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利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育 利用生成人工智能模型对患者进行下腔静脉过滤器教育
摘要：背景：下腔静脉 (IVC) 过滤器已成为静脉血栓栓塞症患者的一种有利治疗方式。随着这些过滤器的使用不断增长，提供者必须以全面而易懂的方式对患者进行适当的教育。同样，生成人工智能模型是患者教育中日益重要的工具，但人们对这些工具在 IVC 过滤器上的可读性知之甚少。方法：本研究旨在确定由这些人工智能模型生成的 IVC 过滤器患者教育材料的 Flesch 阅读难度 (FRE)、Flesch-Kincaid 和 Gunning Fog 可读性。结果：ChatGPT 队列的平均 Gunning Fog 得分最高，为 17.76 ± 1.62，而 Copilot 队列的平均 Gunning Fog 得分最低，为 11.58 ± 1.55。尽管先验功效较低，仅为 0.392，但各组之间的 Flesch 阅读难度分数差异 (p = 8.70408 × 10 − 8) 具有统计学意义。结论：本研究结果表明，与 ChatGPT 队列相比，Microsoft Copilot 队列生成的答案在 IVC 过滤器方面具有更高的可读性。然而，这两个队列的平均 Flesch-Kincaid 可读性均未达到美国推荐的阅读等级。
Cavaleri Daniele
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•执行与各种操作和维护活动相关的作业。•支持按指示的定义区域内的产品和服务的实施，交付和持续改进。•学会通过实践经验来完成相关任务，以支持学术研究和/或增强个人就业机会。•分析和监视有关事件，检查，审核和纠正措施的趋势，并保持质量经理的通知。•可以在直接主管或独立的情况下工作，通常会执行预定义的任务。•作业需要应用各种概念，熟悉相关的计算机程序以及对操作的一般理解，以提供有效的支持。•需要能够有效沟通并解决常规问题的能力。
装甲和骑兵的持续转型
可以理解，有些人会对这些决定感到不安。但是，我们都应该承认，ARSTRUC 反映了对陆军可用资源的分析，以及对未来战斗中取得成功的要求的优先排序。ASTRUC 还反映了每位领导人在资源持续受限的时代必须做出的艰难决定，以确保我们有能力打赢未来的战争 - 包括在轻型部队中建立四个由 M10 Bookers 组成的机动防护火力营，而装甲学校是该部队的倡导者。虽然我们的步兵和 Stryker 旅中损失了 14 个轻骑兵中队并不理想，但这一决定反映了战争的演变特征以及对我们陆军应对危机和在竞争中获胜所需要求的优先排序。
施用Comirnaty Omicron XBB.1.5 30微克/剂量covid -19 mRNA疫苗到疫苗接受者12
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