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利用人工智能 (AI) 聊天机器人获取性与生殖健康建议的障碍与促进因素：定性分析
摘要 作者所属机构和声明的完整列表见论文末尾背景。人工智能 (AI) 的出现为性与生殖健康服务的需求管理提供了机会。对话代理/聊天机器人越来越普遍，尽管人们对这项技术如何帮助服务知之甚少。本研究旨在确定与性健康聊天机器人互动的障碍和促进因素，以便为服务开发人员和相关健康专业人员提供建议。方法。2020 年 1 月至 6 月，我们进行了面对面、半结构化和在线访谈，以探索对性健康聊天机器人的看法。参与者被要求与聊天机器人互动，提供有关性传播感染 (STI) 和相关服务的建议。参与者来自英国并通过社交媒体招募。数据被记录、逐字转录并按主题进行分析。结果。40 名参与者（年龄 18-50 岁；64% 为女性，77% 为异性恋，58% 为白人）参加了研究。许多人认为聊天机器人可以帮助性教育，以方便、匿名和不带偏见的方式提供有关性传播感染的有用信息并指引性健康服务。一些人将聊天机器人与健康专家或互联网搜索引擎进行比较，认为这项技术较差，提供的内容和交互性受到限制，限制了个人信息的披露、信任和聊天机器人响应的准确性。结论。尽管人们对聊天机器人的态度褒贬不一，但这项技术被认为对匿名性教育有用，但不太适合需要同理心的事情。聊天机器人可能会增加获得临床服务的机会，但其有效性和安全性还有待确定。未来的研究应该确定哪些聊天机器人的设计和功能可以带来与这项创新的最佳互动。
政府工业安全程序法案 - 空军
（威廉 E. 麦克卢尔先生）取代：AFI 16-1406，2015 年 8 月 25 日页数：176本出版物实施空军政策指令 (AFPD) 16-14《安全企业治理》中定义的安全企业的工业安全部分。本空军手册 (AFMAN) 是作为国防部手册 (DoDM) 5220.22 第 2 卷《国家工业安全计划：政府活动的工业安全程序》的套印本编写的。DoDM 5220.22 第 2 卷以普通字体逐字印刷，未经更改。空军补充材料以粗体字体印刷，并标明“（已添加）（AF）”。本补充材料为实施国家工业安全计划 (NISP) 提供了指导，适用于正规空军、空军国民警卫队、空军预备役、空军各组成部分的所有文职人员以及按照正确执行的机密合同条款在空军设施或空军设施内执行任务的承包商人员，合同中另有说明的除外。本 AFMAN 可以在任何级别进行补充，但所有补充材料将在认证和批准之前发送至主要责任办公室 (OPR)。使用 AF 表格 847《出版物变更建议》，将建议的变更和对本出版物的问题提交给上面列出的 OPR；通过适当的指挥系统将 AF 表格 847 从现场发送至适当的指挥系统。本出版物中放弃联队/部队级别要求的权限在合规声明后以层级（“T-0、T-1、T-2 和 T-3”）编号标识。有关与等级编号相关的权限的描述，请参阅空军指令 (AFI) 33-360，出版物和表格管理，表 1.1。通过指挥链向适当的等级豁免审批机构提交豁免请求，或者，对于非等级合规项目，向申请人的指挥官提交豁免请求。确保作为
2025年1月27日IACPM对欧洲央行咨询的响应...
