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抗菌用法的定量和定性评估
使用抗菌药物通过有效抗击细菌感染来挽救许多生命。然而，对抗菌剂的猖ramp的过度使用和滥用对全球健康构成了重大威胁，这导致了抗臭菌株的出现[1]。这导致了严重的结构，包括由于抗菌病原体引起的感染而导致的感染，包括长时间住院，高治疗成本和死亡率[2,3]。认识到这种情况的严重程度，世界卫生组织（WHO）宣布抗菌素抗性为严重的健康危机，并于2015年发布了全球抗菌抗药性行动计划[4]。该计划要求共同的全球响应，以遏制不加选择的抗微生物使用和抗击能力。不当使用抗菌药物的不当使用就产生了一个恶性循环，导致抗菌素耐药性的增加，持续广泛和不适当的抗蛋白抗药性以及耐药性的进一步增加。在全球范围内，有一致的重点是实施抗菌管理计划（ASP）来中断此周期，改进
了解影响儿科康复中目标设定的因素，使用理论领域框架
背景。虽然在获得脑损伤后，在康复期间与儿童及其家人的目标设定被认为是最佳实践，但其在纪律间的成功实施并不直接实施。本文描述了一个理论框架的应用，以了解在一个大型跨学科康复团队中与儿童及其家人相处的因素。方法。与康复临床医生和具有儿科收购脑损伤经验的康复临床医生（ABI）进行了半结构化焦点小组。90分钟的焦点组进行了音频记录和逐字转录。数据由主题编码和映射到理论域框架（TDF），以了解影响因素，然后将其与能力，机会，动机 - 行为（COM-B）模型相关联。结果。共有11名参与者（9名儿科康复临床医生，一名父母和一名年轻人有儿科ABI经验的年轻人）参加了焦点小组。影响合作目标设置映射到COM-B和TDF的六个领域的因素：能力（技能，知识，有关能力和行为监管的信念），机会（环境环境和资源）以及动机（社会/专业角色和身份）。结果表明，需要进行多方面的干预措施，以增强康复临床医生和家庭的技能以及目标设定的知识，重组目标沟通过程，并阐明临床医生在跨学科团队内的目标设定中所扮演的角色。结论。使用TDF和COM-B实现了一种系统的方法来理解在大型跨学科康复团队中为获得脑损伤儿童的目标设定的因素，并为临床使用开发了有针对性的，多方面的干预措施。这些代表了改善小儿康复服务中协作目标设定的重要考虑因素，以确保在临床实践中有效实施最佳实践方法。
对肯尼亚成年人对 COVID-19 疫苗犹豫不决的驱动因素的定性调查
肯尼亚成年人的 COVID-19 疫苗接种率较低（截至 2023 年 3 月底为 36.7%），疫苗犹豫对 COVID-19 疫苗接种计划构成威胁。本研究旨在研究肯尼亚 COVID-19 疫苗接种的促进因素和障碍。我们在肯尼亚两个特意选择的县进行了一项定性横断面研究。我们通过与 80 名社区成员进行 8 次焦点小组讨论和与医疗保健管理人员和提供者进行 8 次深入访谈来收集数据。使用框架方法分析数据，重点关注疫苗犹豫的决定因素及其对心理结构的影响。接种 COVID-19 疫苗的障碍与个人特征（男性、年龄较小、感知健康状况、对草药的信仰以及女性缺乏决策自主权——尤其是在农村地区）、环境影响（解除禁令、神话、对医疗的不信任、文化和宗教信仰）以及 COVID-19 疫苗相关因素（对未知后果的恐惧、副作用、对疫苗工作原理的缺乏了解以及加强剂的理由）有关。然而，社区卫生志愿者、值得信赖的领导者、授权、财务和地理可及性影响了 COVID-19 疫苗的接种。这些犹豫不决的驱动因素主要与心理结构有关，包括信心、自满和限制。肯尼亚的疫苗犹豫是由多个相互关联的因素驱动的。这些因素可能会为基于信任的循证有针对性的策略提供信息，以解决疫苗犹豫问题。这些策略可以包括性别敏感的免疫计划、适当的信息传递和一致的沟通，以消除恐惧、安全问题、误解和信息差距，并满足社区的关切。需要确保在当地环境中测试这些策略，并采用包括社区卫生志愿者、宗教领袖和社区领袖在内的多部门方法。
