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World File Search System监护
亲爱的学龄学生的父母/监护人：
1剂量ACWY脑膜炎球菌共轭1剂量TDAP以下资源是获得所需疫苗接种的选择：•医师办公室：与您的医生办公室联系。•Macomb县卫生部门免疫诊所：与小时和约会的位置联系。首选任命。散步被接受为时间允许。有关更多信息，请访问：https：//www.macombgov.org/departments/health-department/family-health-services/mmunization-clinic。
家长/监护人信息手册 2024
保障是为促进儿童、青少年和高危成年人的福利而采取的行动，以保护他们免受伤害，并确保他们得到安全有效的照顾，使他们拥有最佳的生活机会。儿童保护是保障的一部分，是指为保护因虐待或忽视而遭受或面临遭受重大伤害风险的特定儿童而采取的活动。
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
自主水监护人（AWG）用于水废物管理
由高级技术（例如机器学习（ML），物联网（IoT）和云计算）授权的开创性解决方案。自主水监护人代表水废物管理的范式转移，为监测和清洁水体提供了全面有效的方法。AWG功能的核心是无数传感器，包括用于精确称重的废物的HX711和5KG负载电池，用于湿度监测的DHT11传感器以及用于实时水质评估的pH传感器。这些传感器同时起作用，以提供有关水条件的准确和及时数据，从而积极干预以防止污染和保护水资源。AWG操作的核心是它与云平台的集成，利用Blynk IoT平台进行无缝的数据传输和管理。通过Blynk移动应用程序，用户可以访问有关AWG的水质，废物水平和操作状态的实时信息。此外，AWG的智能通知系统在废物箱达到满负荷时提醒用户，从而触发自动收集过程。AWG的关键创新是其废物收集机制，该机制是由旨在有效检索和存储废物的电梯状结构促进的。配备了摄像头进行对象检测，AWG利用Yolo V7算法来识别和分类废料，以确保有针对性且有效的清洁操作。我们重点介绍其创新功能，包括传感器集成，云连接，废物检测和自动导航。此外，通过NEO6M模块集成的GPS技术可实现AWG的精确导航，确保了由Raspberry Pi 4 Model B 4GB提供的指定水体的最佳覆盖范围，AWG在预先定义的路线后自动运行，并有效地收集了高达5kg的浪费。通过细致的编程和硬件集成，AWG体现了尖端技术的融合，以应对本文的紧迫环境挑战，我们介绍了AWG的设计，实现和性能评估的全面概述。此外，我们讨论
生物多样性的监护人：揭示植物多样性和...
摘要生态学领域涵盖了生物体与其物理环境之间发展的复杂联系，并伴随着生物系统中物质和能量的复杂交换。生物体，周围环境和彼此之间的这种相互作用构成了生态研究的中心重点。在特定的栖息地中，各种物种的共存，它们在相似条件下的共同繁荣能力汇集在一起，从而产生了一个独特的社区。植物生物学研究对于保存生物多样性和维持自然植物群落的完整性至关重要。这些研究是理解历史变化并预测生态系统未来发展的重要工具。一个国家的环境福祉与其森林地区的健康密切相关，因为森林生态系统占全球生物多样性的很大一部分。植物生物学研究不仅在保护天然植物社区和生物多样性方面都起着关键作用，而且在跟踪历史变化和预测未来趋势方面发挥了关键作用。许多发达国家已经在该领域建立了基础研究，通常在植被图的支持下。然而，全世界的许多森林都面临着由人类活动造成的重大干扰，因此需要进行仔细的管理干预措施，以确保生物多样性和可持续性的长期共存。在最近的一次探索中，对
每年4月15日是国际生物医学实验室科学日。今年，IFBLS继续质量监护人和
每年4月15日是国际生物医学实验室科学日。今年，IFBLS继续质量和患者安全的主题监护人：生物医学实验室科学家。这个主题对于我们在工作中所做的一切至关重要。患者安全的基础是“首先不伤害”。患者安全要求提供医疗保健服务是安全，有效，以患者为中心，及时，高效和公平的。安全的医疗保健服务要求所有医疗保健专业人员确保质量流程并在其实践中使用最佳证据。生物医学实验室科学家不断改进其流程，纳入当前的信息技术并在跨专业团队中工作，以提供患者（人）的中心护理。要实现我们成为质量和患者安全的监护人的目标，我们必须确保我们：
小儿同种异体造血细胞移植者的重症监护风险和长期结局
1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿
