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World File Search Systemincongruence
简短
Gender incongruence and transgender health in the ICD , W ORLD H EALTH O RGANIZATION , https://www.who.int/stan dards/classifications/frequently-asked-qu estions/gender-incongruence-and-transge nder-health-in-the-icd [https://perma.cc/G7 HA-VPPE] .................................................................................................. 16
家庭发展试点案例研究
摘要在孩子满18岁之前的某个时刻，大约70％的母亲将在家庭中担任养家糊口的位置。越来越多的养家可商的母亲反映了妇女在家庭中的转移作用。尽管对母亲来说，家庭角色转变是显而易见的，但妇女在整个寿命的家庭发展中的中心地位保持不变。在家庭生命周期中，母亲对家庭发展的中心地位是显而易见的。嵌入了传统的家庭结构中，家庭生命周期是一个常用的评估模型，尽管它与专业咨询伦理和课程标准不一致，但仍是家庭寿命发展的。不一致强调了对适合多种家庭结构的家庭发展模型的需求。因此，一种试验案例研究方法指导这项研究是对高成就妇女家庭开发的初步探索。对单个参与者进行了深入的半结构化访谈，然后使用现象学方法进行了分析。参与者的经验中出现了四个主题：自我纯洁和忙碌，支持性关系，所使用的资源以及面临的障碍。这项研究的发现表明需要进行其他研究。此外，研究人员建议辅导员教育者和家庭辅导员在利用现有家庭发展评估模型时要谨慎。
WACCA 编码查询
感谢您的查询。请在下方找到对您查询的答复。摘要查询当因“乳房焦虑症/变性患者”指征进行双侧乳房切除术时，代码分配是什么？如果首先记录“变性患者”，代码分配会有所不同吗？是否需要向临床医生发送查询以确定主要诊断？回复临床信息术语“变性人”是指出生时指定的性别（即出生时指定的性别，通常基于外生殖器）与其性别认同（即一个人对性别的心理意识）不一致的人。“变性人”不被视为精神健康障碍。一些变性人会经历“性别焦虑症”，这指的是由于出生时指定的性别与其性别认同不一致而导致的心理困扰。性别焦虑症被视为一种精神健康障碍。 《精神障碍诊断和统计手册》第五版文本修订版 (DSM-5-TR) 提供了性别焦虑症的诊断标准。这些包括：
1型糖尿病和无序饮食：议会查询
该报告特别指出，在服务方法中，糖尿病的不同方面和饮食失调专家之间缺乏整合，以及数据的收集和共享。这种不一致给T1DE患者的成功治疗和管理带来了风险。解决这些问题需要开发标准化的T1DE途径，常见框架和改进的技术基础架构，以确保NHS内所有专业的安全，道德和有效的数据共享。确定了良好的实践，尤其是NHS英格兰飞行员的作用。但是，应该指出的是，尽管NHS英格兰的国家糖尿病计划可以为飞行员提供资金，但在飞行员完成后，经营服务的永久费用，然后成为地方委托委员会的责任。担心当地专员会判断综合T1DE服务提供的相对费用太高而无法筹集资金，鉴于当地的T1DE需要这种服务的当地人口相对较少。此外，本报告还认识到有关T1DE相对于其复杂性规模进行的有限研究，这表明需要进一步研究和理解。
神经适应驾驶舱中的自动化惊喜
背景。操作飞机是多维且复杂的。飞行员必须“飞行、导航、通信”——保持空中飞行、管理飞机航线并与空中交通管制部门通话。为了方便完成这些任务，驾驶舱引入了自动化（Billings，1997 年）。当这种自动化发生故障时，后果充其量是令人讨厌的，最坏的情况是危及生命（Endsley & Kiris，1995 年）。自动化中的错误可能会令人惊讶和分心，从而导致自动化意外（Boer & Dekker，2017 年）。这些可能会导致飞行员感到困惑，进而导致人为错误，这是航空事故的主要原因（Lyssakov，2019 年）。识别这种混淆及其原因可能会改善人机交互 (Dehais 等人，2015)。在之前的一项研究中 (Krol 等人，2018)，我们表明可以通过脑电图 (EEG；Berger，1929) 记录飞行员对飞行相关事件的认知反应，使用被动脑机接口 (pBCI；Zander & Kothe，2011) 确定不同级别的事件关键性并实时将解释报告回驾驶舱。此程序可用于使驾驶舱适应飞行员的认知，从而形成神经自适应驾驶舱 (Krol 等人，即将出版)。在本研究中，我们开发了一个更具体的分类器，可以可靠地检测飞行员对意外和/或错误的飞行相关事件的认知反应，这些事件对于持续操作飞机至关重要。方法。记录了 13 名试飞员（均为男性）的脑电图活动和眼球运动，年龄 44-62 岁（平均 54 岁），飞行经验 7210 ± 4809 小时。我们在两部分实验中使用了 32 通道移动无线脑电图系统 1 和双目眼球追踪眼镜 2。在第一部分中，参与的飞行员进行了 10 个新设计的训练范例。我们打算针对意外事件（S 分类器）、错误事件（E 分类器）以及意外和错误事件（AS 分类器）校准不同的分类器，以对应可能的自动化意外。因此，我们设计了一种训练范式组合，即交互奇特范式。该范式由 2 个独立部分组成，分类器在结果数据的不同部分上进行训练。为了唤起与意外和/或错误相对应的认知状态，我们模拟了一个计算机程序，需要教它何时计数音调以及何时忽略它。在 10 个块中的每个块中呈现 50 个音调序列。每个音调可以是标准音调（概率 70%-80%）、非目标音调（概率 10%-15%）或目标音调（概率 10%-15%）。这代表了一个标准的奇特范例（Friedman 等人，2001 年）。研究发现，目标音调会引起参与者的惊讶（Squires 等人，1975 年）。指示参与者在每个音调之后口头说明它是目标音调（“是”）还是不是目标音调（“否”）。然后计算机给出声音反馈：“计数”或“忽略”。由于语音识别是（参与者不知道）模拟的，因此反馈与参与者的评估无关。这使我们能够控制反馈中发生的错误数量。在前 7 个区块中，不一致反馈的概率为 14%-18%，即计算机在“是”后回答“忽略”，或在“否”后回答“计数”。这对应于罕见的、令人惊讶的错误。在最后 3 个区块中，不一致概率为 38-40%，对应于频繁的错误。