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法律技术为法律专业人士提供了轻松有效地应对复杂挑战的工具，并正在推动专业的革命。
“借助用户友好的界面，律师可以直观地探索和验证事件的年代学，降低不确定性并增加对案件的事实基础的信心。我们的客户看到时间绘制的时间节省了75％至90％，使他们可以更多地专注于战略性，高价值工作，而较少地关注文档审查。通过改变这一核心过程，玛丽使法律团队能够更聪明，更快地工作，在整个生命周期中提高效率。”
使用人工智能预测患者住院时间，协助医疗专业人员进行资源规划和调度决策
人工智能 (AI) 通过改善结果、提高效率和提高资源利用率，极大地改变了全球医疗保健行业。人工智能的应用影响着医疗保健运营的各个方面，尤其是资源分配和容量规划。本研究提出了一个基于人工智能的多步骤框架，并将其应用于真实数据集，以预测住院患者的住院时间 (LOS)。结果表明，所提出的框架可以预测 AUC 为 0.85 的 LOS 类别，预测其实际 LOS，平均绝对误差为 0.85 天。该框架可以支持提供住院护理的医疗机构的决策者做出更好的前端运营决策，例如资源容量规划和调度决策。预测 LOS 在当今的医疗保健供应链 (HSC) 系统中至关重要，因为资源稀缺，而由于各种全球危机和流行病，需求旺盛。因此，本研究的结果对人工智能和 HSC 管理具有实际和理论意义。
伊利诺伊州许可必需品：医疗保健专业人员的监管主题
Tobey Demott Yeates，PT，DPT Yeates，骨质物理治疗的董事会认证临床专家，是西北大学物理治疗和人类运动科学系的助理教授兼临床教育主任。她还担任多样性，公平和包容性的副主席。Yeates获得了罗德岛大学物理疗法的硕士学位，并获得了Arcadia University的物理治疗博士学位。她的主要教学领域包括人类行为，临床实践和专业和解剖结构的心理社会方面。她有超过25年的临床经验，与神经和肌肉骨骼功能障碍的患者一起工作。Yeates的研究兴趣包括临床教育中的偏见和微侵略领域，她介绍了IPTA和APTA学习中心的偏见和微侵略性，以及在Acapt教育领导力会议和CSM上在全国范围内介绍的。她目前在APTA多样性委员会的伊利诺伊州分会上任职。2021年，Yeates获得了西北大学Daniel I. Linzer奖，以获得多样性和公平的卓越教师奖。
一项关于评估本地治里三级医院医护人员糖尿病风险的研究：一项横断面研究 Amarnath Sant
一项关于评估本地治里三级医院医疗保健专业人员糖尿病风险的研究：一项横断面研究 Amarnath Santhaseelan, 1,* Premnath Dhasaram, 1 Karthika Ganesh 1 和 Kannan Krishnamoorthy 2 1 助理教授，社区医学系，Sri Lakshmi Narayana 医学科学研究所，本地治里 605502 2 教授，社区医学系，Sri Lakshmi Narayana 医学科学研究所，本地治里 605502 接受日期：2024 年 10 月 21 日/在线发表日期：2024 年 12 月 9 日 摘要简介：糖尿病是一种以血糖升高为特征的慢性代谢性疾病，其中最常见的是 2 型糖尿病。糖尿病作为一种非传染性疾病，对公共卫生构成重大挑战，其全球患病率不断上升，达到的流行水平可能很快会超过发展中国家和发达国家的传染病。目的：评估三级医院医生和护士患糖尿病的风险。方法：2022 年 2 月至 4 月，在本地治里一家三级医院的医生和护士中进行了一项以医院为基础的横断面研究。使用简单随机抽样方法选择调查参与者。结果：研究中的大多数参与者年龄在 36 至 49 岁之间，占样本的 60.5%。其中，63.0% 为男性，65.5% 居住在城市地区。BMI 正常的人占比最大（51.5%），其次是超重者（36.5%）和被归类为肥胖的人（7.5%）。此外，59.5% 的参与者表现出腹部肥胖，63.5% 的人表示没有身体活动，77.5% 的人没有糖尿病家族史。结论：本研究评估了简化印度糖尿病风险评分 (IDRS) 在识别劳动人口中的高风险个体方面的有效性。迫切需要鼓励医生和护士养成健康的生活方式。医生应积极努力在日常生活中运用他们所掌握的知识。关键词：血糖、2 型糖尿病、糖尿病、印度糖尿病风险评分*通讯作者：Amarnath Santhaseelan 电子邮件：amarnathsanthaseelan82@gmail.com
cdmp-医疗保健专业人员手册-2024.pdf
