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对医疗保健专业人员之间合作的解释性现象学分析
背景：计划行为的理论（TPB）假定行为绩效是由执行该行为的意图指导的，受到态度，主观规范和感知的行为控制的影响。该框架可以应用于研究医疗保健专业人员之间的跨专业合作，以增强疗养院内的患者安全和公共卫生。目标：本研究旨在探索医生，药剂师和护士在跨专业协作过程中的作用，同时确定促进者和医疗保健专业人员有效合作的障碍。方法：进行定性的解释性现象学分析（IPA）。与19位医疗保健专业人员进行了单独的半结构化访谈。然后通过TPB的镜头整合并分析了定性数据。调查结果：IPA揭示了以下十个主题，被视为促进者和在疗养院中的医疗保健专业人员之间进行官方合作的障碍：沟通，角色和责任，愿意和认可协作的重要性，对共同的知识的重要性，相互知识，信任，信任，方案，方案，方案，班级的支持，距离距离距离距离距离距离距离。结论：增强药剂师 - 医师的合作和炼制药剂师合作是必不可少的目标。解决这些因素可以改善协作，增强居民的生活质量和专业人士的成就感。合作意图受到态度（例如沟通和相互理解），主观规范（包括决策者的支持）以及感知到的行为控制（例如信心和遵守协议和技术）的影响。
护理中的人工智能
医疗保健中的人工智能是一种提高医疗保健服务质量、效率和可及性的技术。它可以协助完成诊断、治疗、预防、研究和数据管理等任务。人工智能应用的例子包括用于医学影像分析的计算机视觉、用于临床文档的自然语言处理、用于预测分析的机器学习以及用于手术和康复的机器人技术。人工智能在护理领域有许多应用，它可以分析大量数据、提出最佳干预措施、提高护理质量和安全性、促进学习和发展、提高效率和生产力，并提高护士的满意度和幸福感。然而，人工智能也带来了挑战和道德问题，例如隐私、安全、问责制、透明度、信任和人类尊严。护士必须意识到这些挑战，并参与人工智能系统的设计、开发、评估和监管，以确保它们符合护理价值观和标准。关键词：人工智能、护理、医疗保健
瑞士的护理和助产士本科生的疫苗犹豫：在线国家研究的协议
疫苗犹豫不决是一种像疫苗一样古老的现象，但是我们社会（尤其是社交网络）的最新发展为反疫苗观念的广泛传播提供了手段。COVID-19的大流行也使这种现象揭示了。尽管疫苗犹豫始终存在，但现在是一个重大挑战，并被世界卫生组织（WHO）确定为2019年对公共卫生的十大威胁之一（1）。专家们同意，像Covid-19这样的大流行者将不是最后人类必须面对的（2）。在这种情况下，确保人口遵守公共卫生建议和疫苗接种变得至关重要。已经确定，疫苗犹豫是一种复杂的多因素现象，在各个区域和时间之间变化很大（3-5）。结果，
我们的护理和助产策略2024-2027
通过开发护理和助产士共享的治理模式，我们将在提供的护理中加强专业声音，从而在HCSW，护士，助产士和领导者之间共享决策。将增加护理和助产士领导地位，以观察实践，考虑护士和助产士敏感的适应症（硬和软数据），并监控患者的经验以及卓越的护理和助产士专业实践。我们将建立广泛认可的指标，对患者重要的事情以及对员工重要的事情的平衡。
抗癌药物管理课程（ADAC）-儿科护理工作手册
对于儿科肿瘤患者，CVAD 比 IVC 更受青睐。对于年幼的儿童尤其如此，因为他们的外周血管不足以满足抗癌药物治疗方案和相关支持疗法和液体的需求。有时，治疗方案文件会规定最适合用于处方治疗的 CVAD。如果不是这种情况，CVAD 插入的决策过程将涉及患者、家人/护理人员和医疗团队。
人工智能是巴西护理的盟友
巴西目前的护理状况面临着复杂的挑战和机遇，需要创新的解决方案。在这种背景下，人工智能 (AI) 成为应对这些挑战和抓住机遇的有前途的工具。特别是，自然语言处理模型，如 OpenAI 的 ChatGPT，显示出成为各级医疗保健护士宝贵资源的潜力，突出了专业责任以及寻求平衡和安全的重要性。首先，重要的是要强调护理系统化 (SNC) 在提供基于科学证据的护理方面的相关性。在这方面，ChatGPT 可以发挥重要作用，因为它能够分析复杂的临床数据并识别相关模式。基于这些信息，可以规划和执行个性化护理，从而为患者带来更好的结果 (1-2)。然而，必须强调的是，护理结果的责任始终在于执行护理的专业人员，而不是人工智能。必须避免将护士错误行为的责任过度转嫁给人工智能，因为人工智能虽然能够生成合理的答案，但也可能给出错误的答案（幻觉）。人工智能在护理管理中也发挥着重要作用，例如，在人力资源的有效分配、任务自动化、审计流程和制定适合受助人群需求的标准操作程序方面提供支持。