Đấu giá tổ hợp là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Đấu giá tổ hợp là cơ chế trong đó người tham gia đặt giá cho các gói hàng hóa, phản ánh giá trị bổ sung hoặc thay thế mà đấu giá đơn lẻ không thể hiện. Cơ chế này giúp biểu diễn sở thích người tham gia đầy đủ hơn và cho phép đạt phân bổ hiệu quả khi giá trị của các tổ hợp khác với tổng giá trị từng phần riêng lẻ.

Khái niệm đấu giá tổ hợp

Đấu giá tổ hợp là cơ chế cho phép người tham gia đấu giá đặt giá trên các gói hàng hóa thay vì từng hàng hóa đơn lẻ. Giá trị của một gói có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn tổng giá trị từng thành phần, vì vậy cơ chế này phản ánh chính xác hơn sở thích và nhu cầu thực của người tham gia. Mục tiêu chính là phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả trong các tình huống mà sự phụ thuộc giữa các hàng hóa đóng vai trò quan trọng. Các nghiên cứu trong kinh tế học và khoa học máy tính xem đấu giá tổ hợp là một công cụ tối ưu hóa phức tạp nhưng giàu tiềm năng ứng dụng.

Cơ chế này được sử dụng trong các thị trường có ràng buộc kỹ thuật hoặc nơi giá trị của các tài sản thay đổi khi kết hợp với nhau. Ví dụ, trong phân bổ phổ tần, hai dải tần liền kề có thể tạo ra giá trị cao hơn khi thuộc cùng một nhà mạng. Trong logistics, nhiều tuyến vận chuyển khi được gom thành một gói giúp doanh nghiệp tận dụng được chi phí cố định và giảm quãng đường rỗng. Đấu giá tổ hợp cũng giúp tránh hiện tượng “lời nguyền hàng hóa thay thế”, nơi người đấu giá phải đặt giá cao bất hợp lý cho từng món vì không biết mình có thể giành toàn bộ tổ hợp hay không.

Bảng sau minh họa sự khác biệt giữa đấu giá đơn lẻ và đấu giá tổ hợp:

Đặc điểm Đấu giá đơn lẻ Đấu giá tổ hợp
Cách đặt giá Đặt giá từng món Đặt giá cho tổ hợp bất kỳ
Thể hiện sở thích Hạn chế khi hàng hóa bổ sung cho nhau Biểu diễn đầy đủ các quan hệ bổ sung hoặc thay thế
Độ phức tạp Thấp Cao do số lượng tổ hợp tăng nhanh

Đặc điểm của đấu giá tổ hợp

Đấu giá tổ hợp cho phép thể hiện các mối quan hệ kinh tế giữa hàng hóa, đặc biệt là tính bổ sung (complementarity) và tính thay thế (substitutability). Người tham gia có thể nêu rõ mức giá họ sẵn sàng trả cho bất kỳ gói hàng nào, từ đó tạo ra không gian chiến lược rộng hơn so với đấu giá truyền thống. Khi giá trị của gói hàng lớn hơn tổng giá trị phần lẻ, đấu giá tổ hợp giảm nguy cơ phân bổ kém tối ưu và cải thiện hiệu quả kinh tế tổng thể.

Đặc điểm quan trọng khác là số lượng gói có thể đặt giá tăng theo cấp số mũ theo số lượng hàng hóa. Với m hàng hóa, số tổ hợp có thể lên đến 2^m, khiến việc thiết kế giao diện đặt giá và thuật toán phân bổ trở thành bài toán thách thức. Để tránh sự quá tải về tính toán, nhiều phiên đấu giá yêu cầu người tham gia chỉ gửi một số lượng gói giới hạn hoặc sử dụng các mô hình định giá cấu trúc.

Một danh sách tóm tắt các đặc điểm cốt lõi:

  • Khả năng thể hiện đầy đủ sở thích của người tham gia thông qua gói hàng.
  • Độ phức tạp tính toán cao do số lượng tổ hợp lớn.
  • Hiệu quả phân bổ có thể cao hơn so với đấu giá đơn lẻ.
  • Yêu cầu cơ chế minh bạch để tránh thông đồng và thao túng giá.