本手册是为所有参与慢性病管理计划 (CDMP) 的医务人员和医疗机构编写的。我们希望它对社区健康援助计划 (CHAS) 和 Healthier SG 的全科医生特别有用，随着新加坡人口老龄化，他们将照顾患有慢性病的个人。 2. CDMP 于 2006 年首次推出。为了减少门诊管理慢性病的自付费用并促进就医行为，符合条件的患者可以使用 MediSave 并享受 CHAS GP 诊所对这些疾病的补贴。Healthier SG 将于 2023 年推出，旨在建立我们在社区中适当管理慢性病的目标，并重点强调预防性护理措施。 3. 卫生部会根据各种考虑因素定期审查 CDMP 疾病清单，例如疾病负担和早期干预以减少并发症的有效性。CDMP 涵盖的所有慢性病都会自动扩展为有资格获得 CHAS 慢性病补贴的疾病清单。 4. 本手册旨在作为 CDMP 的快速指南，涵盖一系列实际问题，从行政和索赔相关事宜到推荐的临床护理关键组成部分的广泛指南。CDMP 手册并非旨在成为全面的临床指南，而是整合了当地相关实践指南的关键组成部分，并纳入了循证建议，为循证实践提供简明参考。 5. 除了及时了解最新的临床更新外，还提醒初级保健临床医生全面护理患者。这包括考虑多重疾病如何影响治疗重点，就健康促进和预防护理方面提供建议，并与患者合作制定个性化护理计划，以最大限度地提高每个人的健康。初级保健临床医生必须确保索赔适当，以支持明智地使用患者的 MediSave。 6. 我们感谢医护专业人员在照顾慢性病患者方面的奉献和辛勤工作，并希望您发现这本手册很有用。麦锦汉教授 卫生部卫生司长 2024 年 11 月
BC癌症益处清单2025年2月
癌症中的骨健康：医师和盟友医疗保健专业人员Priya Manjoo博士，MBBS FRCPC内分泌学和代谢，温哥华岛健康局，维多利亚州维多利亚州的利益冲突：安姆根 - 安尔根 - 荣誉仪式 - 教育Imposiation介绍。Advisory boards Dr. Negin Shahid, MD MSc FRCPC Radiation Oncology, British Columbia Cancer - Victoria, Vancouver Island Health Authority Conflict of Interest: None Dr. Akshay Jain, MD FRCPC Endocrinology and Metabolism, Fraser Health Authority, Surrey, BC Conflict of Interest: Advisory board, Speaking honorarium and Clinical research participation- Amgen.Kerstin Gustafson博士，医学博士FRCSC妇科，弗雷泽卫生局，萨里，不列颠哥伦比亚省利益冲突：顾问委员会，演讲酬金 - 安尔根。Sue Purkiss博士，MD FRCPC内科，省卫生服务局，卑诗省温哥华，不列颠哥伦比亚省的利益冲突：无需大卫·肯德勒博士，MD FRCPC内分泌学和代谢，温哥华沿海卫生局，温哥华BC利益冲突：咨询公司：Amgen，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，ZP。Sue Purkiss博士，MD FRCPC内科，省卫生服务局，卑诗省温哥华，不列颠哥伦比亚省的利益冲突：无需大卫·肯德勒博士，MD FRCPC内分泌学和代谢，温哥华沿海卫生局，温哥华BC利益冲突：咨询公司：Amgen，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，Sandoz，ZP。We acknowledge the following BC Cancer health providers who generously offered their time and expertise as peer reviewers: Dr. Stephen Chia, MD FRCPC Medical Oncology British Columbia Cancer – Vancouver Dr. Hamid Raziee, MD MHSc FRCPC Radiation Oncology British Columbia Cancer – Kelowna Dr. Jack Zheng, MD FRCPC Radiation Oncology British Columbia Cancer - Abbotsford, Fraser Health Authority Krista Noonan博士，医学博士FRCPC医学肿瘤学不列颠哥伦比亚省癌症 - 萨里 - 帕梅拉·加德纳博士，DMD，DABOM口服肿瘤/牙科英属哥伦比亚癌症 - 温哥华 - 温哥华 - Malcolm Brigden博士，Malcolm Brigden博士肿瘤学不列颠哥伦比亚癌症 - 基洛纳（Kelowna）苏珊·巴尔克维尔（Susan Balkwill），医学博士FRCPC辐射肿瘤学不列颠哥伦比亚省癌症 - 萨里（Surrey - 温哥华
• 初级儿童医院，100 Mario Capecchi Dr，盐湖城，犹他州网站：https://intermountainhealthcare.org/for-professionals/pharmacy-
