保留所有权利。未经许可不得重复使用。永久。预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 许可,可以在此版本中显示预印本。版权所有者于 2023 年 2 月 23 日发布此版本。;https://doi.org/10.1101/2023.02.16.23286009 doi: medRxiv preprint
世卫组织全球艾滋病毒、肝炎和性传播感染项目主任梅格·多尔蒂 8 月 1 日在国际艾滋病会议上表示,富国出价高于穷国“很有可能”,世卫组织正在密切关注这一情况。4 她说:“我们不能只针对英国、加拿大和美国采取应对猴痘的措施。我们需要的应对措施也应考虑到刚果民主共和国和尼日利亚目前的情况,那里的病例正在增加。”
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用:系统评价方案 Sabreena Moosa,医学博士候选人 [1]*,Robert Dydynsky,医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院,麦克马斯特大学,汉密尔顿,ON L8S 4K1 *通讯作者:sabreena.moosa@medportal.ca 简介:游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题,目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架,用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法:将使用 EMBASE 和 MEDLINE(1974 年至 2021 年 10 月)进行系统回顾,以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性,包括:皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选;将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险,并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论:该协议将提供综述框架,总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述,并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论:由于目前的临床实践是定期的床边监测,整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全,并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域,从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词:人工智能;机器学习;皮瓣手术;结果;并发症;术后;监测;皮瓣成功介绍皮瓣手术
本报告是在《2019-2023 年循环经济监测与评估工作计划》背景下编写的。该计划是荷兰统计局、环境科学研究所(莱顿大学)、CPB 荷兰经济政策分析局、国家公共卫生与环境研究所、荷兰企业局、Rijkswaterstaat(政府道路和水道服务机构)和荷兰应用科学研究组织 (TNO) 之间的合作,由 PBL 荷兰环境评估局监督。荷兰政府的目标是到 2050 年实现完全循环经济。工作计划的目的是监测和评估实现这一目标的进展情况,并为明智的政策制定过程提供必要的知识。有关此工作计划的更多信息,请访问 www.pbl.nl/en。