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原文：儿童糖尿病患者骨科手术后恶心呕吐影响因素调查
背景：术后恶心呕吐 (PONV) 是儿科患者，尤其是接受骨科手术的糖尿病患者常见的并发症。本研究旨在调查导致这一脆弱人群发生 PONV 的因素。方法：对 100 名接受骨科手术的儿童糖尿病患者进行了一项前瞻性观察研究。收集了人口统计学、糖尿病持续时间和控制情况、麻醉类型、阿片类药物使用情况和止吐预防等数据。评估了术后 PONV 的发生率。结果：PONV 的发生率为 38%，与女性 (p=0.02)、血糖控制不佳 (p=0.01)、糖尿病持续时间较长 (p=0.03) 和使用全身麻醉 (p=0.04) 有显著相关性。术中接受阿片类药物治疗的患者 PONV 发生率较高 (p=0.01)，而接受预防性止吐药治疗的患者 PONV 发生率明显较低 (p=0.03)。结论：PONV 在接受骨科手术的儿童糖尿病患者中很常见，受多种可改变和不可改变因素的影响。量身定制的围手术期策略，包括使用局部麻醉和止吐预防，可能会降低此类人群的 PONV 发生率。
原文概要 索马鲁肽对肥胖相关心力衰竭患者心脏结构和功能的影响
AF，心房颤动；CI，置信区间；E，早期二尖瓣血流速度；E/A，早期与晚期二尖瓣血流速度之比；E/e'，早期二尖瓣血流速度与早期舒张二尖瓣环速度之比；EMD，估计平均差异；LV，左心室。
原文：人工智能和机器学习对
2 德克萨斯州塞利纳 75009。 收到日期：2024 年 7 月 27 日 修订日期：2024 年 8 月 14 日 接受日期：2024 年 8 月 19 日 发布日期：2024 年 8 月 24 日 摘要：人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已将业务分析提升到一个新的水平，挖掘出原本无法获得的洞察力，并使数据驱动的决策不仅仅是一个概念。本文通过混合方法讨论了 AI 和 ML 对业务分析的影响，其中文献综述与涉及不同行业组织的十个案例研究相结合。获得的关键结果是预测准确度平均提高 35%，常规数据分析所需时间大幅减少 60%，并且几乎所有情况下都制定了与 AI 相关的道德准则。本文的一些关键要点包括增强的预测能力、提高的自动化程度以及所有行业的道德困境。在面临相关挑战的情况下，能够更好地利用人工智能和机器学习的组织更有可能在数据驱动的环境中获得显著的竞争优势。
原文 - 出院时的 VExUS 评分为……
充血相关的体征和症状是 HF 住院和随后再入院的最常见原因之一，5 凸显了急性失代偿性心力衰竭 (ADHF) 后未解决的充血是导致再入院率升高的主要原因。 6 因此，管理临床拥挤一直是住院治疗的主要目标。 7 然而，登记数据显示，尽管 HF 症状持续存在，但仍有大约 40% 的患者出院。 8、9 此外，即使没有临床充血，心脏充盈压也可能升高，这突出了亚临床血流动力学异常在 HF 病理生理学中的作用。这强调了对容量状态进行全面评估的必要性，以优化 ADHF 患者的容量管理。 10
原文：人类能与“人工智能”合作吗？
平均值 (SD) 4.72 (2.10) 5.35 (2.05) 5.07 (1.88) 4.97 (1.90) 5.30 (1.83) 5.37 (1.86) 4.98 (1.91) 5.20 (1.98) 5.49 (1.52) 4.96 (2.13) 5.13 (2.02) 5.03 (2.23) 5.24 (1.84) 5.44 (1.83) 5.58 (1.90) 5.28 (1.90) 5.20 (1.94) 中位数 [最小值, 最大值] 5.00 [1.00, 8.00] 6.00 [1.00, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 6.00 [1.00, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 6.00 [1.00, 8.00] 6.00 [2.00, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 5.00 [0, 8.00] 5.50 [0, 8.00] 5.00 [1.00, 8.00] 6.00 [1.00, 8.00] 6.00 [1.00, 8.00] 5.00 [0, 8.00] 5.00 [0, 8.00] 対 AIIOS 平均值 (SD) 2.38 (1.45) 2.31 (1.35) 2.56 (1.70) 2.57 (1.52) 2.25 (1.40) 2.44 (1.59) 2.65 (1.67) 2.30 (1.34) 2.36 (1.44) 2.49 (1.54) 2.32 (1.46) 2.70 (1.49) 2.65 (1.54) 2.68 (1.59) 2.61 (1.65) 2.78 (1.61) 2.50 (1.52) 中值 [最小，最大] 2.00 [1.00, 5.00] 2.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 5.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.50 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.50 [1.00, 6.00] 2.00 [1.00, 7.00] 2.00 [1.00, 7.00] 対人 IOS 平均值（SD） 3.04（1.70） 2.93（1.61） 2.79（1.59） 3.41（1.86） 3.20（1.60） 3.19（1.84） 3.35（1.81） 3.05（1.59） 3.15（1.69） 3.22（1.74） 3.42（1.78） 3.42（1.74） 3.32（1.62） 3.37（1.50） 3.38（1.88） 3.28（1.62） 3.22（1.70） 中位数[最小，最大] 2.50 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.50 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 4.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 4.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.50 [1.00, 6.00] 4.