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很快来到实验室
在2012年秋季开始，一个庞大的项目的开始标志着LAN最大的卫生区域的实验室：用LabVantage Medical Suite（LVMS）替换所有现有的医学生物化学，微生物学，病理学和血液库中的现有系统。卡尔恩斯（Kalnes）的新Østfold医院被赋予“试验兔子”的作用，在八年之内，重组将在整个地区完全进入。那不是这样。在卫生委员会的东南部摘要中，它说，Østfold的领先优势变得“长期且要求”，并以“供应商的杠杆作用不令人满意”和“广泛使用资源”，然后才逐渐开始改善。（在第12-13页上详细介绍了Østfold的经验中的生物工程师）。现在已经发出了明确的信号，以推出整个卫生卫生的新实验室数据系统的病理部分。它将在2018年和2019年期间发生。
患有或没有精神分裂症的男性的暴力犯罪
1挪威奥斯陆奥斯陆大学医院法医精神病学研究和教育中心； 2挪威精神障碍研究中心，挪威奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究所； 3挪威奥斯陆奥斯陆大学医院急性精神病学系； 4挪威精神病研究中心，挪威奥斯陆奥斯陆大学医院精神病研究科； 5挪威特朗德海姆的圣奥拉夫医院法医精神病学研究与教育中心； 6挪威特朗德海姆挪威科学技术大学心理学系； 7挪威特朗德海姆挪威科学技术大学心理健康系； 8挪威Grålum的精神病学系； 9挪威Grålum的Østfold医院临床研究系； 10心理健康与成瘾部，挪威德拉蒙市维肯医院信托基金会； 11成人精神病学系，奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究所，挪威； 12挪威大学惩教服务学院，挪威Lillesthøm1挪威奥斯陆奥斯陆大学医院法医精神病学研究和教育中心； 2挪威精神障碍研究中心，挪威奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究所； 3挪威奥斯陆奥斯陆大学医院急性精神病学系； 4挪威精神病研究中心，挪威奥斯陆奥斯陆大学医院精神病研究科； 5挪威特朗德海姆的圣奥拉夫医院法医精神病学研究与教育中心； 6挪威特朗德海姆挪威科学技术大学心理学系； 7挪威特朗德海姆挪威科学技术大学心理健康系； 8挪威Grålum的精神病学系； 9挪威Grålum的Østfold医院临床研究系； 10心理健康与成瘾部，挪威德拉蒙市维肯医院信托基金会； 11成人精神病学系，奥斯陆奥斯陆大学临床医学研究所，挪威； 12挪威大学惩教服务学院，挪威Lillesthøm
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2 岁以上儿童及青少年特应性皮炎的系统治疗：北欧德尔菲共识项目专家意见
1 荷兰乌得勒支大学医学中心 Wilhelmina 儿童医院国家特应性皮炎专业中心皮肤病学和过敏学系 2 比利时布鲁塞尔自由大学 (VUB) 布鲁塞尔儿童医院 (UZ Brussel) 皮肤病学系儿科皮肤病学部 SKIN 研究组皮肤病学系 3 荷兰格罗宁根大学格罗宁根大学医学中心皮肤病学系 4 丹麦哥本哈根 Bispebjerg 医院皮肤病学和性病学系 5 挪威奥斯陆国家医院奥斯陆大学医院皮肤病学系 6 比利时根特大学医院皮肤病学系 7 丹麦奥胡斯大学医院皮肤病学系 8比利时那慕尔伦敦大学学院那慕尔分校儿科 9 芬兰图尔库图尔大学医院儿科 10 比利时布鲁塞尔鲁汶大学圣吕克分校皮肤病学系 11 芬兰奥卢大学 PEDEGO 研究单位 12 芬兰奥卢大学医院奥卢皮肤病学和医学研究中心 13 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院索尔纳医学系皮肤病学和性病学部 14 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡大学医院皮肤病学系 15 挪威格鲁木齐 Østfold 医院儿科 16 芬兰赫尔辛基赫尔辛基大学中央医院皮肤病学系 17 挪威卑尔根 Haukeland 大学医院皮肤病学系 18 马尔默皮肤病学和性病学系瑞典马尔默大学医院 19 HagaZiekenhuis/Juliana Kinderziekenhuis，荷兰海牙 *通讯员：C. Vestergaard。电子邮件：chr-vest@post9.tele.dk
智慧城市规划和设计的数据驱动方法
挪威 2 挪威哈尔登 Østfold 大学计算机科学与通信系 摘要 目的 由于在智慧城市中使用数字技术，市政当局越来越多地面临与城市数据管理相关的问题，并正在寻求利用这些海量数据来实现数据驱动服务的方法。然而，只有很少的研究讨论了与智慧城市数据驱动战略相关的挑战。因此，本研究提出了一种数据驱动的方法（架构和模型），用于改善智慧城市规划和设计所需的城市数据管理。所开发的方法描述了数据如何支撑可持续的城市发展。 设计/方法/方法 采用设计科学研究，遵循定性方法，使用来自研讨会和对参与智慧城市项目的专家的访谈的案例数据来评估基于顶层设计开发的架构。 结果 评估结果表明，确定的推动因素有助于支持智慧城市的数据驱动服务，并且开发的架构可用于促进城市数据管理。更重要的是，本研究的结果为市政当局提供了指导方针，以改进智慧城市规划和设计的数据驱动服务。研究局限性/含义 从业人员的反馈以定性数据的形式提供了如何在智慧城市实现数据驱动战略的证据。但该模型尚未经过验证。因此，需要定量数据来进一步验证影响智慧城市规划和设计中数据驱动服务的推动因素。 实际意义 本研究的结果提供了实际见解和现实证据来定义智慧城市中数据驱动的推动因素，并为未来的研究提出了研究建议。此外，本研究还为市政当局开发了一种真正的数据驱动方法概念，以促进智慧城市发展的开放数据和数字服务创新。 社会影响 本研究的主要结果表明，数据治理、互操作性、数据安全和风险评估影响智慧城市的数据驱动服务。本研究根据开发的模型得出命题，该模型确定了实现智慧城市规划和设计数据驱动服务的推动因素。 原创性/价值 本研究探讨了智慧城市数据驱动战略的推动因素，并进一步开发了一种架构和模型，市政当局可以采用该架构和模型来构建其城市数据计划，以改善数据驱动服务，使城市更加智慧。所开发的模型支持市政当局管理来自不同来源的数据，以支持在城市环境中协作的不同企业提供的数据驱动服务的设计。关键词：智慧城市规划与设计；数据驱动推动因素；互操作性、数据安全、风险评估、数据治理。