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斯塔福德郡全龄护理人员战略
照顾他人是我们作为公民对彼此的责任的一部分，并且可以带来极大的回报。英国护理人员协会的全国估计显示，2021 年斯塔福德郡护理人员无偿工作的总价值为每年 26 亿英镑。然而，护理可能会带来巨大的个人和财务成本，护理人员更有可能遭遇健康和财务不平等：
人工智能在香港儿童骨龄评估中的验证
摘要 简介：我们试图评估人工智能 (AI) 自动化骨龄分析软件 BoneXpert 3.0 在确定香港儿童骨龄方面的准确性。方法：纳入了 2019 年 1 月至 12 月在香港一家三级转诊中心用于骨龄评估的所有左手和腕部 X 光片。我们将两名经验丰富的儿科放射科医生评估的这些 X 光片的骨龄与使用 Greulich 和 Pyle 方法的 BoneXpert 分析进行比较。还进行了基于性别的骨龄比较。评估包括计算 Spearman 相关性 (r)、判定系数 (R 2) 和准确度（均方根误差）。通过 Bland-Altman 分析评估手动和人工智能生成的评估之间的一致性。结果：共分析了 99 张骨龄 X 光片。平均实际年龄为 9.8 岁（标准差 [SD] = 3.9 岁）。人工和人工智能分析显示出很强的相关性（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。Bland-Altman 分析显示平均差异为 -0.08 岁（SD = 0.73 岁），一致性界限在 1.35 和 -1.51 岁之间。按性别分层后，视觉和人工智能生成的骨龄评估之间的相关性仍然很强（r = 0.98，R 2 = 0.97；p < 0.001）。人工智能骨龄分析的准确率为所有研究 0.74 岁，女性 0.79 岁，男性 0.65 岁。结论：BoneXpert 在当地儿科人群的骨龄评估中可靠且准确。
全龄段自闭症策略 2023 年 9 月
优先事项 1：提高社会对自闭症的认识和接受度 通过展示自闭症患者在社区中感到更受包容和接受，我们将提高公众对自闭症的理解和接受度。为了改变人们对自闭症患者及其家人的态度，我们还希望公众了解自闭症对人们的影响有多么不同，尤其是自闭症妇女和女孩的表现方式的差异。为了确保自闭症患者能够与其他人平等地进入这些区域和服务，我们希望许多公司、公共部门机构和各种交通系统能够更加包容自闭症患者。
白金汉郡全龄无偿护理人员战略 2025-2030
护理人员提供的支持包括处理护理服务、协助个人护理、参加预约和领取药物、照顾家庭中的其他人、提供陪伴、履行家务以及在短时间内处理危机。护理人员还为被照顾的人提供情感支持，这对护理人员的影响不容小觑。同样重要的是要认识到，许多人由于突然发生事故或被诊断出疾病而一夜之间成为护理人员。
与胎龄大的出生体重相关的短期和长期结局
Scifres，C。M.（2021）。与胎龄相关的短期和长期结局。北美的妇产科诊所，48（2），325–337。https://doi.org/10.1016/j.ogc.2021.02.005
胎龄小：概念，诊断和新生儿表征，后续和建议
新生儿学，大学和理工学院新生儿医院 ，生育学研究小组，西班牙瓦伦西亚，西班牙C儿科学服务瓦伦西亚，西班牙Cáceres，西班牙Cáceres，deunoloany de deun joan joan joan joan joan joan joan joan joan。健康卡洛斯三世，马德里，
诺福克全龄自闭症战略 2024 年 6 月至 2029 年
新冠疫情对许多自闭症患者产生了重大影响，使他们更难获得支持。1 但是，我们也从疫情中学到了一些宝贵的教训，例如灵活工作的好处和在线提供支持的新方式。在诺福克，还需要做更多的工作来改善自闭症患者的生活。自闭症患者及其家人告诉我们，社会和公共服务对自闭症的认识仍需提高。他们告诉我们，心理健康和其他卫生服务方面尤其需要改进。自闭症不是精神疾病，但据估计，70% 至 80% 的自闭症患者患有精神疾病，自杀是导致死亡的主要原因之一。2 自闭症评估的等待时间增加了，人们等待评估的时间太长了。自闭症患者及其家人告诉我们，由于他们所经历的服务不平等，他们没有得到所需的支持。我们还知道，无法在国家和地方范围内记录和报告准确的自闭症数据，对于有效规划为患有自闭症的人们提供适当的服务和支持带来了真正的挑战。
全龄自闭症策略（2022 年 4 月 - 2025 年 3 月）
当地情况——在当地，我们共有 9,545 名 CYP 和 7,135 名成年人在我们的 GP 数据库 (eHealthscope) 上被诊断并注册为患有自闭症。这表明，在我们的 ICS 地区，自闭症患者人数正在增加。该战略承诺，作为 ICS 合作伙伴，我们将继续向自闭症 CYP 和成年人学习，我们认识到需要将他们视为具有不同交叉身份和生活经历的个体。我们认识到 COVID-19 大流行对自闭症 CYP 和成年人的影响。例如，服务的丧失、缺乏常规结构和缺乏对护理人员的支持导致心理健康问题和焦虑增加。然而，我们也了解到一些远程参与服务的人的好处。我们将利用这些学习来指导战略的实施。战略重点——我们的重点将集中在以下关键领域：
通过人工智能分析胎儿脑超声的成熟度特征来估计孕龄
背景：最佳的产前护理依赖于准确的孕周估算。在妊娠头三个月后，目前孕周估算方法的准确性随着孕周的增加而降低。考虑到在许多国家，由于预约较晚、产前护理机会不频繁以及无法进行早期超声检查，仍然难以获得妊娠头三个月的头臀长，开发准确的妊娠中期和晚期孕周估算方法仍然是胎儿医学中尚未解决的挑战。目的：本研究旨在评估一种基于对标准颅脑超声切片上胎儿大脑形态的自动分析的人工智能方法与使用标准胎儿生物测量技术的现行公式相比，在估计中期和晚期胎儿孕周方面的表现。研究设计：使用 1394 名接受常规胎儿超声检查的患者的丘脑轴平面标准图像开发一种人工智能方法，通过分析胎儿大脑信息自动估计妊娠周龄。我们将其性能（单独使用或与胎儿生物特征参数结合使用）与 4 种目前使用的胎儿生物特征公式进行了比较，这些公式来自 1992 名接受第二次（n=1761）或第三次检查的患者的 3065 次扫描