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药剂师和社区药店在约旦人访问社区药房的糖尿病糖尿病筛查，知识和意识中的作用
摘要：背景：根据国际糖尿病联合会（IDF），糖尿病在全球范围内呈指数增长，到2045年，糖尿病将比以往任何时候都变得比以往任何时候都更加普遍，增长了110％。本研究旨在阐明药剂师和社区药房在访问约旦市社区药房的约旦人中对2型糖尿病的筛查，知识和意识中的作用。方法：研究设计：这是一项横断面的前瞻性研究，于2021年9月至2021年12月在约旦安曼进行。数据。第一部分收集的有关人口统计学，居住，教育水平和保险状况的信息；第二部分由14个知识评估问题组成；最后一部分由美国糖尿病协会（ADA）糖尿病风险计分卡测试组成。此外，在确定每个参与者都返回完成的床单之后，得分超过5分的参与者使用了填充纸液测试检查了血糖水平。问卷是由训练有素的研究人员亲自管理的。使用斯洛文的公式，95％的信心间隔（CI）和0.05误差余量，确定样本量为267名参与者。研究包括305名参与者。使用社会科学统计软件包（SPSS）进行了描述性和回归分析，其p <0.05含量为p <0.05。我们发现了132个人（44％），风险得分为五或以上（根据ADA的发展T2DM的高风险）。结果：在专业（医学教育）和2型糖尿病的风险因素（T2DM）之间发现了显着的关系，（p <0.012）。在知识方面，总共有13个正确的知识点（14个正确答案的13分），某些受试者的得分略高于其他受试者（n = 175; 57.4％的参与者得分超过7分，几乎是正确答案的一半以上，而n = 130; 42.6％的得分; 42.6％的得分低于7）。吸烟者占n = 138，45％，不吸烟者占n = 148，48％。尽管有50.5％的参与者（n = 154）拥有学士学位，硕士或博士学位，但这些学位并没有提高参与者的整体常识水平。使用卡方分析对关联进行了测试，但找不到明显的说法。结论：预计约旦社区药房的随机访问者将从意识和教育运动中受益。这些测试结果表明缺乏知识，表明需要教育来消除神话并突出与T2DM相关的严重风险。研究发现，参与者通过生活方式和饮食变化对糖尿病预防疾病的理解不足。专业领导的教育计划可能会增加参加参与的访客的知识。为了防止糖尿病的传播，需要更多的运动以及促进健康和预防教育活动。
2025年1月23日星期四的公司发起报告
由一个强大的管理团队驱动，该团队使该公司处于从卡塔尔的北场LNG扩张和其他QNV2030政府相关的项目中受益的主要职位，MEKDAM（MKDM）始终超过其年度目标，其行业领先的合同获胜率在20-30％之间。与2024财年管理层的QR700MN目标相比，该集团在签署合同中的QR743MN超过743MN的表现；该公司的积压到5.1倍。因此，梅克达姆在过去四年中的财务绩效令人印象深刻，收入复合年增长率为39.8％，主要是由于确保新政府合同的强劲增长而驱动。然而，即使最近从风险投资市场出发到QSE主板，大多数投资者的股票仍然在大多数投资者的“雷达”下飞行。我们预计，梅克达姆（Mekdam）的收入在2024年的收入将从2023年的QR526MN从QR526MN增长，一本强订单的背面为2024年11月的QR2600亿美元，我们看到收入增长了8.1％/9.1％，即FY2024E/25E。MKDM的高利润凸轮部门受益于第一步优势和低边缘成本模型，这为底线提供了稳定性。Mekdam非常强大的客户群和保留率（90％），再加上超过47.8亿的QR，在未来几年提供了可靠的收益增长。因此，我们以累积评级和QR4.029的目标目标启动覆盖范围。重点介绍Mekdam拥有一个非常强大的客户群，包括政府，半政府和主要/顶级公司。强大的护城河在其高利润的凸轮细分市场中，边际成本低。多年来，它与领先的全球品牌建立了扎实的合作伙伴关系，这导致高约90％的客户保留率。政府合同占收入的百分比，已从2021年的27％增加到2023年的60％，新合同主要来自商业部门的人力供应服务。Mekdam从公共部门和私营部门获得了稳定的客户群，从而为公司带来了一再的商机。MKDM专有的集中警报监控系统（CAM）基础设施已建立并与卡塔尔国民指挥中心（内政部）以及各种企业，住宅建筑，公共和私人机构相关联，为预警系统提供了用于火灾检测，盗窃和入侵检测的预警系统。因此，将新用户添加到网络中的成本很低，这对于利润率来说很好。CAMS基础设施为Mekdam提供了明显的首次推动力优势，并提供了改进安全标准的法规，将确保客户群的增加和强劲的回报。