Orraa解决方案实验室:高质量的蓝色碳原理和指导环境,例如红树林,潮汐沼泽和海草草地,通过隔离和存储大量碳来减轻气候变化;作为防止风暴,洪水和侵蚀的障碍;清洁空气和水;并为鱼类,甲壳类动物和其他物种提供关键的栖息地。沿海蓝色碳生态系统的价值超过1900亿美元,用于碳固存和他们提供的其他生态系统服务。高质量的蓝色碳原理和准则提供了一种一致且易于理解的方法,可以指导公平,公平和可信的蓝色碳项目的开发和管理。At the UNFCCC's COP27 in Sharm El-Sheikh, after a year of collaboration, listening, and engagement with more than 70 leading organizations actively working on blue carbon projects and policy, the Ocean Risk and Resilience Action Alliance (ORRAA), Salesforce, the World Economic Forum (WEF) Friends of Ocean Action, The Nature Conservancy, Conservation International and Meridian Institute delivered the High-Quality Blue Carbon Principles and Guidance.自那以后,高质量的蓝色碳的原则得到了全球多个计划和计划的认可和倡导,这些计划和计划具有高质量优质的蓝色碳投资和项目的愿景。一年后,Orraa与成员,合作伙伴和其他关键蓝碳社区利益相关者主持了解决方案实验室。目标是更好地理解障碍并开发解决方案,以支持在蓝色碳项目中采用高质量原则和指导。解决方案实验室还提供了连接蓝色碳社区的机会,以及来自供应链的代表,包括开发商,社区代表,政府。政策制定者,买家和投资者。解决方案实验室是利益相关者谈论一些挑战和解决方案的平台,其中包括利益相关者之间更好的理解和共享语言。蓝色碳从业人员指南被确定为有助于促进此事的工具/机制。解决方案实验室总结解决方案实验室展示了6个故事和案例研究,这些故事体现了开发高质量蓝色碳项目所固有的挑战和机会。围绕着实施准则的关键障碍有积极参与(附件1 - Menti-metre结果),以及有关解决方案的讨论,如下表1所总结。讨论中出现的关键主题包括:
目的 评估人工智能 (AI) 语言模型 ChatGPT 在提供前列腺癌患者信息方面的表现,并将信息的准确性、相似性和质量与参考源进行比较。方法 以欧洲泌尿外科患者信息协会网站上的前列腺癌患者信息材料为参考来源。这用于生成 59 个查询。使用 F1、精确度和召回率得分确定模型内容的准确性。使用余弦相似度评估相似度,并使用名为一般质量评分 (GQS) 的 5 点李克特量表评估质量。结果 ChatGPT 能够响应所有与前列腺癌相关的查询。平均 F1 得分为 0.426(范围:0-1),准确率得分为 0.349(范围:0-1),召回率得分为 0.549(范围:0-1),余弦相似度为 0.609(范围:0-1)。平均 GQS 为 3.62 ± 0.49(范围:1-5),没有答案达到最高 GQS 5。虽然 ChatGPT 与参考相比产生了更多的信息,但内容的准确性和质量并不理想,所有分数都表明模型的性能需要改进。结论 由于 ChatGPT 性能有限,在使用其作为前列腺癌患者信息来源时应谨慎,这可能会导致不准确和潜在的误解。需要使用不同的主题和语言模型进行进一步研究,以充分了解人工智能生成的患者信息的能力上限和局限性。UROLOGY 180:35–58,2023 年。© 2023 Elsevier Inc. 保留所有权利。
摘要简介:越来越多的被送往医院的人患有疾病,需要专家支持。迄今为止,没有任何机制可以帮助团队估算他们为医院中患有糖尿病患者提供专业护理所需的医疗保健专业人员的数量。方法:住院护理小组的英国联合糖尿病社会(JBD)组织了一项对英国专家住院糖尿病团队的调查,以使用通过其代表组织提供的使用邮件清单,以了解当前人员的当前人员和最佳人员配备。通过与个人受访者一对一的对话对结果进行了验证和确定,并在多个专家组会议中进行了讨论,以同意结果。结果:从17个涉及30个医院现场的信托中收到了答复。目前的糖尿病专家人员配备水平每100名医院糖尿病患者(中位数,IQR)的顾问为0.24(0.22-0.37),糖尿病住院专家护士为1.94(1.22–2.6),营养不良者为0.00(0.00-0.00),podiatiatist,0.00-0.00-0.19-62 (0.00–0.37),心理学家为0.00(0.00-0.00)。团队还报告说,为了最佳护理,每个小组(中位数)所需的员工总数要高得多。顾问0.65(0.50–0.88),专科护士3.38(2.78–4.59),营养师0.48(0.33-0.72),足病医生,0.93(0.65–1.24),Pharmacists,0.65(0.65),0.65(0.40-0.79)和心理学家0.33(0.33(0.33)(0.33(0.27-0.27-0.58)。根据调查的结果,JBDS专家小组仅通过填充一些细胞而生产了一个Excel计算器,以估计任何医院现场的人员需求。结论:目前的住院糖尿病人员配备远低于对调查做出回应的大多数信托的所需人员。JBDS计算器可以估算任何医院的人员配备需求。
