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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）。
辅助产品市场报告2024
市场失败阻止了将近十亿人使用所需的辅助产品。信息不对称性 - 缺乏有关产品产品，质量，参考价格的可靠信息，这是跨低收入和中等收入国家的政府和采购机构在购买或提供获得辅助产品的访问时面临的重大市场失败。
RRH：农村和偏远地区健康文章：8387 - 对危地马拉偏远地区的非专业助产士进行教育后的前测-后测评估
引文 Garcia KS、Rodriguez A、Gonzalez Z、Armstrong C、Iacob E、Flynn EE、Simmons M。在危地马拉偏远地区对非专业助产士进行 COVID-19 教育活动后进行前测-后测评估。农村和偏远地区卫生 2024；24：8387。https://doi.org/10.22605/ RRH8387 本作品根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证授权
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
MSC 序言和付款时间表：助产服务
最后更新日期：2024 年 6 月 24 日 序言 助产付款计划确认了助产主协议中规定的财务安排，并将确定向助产士支付助产服务费用的条款和条件。本付款计划基于一种付款模式，该模式为符合条件的客户在从受孕到产后六周（含）的全程护理的五个阶段中的每个阶段提供的所有助产服务提供付款。付款须遵守《医疗保险保护法》的条款。助产通常是一种共享实践，因此多名助产士可以为符合条件的客户提供服务。只有受助产主协议（“主协议”）约束的助产士才能根据主协议和助产付款计划获得报酬。助产付款计划旨在与主协议下规定的所有条款和条件保持一致。只有一名助产士可以按照付款计划向 MSP 收取服务费用。A. 术语和定义
计划 - 2024年护理和助产会议
我们很高兴欢迎卫生局首席护理官Rachel Kenna担任主题演讲。重新发起了策略，以实现Chief Nursin g办公室R 2024-2 026的策略，以指导指南，并提供效果的未来，并提供了Nd Mi Mi Dwifery dwifery p olicy的未来。在这一年的会议上，摘要是从HSE都柏林和中部地区的护理和助产士同事中邀请的，在CNO的五个问题优先事务中，以及这些优先事项的主题是Oday oday par all par allle sessions的主题。在这些会议中，同事将突出并展示我们服务中以患者为中心的非凡计划和改进。此外，随着我们根据基于国家和国际证据的研究，我们逐步发展了一种综合护理方法，因此，高级护理，助产士和学术同事将提供洞察力，并概述未来的优先事项和方向。这些领导者展示了改善服务用户质量和安全护理的动力，以及提供这些服务的员工的工作环境质量。