Weck 782的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

護理人員和助產師主導的心理介入措施對降低周產期憂鬱症狀之成效：系統性回顧暨統合分析

為了解決Weck 782的問題，作者王翠宏 這樣論述：

背景:眾所周知，周產期憂鬱是重要的公共健康問題。世界衛生組織早就呼籲應將心理健康納入初級保健範疇，以促進周產期婦女的心理健康。護理人員和助產師是周產期最重要的初級醫療專業人員，在管理婦女心理健康問題上扮演關鍵性的角色，近年來，西方國家的學者相繼發表了，護理人員和助產師進行的心理介入措施對周產期憂鬱成效的文獻，但對於護理人員和助產師在接受培訓後提供的心理介入措施是否能減輕周產期憂鬱症狀的成效仍不明確。為深入了解其成效與訓練模式，為更全面理解此議題，本論文包含兩個部份：第一部份旨在探討由護理人員和助產師提供的心理介入措施對減少周產期憂鬱症狀之成效。第二部份目的是進一步評估強化護理人員和助產師護理

周產期憂鬱能力的有效培訓模式以及治療保真度對減輕周產期憂鬱的影響。材料和方法:本論文係依循PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis, PRISMA）指南撰寫。根據主題使用PICOS (Population, Intervention, Comparison, Outcomes, Study design)的格式，建立了納入研究的審查標準。全面系統性的搜尋PubMed、MEDLINE、Cochrane庫、EMBASE、Web of Science和CINAHL等資料庫。第一部份的搜尋僅限於每

個資料庫開始日期至2019年9月30日。第二部份的搜尋日期是每個資料庫開始至2020年7月4日。使用Cochrane偏差風險評估工具評估研究的品質。採Review Manager 5.4軟體進行統合分析，並使用隨機效應模型合併數據。二分類指標的效應量（effect size,ES）顯示憂鬱症狀的變化，利用I2統計量和Cochran''s Q test檢定異質性。結果：第一部分：初步搜尋827項研究，最終，我們確定十二篇研究符合納入標準。有4,177位周產期婦女和239名的護理人員和助產師參與。整體而言，相較於對照組，由護理人員和助產師進行的心理介入措施更能有效減少周產期憂鬱症狀（risk ra

tio [RR] = 0.72, 95％ confidence interval [CI] 0.64-0.82）。在心理介入措施的類型中，認知行為療法（RR = 0.63, 95％ CI 0.51- 0.78）和支持性諮詢都有顯著成效（RR = 0.58, 95％ CI 0.42-0.80）。最佳的介入強度是進行6-8次的心理介入措施（RR = 0.66, 95％ CI 0.55-0.79）。第二部分初步搜尋1,182項研究，刪除1,169篇文章之後，有十三篇研究符合納入標準。就培訓方式而言，面對面的培訓和（RR = 0.70, 95％ CI 0.61-0.81）網路的學習方式（RR = 0.

44, 95％ CI 0.26-0.74）均可顯著減少周產期憂鬱症狀。經過3-5天或8天的培訓後，觀察到顯著的收益，其RR分別為0.75（95％ CI 0.59-0.97）和0.72（95％ CI 0.60-0.85）。高保真度的文章比低保真度的研究更能有效降低憂鬱症狀的風險（RR = 0.64, 95％ CI 0.54-0.77）。結論和應用: 依據統合分析結果，護理人員和助產師提供的心理介入措施在減輕周產期憂鬱症狀具有顯著的臨床效益。他們可以進行常規性的心理健康評估，提供即時的支持和心理謢理以減輕周產期憂鬱症狀。本文確認強化護理人員和助產師護理周產期憂鬱能力的有效培訓模式，結果可以作為設計

初級醫療專業人員心理培訓計劃的參考。

以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決Weck 782的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。