Bảo trì dự đoán là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan
Bảo trì dự đoán là phương pháp bảo trì thông minh sử dụng dữ liệu cảm biến và thuật toán để dự báo hư hỏng thiết bị trước khi sự cố xảy ra. Khác với bảo trì định kỳ, phương pháp này giúp tối ưu thời điểm can thiệp kỹ thuật, giảm thiểu chi phí và ngừng hoạt động không mong muốn.
Khái niệm bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance – PdM) là chiến lược bảo trì thiết bị được thiết kế nhằm dự báo thời điểm hư hỏng dựa trên dữ liệu thực tế thu thập từ cảm biến và các hệ thống theo dõi trạng thái. Thay vì can thiệp theo lịch cố định như bảo trì phòng ngừa, PdM cho phép doanh nghiệp thực hiện bảo trì tại thời điểm tối ưu nhất – ngay trước khi hỏng hóc xảy ra, từ đó tiết kiệm chi phí và giảm thiểu thời gian dừng máy.
Khác với bảo trì phản ứng (sửa chữa sau khi hỏng) và bảo trì phòng ngừa (thực hiện định kỳ không phụ thuộc vào tình trạng thiết bị), bảo trì dự đoán là phương pháp thông minh và linh hoạt hơn. Nó tận dụng khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, học máy (machine learning) và các mô hình dự báo để theo dõi hiệu suất thiết bị và đưa ra quyết định bảo trì dựa trên bằng chứng cụ thể.
Trong môi trường sản xuất hiện đại, PdM được xem là một trong những thành phần cốt lõi của chuyển đổi số và công nghiệp 4.0. Khi các hệ thống thiết bị trở nên phức tạp và yêu cầu về hiệu suất tăng cao, việc dự đoán sự cố trở nên cấp thiết để đảm bảo sản lượng và chất lượng sản phẩm.
Nguyên lý hoạt động
Hoạt động của bảo trì dự đoán dựa trên chuỗi quy trình giám sát tình trạng thiết bị, phân tích dữ liệu và mô phỏng hư hỏng tiềm năng. Quá trình này thường được thực hiện thông qua các hệ thống cảm biến kết nối mạng, giúp thu thập liên tục các thông số vận hành như độ rung, nhiệt độ, dòng điện, tiếng ồn và áp suất.
Dữ liệu sau khi thu thập được đưa qua các bước xử lý như:
- Tiền xử lý: loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa tín hiệu, xử lý thiếu dữ liệu
- Trích xuất đặc trưng (feature extraction): nhận diện các mẫu tín hiệu liên quan đến hư hỏng
- Phân tích chẩn đoán: xác định loại sự cố hoặc xu hướng suy giảm hiệu suất
- Dự báo tuổi thọ còn lại (Remaining Useful Life - RUL): ước lượng thời gian còn lại trước khi thiết bị ngừng hoạt động
Thông qua hệ thống bảng điều khiển hoặc cảnh báo tự động, các kỹ sư có thể đưa ra hành động bảo trì chính xác theo thời điểm phù hợp, tránh được các can thiệp thừa hoặc sửa chữa muộn. Để triển khai hiệu quả PdM, cần tích hợp các công nghệ như AI, IoT và điện toán đám mây trong một kiến trúc đồng bộ.
Các kỹ thuật và công nghệ sử dụng
Triển khai bảo trì dự đoán yêu cầu sử dụng nhiều công nghệ tiên tiến, trong đó cảm biến và nền tảng phân tích dữ liệu đóng vai trò trọng yếu. Các loại cảm biến được dùng phổ biến gồm:
- Cảm biến rung (vibration sensor) để phát hiện lệch tâm hoặc hư hỏng cơ khí
- Cảm biến nhiệt độ hồng ngoại để phát hiện sinh nhiệt bất thường
- Cảm biến âm thanh để phân tích tiếng ồn bất thường trong vận hành
- Cảm biến dòng điện để theo dõi tải và tổn thất năng lượng
Dữ liệu từ cảm biến được xử lý thông qua các thuật toán học máy (machine learning) như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, mạng nơ-ron nhân tạo, hoặc học sâu (deep learning). Những thuật toán này giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa tín hiệu đo được và khả năng xảy ra sự cố.
Các công nghệ hỗ trợ khác bao gồm:
- Điện toán đám mây (cloud computing): lưu trữ và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn
- Internet of Things (IoT): kết nối thiết bị với hệ thống phân tích trung tâm
- Phân tích phổ tần (FFT): dùng trong chẩn đoán rung động của motor, máy quay
Lợi ích của bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán không chỉ mang lại hiệu quả vận hành mà còn đóng góp vào mục tiêu tiết kiệm chi phí và nâng cao tuổi thọ thiết bị. Một số lợi ích tiêu biểu gồm:
- Giảm đáng kể thời gian dừng máy không kế hoạch
- Giảm chi phí sửa chữa khẩn cấp và tổn thất sản lượng
- Gia tăng độ tin cậy và sẵn sàng của thiết bị
- Hỗ trợ lập kế hoạch bảo trì và tồn kho phụ tùng chính xác
Theo báo cáo của McKinsey & Company, các tổ chức áp dụng thành công PdM có thể giảm đến 40% chi phí bảo trì, giảm 50% thời gian dừng máy không mong muốn và kéo dài tuổi thọ thiết bị trung bình thêm 20–40%.
Bảng so sánh hiệu quả giữa ba phương pháp bảo trì:
| Tiêu chí | Phản ứng | Phòng ngừa | Dự đoán |
|---|---|---|---|
| Chi phí bảo trì | Cao, không kiểm soát | Ổn định nhưng có thể lãng phí | Thấp, tối ưu hóa theo thời điểm |
| Thời gian ngừng máy | Không dự báo, kéo dài | Ngắn nhưng định kỳ | Tối thiểu, dự báo chính xác |
| Tuổi thọ thiết bị | Ngắn do sửa chữa muộn | Trung bình | Dài, do bảo trì đúng lúc |
Ứng dụng thực tế
Bảo trì dự đoán đã được triển khai thành công trong nhiều ngành công nghiệp đòi hỏi thiết bị hoạt động liên tục và có chi phí dừng máy cao. Trong ngành sản xuất, PdM giúp các nhà máy tự động hóa giám sát máy móc, phát hiện sớm hao mòn ổ bi, lệch trục hoặc mất cân bằng động. Điều này đặc biệt quan trọng trong các dây chuyền sản xuất khép kín, nơi một sự cố nhỏ cũng có thể gây ngừng toàn bộ hệ thống.
Ngành năng lượng, đặc biệt là điện gió và điện than, sử dụng PdM để giám sát các thành phần trọng yếu như tuabin, trục truyền, máy phát và hệ thống làm mát. Các cảm biến đo rung và nhiệt được lắp đặt trên tuabin gió cho phép xác định sớm các rung động bất thường, giúp bảo trì trước khi xảy ra hư hỏng nặng.
Trong lĩnh vực hàng không, bảo trì dự đoán được áp dụng để giám sát động cơ máy bay, hệ thống thủy lực và điện tử hàng không. Các hãng lớn như Boeing và Airbus đã phát triển hệ thống theo dõi tình trạng thiết bị trên chuyến bay (onboard health monitoring) nhằm giảm nguy cơ hỏng hóc giữa hành trình và tăng độ an toàn bay.
Ngành vận tải đường sắt và ô tô cũng ứng dụng PdM để giám sát hệ thống phanh, động cơ và truyền động nhằm kéo dài tuổi thọ phương tiện và giảm chi phí vận hành. Ngoài ra, hệ thống hạ tầng đô thị như trạm bơm, xử lý nước thải, và trạm biến áp cũng được tích hợp cảm biến để tự động báo hiệu hư hỏng sớm.
So sánh với các phương pháp bảo trì khác
Bảo trì dự đoán khác biệt rõ rệt so với các hình thức bảo trì truyền thống. Bảo trì phản ứng (Corrective Maintenance) là phương pháp thụ động nhất – chỉ sửa chữa khi thiết bị đã hỏng. Điều này dẫn đến chi phí khắc phục cao, nguy cơ thiệt hại dây chuyền và thời gian ngừng hoạt động kéo dài. Trong khi đó, bảo trì phòng ngừa (Preventive Maintenance) chủ động hơn, nhưng vẫn dựa trên chu kỳ thời gian hoặc tần suất hoạt động, dẫn đến nguy cơ bảo trì không cần thiết.
Bảo trì dự đoán là chiến lược tiên tiến nhất vì nó căn cứ vào dữ liệu thực tế từ thiết bị, từ đó xác định chính xác thời điểm cần bảo trì. Mục tiêu là duy trì thiết bị ở trạng thái hoạt động tối ưu với chi phí bảo trì tối thiểu. PdM có thể triển khai song song với các chiến lược khác để tối ưu hóa toàn bộ kế hoạch bảo trì.
Bảng tổng hợp dưới đây so sánh ba chiến lược bảo trì chính:
| Tiêu chí | Phản ứng | Phòng ngừa | Dự đoán |
|---|---|---|---|
| Nguyên tắc | Sửa sau khi hỏng | Sửa định kỳ | Sửa theo dự đoán dữ liệu |
| Hiệu quả chi phí | Thấp | Trung bình | Cao |
| Độ tin cậy | Thấp | Trung bình | Rất cao |
| Dữ liệu sử dụng | Không | Lịch sử sử dụng | Dữ liệu thời gian thực |
Thách thức và hạn chế
Mặc dù bảo trì dự đoán mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc triển khai thực tế vẫn gặp phải một số thách thức đáng kể. Chi phí đầu tư ban đầu cho hệ thống cảm biến, nền tảng dữ liệu và phần mềm phân tích có thể cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ngoài ra, yêu cầu về năng lực nội bộ trong việc quản lý dữ liệu, triển khai AI và vận hành hệ thống cũng là rào cản phổ biến.
Dữ liệu đo được từ thiết bị có thể bị nhiễu, thiếu đồng nhất hoặc không đầy đủ – làm giảm độ chính xác của mô hình dự đoán. Một số hệ thống máy móc cũ không được thiết kế để tích hợp cảm biến hiện đại hoặc truyền dữ liệu, đòi hỏi phải nâng cấp hoặc thay thế. Hơn nữa, thiếu chuẩn hóa trong cách ghi nhận, lưu trữ và xử lý dữ liệu giữa các hãng sản xuất gây khó khăn cho việc triển khai PdM ở quy mô lớn.
Các yếu tố con người như sự kháng cự với công nghệ mới, thiếu đào tạo hoặc thay đổi văn hóa vận hành cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu quả triển khai PdM. Do đó, để bảo trì dự đoán đạt hiệu quả, cần có chiến lược chuyển đổi số tổng thể, không chỉ là đầu tư vào công nghệ mà còn là thay đổi tư duy và mô hình vận hành doanh nghiệp.
Xu hướng phát triển
Bảo trì dự đoán đang phát triển mạnh mẽ dưới tác động của công nghệ 4.0 và dữ liệu lớn. Một trong những xu hướng đáng chú ý là sử dụng bản sao số (digital twin) – mô hình mô phỏng ảo của thiết bị thực tế – giúp theo dõi chính xác trạng thái và mô phỏng các kịch bản hư hỏng. Việc tích hợp học sâu (deep learning) với dữ liệu cảm biến cho phép phát hiện các mẫu phức tạp và tăng độ chính xác của dự đoán RUL.