IACPM对欧洲央行咨询的回应IACPM成员指出，在对欧洲央行指南第3章第3章第3章的拟议修订中，欧洲央行提议提出与重大风险转移（“ SRT”）证券化的详细证券化相关的方法和要求。 该指南目前仅包括一条一般性声明，即欧洲央行可能会考虑到有关重大风险转移的EBA指南，因此欧洲央行可能认为尚未逐案实现SRT。 未来，如果采用了拟议的修正案，则该指南将包含许多要求，这些要求是从2020年开始的EBA报告中提取的（“ EBA报告”）。 尤其是欧洲央行提议将EBA的拟议测试几乎逐字化，以进行相称的风险转移（“ CRT”）。 拟议的语言指出，“欧洲央行将使用，尤其是添加”（强调）该测试表明意图是提议的证券化需要通过此CRT测试以实现SRT。 我们还注意到，尽管欧洲央行已从EBA报告的建议13复制了CRT测试本身，但它尚未包括有关如何计算出终身预期损失和证券化的监管意外损失的完整详细信息，除了在不同场景下需要考虑证券化的一般寿命，而不是在不同的情况下进行的一般参考。 这提出了一个问题，即在哪种情况下需要通过CRT测试才能实现SRT。IACPM对欧洲央行咨询的回应IACPM成员指出，在对欧洲央行指南第3章第3章第3章的拟议修订中，欧洲央行提议提出与重大风险转移（“ SRT”）证券化的详细证券化相关的方法和要求。该指南目前仅包括一条一般性声明，即欧洲央行可能会考虑到有关重大风险转移的EBA指南，因此欧洲央行可能认为尚未逐案实现SRT。未来，如果采用了拟议的修正案，则该指南将包含许多要求，这些要求是从2020年开始的EBA报告中提取的（“ EBA报告”）。尤其是欧洲央行提议将EBA的拟议测试几乎逐字化，以进行相称的风险转移（“ CRT”）。拟议的语言指出，“欧洲央行将使用，尤其是添加”（强调）该测试表明意图是提议的证券化需要通过此CRT测试以实现SRT。我们还注意到，尽管欧洲央行已从EBA报告的建议13复制了CRT测试本身，但它尚未包括有关如何计算出终身预期损失和证券化的监管意外损失的完整详细信息，除了在不同场景下需要考虑证券化的一般寿命，而不是在不同的情况下进行的一般参考。这提出了一个问题，即在哪种情况下需要通过CRT测试才能实现SRT。我们了解，欧洲央行不考虑将这些修正案采用到指南中，以反映其当前评估SRT（包括CRT）的方法的变化。如果是这种情况，那么我们敦促欧洲央行修改拟议的修正案，以澄清定量CRT测试仅作为协助发起人和JST进行SRT评估的指南，并避免产生任何印象，即通过CRT测试是实现SRT的先前。此外，正如欧洲央行所知道的那样，市场参与者对EBA报告中提出的CRT测试提出了重大批评。的确，我们的成员在2020年报告说，通过SRT评估过程中的大多数SRT证券化均未反对，JST实际上并未通过EBA提出的CRT测试。正如在市场中广泛讨论的那样，这部分是由于CRT测试基于的假设是不现实的，特别是，（i）假设（i）在交易的最后一年中假定了预期损失的最后一年，在预期损失已实现和分配和（II）中，并且II）
对 DODI 5000.89_DAFI 99-103 的行政变更...
本补充文件实施了国防部 (DoD) 指令 (DoDI) 5000.89《测试与评估》，并为空军部 (DAF) 提供了基于能力的测试与评估 (T&E) 指导。DoDI 以常规字体逐字印刷，未经编辑审核。空军部指令 (DAFI) 补充材料以粗体印刷，并标明“(Added)(DAF)”。本出版物还实施了 DAF 政策指令 (DAFPD) 99-1《测试与评估》。它描述了具有成本效益的 T&E 计划的规划、实施和报告，作为整个系统生命周期中有效的综合测试。本指令适用于美国太空军 (USSF)、正规空军、空军预备役和空军国民警卫队。本说明适用于所有 DAF 采购项目，无论采购类别如何，均包括支持综合生命周期管理的计划、项目、实验和活动。本出版物可在任何级别进行补充，但所有补充必须发送至空军测试和评估局、政策、计划和资源司 (AF/TEP)，AF.TEP.Workflow@us.af.mil，以供出版前审查。使用 AF 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交至上面列出的主要责任办公室 (OPR)；通过适当的指挥链将 AF 表格 847 从现场发送。本出版物中，放弃采购执行链之外的联队/三角洲/单位级别要求的权限在合规声明后以层级 (T-0、T-1、T-2、T-3) 编号标识。有关与层级编号相关的权限的描述，请参阅 DAFI 33-360《出版物和表格管理》。通过指挥链向相应的层级豁免审批机构提交豁免请求，或者，对于非层级、非采购执行合规项目，向申请人的指挥官提交豁免请求。使用已完成的 AF 表格 679《空军出版物合规项目豁免请求/批准》（或同等信息）提交豁免请求，并提供
了解影响儿科康复中目标设定的因素，使用理论领域框架
