自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病,其特征是持续存在社交沟通和互动障碍,以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍,表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关,包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来,智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍,包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值,但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量,尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明,睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生,导致入睡困难和睡眠片段化(9-11)。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论,接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌,扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律(9)。褪黑激素是由松果体产生的一种激素,在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光,尤其是在晚上,会延缓褪黑激素水平的上升,使入睡变得更加困难(11-17)。此外,失眠的认知行为模型 (18) 表明,睡前从事刺激或唤醒活动(如玩游戏或浏览社交媒体内容)可增强认知和生理唤醒,从而使入睡更加困难。该模型提出,失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式,从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说,智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20),这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外,当科技扰乱睡前常规时,ASD 的核心症状(如过渡困难和坚持常规)可能会加剧 (2)。事实上,初步研究表明,自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联(12、13)。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高,且影响深远,但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联,但
护理的未来:将技术整合到患者护理中Marzouq Shayiz Alanazi 1,Sulaiman Saleh Aljamhan 2,Hilah Musaad Marzouq Alharbi 3,Meznah Mohmmed Abdullah Alseafy 4,Wejdan yesef Alshuhytan 5 。1-5*卫生部 - Qassim Health-health-saudi Arabia 6*卫生部 - 麦地那健康集群-Saudi Arabia 7*卫生部 - 贾扎恩健康群 - 苏迪亚阿拉伯人通讯作者:Marzouq Shayiz Alanazi。摘要本研究研究了技术与护理实践及其对患者护理的影响。随着护理响应快速技术进步的发展,本研究探讨了电子健康记录(EHRS),远程医疗和人工智能(AI)等工具如何提高护理效率,患者结果和整体医疗保健。通过混合方法的方法,包括调查和对护士的访谈,研究确定了护理中技术采用的好处和挑战。关键发现表明,尽管技术可显着改善患者的护理和满意度,但诸如系统兼容性问题之类的障碍以及对全面培训的需求仍然存在。该研究以对医疗组织和政策制定者的可行建议结束,以优化技术在护理中的作用,以确保其补充以人为中心的护理方法。关键词:护理实践,技术整合,患者护理,电子健康记录(EHRS),远程医疗,人工智能(AI),医疗保健提供,混合方法研究,患者结果,护理挑战。引言护理正在经历重大的转变,因为技术进步重塑了医疗保健领域。将技术整合到患者护理中,可以彻底改变护理实践,增强患者的结果并提高医疗保健提供的总体效率和质量。本研究探讨了护理的未来,重点关注技术的作用及其对患者护理的影响。通过分析当前的趋势,挑战和机遇,本研究旨在提供有关技术将技术整合到护理实践中以改善患者体验和结果的见解。作为一种充满活力的,以患者为中心的职业,护理不断发展,以满足患者和医疗保健系统的不断变化的需求。快速技术进步为护士提供了创新的工具和系统,从电子健康记录(EHR)到远程医疗,可穿戴设备和人工智能(AI)。这些技术有可能使护理更有效,准确和可访问。但是,将技术纳入护理并非没有挑战。护士必须适应新系统,确保患者隐私和数据安全,并保持以人为本的护理方法。本研究研究了这些复杂性,确定了成功将技术整合到护理护理中的策略和最佳实践。通过利用现实世界中的例子,案例研究和专家见解,本研究对数字时代的护理未来进行了全面分析。它突出了基于技术的护理的好处,同时解决了这种转变的道德,法律和实际考虑。最终,该研究旨在为护理技术中不断增长的技术知识提供贡献,为护士,医疗保健组织和政策制定者提供可行的建议。文献综述了医疗保健技术的发展。医疗保健行业数十年来一直受到技术进步的影响,创新会改变医疗服务及其交付。早期的医疗工具已演变为复杂的设备,高级成像技术和复杂的数字解决方案。
目前是伍斯特理工学院数学科学系金融数学和统计学博士后研究员。曾担任加州大学圣巴巴拉分校概率与统计系客座助理教授和风险数据分析联盟 (CDAR) 博士后研究员。我的研究涉及金融市场数据科学的理论、应用和工程方法,重点关注资产定价理论、可持续和能源金融、波动性建模和因果推理应用。除了我的研究之外,我在本科和研究生阶段的数学、概率、统计和金融数学方面拥有丰富的教学经验,并指导过数据科学和量化金融项目。我是皮埃尔和玛丽居里大学的骄傲校友,在 Mathieu Rosenbaum 教授和 Nicole El Karoui 教授的指导下获得了金融应用数学博士学位。其他学历包括格勒诺布尔国立计算机科学与应用数学学院金融工程硕士学位、格勒诺布尔 IAE 量化金融双硕士学位以及巴黎多芬大学统计信号处理硕士学位。我还曾在 AXA 担任保险量化分析师,在那里我有机会在金融领域发展实践专业知识。工作和研究经历
• 我的角色:首席 PI • 奖项类型:标准协作教育补助金 • 赞助商:国家网络安全学术卓越中心 (NCAE-C) • 颁奖机构:国家安全局 (NSA) • 状态:已资助 • 包括所有合作伙伴的奖励金额:704K 美元 • 收到的资金:704K 美元 • 仅为莱特州立大学分配的资金:520K 美元 • 合作机构:堪萨斯大学 (KU)、东密歇根大学 (EMU)、圣心大学 (SHU)、佛罗里达国际大学 (FIU)、德克萨斯大学埃尔帕索分校 (UTEP) 和辛克莱社区学院 (SCC) • 日期:2023 年 6 月 - 2025 年 6 月(第三年可能延长 332K 美元,总计 136 万美元)•(链接:)https://bit.ly/4evCIfK
• 我的角色:首席 PI • 奖项类型:标准协作教育补助金 • 赞助商:国家网络安全学术卓越中心 (NCAE-C) • 颁奖机构:国家安全局 (NSA) • 状态:已资助 • 包括所有合作伙伴的奖励金额:704K 美元 • 收到的资金:704K 美元 • 仅为莱特州立大学分配的资金:520K 美元 • 合作机构:堪萨斯大学 (KU)、东密歇根大学 (EMU)、圣心大学 (SHU)、佛罗里达国际大学 (FIU)、德克萨斯大学埃尔帕索分校 (UTEP) 和辛克莱社区学院 (SCC) • 日期:2023 年 6 月 - 2025 年 6 月(可能延长第三年,金额为 332K 美元,总计 136 万美元) • (链接:)https://bit.ly/4evCIfK