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World File Search System预防方法
引用：Magadzire BP、Joao G、Bechtel R 等。减少莫桑比克错失的疫苗接种机会：横断面评估结果
摘要 目的 错过接种疫苗的机会 (MOV) 是导致疫苗接种覆盖率低的一个重要原因。为了更好地了解莫桑比克 0-23 个月儿童 MOV 的严重程度和根本原因，我们进行了评估并制定了加强该国儿童免疫接种计划的路线图。设置 莫桑比克北部、南部和中部的三个省。方法 评估采用了混合方法。我们从 41 家医疗机构样本中，对 0-23 个月儿童的看护者 (n=546) 进行了离职访谈，对医务工作者 (n=223) 进行了调查，与看护者 (n=6) 和医务工作者 (n=5) 进行了焦点小组讨论，并对医疗机构管理人员 (n=9) 进行了深入访谈。我们分析了数据以评估 MOV 的严重程度并确定 MOV 的原因及其预防方法。结果 538 名儿童的疫苗接种记录可用。60%（n=324）的儿童在到达医疗机构时有资格接种疫苗。其中，76%（n=245）未完全接种疫苗，从而构成 MOV。我们的分析表明，这些 MOV 最常见的原因是看护者和医护人员的做法，也有卫生系统的原因。看护者和医护人员对疫苗接种的信息不足、卫生机构的做法不佳或理解不佳、治疗和预防服务整合不充分、识别应接种疫苗的儿童的跟踪系统不足，以及较少见的是，服务点的疫苗、注射器和其他相关用品供应有限，导致了 MOV。结论评估结果为制定可能适用于其他环境的减少 MOV 路线图提供了信息。全球免疫界应继续投入精力减少 MOV，从而使卫生服务访问更有效、更高效地进行疫苗接种。
吸入药物用于靶向非小细胞肺癌
摘要：最近，病毒感染的出现，包括SARS-COV-2病毒，Monkeypox病毒，以及最近的Langya病毒，强调了病毒感染对人类生命的破坏作用。在预防和控制病毒的有效疫苗的开发方面取得了重大进展。但是，高病毒突变和传播的速度需要新颖的控制，管理和预防方法。近年来，公众对健康和福祉的认识发生了变化，消费者进行了重大的饮食变化，以改善其免疫力和整体健康。这种不断上升的健康意识正在推动功能食品消费的全球增长。本综述将功能性食品的益处研究为调节宿主免疫系统以增强对病毒感染的防御的潜在自然手段。我们提供了欧洲功能性食品市场的概述，并讨论了增强高风险群体的免疫性的好处，包括老年人，肥胖者以及具有潜在慢性病的人。我们还讨论了关键功能食品的免疫调节机制，包括乳制品蛋白和水解物，植物性功能食品，发酵酸盐和富含维生素D，锌和硒的食物。我们的发现揭示了通过功能性食物来提高四个关键免疫力机制，包括抑制病毒增殖和与宿主细胞的结合，对巨噬细胞和树突状细胞中先天免疫反应的调节，增强T细胞和B细胞中特异性免疫反应的增强，以及促进无关链型宽障碍的促进。总的来说，这篇综述表明，饮食来源的营养和功能性食品表现出巨大的潜力，可以增强高危个体的病毒免疫力，并且可能是改善整体免疫健康的重要方法。
2024 ISSN（E）：2751-1731网站：www.sjird.journalsp
抽象目标是评估患有不同心血管（CC）并发症风险不同的患者患2型糖尿病（DM2）的风险，并确定DM2高风险与CC的主要风险因素之间的关系。材料和方法126名具有CC风险因素（动脉高血压1-3艺术，吸烟，高胆固醇血症）和分数量表上不同CC风险水平的男性包括在单阶段临床研究中。使用标准问卷和Findriscan问卷调查了所有患者，并进行了葡萄糖耐受性测试。结果，根据得分的总CC风险水平将患者分为三组：33.6％的CC风险低/中度CC风险，38.9％的患者较高，27.5％的CC风险很高。大多数男人都在50-59岁和60-69岁的年龄段中。在40-49岁的年龄组中，大多数患者的CC风险很高，而59％的50-59岁男性中有59％的CC风险中等。每个年长的人都有很高的CC风险。根据Findriscan调查的结果，在未来10年内，有40.2％的人患DM2的风险较低，35.2％的风险中等，10.3％的患者有中等风险，11.1％的患者风险很高，3.2％的患者的风险很高。结论在评分量表上具有很高的CC风险的人也具有很高且非常高的DM2风险。在具有上述CC风险因素的一个或多个患者中，有必要确定碳水化合物代谢疾病的早期标志物并评估发展DM2的风险。这种策略有助于对DM2风险和预防方法的发展进行充分评估。关键字：碳水化合物代谢，心血管疾病，2型糖尿病的早期疾病。