背景。虽然在获得脑损伤后，在康复期间与儿童及其家人的目标设定被认为是最佳实践，但其在纪律间的成功实施并不直接实施。本文描述了一个理论框架的应用，以了解在一个大型跨学科康复团队中与儿童及其家人相处的因素。方法。与康复临床医生和具有儿科收购脑损伤经验的康复临床医生（ABI）进行了半结构化焦点小组。90分钟的焦点组进行了音频记录和逐字转录。数据由主题编码和映射到理论域框架（TDF），以了解影响因素，然后将其与能力，机会，动机 - 行为（COM-B）模型相关联。结果。共有11名参与者（9名儿科康复临床医生，一名父母和一名年轻人有儿科ABI经验的年轻人）参加了焦点小组。影响合作目标设置映射到COM-B和TDF的六个领域的因素：能力（技能，知识，有关能力和行为监管的信念），机会（环境环境和资源）以及动机（社会/专业角色和身份）。结果表明，需要进行多方面的干预措施，以增强康复临床医生和家庭的技能以及目标设定的知识，重组目标沟通过程，并阐明临床医生在跨学科团队内的目标设定中所扮演的角色。结论。使用TDF和COM-B实现了一种系统的方法来理解在大型跨学科康复团队中为获得脑损伤儿童的目标设定的因素，并为临床使用开发了有针对性的，多方面的干预措施。这些代表了改善小儿康复服务中协作目标设定的重要考虑因素，以确保在临床实践中有效实施最佳实践方法。
Josh.ai 白皮书
● Josh.ai 专有自然语言处理 (NLP) 概述 ● Lutron 系统如何与 Josh.ai 集成 ● 编程最佳实践，为环境设备的语音控制奠定成功的基础 ● 通过 Josh.ai 控制 Lutron 系统和设备的功能 ● 语音控制环境的好处 本文的目的是提出语音控制环境的标准，以帮助成功部署 Lutron 项目并获得积极的用户体验。 执行摘要 语音控制在智能家居中的普及使得了解如何优化 Lutron 系统以实现最高程度的互操作性变得比以往任何时候都更加重要。如今，大众市场的语音助手解决方案依赖于技能或基于场景的方法，触发短语需要按照口令准确重复。由于这些助手试图处理家庭控制范围之外的各种任务，因此很难准确地解决命令的听错或误译问题。由此产生的体验非常僵化，每个命令都充当口头按钮，助手不知道被控制的设备类型或这些设备的状态变化。相反，Josh.ai 是专门为智能家居控制而设计的。深度 Lutron 集成使 Josh.ai 能够无限扩展和区分哪些类型的设备是可控的、它们位于何处、它们的名称以及它们的当前状态。这种情境感知，加上软件中用于最新命令和房间感知的记忆等功能，提供了更自然的体验，减少了用户逐字记忆激活短语的需要。Josh.ai 通过本地家庭网络与 Lutron 处理器通信。一旦 Josh.ai 和 Lutron 相互验证，Josh.ai 将从 Lutron 学习家庭的配置。Josh.ai 开始提取楼层、房间和设备类型。由于 Josh.ai 直接与项目中的每个设备通信，因此良好的 Lutron 编程对于确保用户友好的体验是必不可少的。安装完成后，接下来是关键的支持程序
对影响农村环境中参与糖尿病预防计划的因素的关键现实主义探索
摘要，摘要作者affiations and声明列表，请参见纸质背景的末端。糖尿病预防计划旨在减少对2型糖尿病的进展，但未充分利用。这项研究旨在探索具有糖尿病前期知识的人和 *与：对糖尿病前期的态度，以及他们对布兰妮·麦克穆伦北部新南威尔士州北威尔士当地卫生乡村环境中参与预防计划的看法。这些发现将为策略和建议提供提高预防卫生区的策略，新南威尔士州2480，澳大利亚计划参与。方法。使用定性方法采用关键现实主义方法，电子邮件：Britney.mcmullen@uon.edu.edu.au半结构化访谈进行了2021年北部新南威尔士州本地卫生区的20名农村参与者。访谈是音频记录的，逐字记录的，并进行了主题分析。社会生态模型被用作解释和行动研究发现的框架。结果。授权参与者并促进参与预防计划的愿望的因素包括有关糖尿病前期的知识，高水平的社会支持，与卫生专业人员的信任和支持关系，以及强烈的愿望不发展糖尿病。计划参与的障碍包括较低的健康素养水平，有限的支持，对健康服务的负面经验以及社会和身体限制。结论。影响预防健康计划的影响的因素映射到个人，人际，组织，社区和政策层面，这些因素强调了行为改变的复杂本质以及基本机制的影响。参与预防糖尿病计划取决于个人代理因素和结构性障碍，这些因素与社会生态模型的水平相关。了解患有糖尿病前期的人的看法将为克服在农村环境中进行预防健康计划参与的多层次障碍的策略提供信息。
探索缺乏专业脊髓损伤服务中心的基于活动治疗的知识和实施差距：了解治疗师的观点