AI ngày càng được ứng dụng để tự động hóa việc phân tích dữ liệu, loại bỏ sai lệch và cập nhật mô hình học theo thời gian. Đồng thời, sự phổ biến của IoT công nghiệp (IIoT) giúp kết nối nhiều thiết bị và hệ thống bảo trì trong một mạng lưới đồng bộ. Điều này mở ra khả năng triển khai PdM theo mô hình dịch vụ (Predictive Maintenance as a Service – PdMaaS), giúp giảm chi phí đầu tư và tăng tính linh hoạt.
Các nền tảng PdM hiện nay như IBM Maximo, Siemens Predictive Services hay PTC ThingWorx đang được nhiều doanh nghiệp lớn sử dụng như giải pháp toàn diện từ cảm biến, phân tích đến tối ưu hóa bảo trì.
Tiềm năng và tác động trong công nghiệp 4.0
Trong bối cảnh chuyển đổi số, bảo trì dự đoán không chỉ là công cụ kỹ thuật mà còn là chiến lược kinh doanh thông minh. Nó giúp doanh nghiệp khai thác tối đa dữ liệu vận hành, giảm thiểu rủi ro gián đoạn sản xuất và tối ưu hóa chi phí bảo trì. PdM là một trong những trụ cột trong kiến trúc nhà máy thông minh (smart factory), giúp cải thiện năng suất và năng lực cạnh tranh toàn cầu.
Với khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, PdM không chỉ cải thiện hoạt động bảo trì mà còn hỗ trợ hoạch định ngân sách, quản lý chuỗi cung ứng và định hình chiến lược đầu tư thiết bị. Đây chính là chìa khóa giúp các doanh nghiệp vượt qua rào cản truyền thống trong quản lý tài sản và vận hành, tiến đến một mô hình sản xuất tự chủ, hiệu quả và bền vững hơn.
Tài liệu tham khảo
- National Renewable Energy Laboratory (NREL). "Predictive Maintenance Uses Data." https://www.nrel.gov/news/program/2020/predictive-maintenance-uses-data-to-avoid-costly-downtime.html
- McKinsey & Company. "How Industrial Companies Can Prepare for the Future of Maintenance." https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-industrial-companies-can-prepare-for-the-future-of-maintenance
- IBM. "Predictive Maintenance Overview." https://www.ibm.com/topics/predictive-maintenance
- Siemens. "Digital Predictive Maintenance." https://new.siemens.com/global/en/products/services/digital-enterprise-services/digital-predictive-maintenance.html
- PTC. "Predictive Maintenance with IoT." https://www.ptc.com/en/technologies/iiot/predictive-maintenance
Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề bảo trì dự đoán:
Thử nghiệm ngẫu nhiên giai đoạn II so sánh Bevácizumab kết hợp với Carboplatin và Paclitaxel với Carboplatin và Paclitaxel đơn thuần ở bệnh ung thư phổi không tế bào nhỏ chưa điều trị trước đó tiến triển tại chỗ hoặc di căn Dịch bởi AI Mục đích Điều tra hiệu quả và độ an toàn của bevacizumab kết hợp với carboplatin và paclitaxel ở các bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ tiến triển hoặc tái phát. Bệnh nhân và Phương pháp Trong một thử nghiệm giai đoạn II, 99 bệnh nhân được phân nhóm ngẫu nhiên thành bevacizumab 7.5 (n = 3...
American Society of Clinical Oncology (ASCO) - Tập 22 Số 11 - Trang 2184-2191 - 2004
#bevacizumab #ung thư phổi không tế bào nhỏ #carboplatin #paclitaxel #giai đoạn II #thử nghiệm ngẫu nhiên #thời gian tiến triển bệnh #tỷ lệ đáp ứng #tác dụng phụ #ho ra máu
Hóa trị bổ trợ với Procarbazine, Lomustine và Vincristine cải thiện thời gian sống không bệnh nhưng không kéo dài thời gian sống toàn bộ ở bệnh nhân u tế bào thần kinh đệm đậm độ cao dị sản và u tế bào thần kinh đệm-astrocytomas mới được chẩn đoán: Thử nghiệm giai đoạn III của Tổ chức nghiên cứu và điều trị ung thư châu Âu Dịch bởi AI Mục tiêu U tế bào thần kinh đệm đậm độ cao dị sản đáp ứng hóa trị tốt hơn so với u tế bào thần kinh đệm cấp độ cao. Chúng tôi đã tiến hành điều tra, trong một thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng đa trung tâm, xem liệu hóa trị bổ trợ procarbazine, lomustine và vincristine (PCV) có cải thiện thời gian sống toàn bộ (OS) ở bệnh nhân được chẩn đoán mới với u tế...
American Society of Clinical Oncology (ASCO) - Tập 24 Số 18 - Trang 2715-2722 - 2006
#u tế bào thần kinh đệm #u tế bào thần kinh đệm-astrocytomas #hóa trị PCV #thời gian sống toàn bộ #thời gian sống không bệnh #tổn thương di truyền 1p/19q
Dự báo thành công trên các dự án lớn: Phát triển thang đo đáng tin cậy để dự đoán đa quan điểm của nhiều bên liên quan qua nhiều khung thời gian Dịch bởi AI Mục tiêu của chúng tôi là phát triển một bộ chỉ số hiệu suất hàng đầu để cho phép các nhà quản lý dự án lớn dự đoán trong quá trình thực hiện dự án rằng các bên liên quan sẽ đánh giá thành công như thế nào trong nhiều tháng hoặc thậm chí nhiều năm tới sau khi đầu ra hoạt động. Các dự án lớn có nhiều bên liên quan với các mục tiêu khác nhau đối với dự án, đầu ra và mục tiêu kinh doanh mà h... ...
Project Management Journal - Tập 43 Số 5 - Trang 87-99 - 2012
#Quản lý dự án #chỉ số hiệu suất hàng đầu #thành công dự án #sự hài lòng của bên liên quan #yếu tố thành công dự án #dự báo #dự án lớn #thang đo đáng tin cậy
Thành phần arsenic trioxide duy nhất trong điều trị bệnh bạch cầu tủy bào cấp mới chẩn đoán: Điều trị lâu dài với tác dụng phụ tối thiểu Dịch bởi AI Tóm tắt Arsenic trioxide, khi được sử dụng như một tác nhân đơn lẻ, đã chứng minh được hiệu quả trong việc gây ra sự thuyên giảm phân tử ở bệnh nhân mắc bệnh bạch cầu tiền tủy bào cấp (APL). Tuy nhiên, có rất ít dữ liệu về kết quả lâu dài khi sử dụng arsenic trioxide đơn lẻ trong điều trị các trường hợp mới chẩn đoán APL. Từ tháng 1 năm 1998 đến tháng 12 năm 2004, 7... ...
Blood - Tập 107 Số 7 - Trang 2627-2632 - 2006
#arsenic trioxide #bệnh bạch cầu tiền tủy bào cấp #APL #điều trị đơn lẻ #thuyên giảm phân tử #hóa trị liệu #độc tính tối thiểu
Thử nghiệm giai đoạn II ngẫu nhiên về Cisplatin và Etoposide kết hợp với Veliparib hoặc Giả dược cho ung thư phổi tế bào nhỏ giai đoạn rộng: Nghiên cứu ECOG-ACRIN 2511 Dịch bởi AI Mục đích Veliparib, một chất ức chế polymerase poly (ADP ribose), đã tăng cường hoá trị tiêu chuẩn chống lại ung thư phổi tế bào nhỏ (SCLC) trong các nghiên cứu tiền lâm sàng. Chúng tôi đã đánh giá sự kết hợp của veliparib với cisplatin và etoposide (CE; CE+V) trong giai đoạn chưa được điều trị của ung thư phổi tế bào nhỏ giai đoạn mở rộng (ES-SCLC). ...
American Society of Clinical Oncology (ASCO) - Tập 37 Số 3 - Trang 222-229 - 2019
#Veliparib #Cisplatin #Etoposide #ung thư phổi tế bào nhỏ #thử nghiệm giai đoạn II #hóa trị liệu #lactate dehydrogenase #tác dụng phụ #tỷ lệ sống còn #ECOG-ACRIN 2511 #hiệu quả
Giảm AFP và PIVKA-II có thể dự đoán hiệu quả của liệu pháp miễn dịch chống PD-1 ở bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) Dịch bởi AI Tóm tắt
Đặt vấn đề
Rất ít chỉ báo sinh học có thể dự đoán hiệu quả của chặn PD-1 ở bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gan (HCC). Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá vai trò tiên lượng của AFP và PIVKA-II ở các bệnh nhân HCC đang điều trị liệu pháp miễn dịch chống PD-1.
Phương pháp...
BMC Cancer - - 2021
#AFP; PIVKA-II; Thuốc ngăn chặn PD-1; Ung thư biểu mô tế bào gan (HCC); Liệu pháp miễn dịch; Dấu hiệu dự báo; Tỷ lệ phản ứng khách quan (ORR); Thời gian sống không bệnh tiến triển (PFS); Thời gian sống tổng thể (OS)
KẾT QUẢ ĐIỀU TRỊ DUY TRÌ DOXETAXEL SAU HÓA CHẤT PHÁC ĐỒ PACLITAXEL-CARBOPLATIN TRONG UNG THƯ PHỔI KHÔNG TẾ BÀO NHỎ GIAI ĐOẠN IV TẠI BỆNH VIỆN K
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 522 Số 1 - 2023
Mục tiêu: Đánh giá kết quả điều trị duy trì hóa chất Docetaxel sau hóa chất phác đồ Paclitaxel- Carboplatin trong ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IV. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả. Bệnh nhân được chẩn đoán ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn IV từ 6/2016 đến 6/2022 tại bệnh viện K sau điều trị bước 1 với bộ đôi hóa chất Paclitaxel- Carboplatin đạt được bệnh đáp ......
#Ung thư phổi không tế bào nhỏ #giai đoạn IV #bộ đôi Paclitaxel- Carboplatin #duy trì Docetaxel.
KẾT QUẢ HÓA XẠ TRỊ ĐỒNG THỜI PHÁC ĐỒ EP VÀ KĨ THUẬT XẠ ĐIỀU BIẾN LIỀU TRONG UNG THƯ PHỔI KHÔNG TẾ BÀO NHỎ GIAI ĐOẠN III
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 507 Số 2 - 2021
Mục tiêu: Đánh giá kết quả điều trị của phác đồ EP kết hợp với xạ trị điều biến liều trong ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn III và mô tả một số tác dụng không mong muốn của điều trị trên. Đối tượng nghiên cứu: Gồm 37 bệnh nhân UTPKTBN giai đoạn III được điều trị hoá xạ trị đồng thời bằng kĩ thuật xạ điều biến liều và phác đồ hoá chất etoposide-cisplatin tại Bệnh viện K từ 01/2019 đến 06/202......