Bài toán phân bổ tối ưu

Bài toán phân bổ tối ưu (Winner Determination Problem – WDP) là trung tâm của đấu giá tổ hợp. Mục tiêu là chọn ra tập hợp các gói chiến thắng sao cho không trùng lặp hàng hóa và tổng giá trị thu được là lớn nhất. Đây là bài toán NP-hard với độ phức tạp tăng mạnh khi số lượng gói tăng, do đó cần đến các thuật toán tối ưu mạnh hoặc hệ thống heuristic để giải trong thời gian hợp lý. WDP thể hiện rõ bản chất liên ngành giữa kinh tế học và tối ưu hóa tổ hợp.

Nhiều phiên đấu giá thực tế sử dụng mô hình lập trình nguyên để mô tả WDP. Một dạng công thức điển hình như sau:

max⁡∑i=1nvixisubject toAx≤1,  xi∈{0,1} \max \sum_{i=1}^{n} v_i x_i \quad \text{subject to} \quad A x \le 1,\; x_i \in \{0,1\}

Trong đó, vi là giá trị của gói i, xi là biến nhị phân thể hiện lựa chọn gói, và A là ma trận thể hiện sự chồng lắp giữa các gói. Mô hình này được giải bằng các phương pháp như nhánh cận, lập trình nguyên tuyến tính hỗn hợp (MILP), hoặc thuật toán heuristic giúp giảm thời gian xử lý. Dù vậy, khi số lượng gói lớn, việc tính toán vẫn là trở ngại lớn.

Dữ liệu định giá và chiến lược của người tham gia

Trong đấu giá tổ hợp, người tham gia phải cung cấp mức định giá cho từng gói họ quan tâm. Việc này đòi hỏi hiểu rõ mối quan hệ giữa các hàng hóa và lợi ích đạt được khi sở hữu chúng cùng lúc. Các cấu trúc định giá thường gặp gồm định giá bổ sung, định giá thay thế và định giá độc lập. Mỗi cấu trúc tạo ra hàm giá trị khác nhau và ảnh hưởng đến chiến lược đặt giá.

Chiến lược đặt giá trong đấu giá tổ hợp phức tạp hơn nhiều so với đấu giá đơn lẻ. Người tham gia phải cân nhắc cạnh tranh, khả năng thắng gói toàn phần và ảnh hưởng của các quy tắc thanh toán. Để giảm rủi ro đặt giá không hiệu quả, nhiều nhà nghiên cứu đề xuất sử dụng mô hình dự đoán giá trị kỳ vọng hoặc thuật toán tối ưu dựa trên dữ liệu lịch sử. Các nguồn học thuật như NBER cung cấp phân tích sâu về hành vi đặt giá trong các thị trường thực tế.

Dưới đây là một số dạng định giá phổ biến:

  • Định giá bổ sung: giá trị gói cao hơn tổng giá trị từng phần.
  • Định giá thay thế: một hàng hóa có thể thay thế cho hàng hóa khác.
  • Định giá độc lập: giá trị của hàng hóa không ảnh hưởng bởi hàng hóa khác.

Quy tắc đấu giá và cơ chế thanh toán

Cơ chế thanh toán trong đấu giá tổ hợp ảnh hưởng trực tiếp đến chiến lược đặt giá của người tham gia và mức độ hiệu quả của toàn phiên đấu giá. Một trong những cơ chế phổ biến nhất là Vickrey-Clarke-Groves (VCG), được thiết kế nhằm khuyến khích người tham gia khai báo trung thực giá trị của mình. VCG tính mức thanh toán dựa trên tác động bên ngoài của người thắng đối với xã hội, nghĩa là người thắng trả số tiền bằng phần giá trị mà họ “làm mất” của những người còn lại. Dù có ưu điểm về tính trung thực, VCG thường gặp khó khăn trong triển khai thực tế vì doanh thu thu được đôi khi thấp và có thể tạo ra kết quả không ổn định.

Cơ chế khác được áp dụng rộng rãi trong các thị trường lớn là core-selecting auctions. Các cơ chế này lựa chọn mức thanh toán sao cho kết quả cuối cùng nằm trong “tập lõi” của thị trường, tức không tồn tại nhóm người thua nào có thể đề xuất mức thanh toán cao hơn để thay đổi kết quả. Cách tiếp cận này giúp đảm bảo tính ổn định và được ưu tiên trong các môi trường yêu cầu minh bạch và tin cậy, chẳng hạn như phiên đấu giá tài nguyên công. Các tổ chức như Federal Trade Commission (FTC) thường khuyến nghị sử dụng cơ chế ổn định nhằm hạn chế thông đồng và tối ưu hóa doanh thu.

