XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCFIR
引用：Wang J，Zhang X，Li G等。为重症患者实施院内运输准备工作（IHT）和管理项目：
摘要目的是使用合并框架（CFIR）框架来研究导致或阻碍院内运输准备和管理项目的因素。设计半结构化访谈用于定性描述性研究。在2023年12月至2024年1月之间，进行了此研究。参与者有目的的抽样来招募22位参与院内运输的医生和护士。主要和次要结果测量了一种内容分析技术来转录和分析所有收集的数据。迭代方法用于数据收集和分析。结果39实施决定因素 - 11个障碍，25个促进因子和3个中性因素。这些确定因素与26个CFIR构建体中的23个和5个CFIR域对齐。在四个主要领域中确定了促进者：易于实施，科学和项目完成，患者的优势以及增强的安全和专业转移能力。此外，在干预特征，外部设置和内部设置的CFIR领域中确定了障碍。这些障碍包括培训和动员不足，信息系统不足，不清楚的奖励和惩罚政策，缺乏劳动和物质资源以及缺乏既定的奖励和惩罚法律。结论本研究确定了影响急诊室内部运输计划和管理项目实施的因素。尽管遇到了许多障碍，但该项目为推进院内运输计划和管理提供了明显的途径。
短期神经反馈促进
图2：总延迟测量的示意图。A.用CFIR（红色）和RECT（蓝色）方法提取信封的速度准确折衷。cfir优于所有延迟值。本研究中使用的CFIR设置（100 ms的延迟）以十字为标志。b：使用光电传感器同步“大脑时间”（顶部）和“ PC时间”（底部）。EEG信号（大脑事件）由计算机注册，脑电图滞后。计算机将信号发送到屏幕，该信号由光电传感器测量，然后通过辅助EEG频道将其发送回计算机，该通道具有相同的EEG到PC滞后。整体延迟是从感兴趣的大脑事件（瞬时α波段振幅）到相应的光电传感器事件的时间，这两个测量都指的是PC时轴。c：零延迟α振幅，y 0（t）（红色）和光电传感器p（t）（蓝色）捕获的实时NFB。d：在y 0（t）和p（t）的互相关函数作为时间滞后的函数。互相关峰的时间对应于整个NFB潜伏期。
处方药监测计划年度报告doh powerpoint模板Joseph A. Ladapo，医学博士，博士简历Joseph A. Ladapo，医学博士，博士简历
使用探索，准备，实施，维持框架（EPIS）框架，该框架描述了在公共服务系统中实施基于证据的实践（EBP）的多阶段，多层次的过程，该项目提出了用于高血压控制的多层干预措施。epis提供了一个全面的，有组织的相关因素清单，就像其他框架一样（例如CFIR），但在各个阶段中组织了因素，这些因素将指导我们的实施过程，从初始探索到长期维持。该项目将通过明确结合有助于和维持种族/族裔CVD差异的因素来扩展，并将在UG3中完成EPIC探索/准备阶段，并在UG4中完成实施/维持阶段。讲座和演示
DigitalCommons@内布拉斯加大学林肯分校
其他个人属性以及参与过程。作者通过 AAC 和 BCI-AAC 领域的当前引用来支持他们的观点。结论：本文旨在为未来的研究如何利用 CFIR 支持那些身体严重受损的人进行有意义的 BCI-AAC 翻译提供深思熟虑的考虑。我们认为，尽管 BCI-AAC 的发展仍然存在重大障碍，但纳入实施研究对于 BCI-AAC 领域来说可能是及时的，有助于解释最终用户的多样性，克服实施障碍，并支持 BCI-AAC 技术的顺利和有效翻译。此外，临床医生、使用 AAC 的个人、他们的支持网络和工程师越早共同改善 BCI-AAC 结果和翻译效率，BCI-AAC 就越早成为 AAC 武器库中的日常工具。
