文章介紹
台灣的老年人口迅速增加,導致長期照護負擔增加,護理佐理員的需求已成為迫切考量的議題。然而,護理佐理員在社會形象、薪資和工作價值認同上受到質疑,導致招募困難,新訓員工不願進入職場,離職率居高不下。
護理佐理員人才的持續流失,導致照顧工作成為難以解決的社會問題。高離職率不僅使病患無法獲得連續的長期照護,難以建立信任關係,也不利於促進護理佐理員的就業市場和長期照護政策。因此,護理佐理員的離職行為成為一個重要的社會議題。
台灣的老年人口迅速增加,導致長期照護負擔增加,護理佐理員的需求已成為迫切考量的議題。然而,護理佐理員在社會形象、薪資和工作價值認同上受到質疑,導致招募困難,新訓員工不願進入職場,離職率居高不下。
護理佐理員人才的持續流失,導致照顧工作成為難以解決的社會問題。高離職率不僅使病患無法獲得連續的長期照護,難以建立信任關係,也不利於促進護理佐理員的就業市場和長期照護政策。因此,護理佐理員的離職行為成為一個重要的社會議題。
中風後憂鬱症(PSD),是缺血性中風後的一種嚴重心理疾病,若能早期檢測和診斷,對於及時治療和改善患者預後相當重要。本研究是利用實際數據來開發機器學習模型,以預測中風後憂鬱症。
陳柏成與許智維醫師團隊,收集 2001 年至 2019 年期間台灣多家醫療機構,從 61460 名缺血性中風患者中建立數據模型。團隊使用這些數據訓練機器學習模型,並通過中風後不同時間點(30、90、180 和 365 天),測試其特異性和敏感性來評估其性能。
研究結果顯示,機器學習模型有潛力作為預測中風後憂鬱症的工具,並識別出幾個與 PSD 相關的重要特徵,包括年齡較大、身高較高、中風後體重較低、中風後舒張壓較高、中風前無高血壓但中風後有高血壓(新發高血壓)、出現中風後的睡眠 / 清醒障礙、中風後的焦慮症狀、中風後的偏癱,以及中風期間較低的血尿素氮。
作者認為,機器學習模型在預測 PSD 有極大的潛力,也能提供臨床醫師及早檢測出高風險中風患者的憂鬱症,最佳化後續照護。這項研究除了對精神病學領域做出了貢獻,還展示了人工智慧在心理健康預測和管理中的應用。
恭喜陳醫師與許醫師!
作者:慈濟科技大學 護理系 吳婉菁 講師
新思惟的課程已經辦了好幾年,每次看到廣告跟課後心得都很想參加,也問了身邊的醫師,護理碩士的身分值不值得參加?得到結論都是不鼓勵,因為我不是醫師,也不是專門做研究走學術的學者,怕我聽不懂。尤其一天的報名費不是小數目。
作者:新竹馬偕紀念醫院 急診醫學科部 郭建緯 醫師
可能是刻板印象,要寫論文這件事,早在醫學生時期就深深植入了我的心中。總覺得寫論文是每位醫師都會的基本功,以為醫師們都應該是很厲害的科學家,就像例行任務或代辦清單一樣,畢業後就有能力完成。
作者:阮綜合醫院 外科 廖凡霆 醫師
雖然實習醫師時期就有耳聞新思惟的課程,身邊參與過課程的同事,不約而同表達新思惟是對寫論文或是統計方法毫無頭緒,卻又渴望完成著作之入門磚。當時並沒有意識到寫論文的重要性。