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共同的自定向学习指南
1。在BOM-53/2018批准[决议号4.5.2]日期为2018年5月19日。2。在2018年BOM-55/2018 [第4.13号决议）中进行了修订]，[第4.4.4.1.2号第4.4.1.2号决议]，[第4.4.4.44.1.3号决议]，日期为2018年11月27日。3。在BOM-57/2019中修改，[第3.1.4.2号决议3.2.1.6.a]，[第3.2.1.6.a]，[决议号3.2.1.6.d];日期为2019年4月26日。4。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议]，[第4.3.1.3号决议。]，日期为17/02/2021。5。在AC-41/2021中修订[决议号3.5];日期为27/08/2021 6。在AC-42/2022中进行了修订[第10.4.i]，日期为26/04/2022。
支持计划政策和程序手册-NJ.GOV
必须根据附录E中列出的时间范围完成该部门所需的培训，并且支持协调局（SCA）负责人必须符合主管的标准，才能充当一个主管。此外，还补充说，在12个月的运营后，将在2025年4月1日开始执行60个客户的最低SCA人口普查。更新了暂时服务定义附录附录A中自定向员工的定义更新了，并补充说他们是由DDD批准的财政
社区护理计划政策和程序手册
必须根据附录E中列出的时间范围完成该部门所需的培训，并且支持协调局（SCA）负责人必须符合主管的标准，才能充当一个主管。此外，还补充说，在12个月的运营后，将在2025年4月1日开始执行60个客户的最低SCA人口普查。更新了暂时服务定义附录附录A中自定向员工的定义更新了，并补充说他们是由DDD批准的财政
B.Sc的课程心脏护理技术 共同的自定向学习指南 硕士课程心脏护理技术 硕士课程分子生物学
修订的历史记录1。根据BOM -52/2018批准[第3.10.1号决议。]，日期为2018年1月13日。2。根据BOM-53/2018批准[第4.4.4.2号决议。]，日期为2018年5月19日。3。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。 ]，日期为2018年5月19日。 4。 在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。 5。 在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。 6。 在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。 ]，日期为2019年11月11日。 7。 在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。 ]，[决议号4.3.1.3。] 日期为17/02/2021。 8。 在AC-41/2021中进行了修订[决议号 3.5];日期为27/08/2021。 9。 AC-42/2022中的修订[决议号 4.1]，[决议号 10.4.i＆ii]。在BOM -53/2018中修订[第4.5.1号决议。]，日期为2018年5月19日。4。在BOM -55/2018中修改了[第4.13号决议]，日期为2018年11月27日。5。在BOM中修改-57/2019 [第3.1.4.2号决议]，日期为26/04/2019。6。在BOM中修改了-59/2019 [第3.2.3.3.8号决议。]，日期为2019年11月11日。7。在BOM-63/2021中修订[第4.3.1.2号决议。]，[决议号4.3.1.3。]日期为17/02/2021。8。在AC-41/2021中进行了修订[决议号3.5];日期为27/08/2021。9。AC-42/2022中的修订[决议号4.1]，[决议号10.4.i＆ii]。
ARGMED-AGENT：通过论证方案解散的解释临床决策推理
摘要 - 在临床推理中使用大型语言模型（LLM）有两个主要障碍。首先，尽管LLM在自然语言处理（NLP）任务中表现出巨大的希望，但它们在复杂的推理和计划中的表现却没有期望。其次，LLM使用不可解释的方法来做出与临床医生的认知过程根本不同的临床决策。这导致用户不信任。在本文中，我们提出了一个称为argdrestents的多代理框架，该框架旨在使基于LLM的代理通过互动来解释临床决策推理。Argmed-通过论证方案进行临床讨论（一种用于建模临床推理中认知过程的推理机制），然后将论证过程构造为对有冲突关系的指示图构建论证过程。最终，使用符号求解器来确定一系列理性和连贯的论点来支持决策。我们构建了一个正式的Argmed代理模型，并为理论保证提供了当前的猜想。Argmed-Agents使LLM可以通过以自定向方式产生推理的解释来模仿临床论证推理的过程。设置实验表明，与其他及时方法相比，Argsments不仅提高了复杂的临床决策推理问题的准确性，而且更重要的是，它为用户提供了提高其信心的决策解释。索引术语 - 临床决策支持，大语言模型，多代理系统，可解释的AI
调查在线游戏化对心电图的影响和护理学生中的自我指导学习
简介：正确了解和解释心电图并基于它的注意是挽救患者生命的最重要方法之一。因此，本研究旨在研究在线游戏化对护理学生解释心电图和自我指导学习能力的影响。方法：本研究是在2023年在ILAM City的第五个学期对44名护理学生（每组参与者的22名参与者）进行的，该研究使用便利抽样方法通过四个排列平衡块随机化以控制和干预组进行。在四个星期内的四个会议中，干预组的参与者接受了心电图解释作为故事情节平台上的培训，并在Socrative软件中玩游戏。对照组以同一位讲师的教育形式获得了相同的内容。ECG解释学习测试，自我指导的学习，迷你精神状态检查和人口统计问卷是在干预之前填写的（预测试）。然后，心电图解释学习测试和自定向学习问卷是在干预结束后两周完成的（测试后），并使用shapiro-wilk，独立的t-test，配对的test，chi-square，chi-square和多个线性回归测试在spspss v.16中分析了0.05的标准误差。结果：参与者年龄的平均值和标准偏差为21.35±1.02，59％的样本是男性。建议将此方法用于教授医院更有用和重要的课程。在干预之前，两组之间未观察到显着差异，但是在干预后，干预组中ECG解释评分的平均值和标准偏差显着增加（14.1±2.94）与对照组相比（8.8±1.36）（P = 0.007）。此外，与对照组（125±4.3）相比，干预组中的自我指导学习（168±10.42）显示出统计学上的显着差异（p = 0.003）。结论：使用在线游戏化作为护理学生的新教育方法，可以提高解释心电图和自我指导学习的能力。