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部长妻子因虐待儿童案被判刑
rf韦恩市出售一套三居室、一层半、带地下室的独栋住宅，位于 .4501 Winifred Street。房屋 1«^_ 位于 Wayne*We3tland 学区。有意者应从市书记官办公室领取一份投标说明副本，地址为密歇根州韦恩市南韦恩路 3355 号，邮编 48184。市政府将在 1991 年 6 月 12 日上午 10:00 之前接受投标。所有投标必须标明“竞标 4501 Winifred”，并送至市书记官办公室。投标时必须附上 1,000 英镑的保证金，以保付支票或汇票的形式，未中标者将在 14 天内退还保证金。市议会保留接受或拒绝全部或部分投标的权利，以符合城市的最佳利益。已确定最低投标金额为 32,000 美元。为城市带来最高净现金价格的投标将被接受。中标者必须在接受投标后的 45 天内提供获得抵押贷款的充分证据。市政府和（中标人）将签订购买协议，并在提供房产后二十天内完成交割。保险承诺。卖方承认存在地下室漏水。尚未调查该问题的严重程度。请联系助理市长 John Zech 或市书记员 Bill Rlchards.Jr. 了解更多信息。非正式。- ' 。
护士2043助产士的药理学和微生物学
描述此主题的目的是双重的。它发展了学生在药理学方面的知识，包括药代动力学，药效学和助产药的质量使用。该主题还建立了微生物学知识以及微生物对母亲，胎儿和新生儿健康的影响，并检查了包括微生物组在内的人体的自然防御能力。
职位 - 乐队7孕产妇医学和早产专家助产士
关于作用，人们认识到孕妇的发病率和死亡率因怀孕前怀孕以及怀孕期间出现的并发症而增加。此角色将支持国家雄心勃勃的雄心化，并实施孕产妇医学网络和早产预测，准备和预防。邮政持有人将与产前团队，专业助产士，产科同事和专家顾问一起工作，以优化结果并减少任何现有的不平等现象。作为自治实践者，促进产妇服务中的最佳实践和最高标准，您将展示所有行为中的信任愿景和价值观。作为一个充满积极性的人，热衷于提供高质量的基于研究的孕妇护理，后者将是不断发展和发展的团队不可或缺的一部分。您将作为高级领导团队的一部分工作，以领导和协调定义区域的临床，管理和教育要求。以身作则，您将授权员工在其专业发展中，并提供建议，指导，支持和参与助产士，护士和初级同事/学生的教育和培训。作为专家从业人员，您将负责在提供最佳护理时联络，指导和建议MDT和产假利益相关者。您将积极参与审计，治理，质量或服务改进。
护理、助产及相关健康专业/相关专业临时副主任
关于理事会 苏格兰 NHS 教育 (NES) 通过教育、培训和劳动力发展，在支持医疗保健部门在正确的时间在正确的地点拥有正确的人才方面发挥着关键作用。人是 NHS 和社会护理的命脉；NES 是确保未来供应的核心。我们还在提供数字解决方案方面发挥着核心作用，这些解决方案可以改善对苏格兰公民的服务，并支持我们的员工提供服务。我们的组织充满了跨健康和护理学科的才华横溢、敬业的专家，并得到卓越支持职能的支持。我们具有高度的学院精神、创新精神和交付重点。苏格兰 NHS 教育 (NES) 是国家卫生委员会，其法定职责是通过劳动力发展、教育和培训在苏格兰的医疗和社会护理系统中实现可持续变革，同时在英国层面与合作组织合作。护理、助产和相关健康专业人员 (NMAHP) 理事会致力于支持护士、助产士、相关健康专业人员、健康和社会护理牧师以及医疗保健支持工作者的教育、培训和持续专业发展。该理事会还负责为更广泛的专业团体和学科提供教育、培训和劳动力发展，通常与其他机构合作，以支持关键的政策驱动因素。NMAHP 理事会的核心职能是为护士、助产士、相关健康专业人员、医疗保健牧师和支持工作者设计、提供和支持高质量的教育、培训和劳动力发展。我们还与更广泛的专业团体和学科合作，通常与其他组织和机构合作，以支持健康和社会护理的关键政策要求。我们的目标是确保我们拥有一支技术熟练、自信和有能力的健康和社会护理劳动力队伍，以改善苏格兰人民的成果。
护理和助产教育中的实践学习
更大的灵活性，我们的焦点小组参与者或英国利益相关者受访者对于最佳实践学习时长以及护理和助产专业最低 2,300 小时的要求是否应该改变并没有达成明确的一致。利益相关者（包括我们的公众和患者参与）一致认为，实践学习的质量比实践学习的时间更重要，当前的方法会导致不同的体验，无法考虑到不同学生的需求。一些利益相关者建议，可以安全地减少实践学习时长，这可以支持更可持续的临床工作人员供应。然而，其他人表示担心这样做可能会损害所涉及专业的地位，并被视为对资金和服务压力的反应，而不是改善患者护理的愿望。
