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World File Search SystemPPIE
精神病学系
•制定和实施PPIE工作计划。•组织和提供PPIE活动和活动，例如焦点小组，调查，讲习班和咨询小组。•直接与儿童和年轻人，父母，护理人员和监护人一起工作。•负责协调和参与患者和公共参与社区（CA：RING），包括日常运营（通信，翻新，招聘等）。），与主要利益相关者合作。•通过会议，活动和其他沟通作为PPIE代表和及时计划的联系点。•寻求患者/公众的看法，并就及时的工作进行反馈，以开发数字工具，以支持儿童和年轻人心理健康的早期识别和预防途径（包括使用多机构数据）。•与研究人员和专业人员联系，以支持更广泛的CA：RING访问。•向不同受众传达专家或高度技术概念/计划，生成适当的材料来支持此信息，包括更新项目网站。•支持将研究结果传播给患者和公众。
通过最终用户参与增强神经技术研发的基础指南
抽象的神经技术越来越多地与我们的日常生活，身体和精神状态融为一体。随着神经技术的流行和影响，我们有责任确保我们了解其对最终用户的特殊含义，以及更广泛的道德和社会含义。有许多不同的术语和框架可以阐明最终用户参与技术开发生命周期的概念，例如：“公众和患者的参与和参与”（PPIE），“生活经验”，“共同设计”或“共同生产”。本教程的目的是利用PPIE框架来制定明确的指南，以实施当前和未来的最终用户在神经技术中的强大参与过程，重点是患者参与。介绍将用户参与的有形和概念上的好处进行了介绍之后，我们首先指导读者制定一般策略来建立自己的PPIE流程。然后，我们帮助读者绘制其相关的利益相关者，并提供有关如何考虑用户多样性和表示形式的建议。我们还提供有关如何量化参与结果的建议和工具。我们将各种在线资源到方向单个团队（及其资助者）的建议巩固了自己的建议，以阐明自己的有意义的参与方法。关键输出包括一个利益相关者映射工具，衡量参与影响的方法以及用于透明报告的结构化清单。使最终用户和其他利益相关者能够参与神经技术的发展，即使在其最早的概念阶段，也将帮助我们更好地围绕道德，社会和可用性考虑，并提供更具影响力的技术。总体目的是建立金标准的方法，以确保患者和公众见解处于我们科学探究和产品开发的最前沿。
UKCO 2024 节目手册
我谨代表 ASO 理事、运营委员会成员和牛津地方组织委员会，非常高兴地欢迎您参加在牛津美丽的罗德斯宫举行的第九届英国肥胖大会 (UKCO)。UKCO 是 ASO 的旗舰年度会议。今年的会议主题是“打破障碍：塑造肥胖预防和管理的未来”。在肥胖预防和管理方面取得最新进展之际，会议将回顾这些进展，并探讨未来几年研究和实践应关注哪些方面以打破障碍。我们很高兴地告诉大家，UKCO 的规模逐年扩大，连续第二年门票销售一空，提交的摘要数量创下历史新高。UKCO 依靠高质量的研究蓬勃发展，今年也不例外，我们的会议涵盖多个学科，为学者、临床和公共卫生从业者、政策制定者、ECR 和有肥胖生活经历的人等不同受众提供讨论。 UKCO 继续将生活经验融入当地组织委员会，并共同主持所有会议。我们还将继续在 UKC O 期间提供 PPIE 可预订会议，为代表们提供与生活经验代表讨论研究理念、方法和发现的机会。代表 ASO 受托人、委员会成员和当地组织委员会，我们很高兴能主办 UKCO，并希望您在牛津度过了一段发人深省的时光。
医疗保健检查和证书中人工智能解决方案的准确性和能力：系统评价和荟萃分析
背景：大型语言模型（LLMS）占据了公共利益，因为它们的明显能力可以准确地复制叙事文本中的学习知识。但是，缺乏对医疗保健检查中LLM的准确性和能力标准的明确性。目的：与已知的人类绩效标准相比，我们对LLM准确性进行了系统的综述，该综述在医疗保健检查条件下进行了测试。方法：我们量化了LLM在回答医疗保健检查问题方面的准确性，并评估了研究报告的一致性和质量。搜索包括所有论文，直到2023年9月10日，所有LLM在英语期刊上发布了清晰的LLM准确性标准。The exclusion criteria were as follows: the assessment was not a health care exam, there was no LLM, there was no evaluation of comparable success accuracy, and the literature was not original research.The literature search included the following Medical Subject Headings (MeSH) terms used in all possible combinations: “artificial intelligence,” “ChatGPT,” “GPT,” “LLM,” “large language model,” “machine learning,” “neural network,” “生成预训练的变压器”，“生成变压器”，“生成语言模型”，“生成模型”，“体检”，“医疗保健检查”和“临床检查”。提取了敏感性，准确性和精度数据，包括相关的CI。结果：搜索确定了1673个相关引用。删除了重复的结果后，筛选了1268（75.8％）的论文，以获取标题和摘要，其中包括32（2.5％）的研究以进行全文审查。我们的荟萃分析表明，LLM能够以0.61（CI 0.58-0.64）和美国医疗许可检查（USMLE）0.51（CI 0.46-0.56）的整体医学检查准确性（CI 0.58-0.64）（CI 0.46-0.56）执行，而聊天生成的预期验证的变压器（CHATGPT）可以使用整体医学检查，而整体医学检查的准确性为0.6.6-6.6-6-6-6-6-6-6-6-6-64。结论：LLMS通过向关键决策者提供准确有效的特定于上下文特定信息，提供有望解决医疗保健需求和人员配备挑战的承诺。针对LLM的政策和部署决策，我们提出了一个名为Rubricc（监管，可用性，偏见，可靠性[证据和安全]，互操作性，成本以及代码和医生 - 患者以及公众参与和公众参与和参与[PPIE]）的新框架。这是一个宝贵的机会，可以将新的LLM功能临床调试用于卫生服务，同时尊重患者的安全考虑。试用注册：OSF注册osf.io/xqzkw; https://osf.io/xqzkw