了解少数种族和族裔护理人员对流感和 SARS-CoV-2 疫苗的犹豫
摘要：(1) 背景：我们比较了黑人、西班牙裔和白人父母/看护人对流感和 SARS-CoV-2 疫苗的犹豫程度，并确定了疫苗接种的障碍和促进因素。(2) 方法：这是一项混合方法研究。对 6 个月至 18 岁儿童的 ED 看护人进行了横断面调查，比较了不同看护人对疫苗的犹豫程度。调查参与者的六个焦点小组按看护人的种族/民族和看护人接种 SARS-CoV-2 疫苗的意愿进行分层，评估了疫苗接种的促进因素和障碍，并使用综合实施研究框架 (CFIR) 进行主题编码。 (3) 结果：调查 (n = 589) 显示，黑人看护者对儿童流感 (42% 比 21%) 和 SARS-CoV-2 (63% 比 36%；均 p < 0.05) 的疫苗犹豫率明显高于白人看护者。西班牙裔看护者比白人看护者更犹豫 (37% 流感和 58% SARS-CoV-2)，但这并不显著。定性分析 (n = 23 名看护者) 发现，障碍包括疫苗副作用、缺乏必要性、数据/科学不足和不信任。促进因素包括疫苗接种的便利性、对疾病的恐惧以及保护他人的愿望。 (4) 结论：少数族裔看护者报告的流感和 SARS-CoV-2 疫苗犹豫程度更高。我们确定了包括黑人和西班牙裔护理人员在内的疫苗接种促进因素和障碍，这可能为旨在公平提高儿童疫苗接受度的干预措施提供指导。
启用技术的杂种心脏康复
冠心病（CHD）是英国死亡的主要原因。临床指南建议心脏康复（CR），包括健康教育，降低心血管风险建议，体育活动和压力管理组件。但是，基于组的CR的吸收仅约50％。混合心脏康复（CR），合并面对面和远程服务交付，可以改善CR的吸收并减少服务访问的不平等现象。本研究使用焦点小组和半结构化访谈来探索使用Active + Me Remote Hybrid CR App的员工和患者经验，该平台可访问教育模块，行为改变支持，实时运动课程，体育锻炼课程，体育锻炼，体育活动和健康监测，包括英格兰以东的三个地点。十二名员工和六名患者参加了会议。主题指南探讨了参与者在与混合CR通路相关的交付或接收混合CR，障碍和辅助因子方面的经验，以及对未来Active + Me遥控的实施的影响。定性数据远程收集，音频记录并独立转录。使用合并实施研究框架（CFIR）对员工数据进行了演绎分析。使用主题分析对患者数据进行归纳分析。尽管有一些技术问题和治理延迟，但Active + Me Remote被认为是可接受，方便和允许裁缝以满足患者的需求和情况。必须允许足够的时间进行员工培训并支持患者入学混合服务。来自可穿戴设备（血液肯定监测器）的数据上传，使员工可以监视患者的进度，并授权患者指导他们的康复。员工最初认为他们应该筛选患者，以确保提供混合CR来数字识字，身体活跃的人，尽管随着员工对应用程序的熟悉程度的增加，筛查变得不太常见。的发现表明，混合CR的有效培训需要系统级资源，以促进治理批准，并作为标准护理嵌入混合CR交付。该研究于3/7/2023（ISRCTN320764）进行了注册。
人工智能：在临床医学中的应用