研究设计：定性探索目标：脊髓损伤后的康复（SCI）是一个终身过程，涉及各种环境中的医疗保健，包括缺乏SCI特定服务的设施（即非SCI专业中心）。基于活动的治疗（ABT）是一种神经训练方法，涉及在伤害水平以下的密集，特定的运动实践。本研究探讨了在非SCI专用中心工作的物理和职业治疗师中ABT的现有知识，看法和实施。设置：加拿大医院和社区诊所的设计/方法：对在非SCI专业中心工作的加拿大治疗师进行了半结构化访谈，并在过去18个月内对至少一名患有SCI的患者进行了治疗。理论领域框架用于开发访谈问题，这些问题询问治疗师在提供SCI康复方面的经验，对ABT的理解以及其实施经验。访谈是音频记录的，逐字记录的，并使用解释性描述进行了分析。结果：来自各种环境（即急诊，住院治疗，长期护理，门诊康复，农村门诊诊所）的四名物理治疗师和三名职业治疗师。确定了三个主题：（1）非SCI专业中心的可用知识，资源和治疗时间挑战ABT实施，（2）在非SCI专用中心的当前治疗实践与ABT和（3）对ABT知识的渴望如何。参与者表示渴望了解有关ABT的更多信息。尽管参与者不熟悉ABT一词，但可以确定他们在不知不觉中将ABT的某些组成部分纳入其实践中。结论：非SCI专用中心中ABT的当前知识和实施是有限的。对非SCI专业中心的治疗师的ABT教育量身定制可能会增加ABT的实施。
在坦桑尼亚接受高血压和糖尿病的最佳护理的障碍和促进者：对医疗保健专业人员的定性研究以及患有艾滋病毒的人
艾滋病毒（PLWH）的抽象背景患者患糖尿病和高血压的风险更高。通常，对于艾滋病毒和非传染性疾病（NCD），服务通常是独立的，但是这如何影响PLWH中的NCD护理是未知的。我们旨在了解预防，早期诊断和对PLWH中糖尿病和高血压的安全有效护理的障碍和促进因子。方法半结构化访谈（SSIS）是针对10位护理PLWH的医疗保健专业人员（HCP），10个HCP照顾糖尿病和高血压患者，并具有16个PLWH，并具有糖尿病和/或高血压的合并症。参与者是从坦桑尼亚多摩的两个医疗机构招募的，并根据年龄和性别有目的地采样。采访是在斯瓦希里语中使用预发达的主题指南进行的，然后记录了逐字化的英语。使用框架方法进行了归纳主题分析。结果发现了三个主题：组织/医疗保健系统因素，个人因素和集合方面。Organisational/healthcare system factors comprised the only facilitators for prevention (education on lifestyle behaviours and counselling on adherence), but included the most barriers overall: fragmented services, no protocol for NCD screening and lack of access to diagnostic equipment were barriers for early diagnosis whereas the former plus lack of continuity of NCD care were barriers for safe effective care.HCPS的知识同时是预防的障碍，而PLWH知识是预防和安全有效护理的障碍。个体因素包括四个子主题，其中三个被认为是促进者：HCPS对早期诊断的NCD了解，NCD的自我监控以进行安全有效护理以及HCPS的个人实践，以早期诊断和安全有效的护理。联合因子包括三个子主题；所有这些都是预防，早期诊断和/或安全有效护理的障碍：PLWH和HIV污名的贫困和心理健康。
o r i g i n a l r e s a r c h愿意在East
背景：糖尿病的管理需要长期护理策略，包括支持遵守健康的生活方式和治疗。探索糖尿病患者接受MHealth服务的意愿对于设计高效和有效的服务至关重要。本研究旨在确定接受MHealth服务和相关因素的意愿，并探索在糖尿病患者中接受MHealth服务的障碍。方法：从9月1日至2022年11月30日进行了多中心混合方法研究。对于定量部分，在三家公立医院接受了长期随访的糖尿病患者，共有365例糖尿病患者。使用访调员管理的结构化问卷收集数据，输入了EPI-DATA版本4.6，并使用Stata版本17进行了分析。计算了二进制和多变量逻辑回归模型，以识别相关因素。进行了定性，八名主要线人和七次深入访谈。逐字转录和翻译后，使用Atlas.ti V. 7.5主题分析了数据。结果：总体而言，有77.3％的人可以使用手机，其中74.5％的人愿意接受MHealth服务。在定性部分，基础设施，卫生设施，社会经济因素和患者的行为因素是接受MHealth服务的主要障碍。结论：在这项研究中，愿意为那些可以使用手机访问的人提供MHealth服务。此外，该研究强调了接受MHealth服务的常见障碍。据报道，在35岁以下的患者中，接受接受MHealth服务的意愿更高[AOR = 4.11（1.15–14.71）]，参加了正规教育[AOR = 2.63（1.19-5.77）]，没有合并症[AOR = 3.6（1.54-8.41]，<1小时的aor = 3.6（1.54-8.41），<1小时旅行， （1.03–12.36）]，回答未知的电话[AOR = 2.3（1.04–5.13）]，对医疗保健提供者服务感到满意[AOR = 2.44（1.04-5.72）]。关键字：意愿，MHealth，手机，糖尿病，混合方法，东部埃塞俄比亚