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這項質性研究探討了健康專業人員對HIV血清差異的社會表徵,使用社會表徵理論及Jean Claude Abric的概念。研究在2020年10月至12月於巴西東北部進行,51位專業人員參與,透過自由聯想訪談及Iramuteq軟體分析。結果顯示,中央核心特徵與污名化及無知有關,關鍵詞包括偏見、恐懼等,顯示健康專業人員的理解受到負面影響,可能妨礙照護並加劇污名化。研究強調需加強專業人員的教育與訓練,以改善知識與實踐,促進更好的照護。 PubMed DOI


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標準抗體檢測呈陰性時,診斷系統性紅斑狼瘡可能有困難,尤其對於HIV患者更複雜。一項研究指出24歲女性HIV患者出現非典型SLE症狀,抗體檢測結果假陰性。死後免疫螢光測試確診SLE,強調HIV患者需採用替代性診斷方法。研究也探討ChatGPT在學術出版上的應用、優勢和限制。 PubMed DOI

研究分析了COVID-19大流行期間護士的專業形象,以巴西《聖保羅之葉》報導為資料來源。研究發現護士形象分為三類:反映身份、支持有需要者的象徵,以及照顧支持的象徵。儘管有誤解,但護士的奉獻精神和科學方法提升了他們在社會中的地位和角色。 PubMed DOI

研究分析了《Folha de São Paulo》51篇報導,探討護士在媒體中的形象及影響。運用Dubart理論觀點進行主題內容分析,並使用ATLAS.ti®整理數據。發現三大類主題:疫情下的工作環境、對日常工作的影響和情感反應。儘管面臨困境,護士展現韌性,透過技能和知識提供護理,重建專業形象。 PubMed DOI

討論了聊天機器人在愛滋病預防和護理中的應用,包括目前的應用、挑戰、最新進展和未來研究方向。聊天機器人有助於促進愛滋病相關討論,推廣預防和護理策略,但資訊的可信度和準確性至關重要。整合人工智慧模型到聊天機器人中帶來隱私、偏見、資源和道德挑戰。儘管聊天機器人在愛滋病服務中顯示潛力,解決道德和實際問題至關重要。整合大型語言模型到聊天機器人被視為未來有希望的方向。進一步研究、合作和創新思維將是發揮聊天機器人效果的關鍵。 PubMed DOI

全球對抗HIV取得進展,但仍有挑戰。為解決問題,需改善公共衛生,並考慮社會因素。醫護人員應瞭解情勢,持續努力對抗HIV。 PubMed DOI

未經診斷和治療的HIV感染可能導致健康問題增加和病毒傳播。有人提出利用機器學習方法結合結構化數據來改善HIV診斷,但最近缺乏使用來自電子健康記錄(EHRs)的非結構化文本數據的提案。這項研究建議使用臨床註記的非結構化文本來將患者分類為懷疑或非懷疑患有HIV。通過分析真實的臨床註記,兩個大型語言模型(LLMs)在識別懷疑HIV病例方面表現優於傳統的機器學習算法,在不平衡數據集中的F1分數為94.7,在平衡數據集中為95.7。在生物醫學領域利用LLMs的非結構化文本顯示出改善HIV診斷並減少早期檢測機會被忽略的潛力。這個系統可以幫助醫生在診療期間決定哪些患者應接受HIV檢測。 PubMed DOI

本研究探討五年聯合抗逆轉錄病毒療法(cART)對HIV感染者(PLWH)在代謝和炎症方面的影響,並與未感染者比較。結果顯示,PLWH的SIRT-6、IRS和IL-4水平顯著高於對照組,而RANTES和IL-7則較低。此外,SIRT-6、PYY、GLP-1和PTX3在治療後的水平也顯著上升。這些變化顯示cART對PLWH的代謝和炎症參數有顯著影響,未來需進一步研究其臨床意義及HIV相關共病情況。 PubMed DOI

這項研究旨在改善黑人順性別女性在HIV暴露前預防(PrEP)使用的情況。儘管PrEP效果顯著,但這群人卻面臨護理不足、醫療不信任和污名化等障礙。護理師在推廣PrEP方面扮演重要角色,但也面臨資源不足的挑戰。研究計畫將分為探索、開發和評估三個階段,並透過AI聊天機器人促進溝通,確保數據隱私。此倡議希望減少PrEP護理障礙,創造無污名環境,並解決健康差異問題。研究結果可能成為解決健康不平等的可擴展模型。 PubMed DOI

這項研究探討了ChatGPT 3.5和4.0在提供HIV相關指導時,如何受到種族、族裔、性取向和性別認同的影響,並分析了對污名和歧視的提及。研究人員收集了300個回應,發現ChatGPT 4.0更能認同HIV相關的歧視,特別是針對黑人、西班牙裔、LGBTQ+和跨性別者,並涵蓋了肯定身份、專業護理和社會支持等主題。這些結果強調了評估AI技術在減少健康差異方面的重要性。 PubMed DOI

這項研究分析了大型語言模型(LLMs)生成的醫療專業人員故事中的性別表現,涵蓋了6,000個故事。研究發現,98%的護士被稱為「她」,而女性醫生的性別代名詞使用比例從50%到84%不等,外科醫生則在36%到80%之間。性格特徵如宜人性和責任感與女性醫生的表現有關,而職業資歷也影響性別表現。研究強調了在醫療角色中確保性別表現公平的重要性,呼籲LLM開發者持續更新模型,以反映多樣化的勞動力。 PubMed DOI