#Ung thư phổi không tế bào nhỏ #hóa xạ trị đồng thời #EP #tỉ lệ đáp ứng #độc tính
Policy and technical considerations for implementing a risk-based approach to international travel in the context of COVID-19: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017
The Lancet - Tập 392 Số 10159 - Trang 1789-1858 - 2021
#80 and over; Adolescent; Adult; Age Distribution; Aged; Author(firstnames="Ala'a"; Author(firstnames="Mu'awiyyah Babale"; Author(firstnames='Abadi Kahsu'; Author(firstnames='Abate Bekele'; Author(firstnames='Abdallah M'; Author(firstnames='Abdu A'; Author(firstnames='Abdulaal'; Author(firstnames='Abdullah A'; Author(firstnames='Abdullah Sulieman'; Author(firstnames='Abdullah T'; Author(firstnames='Abdur Razzaque'; Author(firstnames='Abel Fekadu'; Author(firstnames='Achala Upendra'; Author(firstnames='Achenef Asmamaw'; Author(firstnames='Adauto Martins'; Author(firstnames='Addisu'; Author(firstnames='Adnan'; Author(firstnames='Adrian C'; Author(firstnames='Adrian'; Author(firstnames='Afarin'; Author(firstnames='Afsane'; Author(firstnames='Agus'; Author(firstnames='Ahmad'; Author(firstnames='Ahmadali'; Author(firstnames='Ahmed'; Author(firstnames='Ai'; Author(firstnames='Ajay'; Author(firstnames='Akbar'; Author(firstnames='Akram'; Author(firstnames='Al'; Author(firstnames='Alaa'; Author(firstnames='Alan D'; Author(firstnames='Alberto L'; Author(firstnames='Alberto'; Author(firstnames='Aleksandra'; Author(firstnames='Alessandra C'; Author(firstnames='Alessandra'; Author(firstnames='Alex R'; Author(firstnames='Alex'; Author(firstnames='Alexandra'; Author(firstnames='Alexis J'; Author(firstnames='Ali H'; Author(firstnames='Ali Kazemi'; Author(firstnames='Ali'; Author(firstnames='Aliasghar A'; Author(firstnames='Alireza'; Author(firstnames='Alison B'; Author(firstnames='Aliya'; Author(firstnames='Alize J'; Author(firstnames='Aloke Gopal'; Author(firstnames='Amaha'; Author(firstnames='Aman Yesuf'; Author(firstnames='Amani Nidhal'; Author(firstnames='Amanuel Tesfay'; Author(firstnames='Ambuj'; Author(firstnames='Aminu K'; Author(firstnames='Amir H'; Author(firstnames='Amir'; Author(firstnames='Amira A'; Author(firstnames='Amirhossein'; Author(firstnames='Amit'; Author(firstnames='Amrit'; Author(firstnames='Ana-Laura'; Author(firstnames='Andem'; Author(firstnames='Andre M N'; Author(firstnames='Andre Pascal'; Author(firstnames='Andre R'; Author(firstnames='Andre'; Author(firstnames='Andrea Sylvia'; Author(firstnames='Andrea'; Author(firstnames='Andrew M'; Author(firstnames='Andrew T'; Author(firstnames='Andrey Nikolaevich'; Author(firstnames='André'; Author(firstnames='Andualem'; Author(firstnames='Anh Quynh'; Author(firstnames='Ann Kristin Skrindo'; Author(firstnames='Anna E'; Author(firstnames='Anna'; Author(firstnames='Anoushka I'; Author(firstnames='Anthony D'; Author(firstnames='Antonio Luiz P'; Author(firstnames='Antonio'; Author(firstnames='Anwar'; Author(firstnames='Aparajita'; Author(firstnames='Arash'; Author(firstnames='Ardeshir'; Author(firstnames='Arefeh'; Author(firstnames='Arman'; Author(firstnames='Arundhati R'; Author(firstnames='Arvin'; Author(firstnames='Arya'; Author(firstnames='Ashish'; Author(firstnames='Ashkan'; Author(firstnames='Ashley'; Author(firstnames='Ashraf F'; Author(firstnames='Atte'; Author(firstnames='Aung Soe'; Author(firstnames='Austin'; Author(firstnames='Awoke Temesgen'; Author(firstnames='Ayalew Jejaw'; Author(firstnames='Ayele Geleto'; Author(firstnames='Ayman'; Author(firstnames='Azadeh'; Author(firstnames='Azeem'; Author(firstnames='Azin'; Author(firstnames='Aziz'; Author(firstnames='Azmeraw T'; Author(firstnames='Babak'; Author(firstnames='Bach Xuan'; Author(firstnames='Badr Hasan'; Author(firstnames='Bahram'; Author(firstnames='Bahroom'; Author(firstnames='Barbora'; Author(firstnames='Barthelemy'; Author(firstnames='Bartosz'; Author(firstnames='Basema'; Author(firstnames='Beatriz Paulina'; Author(firstnames='Behzad'; Author(firstnames='Belete'; Author(firstnames='Ben'; Author(firstnames='Benjamin Ballard'; Author(firstnames='Benjamin'; Author(firstnames='Benn'; Author(firstnames='Bernhard T'; Author(firstnames='Binyam'; Author(firstnames='Birkneh Tilahun'; Author(firstnames='Bishal'; Author(firstnames='Bo'; Author(firstnames='Bogdan'; Author(firstnames='Bolajoko Olubukunola'; Author(firstnames='Boris'; Author(firstnames='Brigette F'; Author(firstnames='Brijesh'; Author(firstnames='Bruce B'; Author(firstnames='Bruno F'; Author(firstnames='Bruno Piassi'; Author(firstnames='Bruno Ramos'; Author(firstnames='Bryan L'; Author(firstnames='Burcu'; Author(firstnames='Bárbara Niegia Garcia'; Author(firstnames='Caitlin N'; Author(firstnames='Caitlyn'; Author(firstnames='Caleb Mackay Salpeter'; Author(firstnames='Carl Abelardo T'; Author(firstnames='Carla Sofia E Sá'; Author(firstnames='Carlos A'; Author(firstnames='Caroline A'; Author(firstnames='Catalina Liliana'; Author(firstnames='Catherine O'; Author(firstnames='Chabila Christopher'; Author(firstnames='Chad Thomas'; Author(firstnames='Chandrashekhar T'; Author(firstnames='Chantal K'; Author(firstnames='Charbel'; Author(firstnames='Charles D A'; Author(firstnames='Charles D H'; Author(firstnames='Charles Richard James'; Author(firstnames='Charles Shey'; Author(firstnames='Chie'; Author(firstnames='Cho-Il'; Author(firstnames='Christina'; Author(firstnames='Christopher E'; Author(firstnames='Christopher J L'; Author(firstnames='Christopher M'; Author(firstnames='Chuanhua'; Author(firstnames='Claudiu'; Author(firstnames='Colm'; Author(firstnames='Corine'; Author(firstnames='Cristiana'; Author(firstnames='Cyrus'; Author(firstnames='D Alex'; Author(firstnames='Damian Francesco'; Author(firstnames='Damian G'; Author(firstnames='Dan J'; Author(firstnames='Daniel J'; Author(firstnames='Daniel N'; Author(firstnames='Daniel'; Author(firstnames='David C'; Author(firstnames='David L'; Author(firstnames='David Laith'; Author(firstnames='David M'; Author(firstnames='David Teye'; Author(firstnames='David'; Author(firstnames='Dayane Gabriele Alves'; Author(firstnames='Deborah Carvalho'; Author(firstnames='Deepesh P'; Author(firstnames='Degu'; Author(firstnames='Delia'; Author(firstnames='Denis'; Author(firstnames='Derrick'; Author(firstnames='Desalegn Tadese'; Author(firstnames='Desalegn Tsegaw'; Author(firstnames='Dessalegn H'; Author(firstnames='Devasahayam J'; Author(firstnames='Dhaval P'; Author(firstnames='Dhirendra Narain'; Author(firstnames='Diego'; Author(firstnames='Dietrich'; Author(firstnames='Dilaram'; Author(firstnames='Dillon O'; Author(firstnames='Dina Nur Anggraini'; Author(firstnames='Don C'; Author(firstnames='Donal'; Author(firstnames='Dorairaj'; Author(firstnames='Dragos Virgil'; Author(firstnames='E Murat'; Author(firstnames='E Ray'; Author(firstnames='Ebrahim M'; Author(firstnames='Edson'; Author(firstnames='Eduarda'; Author(firstnames='Eduardo A'; Author(firstnames='Eduardo'; Author(firstnames='Ehsan'; Author(firstnames='Eirini'; Author(firstnames='Ejaz Ahmad'; Author(firstnames='Elaine O'; Author(firstnames='Elena V'; Author(firstnames='Eleonora'; Author(firstnames='Elisabete'; Author(firstnames='Elizabeth A'; Author(firstnames='Elke'; Author(firstnames='Ellen M'; Author(firstnames='Emma'; Author(firstnames='Enayatollah'; Author(firstnames='Engida'; Author(firstnames='Enrico'; Author(firstnames='Erica Leigh N'; Author(firstnames='Erika'; Author(firstnames='Erkin M'; Author(firstnames='Erlyn Rachelle King'; Author(firstnames='Ester'; Author(firstnames='Ettore'; Author(firstnames='Eugène'; Author(firstnames='Eun-Kee'; Author(firstnames='Euripide F G A'; Author(firstnames='Ewerton'; Author(firstnames='Eyal'; Author(firstnames='Eyasu Ejeta'; Author(firstnames='Fabiana'; Author(firstnames='Fabiola'; Author(firstnames='Fakher'; Author(firstnames='Falk'; Author(firstnames='Fares'; Author(firstnames='Farhad'; Author(firstnames='Farid'; Author(firstnames='Faris Hasan'; Author(firstnames='Farnam'; Author(firstnames='Farshad'; Author(firstnames='Farzaneh'; Author(firstnames='Fasil Shiferaw'; Author(firstnames='Fatemeh'; Author(firstnames='Felix Akpojene'; Author(firstnames='Fernando Pio'; Author(firstnames='Ferrán'; Author(firstnames='Filippo'; Author(firstnames='Fiona J'; Author(firstnames='Fiona M'; Author(firstnames='Fitsum'; Author(firstnames='Flavia M'; Author(firstnames='Florian'; Author(firstnames='Foad'; Author(firstnames='Fortune Gbetoho'; Author(firstnames='Fotis'; Author(firstnames='Francesco S'; Author(firstnames='Francisco Rogerlândio'; Author(firstnames='Franz'; Author(firstnames='François'; Author(firstnames='Félix'; Author(firstnames='G Anil'; Author(firstnames='G K'; Author(firstnames='Gabrielle'; Author(firstnames='Gail'; Author(firstnames='Garumma Tolu'; Author(firstnames='Gebre Teklemariam'; Author(firstnames='Gelin'; Author(firstnames='George A'; Author(firstnames='George C'; Author(firstnames='Georgios A'; Author(firstnames='Gessessew Bugssa'; Author(firstnames='Getachew Mullu'; Author(firstnames='Getenet