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澳大利亚糖尿病循证临床指南
证据概况：总体效果估计和研究参考文献。总结：基本证据的概述和简要回顾。证据的确定性：高：我们非常确定真实效果接近估计效果。中等：我们对估计效果有一定把握。真实效果可能接近这个效果，但有可能存在显著差异。低：我们对估计效果的信心有限。真实效果可能与估计效果存在显著差异。非常低：我们对估计效果的信心非常小。真实效果可能与估计效果存在显著差异。决策证据：有益和有害影响、证据质量和对人们偏好的考虑的简要描述。理由：描述上述要素如何相互加权并得出当前建议的方向和强度。实用信息：有关治疗的实用信息和任何特殊考虑的信息。改编：如果该建议改编自另一份指南，请在此处描述任何更改。讨论：如果您以用户身份登录，您可以在此处对具体建议发表评论。参考文献：建议的参考文献列表。
生物炭是一种长期去除碳的形式，使循证CDR项目成为可能
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
基于结果的循证实践
为社会工作者提供了跟踪客户进步的实用方法。独特的系列的一部分，该系列可帮助高级学生将核心能力应用于专业领域。本书显示了如何利用跟踪进度的反馈来帮助客户实现目标。它重点介绍社会工作者在各种环境中提供的直接服务，包括学校和医疗保健设施。文本使用现实世界的示例来展示概念并突出社会工作者遇到的客户的多样性。此信息对于心理学家，辅导员和治疗师等其他医疗保健专业人员也很有用。在本书结束时，读者应该能够：帮助客户根据进度跟踪做出明智的决定；分析和解释客户的进度；认识到系统进步跟踪对社会工作者的重要性；并确定影响数据质量的潜在问题。本文提供了《基于结果的证据实践》一书的概述，这是核心竞争力系列的一部分。本书提供了衡量和监控客户进度的实用方法，帮助社会工作者量身定制干预措施以实现预期的结果。关键特征包括案例示例，不同的现实世界上下文以及影响数据质量的测量问题的报道。Terri Combs-orme博士是田纳西大学社会工作学院的著名教授，得克萨斯大学阿灵顿大学和圣路易斯华盛顿大学的学术背景很强。她在顶级社会工作，公共卫生和医学期刊上发表了许多文章。在加入田纳西大学教职员工之前，她在包括路易斯安那州立大学，马里兰大学和约翰·霍普金斯大学等几个尊敬的机构任教。Combs-orme博士的教学专业知识涵盖了寿命的发展，并在各个程度上撰写了批判性文献评论。她的研究兴趣在于婴儿的脑发育和育儿，她是田纳西州孟菲斯城市儿童研究所的来访者。她的最新书籍与约翰·奥尔姆（John Orme）合着，“与离散变量的多元回归”提供了有关测量和监视客户进度的实用指导。这种综合资源是Advancunity Core Captions系列的一部分，该系列为学生提供技能，以在专业领域应用CSWE的核心竞争力。该书强调了为向客户提供直接服务的社会工作者，包括临床环境，学校，医疗保健设施和其他社会服务机构的服务的“基于结果的循证实践”。通过使用现实世界的案例示例，Combs-orme博士帮助读者发展基本技能，例如图形，分析和解释客户的进步，以及识别影响数据质量的测量问题。本文对于心理学，精神病学，咨询，护理，物理治疗，职业治疗和其他相关领域的专业人员特别有价值。完成本书后，读者应该能够应用其知识，以帮助客户通过测量和监视进度，相应地修改干预措施以及系统地定期跟踪结果来帮助客户做出明智的决策。结果知情的基于证据的实践提高了核心能力。未经结果的循证实践PDF免费。结果知情的基于证据的实践。是基于证据的实践。基于循证的循证实践PDF。什么是证据知情的实践。基于证据的结果。借用结果知情的基于证据的实践。
斯坦福医疗保健中心血液科/肿瘤科患者的抗菌预防目的和范围：提供循证建议
