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基于计划行为的理论对2型糖尿病患者的自我保健理论的支持性教育干预的影响
Background : Self-care for adults with diabetes is complex because they live with a chronic condition that requires long-term management of medication, dietary regulation, and other factors that affect their blood sugar levels.这需要根据个人的医疗状况和环境特别注意。方法：本研究使用具有前测试设计的准实验设计。本研究中的样本量由干预组的33名参与者和对照组的33名参与者组成。The instruments used are the Diabetes Self-Management Instrument (DSMI) and the Theory of Planned Behavior (TPB) questionnaire Results : The results of this study indicate an effect on the intervention group regarding self-care in patients with type 2 diabetes mellitus, as evidenced by a p-value of 0.000, which means there is an influence from the intervention group compared to the control group.Conclusion : The intention of individuals with diabetes to engage in self-care is influenced by attitudes, subjective norms, and behavioral control obtained from their environment, support systems, and experiences.Accurate information, support from close relatives, and learning from experiences shape the mindset of patients, encouraging them to adopt a positive attitude.关键词：支持性教育；计划行为理论；自理; Diabettes Mellitus简介
Tiktok运动中社会影响理论的见解使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
机器学习（ML）正在通过简化健康保险费的预测来重塑医疗保险，从而使保险公司可以为消费者提供更多个性化和高效的服务。本文介绍了一种基于回归的新型模型，旨在根据个人特征准确预测健康保险成本，从而弥合保险公司与保单持有人之间的差距。利用人工神经网络（ANN），该模型考虑了关键因素，包括年龄，性别，体重指数，受抚养人的数量，吸烟状况和地理位置，以更精确地预测高级成本。我们的方法证明了对传统方法的进步，在实验试验中实现了92.72％的预测准确性。这种高性能强调了该模型提供量身定制的高级估计的能力，从而通过提供公平和数据驱动的定价来提高客户满意度。这项研究进一步通过关键绩效指标来评估模型的功效，确认其稳健性和实用性适用于旨在采用ML进行个性化医疗保险的保险公司。拟议的模型有助于数字健康保险领域，为当今技术驱动的医疗保健景观中的保险公司和消费者提供了可扩展且数据丰富的方法。
支持精神病心理健康护士从业者准备在怀孕期间对心理健康问题的准备：扎根理论的结果
背景和目标：与产前和产后期间，怀孕期间和焦虑症的抑郁和焦虑症的可能性较小，尽管在怀孕期间与未经治疗的心理健康问题相关，但怀孕期间和焦虑症的可能性较小。患者报告说，孕产妇和心理健康提供者似乎无法或不愿意在怀孕期间与心理药理学讨论治疗。有关这种模式的文献尚未包括精神病精神健康护士从业者（PMHNP）的观点。这项研究的目的是确定PMHNP在怀孕期间对心理健康问题的治疗的障碍和需求。方法：在这项建构主义扎根的理论研究中，数据是在2023年2月至2024年2月之间通过深入访谈收集的。合格的参与者是PMHNP或PMHNP学生，与可能在门诊环境中怀孕的患者一起工作。结果：17个PMHNP或学生参加了这项研究。许多人认为他们没有准备好治疗怀孕的患者，并描述了阻碍他们舒适和愿意治疗怀孕者的障碍和需求。这些包括培训不足，有限的研究以及对法律责任的担忧。PMHNP要求将有关围产期心理健康及其治疗的更多信息纳入培训计划和临床经验。结论：许多PMHNP在怀孕期间没有意识到或不明显的资源和最佳治疗方法。除了治疗怀孕者的最佳实践外，PMHNP计划还应考虑为实践的情绪后果做准备，以及有关渎职和责任风险的清晰准确的信息。
一项基于科学和技术中性理论的研究
摘要。本文讨论了在科学和技术快速发展的背景下，技术中立的局限性和不可能。在文献分析的帮助下，全面整理了科学和技术的核心概念，而技术中性的基本观点和理论基础得到了详尽的阐述，而技术中性反对者的主要论点和代表性的观点是精心概括的。分析了人类社会科学和技术发展和发展的四个关键要点，并强调，在复杂的社会环境中，技术的设计，使用，使用，发展和社会影响被深深地嵌入了特定的价值观和道德考虑中，这使技术不再使技术与更全面的既定，并且需要更加全面地进行研究，并具有更全面的范围。现代社会技术的背景。这要求我们采用更全面，深入和动态的观点，以仔细研究技术在现代社会中技术复杂编织中的性质和价值。
对创伤知情神经科学理论的回顾......
《教育者规范和标准》（南非共和国 [RSA] 2000）和《教师教育资格最低要求》（MRTEQ）（RSA 2011）明确规定，社区、公民和牧师角色是南非合格教师的七种角色之一。教师应接受各种教学策略的培训，以便将牧师角色应用于需要情感支持的学习者。他们需要获得适当的资源和专家协助（如有必要），以支持学习者的整体福祉、成长和全面发展（Joubert 2023）。由于教师每天都与学习者打交道，因此他们应该在学习者出现心理社会挑战时立即应对，而不是等待专家的帮助。然而，学校和师范教育机构往往忽视教师的牧师角色（Schoeman 2012）。考虑到南非教育环境中存在的心理健康挑战（Artz 等人，2016 年），南非人权委员会年度报告（2017 年）的一个重要发现是，南非政府在心理健康方面的投资严重不足。
体现认知理论的现代实践
在此背景下，这项研究的目的是分析和评估在不同设计领域中具体设计范式的应用和影响。通过对相关研究的全面综述，我们旨在揭示体现认知理论对现代设计实践的深远影响，尤其是它如何改变了我们对设计过程和设计产品的理解。我们还将探讨该理论如何为设计人员提供新的工具和方法，以更好地满足用户的需求和期望。这项研究不仅是对体现设计的全面分析，而且对体现认知理论在设计领域的应用进行深入研究，旨在提供新的理论观点和指导原理，以供未来的设计方法研究和实践。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
具有统计决策理论的预测算法的全面评估
我们认为，使用统计决策理论（SDT）进行全面的样本外（OO）评估，应取代机器学习（ML）预测研究中K折叠和常见任务框架验证的当前实践。SDT提供了一个正式的常见框架，用于在所有可能的（1）培训样本中执行全面的OOS评估，（2）可能会生成培训数据的人群，以及（3）预测兴趣的种群。关于特征（3），我们强调，SDT要求从业者直接面对未来看起来不像过去的可能性，并在构建预测算法时可能需要从一个人群推断到另一个人群。SDT在抽象方面很简单，但通常在计算上要求实施。，当通过均方误差或通过错误分类速率衡量预测准确性时，我们讨论了SDT的可行实施进度。我们总结了研究设置，其中将从预测感兴趣的人群的亚群中产生培训数据。我们考虑条件预测，并对可能生成培训数据的可能人群的状态空间进行了替代限制。我们提出了该方法的说明性应用于预测患者疾病以告知临床决策的问题。我们通过呼吁ML研究人员，计量经济学家和统计学家来扩大实施SDT是可行的领域的结论。我们有机会在西北大学和芝加哥大学的研讨会以及布朗大学和康奈尔大学会议上介绍这项工作。
基于图理论的文本加密
这项工作提出了一种新的加密技术，该技术通过两个不同的阶段确保了安全的通信：利用依赖于授权个体之间的角色交换安排和应用字母加密表之间的单方单位替代密码。此外，该研究还利用Kurskal技术来计算最小跨越树，从而通过基于从图理论中得出的思想创建共享的键来创建复杂的加密文本，从而提高了安全性。