Ayalew'; Author(firstnames='Getnet'; Author(firstnames='Ghobad'; Author(firstnames='Gholamreza'; Author(firstnames='Ghulam'; Author(firstnames='Gina'; Author(firstnames='Giorgia'; Author(firstnames='Giuseppe'; Author(firstnames='Gopalakrishnan'; Author(firstnames='Graeme J'; Author(firstnames='Grant M A'; Author(firstnames='Grant Rodgers'; Author(firstnames='Gregory A'; Author(firstnames='Guoqing'; Author(firstnames='Gurudatta'; Author(firstnames='H Dean'; Author(firstnames='Ha Thu'; Author(firstnames='Habtamu'; Author(firstnames='Hadi'; Author(firstnames='Hae Sung'; Author(firstnames='Haftom Niguse'; Author(firstnames='Hai Quang'; Author(firstnames='Haitham'; Author(firstnames='Hajer'; Author(firstnames='Hamed'; Author(firstnames='Hamid Reza'; Author(firstnames='Hamid Yimam'; Author(firstnames='Hamid'; Author(firstnames='Haniye Sadat'; Author(firstnames='Hanne'; Author(firstnames='Hans W'; Author(firstnames='Harish Chander'; Author(firstnames='Harvey A'; Author(firstnames='Hassan'; Author(firstnames='Hector'; Author(firstnames='Hedayat'; Author(firstnames='Hedyeh'; Author(firstnames='Heidar'; Author(firstnames='Helen Elizabeth'; Author(firstnames='Helena'; Author(firstnames='Hermann'; Author(firstnames='Hesham M'; Author(firstnames='Hilda L'; Author(firstnames='Hmwe Hmwe'; Author(firstnames='Holly E'; Author(firstnames='Hosein'; Author(firstnames='Hossein'; Author(firstnames='Howard J'; Author(firstnames='Hsing-Yi'; Author(firstnames='Hue Thi'; Author(firstnames='Hugh R'; Author(firstnames='Huong Lan Thi'; Author(firstnames='Huong Thanh'; Author(firstnames='Ibrahim A'; Author(firstnames='Ibrahim Abdelmageed'; Author(firstnames='Ibrahim R'; Author(firstnames='Ibrahim'; Author(firstnames='Ibtihel'; Author(firstnames='Ilais'; Author(firstnames='Ilana N'; Author(firstnames='In-Hwan'; Author(firstnames='Inbal'; Author(firstnames='Inbar'; Author(firstnames='Inga Dora'; Author(firstnames='Ione J C'; Author(firstnames='Ionut'; Author(firstnames='Ipsita'; Author(firstnames='Iqbal R F'; Author(firstnames='Ira'; Author(firstnames='Ireneous N'; Author(firstnames='Irfan'; Author(firstnames='Irina'; Author(firstnames='Isabela M'; Author(firstnames='Isidora S'; Author(firstnames='Itamar S'; Author(firstnames='Ivy'; Author(firstnames='Jacek A'; Author(firstnames='Jacek Jerzy'; Author(firstnames='Jack'; Author(firstnames='Jacqueline'; Author(firstnames='Jalal'; Author(firstnames='James G'; Author(firstnames='James'; Author(firstnames='Jan-Walter'; Author(firstnames='Janet L'; Author(firstnames='Janni'; Author(firstnames='Jasvinder A'; Author(firstnames='Jean Jacques'; Author(firstnames='Jee-Young J'; Author(firstnames='Jeffrey A'; Author(firstnames='Jeffrey D'; Author(firstnames='Jeffrey V'; Author(firstnames='Jemal'; Author(firstnames='Joan B'; Author(firstnames='Joana'; Author(firstnames='Joao C'; Author(firstnames='Jobert Richie'; Author(firstnames='Joemer C'; Author(firstnames='Johan'; Author(firstnames='Johanna M'; Author(firstnames='John A'; Author(firstnames='John Everett'; Author(firstnames='John J'; Author(firstnames='John S'; Author(firstnames='Jonah'; Author(firstnames='Jonathan M'; Author(firstnames='Jorge R'; Author(firstnames='Jorge'; Author(firstnames='Jose C'; Author(firstnames='Josef'; Author(firstnames='Josep Maria'; Author(firstnames='Joseph Adel Mattar'; Author(firstnames='Joseph S'; Author(firstnames='Josephine W'; Author(firstnames='Joshua A'; Author(firstnames='Joshua R'; Author(firstnames='Jost B'; Author(firstnames='José'; Author(firstnames='João M'; Author(firstnames='João Pedro'; Author(firstnames='João Vasco'; Author(firstnames='Juan J'; Author(firstnames='Juan'; Author(firstnames='Juanita A'; Author(firstnames='Julian David'; Author(firstnames='Jun'; Author(firstnames='Jung-Chen'; Author(firstnames='Jurgen'; Author(firstnames='Justyna'; Author(firstnames='K Srinath'; Author(firstnames='Kai'; Author(firstnames='Kala M'; Author(firstnames='Kalayu Brhane'; Author(firstnames='Kalkidan Hassen'; Author(firstnames='Kamarul Imran'; Author(firstnames='Kanyin L'; Author(firstnames='Kareha M'; Author(firstnames='Karen'; Author(firstnames='Karzan Abdulmuhsin'; Author(firstnames='Katarzyna'; Author(firstnames='Kate'; Author(firstnames='Katharine J'; Author(firstnames='Katherine E'; Author(firstnames='Katherine R'; Author(firstnames='Kathryn H'; Author(firstnames='Kathryn Mei-Ming'; Author(firstnames='Kavumpurathu Raman'; Author(firstnames='Kawkab'; Author(firstnames='Kazem'; Author(firstnames='Kebede Embaye'; Author(firstnames='Kebede'; Author(firstnames='Kefyalew Addis'; Author(firstnames='Kelly M'; Author(firstnames='Ken Lee'; Author(firstnames='Kenji'; Author(firstnames='Kerrie E'; Author(firstnames='Kewal'; Author(firstnames='Keyghobad'; Author(firstnames='Khalid'; Author(firstnames='Khalil'; Author(firstnames='Khanh Bao'; Author(firstnames='Khurshid'; Author(firstnames='Kia'; Author(firstnames='Kidu Gidey'; Author(firstnames='Kim Moesgaard'; Author(firstnames='Kindie Fentahun'; Author(firstnames='Kingsley N'; Author(firstnames='Kiomars'; Author(firstnames='Klara'; Author(firstnames='Komal'; Author(firstnames='Konrad'; Author(firstnames='Kossivi Agbelenko'; Author(firstnames='Krishna K'; Author(firstnames='Kristopher J'; Author(firstnames='Kunihiro'; Author(firstnames='Kyle J'; Author(firstnames='Laith Jamal'; Author(firstnames='Lalit'; Author(firstnames='Lars Jacob'; Author(firstnames='Laura'; Author(firstnames='Lauren B'; Author(firstnames='Lee-Ling'; Author(firstnames='Leila'; Author(firstnames='Leonardo'; Author(firstnames='Leopold N'; Author(firstnames='Leticia'; Author(firstnames='Lidia'; Author(firstnames='Lijing L'; Author(firstnames='Liliana G'; Author(firstnames='Linh'; Author(firstnames='Long Hoang'; Author(firstnames='Lope H'; Author(firstnames='Lorainne'; Author(firstnames='Lorenzo Giovanni'; Author(firstnames='Lorenzo'; Author(firstnames='Louisa'; Author(firstnames='Luca'; Author(firstnames='Lucero'; Author(firstnames='Luciano A'; Author(firstnames='Luigi'; Author(firstnames='Luisa C'; Author(firstnames='Lydia R'; Author(firstnames='M Ashworth'; Author(firstnames='Maarten J'; Author(firstnames='Maciej'; Author(firstnames='Mahbobeh'; Author(firstnames='Mahdi'; Author(firstnames='Mahesh'; Author(firstnames='Maheswar'; Author(firstnames='Mahfuzar'; Author(firstnames='Mahmood'; Author(firstnames='Mahmoud'; Author(firstnames='Maigeng'; Author(firstnames='Malihe'; Author(firstnames='Mamata'; Author(firstnames='Man Mohan'; Author(firstnames='Manasi'; Author(firstnames='Manfred Mario Kokou'; Author(firstnames='Manisha'; Author(firstnames='Manoj'; Author(firstnames='Manoochehr'; Author(firstnames='Manorama B'; Author(firstnames='Manu Raj'; Author(firstnames='Marcel'; Author(firstnames='Marcello'; Author(firstnames='Marcos Roberto'; Author(firstnames='Marek'; Author(firstnames='Mari'; Author(firstnames='Maria Inês'; Author(firstnames='Mariam'; Author(firstnames='Marilita M'; Author(firstnames='Mario'; Author(firstnames='Marissa Bettay'; Author(firstnames='Marita'; Author(firstnames='Mark A'; Author(firstnames='Mark G'; Author(firstnames='Mark T'; Author(firstnames='Martin'; Author(firstnames='Maryam S'; Author(firstnames='Maryam'; Author(firstnames='Masood Ali'; Author(firstnames='Masoud Masoud'; Author(firstnames='Masoud'; Author(firstnames='Massimo'; Author(firstnames='Mathilde'; Author(firstnames='Mayank'; Author(firstnames='Mayowa Ojo'; Author(firstnames='Maysaa'; Author(firstnames='Maziar'; Author(firstnames='Meaza Girma'; Author(firstnames='Mebrahtu'; Author(firstnames='Meenakshi'; Author(firstnames='Megan'; Author(firstnames='Megbaru Debalkie'; Author(firstnames='Meghdad'; Author(firstnames='Mehdi'; Author(firstnames='Mehedi'; Author(firstnames='Mehran'; Author(firstnames='Melvin B'; Author(firstnames='Merhawi Gebremedhin'; Author(firstnames='Mesfin Tadese'; Author(firstnames='Mete'; Author(firstnames='Meysam'; Author(firstnames='Michael A'; Author(firstnames='Michael H'; Author(firstnames='Michael K'; Author(firstnames='Michael R'; Author(firstnames='Michael'; Author(firstnames='Michele'; Author(firstnames='Michelle L'; Author(firstnames='Michelle Marie'; Author(firstnames='Miguel A'; Author(firstnames='Miguel'; Author(firstnames='Mihaela'; Author(firstnames='Mihajlo'; Author(firstnames='Mika'; Author(firstnames='Mikk'; Author(firstnames='Milena M'; Author(firstnames='Miloud Taki Eddine'; Author(firstnames='Miltiadis K'; Author(firstnames='Mina G'; Author(firstnames='Mina'; Author(firstnames='Minh'; Author(firstnames='Mircea'; Author(firstnames='Miriam'; Author(firstnames='Misgan Legesse'; Author(firstnames='Modhurima'; Author(firstnames='Mohamad-Hani'; Author(firstnames='Mohamed M L'; Author(firstnames='Mohamed'; Author(firstnames='Mohammad Ali'; Author(firstnames='Mohammad Hifz Ur'; Author(firstnames='Mohammad Hossein'; Author(firstnames='Mohammad Reza'; Author(firstnames='Mohammad Sadegh'; Author(firstnames='Mohammad'; Author(firstnames='Mohammadbagher'; Author(firstnames='Mohammed