利益相关者对诊断人工智能的观点：共同生产的定性证据综合
我们包括了所有经过同行评审的英语文章，这些文章调查了利益相关者对诊断AI的看法，并且是主要定性或混合方法研究。我们将诊断AI定义为旨在根据任何模态的健康数据输入的任何医学状况自动化/半自动化的软件：例如，放射图像。我们没有对软件的输出或目标用户施加任何限制。与旨在替代人类临床医生的软件相比，我们没有对诊断AI的自主权水平限制：旨在用作诊断辅助的软件。我们包括参与者讨论假设或现有诊断AI的所有公共事件，或者参与者在诊断医学专业（例如放射学）中分享了他们对AI的意见。我们排除了在讨论中的软件基于规则的出版物（即使用一组不变的，预定的规则的软件）。如果参与者没有明确讨论诊断AI的使用，则将排除出版物。例如，考虑了一项研究12探索助产士对AI的看法的研究，但最终被排除在外，因为参与者在诊断中没有讨论AI。例如，考虑了一项研究12探索助产士对AI的看法的研究，但最终被排除在外，因为参与者在诊断中没有讨论AI。
患者关于使用数字技术支持基于运动心脏康复的经验和观点：一项定性访谈研究
简介：尽管基于运动的心脏康复对心血管疾病的次要预防有着众所周知的好处，但参加心脏康复计划以及遵守二级预防建议的良好受益仍然有限。数字技术有可能解决较低的参与和依从性，但是在现实生活中实施数字健康干预措施的尝试经常遇到各种障碍。有关患者有关使用数字技术的经验和观点的研究，可以帮助开发人员，研究人员和临床医生解决与患者相关的障碍的解决。因此，进行了这项研究，以研究奥地利在使用数字技术进行体育活动和运动方面的心脏康复患者的经验和观点。方法：从奥地利萨尔茨堡的一个临床部位招募了二十五个电流和以前的心脏康复患者（18名男性和7名女性，年龄范围39至83岁）。半结构化定性访谈是音频记录和逐字抄录的。分析遵循描述性现象学方法，应用了框架分析方法。结果：样本是多种多样的，包括易于使用数字设备来支持其体育锻炼，运动和健康监测的受访者以及没有的受访者。简单性，便利性和可访问性被强调为使用数字技术的重要促进者，同时对数字设备的烦恼，对它们依赖它们的担忧，或者只是不使用数字技术的偏爱是不使用数字技术的原因。受访者对数据保护，数据共享和人工智能的看法揭示了个人对这些主题的先验知识和经验的广泛差异，并且需要更大的可访问性和数据保护监管和数据共享安排的透明度。
影响糖尿病和合并症的成年人中药物依从性的因素：定性系统评价
审查药物依从性的抽象目的在改善与糖尿病和合并症相关的健康结果中起着重要作用。迄今为止尚未合成影响药物依从性及其对健康行为的潜在因素。这篇综述综合了定性研究，该研究确定了影响糖尿病和合并症的成年人的药物依从性的因素。最新发现将二十八个发现提取并合成为四个主题：感知的支持，缺乏知识，药物问题以及常规的重要性。这些发现突出了支持药物依从性的因素以及可以针对支持和促进药物依从性的领域。这些发现还支持医疗保健提供者在支持糖尿病和合并症的人们遵守和维持药物制度的潜在作用。总结几个因素被发现可以在临床实践环境中进行干预，并有可能增强药物依从性并改善糖尿病和合并症患者的健康状况。开发可接受和有效的干预措施可能会对药物依从性和健康结果产生积极影响。
基于框架的大型语言模型的免费响应的定性分析：算法保真
