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麦克马斯特大学对算术课程“人生数字”的评估
从历史上看，灌输算术技能一直是K-12教育者的责任。最近的研究指出，学院（PSE）机构在学生算术发展中的重要作用（Brumwell＆MacFarlane，2020年）。尽管越来越关注算术以及强大的计算能力的经济和社会利益（Brumwell＆MacFarlane，2020; Durrani＆Tariq，2012），但有关PSE学生在BHASE（商业，人文，健康，健康，艺术，社会科学和教育）和STEM领域的PSE学生算术技能的数据受到限制（Dion，2014年）。许多大学和大学都评估了学生传入的数学技能，但他们没有评估学生的外向技能级别。这导致了了解PSE学生的算术发展和熟练程度的差距。
麦克马斯特人力资源部运营战略 2023-2027
• 激发文化：营造一个包容、身体和心理上安全的工作环境，让员工真正感受到归属感，做真实的自己，并有机会充分参与和贡献 • 协调战略：确保与大学战略持续保持一致，并制定领先的人力资源政策、计划、流程和举措，以推进优先事项 • 培养伙伴关系：在内部和外部发展咨询伙伴关系，以推动整个大学的创新、共同责任和服务交付 • 增强体验：通过社区参与、与员工资源组的合作以及确保符合公平、多样性、包容性和无障碍原则，促进以员工为中心的重点，为多元化的领导者、员工、合作伙伴和候选人提供体验 • 倡导变革：在我们推进优先事项的同时，继续在机构和单位层面倡导和促进主动创新 • 做出基于证据的决策：收集持续的反馈并分析相关数据，以深入了解员工的绩效和需求，并利用这些数据就人力资源实践和计划做出明智的决策
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
COVID-19安全计划|麦克马斯特大学COVID-19安全计划|麦克马斯特大学
注意：受影响的空间（不是整个建筑物）可能需要在一段时间内关闭，直到清洁完成。如果在麦克马斯特社区中有确认的Covid-19案件，公共卫生将确实与跟踪联系，以确定可能处于密切联系并可能处于危险之中的个人。公共卫生将直接与这些人联系。如果有确认的案件，教职员工，教职员工和学生都应保持警惕，并继续使用MacCheck数字工具来自我监测症状。随着实验室测试能力的增加，可以为患有轻度症状或无症状但关心Covid-19暴露或必不可少的工人的人提供额外的测试。个人可以联系其当地的公共卫生部门以获取详细信息并根据需要安排测试。