已发表版本的引文 (APA)：Zwerwer, LR、van der Pol, S.、Zacharowski, K.、Postma, MJ、Kloka, J.、Friedrichson, B. 和 van Asselt, ADI (2024)。人工智能对重症监护病房机械通气患者治疗的价值：早期健康技术评估。《重症监护杂志》，82，第 154802 篇文章。https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2024.154802
目的：人工智能 (AI) 系统对重症监护病房机械通气患者的健康和经济影响通常尚未得到研究。早期健康技术评估 (HTA) 可以使用现有数据和模拟来检查 AI 系统的潜在影响。因此，我们开发了一个通用健康经济模型，适用于对机械通气患者进行 AI 系统早期 HTA。材料和方法：我们的通用健康经济模型模拟了机械通气患者从住院到死亡的过程。该模型模拟了两种场景，即常规护理和使用 AI 系统进行护理，并比较了这些场景以估计它们的成本效益。结果：我们开发的通用健康经济模型适用于估计各种 AI 系统的成本效益。通过改变输入参数和假设，该模型可以检查 AI 系统在各种不同临床环境中的成本效益。结论：使用提出的通用健康经济模型，投资者和创新者可以在确定确切的临床影响之前轻松评估实施某种 AI 系统是否具有成本效益。早期 HTA 的结果可以通过支持开发决策、提供基于价值的定价、临床试验设计和目标患者群体的选择来帮助投资者和创新者部署 AI 系统。
用于预测重症监护症患者急性肾脏损伤的机器学习
全球精神分裂症的负担为23.6（95％置信区间：20.2-27.2）数百万[1]，印度精神分裂症的患病率为0.3％（95％置信区间：0.2-0.3％）[2]。对抗精神病药疗法的反应是高度可变的，不可能预测那些会或不会反应药物的患者。此外，这些患者中约有30％具有治疗性[3]。在几项研究中，已经发现，接受抗精神病药多药物的患者比例在15.9-60.5％的范围内接受氯氮平，这是最后一个药物治疗胜地[4]。对这些患者的治疗给患者，护理人员和卫生系统造成了巨大负担。典型和非典型抗精神病药主要来自多巴胺（D 2）和5-羟色胺（5-HT 2A）受体的拮抗作用。这些化合物中的许多都与常见和杂物不利影响有关[例如代谢综合征，高嗜血杆菌血症（女性）症状症状，抗胆碱能作用，镇静等。][5]对依从性产生负面影响。药物基因组学（PGX）因子在决定对抗精神病药的治疗反应中起着重要作用[3]。多项研究研究了PGX方法，以鉴定基因型特异性剂量并预测抗精神病药反应和/或不良反应[6]。目前，美国食品药品监督管理局在其药物标记9种抗精神病药中提供了有关PGX生物标志物的信息[7]。具有PGX信息的药物标签可用于特定的抗心理。同样，药物基因组学知识基网站列出了十种抗精神病药，在该抗精神病药中，建议细胞色素2d6（CYP2D6）代谢物的患者谨慎行事[8]。荷兰皇家协会在药房 - 含量药物遗传学工作组的促进协会提供了基于六种抗精神病药的CYP2D6基因型的PGX药物给药指南[9]。但是，也报道了负结果。在丹麦人群中，发现常规的CYP测试不会影响抗精神病药物治疗的持续性[10]。药物优化干预措施（例如PGX辅助治疗）基于精神病患者在多药疾病中的精确医学的概念是复杂且有限的；有必要采用更全面和综合的方法[11，12]。几项观察性研究报告了遗传变异与治疗反应之间的关联。但是，有限的研究使用PGX作为一种介入的工具来帮助选择抗精神病药及其剂量以优化精神分裂症治疗。在种族多样化的印度背景下，这尤其重要，因为抗精神病药物的差异药代动力学和小型动力学会导致对其作用产生重大影响。此外，评估在印度这样的中低收入国家的精神分裂症中PGX辅助治疗的成本效益也很重要。最后，重要的是从患者，护理人员和精神科医生对实施PGX-
社论护理未来：人工智能如何赋能重症监护护士彻底改变重症监护病房康复
a.伊朗萨里马赞德兰医科大学 Nasibeh 护理与助产学院内外科护理系 b.伊朗拉什特吉兰医科大学护理与助产学院内外科护理系 * 通讯作者：Samad Karkhah (MSc)，伊朗拉什特吉兰医科大学护理与助产学院内外科护理系。电子邮件：sami.karkhah@yahoo.com https://doi.org/10.32598/JNRCP.23.114 这是一篇根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可 (CC BY-NC 4.0) 条款开放获取的文章。© 2024 作者。重症监护护士是重症监护病房 (ICU) 中为重症患者提供专业护理的先锋 [1]。随着人工智能 (AI) 的出现，他们配备了强大的工具和技术，极大地改变了他们的身体康复方法 [2]。人工智能