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 対仮想エージェント A IOS 平均值 (SD) 2.54 (1.69) 2.57 (1.60) 3.32 (1.85) 2.80 (1.78) 3.22 (1.59) 2.93 (1.63) 3.32 (2.03) 3.32 (1.67) 3.10 (1.75) 3.38 (1.81) 3.03 (1.62) 3.16 (1.83) 3.38 (1.39) 3.03 (1.68) 3.20 (1.91) 3.06 (1.60) 3.07 (1.72) 中位数 [最小、最大] 2.00 [1.00, 7.00]2.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 2.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.50 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] BIOS 平均值 (SD) 2.45 (1.58) 3.11 (1.45) 3.28 (1.74) 2.86 (1.67) 2.83 (1.72) 2.92 (1.69) 3.47 (1.86) 3.02 (1.72) 2.93 (1.86) 3.32 (1.69) 2.99 (1.64) 3.20 (1.84) 3.02 (1.41) 3.19 (1.55) 3.26 (1.73) 2.91 (1.35) 3.03 (1.66) 中位数 [最小，最大] 2.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 2.50 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 7.00] 3.00 [1.00, 6.00] 3.00 [1.00, 7.00] 対 AI 一般的信頼
第九届美洲峰会 OEA/Ser.E 2022 年 6 月 8-10 日 CA-IX/doc.1/22 美国洛杉矶 2022 年 6 月 9 日 原文：英文/西班牙文
我们，美洲国家元首和政府首脑，展望第十次美洲首脑会议，承诺就美洲健康与复原力行动计划达成共识，并在2030年前实施，并采取以下行动：1.通过上述行动计划，根据国家情况、需求和优先事项，团结和公平地应对2019冠状病毒病大流行在所有阶段的影响，目的是评估和加强国家和地区两级卫生系统和卫生价值链的能力和复原力，将个人置于健康与复原力政策的核心，整合卫生服务的提供，包括身心健康服务，考虑到对历史上被边缘化、受歧视和/或处于脆弱境地的群体成员的放大影响和独特需求，以及所有妇女和女童，考虑到她们不同的条件和处境，以符合国家立法和国际法的方式，推动实施全民健康覆盖，不受歧视，以增进当前和未来人民的福祉2. 加强我们卫生和教育系统、经济和社区的复原力，同时牢记美洲面临着许多共同的挑战，这些挑战因 COVID-19 大流行而凸显或加剧，我们需要采取全面和促进性别平等的做法。同样，共同努力以有复原力、包容和公平的方式重建我们的经济和机构，并在所有妇女的充分和公平参与下实现增长。为此，我们指出促进投资、增加关键且可及的基础设施的可用性、加强供应链和公共采购、加强国际市场和提高商业一体化的重要性，这些都为长期公平增长和繁荣奠定了基础。
原文 人体失衡评估与康复创新系统
结果：在头部运动姿势图中，灵敏度（67% 至 74%）和特异性（65% 至 71%）均有所改善。在 CTSIB-M 测试中，两种方法的组内相关系数均为 0.9。在泡沫测试（试验编号 3 和 4）中，尤其是闭眼泡沫测试（试验编号 4 - 灵敏度 86.4%，特异性 87.7%）的平均角速度在两次检查中存在最大差异。分析了两项功能测试：换座位测试和 360 度旋转测试。在前者中，研究来自 6 个传感器的结果 - 对于跌倒/非跌倒组分类，86% 的真阳性和 73% 的真阴性。第二项测试区分前庭功能障碍者和健康人。可以用 1 个传感器（灵敏度 80%）和 6 个传感器（灵敏度 86%，特异性 84%）进行分析。目前，MEDIPOST设备处于开发和认证阶段。
请引用原文：Yu, G., Tabatabaei, M., Mezei, J., Zhong, Q., Chen, S., Li, Z., Li, J., Shu, L., & Shu, Q. (2022). Improving chronic disease management for children with knowledge graphs and Artificial Intelligence. Expert Systems with Applications, 201, Article 117026. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117026
从健康管理的角度来看，儿童慢性病带来了严峻的挑战。如果管理平台设计不当，效率低下的管理平台会对患者和医疗资源的利用产生重大的负面影响。近年来，信息技术、人工智能和机器学习领域的创新为设计和实施基于知识的系统和平台提供了可能性，这些系统和平台可以自动跟踪、监测和建议患有慢性病的儿童患者。在本文中，我们提出了人工智能慢性病管理系统，该系统将人工智能、知识图谱、大数据和物联网结合在一个平台中，从治疗和资源利用的角度提供优化的解决方案。该系统包括患者和医院客户端、数据存储和依赖人工智能服务的决策支持分析工具。我们通过儿科病房中经常发生的不同情况来说明该系统的功能。为了评估人工智能组件的可行性，我们利用中国一家医院的真实医疗数据来开发哮喘患者的分类模型。为了同时提供更定性的评估，我们讨论了人工智能慢性病管理系统如何符合标准慢性病护理模型所规定的要求。
《关于扩大可再生能源的联邦法案》（《可再生能源扩展法案》）原文：BGBl。（联邦法律公报，FLG）I 第 15 号
采取符合水法规定的维持或改善水状况的措施，原最大容量不超过1兆瓦的，其最大容量或标准出力必须增加至少5%，原最大容量超过1兆瓦的，其最大容量或标准出力必须增加至少3%，才符合修复条件；如果采取符合水法规定的维持或改善水状况的措施，项目必须至少将电厂的最大容量或标准出力维持在修复前的水平，才符合修复条件；此外，电厂先前已经存在的主要部分中至少有两个必须继续使用，例如涡轮机、沉降盆、压力水管、渠道、发电站、鱼梯或堰；39.“最先进的技术”是指经过试验和测试的先进工艺、设施和操作