《EW 周刊》第 46 期，2024 年
1 型糖尿病 1 型糖尿病（以前称为胰岛素依赖型、青少年型或儿童期发病型）的特点是胰岛素分泌不足，需要每天注射胰岛素。2017 年，有 900 万人患有 1 型糖尿病；他们中的大多数生活在高收入国家。其病因和预防方法均不为人所知。 2 型糖尿病 2 型糖尿病会影响您的身体利用糖（葡萄糖）获取能量的方式。它会阻止身体正常使用胰岛素，如果不加以治疗，会导致高血糖水平。随着时间的推移，2 型糖尿病会对身体造成严重损害，尤其是神经和血管。 2 型糖尿病通常是可以预防的。导致 2 型糖尿病的因素包括超重、运动不足和遗传因素。早期诊断对于预防 2 型糖尿病的最坏影响非常重要。及早发现糖尿病的最佳方法是定期接受医疗保健提供者的检查和血液检测。 2 型糖尿病的症状可能很轻微。可能需要几年才能被注意到。症状可能与 1 型糖尿病相似，但通常不那么明显。因此，这种疾病可能在发病数年后才被诊断出来，那时并发症已经出现。超过 95% 的糖尿病患者患有 2 型糖尿病。2 型糖尿病以前被称为非胰岛素依赖型或成人发病型。直到最近，这种类型的糖尿病才见于成人，但现在在儿童中也越来越常见。妊娠期糖尿病妊娠期糖尿病是指血糖值高于正常值但低于糖尿病诊断值的高血糖症。妊娠期糖尿病发生在怀孕期间。患有妊娠期糖尿病的妇女在怀孕期间和分娩时出现并发症的风险会增加。这些妇女以及她们的孩子将来患 2 型糖尿病的风险也会增加。妊娠期糖尿病是通过产前筛查而不是通过报告的症状来诊断的。
使用人工智能进行 COVID-19 胸部 X 光检查...
冠状病毒病-19 (COVID-19) 是由冠状病毒家族的新成员引起的，是一种呼吸道疾病，发病率和死亡率都很高，迅速达到大流行的程度。它在短短几个月内就对社会和世界经济产生了巨大影响。COVID-19 给医疗保健的各个方面带来了诸多挑战，包括可靠的诊断、治疗和预防方法。最初遏制病毒传播的努力因开发可靠诊断方法所需的时间而受阻。人工智能 (AI) 是计算机科学中一个发展迅速的领域，在医疗保健领域有许多应用。机器学习是 AI 的一个子集，它采用深度学习和神经网络算法。它可以识别模式并完成复杂的计算任务，通常比人类更快、更精确。在本文中，我们探索了一种简单且广泛使用的测试方法，即胸部 X 光检查 (CXR)，将其与 AI 结合使用，以可靠地诊断 COVID-19。Microsoft CustomVision 是一种自动图像分类和对象检测系统，是 Microsoft Azure 认知服务的一部分。我们利用 COVID-19 肺炎患者、其他病因引起的肺炎患者和正常 CXR 的公开 CXR 图像作为数据集来训练 Microsoft CustomVision。我们训练的模型总体上显示出 92.9% 的灵敏度 (召回率) 和阳性预测值 (精确度)，每个标签的结果显示 COVID-19 肺炎的灵敏度和阳性预测值为 94.8% 和 98.9%，非 COVID-19 肺炎的灵敏度和阳性预测值为 89% 和 91.8%，正常肺的灵敏度和阳性预测值为 95% 和 88.8%。然后，我们使用来自我们机构的确诊 COVID-19 患者的 CXR 以及非 COVID-19 肺炎和正常 CXR 验证了该程序。我们的模型具有 100% 的灵敏度、95% 的特异性、97% 的准确度、91% 的阳性预测值和 100% 的阴性预测值。最后，我们开发并描述了一个公开可用的网站，以展示如何在未来使这项技术随时可用。
和疫苗接种后针对皮肤疾病的牛
简介：块状皮肤病（LSD）是影响埃塞俄比亚牛的生产和生产力的病毒疾病。作为一种预防方法，由于在埃塞俄比亚不同地区的疫苗接种群中存在LSD爆发，因此长期使用了疫苗，并具有可疑的产量。方法：从2019年10月到2020年4月进行了一项纵向研究，目的是通过来自埃塞俄比亚中部不同管理系统的血清中和测试（SNT）评估牛的体液免疫反应。在这项研究中，theserum是从113头牛（60/113）和强化（53/113）管理系统之前和之后收集的。结果和讨论：从收集的血清中，有限数量的牛在疫苗接种前的血清转化（7.08％）。另一方面，疫苗接种后血清转化很明显。