A'; Author(firstnames='Mohsen'; Author(firstnames='Mojde'; Author(firstnames='Molly R'; Author(firstnames='Monica'; Author(firstnames='Monika'; Author(firstnames='Morgan E'; Author(firstnames='Morsaleh'; Author(firstnames='Morteza Abdullatif'; Author(firstnames='Morteza'; Author(firstnames='Moslem'; Author(firstnames='Mostafa'; Author(firstnames='Mousa'; Author(firstnames='Muhammad Ali'; Author(firstnames='Muhammad Aziz'; Author(firstnames='Muhammad Shahdaat'; Author(firstnames='Muhammad Shahzeb'; Author(firstnames='Muhammad Shariq'; Author(firstnames='Muhammed'; Author(firstnames='Muktar Beshir'; Author(firstnames='Mulugeta'; Author(firstnames='Mustafa Geleto'; Author(firstnames='Mustafa Z'; Author(firstnames='Muthiah'; Author(firstnames='Nader'; Author(firstnames='Nadia'; Author(firstnames='Nafis'; Author(firstnames='Nahid'; Author(firstnames='Nahla Hamed'; Author(firstnames='Nam Ba'; Author(firstnames='Nancy'; Author(firstnames='Naohiro'; Author(firstnames='Narayan Bahadur'; Author(firstnames='Narayana Sarma Venkata'; Author(firstnames='Narayanaswamy'; Author(firstnames='Narges'; Author(firstnames='Narinder Pal'; Author(firstnames='Naser Mohammad Gholi'; Author(firstnames='Nasir'; Author(firstnames='Nataliya A'; Author(firstnames='Neal D'; Author(firstnames='Neeraj'; Author(firstnames='Neil'; Author(firstnames='Nelson'; Author(firstnames='Netsanet'; Author(firstnames='Nicholas J K'; Author(firstnames='Nicholas J'; Author(firstnames='Nickolas'; Author(firstnames='Nicola'; Author(firstnames='Nigus'; Author(firstnames='Nihal'; Author(firstnames='Nikhil'; Author(firstnames='Nikolaos'; Author(firstnames='Nima'; Author(firstnames='Nitish'; Author(firstnames='Niveen M E'; Author(firstnames='Nizal'; Author(firstnames='Nomonde'; Author(firstnames='Nooshin'; Author(firstnames='Norberto'; Author(firstnames='Norito'; Author(firstnames='Noushin'; Author(firstnames='Nuno'; Author(firstnames='Oladimeji M'; Author(firstnames='Olalekan A'; Author(firstnames='Olanrewaju'; Author(firstnames='Olatunde'; Author(firstnames='Olatunji O'; Author(firstnames='Olayinka Stephen'; Author(firstnames='Ole F'; Author(firstnames='Oleguer'; Author(firstnames='Olifan Zewdie'; Author(firstnames='Oliver J'; Author(firstnames='Omar'; Author(firstnames='Oumer Sada'; Author(firstnames='Pallab K'; Author(firstnames='Palwasha'; Author(firstnames='Pankaj'; Author(firstnames='Panniyammakal'; Author(firstnames='Paolo Angelo'; Author(firstnames='Paramjit Singh'; Author(firstnames='Parvaiz A'; Author(firstnames='Pascual R'; Author(firstnames='Patrick John'; Author(firstnames='Paul H'; Author(firstnames='Paul I'; Author(firstnames='Paul Svitil'; Author(firstnames='Paul'; Author(firstnames='Paula'; Author(firstnames='Pauline'; Author(firstnames='Paulo A'; Author(firstnames='Pawan'; Author(firstnames='Payman'; Author(firstnames='Pedro R'; Author(firstnames='Peggy Pei-Chia'; Author(firstnames='Peilin'; Author(firstnames='Perminder S'; Author(firstnames='Peter J'; Author(firstnames='Peter Njenga'; Author(firstnames='Peter S'; Author(firstnames='Peter T N'; Author(firstnames='Peter W'; Author(firstnames='Peter'; Author(firstnames='Philimon N'; Author(firstnames='Philip B'; Author(firstnames='Prabhat'; Author(firstnames='Prakash C'; Author(firstnames='Praveen'; Author(firstnames='Puja C'; Author(firstnames='Quyen G'; Author(firstnames='Rachel L'; Author(firstnames='Rachelle'; Author(firstnames='Rafael M'; Author(firstnames='Rafael'; Author(firstnames='Rahman'; Author(firstnames='Rahul'; Author(firstnames='Raimundas'; Author(firstnames='Rajaa M'; Author(firstnames='Rajat'; Author(firstnames='Rajeev'; Author(firstnames='Rajendra'; Author(firstnames='Rajesh Kumar'; Author(firstnames='Rajesh'; Author(firstnames='Rajiv'; Author(firstnames='Rakesh'; Author(firstnames='Rakhi'; Author(firstnames='Rana Jawad'; Author(firstnames='Randah R'; Author(firstnames='Rannveig'; Author(firstnames='Rasmus'; Author(firstnames='Ratilal'; Author(firstnames='Ravi Prakash'; Author(firstnames='Ravi'; Author(firstnames='Reed J D'; Author(firstnames='Reinhard'; Author(firstnames='Reza'; Author(firstnames='Ricard'; Author(firstnames='Richard'; Author(firstnames='Rizwan Suliankatchi'; Author(firstnames='Rizwan'; Author(firstnames='Robert C'; Author(firstnames='Robert G'; Author(firstnames='Robert P'; Author(firstnames='Robert S'; Author(firstnames='Roderick J'; Author(firstnames='Roman'; Author(firstnames='Ronan A'; Author(firstnames='Rosana'; Author(firstnames='Rosario'; Author(firstnames='Roya'; Author(firstnames='Rupert'; Author(firstnames='Ruth W'; Author(firstnames='Ruxandra Irina'; Author(firstnames='Sachin R'; Author(firstnames='Sadaf G'; Author(firstnames='Sadaf'; Author(firstnames='Saeid'; Author(firstnames='Sahar'; Author(firstnames='Sajjad Ur'; Author(firstnames='Salman'; Author(firstnames='Samath Dhamminda'; Author(firstnames='Sameer Vali'; Author(firstnames='Samer'; Author(firstnames='Samir S'; Author(firstnames='Sanghamitra'; Author(firstnames='Sanjay'; Author(firstnames='Santos'; Author(firstnames='Santosh Kumar'; Author(firstnames='Santosh'; Author(firstnames='Sare'; Author(firstnames='Sargis Aghasi'; Author(firstnames='Satar'; Author(firstnames='Satinath'; Author(firstnames='Seana'; Author(firstnames='Segen Gebremeskel'; Author(firstnames='Seid Tiku'; Author(firstnames='Selina'; Author(firstnames='Semaw F'; Author(firstnames='Seok-Jun'; Author(firstnames='Serge'; Author(firstnames='Sergey Konstantinovitch'; Author(firstnames='Seyed Hossein'; Author(firstnames='Seyed M'; Author(firstnames='Seyed Moayed'; Author(firstnames='Seyed Mostafa'; Author(firstnames='Seyed Sina Naghibi'; Author(firstnames='Seyed-Mohammad'; Author(firstnames='Seyedmojtaba'; Author(firstnames='Seyyed Meysam'; Author(firstnames='Shadrach'; Author(firstnames='Shafiu'; Author(firstnames='Shahabeddin'; Author(firstnames='Shahrzad'; Author(firstnames='Shane Douglas'; Author(firstnames='Shanshan'; Author(firstnames='Shanti'; Author(firstnames='Sharareh'; Author(firstnames='Sheetal D'; Author(firstnames='Sheikh Mohammed Shariful'; Author(firstnames='Shirin'; Author(firstnames='Shishay Wahdey'; Author(firstnames='Shiwei'; Author(firstnames='Shoshana H'; Author(firstnames='Shouling'; Author(firstnames='Shuhei'; Author(firstnames='Si'; Author(firstnames='Simon I'; Author(firstnames='Simon'; Author(firstnames='Simona'; Author(firstnames='Sivadasanpillai'; Author(firstnames='Snehal T'; Author(firstnames='Soewarta'; Author(firstnames='Sofia'; Author(firstnames='Soheil'; Author(firstnames='Soheila'; Author(firstnames='Sojib Bin'; Author(firstnames='Sok King'; Author(firstnames='Solomon M'; Author(firstnames='Son Hoang'; Author(firstnames='Sonali'; Author(firstnames='Songhomitra'; Author(firstnames='Sonia'; Author(firstnames='Soraya'; Author(firstnames='Sorin'; Author(firstnames='Soufiane'; Author(firstnames='Soumyadeep'; Author(firstnames='Sousan'; Author(firstnames='Srinivas'; Author(firstnames='Srinivasa Vittal'; Author(firstnames='Stanislav S'; Author(firstnames='Stefan'; Author(firstnames='Stein Emil'; Author(firstnames='Stephen G'; Author(firstnames='Stephen R'; Author(firstnames='Stephen S'; Author(firstnames='Subas'; Author(firstnames='Subhojit'; Author(firstnames='Sudhir Kumar'; Author(firstnames='Sundeep Santosh'; Author(firstnames='Suraj'; Author(firstnames='Suresh Banayya'; Author(firstnames='Sutapa'; Author(firstnames='Suzanne Lyn'; Author(firstnames='Suzanne'; Author(firstnames='Svetlana'; Author(firstnames='Swayam'; Author(firstnames='Syed Mohamed'; Author(firstnames='T Eoin'; Author(firstnames='Tahiya'; Author(firstnames='Tahvi D'; Author(firstnames='Takeshi'; Author(firstnames='Talha A'; Author(firstnames='Tamirat Tesfaye'; Author(firstnames='Tanuj'; Author(firstnames='Tanush'; Author(firstnames='Taren M'; Author(firstnames='Tariq J'; Author(firstnames='Tea'; Author(firstnames='Ted R'; Author(firstnames='Tekleberhan B'; Author(firstnames='Teklu Gebrehiwo'; Author(firstnames='Tesfa'; Author(firstnames='Tesfaye Dessale'; Author(firstnames='Theo'; Author(firstnames='Thomas Clement'; Author(firstnames='Thomas'; Author(firstnames='Tiffany K'; Author(firstnames='Tigist Gashaw'; Author(firstnames='Tilayie Feto'; Author(firstnames='Till Winfried'; Author(firstnames='Tim C D'; Author(firstnames='Tim Robert'; Author(firstnames='Timothy J'; Author(firstnames='Tina'; Author(firstnames='Tinuke O'; Author(firstnames='Tissa'; Author(firstnames='Tivani Phosa'; Author(firstnames='Tomasz'; Author(firstnames='Tomi'; Author(firstnames='Tomislav'; Author(firstnames='Tommi Juhani'; Author(firstnames='Tomohide'; Author(firstnames='Traolach'; Author(firstnames='Treh'; Author(firstnames='Tufa'; Author(firstnames='Tuomo J'; Author(firstnames='Ulrich Otto'; Author(firstnames='Usha'; Author(firstnames='Usman'; Author(firstnames='V'; Author(firstnames='Vafa'; Author(firstnames='Vahid'; Author(firstnames='Valery L'; Author(firstnames='Van C'; Author(firstnames='Varshil'; Author(firstnames='Vasily'; Author(firstnames='Ver'; Author(firstnames='Vesna'; Author(firstnames='Victor'; Author(firstnames='Vijay