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比较两个医学欠缺的队列
摘要引言糖尿病差异基于社会经济地位，种族和种族。这项研究的目的是将两个队列与来自加利福尼亚和佛罗里达州的糖尿病进行比较，以更好地阐明根据国家地点，种族和种族，在服务不足的社区中如何分层的健康结果。研究设计和方法招募了两个队列，以比较20个联邦资格的保健中心，这是一个较大的回声糖尿病计划的一部分。参与者级别的数据包括调查和HBA1C收集。中心级数据包括医疗保健有效性数据和信息集指标。人口特征总结了总体并按州进行了分层（频率，百分比，平均值（95％顺式））。广义线性混合模型用于计算和比较模型估计的速率和均值。结果参与者级队列：招募了582名糖尿病成年人（33.0％1型糖尿病（T1D），67.0％2型糖尿病（T2D））。平均年龄为51.1岁（95％CI 49.5，52.6）； 80.7％的公开保险或未保险； 43.7％的非西班牙裔白人（NHW），31.6％的西班牙裔，7.9％的非西班牙裔黑人（NHB）和16.8％的其他。中心级队列：32 796名糖尿病成年人的代表（3.4％的T1D为96.6％，T2D； 72.7％的公开保险或未保险）。佛罗里达州的未保险率较高（P <0.0001），较低的连续葡萄糖监测仪（CGM）使用（佛罗里达州18.3％；加利福尼亚州35.9％，加利福尼亚州，P <0.0001），泵使用（10.2％佛罗里达州； 26.5％加利福尼亚州，p <0.0001），T1D/T1D/T1D/T2D> 9％HBABABBA（P <0.0001），较高比例的人比例（P <0.0001）（P <0.0001）。喜欢说英语的人更有可能使用CGM（p = 0.0386）。风险在州内分层，NHB参与者的HBA1C较高（平均9.5（95％CI 8.9，10.0）与NHW相比，平均值为8.4（95％CI 7.8，9.0），P = 0.0058），较低的泵使用（P = 0.0426）和CGM使用（P = 0.0192）。糖尿病的医学服务不足社区的结论特征因州以及种族和种族而异。佛罗里达州缺乏医疗补助的扩张可能是患有糖尿病脆弱社区风险恶化的因素。
52Pa。Code§54.5。住宅和小型企业客户的披露声明。
3委员会在2015年通过的法规建立了适用于违约服务成本的核算造成的适用于过度汇总和欠缺的对称利率。具体来说，过度/欠缺的适用利率是商业借贷的主要利率，不超过法定利率，实际上是在每月的最后一天发生的，
2023 年 - 年度报告
11 月，我们在弗吉尼亚州阿灵顿总部召集了 9 名 ADA 资助的研究人员，参加“服务欠缺社区糖尿病预防和护理创新营养和生活方式策略研讨会”（右图）。研讨会介绍了一系列项目，旨在通过文化相关和语言响应的干预措施改善糖尿病高风险人群的治疗效果，包括针对美国印第安人/阿拉斯加原住民的糖尿病营养教育、针对黑人的锻炼计划以及针对西班牙裔/拉丁裔婴幼儿的肥胖预防。
yanfei xu yanfeixu@umass.edu 413-545-4141当前...
•教育与意识：启动举措，通过研讨会，网络研讨会，研讨会和量身定制的材料将X射线技术的好处和最佳实践告知用户。•用户反馈：建立反馈，调查和论坛的渠道，以迅速解决用户疑虑。•研发：X射线技术的支持以满足用户需求。•社区参与：通过事件，论坛和支持小组来促进用户社区的联系，以进行知识共享和解决问题。•可访问性倡导：倡导公平的X射线技术访问权限，解决服务欠缺社区的障碍。
Herkimer县社区健康需求评估和社区服务计划2022-2024
社区健康需求评估为医院，当地县卫生部门和主要线人提供了数据和答复，以便他们可以确定，优先级和应对其社区面临的医疗挑战。BHNPHD与HCPH合作，编译了服务区域中的关键线人列表。那些主要的线人代表了代表医学欠缺，低收入和少数群体的各个部门，社区利益和组织。线人被邀请完成有关社区健康状况的电子调查。此外，他们还被邀请参加数据演示文稿，并根据2019 - 2021年纽约州预防议程行动计划就其优先重点领域提供反馈。此外，评估包括联邦，州和专业组织收集的定量数据。
生成式人工智能：人工智能的新时代
人工智能 (AI) 是过去几十年来最大的革命，它改变了我们的生活、工作和与技术互动的方式。人工智能的核心是模仿人类智能并执行语音识别和语言翻译等任务，这些任务以前只有人类才能完成，并且通常需要推理和从过去的经验中学习等认知能力。近年来，人工智能发展迅速，机器学习 (ML)、深度学习 (DL)、自然语言处理 (NLP) 等领域不断取得进展。然而，传统人工智能在一个领域有所欠缺，即展示人类的创造力并创造新颖独特的内容，如创意写作、音乐和艺术。但生成式人工智能的出现正在改变这一现状。