通过使用人工智能作为支持工具，护士可以集中精力提高管理和临床护理的质量，从而显著提高医疗服务的效率和效果 (3)。必须考虑护士在技术使用中的积极参与和道德问题，以保证所提供服务的安全性和质量。如前所述，始终存在法律问题、错误信息和偏见的风险，用户需要注意这一点。继续教育是护理专业发展的基本支柱，人工智能提供了个性化和可访问的学习机会。通过 ChatGPT 等交互式和自适应平台，护士可以不断提高自己的知识、技能和能力。基于人工智能的教育资源的可用性扩大了专业培训的可能性，加强了护理实践（2）。此外，人工智能有助于培养领导技能和其他基本行为技能。通过提供团队绩效的实时数据，人工智能为识别差距和发展机会提供了宝贵的意见。基于这些信息，护士可以实施改进策略，从而为患者、护理和跨学科团队带来更好的结果。值得注意的是，人工智能还可以在护理研究、有助于提高科学证据水平。通过分析大量数据并识别模式，人工智能可以帮助巴西护士开展更有力、影响更大的研究 (2) 。正确使用人工智能作为研究支持工具可以为该领域带来重大进展，促进巴西循证护理的发展。
社区儿童健康护理：探索前进的道路
整体临床实践，具有核心预防性健康和早期干预技能。这些能够确定儿童，父母和家庭及其周围社区的健康和福祉需求（Wightman，Hutton and Hutton and Grant 2022; Clendon and Munns 2023）的一系列基于证据的评估工具的促进。通过信任伙伴关系方法，他们能够提供整体全面的初级医疗保健（PHC）策略，以帮助家庭在儿童发育阶段的范围内帮助家庭，并在需要时将家庭转介给多学科团队。chns在包括社区诊所在内的各种临床活动和环境中工作，进行一对一或小组咨询，家庭住宅，同伴支持计划，日间和住宅单位，为父母提供免费的通用和有针对性的合作伙伴支持（Fraser，Grant，Grant和Mannix 2016; CAHS 2022; CAHS 2022）。他们的工作已经从对儿童成长和发展的历史监测和监视中发展，包括管理易受伤害的儿童和家庭的日益复杂的情况，尤其是在父母，婴儿和儿童心理健康领域（Schmied等人）（Schmied等人）2014; Fraser，Grant and Mannix 2016； Wightman，Hutton和Grant 2022）。
人工智能在围手术期护理交接中的潜在用途
目的：对于术后接待患者的护士来说，情境意识和预期指导是确保患者安全的关键。很少有研究定义人工智能 (AI) 在护理交接沟通或患者评估期间支持这些功能的作用。我们通过访谈来更好地了解 AI 在这种情况下如何发挥作用。材料和方法：11 名护士参加了半结构化访谈。采用混合归纳-演绎主题分析法提取 AI 在术后护理支持中的作用的主要主题和子主题。结果：从访谈中得出了五个主题：（1）护士对患者状况的理解指导护理决策，（2）交接对护士情境意识很重要，但多重障碍降低了交接的有效性，（3）AI 可能解决交接有效性的障碍，（4）AI 可能增强护士护理决策和交接之外的团队沟通，（5）电子健康记录中的用户体验和信息过载可能是使用 AI 的障碍。重要的子主题包括：AI 识别的问题将在交接和团队沟通中讨论，AI 估计的高风险将触发患者重新评估，AI 识别的重要数据可能是护理评估的宝贵补充。讨论和结论：大多数关于术后交接沟通的研究都依赖于结构化检查表。我们的结果表明，设计合理的 AI 工具可以通过识别患者面临的特定高风险来促进护士的术后交接沟通，从而引发对这些主题的讨论。局限性包括单一中心、许多参与者缺乏 AI 应用经验以及参与率有限。
雇主对奥地利护理和社会护理员工接种 COVID-19 疫苗的影响
结果：86.2% 的受访者至少接种过一剂 COVID-19 疫苗。13.8% 的人未接种疫苗。接种疫苗的受访者接种疫苗的主要原因是为了保护自己（79.6%）和他人（74.1%），而未接种疫苗的受访者则表示担心短期或长期副作用（分别为 58.8% 和 42.4%）是他们不接种疫苗的主要原因。72.8% 的未接种疫苗者表示，没有任何激励措施可以让他们改变主意，而 17.4% 的人认为抽象概念或系统性变化是有效的激励措施。金钱激励不被视为一种激励因素。未接种疫苗的受访者对未来的担忧程度明显高于接种疫苗的受访者（78.8% vs. 26.3%，p < 0.001）。他们也更有可能将雇主的疫苗建议视为“操纵性的”（50.6% vs. 12.4%，p < 0.001），而接种疫苗的受访者则更有可能将雇主的疫苗建议视为“支持性的”（68.0% vs. 25.9%，p < 0.001）。