将每 10 万活产婴儿的孕产妇死亡率降低到 70 人以下是 2030 年可持续发展目标 (SDG 3) 的目标之一 [1]。为了实现这一数字,妇女应该清楚了解导致孕产妇死亡率高的直接和间接 ODS,并尽早寻求医疗保健提供者的治疗,特别是在包括埃塞俄比亚在内的发展中国家[2-4]。这些 ODS 大致可分为三类。手和脸肿胀、阴道出血、严重头痛、视力模糊、先兆子痫和子痫是妊娠期间最常见的症状。严重阴道出血、分娩时间超过 12 小时、高血压疾病和胎盘滞留是分娩期间的主要 ODS。发烧、恶臭的阴道分泌物和急性阴道出血是产后的主要 ODS [5]。此外,根据孕产妇死亡占比,还可分为直接和间接 ODS。直接 ODS 包括感染、出血、难产、不安全流产和妊娠期高血压疾病,占全球孕产妇死亡的近 80%,而间接 ODS 则包括贫血、肝炎、糖尿病、疟疾和因妊娠而加重的心血管疾病 [6,7]。世界卫生组织 (WHO) 2022 年报告指出,出血是全球孕产妇死亡的主要原因,约占所有死亡的 28%,其中直接产科并发症是孕产妇死亡的主要原因 [6,7]。此外,研究表明,非洲孕产妇死亡的两个主要原因是子痫和出血 [8,9]。但是,如果妇女意识到这些 ODS,并得到适当的识别、治疗和管理,许多并发症是可以避免的 [7]。但大多数女性,特别是欠发达国家的女性,对 ODS 了解不多[6,10-12]。三个关键延迟模型描述了许多低收入国家孕产妇在怀孕、分娩和产后阶段死亡的主要原因。这些包括延迟识别危及生命的 ODS 并做出就医决定、延迟去医院以及延迟在医院获得及时、充分和有效的护理[13-16]。由于对 ODS 缺乏了解,妇女延迟获得产科医疗服务,导致发展中国家孕产妇患病率和死亡率高[17,18]。
尽管对人格特征,正念和压力的广泛研究,但对它们的综合效果的了解有限。大多数研究都集中在这些构造上,而不是检查其潜在相互作用(Brown and Ryan,2003; Garland等,2017)。尽管一些研究考虑了正念如何减轻人格特征与压力之间的关系(Drake等,2017; Shapiro等,2011),但很少有研究探索了特定正念方面的调节和中介作用。此外,了解个人在压力和正念实践中的体验与定量发现如何相符,可以为这些过程提供更详细的图片。这项研究旨在通过研究正念注意力和正念感知的独立,调节和调解在中国成年人中五因素模型人格特征和感知压力之间的关系中的独立,调节和中介作用来填补这些空白。使用混合方法设计,这项研究将定量分析与对参与者的经验进行定性探索,以发现影响压力感知和正念实践的机制和情境因素。
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sapp描述了如何更好地可视化功能使ROV遥控器能够执行更复杂的任务。“我们现在正在使用的只是物理按钮和单个相机来进行复杂的工作。我们希望机器人像人类一样行事,能够在人类可以或更好的水平上表现,而感知是控制的重要组成部分。”根据SAPP的说法,如果机器人配备了360度的3D摄像头,则在耳机中显示这些传感器馈电,以及在物理空间的3D视图上覆盖增强现实和混合现实标记的能力,而不是2D地图“如果您在车辆上具有正确的相机配置和传感器数组,那么当您在上面放上耳机时,感觉就像您实际上是实时沉浸在该空间中。您感觉更像机器人。该术语将是实施例。通过实施例,我们可以真正改变完成工作的方式。
EBITA 调整影响可比性的项目后,EBITA 为 15.27 亿瑞典克朗(14.36 亿)。相应的 EBITA 利润率为 7.6%(7.2)。影响可比性的项目为 -800 万瑞典克朗(-39),与提前终止租赁的成本和收购相关的整合成本有关。比较期间包括提前终止办公室租赁的成本和 AFRY X 部门的重组成本。有关更多信息,请参阅第 25 页的 EBITA 替代绩效指标对账。
摘要 简介 本文介绍了一种混合方法研究方案,该方案将用于评估英国最近实施的实时集中式医院指挥中心。指挥中心代表复杂自适应系统中的复杂干预。它可以支持更好的运营决策,并有助于识别和减轻对患者安全的威胁。然而,对于这种复杂的健康信息技术对患者安全、可靠性和医疗保健运营效率的影响的研究有限,本研究旨在帮助解决这一差距。方法和分析 我们将进行纵向混合方法评估,并将由公众和患者的参与和参与提供信息。访谈和人种学观察将为定量分析的迭代提供信息,这将使进一步的定性工作更加敏感。定量工作将采用迭代方法,从文献和常规收集的电子健康记录数据集中务实地确定相关的结果测量。道德与传播 该协议已获得利兹大学工程与物理科学研究伦理委员会 (#MEEC 20- 016) 和国家卫生服务健康研究局 (IRAS No.: 285933) 的批准。我们的成果将通过国际期刊和会议上的同行评审出版物进行交流。作为与当地信托利益相关者合作工作的一部分,我们将提供持续的反馈。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要:人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处,从个性化学习到管理效率。然而,非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍,结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战,例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进,以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词:人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
我们借鉴了文章:“消费者和社区参与与健康相关的教育是什么样的?混合方法研究”为例。与受训者讨论的第一点是指出,这些作者从一个理论框架开始,这显然指导了他们的研究。当研究涉及定性数据时,不仅(不仅)混合方法研究人员提倡的立场(Cleland,2022)。第二,作者提供了一个深入的研究设计部分,其中根据混合方法设计的目的进行了详细说明,并确定了他们选择的明确设计。他们对混合方法的含义以及原因是具体的。他们的设计陈述描述了定性和定量数据集成的重要性。第三,在数据收集部分中,作者描述了定量度量的开发和定性数据的收集。定性方法被称为反身主题分析。有趣的是,定性数据来自三个来源:对问卷中的评论部分的开放式回答,访谈和焦点小组。我们还指出,作者并不仅仅依靠开放式评论来获得其Qualita Tive数据。我们已经看到经常完成(非常经常!)在标记为混合方法的研究中,研究人员对此方法提出警告。的确,“虽然对自由文本响应的分析可以产生初步的理解,并帮助研究人员开始勾勒出内容领域,但通常无法获得“如何?”和“为什么?”问题是定性研究的核心业务”(Ladonna,Taylor和Lingard,2018年,第348页)。
碎片化本身对生物多样性的影响是激烈的争论,在控制栖息地量后具有负,中性甚至积极影响的证据。本辩论中的原则通常用于在残留栖息地碎片中为生物多样性保护提供信息,但在恢复背景下很少考虑。栖息地恢复对于与表达和反向生物多样性下降至关重要。虽然恢复的栖息地随相似的碎片梯度而变化,但不同过程的重要性可能会有所不同。残留斑块中的社区主要由现有人群确定,而恢复贴片中的社区则由附近人群的殖民化塑造。我们说明了碎片本身如何取决于栖息地是保守还是恢复生物多样性的可变结果。以当前形式的碎片辩论在恢复生态学上的应用有限,我们强调了生态学家和保护主义者需要考虑碎裂过程的方向性。
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