7、阿联酋医疗保健中的患者赋权:现状、问题与未来机遇

阿联酋医疗保健中的患者赋权:现状、问题与未来机遇

患者赋权(PE)在医疗保健领域正发挥着越来越重要的作用。它不仅被视为医患关系中基于不信任(患者驱动)的治理属性,也是微观层面治理的重要组成部分。学者们倡导在医疗环境中整合宏观层面(政策制定)和微观层面(医患互动)的治理举措。基于信息技术的研究表明,患者使用电子健康工具可通过增强自主性、知识、积极行为和自我管理能力来实现赋权,使人们能够成为医疗信息的寻求者和提供者。

患者赋权的多维特性

PE是一个复杂的多维概念,具有以下特点:
- 元素交织 :包含自主性、自我效能、健康素养、信息搜索/使用、个人控制、应对疾病等紧密交织的元素。
- 多层面相关 :在微观、中观和宏观多个层面都具有相关性。
- 多利益相关者视角 :从患者、临床医生、医疗保健系统等多个利益相关者的角度进行分析。
- 多种解读方式 :可被解读为过程、状态、行为、感受、干预措施或结果。
- 不同阶段显现 :在不同阶段(前因、属性、后果)出现。
- 个人与关系概念 :既被视为个人特质(患者权力/控制),也被视为关系概念(临床医生 - 患者关系中的权力)。
- 多学科关联 :与信息技术、治理、公共政策/管理等多个学科相关。
- 连续变化 :在低到高的连续区间内波动。
- 受多种因素影响

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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