光电子化是通过分子吸收高能光子的术语,该分子导致该分子电离。电离产生的电流与分子的浓度成正比,因此这提供了一种简单的方法来定量分析各种化合物。该技术无破坏性,因此可以与其他检测器结合使用来扩展分析。PID灯。在一般DC操作中是固定安装仪器(例如气相色谱仪)的首选选项,其中需要连续监测,并且可以支持高压电源。对于手持式探测器,RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。Heraeus在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益,因为Heraeus技术团队可以与OEM合作设计和制造产品,以达到其特定的维度和性能要求。
7。Blewitt,C.,Morris,H.,O'Connor,A.,Ifanti,A.,Greenwood,D。和Skouteris,H。(2021),《幼儿教育与护理中的社交和情感学习:公共卫生:一种公共卫生的观点》。澳大利亚和新西兰公共卫生杂志,45:17-19。 https://doi.org/10.1111/1753-6405.13058
Uber 和 Deliveroo 已在大众心理以及许多研究人员和政策制定者的眼中成为零工经济平台和零工经济工作的典范。但现在,一些学者强调,“Uber 化”不足以解释平台工作的不同背景和实践。15 平台技术的社会影响及其对工人的影响,与其他一切一样,因性别、种族和阶级而异。零工经济行业主要由女性代表,尤其是移民女性,例如清洁和护理,很少得到政策或媒体的关注。然而,从事涉及提供家政服务的平台工作的人口比例从 2016 年的 3.2% 上升到 2019 年的 6.5%,再到 2021 年的 7.9%。16 这大致相当于同年达到 8.9% 的驾驶和送货工作。尽管提到零工经济可能会让人联想到这样的画面,但平台工作不仅仅是开车的男人。阿姆斯特丹大学的 Niels van Doorn 呼吁“采取一种更加差异化和细致的方法来研究平台型零工工作,重点关注平台试图‘颠覆’的特定经济体、市场和/或行业”。17
回顾 WHA58.34 号决议(2005 年),其中承认高质量、符合伦理的研究以及知识的产生和应用对于实现国际商定的卫生相关发展目标至关重要;WHA63.21 号决议(2010 年),其中概述了世卫组织在卫生研究中的作用和责任;关于研究与开发:筹资和协调问题磋商性专家工作小组报告后续行动的 WHA66.22 号决议(2013 年)和 WHA69.23 号决议(2016 年);关于加强医疗产品监管系统的 WHA67.20 号决议(2014 年);关于支持全民健康覆盖的卫生干预和技术评估的 WHA67.23 号决议(2014 年);关于加强药品和其他卫生技术的本地生产以改善可及性的 WHA74.6 号决议(2021 年);以及关于加强世卫组织对突发卫生事件的防范和应对能力的 WHA74.7 号决议(2021 年),其中指出基础和临床研究的重要性,并认识到国际合作在研发中发挥着关键作用,包括在多国临床试验和疫苗试验以及快速诊断检测和检测方法开发中,同时承认需要进一步严谨的科学证据;
1。堆积了与第二个实验相同的结构的两个木炭电池。2。用泡菜设备向其施加压力。3。测量了电流(图4)。※使用木板(φ16cm,t1.5cm)×4下方的木炭+1下方的4
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
未分类// 常规 R 101338Z 5 月 19 日 FM CNO 华盛顿特区至 NAVADMIN INFO CNO 华盛顿特区 BT 未分类 NAVADMIN 108/19 传递给办公室代码:FM CNO 华盛顿特区//N1// INFO CNO 华盛顿特区//N1// MSGID/GENADMIN/CNO 华盛顿特区/N1/MAY// SUBJ/通用训练预防措施,以降低运动相关虚脱和死亡风险// REF/A/DOC/OPNAV/11JUL11// NARR/REF A IS OPNAVINST 6110.1J,身体准备计划。// RMKS/1。本 NAVADMIN 提醒所有人员注意通用训练预防措施 (UTP) 以降低运动相关虚脱和死亡风险的重要性,并指示修改参考 (a),即进行海军体能准备测试 (PRT) 的程序。不幸的是,在过去的一年里,有四名水兵在看似正常的体能训练中去世。一次损失太多,让每名水兵了解运动相关死亡的风险因素和将这些风险降至最低的策略至关重要。指挥官和主要领导人员,包括指挥体能领袖 (CFL),必须培养一种推广这些 UTP 的训练文化,识别早期痛苦迹象,并在出现明显痛苦迹象时立即终止劳累活动。2. 与运动相关的虚脱和死亡相关的风险因素可能是个人、环境或外部的。个人风险因素包括缺乏适当的环境或运动适应、脱水、近期或当前患病、累积疲劳、基线体质不佳、易患或潜在的心脏病、运动诱发的哮喘、镰状细胞性状 (SCT)、体内脂肪过多 (BMI > 30) 和之前 PRT 表现不佳。过度动机同样是一种重要的风险因素,因为个人可能会努力工作,而忽略身体不适的体征和症状的出现。环境或外部风险因素包括:高海拔运动、高环境温度和湿度以及含有兴奋剂的膳食补充剂,包括产热和能量饮料。3. 在训练过程中识别紧急情况并及时准确地做出反应至关重要。一些综合症可能导致迅速昏倒,而其他综合症则可能慢慢发展为最初的意识昏倒。了解可能导致运动相关昏倒的综合症有助于指导治疗。a. 心脏骤停 (SCA)。心血管性猝死导致的 SCA 通常很突然,会立即失去意识,有时还会出现短暂的癫痫样动作。在确认患者反应迟钝和脉搏消失后,必须开始高质量的心肺复苏术 (CPR)、部署自动电子除颤器 (AED) 并启动紧急医疗服务 (EMS)。b. 与 SCT 相关的劳力性猝死 (ECAST)。ECAST 患者可能是领跑者,也可能是开局强劲,但在崩溃之前,人们会注意到他们行动迟缓、落后和挣扎。他们开始失去平稳的协调性,跑步姿势和步态变得笨拙,双腿看起来僵硬或颤抖。受害者可能会抱怨逐渐虚弱、疼痛、痉挛或呼吸急促。