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印度理工学院查mu
100157 Sreram v 2 100461 Vishal Hooda 3 100475 Ade Sachin Baburao 4 100709 Masood Ahmad Malik 5 101342 Pintt Kumar 6 101433 Akshay Lal Sharma 7 101434 Ashish Sharma 8 101435 Maji Sankararao 9 101437 Vinod Kumar Sonkar 10 101440 Kuldeep Raghuwanshi 11 1014444 pawan Vishwakarma 12 101452 apoorva Jangir 13 101481 Vikas Kumar 14 101481 Aasim 15 101497 Deep Singh 16 101503 AbiPSa Swaain 17 101510 MD Tasinul Hoque 18 101538 Pardeep Kumar 19 101542 Suman Bharti 20 101570 G K Naveen Kumar 22 101606 Mukku Pavan Kumar 22 101607 Stanzin Gyatso 23 101672 Himanshu Dixit 24 101688 Patanchala Rama Krishna 25 101696 Pradeep Kumar Pandit 26 101761 Anuja 27 101762 Gadhe Chandra Reddy 28 101806 Chandra prakash singh 29 101819 Ankur Yadav 30 101820 Prasanjit Kar 31 101837 Anjum Razi 32 101882 Ranjith Devulapalli 33 101884 Mandeep Singh 34 101886 Sandeep Kumar Yadav 35 101928 Ashutosh Shah 36 101961 Samiya Majid 37 101980 Jay Kumar Yadav 38185 Malik Faizan 39 101988 Ambar Abdullah Koul100157 Sreram v 2 100461 Vishal Hooda 3 100475 Ade Sachin Baburao 4 100709 Masood Ahmad Malik 5 101342 Pintt Kumar 6 101433 Akshay Lal Sharma 7 101434 Ashish Sharma 8 101435 Maji Sankararao 9 101437 Vinod Kumar Sonkar 10 101440 Kuldeep Raghuwanshi 11 1014444 pawan Vishwakarma 12 101452 apoorva Jangir 13 101481 Vikas Kumar 14 101481 Aasim 15 101497 Deep Singh 16 101503 AbiPSa Swaain 17 101510 MD Tasinul Hoque 18 101538 Pardeep Kumar 19 101542 Suman Bharti 20 101570 G K Naveen Kumar 22 101606 Mukku Pavan Kumar 22 101607 Stanzin Gyatso 23 101672 Himanshu Dixit 24 101688 Patanchala Rama Krishna 25 101696 Pradeep Kumar Pandit 26 101761 Anuja 27 101762 Gadhe Chandra Reddy 28 101806 Chandra prakash singh 29 101819 Ankur Yadav 30 101820 Prasanjit Kar 31 101837 Anjum Razi 32 101882 Ranjith Devulapalli 33 101884 Mandeep Singh 34 101886 Sandeep Kumar Yadav 35 101928 Ashutosh Shah 36 101961 Samiya Majid 37 101980 Jay Kumar Yadav 38185 Malik Faizan 39 101988 Ambar Abdullah Koul
化学筛查和小球藻的粗提取物的化学筛查和抗菌活性。在