• 初级儿童医院，100 Mario Capecchi Dr，犹他州盐湖城 网站：https://intermountainhealthcare.org/for-professionals/pharmacy-residencies/pgy2- thrombosis-hemostasis ASHP PGY2 宗旨声明 PGY2 药学住院医师项目以 PharmD 教育和 PGY1 药学住院医师项目为基础，为临床药剂师在专业实践领域的发展做出贡献。PGY2 住院医师项目为住院医师提供独立作为执业医师的机会，通过概念化和整合积累的经验和知识，并将其融入患者护理或其他高级实践环境中。成功完成认证的 PGY2 药学住院医师项目的住院医师将为高级患者护理、学术或其他专业职位做好准备，并获得委员会认证（如果有）。目的陈述 血栓和止血管理 (THM) 住院医师培训计划的目标是培养一名有资格在重症监护、急性护理和门诊护理环境中管理血栓和止血细节的药学专家。此外，住院医师还将准备从系统角度领导抗凝工作。抗凝论坛 (AC Forum) 和其他组织正在强调抗血栓管理在医疗保健中的重要性。接受过 THM 住院医师培训的住院医师将有能力在这些管理团队中工作，并在没有这些团队的地方创建这些团队。住院医师将在轮岗期间融入跨学科团队，并与系统领导者建立关系，以帮助推动整个组织的抗凝管理。该计划中的药剂师通过独立遵循个人实践理念、监控自己的表现、展示对职业的承诺以及发挥领导作用以提高药物使用系统的安全性来展示专业成熟度。项目主任、项目现场协调员和指导老师将协助住院医师选择轮换，以满足每位住院医师的职业目标、ASHP 药学住院医师标准和 ASHP 住院医师学习目标。在成功完成 PGY1 住院医师培训后，ASHP 支持血栓和止血管理 PGY2 住院医师培训作为专业住院医师培训。项目设计 PGY2 血栓和止血管理住院医师培训项目在各种临床环境中以分段和纵向形式提供轮换机会。该项目是
229.10 医生或精神卫生专业人员的检查——报告。1. a. 对被告的检查应由一名或多名医生进行。
229.10 医生或精神卫生专业人员的检查——报告。1. a. 对被告的检查应由一名或多名执业医生或精神卫生专业人员按照法院命令的要求在合理的时间内进行。如果被告是根据第 229.11 节第 1 款第“b”项的规定被拘留的，检查应在二十四小时内进行。如果被告是根据第 229.11 节第 1 款第“a”或“c”项的规定被拘留的，检查应在四十八小时内进行。如果被告愿意，被告有权由其自行选择的执业医生或精神卫生专业人员进行单独检查。如果被告无力支付合理费用，则检查的合理费用应由法院命令由地区管理员从精神卫生和残疾人服务地区基金中支付。b.根据本节进行检查的任何执业医师或精神卫生专业人员均可咨询或要求任何咨询精神卫生专业人员参与检查，并可在书面检查报告中附上或附上参与检查的任何咨询精神卫生专业人员的任何发现或观察结果。c. 如果被告未根据第 229.11 节被拘留，但法院随后获悉被告拒绝根据法院命令接受一名或多名执业医师或精神卫生专业人员的检查，则法院可下令对被告进行必要的有限拘留，以方便一名或多名执业医师或精神卫生专业人员对被告进行检查。2. 一名或多名法院指定的医师或精神卫生专业人员进行的检查书面报告应在听证时间之前提交给书记员。被告选择的医师进行的任何检查的书面报告也可以类似方式提交。书记员应立即完成以下所有事项：a. 促使将报告出示给签发命令的法官。b.让被告的律师收到一份或多份报告的副本。3. 如果法院指定的一名或多名医生或精神卫生专业人员的报告表明该人没有严重精神障碍，法院应终止诉讼程序并自行驳回申请，无需另行通知。4. 如果法院指定的一名或多名医生或精神卫生专业人员的报告表明被告有严重精神障碍，法院应尽快安排听证会。听证会应在报告提交后四十八小时内举行，周六、周日和节假日除外，除非被告因正当理由请求延期，或法院认为有充分理由推迟听证，则应尽快延期。[C77、79、81，§229.10] 2006 年法案，第 1116 章，§2；2009 年法案，第 41 章，§224；2012 年法案，第 1079 章，§11；2015 年法案，第 69 章，§62；2015 年法案，第 138 章，§32、161、162；2017 年法案，第 34 章，§14；2018 年法案，第 1056 章，§8
使用机器学习的IT专业人员中的压力检测
摘要 - 由于行业的苛刻性质，压力是IT专业人员中普遍的问题，导致潜在的健康风险和降低生产率。该项目旨在使用机器学习技术开发有效的压力检测系统。通过利用包含面部识别数据和应力因素的数据集，自定义卷积神经网络（CNN）模型进行了训练以准确预测应力水平。该方法涉及将数据集加载和将数据集分解为培训，验证和测试集。在训练数据集上的模型后，系统通过准确检查和验证评估其性能。一旦对模型进行了测试和验证，将其导出以进行实时应力水平预测。该自动化系统可以作为早期发现压力的重要工具，有可能协助及时干预措施，以改善IT专业人员的福祉。关键字 - 压力检测，IT专业人员，机器学习，自定义CNN，面部识别，压力因素，预测建模。