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分析产科和新生儿数据
牙科的历史几乎与人类文明一样长，如今牙医面临的最困难的事情之一就是管理患者的疼痛和焦虑1。即使面对牙科技术和护理的进步，许多人仍然由于疼痛和焦虑而避免或推迟接受牙齿护理。焦虑是对手术的常见反应，尤其是在使用局部麻醉剂在手术过程中保持清醒时可能引起各种独特的问题和焦虑。除了感到不舒服外，焦虑还与延迟康复，对镇痛药的需求更高，术后疼痛以及手术期间的焦虑有关。此外，担心的患者需要更长的时间来治愈，对他们的结果不太满意，并且定期访问2。此外，对焦虑的患者特别治疗儿童会导致牙医变得更加痛苦。
用于丙型肝炎筛查，测试的产科技巧表，...
ϯ在过去的6个月中有多个性伴侣或HBSAG阳性性伴侣，由于缺乏安全数据，不建议在怀孕期间对hBsag阳性性伴侣有多个性伴侣或HBSAG阳性性伴侣的性伴侣或治疗； Twinrix是丙型丙型肝炎和丙型肝炎疫苗，在预示时可以在怀孕期间（https://wwwww.cdc.gov/vaccines/schedules/schedules/hcp/imz/adult.hcp/imz/adult.html）进行预测，以预测剂量为1次： Weng MK，Doshani M，Mohammed AK等。19-59岁成年人的普遍丙型肝炎疫苗接种：免疫实践咨询委员会的最新建议 - 美国，2022年。Conners EE，Panagiotakopoulos L，Hofmeister MG等。肝炎病毒感染的筛查和测试：CDC建议 - 美国，2023年。Schillie S，Vellozzi C，Reingold A等。预防美国丙型肝炎病毒感染：免疫实践咨询委员会的建议。
引用：Arachana V，Sathick J，Rohila V，Charan PG（2025）机器人辅助妇产科：扩大高级机器人技术的潜力。 J Womens Health
在过去的30年中，妇科医生扩大了手术范围，包括少量干扰手术。机器人辅助手术的优点包括使用联合遗嘱工具，控制震颤的能力，并在三维（3D）立体视图中查看和操纵组织。它已于2005年获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准，使用DA Vinci手术系统进行了有限的妇科操作。目前，该系统是市场上唯一经FDA批准的机器人阶段。与传统腹腔镜检查相比，该平台有许多优势，包括术后不适，改善外科医生人体工程学，对仪器曲线的更快分析，消除支点效应以及荧光技术的更有序整合以进行淋巴血管估计。自1980年代初以来，圈逐渐发展[1]。尽管采用了最初的采用速度，但LAP花了四十年的时间才能成为标准方法。毫无疑问，膝盖比开放手术具有许多优势。与传统的开放手术相比，使用小切口和专门的手术器械可以最大程度地减少对周围组织的损害。这会导致疼痛减轻，减少失血，术后并发症的较少，住院时间较短，恢复速度更快，发病率较低[2]。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
骨盆，产科和妇科理疗...
已被用来证明能力水平的实现。如果需要，可以将此证据的链接添加到证据框中，但本文件并非旨在持有详细的证据本身。有关证据级别的更多信息，请参见附录2。所有证据必须匿名并遵守当地数据保护政策和法律。如果在商定的时间表中未获得能力，则必须制定开发计划。
2025 产科研讨会 - Metro North Health
关于研讨会 Metro North Health 和 Brisbane North PHN GP 联络官计划邀请全科医生参加 2025 年产科研讨会。本次互动研讨会将以演讲、案例研究和互动技能站为特色，由当地专家和多学科团队主持，包括产科医生和妇科医生、产科医学和其他医生、助产士、护士、哺乳顾问和相关健康专业人士。
德比郡产科服务 - 2024 年 4 月至 12 月报告.pdf
到 2025 年，减少死产、孕产妇死亡率、新生儿死亡率和严重脑损伤。 • 《母亲和婴儿：通过审计和保密调查降低风险》（MBRRACE）报告为孕产妇和新生儿死亡的国家指标和原因提供指导，用于确定地方和国家需要改进的领域。 • 《拯救婴儿生命护理包》第 3 版（2023 年）（SBLCBv3）——提供有关如何减少围产期死亡和早产的详细信息。它汇集了被广泛认为是循证和/或最佳实践的六个护理要素： • 要素 1：妊娠期吸烟 • 要素 2：胎儿生长受限 • 要素 3：减少胎动 • 要素 4：分娩时有效的胎儿监护 • 要素 5：早产
埃塞俄比亚南部妇女产科危险信号知识的个人和社区层面决定因素：多层次混合效应负二项分析
将每 10 万活产婴儿的孕产妇死亡率降低到 70 人以下是 2030 年可持续发展目标 (SDG 3) 的目标之一 [1]。为了实现这一数字，妇女应该清楚了解导致孕产妇死亡率高的直接和间接 ODS，并尽早寻求医疗保健提供者的治疗，特别是在包括埃塞俄比亚在内的发展中国家[2-4]。这些 ODS 大致可分为三类。手和脸肿胀、阴道出血、严重头痛、视力模糊、先兆子痫和子痫是妊娠期间最常见的症状。严重阴道出血、分娩时间超过 12 小时、高血压疾病和胎盘滞留是分娩期间的主要 ODS。发烧、恶臭的阴道分泌物和急性阴道出血是产后的主要 ODS [5]。此外，根据孕产妇死亡占比，还可分为直接和间接 ODS。直接 ODS 包括感染、出血、难产、不安全流产和妊娠期高血压疾病，占全球孕产妇死亡的近 80%，而间接 ODS 则包括贫血、肝炎、糖尿病、疟疾和因妊娠而加重的心血管疾病 [6,7]。世界卫生组织 (WHO) 2022 年报告指出，出血是全球孕产妇死亡的主要原因，约占所有死亡的 28%，其中直接产科并发症是孕产妇死亡的主要原因 [6,7]。此外，研究表明，非洲孕产妇死亡的两个主要原因是子痫和出血 [8,9]。但是，如果妇女意识到这些 ODS，并得到适当的识别、治疗和管理，许多并发症是可以避免的 [7]。但大多数女性，特别是欠发达国家的女性，对 ODS 了解不多[6,10-12]。三个关键延迟模型描述了许多低收入国家孕产妇在怀孕、分娩和产后阶段死亡的主要原因。这些包括延迟识别危及生命的 ODS 并做出就医决定、延迟去医院以及延迟在医院获得及时、充分和有效的护理[13-16]。由于对 ODS 缺乏了解，妇女延迟获得产科医疗服务，导致发展中国家孕产妇患病率和死亡率高[17,18]。