Kumar'; Author(firstnames='Vinay'; Author(firstnames='Virendra'; Author(firstnames='Vishnupriya Rao'; Author(firstnames='Vivekanand'; Author(firstnames='Vladimir'; Author(firstnames='Wagner'; Author(firstnames='Walid'; Author(firstnames='Walter'; Author(firstnames='William M'; Author(firstnames='Winfried'; Author(firstnames='Yafeng'; Author(firstnames='Yahya'; Author(firstnames='Yannick'; Author(firstnames='Yasin Jemal'; Author(firstnames='Yasir'; Author(firstnames='Yaw Ampem'; Author(firstnames='Yazan'; Author(firstnames='Yichong'; Author(firstnames='Yihalem Abebe'; Author(firstnames='Yilma Chisha Dea'; Author(firstnames='Yingying'; Author(firstnames='Yohannes'; Author(firstnames='Yoshan'; Author(firstnames='Yoshihiro'; Author(firstnames='Young-Eun'; Author(firstnames='Young-Ho'; Author(firstnames='Yousef Saleh'; Author(firstnames='Yu'; Author(firstnames='Yuan-Pang'; Author(firstnames='Yuantao'; Author(firstnames='Yuichiro'; Author(firstnames='Yuming'; Author(firstnames='Yun Jin'; Author(firstnames='Yun-Chun'; Author(firstnames='Zahid A'; Author(firstnames='Zegeye'; Author(firstnames='Zerihun Menlkalew'; Author(firstnames='Zerihun'; Author(firstnames='Zheng'; Author(firstnames='Ziad A'; Author(firstnames='Ziad'; Author(firstnames='Zikria'; Author(firstnames='Ziyad'; Author(firstnames='Zohreh'; Author(firstnames='Zoubida'; Author(firstnames='Zubair'; Author(firstnames='Zulfiqar A'; Bayes Theorem; COVID-19 pandemic; Causality; Child; CollabAuthor(name='GBD 2017 Disease and Injury Inc; Cross-Sectional Studies; Disabled Persons; Disabled Persons / statistics & numerical data*; Extramural; Female; GABA; Global Burden of Disease; Global Burden of Disease / statistics & numerical; Global Burden of Disease / trends*; Global Health; Global Health / statistics & numerical data; Global Health / trends; Health Care Surveys; Hepatitis A; Humans; Incidence; India; Infant; Infant Mortality; Life Expectancy; Life Expectancy*; MEDLINE; Male; Middle Aged; Morbidity; Morbidity / trends*; N.I.H.; NCBI; NIH; NLM; NMDA receptor; National Center for Biotechnology Information; National Institutes of Health; National Library of Medicine; Newborn; Non-P.H.S.; Non-U.S. Gov't; PMC6227754; Patient Satisfaction; Preschool; Prevalence; PubMed Abstract; Quality of Health Care; Research Support; Sex Distribution; Socioeconomic Factors; U.S. Gov't; Wilson’s disease; Wounds and Injuries; Wounds and Injuries / epidemiology*; Wounds and Injuries / mortality; Young Adult; affs=[]; affs=[]); anxiety; bone regeneration; cartilage; chelator; chondrocyte; copper; depression; doi:10.1016/S0140-6736(18)32279-7; epidemiology; equal_contrib=False); equal_contrib=False)]; exosomes; hemochromatosis; initials='A'; initials='AA'; initials='AB'; initials='AC'; initials='AD'; initials='AE'; initials='AF'; initials='AG'; initials='AH'; initials='AI'; initials='AJ'; initials='AK'; initials='AKS'; initials='AL'; initials='ALP'; initials='AM'; initials='AMN'; initials='AN'; initials='AP'; initials='AQ'; initials='AR'; initials='AS'; initials='AT'; initials='AU'; initials='AY'; initials='B'; initials='BB'; initials='BF'; initials='BH'; initials='BL'; initials='BNG'; initials='BO'; initials='BP'; initials='BR'; initials='BT'; initials='BX'; initials='C'; initials='CA'; initials='CAT'; initials='CC'; initials='CDA'; initials='CDH'; initials='CE'; initials='CI'; initials='CJL'; initials='CK'; initials='CL'; initials='CM'; initials='CMS'; initials='CN'; initials='CO'; initials='CRJ'; initials='CS'; initials='CSES'; initials='CT'; initials='D'; initials='DA'; initials='DC'; initials='DF'; initials='DG'; initials='DGA'; initials='DH'; initials='DJ'; initials='DL'; initials='DM'; initials='DN'; initials='DNA'; initials='DO'; initials='DP'; initials='DT'; initials='DV'; initials='E'; initials='EA'; initials='EE'; initials='EFGA'; initials='EK'; initials='ELN'; initials='EM'; initials='EO'; initials='ER'; initials='ERK'; initials='EV'; initials='F'; initials='FA'; initials='FG'; initials='FH'; initials='FJ'; initials='FM'; initials='FP'; initials='FR'; initials='FS'; initials='G'; initials='GA'; initials='GB'; initials='GC'; initials='GJ'; initials='GK'; initials='GM'; initials='GMA'; initials='GR'; initials='GT'; initials='H'; initials='HA'; initials='HC'; initials='HD'; initials='HE'; initials='HH'; initials='HJ'; initials='HL'; initials='HLT'; initials='HM'; initials='HN'; initials='HQ'; initials='HR'; initials='HS'; initials='HT'; initials='HW'; initials='HY'; initials='I'; initials='IA'; initials='ID'; initials='IH'; initials='IJC'; initials='IM'; initials='IN'; initials='IR'; initials='IRF'; initials='IS'; initials='J'; initials='JA'; initials='JAM'; initials='JB'; initials='JC'; initials='JD'; initials='JE'; initials='JG'; initials='JJ'; initials='JL'; initials='JM'; initials='JP'; initials='JR'; initials='JS'; initials='JV'; initials='JW'; initials='K'; initials='KA'; initials='KB'; initials='KE'; initials='KF'; initials='KG'; initials='KH'; initials='KI'; initials='KJ'; initials='KK'; initials='KL'; initials='KM'; initials='KN'; initials='KR'; initials='KS'; initials='L'; initials='LA'; initials='LB'; initials='LC'; initials='LG'; initials='LH'; initials='LJ'; initials='LL'; initials='LN'; initials='LR'; initials='M'; initials='MA'; initials='MB'; initials='MD'; initials='ME'; initials='MG'; initials='MH'; initials='MHU'; initials='MI'; initials='MJ'; initials='MK'; initials='ML'; initials='MM'; initials='MMK'; initials='MML'; initials='MO'; initials='MR'; initials='MS'; initials='MT'; initials='MTE'; initials='MZ'; initials='N'; initials='NA'; initials='NB'; initials='ND'; initials='NH'; initials='NJ'; initials='NJK'; initials='NME'; initials='NMG'; initials='NP'; initials='NSV'; initials='O'; initials='OA'; initials='OF'; initials='OJ'; initials='OM'; initials='OO'; initials='OS'; initials='OZ'; initials='P'; initials='PA'; initials='PB'; initials='PC'; initials='PH'; initials='PI'; initials='PJ'; initials='PK'; initials='PN'; initials='PP'; initials='PR'; initials='PS'; initials='PTN'; initials='PW'; initials='QG'; initials='R'; initials='RA'; initials='RC'; initials='RG'; initials='RI'; initials='RJ'; initials='RJD'; initials='RK'; initials='RL'; initials='RM'; initials='RP'; initials='RR'; initials='RS'; initials='RW'; initials='S'; initials='SA'; initials='SB'; initials='SD'; initials='SE'; initials='SF'; initials='SG'; initials='SH'; initials='SI'; initials='SJ'; initials='SK'; initials='SL'; initials='SM'; initials='SMS'; initials='SR'; initials='SS'; initials='SSN'; initials='ST'; initials='SU'; initials='SV'; initials='SW'; initials='T'; initials='TA'; initials='TB'; initials='TC'; initials='TCD'; initials='TD'; initials='TE'; initials='TF'; initials='TG'; initials='TJ'; initials='TK'; initials='TM'; initials='TO'; initials='TP'; initials='TR'; initials='TT'; initials='TW'; initials='U'; initials='UO'; initials='V'; initials='VC'; initials='VK'; initials='VL'; initials='VR'; initials='W'; initials='WM'; initials='Y'; initials='YA'; initials='YC'; initials='YCD'; initials='YE'; initials='YH'; initials='YJ'; initials='YP'; initials='YS'; initials='Z'; initials='ZA'; initials='ZM'; investigators=[Author(firstnames='Spencer L'; iron; is_editor=False; ketamine; lastname='Abate'; lastname='Abay'; lastname='Abbafati'; lastname='Abbasi'; lastname='Abbastabar'; lastname='Abd-Allah'; lastname='Abdela'; lastname='Abdelalim'; lastname='Abdollahpour'; lastname='Abdulkader'; lastname='Abebe'; lastname='Abera'; lastname='Abil'; lastname='Abraha'; lastname='Abu-Raddad'; lastname='Abu-Rmeileh'; lastname='Accrombessi'; lastname='Acharya'; lastname='Ackerman'; lastname='Adamu'; lastname='Adebayo'; lastname='Adekanmbi'; lastname='Adetokunboh'; lastname='Adib'; lastname='Adsuar'; lastname='Afanvi'; lastname='Afarideh'; lastname='Afshin'; lastname='Agarwal'; lastname='Agesa'; lastname='Aggarwal'; lastname='Aghayan'; lastname='Agrawal'; lastname='Ahmadi'; lastname='Ahmadieh'; lastname='Ahmed'; lastname='Aichour'; lastname='Akinyemiju'; lastname='Akseer'; lastname='Al-Aly'; lastname='Al-Eyadhy'; lastname='Al-Mekhlafi'; lastname='Al-Raddadi'; lastname='Alahdab'; lastname='Alam'; lastname='Alashi'; lastname='Alavian'; lastname='Alene'; lastname='Alijanzadeh'; lastname='Alizadeh-Navaei'; lastname='Aljunid'; lastname='Alkerwi'; lastname='Alla'; lastname='Allebeck'; lastname='Alouani'; lastname='Altirkawi'; lastname='Alvis-Guzman'; lastname='Amare'; lastname='Aminde'; lastname='Ammar'; lastname='Amoako'; lastname='Anber'; lastname='Andrei'; lastname='Androudi'; lastname='Animut'; lastname='Anjomshoa'; lastname='Ansha'; lastname='Antonio'; lastname='Anwari'; lastname='Arabloo'; lastname='Arauz'; lastname='Aremu'; lastname='Ariani'; lastname='Armoon'; lastname='Arora'; lastname='Artaman'; lastname='Aryal'; lastname='Asayesh'; lastname='Asghar'; lastname='Ataro'; lastname='Atre'; lastname='Ausloos'; lastname='Avila-Burgos'; lastname='Avokpaho'; lastname='Awasthi'; lastname='Ayala