探索人工智能 (AI) 技术在医学领域的潜力，存在着许多令人兴奋的机会。包括医疗保健在内的所有行业对人工智能的兴趣都大幅增长，部分原因是流行且备受关注的人工智能技术的出现。例如，ChatGPT 的出现使得人们能够以高度易消化的格式快速访问知识和信息（尽管它往往会产生无意义的响应）( 1 )。这些新技术的兴起引起了人们对人工智能革命性医疗保健潜力的极大热情和期待，人工智能可以充当一个公正的观察者，能够有效地处理大型复杂数据集。这种渴望有时会掩盖将人工智能从开发转化为临床实施的实际考虑。虽然将人工智能应用于每个临床问题很诱人，但应该注意的是，并不是每个问题都能用人工智能技术更有效地解决。 ChatGPT 已经为用户提供了一系列有用的“生产力技巧”，相比之下，医疗 AI 技术尚未兑现其改变医疗保健的承诺。这导致一种越来越多的观点认为，这些技术正处于“幻灭低谷”——最初的兴奋和期望尚未实现，从而导致越来越多的怀疑。要从医疗 AI 技术的“幻灭低谷”走向“生产力高原”（图 1），在投资多中心临床试验之前，解决开发和实施的实际考虑非常重要。这需要一套更广泛的工具来了解技术是否适合临床试验并确定采用的障碍。实施科学框架，例如《实施研究综合框架》（CFIR），可以促进循证实践的采用，并考虑干预有效性之外的其他背景（2-4）。跨学科团队对于实现医疗 AI 技术的潜力至关重要，因为并非所有计算机科学专家都是实施科学家或临床医生。如果不结合多种观点、价值观、经验和观点来看待人工智能技术的发展，就会导致偏见。这种偏见可能导致算法行为对历史上服务不足的群体产生负面影响，并可能导致这些人群的漏诊和误诊率更高。例如，皮肤癌图像预测算法被发现对弱势群体的准确性较低 ( 5 )。随着人工智能算法在临床护理中的应用越来越广泛，至关重要的是
创新和趋势
循证医学的进步（EBM）迎来了医疗保健的新时代，其特征是创新，尖端技术的整合以及研究和实践中不断发展的趋势。这些进步扩大了EBM的范围和影响，使医疗保健提供者能够提供更具个性化，有效和有效的护理。在此解释中，我们将探索塑造循证医学景观的最新创新和趋势。循证医学中最重要的进步之一是精密医学的出现，这些医学利用基因组学，蛋白质组学和其他OMICS技术来针对个别患者的遗传组成，生活方式因素和疾病特征量身定制医疗治疗。精确医学使医疗保健提供者能够确定最有可能从特定干预措施中受益的患者，从而导致更具针对性和个性化的护理。电子健康记录（EHR），可穿戴设备和其他健康数据源的扩散已经生成了大量数据，可以分析这些数据，以提取有价值的见解，以实现基于证据的决策。大数据分析技术，例如机器学习和自然语言处理，使研究人员和临床医生能够在大规模医疗保健数据集中确定模式，趋势和关联，从而促进发现新颖的干预措施，危险因素和治疗成果。传统的临床试验为受控条件下的医疗干预措施的功效和安全性提供了宝贵的见解。但是，来自观察性研究，注册表和电子健康记录的现实证据（RWE）提供了有关干预措施在常规临床实践中的表现的补充见解。RWE允许医疗保健提供者评估不同患者人群和现实世界中干预措施的有效性，成本效益和比较有效性，从而增强了基于证据的建议的相关性和适用性。共享决策（SDM）已成为基于证据的实践的关键组成部分，强调医疗保健提供者和患者之间的协作讨论，以做出有关治疗选择的明智决定。SDM将最佳可用证据与患者的偏好，价值观和目标集成在一起，以共同创建与患者的个人需求和偏好保持一致的治疗计划，从而提高了患者满意度，依从性和健康结果。远程医疗和数字健康技术的广泛采用彻底改变了医疗服务的提供，实现了远程咨询，监测和干预措施。远程医疗平台，移动健康应用程序和可穿戴设备使患者有能力积极参与他们的护理，访问循证信息，并实时跟踪其健康指标。这些数字健康工具促进了持续监测，对健康问题的早期发现以及及时的干预措施，支持基于证据的决策并改善医疗保健的访问和结果。实施科学专注于通过研究将基于证据的干预措施转化为常规临床护理的方法和策略来弥合研究和实践之间的差距。实施科学框架，例如实施研究的合并框架（CFIR）和RE-AIM框架，提供了系统的方法来评估