今天，随着大型生成语言模型（LLM）的出现，现在可以模拟对采访问题的免费回答，例如传统上使用定性研究方法进行分析的问题。定性方法包括一系列广泛的技术，涉及对开放式访谈或以自然语言自由进行的对话进行手动分析。在这里，我们考虑使用定性分析方法对LLM产生的人工“硅参与者”是否可以进行有效的研究，以产生可以推广到真实人类种群的见解。我们分析中的关键是算法忠诚度，这是一个有效性概念捕获LLM生成的输出反映人类亚人群的信念和态度的程度。从定义上讲，高算法的忠诚度表明，LLMS引起的潜在信念可能会概括为真实的人类，而低算法的忠诚度则使此类研究无效。在这里，我们使用LLM来与“硅参与者”进行访谈，以一对一的人口统计学与一组人的参与者相匹配。使用基于框架的定性分析，我们展示了从人类和硅参与者获得的关键主题非常相似。但是，当我们分析访谈的结构和语气时，我们发现了更明显的差异。我们还发现了超准确性分歧的证据。我们得出的结论是，我们测试的LLM（GPT-3.5）没有足够的算法忠诚度，可以期望对其进行计算机研究，无法将其推广到真实的人类人群中。然而，人工智能的快速进步增加了算法忠诚度可能会改善的可能性。因此，我们强调了现在需要建立认知规范，围绕如何评估基于LLM的定性研究的有效性，尤其是关于确保代表异质生活经验的有效性。
Rubidium-82和Oxygen-15水心PET的定量和定性比较
PET灌注示踪剂，但是术语“心脏宠物”和“ MBF”通常不参考特定示踪剂。元分析研究也可能包括来自几个示踪剂的数据[4，5]。这并非没有challenges，因为各种示踪剂的药代动力学不同，除了血流外，还可能会使代谢性消耗。因此，解释是依赖示踪剂的，诊断精度可能有所不同。在这项研究中，我们比较了rubidium-82（82 rb）和氧气-15 H 2 O（15 O-水）心肌灌注成像（MPI）的心绞痛患者，已知CAD的CAD范围从轻度到严重的疾病到严重的疾病，并讨论阅读检查中的差异。使用钠E钾转运蛋白通过活性转运从血液中提取最常用的MPI PET的示踪剂82 rb [6]。然而，在中度至高流量速率下显着降低了82 rb的提取，因此需要进行纠正以获得准确的绝对血流值。其他MPI示踪剂包括18个F-氟吡啶兹和13个N-肌电症，它们还具有代谢摄取机制：18 f- f- urpridaz的靶向线粒体蛋白[7]和13 N- ammonia和13 n- ammonia被困在酶的酶谷氨酰胺合成酶[8]中。在82 rb MPI中，假定提取校正[9]是心脏状态的独立，尽管事实上，钠磷酸钠转运蛋白在多种疾病中发生了变化，包括心房智能，缺血，缺血，心脏失败，高血压，低血压/透明/透明/透明/透明，透水疗法和透射率和透射率[10;82 RB MBF在健康的副主持下对15 O水的验证[12，13]，将健康的受试者和partigents与轻度CAD [14]以及健康的受试者和吸烟者相结合[15]。读取82 rb MPI的过程通常涉及以下步骤：（1）使用晚期摄取剂的目视分析区域相对灌注，而无需应用提取校正，
燃烧煤炭时释放到大气中的固体颗粒的定量和定性组成（乌兹别克斯坦砖厂的案例研究）
在全球范围内以及在我们国家内部，重点是对自然资源的审慎利用和保护环境的保护。同时，科学研究的重点是解决空气污染的普遍问题[1,2]。对自然资源的认真管理对于可持续发展是不可或缺的，认识到这些资源的有限性质以及减轻环境影响的必要性。这一承诺在全球范围内显而易见，这反映了一种理解，即负责任的资源使用对于当前和后代的福祉至关重要。空气污染被认为是一个关键的环境问题，是科学研究中的一个核心主题。全世界的研究人员，包括我们国家的研究人员，致力于理解空气污染物的来源，动态和影响。这项研究涵盖了旨在减轻和防止空气污染的创新技术，政策建议和公众意识计划的发展。环境保护，可持续资源管理和空气污染研究的交集强调了这些关键方面在促进更健康，更可持续的星球方面的相互联系。这种集体努力反映了建立