Quintanilla'; lastname='Ayer'; lastname='Azzopardi'; lastname='Babazadeh'; lastname='Badali'; lastname='Badawi'; lastname='Bali'; lastname='Ballesteros'; lastname='Ballew'; lastname='Banach'; lastname='Banoub'; lastname='Banstola'; lastname='Barac'; lastname='Barboza'; lastname='Barker-Collo'; lastname='Barrero'; lastname='Baune'; lastname='Bazargan-Hejazi'; lastname='Bedi'; lastname='Beghi'; lastname='Behzadifar'; lastname='Belachew'; lastname='Belay'; lastname='Bell'; lastname='Bello'; lastname='Bensenor'; lastname='Bernabe'; lastname='Bernstein'; lastname='Beuran'; lastname='Beyranvand'; lastname='Bhala'; lastname='Bhattarai'; lastname='Bhaumik'; lastname='Bhutta'; lastname='Biadgo'; lastname='Bijani'; lastname='Bikbov'; lastname='Bilano'; lastname='Bililign'; lastname='Bin Sayeed'; lastname='Bisanzio'; lastname='Blacker'; lastname='Blyth'; lastname='Bou-Orm'; lastname='Boufous'; lastname='Bourne'; lastname='Brady'; lastname='Brainin'; lastname='Brant'; lastname='Brazinova'; lastname='Breitborde'; lastname='Brenner'; lastname='Briant'; lastname='Briggs'; lastname='Briko'; lastname='Britton'; lastname='Brugha'; lastname='Buchbinder'; lastname='Busse'; lastname='Butt'; lastname='Bärnighausen'; lastname='Béjot'; lastname='Cahuana-Hurtado'; lastname='Cano'; lastname='Carrero'; lastname='Carter'; lastname='Carvalho'; lastname='Castañeda-Orjuela'; lastname='Castillo Rivas'; lastname='Castro'; lastname='Catalá-López'; lastname='Cercy'; lastname='Cerin'; lastname='Chaiah'; lastname='Chang'; lastname='Charlson'; lastname='Chattopadhyay'; lastname='Chattu'; lastname='Chaturvedi'; lastname='Chiang'; lastname='Chin'; lastname='Chitheer'; lastname='Choi'; lastname='Chowdhury'; lastname='Christensen'; lastname='Christopher'; lastname='Cicuttini'; lastname='Ciobanu'; lastname='Cirillo'; lastname='Claro'; lastname='Collado-Mateo'; lastname='Cooper'; lastname='Coresh'; lastname='Cortesi'; lastname='Cortinovis'; lastname='Costa'; lastname='Cousin'; lastname='Criqui'; lastname='Cromwell'; lastname='Cross'; lastname='Crump'; lastname='Cárdenas'; lastname='Dadi'; lastname='Dandona'; lastname='Dargan'; lastname='Daryani'; lastname='Das Gupta'; lastname='Das Neves'; lastname='Dasa'; lastname='Davey'; lastname='Davis'; lastname='Davitoiu'; lastname='De Courten'; lastname='De La Hoz'; lastname='De Leo'; lastname='De Neve'; lastname='Degefa'; lastname='Degenhardt'; lastname='Deiparine'; lastname='Dellavalle'; lastname='Demoz'; lastname='Deribe'; lastname='Dervenis'; lastname='Des Jarlais'; lastname='Dessie'; lastname='Dey'; lastname='Dharmaratne'; lastname='Dinberu'; lastname='Dirac'; lastname='Djalalinia'; lastname='Doan'; lastname='Dokova'; lastname='Doku'; lastname='Dorsey'; lastname='Doyle'; lastname='Driscoll'; lastname='Dubey'; lastname='Dubljanin'; lastname='Duken'; lastname='Duncan'; lastname='Duraes'; lastname='Ebrahimi'; lastname='Ebrahimpour'; lastname='Echko'; lastname='Edvardsson'; lastname='Effiong'; lastname='Ehrlich'; lastname='El Bcheraoui'; lastname='El Sayed Zaki'; lastname='El-Khatib'; lastname='Elkout'; lastname='Elyazar'; lastname='Enayati'; lastname='Endries'; lastname='Er'; lastname='Erskine'; lastname='Eshrati'; lastname='Eskandarieh'; lastname='Esteghamati'; lastname='Fakhim'; lastname='Fallah Omrani'; lastname='Faramarzi'; lastname='Fareed'; lastname='Farhadi'; lastname='Farid'; lastname='Farinha'; lastname='Farioli'; lastname='Faro'; lastname='Farvid'; lastname='Farzadfar'; lastname='Feigin'; lastname='Fentahun'; lastname='Fereshtehnejad'; lastname='Fernandes'; lastname='Ferrari'; lastname='Feyissa'; lastname='Filip'; lastname='Fischer'; lastname='Fitzmaurice'; lastname='Foigt'; lastname='Foreman'; lastname='Fox'; lastname='Frank'; lastname='Fukumoto'; lastname='Fullman'; lastname='Furtado'; lastname='Futran'; lastname='Fürst'; lastname='Gall'; lastname='Ganji'; lastname='Gankpe'; lastname='Garcia-Basteiro'; lastname='Gardner'; lastname='Gebre'; lastname='Gebremedhin'; lastname='Gebremichael'; lastname='Gelano'; lastname='Geleijnse'; lastname='Genova-Maleras'; lastname='Geramo'; lastname='Gething'; lastname='Gezae'; lastname='Ghadiri'; lastname='Ghasemi Falavarjani'; lastname='Ghasemi-Kasman'; lastname='Ghimire'; lastname='Ghosh'; lastname='Ghoshal'; lastname='Giampaoli'; lastname='Gill'; lastname='Ginawi'; lastname='Giussani'; lastname='Gnedovskaya'; lastname='Goldberg'; lastname='Goli'; lastname='Gona'; lastname='Gopalani'; lastname='Gorman'; lastname='Goulart'; lastname='Grada'; lastname='Grams'; lastname='Grosso'; lastname='Gugnani'; lastname='Guo'; lastname='Gupta'; lastname='Gyawali'; lastname='Gómez-Dantés'; lastname='Haagsma'; lastname='Hachinski'; lastname='Hafezi-Nejad'; lastname='Haghparast Bidgoli'; lastname='Hagos'; lastname='Hailu'; lastname='Haj-Mirzaian'; lastname='Hamadeh'; lastname='Hamidi'; lastname='Handal'; lastname='Hankey'; lastname='Hao'; lastname='Harb'; lastname='Harikrishnan'; lastname='Haro'; lastname='Hasan'; lastname='Hassankhani'; lastname='Hassen'; lastname='Havmoeller'; lastname='Hawley'; lastname='Hay'; lastname='Hedayatizadeh-Omran'; lastname='Heibati'; lastname='Hendrie'; lastname='Henok'; lastname='Herteliu'; lastname='Heydarpour'; lastname='Hibstu'; lastname='Hoang'; lastname='Hoek'; lastname='Hoffman'; lastname='Hole'; lastname='Homaie Rad'; lastname='Hoogar'; lastname='Hosgood'; lastname='Hosseini'; lastname='Hosseinzadeh'; lastname='Hostiuc'; lastname='Hotez'; lastname='Hoy'; lastname='Hsairi'; lastname='Htet'; lastname='Hu'; lastname='Huang'; lastname='Huynh'; lastname='Iburg'; lastname='Ikeda'; lastname='Ileanu'; lastname='Ilesanmi'; lastname='Iqbal'; lastname='Irvani'; lastname='Irvine'; lastname='Islam'; lastname='Islami'; lastname='Jacobsen'; lastname='Jahangiry'; lastname='Jahanmehr'; lastname='Jain'; lastname='Jakovljevic'; lastname='James'; lastname='Javanbakht'; lastname='Jayatilleke'; lastname='Jeemon'; lastname='Jha'; lastname='Ji'; lastname='Johnson'; lastname='Jonas'; lastname='Jozwiak'; lastname='Jungari'; lastname='Jürisson'; lastname='Kabir'; lastname='Kadel'; lastname='Kahsay'; lastname='Kalani'; lastname='Kanchan'; lastname='Karami Matin'; lastname='Karami'; lastname='Karch'; lastname='Karema'; lastname='Karimi'; lastname='Karyani'; lastname='Kasaeian'; lastname='Kassa'; lastname='Kassebaum'; lastname='Katikireddi'; lastname='Kawakami'; lastname='Keighobadi'; lastname='Keiyoro'; lastname='Kemmer'; lastname='Kemp'; lastname='Kengne'; lastname='Keren'; lastname='Khader'; lastname='Khafaei'; lastname='Khafaie'; lastname='Khajavi'; lastname='Khalil'; lastname='Khan'; lastname='Khang'; lastname='Khazaei'; lastname='Khoja'; lastname='Khosravi'; lastname='Kiadaliri'; lastname='Kiirithio'; lastname='Kim'; lastname='Kimokoti'; lastname='Kinfu'; lastname='Kisa'; lastname='Kissimova-Skarbek'; lastname='Kivimäki'; lastname='Knudsen'; lastname='Kocarnik'; lastname='Kochhar'; lastname='Kokubo'; lastname='Kolola'; lastname='Kopec'; lastname='Kosen'; lastname='Kotsakis'; lastname='Koul'; lastname='Koyanagi'; lastname='Kravchenko'; lastname='Krishan'; lastname='Krohn'; lastname='Kuate Defo'; lastname='Kucuk Bicer'; lastname='Kumar'; lastname='Kyu'; lastname='Lad'; lastname='Lafranconi'; lastname='Lalloo'; lastname='Lallukka'; lastname='Lami'; lastname='Lansingh'; lastname='Latifi'; lastname='Lau'; lastname='Lazarus'; lastname='Leasher'; lastname='Ledesma'; lastname='Lee'; lastname='Leigh'; lastname='Leung'; lastname='Levi'; lastname='Lewycka'; lastname='Li'; lastname='Liao'; lastname='Liben'; lastname='Lim'; lastname='Liu'; lastname='Lodha'; lastname='Looker'; lastname='Lopez'; lastname='Lorkowski'; lastname='Lotufo'; lastname='Low'; lastname='Lozano'; lastname='Lucas'; lastname='Lucchesi'; lastname='Lunevicius'; lastname='Lyons'; lastname='Ma'; lastname='Macarayan'; lastname='Mackay'; lastname='Madotto'; lastname='Magdy Abd El Razek'; lastname='Maghavani'; lastname='Mahotra'; lastname='Mai'; lastname='Majdan'; lastname='Majdzadeh'; lastname='Majeed'; lastname='Malekzadeh'; lastname='Malta'; lastname='Mamun'; lastname='Manda'; lastname='Manguerra'; lastname='Manhertz'; lastname='Mansournia'; lastname='Mantovani'; lastname='Mapoma'; lastname='Maravilla'; lastname='Marcenes'; lastname='Marks'; lastname='Martins-Melo'; lastname='Martopullo'; lastname='Marzan'; lastname='Mashamba-Thompson'; lastname='Massenburg'; lastname='Mathur'; lastname='Matsushita'; lastname='Maulik'; lastname='Mazidi'; lastname='McAlinden'; lastname='McGrath'; lastname='McKee'; lastname='Mehndiratta'; lastname='Mehrotra'; lastname='Mehta'; lastname='Mejia-Rodriguez'; lastname='Mekonen'; lastname='Melese'; lastname='Melku'; lastname='Meltzer'; lastname='Memiah'; lastname='Memish'; lastname='Mendoza'; lastname='Mengistu'; lastname='Mensah'; lastname='Mereta'; lastname='Meretoja'; lastname='Mestrovic'; lastname='Mezerji'; lastname='Miazgowski'; lastname='Millear'; lastname='Miller'; lastname='Miltz'; lastname='Mini'; lastname='Mirarefin'; lastname='Mirrakhimov'; lastname='Misganaw'; lastname='Mitchell'; lastname='Mitiku'; lastname='Moazen'; lastname='Mohajer'; lastname='Mohammad'; lastname='Mohammadifard'; lastname='Mohammadnia-Afrouzi'; lastname='Mohammed'; lastname='Mohebi'; lastname='Moitra'; lastname='Mokdad'; lastname='Molokhia'; lastname='Monasta'; lastname='Moodley'; lastname='Moosazadeh'; lastname='Moradi'; lastname='Moradi-Lakeh'; lastname='Moradinazar'; lastname='Moraga'; lastname='Morawska'; lastname='Moreno