使用Agilent 5973N模型质量选择性检测器（美国圣克拉拉）进行分析。Restek RTX-5MS（30 m×0.25 mm I.D.×0.25μm）气相色谱毛细管柱用作sta tionary阶段（美国贝尔方特）。气相色谱级（超纯色）氦气。分别将注入端口，离子源，四极杆和传递线温度保持在280°C，230°C，150°C和280°C下。GC烤箱程序在50°C保持2分钟，然后在4°C/min下增加到280°C，并保持10分钟。总分析时间为70分钟。质量范围为50-550 m/z，在完整扫描模式下，扫描速率为每秒0.45扫描。使用70 eV电离能进行电子电离。使用质量猎人软件（Qualita Tive Analysis B.07.00）和NIST质谱库确定并确定化合物。
所有护理计划的健康筛查和疫苗接种要求健康筛查（血液测试）临床前传染病筛查是
所有护理课程的健康筛查和疫苗接种要求 健康筛查（血液检查） 所有 WITT | Te Pūkenga 的新护理学生/ākonga 都必须接受临床前传染病筛查。临床实习协调员尚未收到结果之前，您不能进行临床实习。 学生/ākonga 必须提供以下传染病免疫的证据，然后才能进行临床实习： 1. 乙型肝炎 您的免疫状态通过血液测试确定，证明抗体水平 ≥ 20 U/L 2. 麻疹（麻疹） 您的免疫状态通过抗体阳性血液测试结果或 2 次 MMR 疫苗接种证明确定。 3. 水痘（水痘） 您的免疫状态通过抗体阳性血液测试结果或水痘病史证据确定。 4. 结核病（如需要） 是否需要进行结核病血液测试的评估基于出生地、居住地、工作和旅行史。以下学生/konga 无需进行入学前结核病筛查： • 出生并居住在低流行国家/地区（详见：https://www.immigration.govt.nz/new-zealand-visas/preparing-a-visa-application/medical-info/countries-with-a-low-incidence-of-tb • 没有已知接触史。 • 没有在高风险国家/地区旅行或工作的历史，即上述链接列表中未包含的所有国家/地区。 所有其他学生/konga 都必须进行 Quantiferon TB Gold 血液测试。 结核病测试呈阳性的学生/konga 必须进行胸部 X 光检查和体检以排除活动性结核病，然后才能进入实习岗位。 5. Covid-19 Te Whatu Ora 要求学生/konga 完全接种 Covid-19 疫苗（两次疫苗接种和一次加强针）。如果您尚未接种过两种疫苗和加强针，请在电子邮件中告知 WITT 您的其他健康筛查结果。未完全接种疫苗的 Ākonga 需要完成医疗风险评估，这可能需要您的全科医生/健康专家填写其他表格（费用由您承担）。Ākonga 还必须通过面罩密合度测试。6. 百日咳 (百日咳) Te Whatu Ora 还强烈建议护士学生在过去五年内接种过百日咳 (百日咳) 疫苗。请提供疫苗接种证明。
在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。
EFMP 家庭成员旅行筛查
步骤 1：资助人必须通过 CAC 登录 e-efmp 网站 efmp.army.mil（请注意：为了对家属进行身份验证，您必须提交完整的征税包）。如需了解所有更新，您可以登录 E-EFMP 门户网站或联系 (808) 433-4441
使用人工智能解释筛查...
筛查性乳房 X 光检查的解释，为筛查性乳房 X 光检查的临床实践做出贡献，以及如何将 AI 实际融入到大量临床工作流程中。这项研究始于一项回顾性研究，该研究对 2010 年至 2015 年期间在加州大学洛杉矶分校进行的 5,000 次筛查性乳房 X 光检查中的 ML 算法进行了测试。各种竞争性 ML 算法均已由其开发人员进行了测试，他们报告了他们的发现，并根据这些数据对其算法的准确性进行了声明。“然而，人们担心，使用供应商的测试用例对这些 ML 算法的性能指标进行评估可能无法完全推广到加州大学洛杉矶分校进行的筛查性乳房 X 光检查，”医学博士、放射学助理教授 Hannah Milch 解释说，他是这项研究的主要研究人员之一。“患者的多样性、乳房密度、医疗和手术史、种族、民族和乳腺癌风险可能存在差异。”在评估了不同的 ML 算法在我们自己的存档数据集上的表现后，加州大学洛杉矶分校将安装其中一个系统并进行前瞻性临床试验，以全面评估其在加州大学洛杉矶分校日常筛查乳房 X 线摄影工作流程中的表现。“虽然欧洲有一些有趣的临床试验，但我们期望走在实际使用和前瞻性研究 AI 读取筛查乳房 X 线摄影的前沿，”Milch 博士解释说。
人工智能用于乳腺癌筛查
一项使用 anifrolumab（一种阻止通过 I 型干扰素受体发出信号的抗体）治疗系统性红斑狼疮的 3 期药物试验显示，近一半接受治疗的患者出现了具有临床意义的反应。狼疮是一种异质性系统性自身免疫性疾病，可导致器官衰竭。该病无法治愈，但治疗包括缓解症状。已知该病的发病机制与干扰素途径有关；然而，这一知识尚未导致成功疗法的开发。TULIP-2 试验包括 362 名患者，其中 182 名接受 anifrolumab 治疗，180 名接受安慰剂治疗。该治疗能够在 48% 的接受治疗的患者中引起反应，包括这些人需要服用的糖皮质激素减少和皮肤病严重程度减轻。HS