† 在 hyperCVAD 和 mini-hyperCVD 的 HD-MTX 周期（B 周期）期间，应暂停 TMP/SMX，从甲氨蝶呤治疗前几天开始（以允许 TMP/SMX 洗脱）直到甲氨蝶呤清除后。在 HD-MTX 治疗期间，可继续使用替代 PJP 预防药物（除 TMP/SMX 外）。由于 PJP 生长缓慢，因此暂时停止预防是适当的。
人工智能驱动的循证护理
摘要本文探讨了人工智能（AI）对护理实践的变革性影响，尤其是通过基于证据的护理。AI技术正在通过使护士能够分析大量患者数据，从而彻底改变临床决策，从而提高结果并提高医疗保健提供效率。通过促进对健康问题的早期发现和个性化治疗计划，AI使护士提供了满足患者个人需求的量身定制护理。此外，AI的集成简化了管理任务，使护士可以更多地专注于直接患者的互动，从而减少倦怠和增加工作满意度。但是，在护理中采用AI还提出了挑战，包括数据隐私问题，道德考虑以及对正在进行的教育和培训的需求。本文强调了应对这些挑战的重要性，同时拥抱AI增强护理实践的潜力。最终，AI和护理之间的合作具有更高效，有效和富有同情心的医疗体系的承诺，将来将护士定位为关键参与者。关键字：人工智能（AI），基于证据的护理，护理实践
理事会行政咨询回应：苏格兰政府关于《2019 年燃料贫困法案》进展的循证报告，由财务主管撰写
在过去三年中，反贫困服务局一直在提供能源补助，以帮助那些遭受燃料贫困的人应对能源价格上涨。在西洛锡安，有 3,627 名客户获得了能源补助。获得能源补助的客户分布在苏格兰多重贫困指数 (SIMD) 的所有五分位数中，其中五分位数 1 是最贫困的，五分位数 5 是最不贫困的。SIMD 从七个领域考察一个地区的贫困程度：收入、就业、教育、健康、服务获取、犯罪和住房。获得能源补助的大多数客户位于五分位数 1 (35.8%) 和五分位数 2 (37.7%) 内。第一次定期报告将于 2024/25 财政年度结束前提交苏格兰议会，涵盖从 2021 年 12 月 23 日（《解决苏格兰燃料贫困问题：战略方针》发布之日）到 2024 年 12 月 22 日的三年时间。地方当局的反馈将为苏格兰燃料贫困进展情况摘要提供信息，并为考虑在下一个报告期 2025-27 采取进一步行动提供参考。咨询意见征集于 2024 年 9 月 27 日开始，并于 2024 年 11 月 8 日结束。咨询问题已在反贫困服务和住房、客户和建筑服务部分发。已经起草了一份咨询回复，其中考虑到了这些反馈。由于回复期限紧迫，咨询回复已分发给公司政策和资源 PDSP 以征求进一步意见。成员没有提供任何其他信息或意见供审议。在进行此次磋商时，苏格兰政府希望审查为实现燃料贫困目标所采取的措施的进展情况。具体来说，他们有兴趣了解为解决燃料贫困的四个驱动因素而采取的措施。此次磋商询问西洛锡安的人们目前在根据自己的需要取暖方面可能面临哪些障碍或挑战。地方当局被要求概述自 2021 年 12 月以来为提高能源效率、增加当地收入、降低能源成本和支持人们有效地取暖而采取的行动，并考虑这些行动是否有助于改善燃料贫困或有助于减轻燃料贫困对西洛锡安人民的影响。西洛锡安议会已采取行动，帮助减轻燃料贫困及其对当地居民的影响。通过基于区域的计划和当地供热和能源效率战略，议会在提高家庭能源效率方面取得了进展，特别是对于低收入和燃料匮乏的家庭。反贫困服务与能源咨询计划合作，确保家庭获得能源相关福利，并开展福利健康检查，确保个人能够充分享受其他福利。这些支持有助于提高金融韧性，这是解决贫困战略的核心目标，通过确保家庭能够管理能源成本而不会进一步陷入债务。值得注意的是，虽然这些努力在解决燃料贫困方面取得了重大进展，但挑战依然存在。一个重大限制是对化石燃料的依赖，以及能源政策主要在国家层面管理的事实。西洛锡安议会影响能源定价或固定费用等政策的能力仍然受到限制，这些政策对低收入家庭的影响尤为严重。虽然提高能源效率可以减少能源消耗，但它们并不能解决负担能力的根本问题。
人工智能在循证医学中的潜力......
