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基于社区的健康俱乐部在促进...
抽象背景自我护理管理支持是慢性护理模型的核心组成部分，该模型强调需要赋予患者的能力和准备患者的医疗保健。在糖尿病（DM）管理中，对自我保健的健康教育使患者有能力对自己的疾病做出日常决定，并以健康的生活方式生活。尽管已经采取了几种策略来改善乌干达DM的管理，但几乎没有采取任何措施来授权患者管理自己的健康。基于社区的健康俱乐部被认为是改善糖尿病管理的一种新型方法，尤其是在医疗机构分布不平的环境中，以及对医疗保健服务的不可接受，从而限制了患者对疾病和自我保健管理的认识。这项介入的研究旨在探索基于社区的健康俱乐部在促进患者健康教育自我保健管理方面的作用。方法在20名参与者中使用焦点小组讨论进行了一项横断面定性研究，每个研究人员的讨论具有六到八个成员。只有在Wakiso Health Center IV寻求常规糖尿病医疗服务的糖尿病患者，并参加了为期8周的基于社区的健康俱乐部的健康教育课程。音频录制逐字转录并翻译成英文；进行了主题数据分析以生成代码和主题。合并了类似的代码，并就编码差异达成了组共识。结果从研究中合并了有关健康俱乐部在促进患者健康教育中作用的三个主要主题。这些包括促进患者之间的经验共享，提高对健康的自我保健实践的认识，并提供足够的患者 - 健康工作时间。结论这是第一本关于基于社区健康俱乐部在促进乌干达糖尿病自我保健管理的健康俱乐部作用的报道。能够在患者中分享经验，提高患者对健康生活实践的认识以及增加的卫生工作者 - 患者互动时间对患者自我保健的能力建设有很大贡献。
按照 DoDI5000.93_DAFI63-149 空军部长命令
取代：DAFGM2020-63-149-01，2020 年 11 月 6 日 页数：28 本补充文件实施国防部 (DoD) 指令 (DoDI) 5000.93《国防部增材制造的使用》和空军政策指令 (AFPD) 63-1/20-1《综合生命周期管理》，提供指导，确保安全采用增材制造 (AM)，并为空军部 (DAF) 提供中层采购指导。DoDI 采用常规字体逐字印刷，未经编辑审查。空军部的补充材料以粗体印刷，并标明“(Added)(DAF)”。本出版物适用于正规空军、空军预备役、空军国民警卫队、美国太空军的所有文职雇员和制服成员，以及那些有合同义务遵守 DAF 出版物的人员。本出版物可在任何级别进行补充，但所有补充均须在认证和批准前送至上面列出的主要责任办公室 (OPR) 进行协调。使用 DAF 表格 847《出版物变更建议》将建议的变更和对本出版物的疑问提交给 OPR；通过适当的指挥系统将 DAF 表格 847 从现场发送。在本出版物中，放弃采购执行链之外的联队或部队级别要求的权限在合规声明后以层级（“层级 0、1、2、3”）编号标识。有关层级编号相关权限的描述，请参阅空军部指令 (DAFI) 90-160《出版物和表格管理》。通过指挥系统向适当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。空军指令 (AFI) 63-101/20-101《综合生命周期管理》中所述的采购执行链的授权并未通过组织权力链提升；因此，不适用符合 DAFI 90-160 的分级，并且豁免权限符合规定。确保根据本出版物中规定的流程生成的所有记录均符合空军指令 33-322《记录管理和信息治理计划》，并根据空军记录信息管理系统中的空军记录处置时间表进行处置。
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
十个简单的规则来利用大型语言模型获得赠款