我们预计，在2024财年，收入/收入将增长6.3％/8.1％（图1），在2023年至2026年之间，底线增长了9.7％，这是由强大的销售管道和提高净利润率驱动的。在9M2024期间，团体收入增长了10.0％，我们看到全年增长印刷率为6.3％，这是由于人力供应服务增长了7.0％，而其他服务（钢铁）增长了51.1％，技术服务率为2.9％，cams升高了2.6％。这应该转化为2024财年的收入增长8.1％，在9M2024期间增长了12.1％。我们看到2023年至2026年之间的总体收入增长平均约4.7％，因为技术服务和人力供应服务的持续强劲增长支持了顶级，而我们预测同期的收入复合年增长率为9.7％。营业现金流量增加已提供2023年和2024年银行贷款/外部融资的大幅度减少。即使有现金流量的下行压力，Mekdam在2023年和2024年都出现了正现金流量（图2）。将来，预计现金流量将有所改善，因为收入强劲，推动了经营活动产生的现金，而项目融资将同时满足业务扩张的额外融资需求。催化剂催化剂：（1）私人和公共部门迅速向数字转型转移（2）LNG扩展和其他Q-Companies的维护要求（3）公告（3）新合同（3）（来自提交的竞标）（提交的竞标）（4）余量扩张（5）全球公司的私人伙伴（6）私人竞赛（6）私人竞赛（6）的规定（6），将（6）各个机构（6）进行（6）派遣者（6）商业线（8）AI机会收集步伐（9）政府支出。
rndr。 Balasia博士
[C1] Agrawal T.，Balazia M.，Bremond f。：CM3T：高效多模式学习的框架，用于非病会议出版物基因交互数据集。IEEE/CVF冬季有关计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，美国图森，2025年。[C2] Sinha S.，Balazia M.，Bremond f。：通过优化的聚合网络识别教法性白内障手术视频中的手术器械。IEEE图像处理应用和系统（IPA）的国际会议，法国里昂，2025年。[C3] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Penzkofer A.，Schiller D.，Bremond F.，Alexandersson J.，Andre E.ACM多媒体（ACMMM），澳大利亚墨尔本，2024年。[C4] Strizhkova V.，Kachmar H.，Chaptoukaev H.，Kalandadze R.，Kukhilava N.，Tsmindashvili T.，Abo-Alzahab N.，Zuluaga M.A.：MVP：基于视频和生理信号的多模式情绪识别。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C5] Reka A.，Borza D.L.，Reilly D.，Balazia M.，Bremond F。：将门控和上下文引入时间动作检测。在IEEE/CVF欧洲计算机愿景会议（ECCV），意大利米兰的IEEE/CVF欧洲/CVF上的情感行为分析（ABAW），2024年。[C6] Tiwari U.，Majhi S.，Balazia M.，Bremond f。：自动驾驶异常检测至关重要的是：弱监督的地平线。ACM多媒体（ACMMM），第9640-9645页，加拿大渥太华，2023年。在IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV），意大利米兰，2024年，IEEE/CVF欧洲计算机视觉会议（ECCV）举行的自动驾驶（漫游）的强大，分发和多模式模型。[C7] Muller P.，Balazia M.，Baur T.，Dietz M.，Heimerl A.，Schiller D.，Guermal M.，Thomas D.，Bremond F.，Alexander-Sson J.，Andre E.，Andre E.[C8] Agrawal T.，Balazia M.，Muller P.，Bremond F。：多模式视觉变压器，强迫注意行为分析。IEEE/CVF计算机视觉应用（WACV）的冬季会议，第3392–3402页，美国威克罗阿，美国，2023年。[C9] Balazia M.，Muller P.，Tanczos A.L.，Liechtenstein A.，Bremond F。：社会互动的身体行为：新颖的注释和最新评估。ACM多媒体国际会议（ACMMM），第70-79页，里斯本，葡萄牙，2022年。