Danh sách các cơ chế thanh toán thường gặp:

  • VCG: tối ưu tính trung thực nhưng có rủi ro doanh thu thấp.
  • Core-selecting: cân bằng giữa hiệu quả và tính ổn định.
  • Pay-as-bid: đơn giản nhưng dễ dẫn đến chiến lược phức tạp và thiếu minh bạch.
  • Pricing by critical value: xác định mức thanh toán bằng giá ngưỡng tối thiểu để thắng gói.

Ứng dụng trong phân bổ phổ tần viễn thông

Phổ tần là nguồn lực khan hiếm và có giá trị chiến lược trong phát triển hạ tầng viễn thông. Vì giá trị của các khối phổ tần phụ thuộc mạnh vào vị trí và sự liền kề, đấu giá tổ hợp đặc biệt phù hợp cho nhiệm vụ phân bổ này. Các cơ quan quản lý như U.S. Federal Communications Commission (FCC) thường sử dụng mô hình combinatorial clock auction (CCA) để đảm bảo phân bổ hiệu quả, đồng thời thúc đẩy cạnh tranh lành mạnh giữa các nhà mạng.

Trong CCA, phiên đấu giá bắt đầu bằng các vòng giá đồng hồ tăng dần, cho phép người tham gia bày tỏ nhu cầu của mình theo mức giá hiện tại. Sau đó, các gói được chốt bằng một vòng đệ trình giá bổ sung. Thuật toán phân bổ và thanh toán được triển khai để tìm ra tập gói tối ưu, trong khi người tham gia có thể linh hoạt chọn nhiều cấu hình phổ tần. Điều này giúp giảm tình trạng chiến lược phức tạp và tăng khả năng phân bổ liền khối.

Dưới đây là bảng mô tả các lợi ích chính của việc sử dụng đấu giá tổ hợp trong phân bổ phổ tần:

Lợi ích Mô tả
Giảm rủi ro phân bổ manh mún Nhà mạng có thể đấu giá gói phổ tần liền kề thay vì từng khối nhỏ.
Tăng hiệu quả đầu tư Khai thác tối đa giá trị bổ sung giữa các khối phổ tần.
Minh bạch và công bằng Cơ chế tính toán rõ ràng, giảm nguy cơ thao túng.

Ứng dụng trong logistics và tối ưu chuỗi cung ứng

Đấu giá tổ hợp cho phép các doanh nghiệp logistics tập hợp nhiều tuyến vận chuyển, kho hàng, hoặc nguồn lực vào một gói, giúp tối ưu chi phí và tăng hiệu quả vận hành. Nhà thầu có thể bày tỏ mức giá thực cho các tổ hợp tuyến phù hợp với năng lực vận tải của mình. Điều này giúp giảm chi phí rỗng, tối ưu lộ trình và cải thiện chất lượng dịch vụ tổng thể.

Các thuật toán WDP được triển khai trong các nền tảng logistics giúp tự động chọn gói thầu tối ưu trong hàng nghìn tổ hợp. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn, hệ thống có thể tính đến các yếu tố như thời gian, tải trọng, năng lực kho bãi và yêu cầu đặc biệt của khách hàng. Điều này làm giảm thời gian ra quyết định và tăng tính nhất quán trong phân bổ tài nguyên của doanh nghiệp.

Một số ứng dụng tiêu biểu:

  • Đấu giá tổ hợp theo tuyến đường cho doanh nghiệp vận tải đường dài.
  • Gộp các đơn vận chuyển theo khu vực nhằm giảm chi phí nhiên liệu.
  • Tối ưu phân bổ xe tải dựa trên công suất và vị trí hiện tại.

Thách thức trong thực thi đấu giá tổ hợp

Mặc dù đấu giá tổ hợp mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai trên quy mô lớn vẫn gặp nhiều thách thức. Đầu tiên là chi phí tính toán cao. Khi số lượng hàng hóa tăng lên, số tổ hợp có thể xem xét tăng theo cấp số mũ, khiến bài toán phân bổ trở nên khó giải trong thời gian thực. Điều này đòi hỏi hệ thống đấu giá phải áp dụng kỹ thuật giảm không gian tìm kiếm hoặc sử dụng thuật toán gần đúng.