最近的大语模型（LLMS）的表现飞跃，这是一个人工智力（AI）算法的子类，其中包括Openai的Chatgpt，Google Bard和Microsoft的Copilot（以前是Bing）（以前是Bing Chat），迎来了人工文本的革命。这些系统接受了数十亿个文档的培训，足以欺骗人类用户以为他们正在与其他人交谈[1，2]。在学术界，LLM驱动的聊天机器人已成为帮助草拟和修改Sciminfific文本的流行工具[3，4]，其中一些人甚至将其与合着者一起使用[5]。爱好者高出了这些系统来总结整个文章的能力，简化了术语，并提高了草稿的清晰度和简洁性，尤其是对于非母语英国作家而言[6-8]。另一方面，其他人提倡严格的界限和限制[5，9，10]，理由是道德和隐私问题，以及这些工具“幻觉”的趋势（或构造和捏造）的趋势[11]。llms被提供了大量信息，并使用统计信息来预测句子中的下一个单词[12]。这样做，它们会以语法和语义上正确的文本来响应提示，但无法估计其预测的不确定性或真实性 - 在幻想中呈现。这也意味着可以从现有来源逐字借用生成的文本，这导致了越来越多的版权诉讼[13，14]。作为科学提案的作者，我们认为写作提案是一个非常个人化的，当最终产品充满了作者的想法，风格和个性时，最终产品是最好的。迭代制图和精炼的过程也有助于发展科学写作技巧[15]，这对于在学术界成功的长期职业至关重要。我们也相信，科学家可以从此过程中包括AI中受益匪浅，特别是作为助手或临时审稿人，特别是因为为这些系统提供了更好，更广泛的可用算法。本文旨在取得微妙的平衡 - 一个热情而警示的故事，概述了10个最佳实践技巧（图1中总结）在您的赠款写作过程中使用LLM。
关于促进体育活动在医疗保健专业人员和糖尿病前期和2型DIA
背景：预计糖尿病前期和2型糖尿病（T2D）的指数增加的趋势预计将继续在全球范围内继续上升。体育活动可以帮助预防T2D以及疾病的进展和并发症。因此，我们需要为个人创造机会，以获取必要的知识和技能，以通过体育锻炼来自我管理慢性状况。eHealth是一种潜在的资源，可以促进自我管理并改善人口健康。但是，对用户对eHealth的看法在促进初级保健环境中的体育锻炼方面的研究有限。目的：本研究旨在探索糖尿病前和eHealth T2D的医疗保健专业人员和个人的观点，以促进初级保健的体育锻炼。方法：使用糖尿病前期或T2D的个体（四个组的14名参与者）和医疗保健专业人员（两组的10名参与者）之间的焦点小组讨论采用定性方法。讨论是音频记录和逐字抄录的。定性内容分析被归纳用于编码数据。结果：出现了三个主要类别：实用程序，采用过程和问责制。eHealth的实用性被描述为一种激励性，娱乐性和刺激性工具。每天的医疗测量和生活方式参数的注册被认为是增强自我管理技能的潜在资源。采用过程包括eHealth，以增加护理的可及性并个性化体育活动的支持。但是，参与者指出，数字技术可能只适合某些人，并且可能会增加医疗保健提供者的行政负担。问责制是指优化eHealth并确保数据完整性和安全性的知识和技能。结论：患有糖尿病前和T2D和医疗保健专业人员的人积极地观察了eHealth技术在初级保健中的整合以促进体育锻炼。建议使用个人指标，目标设定和社会支持来促进体育锻炼。这项研究确定了eHealth文盲，不平等，隐私，机密性以及对医疗保健专业人员的工作量增加，这是将eHealth整合到初级保健中时所关注的因素。据报道，有必要持续发展eHealth能力，以优化初级保健中eHealth技术的实施。据报道，有必要持续发展eHealth能力，以优化初级保健中eHealth技术的实施。
认证中的人工智能
指南机构目前在经营高等教育机构的持续业务实践中使用各种形式的人工智能 (AI)。为了生成发送给南方学校协会学院委员会 (SACSCOC) 的材料，机构可能会使用 AI 工具（包括生成 AI）收集、分析或总结文档和数据。但是，使用 AI 工具准备提交给 SACSCOC 的机构材料存在一些风险。制定本指南是为了确保 SACSCOC 提交、处理和审查的机构报告和材料的机密性、完整性、安全性和真实性，以确保审查和认证过程的公平公正结果。根据本文档的指南，熟悉生成 AI 模型概念和约束的用户应在认证中使用生成 AI。用户应该对模型提示的最佳实践、大型语言模型 (LLM) 系统的功能和缺陷有深入的了解，并熟悉 AI 平台提供商提供的任何描述平台最佳用途的指导。认证流程的价值 认证评审是机构回顾并反思其在完成使命方面是否成功的机会。机构通常会利用这些校园对话来促进跨职能领域的关系、支持透明度和问责制，并促进参与该过程的人员的专业发展。