护理、助产及相关健康专业人员的策略
欢迎来到第一个统一的护理、助产和辅助医疗专业人员 (NMAHP) 战略，该战略取代了现有的辅助医疗专业人员 (2021-26) 和护理与助产 (2020-25) 战略。我们有很多值得庆祝的事情，包括为减少空缺所做的工作、完美病房矩阵的引入，以及我们如何增加通过 CPD 资助获得发展机会的员工数量。
助产乐队7A作业语句
5（a）需要提供高度复杂，高度敏感或高度争议的信息，其中需要有说服力，动机，谈判，培训，同理心或再保证技能。这可能是因为需要一致或合作，或者是因为理解高度复杂/敏感/有争议的障碍，例如遗传咨询，终止后丧亲咨询
报告作者：西约克郡助产士和Harrogate当地产妇和新生儿系统的助产总监Debi Gibson，西约克郡ICB
西约克郡和哈罗盖特（WY＆H）当地产妇系统于2019年成立，以回应《国家产妇评论：更好的出生：2016年出版》，这是孕妇转化计划的一部分。在2022年，该系统扩展到包括新生儿服务，并成为当地的产妇和新生儿系统（LMNS）。独立询问，包括2020年临时Ockenden报告，最终的Ockenden Report 2022和阅读2022的信号，强调了孕妇服务中的持续失败，以提供针对妇女，分娩的人及其家人的个性化安全护理。LMN的作用已经从专注于转型到质量监视和保证。修订后的围产期质量监视模型（NHSE 2020）概述了LMN在支持质量监视方面的作用，这是与ICB在NHS Orcassight框架中的作用有关的进一步定义的（NHSE（NHSE 2022年7月）。
推荐引用推荐引用 Milne-Ives, M., de, C., Lim, E., Shehadeh, M., de, P., Mole, G., 和 Meinert, E. (2020)《人工智能对话代理在医疗保健中的有效性：系统评价》，医学互联网研究杂志，22(10)。可在以下网址获取：https://doi.org/10.2196/20346 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您并开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
背景：对医疗服务的高需求和人工智能不断增强的能力导致了对话代理的发展，旨在支持各种与健康相关的活动 - 包括行为改变、治疗支持、健康监测、培训、分类和筛查支持。这些任务的自动化可以让临床医生专注于更复杂的工作，并增加公众获得医疗服务的可及性。需要对这些代理在医疗保健领域的可接受性、可用性和有效性进行总体评估，以收集证据，以便未来的发展可以针对需要改进的领域和可持续采用的潜力。目的：本系统评价旨在评估对话代理在医疗保健领域的有效性和可用性，并确定用户喜欢和不喜欢的元素，为这些代理的未来研究和开发提供信息。方法：系统地搜索了 PubMed、Medline（Ovid）、EMBASE、CINAHL、Web of Science 和 ACM 数字图书馆，查找自 2008 年以来发表的评估医疗保健中使用的不受约束的自然语言处理对话代理的文章。使用 Endnote（X9 版；Clarivate Analytics）参考文献管理软件进行初步筛选，然后由一名审阅者进行全文筛选。提取数据并由一名审阅者评估偏倚风险，由另一名审阅者验证。结果：共选定了 31 项研究，包括各种对话代理——14 个聊天机器人（其中两个是语音聊天机器人）、6 个具体对话代理、3 个交互式语音应答电话、3 个虚拟患者和 3 个语音识别筛选系统，以及一个上下文问答代理和一个语音识别分类系统。总体而言，报告的证据大多是正面的或混合的。可用性和满意度表现良好（27/30 和 26/31），四分之三的研究（23/30）发现了积极或混合的有效性，但在具体的定性反馈中强调了代理的几个局限性。结论：研究通常报告了对所研究的对话代理的有效性、可用性和满意度的积极或混合证据，但定性用户感知更加复杂。许多研究的质量有限，需要改进研究设计和报告，以更准确地评估这些药物在医疗保健中的实用性并确定需要改进的关键领域。进一步的研究还应分析这些药物的成本效益、隐私和安全性。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录