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岛屿健康计划医院名录
W1 GMC CS P 哈利街诊所 W1 C OS 哈利街颌面诊所 W1 OS 哈利街口腔重建中心 W1 G CS OS 哈利街专科医院 W1 MCP InHealth Fitzrovia W1 M 体育、锻炼和健康研究所 W1 GMC CS 爱德华七世医院 (Sister Agnes) W1 G 肿瘤护理领导者 (日间病人) W1 MC 伦敦消化中心 W1 M 伦敦 Upright MRI 中心 u W1 MCP 梅菲尔医疗有限公司 W1 MC 医学成像合作伙伴 W1 M Medneo Diagnostics UK Ltd W1 GC One Welbeck W1 CS Optegra Eye London W1 PS Orri W1 M Oryon Imaging LTD W1 GMC 波特兰妇女儿童医院 W1 GMC CS 格蕾丝王妃医院 W1 G 皇家马斯登私人护理中心 (卡文迪什广场) W1 MC 欧洲扫描中心 u W1 M 哈利街医疗中心 (UME) u
高等教育中的数字能力
经济中的产品、流程、系统和商业模式的数字化正在不断推进。这也将导致工作世界和对未来员工的要求发生重大变化。这必须体现在创新教学——学生的培养上。应鼓励学生的数字技能，以便他们深入了解工业 4.0 背景下的新技术（例如 3D 打印或增强现实）及其对未来工作世界的影响 [Herrmann et al.，2017]。为了能够胜任工程课程的培训，需要创新的教学/学习空间。为此，本文首先基于文献，探讨（1）数字能力的构成以及（2）如何在教学场景中激发数字能力。
神经病学中的人工智能和大数据
分析大量复杂数据。Sejdic 和 Falk 将医疗保健领域的大数据定义为“……在一个或多个时间点，从单个个体到大群体收集的与他们的健康和保健状况相关的大量、高度多样化的生物、临床、环境和生活方式信息” 3 。我们应该明白，这个定义包括在不同情况下的有用性，旨在应用于单个案例。矛盾的是，我们需要能够通过大数据分析来理解人类的变化，这是提供精准医疗所需洞察力以解决单个患者问题的关键步骤。为了实现这一目标，我们提出了一个以人为本的概念框架，融合了行为、生物和环境数据（图 1）。只有使用复杂的计算机系统 1 才能应对如此复杂和庞大的数据集的分析的难以想象的复杂性。在这种情况下，使用先进的分析工具（其中大多数都基于人工智能 (AI) 解决方案）对于处理如此庞大的数据集至关重要 4 。
神经病学中的人工智能和大数据
分析大量复杂数据。Sejdic 和 Falk 将医疗保健领域的大数据定义为“……在一个或多个时间点，从单个个体到大群体收集的与他们的健康和保健状况相关的大量、高度多样化的生物、临床、环境和生活方式信息” 3 。我们应该明白，这个定义包括在不同情况下的有用性，旨在应用于单个案例。矛盾的是，我们需要能够通过大数据分析来理解人类的变化，这是提供精准医疗所需洞察力以解决单个患者问题的关键步骤。为了实现这一目标，我们提出了一个以人为本的概念框架，融合了行为、生物和环境数据（图 1）。只有使用复杂的计算机系统 1 才能应对如此复杂和庞大的数据集的分析的难以想象的复杂性。在这种情况下，使用先进的分析工具（其中大多数都基于人工智能 (AI) 解决方案）对于处理如此庞大的数据集至关重要 4 。
神经病学中的人工智能和大数据
分析大量复杂数据。Sejdic 和 Falk 将医疗保健领域的大数据定义为“……在一个或多个时间点，从单个个体到大群体收集的与他们的健康和保健状况相关的大量、高度多样化的生物、临床、环境和生活方式信息” 3 。我们应该明白，这个定义包括在不同情况下的有用性，旨在应用于单个案例。矛盾的是，我们需要能够通过大数据分析来理解人类的变化，这是提供精准医疗所需洞察力以解决单个患者问题的关键步骤。为了实现这一目标，我们提出了一个以人为本的概念框架，融合了行为、生物和环境数据（图 1）。只有使用复杂的计算机系统 1 才能应对如此复杂和庞大的数据集的分析的难以想象的复杂性。在这种情况下，使用先进的分析工具（其中大多数都基于人工智能 (AI) 解决方案）对于处理如此庞大的数据集至关重要 4 。
单平台流式细胞术对 CD34 细胞的体积计数和基于珠子的计数比较
1 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物治疗组，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 2 美国国家标准与技术研究所 (NIST) 生物系统与生物材料部，马里兰州盖瑟斯堡，20899，美国 3 德国联邦物理技术研究院 (PTB) 医学物理与计量信息技术部，柏林，10587，德国 4 英国国家生物标准与控制研究所 (NIBSC) 生物统计学部，Blanche Lane, South Mimms, Potters Bar, Hertfordshire, EN6 3QG，英国 5 韩国标准与科学研究院 (KRISS) 长度中心，大田，韩国 6 土耳其国家计量研究院 (TUBITAK UME)，盖布泽，土耳其 7 国立医院输血医学系卡尔斯鲁厄，弗莱堡大学附属医院，德国弗莱堡 8 Becton Dickinson，BD Life Sciences，Tullastrasse 8-12, 69126，海德堡，德国 9 蛋白质和细胞分析，赛默飞世尔科技，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 10 英国干细胞库，英国 11 意大利都灵国家计量研究所 (INRIM) 12 健康科学与创新。LGC Ltd. Queens Road, Teddington, Middlesex, TN11 0LY，英国 13 中国北京市国家计量研究院 (NIM)