过度依赖生成式人工智能来编写有关机构的叙述可能会限制机构和同行评审讨论每个机构成功案例的价值，并降低该过程对促进持续改进的好处。 安全性、完整性和保密性：提交给 SACSCOC 的报告可能包含敏感信息，例如财务细节或战略计划，不打算公开披露。将这些文件提交给外部人工智能平台可能会有泄露机密的风险，因为这些平台可能缺乏足够的安全措施，导致未经授权的访问和数据泄露。人工智能平台还可能使用任何上传的材料（包括机构或学生数据、报告、图像、音频和视频）进行模型训练，这可能导致私人、机密、个人身份信息 (PII) 或专有信息集成到全球使用的人工智能模型中。尽管这种情况很少见，而且依赖于人工智能平台，但模型可以在某些特定情况下逐字复制这些信息。
根据 DODI1322.33_DAFI36-2683 的命令... - 空军
本出版物实施空军部政策指令 (DAFPD) 36-26《总体兵力发展和管理》，并补充国防部指令 (DoDI) 1322.33《国防部资格认证计划》。DoDI 采用常规字体逐字印刷，未经编辑审核。空军部 (DAF) 补充材料以粗体印刷，并标明“(已添加)(DAF)”。本补充材料描述了 DAF 的职责，提供了指导，并规定了自愿资格认证计划的实施、执行和管理的程序。人力、人事和服务副参谋长 (AF/A1) 与空军预备役司令、空军国民警卫队主任和太空行动人力资本副司令 (SF/S1) 合作，制定空军部资格认证计划政策。本出版物适用于 DAF，包括美国太空军、正规空军、空军预备队和空军国民警卫队的文职雇员和制服成员。所有对美国空军 (USAF) 术语、单位和职位的引用也将适用于美国太空军 (USSF) 中的同等人员（视情况而定）。例如，对 MAJCOM 或编号空军的引用也将适用于战地司令部 (FLDCOM)。对联队的引用也将适用于三角洲部队。空军参谋部的角色和职责（即 AF/A1）也可能适用于同等的太空作战司令部（太空参谋部）办公室（即 SF/S1 等）（视情况而定）。本出版物可在任何级别进行补充；所有主要司令部级别的补充都必须在认证和批准之前由人力资源管理战略委员会批准。本出版物中免除联队、单位或三角洲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。有关与等级编号相关的豁免权限的描述，请参阅空军部手册 (DAFMAN) 90-161《出版流程和程序》。通过指挥系统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。使用 DAF 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给主要责任办公室 (OPR)；将 DAF 表格 847 从现场通过适当的职能指挥系统传送。本出版物中使用任何特定制造商、商业产品、商品、服务的名称或标记或对非联邦实体培训标准和认证计划的任何引用，并不意味着获得 DAF 的认可。确保所有记录
波1 ...
报告的评估是由威尔士公共卫生的招标过程资助的。由斯旺西大学（Swansea University）领导的斯旺西，阿伯里斯特威斯大学（Aberystwyth）和班戈大学（Aberystwyth）和班戈大学（SABU）的研究联盟被授予该合同。合同开始日期是2022年1月和2023年3月结束日期。本报告和支持幻灯片集代表了2023年6月与资助人一致的最终可交付成果。作者负责所有数据收集，分析和解释以及写作工作。作者参加了与AWDPP团队和威尔士公共卫生研究与评估部门成员的月度会议，目的是报告评估的进度。临时调查结果仅在2023年3月提出的报告的初稿中提供给筹款人和AWDPP团队。威尔士公共卫生和AWDPP的代表在两轮审查中对这份报告以及我们的公共贡献者发表了评论。我们要感谢审稿人对这些迭代草案的建设性评论，作者已经阅读了这些迭代，并在此最终报告的制作中适当容纳了这些迭代。该最终报告代表了作者对所有威尔士糖尿病预防计划（AWDPP）的独立评估。本报告中表达的观点和观点是作者的观点，不一定反映了AWDPP团队和组成委员会的观点和观点，NHS WALES大学健康委员会或威尔士公共卫生。