[C10] Balazia M.，Hlavackova-Schindler K.，Sojka P.，Plant C。：Granger Causal-Ity的可解释步态识别。IEEE/IAPR国际模式认可会议（ICPR），第1069-1075页，加拿大蒙特利尔，2022年。[C11] Agrawal T.，Agarwal D.，Balazia M.，Sinha N.，Bremond f。：使用跨意识变压器和行为编码的多模式人格识别。IAPR国际视觉理论与应用会议（VISAPP），第501-508页，Virtual，2022。[C12] Sinha N.，Balazia M.，Bremond f。：火焰：面部地标热图激活的多模式凝视。IEEE国际高级视频和信号监视会议（AVSS），第1-8页，虚拟，2021年。[C13] Balazia M.，Happy S.L.，Bremond F.，Dantcheva A。：面部多么独特：一项调查研究。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第7066-7071页，意大利米兰，2021年。[C14] Balazia M.，Sarkar s。：在活动对象跟踪中重新调用评估。在神经信息处理系统会议上（NEURIPS），加拿大温哥华，2019年的神经信息处理系统（NEURIPS）的新知识（NEWINML）。[C15] Aakur S.，Sawyer D.，Balazia M.，Sarkar S。：对未修剪监视视频中基于建议的细粒度活动检测方法的检查。NIST关于TREC视频检索评估（TRECVID）的研讨会，《扩展视频挑战的活动》，美国盖瑟斯堡，2018年。[C16] Balazia M.，Sojka p。：您是走路的方式：不合作的MOCAP步态识别视频监视，并使用不完整和嘈杂的数据。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。 [C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。 IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。 [C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。 IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。 [C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IEEE/IAPR国际生物识别技术联合会议（IJCB），第208-215页，美国丹佛，2017年。[C17] Balazia M.，Sojka p。：用于基于MOCAP的步态识别方法的评估框架和数据库。IAPR关于模式识别可再现研究（RRPR）的研讨会，第33-47页，墨西哥坎昆，2016年。[C18] Balazia M.，Sojka p。：通过最大保证金标准（扩展摘要）学习健壮的步态识别功能。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第585-586页，墨西哥梅里达，2016年。[C19] Balazia M.，Sojka p。：与运动捕获数据相关的步态识别的独立特征。IAPR关于结构和句法模式识别（SSPR）和统计技术的国际国际研讨会（SPR），第310-321页，墨西哥，墨西哥，2016年。[C20] Balazia M.，Sojka p。：通过最大余量标准学习适合步态识别的功能。IEEE/IAPR国际模式识别会议（ICPR），第901-906页，墨西哥坎昆，2016年。[C21] Balazia M.，Sedmidubsky J.，Zezula P。：语义上一致的人类运动分割。国际数据库和专家系统应用程序（DEXA），第423-437页，德国慕尼黑，2014年。[C22] Sedmidubsky J.，Valcik J.，Balazia M.，Zezula p。：基于归一化步行周期的步态识别。国际视觉计算研讨会（ISVC），第11-20页，Rethymno，希腊，2012年。[C23] Valcik J.，Sedmidubsky J.，Balazia M.，Zezula P.，确定人类识别的行走周期。太平洋亚洲情报与安全信息学讲习班（PAISI），第127-135页，马来西亚吉隆坡，2012年。