，学习参与，人际关系和情绪的影响。是原住民和/或托雷斯海峡岛民，难民和/或在家庭护理中的儿童。服务临床医生可以在等待评估的同时，在临时建议的同时，可以支持照顾儿童的初级健康临床医生。患者由跨学科团队在合并课程中评估，然后是个性化的跨学科疼痛管理（综合治疗量身定制药理学，物理疗法，心理疗法和对儿童和家庭需求的社会支持）
儿童牙科正畸间隙管理
混合牙列期是一个重要的时期，其特点是显著的生理变化，包括颌骨生长、恒牙的发育和萌出、乳牙的脱落以及周围软组织的成熟。这些过程共同确保了功能性、美观性和稳定的咬合。此阶段的干扰，例如乳牙的过早脱落，可能导致间隙或拥挤问题，并影响牙弓长度和恒牙的位置。为了预防或减轻错颌畸形，间隙保持器和恢复器通常用作混合牙列期间隙管理策略的一部分。本临床综述探讨了传统和现代的间隙管理方法，重点介绍了所使用的器具类型及其有效性。它强调了保留乳牙直至其自然脱落的重要性，因为它们是最好的天然间隙保持器。在牙齿过早脱落的情况下，可拆卸或固定的间隙保持器和恢复器是减少错颌畸形和确保最佳牙齿效果的有效工具。
人工智能在儿童骨科的应用
人工智能（AI）自诞生以来经历了几十年的发展，并被广泛应用于生活的各个方面。人工智能最早由约翰·麦卡锡于 1956 年描述为制造智能机器的科学。它是使用计算机软件和机器应用程序来模仿人类的智能行为和批判性思维。随着信息和数据技术的发展，人工智能在医疗保健领域显示出巨大的应用价值和潜力 (1)。人工智能研究正在许多医学领域开展，并在促进实践效果、个性化患者管理和提高研究能力方面显示出巨大前景。机器学习（ML）是人工智能的一种形式，它使用计算算法通过经验进行学习和改进。ML 的两种主要形式是监督式和无监督式。在监督式机器学习中，算法会获得标记数据，这些数据可用于预测新患者的疾病结果。无监督式机器学习用于在无需训练的情况下识别模式；算法通过搜索共同特征来学习数据的固有结构 (2)。机器学习 (ML) 算法在执行任务时会随着时间的推移而改进，但它们仍然需要一些人工输入来提高其性能。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，指的是具有人工神经网络结构的模型，模仿人类大脑的神经连接 (3)。神经网络是深度学习算法的支柱。
儿科放射学中的自主人工智能
摘要背景 自主人工智能 (AI) 骨龄评定系统 (BoneXpert) 旨在用于临床放射学实践，作为一种 AI 替代工具，完全取代放射科医生。目的本研究旨在调查该工具在临床实践中的使用情况。放射科医生是否更倾向于使用 BoneXpert 来协助而不是取代自己，以及这样做节省了多少时间？材料和方法我们向已经使用该软件的欧洲各科室的 282 名放射科医生发送了一份包含八个多项选择题的调查问卷。结果 97 名 (34%) 受访者来自 18 个国家。他们的回答显示，在安装自动化方法之前，83 名 (86%) 的受访者每次骨龄评定花费超过 2 分钟；安装后，这一比例下降到 20 名 (21%) 。只有 17/97 (18%) 的受访者使用 BoneXpert 完全取代放射科医生；其余的受访者在不同程度上使用它来协助放射科医生。例如，39/97 (40%) 从未推翻自动读数，而 9/97 (9%) 推翻了超过 5% 的自动评级。大多数 58/97 (60%) 的受访者自己检查了 X 光片以排除潜在疾病的特征。结论 BoneXpert 显著缩短了骨龄测定的报告时间。然而，射线分析不仅仅涉及确定骨龄。它还涉及识别异常，因此，放射科医生无法完全被取代。最初为取代放射科医生而开发的 AI 系统可能更适合作为 AI 辅助工具，特别是如果它们尚未经过验证可以自主工作，包括在图像超出有效范围时省略评级的能力。
儿科内分泌学 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
背景和目的：糖尿病与抑郁和焦虑密切相关。随着 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，普通人群中精神健康问题的患病率似乎正在迅速上升 (1)。因此，我们评估了 COVID-19 大流行封锁阶段儿童 1 型糖尿病 (T1D) 患者及其护理人员的心理健康状况。我们的目标是将 T1D 青少年及其护理人员的抑郁和焦虑水平与健康对照组进行比较。我们假设在 COVID-19 大流行期间，T1D 青少年的抑郁和焦虑水平会高于健康对照组（目标 1）。我们还探讨了 T1D 患者抑郁/焦虑增加的潜在原因（目标 2）。我们旨在进一步了解 COVID-19 大流行期间 T1D 患者的社会心理健康状况，并确定在全球危机中支持这一人群的机制。方法：田纳西州居家隔离令开始一周后，我们进行了 15 分钟的电话调查，以筛查 1 型糖尿病儿童家庭（n=100，儿童平均年龄=13.8 岁，平均糖化血红蛋白=8.95%，种族=高加索人（55%）/非裔美国人（43%））和健康儿童（儿童平均年龄=5.7 岁，种族=高加索人（24%）/非裔美国人（69%））的焦虑和抑郁症状况。通过标准评估工具患者健康问卷 (PHQ-4) 评估抑郁和焦虑情况，这是一份 4 项清单，采用 4 点李克特量表评分，可简要评估抑郁和焦虑。根据 1 型糖尿病状态使用卡方检验或 t 检验（视情况而定）比较焦虑/抑郁相关变量。使用调整了潜在混杂因素的逻辑回归检查 1 型糖尿病与焦虑和抑郁风险之间的关联。对于患有 1 型糖尿病 (T1D) 的家庭，我们提出了额外的问题，以确定与 1 型糖尿病护理相关的具体问题。结果：与对照组相比，在多变量调整模型中，1 型糖尿病患者的焦虑风险高出 5 倍，OR=5.02（95% 置信区间：1.83，14.84），P=0.002。此外，52 个 1 型糖尿病 (T1D) 家庭中有 26 个（50%）非常担心自己因 1 型糖尿病而面临更高的严重 COVID-19 感染风险，52 个 1 型糖尿病 (T1D) 家庭中有 14 个（27%）担心无法获得胰岛素和糖尿病用品。结论：在 COVID-19 大流行的急性期，儿童 1 型糖尿病 (T1D) 与焦虑风险增加有关，但与抑郁无关。COVID-19 大流行期间 1 型糖尿病患者焦虑情绪升高