利益声明。SABU财团作者宣称他们没有竞争利益。报告中提供的任何逐字行情都是参与评估的参与者的观点和观点，不一定代表NHS威尔士大学健康委员会或公共卫生委员会的作者，AWDPP团队和组成委员会的观点和意见。L Kosnes（直到01.10.2022），P Anderson，S Harris和D Fitzsimmons是健康和护理经济学Cymru（HCEC）的成员，他支持这些人写原始招标（LK，PA，PA，SH和DF）的时间（LK，PA，SH和DF），并支持写作（PA，SH，SH，SH，DF）。HCEC由威尔士的健康和护理研究由威尔士政府资助。致谢我们要感谢以下时间给我们的评估的时间和支持：
自然句子阅读过程中情绪处理的神经动力学
阅读时，我们的眼睛通过一系列注视和高速扫视浏览文本，以提取视觉信息。这一过程使大脑能够获得意义，例如关于书面文本中表达的情绪或情感价。大脑在自然阅读过程中如何提取单个单词的情感在很大程度上是未知的。这是由于自然成像的挑战，这导致研究人员之前采用高度控制、定时的逐字呈现缺乏生态效度的定制阅读材料。在这里，我们旨在评估自然阅读英语句子时词语情绪处理的电神经相关性。我们使用了一个公开的数据集，包括同步脑电图 (EEG)、眼动追踪记录和 400 个句子中的 7129 个单词的词级语义注释（苏黎世认知语言处理语料库；Hollenstein 等人，2018 年）。我们计算了注视相关电位 (FRP)，即与注视开始时间锁定的诱发电反应。对从视觉和运动诱发活动中清除的 FRP 进行一般线性混合模型分析，结果显示，在注视开始后 224 – 304 毫秒间隔内，左中和右后电极簇中的积极和消极情绪条件之间存在地形差异。包括单词、短语和句子级情绪预测因子的额外分析显示，单词级情绪的 FRP 差异相同，但短语和句子级情绪没有额外的 FRP 差异。此外，从情绪匹配的 40 次试验平均 FRP 中对单词情绪（积极或消极）进行分类的解码分析显示平均准确率为 0.60（95% 置信区间：[0.58, 0.61]）。控制分析排除了这些结果是基于眼球运动或语言特征的差异而不是词语情绪。我们的研究结果扩展了以前的研究，表明词汇语义刺激的情感价会在自然阅读过程中对单词注视产生快速的电神经反应。这些结果为在生态有效条件下识别词汇语义处理的神经过程提供了重要的一步，并可用于改进自然语言处理的计算机算法。
基于移动应用程序的动机访谈的可接受性和对App功能的偏好支持2型糖尿病患者的自我管理
背景：2型糖尿病患者（T2DM）经历了改善自我管理的多个障碍。证据表明，以患者为中心的沟通方法动机访谈（MI）可以解决患者障碍并促进健康的行为。尽管有MI的价值，但现有的MI研究主要使用面对面或基于电话的干预措施。随着智能手机的越来越多，由人工智能在移动设备上提供动力的自动化MI技术可能会为T2DM患者提供有效的动机支持。目的：本研究旨在探索T2DM患者对基于应用程序MI在常规医疗保健中可接受性的观点，并收集有关特定MI模块功能的反馈，以告知我们未来的干预措施。方法：我们从公共医疗诊所招募了T2DM患者进行了半结构化访谈。所有访谈都是逐字记录和抄录的。主题分析是使用NVivo进行的。结果：总共33例T2DM患者参加了这项研究。参与者将MI视为增加动力和有利于自我反思和行为改变的互补护理模型的精神提醒。然而，存在一种不情愿的感觉，主要是由于引入MI的自主性自治的潜在妥协。一些参与者对自己独立管理条件的能力充满信心，而另一些参与者则报告已经在做出改变，并以自己的节奏更喜欢自我管理。与面对面的MI相比，基于APP的MI被视为提供更轻松的氛围，以供开放分享而无需由医疗保健提供者判断。但是，参与者质疑缺乏人触觉，这可能会破坏患者提供的治疗关系。为了维持动力，参与者提出了持续的支持性质的更多功能，例如基于目标的成就，基于目标的量身定制的多媒体资源以及互动性和同情心的对话工具，诸如里程碑的可视化，游戏化的挑战和渐进奖励。结论：我们的发现表明需要采用涉及基于应用程序的MI和人类教练的干预措施的混合模型。患者对特定应用功能的反馈将纳入模块开发中，并在随机对照试验中进行测试。