因此，疫苗接种后一周（在7 dpv时为8.85％）后血清转化开始增加，在疫苗接种后30天（DPV）（41.65％（25/60））处于显着增加。此外，接种疫苗接种前后的危险因素研究表明，在7 dpv时的抗体滴度水平明显较高（OR = 1.17; 95％CI = 0.22，6.2; p = 0.016）和30 dpv（OR = 3.67; 95％; 95％ci = 1.1 ci = 1.1，12.29; p = 0.035;在15 dpv（OR = 6.69; 95％CI = 2.02，22.08; p = 0.002）和30 dpv（OR = 4.24; 95％CI = 1.22，14.71; p = 0.0.71; p = 0.002）时，在15 dpv（OR = 6.69; 95％CI = 2.02，22.08; p = 0.002）时，表现出显着差异的另一个与动物相关的危险因素是品种和特定年龄组（[4½，7]年）（[4½，7]年）。分别。结论：这项研究表明，整个研究中总体较低的抗体检测，提出了当前LSD-VACCINE疗效的问题。因此，应与疫苗应变交叉检查LSDV的循环菌株，并应根据其适应。关键字：年龄，跨繁殖，体液免疫反应，纵向研究，LSD，SNT
教育服务改进计划2024-2025
我们的人口特征显示所有年龄段的增长，但在0-15岁时尤其是急性，因此对早期，学校和儿童服务的需求将有很大的需求。在中洛锡安（Midlothian）中，苏格兰最贫困地区的前20％有3个社区。这些是中央达克斯/伍德本； Mayfield/Easthouses和Gorebridge。我们照顾并容纳了一年中的儿童和年轻人的人群仍然相当静止。尽管可以按日常进行更改。我们在报告期内的儿童保护号码也相对一致。此数据支持我们的早期干预和预防方法，在这种方法中，我们在早期接触点与家庭参与，并与他们合作以防止危机。一年，我们继续看到有额外支持需求的儿童和年轻人数量增加。 这仍然是儿童服务和教育的显着增长领域。 我们有一个年轻的护理项目计划计划，在2023年学年开始时，我们系统上有226名年轻护理人员增加了23.5％。 中间学校的信息：上洛锡安学校的学生总数为14,305。 主要有8,144名学生。 次级有6,059名学生。 特别有102名学生。 被确定为额外支持需求的儿童和年轻人的百分比是：主要34.7％49.6％特殊100％一年，我们继续看到有额外支持需求的儿童和年轻人数量增加。这仍然是儿童服务和教育的显着增长领域。我们有一个年轻的护理项目计划计划，在2023年学年开始时，我们系统上有226名年轻护理人员增加了23.5％。中间学校的信息：上洛锡安学校的学生总数为14,305。主要有8,144名学生。次级有6,059名学生。特别有102名学生。被确定为额外支持需求的儿童和年轻人的百分比是：主要34.7％49.6％特殊100％
芬兰研究阶段3 - 参与者信息表
芬兰研究阶段3 - 参与者信息表本研究的目的是什么？该研究项目是Fenland阶段1和2的延续，旨在研究遗传，环境和行为因素在确定糖尿病，肥胖和相关代谢性疾病时的相互作用。这些条件是一个相当大的公共卫生问题，调查其原因是开发增强预防方法的关键。为什么我被邀请？在2005年至2015年之间，来自剑桥郡的大约12,500人参加了Fenland研究的第一阶段，并且在2014年至2020年之间，由于19020年的第二阶段参加了第二阶段。我们想邀请参加芬兰研究第一阶段并同意重新接触的所有参与者参加芬兰研究的第3阶段。我们从您那里收集的信息将被用来定义行为和环境因素随着时间的变化如何确定糖尿病，肥胖和其他相关健康状况。在您决定参加之前，我们希望您了解为什么正在进行研究以及它将为您涉及什么。请花一些时间仔细阅读以下信息，并随时与朋友，家人或您的GP讨论。不幸的是，就我们的研究目的而言，如果您有可能怀孕，那么此时您将无法参加研究。我必须参加吗？不，完全由您决定是否参加。如果您决定不参加，我们将完全尊重您的决定，并且不会以任何方式影响您获得的医疗保健。如果您决定参加，我们将通过我们的电子同意书要求您同意。如果我参加研究会怎样？如果您同意帮助我们进行这项研究，它将与Fenland研究的前两个阶段非常相似，除非您可以选择使用我们定制的Fenland研究应用程序（与iOS版本13及以上或更高版本或更高版本版本10及更高版本兼容），以完成问卷，以填写有关您的参与访问的通知和信息，以及有关Fenland的临时访问的信息，以及有关Fenland的访问。不希望使用该应用程序（或没有兼容设备）的参与者可以选择使用在线网络平台在家回答问卷。如果这两个选项不方便，您将能够在诊所访问时使用平板电脑上的在线网络平台完成问卷。您将能够在同意阶段指示您的首选选项。您可以通过电子邮件与我们联系，网址为fenlandstudy@mrc-epid.cam.ac.uk或通过免费电话致电0800 085 6183与我们联系，与团队进一步讨论这些选项。