循证实践 (EBP) 已成为护理领域的基本支柱，推动基于高质量科学研究的有效临床决策。EBP 的主要目标是确保患者根据现有的最佳证据获得最适当、最安全的护理。在此背景下，知识综合方法是 EBP 的重要工具，因为它们有助于基于可靠的评论进行临床决策，而这些评论是每年在《健康》杂志上发表的 28,000 多篇科学文章中多项研究的结合。然而，当前的科学全景以海量知识生产为特点，这使得综合和解释证据的任务对医疗专业人员来说成为一项艰巨的挑战。面对这些挑战，人工智能 (AI) 应运而生，成为一种强大的工具，能够彻底改变 EBP，使其更高效、更准确，从而缩短研究时间并提高研究质量。
ClinGen ENIGMA BRCA1 和 BRCA2 变异管理专家小组针对基因特异性 ACMG/AMP 变异分类的循证建议
迈克尔·T·帕森斯（Michael T. Parsons），1， * Miguel de la Hoya，2 Marcy E. Richardson，3 Emma Tudini，1 Michael Anderson，4 Windy Berkofsky-Fessler，5 Sandrine M. Caputo，6 Raymond C. Chan，7 Melissa S. Cline，8 Bing-Jian，8 Bing-Jian Feng，9 Fortuno Crimea，1000 Dler，1000 Dler，1000 Dler，1000 dler，HIR，HIR，HIR hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir hir En Hruska，5 Paul James，13 Rachid Karam，3 Huei San Leong，14 Alexandra Martins，15 Arjen R. Mensenkamp，Alvaro N. Monteiro，17 Vaishnavi Nat，17 Robert O'Connor ，25 Sean Tavtigian，26 Bryony A. Thompson，27 Amanda E. Toland，28 Clare Turnbull，Jr。39，Jamie Wedget。
经批准的循证阅读干预计划清单
95 识字干预系统是一套在线评估工具：95 语音意识干预筛选器 (PASI)（K-2 年级）和 95 语音干预筛选器 (PSI)（1-12 年级）。该套件集中了教育工作者的评估管理、报告和教学分组任务。PASI 和 PSI 共同测量 11 种语音意识技能和 15 种语音技能（包括 75 种子技能），这些技能构成了我们干预教学材料的支柱。评估结果将学生的技能差距直接与 95 Percent Group 的二级教学材料联系起来：95 语音课程库（级别为基础、高级、多音节、K-12）和 95 语音芯片套件（级别为基础、高级、多音节、K-12）。教师还可以提供数字或纸质的 95 个语音课程库单元末评估（基础、高级、多音节），以捕捉细致的语音子技能熟练程度，从而监控进度。
循证驱动的检索增强响应生成用于在线错误信息
在线错误信息的扩散对公众造成了重大威胁。虽然许多在线用户积极参与反对错误信息的战斗，但由于缺乏礼貌和支持事实，许多这样的回应都可以使人具有特色。作为解决方案，提出了文本生成方法，以自动产生反误导响应。尽管如此，存在的方法通常是端对端训练的，没有利用外部知识，从而产生了低等的文本质量和过度重复的重音。在本文中，我们提出了在线误导（RARG）的检索响应产生，该响应产生从科学来源收集支持证据，并根据证据产生反弥散性响应。尤其是我们的RARG由两个阶段组成：（1）收集证据，我们在其中设计了一个检索管道来检索和重读证据文件，该数据库使用数据库包含100万个学术文章； （2）响应产生，其中我们调整大型语言模型（LLM），以通过从人类反馈（RLHF）学习来生成基于证据的重音。我们提出了一种奖励功能，以最大程度地利用检索到的证据，同时保持生成的文本的质量，从而产生礼貌和事实的回应，这些反应明显驳斥了错误的信息。为了证明我们方法的有效性，我们研究了Covid-19的案例，并对内部和跨域数据集进行了广泛的实验，在该数据集中，RARG始终通过产生高质量的反透明信息响应来表现基准。