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爱尔兰中央银行先前的批准（基金/AIFM ...
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基于先前的教育干预效果...
可以通过设计和实施的信息计划来预防糖尿病高风险因素的早期检测，以降低高患病率并防止并发症。目的：确定基于先前模型对高危个人预防行为的教育干预措施的影响。设计：使用了准实验研究设计前测试。设置：这项研究是在El-Fayoum医科大学医院的医疗门诊诊所中应用的。样本：160名诊断为2型糖尿病的人的有目的样本。工具：使用了四个工具：（1）结构化访谈问卷，（2）诱发，启用和加强问卷调查表（先前的模型问卷），（3）高风险个人报告的糖尿病预防性糖尿病的习惯调查表，以及（4）高风险的个人态度问卷对糖尿病的态度问卷对糖尿病的预防态度。结果：知识的平均得分，促成因素和加强因素已随着统计学意义而增加，干预后。高危人对2型糖尿病进行了预防措施的良好实践。高风险的个体对三个月后对2型预防措施的糖尿病具有积极的态度。在整个干预阶段，知识，能力，增强因素得分和实践分数之间存在统计学意义的关系。结论：得出的结论是，先前模型有效地促进了2型糖尿病的高风险个体之间的预防行为。建议：基于预防行为的基于先前模型的教育干预应纳入高风险个体中的2型糖尿病。
患者先前的曲妥珠单抗后的HER2靶向方案
乳腺癌（BC）是全球诊断出的最常见的癌症，在全球女性中诊断出，这是各种亚型的异质疾病，包括腔，人类表皮生长因子受体2（HER2）阳性和基底样肿瘤（1-4）。卑诗省的预后和治疗策略取决于阶段，等级，增殖，HER2和激素受体的表达以及其他探索生物标志物。HER2的过表达占BC的近15-20％，这与预后不良有关（5,6）。自1998年以来，抗HER2单克隆抗体曲妥珠单抗曲妥珠单抗已被批准用于转移性BC（7）。曲妥珠单抗与化学疗法相结合，在多项研究中为转移性HER2阳性提供了额外的好处（8-10）。在另一个基于机构的审查中，在HER2阳性BC中，与Trartuzumab在第一线的一年生存率分别分别为80.6％和70.2％，这也表明Trastuzumab提高了存活率并提高了HER2阳性转移性BC的预后（11）。然而，长期曲妥珠单抗在细胞系中的长期暴露后，可以检测到曲妥珠单抗的抵抗力（12,13）。ERBB家族信号途径的替代或联合抑制可能会为曲妥珠单抗治疗后进展的患者提供额外的好处（14-16）。
先前的木板撤退和保护...
为了确定蜡在施用后直接和暴露于直接和间接的阳光后的木材对木材的恶化。从实验研究中获得结果后，得出结论认为蜡对木材的影响不利；在这项研究的应用部分中，选择了开罗伊斯兰艺术博物馆的木板面板，该博物馆主要用蜜蜂蜡处理。在做出微晶纤维素和klucel G.撤退之前决定去除先前的治疗之前，对面板进行了仔细的文档。介绍博物馆在一百多年前向埃及的公众开放时，主要是考古学家或策展人，他们会尽其所能对待人工制品。根据恢复和保存的修复和保存是根据恢复趋势进行的，这些趋势大量使用当时使用的材料。当时维持了许多文物，但是由于对保护材料的意识和知识不足，因此一些物体恶化了。有一些先前治疗的例子对伪影产生负面影响，从而导致对观察的彻底破坏。其中一些例子包括在其巩固后不久就会灭亡的艺术；因为该材料已经穿透了有机材料的空隙或细胞内，并由于伪影材料与处理材料之间的化学反应而导致了总瓦解。这也是一个过程，如果执行错误的过程，则可能存在一些缺点。在许多情况下，修复材料主要与制造人工制作（例如蜂蜡或动物胶）中使用的材料相同。因此，认为这些材料通常被认为是一种不可接受的保守材料似乎很困惑，并且保护者选择将其从工件中删除以用“新材料”代替它们。但是，有很多理由决定“撤退”工件。蜡的层非常厚，或者处理材料是化学崩解的原因。去除固结，粘合剂和涂料材料是一个复杂的过程，它取决于材料的施加了这么多年的使用以及保存木材的状态。删除有两个主要选项
桶策略——挑战先前的研究
西班牙 IESE 商学院的 Javier Estrada 教授在 2018 年发表了一项综合研究，将三种不同的桶式策略与维持恒定资产配置的静态策略进行了比较。他根据经典的 4% 规则（水平实际提款）假设退休提款为 30 年，并衡量了桶式策略和静态策略在可持续性方面的表现——即这些策略是否以及何时耗尽资金。他使用了 1900 年至 2014 年 21 个国家/地区的历史投资业绩数据，这些数据分为滚动的 30 年退休期。Larry Swedroe 在 2019 年的 Advisor Perspectives 文章中详细描述了他的方法和结论（另请参阅 APViewpoint 关于他的文章的广泛对话）。
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
病例报告糖皮质激素诱导的肝移植患者糖原性肝病的快速发育，没有先前的糖尿病病史
摘要：糖原性肝病是一个独特的临床病理实体，其中肝细胞与糖原存在病理过载。从经典上讲，它与儿科和成人人群中的I型和II型糖尿病相关。虽然该疾病实体的少数研究病例中的大多数描述了糖尿病性肝肿大患者肝肿大患者，腹痛和转氨酶升高的病例，但应考虑较宽的差异，包括药物EF EF EF EF，尤其是短期，高剂量的高剂量，高剂量的固醇使用。我们在这里报告了在肝反式种植园中免疫抑制类固醇治疗后，在非糖尿病成人患者中发育的糖原性肝病的第一个病例。此病例表明，糖皮质激素诱导的高血糖患者的糖原性肝病可以迅速发展。糖原性肝病应包括在肝功能异常的移植后患者的诊断检查中，血糖控制不良。