对抑郁症的5-羟色胺不平衡假说的系统评价和抗抑郁药机制的个人观点进行了与受训者精神病学家Mark Horowitz摘要Fauzia Khan的访谈,遇到了NHS的训练者精神病学家和临床研究员Mark Horowitz博士。马克谈到了他进入精神病学的旅程,他使用抗抑郁药的个人经历以及他所经历的戒断效果。马克还讨论了他的研究兴趣以及他与乔安娜·蒙克里夫(Joanna Moncrieff)教授的最新伞系统评价有关抑郁症的抑郁理论。[1]告诉我您的背景和精神病学之旅。我在澳大利亚悉尼长大,来自一个非常神经质的犹太家庭,类似于伍迪·艾伦(Woody Allen)的电影中所描绘的那些。我决定在医学院早期成为一名精神科医生,旨在解决我的家人和我自己。医学院不太适合我,我很痛苦,导致我被诊断出患有抑郁症和处方抗抑郁药。我也对神经科学,思想和精神分析感兴趣,所以我认为我不可避免地会进入精神病学。在2010年代初期,我使用人脑干的干细胞模型进行了博士学位,研究了大脑中抑郁症的生物学。我对压力,压力荷尔蒙以及抗抑郁药的作用以及当时也对抗抑郁药的原因感兴趣,我很想知道我们是否可以改善这些药物。
要通过航空公司的面试,需要付出很多努力和牺牲。虽然软技能非常重要,不容忽视,但航空公司最终还是要雇佣飞行员。除了从开始训练以来一直在完善的动手飞行技能外,你还必须能够证明自己能够承受在多机组环境中操作大型复杂飞机所需的高脑力负荷。我们的模拟器课程是专门为帮助你培养这些技能而定制的。
严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 或冠状病毒病 2019 (COVID-19) 疫苗犹豫症被定义为一种行为现象,即个人既不完全接受也不完全拒绝 COVID-19 疫苗,在当前疫情中构成重大健康威胁。传统的解决医疗保健领域疫苗犹豫症的方法缺乏实证支持,在某些情况下,实际上增加了疫苗犹豫症。因此,迫切需要有效解决 COVID-19 疫苗犹豫症的方法,特别是在医疗保健环境中。本文强调了动机访谈 (MI) 在解决疫苗犹豫症方面的必要性和重要性,它强调医生和患者之间的协作沟通。我们描述了解决 COVID-19 疫苗犹豫症的 3 步流程,包括使用指导风格、使用 MI 工具箱以及有意识地、巧妙地应对个人的犹豫程度。最后,讨论考虑了在应对和解决 COVID-19 疫苗犹豫时实施这些步骤可能面临的挑战。(J Am Board Fam Med 2022;35:420–426。)
北约联合分析和经验教训中心 (JALLC) 试用了一款名为 DUCHESS 的 AI 语音机器人,以收集员工在 COVID-19 大流行期间使用协作工具的经验。JALLC 项目将为北约企业未来协作工具的决策提供信息。北约军事机构的 2000 多名工作人员受邀参加面试。面试官提供了五个初始问题,然后 DUCHESS 根据回答提出自己的智能后续问题。结果被自动转录,并显示在 PowerBI 仪表板 1 中。本文介绍了 JALLC 使用 AI 语音机器人代替人类进行该项目研究访谈的经验,并讨论了在未来 JALLC 分析项目中使用这项新技术的利弊。
当她在毁灭性地震后从美国返回尼泊尔时,年轻的科学家和发明家Prativa Pandey博士已经拥有了十年的研究经验,这是她名字的三项美国专利,并决心在她的国家产生影响。她开始探索使用和增强自己国家的自然丰富性和多样性的方式。几年后,她既是研究人员又是企业家。她被授予了备受推崇的OWSD-UNESCO早期职业奖学金,她正在创建绿色技术,以从废物柑橘类水果果皮中提取高价的生物活性化合物,这些化合物可用作药品,营养和营养和宇宙工业的关键成分。她还领导了一家技术公司,其护肤公司的衍生产品旨在强调尼泊尔文化和多样性的丰富性,以科学,人和植物的结合。