细胞体积作为机械转导的关键调节剂
活细胞的体积发生动态变化，以维持许多生理过程中细胞的结构和功能完整性。细胞体积中的微小波动可以用作固有信号，在机械转导过程中在细胞命运确定中起着至关重要的作用。在这篇综述中，我们讨论了细胞体积及其在体内的作用的可变性，以及有关细胞体积调节的机制的概述。此外，我们还提供了用于在体外控制细胞体积的当前方法的见解。此外，我们总结了细胞体积调节的生物学意义，并讨论了了解细胞体积与机械转移之间的基本关系的最新进展。最后，我们深入研究了潜在的潜在机制，包括细胞内的细胞内大分子拥挤和细胞力学，这些机制响应细胞体积的变化，这些机制决定了细胞命运的全球调节。通过探索细胞体积和机械转导之间的复杂相互作用，我们强调了将细胞体积视为基础信号提示，以揭示机械转导的基本原理。此外，我们提出了未来的研究方向，可以扩展我们的
从单一疗法到组合策略
摘要：黄斑水肿（ME）是各种视网膜疾病中视觉障碍的主要原因。当前的治疗方式，包括抗血管内皮生长因子（抗VEGF）剂和皮质类固醇，通常需要重复应用，增加医疗和经济负担。me是由慢性炎症和VEGF过表达驱动的，导致黄斑中的液体积累。最近的研究强调了各种细胞因子在ME发病机理中的作用，因此需要采取全面的治疗方法。单一疗法表现出功效，但它们与诸如经常注射和潜在副作用的需求等局限性有关。组合疗法，包括带有黄斑激光光凝的抗VEGF药物，曲安赛醇乙烯剂或地塞米松玻璃体内植入物（Ozurdex）已成为有前途的策略。本综述分析了不同类型的ME的各种组合方法的结果，包括糖尿病黄斑水肿（DME），视网膜静脉闭塞相关ME（RVO-ME）和uveitic黄斑水肿（UME）。讨论了将抗VEGF和抗炎症治疗结合的潜在好处，以及对个性化治疗方案的需求。未来的研究方向概述了，强调了大规模长期研究在评估组合疗法的持续功效和安全性方面的重要性。预计先进成像技术，生物标志物分析和创新的治疗方法的整合将塑造ME管理的未来景观，并朝着更具针对性和有效的组合疗法发展。
Cattell -Horn -Carroll理论对认知和学术能力的测试发展和解释的影响
雷蒙德·卡特尔（Raymond Cattell），约翰·霍恩（John Horn）和约翰·卡洛尔（John Carroll）的作品（弗拉纳根（Flanagan），麦格鲁（McGrew），＆奥尔蒂斯（Ortiz），2000年；麦格鲁（McGrew），第8章，本卷； Neisser等，1996）。由于它在研究文献中具有令人印象深刻的经验支持（例如发展，神经认知，结果标准），因此它被广泛用作选择，组织和解释智能和认知能力测试的基础，例如，Flanagan等人，Flanagan等，2000; Flanagan＆Ortiz＆Ortiz＆Mcg＆Mcg＆McG; McG; McG; Mc。最近，它已用于对成就测试进行分类，以促进（1）促进对学术能力的解释，（2）为涉嫌学习障碍的个人组织评估提供了基础（Flanagan，Ortiz，Ortiz，Alfonso，＆Mascolo，＆Mascolo，2002）。此外，CHC理论是许多新的，最近又使用的情报电池的基础（请参阅Kaufman，Kaufman，Kaufman-Singer和Kaufman，第16章，本卷； Roid＆Pollun； Roid＆Pollun； Roid＆Pollun，第15章，第15章，本卷； Schrank； Schrank，第17章，本卷，本卷）。因为CHC理论的发展深入描述
瑞典北部地区创伤性脑损伤的前瞻性观察队列研究
摘要 目的：总体上绘制瑞典于默奥县创伤性脑损伤 (TBI) 患者的流行病学和人口统计学特征。具体来说，评估 TBI 后需要进行头部计算机断层扫描 (CT) 的受试者以及 1) CT 检测到的颅内病变、2) 需要神经外科干预和 3) 入院的频率。方法：将疑似 TBI 患者在抵达医院后 24 小时内接受 CT 检查，纳入数据库进行评估。结果：302 名患者（63% 为男性）中，83% 为 GCS 13–15，7% 为 GCS 9–12，10% 为 GCS <9。GCS 13–15 中 CT 异常发现的频率为 23%，GCS 9–12 中为 67%，GCS <9 中为 97%。 GCS 13–15 的患者中 4% 需要神经外科干预，GCS 9–12 的患者中 52% 需要神经外科干预，GCS <9 的患者中 76% 需要神经外科干预。结论：GCS 13–15 的患者出现异常 CT 发现、需要神经外科干预和住院的频率高于之前报告的频率。GCS 9–12 的患者也观察到了类似的趋势，这些患者病情可能很严重，需要神经外科干预的频率高于之前描述的频率。