确保美国的安全与繁荣
优先考虑退伍军人事务部医疗保健资金。预算提供 900 亿美元，比 2020 年颁布的水平增加 12.7%，继续实施 2018 年 VA MISSION 法案，并为许多退伍军人提供更多医疗保健选择。预算还包括 12 亿美元用于扩大护理人员计划，该计划向符合条件的退伍军人的护理人员提供津贴。 投资退伍军人自杀预防。预算提供 3.13 亿美元，比 2020 年颁布的水平增加 32%，用于支持政府的退伍军人自杀预防计划，包括“赋予退伍军人权力和终止自杀的国家路线图”，这是一个以人口为基础的公共卫生模式，鼓励在国家、地区和地方各级建立伙伴关系。这些努力支持与州和地方政府、宗教团体、雇主、学校和医疗保健组织协调的基于证据的自杀预防方法。 资助阿片类药物滥用预防计划。预算为阿片类药物预防和治疗提供了 5.04 亿美元，比 2020 年颁布的水平增加了 19%。其中 1.21 亿美元用于成瘾治疗和康复综合计划，该计划扩大并整合了与退伍军人阿片类药物和疼痛护理相关的循证计划的实施。资金支持扩大多学科工作，包括：向高风险的 VA 患者和 VA 急救人员提供纳洛酮套件；解决疼痛管理团队和疼痛诊所的人员和资源不足问题；扩大 VA 对预测分析的使用范围，以针对有过量用药风险的退伍军人；支持总统打击药物成瘾和阿片类药物危机委员会的建议；并建立“远程中心”，利用远程医疗功能提供阿片类药物疼痛、成瘾预防和治疗。 为 VA 的电子健康记录 (EHR) 现代化提供资金。预算还提供了 26 亿美元，比 2020 年颁布的水平增加了 82%，以支持国防部和退伍军人事务部之间的统一 EHR。这笔资金使退伍军人事务部能够在 2021 年将过渡到新 EHR 的站点数量增加一倍，与国防部的努力保持一致，并比原计划提前五年加快整个退伍军人事务部的调度速度，帮助退伍军人事务部提高供应商的生产力和退伍军人获得护理的机会。
JB HI特刊“ smart Healthcare的自治AI”
在AI技术的显着进步之后，我们正处于一个新时代的边缘，在这个新时代，AI超越了其最初的自主能力，可以执行没有人类监督的复杂任务。朝着自主权的飞跃具有在医疗保健部门内特别具有变革性的潜力。自治AI可以通过进行手术，明智的决定，分析电子健康记录（EHR）并独立于医疗专业人员执行其他任务来彻底改变患者护理。例如，配备自主AI的系统可以自动解释X射线以检测异常，从而消除了对放射科医生干预的需求。当医疗资源稀缺并需要自动解决方案的Skyrocket时，这些技术在Covid-19大流行等时期变得必不可少。医疗保健中的自治AI涵盖了许多组件。它包括生物识别和医学成像设备，尖端数据存储和通信技术，例如区块链，云计算以及用于模式识别和建议的机器学习算法。这些系统有望简化各种利益相关者和设备之间的信息流，从而提高了医疗服务的效率和响应能力。但是，将自主AI纳入医疗保健并非没有挑战。数据源的多样性可以引入偏见，因此需要复杂的系统以确保结果的公平性和准确性。此外，确保患者数据隐私和安全对于建立对自主AI应用程序的信任至关重要。AI系统与人类用户之间的信任仍然是一个关键的障碍，AI模型对医疗保健的动态性质的持续适应也是一个关键的障碍。解决此类技术的负担能力至关重要，尤其是在寻求具有成本效益的医疗保健解决方案的发展中国家。本期特刊是彻底改变智能医疗保健行业的变革性要求。自主AI能够根据个人对健康和福祉的要求提供各种预防方法，包括持续监测，早期疾病检测以及量身定制的解决方案。此外，由于其固有特性，自主AI在没有人为支持的情况下起作用。这可能是劳动力短缺期间的决定性因素，尤其是在类似19的情况下。此外，智能医疗保健中自主的AI授权发展可以确保可及性，效率，降低成本并提升智能医疗保健领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：