Thách thức thứ hai là minh bạch thông tin. Người tham gia cần giao diện đặt giá rõ ràng và dễ sử dụng để không bỏ sót các gói có giá trị cao. Nếu cấu trúc đặt giá quá phức tạp, kết quả đấu giá có thể không phản ánh đúng giá trị thực. Ngoài ra, nguy cơ thông đồng giữa các người tham gia cũng là mối quan ngại, nhất là trong các thị trường nhỏ hoặc có ràng buộc kỹ thuật đặc thù.

Dưới đây là các thách thức thường gặp:

  1. Chi phí tính toán lớn khiến việc xác định người thắng trở nên chậm.
  2. Giao diện đặt giá khó sử dụng gây giảm tính hiệu quả của phiên đấu giá.
  3. Rủi ro thông đồng làm giảm tính công bằng và ổn định thị trường.
  4. Thiếu chuẩn hóa trong dữ liệu định giá gây khó khăn cho phân tích.

Xu hướng phát triển

Các nghiên cứu mới tập trung ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán cấu trúc gói thầu và giảm số lượng tổ hợp phải xét. Những mô hình này dựa vào dữ liệu lịch sử và hành vi người tham gia nhằm nhận diện các gói có khả năng thắng cao, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán WDP. Ngoài ra, blockchain được xem như một giải pháp hữu ích để tăng tính minh bạch, nhờ khả năng lưu trữ phi tập trung và chống sửa đổi dữ liệu.

Thị trường số phát triển cũng thúc đẩy nhu cầu xây dựng nền tảng đấu giá tổ hợp thân thiện hơn với người dùng. Giao diện trực quan, mô hình định giá thông minh và tích hợp phân tích rủi ro đang trở thành tiêu chuẩn mới. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như năng lượng tái tạo, vận tải đô thị và thương mại điện tử, nơi các tổ hợp giá trị phụ thuộc có tính động cao.

Các hướng nghiên cứu nổi bật:

  • AI hỗ trợ dự đoán các gói tối ưu giúp giảm thời gian giải WDP.
  • Blockchain đảm bảo tính minh bạch và xác thực dữ liệu.
  • Các mô hình định giá bán tự động để hỗ trợ người tham gia.
  • Chuẩn hóa dữ liệu cho các thị trường đa lĩnh vực.

Tài liệu tham khảo

Các bài báo, nghiên cứu, công bố khoa học về chủ đề đấu giá tổ hợp:

Mitoxantrone so với daunorubicin trong liệu pháp hóa trị khởi phát-củng cố - giá trị của cytarabine liều thấp trong duy trì tình trạng lui bệnh, và đánh giá các yếu tố tiên lượng trong bệnh bạch cầu myeloid cấp ở người cao tuổi: báo cáo cuối cùng. Tổ chức châu Âu về Nghiên cứu và Điều trị Ung thư và Nhóm Hợp tác Huyết học - Ung thư Đan Mạch-Bỉ Hovon. Dịch bởi AI
American Society of Clinical Oncology (ASCO) - Tập 16 Số 3 - Trang 872-881 - 1998
MỤC ĐÍCH VÀ PHƯƠNG PHÁP Tối ưu hóa liệu pháp khởi phát lui bệnh và điều trị sau lui bệnh ở người cao tuổi mắc bệnh bạch cầu myeloid cấp (AML) là chủ đề của một nghiên cứu ngẫu nhiên ở những bệnh nhân trên 60 tuổi. Liệu pháp hóa trị khởi phát được so sánh giữa daunomycin (DNR) 30 mg/m2 vào các ngày 1, 2 và 3 so với mitoxantrone (MTZ) 8 mg/m2 vào các ngày 1, 2 và 3, cả hai đều kết hợp với cytarabine... hiện toàn bộ
Cải thiện hiệu quả giảm đau và an toàn của chặn thần kinh bên sườn ngực trong phẫu thuật vú: Một phân tích tổng hợp hiệu ứng hỗn hợp Dịch bởi AI
Pain Physician - Tập 5;18 Số 5;9 - Trang E757-E780 - 2015
Nền tảng: Trong khi hầu hết các thử nghiệm về chặn thần kinh bên sườn ngực (TPVB) cho phẫu thuật vú cho thấy lợi ích, tác động của chúng đối với cường độ đau sau phẫu thuật, việc tiêu thụ opioid, và phòng ngừa đau mạn tính sau phẫu thuật thay đổi đáng kể giữa các nghiên cứu. Sự biến động có thể do việc sử dụng các loại thuốc và kỹ thuật khác nhau. Mục tiêu: Để kiểm tra việc sử dụng TPVB trong phẫu... hiện toàn bộ
#Chặn thần kinh bên sườn ngực #phẫu thuật vú #gây mê #đau cấp tính #đau mạn tính #buồn nôn #nôn mửa #thời gian nằm viện #kỹ thuật #sự biến động #hồi quy tổng hợp #phân tích tổng hợp #biến điều tiết
Hiệu quả của việc châm cứu tại các điểm kích thích cơ xương trong việc ngăn ngừa cơn đau sau phẫu thuật thay khớp gối toàn phần: Một nghiên cứu ngẫu nhiên, đôi mù, có nhóm giả dược Dịch bởi AI
Evidence-based Complementary and Alternative Medicine - Tập 2013 - Trang 1-8 - 2013
Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định xem việc châm cứu vào các điểm kích thích cơ xương (MTrPs) có vượt trội hơn so với giả dược trong việc ngăn ngừa cơn đau sau phẫu thuật thay khớp gối toàn phần hay không. Bốn mươi đối tượng đã được ngẫu nhiên phân chia vào nhóm châm cứu thực sự (T) hoặc nhóm giả dược (S). Tất cả đều được kiểm tra để tìm MTrPs bởi một nhà vật lý trị liệu có kinh nghiệm 4-5 gi... hiện toàn bộ
#châm cứu #điểm kích thích cơ xương #đau sau phẫu thuật #thay khớp gối #nghiên cứu ngẫu nhiên #giả dược
Giảm đau sau phẫu thuật và phục hồi sớm sau thay toàn bộ khớp gối: So sánh giữa truyền tĩnh mạch low-dose ketamine liên tục và nefopam Dịch bởi AI
European Journal of Pain - Tập 13 Số 6 - Trang 613-619 - 2009
Tóm tắtMột nghiên cứu tiền cứu, mù đôi đã so sánh tác động của nefopam và ketamine trong việc kiểm soát đau và phục hồi sau thay toàn bộ khớp gối.Bảy mươi lăm bệnh nhân được phân ngẫu nhiên để nhận nefopam hoặc ketamine với liều bolus 0.2mgkg−1, sau đó là truyền liên tục 120μgkg−1h−1 cho đến khi kết thúc phẫu thuật, và 60μgkg−1h−1 cho đến ngày hậu phẫu thứ hai, hoặc một thể tích tương đương dung d... hiện toàn bộ
#nefopam #ketamine #giảm đau sau phẫu thuật #thay thế hoàn toàn khớp gối #phục hồi chức năng #sử dụng opioid tiết kiệm #thang đo đau #biện pháp kiểm soát đau #phục hồi sau phẫu thuật
Liệu pháp thủy sinh và bùn khoáng dựa trên bằng chứng tại Hungary - một đánh giá hệ thống và phân tích tổng hợp Dịch bởi AI
International Journal of Biometeorology - Tập 58 - Trang 311-323 - 2013
Liệu pháp tắm khoáng được đánh giá cao như một phương pháp điều trị truyền thống trong y học. Hungary có nguồn nước khoáng nhiệt phong phú. Liệu pháp tắm khoáng đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều thế kỷ và tác động của nó đã được nghiên cứu một cách chi tiết. Trong bài viết này, chúng tôi trình bày một đánh giá hệ thống và phân tích tổng hợp các thử nghiệm lâm sàng được thực hiện với nguồn nước ... hiện toàn bộ
#Liệu pháp tắm khoáng #Hungary #đau lưng mãn tính #viêm khớp #chứng viêm vùng chậu mãn tính.
ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ ĐIỀU TRỊ ĐAU SAU ZONA BẰNG MIẾNG DÁN LIDOCAIN 5% KẾT HỢP UỐNG PREGABALIN TẠI BỆNH VIỆN DA LIỄU TRUNG ƯƠNG
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 508 Số 1 - 2022
Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả điều trị đau sau zona bằng miếng dán Lidocain 5% kết hợp uống Pregabalin tại Bệnh viện Da liễu trung ương. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu  thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên có đối chứng được thực hiện trên 120 bệnh nhân đau sau zona điều trị tại Bệnh viện Da liễu trung ương từ tháng 7 năm 2020 đến tháng 5 năm 2021. Kết quả: Tuổi trung bình của nhóm nghiên cứu là 66,4... hiện toàn bộ
#Đau sau zona #miếng dán lidocain 5% #Pregabalin
39. NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG, CẬN LÂM SÀNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỀU TRỊ VIÊM NHA CHU BẰNG PHẪU THUẬT VẠT BẢO TỒN KẾT HỢP LASER DIODE 940NM TẠI BỆNH VIỆN RĂNG HÀM MẶT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NĂM 2023
Tạp chí Y học Cộng đồng - Tập 65 Số CĐ11 - Liên chi hội CTCH TP.HCM - Trang - 2024
Đặt vấn đề: Trong điều trị viêm nha chu, lấy vôi răng và xử lý mặt chân răng có thể không ngăn được sự xâm lấn của vi khuẩn gây bệnh và gây mất chất mô răng khi lặp lại điều trị nhiều lần. Laser hiện được xem là biện pháp hỗ trợ điều trị, có tác động diệt khuẩn, khuyến khích tạo bám dính mới, kích thích tái tạo mô và giảm tác dụng phụ sau điều trị. Mục tiêu nghiên cứu: 1. Mô tả đặc điểm lâm sàng, ... hiện toàn bộ
#viêm nha chu #laser #phẫu thuật #đau #lành thương #điều trị
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 mức độ đau của người bệnh trong ba ngày đầu sau phẫu thuật mở bướu giáp đơn thuần tại Khoa ngoại tổng hợp Bệnh viện A Thái Nguyên năm 2017
TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐIỀU DƯỠNG - Tập 2 Số 3(1) - Trang 82-86 - 2019
Mục tiêu: Đánh giá mức độ đau của người bệnh trong ba ngày đầu sau phẫu thuật mở bướu giáp đơn thuần tại khoa ngoại tổng hợp Bệnh viện A Thái Nguyên năm 2017. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: 112 người bệnh phẫu thuật bướu giáp đơn thuần tại khoa Ngoại tổng hợp bệnh viện A Thái Nguyên.Nghiên cứu mô tả cắt ngang. Kết quả: Giá trị trung bình đau sau phẫu thuật tại thời điểm đánh giá ngày thứ nhấ... hiện toàn bộ
#Phẫu thuật bướu giáp #đau sau phẫu thuật.
ĐÁNH GIÁ TÁC DỤNG CỦA ĐIỆN CHÂM GIÁP TÍCH L1 – L5 VÀ NHÓM HUYỆT 8 KẾT HỢP XOA BÓP BẤM HUYỆT TRÊN BỆNH NHÂN ĐAU THẮT LƯNG DO THOÁI HÓA
Tạp chí Y học Việt Nam - Tập 521 Số 2 - 2022
Hội chứng thắt lưng hông do thoái hóa côt sống là bệnh lý cơ xương khớp phổ biến, ngày nay các độ tuổi mắc bệnh ngày càng có xu hướng trẻ hóa. Nghiên cứu của chúng tôi đã được thiết kế để đánh giá mức độ đau và cải thiện chức năng vận động cột sống thắt lưng của phương pháp châm cứu theo công thức huyệt Giáp tích L1 đến L5 và công thức huyệt ... hiện toàn bộ
#điện châm #xoa bóp bấm huyệt #đau thắt lưng #thoái hóa cột sống.
Tổng số: 54   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6

Chủ đề khác

#phân tích khái niệm

Phân tích khái niệm là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học

#tội phạm và hình phạt

Tội phạm và hình phạt là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan

#thành phố vị thanh

Thành phố vị thanh là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

#dịch vụ sức khỏe

Dịch vụ sức khỏe là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

#thách thức tâm lý xã hội

Thách thức tâm lý xã hội là gì? Các bài nghiên cứu khoa học

#mùi hương

Mùi hương là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan

#ramucirumab

Ramucirumab là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

#cá bã trầu

Cá bã trầu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

#theobroma cacao

Theobroma cacao là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

#penaeus monodon

Penaeus monodon là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan


Xem thêm