Velásquez'; lastname='Morgado-Da-Costa'; lastname='Morrison'; lastname='Moschos'; lastname='Mousavi'; lastname='Mruts'; lastname='Muche'; lastname='Muchie'; lastname='Mueller'; lastname='Muhammed'; lastname='Mukhopadhyay'; lastname='Muller'; lastname='Mumford'; lastname='Murhekar'; lastname='Murray'; lastname='Musa'; lastname='Mustafa'; lastname='März'; lastname='Nabhan'; lastname='Nagata'; lastname='Naghavi'; lastname='Naheed'; lastname='Nahvijou'; lastname='Naik'; lastname='Najafi'; lastname='Naldi'; lastname='Nam'; lastname='Nangia'; lastname='Nansseu'; lastname='Nascimento'; lastname='Natarajan'; lastname='Neamati'; lastname='Negoi'; lastname='Neupane'; lastname='Newton'; lastname='Ngunjiri'; lastname='Nguyen'; lastname='Nichols'; lastname='Ningrum'; lastname='Nixon'; lastname='Nolutshungu'; lastname='Nomura'; lastname='Norheim'; lastname='Noroozi'; lastname='Norrving'; lastname='Noubiap'; lastname='Nouri'; lastname='Nourollahpour Shiadeh'; lastname='Nowroozi'; lastname='Nsoesie'; lastname='Nyasulu'; lastname='Odell'; lastname='Ofori-Asenso'; lastname='Ogbo'; lastname='Oh'; lastname='Oladimeji'; lastname='Olagunju'; lastname='Olivares'; lastname='Olsen'; lastname='Olusanya'; lastname='Ong'; lastname='Oren'; lastname='Ortiz'; lastname='Ota'; lastname='Otstavnov'; lastname='Owolabi'; lastname='P A'; lastname='Pacella'; lastname='Pakpour'; lastname='Pana'; lastname='Panda-Jonas'; lastname='Parisi'; lastname='Park'; lastname='Parry'; lastname='Patel'; lastname='Pati'; lastname='Patil'; lastname='Patle'; lastname='Patton'; lastname='Paturi'; lastname='Paulson'; lastname='Pearce'; lastname='Pereira'; lastname='Perico'; lastname='Pesudovs'; lastname='Pham'; lastname='Phillips'; lastname='Pigott'; lastname='Pillay'; lastname='Piradov'; lastname='Pirsaheb'; lastname='Pishgar'; lastname='Plana-Ripoll'; lastname='Plass'; lastname='Polinder'; lastname='Popova'; lastname='Postma'; lastname='Pourshams'; lastname='Poustchi'; lastname='Prabhakaran'; lastname='Prakash'; lastname='Purcell'; lastname='Purwar'; lastname='Qorbani'; lastname='Quistberg'; lastname='Radfar'; lastname='Rafay'; lastname='Rafiei'; lastname='Rahim'; lastname='Rahimi'; lastname='Rahimi-Movaghar'; lastname='Rahman'; lastname='Rai'; lastname='Rajati'; lastname='Ram'; lastname='Ranjan'; lastname='Ranta'; lastname='Rao'; lastname='Rawaf'; lastname='Reddy'; lastname='Reiner'; lastname='Reinig'; lastname='Reitsma'; lastname='Remuzzi'; lastname='Renzaho'; lastname='Resnikoff'; lastname='Rezaei'; lastname='Rezai'; lastname='Ribeiro'; lastname='Robinson'; lastname='Roever'; lastname='Ronfani'; lastname='Roshandel'; lastname='Rostami'; lastname='Roth'; lastname='Roy'; lastname='Rubagotti'; lastname='Sachdev'; lastname='Sadat'; lastname='Saddik'; lastname='Sadeghi'; lastname='Saeedi Moghaddam'; lastname='Safari'; lastname='Safari-Faramani'; lastname='Safdarian'; lastname='Safi'; lastname='Safiri'; lastname='Sagar'; lastname='Sahebkar'; lastname='Sahraian'; lastname='Sajadi'; lastname='Salam'; lastname='Salama'; lastname='Salamati'; lastname='Saleem'; lastname='Salimi'; lastname='Salomon'; lastname='Salvi'; lastname='Salz'; lastname='Samy'; lastname='Sanabria'; lastname='Sang'; lastname='Santomauro'; lastname='Santos'; lastname='Santric Milicevic'; lastname='Sao Jose'; lastname='Sardana'; lastname='Sarker'; lastname='Sarrafzadegan'; lastname='Sartorius'; lastname='Sarvi'; lastname='Sathian'; lastname='Satpathy'; lastname='Sawant'; lastname='Sawhney'; lastname='Saxena'; lastname='Saylan'; lastname='Schaeffner'; lastname='Schmidt'; lastname='Schneider'; lastname='Schwebel'; lastname='Schwendicke'; lastname='Schöttker'; lastname='Scott'; lastname='Sekerija'; lastname='Sepanlou'; lastname='Serván-Mori'; lastname='Seyedmousavi'; lastname='Shabaninejad'; lastname='Shafieesabet'; lastname='Shahbazi'; lastname='Shaheen'; lastname='Shaikh'; lastname='Shams-Beyranvand'; lastname='Shamsi'; lastname='Shamsizadeh'; lastname='Sharafi'; lastname='Sharif'; lastname='Sharif-Alhoseini'; lastname='Sharma'; lastname='She'; lastname='Sheikh'; lastname='Shi'; lastname='Shibuya'; lastname='Shigematsu'; lastname='Shiri'; lastname='Shirkoohi'; lastname='Shishani'; lastname='Shiue'; lastname='Shokraneh'; lastname='Shoman'; lastname='Shrime'; lastname='Si'; lastname='Siabani'; lastname='Siddiqi'; lastname='Sigfusdottir'; lastname='Sigurvinsdottir'; lastname='Silva'; lastname='Silveira'; lastname='Singam'; lastname='Singh'; lastname='Sinha'; lastname='Skiadaresi'; lastname='Slepak'; lastname='Sliwa'; lastname='Smith'; lastname='Soares Filho'; lastname='Sobaih'; lastname='Sobhani'; lastname='Sobngwi'; lastname='Soneji'; lastname='Soofi'; lastname='Soosaraei'; lastname='Sorensen'; lastname='Soriano'; lastname='Soyiri'; lastname='Sposato'; lastname='Sreeramareddy'; lastname='Srinivasan'; lastname='Stanaway'; lastname='Stein'; lastname='Steiner'; lastname='Stokes'; lastname='Stovner'; lastname='Subart'; lastname='Sudaryanto'; lastname='Sufiyan'; lastname='Sunguya'; lastname='Sur'; lastname='Sutradhar'; lastname='Sykes'; lastname='Sylte'; lastname='Tabarés-Seisdedos'; lastname='Tadakamadla'; lastname='Tadesse'; lastname='Tandon'; lastname='Tassew'; lastname='Tavakkoli'; lastname='Taveira'; lastname='Taylor'; lastname='Tehrani-Banihashemi'; lastname='Tekalign'; lastname='Tekelemedhin'; lastname='Tekle'; lastname='Temesgen'; lastname='Temsah'; lastname='Terkawi'; lastname='Teweldemedhin'; lastname='Thankappan'; lastname='Thomas'; lastname='Tilahun'; lastname='To'; lastname='Tonelli'; lastname='Topor-Madry'; lastname='Topouzis'; lastname='Torre'; lastname='Tortajada-Girbés'; lastname='Touvier'; lastname='Tovani-Palone'; lastname='Towbin'; lastname='Tran'; lastname='Troeger'; lastname='Truelsen'; lastname='Tsilimbaris'; lastname='Tsoi'; lastname='Tudor Car'; lastname='Tuzcu'; lastname='Ukwaja'; lastname='Ullah'; lastname='Undurraga'; lastname='Unutzer'; lastname='Updike'; lastname='Usman'; lastname='Uthman'; lastname='Vaduganathan'; lastname='Vaezi'; lastname='Valdez'; lastname='Varughese'; lastname='Vasankari'; lastname='Venketasubramanian'; lastname='Villafaina'; lastname='Violante'; lastname='Vladimirov'; lastname='Vlassov'; lastname='Vollset'; lastname='Vos'; lastname='Vosoughi'; lastname='Vujcic'; lastname='Wagnew'; lastname='Waheed'; lastname='Waller'; lastname='Wang'; lastname='Weiderpass'; lastname='Weintraub'; lastname='Weiss'; lastname='Weldegebreal'; lastname='Weldegwergs'; lastname='Werdecker'; lastname='West'; lastname='Whiteford'; lastname='Widecka'; lastname='Wijeratne'; lastname='Wilner'; lastname='Wilson'; lastname='Winkler'; lastname='Wiyeh'; lastname='Wiysonge'; lastname='Wolfe'; lastname='Woolf'; lastname='Wu'; lastname='Wyper'; lastname='Xavier'; lastname='Xu'; lastname='Yadgir'; lastname='Yadollahpour'; lastname='Yahyazadeh Jabbari'; lastname='Yamada'; lastname='Yan'; lastname='Yano'; lastname='Yaseri'; lastname='Yasin'; lastname='Yeshaneh'; lastname='Yimer'; lastname='Yip'; lastname='Yisma'; lastname='Yonemoto'; lastname='Yoon'; lastname='Yotebieng'; lastname='Younis'; lastname='Yousefifard'; lastname='Yu'; lastname='Zadnik'; lastname='Zaidi'; lastname='Zaman'; lastname='Zamani'; lastname='Zare'; lastname='Zeleke'; lastname='Zenebe'; lastname='Zhang'; lastname='Zhao'; lastname='Zhou'; lastname='Zodpey'; lastname='Zucker'; lastname='Ärnlöv'; lastname='Øverland'; microRNA; mortality; neurodegeneration; osteoarthritis; outbreak; periodontal regeneration; pmid:30496104; polymer; polymeric scaffolds; polymers; pulp regeneration; regenerative medicine; risk groups; salivary gland regeneration; sinus augmentation; statistics & numerical data; suffix=None; tissue engineering; transmission; trends; vaccination strategy; whole tooth regeneration
ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỀU TRỊ DUY TRÌ DOCETAXEL TRÊN BỆNH NHÂN UNG THƯ PHỔI KHÔNG TẾ BÀO NHỎ GIAI ĐOẠN MUỘN TẠI BỆNH VIỆN UNG BƯỚU NGHỆ AN
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 509 Số 1 - 2022
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả, độc tính của phác đồ Docetaxel duy trì trên bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn tại BVUBNA. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi tiến cứu trên 47 bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộnđược điều trị duy trì Docetaxel sau khi điều trị bước 1 bằng phác đồ hóa trị bộ đôi đạt đáp ứng hoặc bệnh ổn định tại Bệnh viện Ung bướu ......
#Ung thư phổi không tế bào nhỏ giai đoạn muộn #Docetaxel duy trì
Tổng số: 69
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7