企业发现自己正处于人工智能 (AI) 及其商业潜力的真正竞争中。作为一种通用技术,学者和从业专家预测,人工智能应用将颠覆行业和组织机构 [1]。尽管几十年来人工智能一直是争论不休的话题,但其最近的突破得益于易于获取的计算资源、数据的丰富性和可访问性以及机器学习模型的进步 [2]。因此,人工智能技术不仅渗透到产品和服务组合中,而且还推动了商业模式创新。虽然采用数字技术的可用性和用户行为已经引发了引人注目的研究,但人工智能前沿提出了更根本的问题。首先,机器学习(作为目前最主要的人工智能技术方法)依赖数据来训练和
1 外貌(仪容仪表、姿势、体格等)(可选)2 自信、成熟度(真诚、社会适应等)3 态度(对军队生活、旅行、远程、任务等的适应性)4 动机(热情、在校学习、努力参加面试等)5 工作经验(担任的职位、责任、监督等)6 领导潜力(团队队长、项目官员、社区活动、志愿者工作等)7 沟通技巧(语法、词汇、发音等)8 完成计划的潜力(对计划的兴趣、对计划的反应、OTS 等)
背景:动机访谈 (MI) 是一种基于证据的简短干预方法,已被证明在触发高风险生活方式行为的改变方面非常有效。MI 在临床环境中往往未得到充分利用,部分原因是培训有限且无效。为了更广泛地实施 MI,迫切需要改进 MI 培训流程,以便能够提供及时有效的反馈。我们的团队开发并测试了一种培训工具,即动机访谈对话实时评估 (ReadMI),它使用自然语言处理 (NLP) 提供即时 MI 指标,从而满足对更有效 MI 培训的需求。方法:检查了 ReadMI 工具从 48 次由住院医师对模拟患者进行的访谈记录中生成的指标,以确定医生说话时间与其他 MI 指标之间的关系,包括开放式和封闭式问题的数量。此外,还进行了评分者间信度统计,以确定 ReadMI 对医生反应的分析的准确性。结果:医生花在谈话上的时间越多,医生参与 MI 一致面试行为的可能性就越小(r = −0.403,p = 0.007),包括开放式问题、反思性陈述或使用变化标尺。结论:ReadMI 生成特定指标,培训师可以与学生、住院医生或临床医生分享以获得即时反馈。考虑到医疗职业培训中针对性技能发展的时间限制,ReadMI 减少了依赖主观反馈和/或更耗时的视频复习来说明重要教学要点的需要。关键词:患者参与、医学教育、软件开发
陈(Chen)博士:Entegris成立于1966年,并在马萨诸塞州比勒里卡(Billerica)的总部工作。我们在北美,欧洲和亚洲拥有全球足迹,全球有5800名员工。我们专门提供在半导体设备制造过程中使用的征用控制,关键材料处理和高级过程材料。我们的传统客户包括半导体设备制造商,为半导体设备制造商,天然气和化学制造公司提供设备的OEM,领先的晶圆晶圆厂公司以及高精度电子产品的制造商。英特尔,三星和TSMC是我们的一些客户。作为一家技术驱动的公司,我们拥有2,520家活跃的专利,另外还有1,050家正在待处理的专利。Entegris大约两年前正式进入生命科学行业。我们看到我们的核心技术可以帮助满足生命科学业务的未满足需求。我们将过滤和净化,流体管理和制造业卓越的专业知识带入了生命科学表。我们的单使用组件被领先的Covid-19疫苗提供商使用,因为它们的可提取且可浸出的曲线极低,γ兼容性,宽的工作温度窗口和高化学兼容性。我们在过滤和净化PPT方面的专业知识(每万亿零件)