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The Irish Volunteers, 1913-19: A History

為了解決IRB的問題，作者Corrain, Daithi O. 這樣論述：

No organization was more central to the history of Ireland in the 20th century than the Irish Volunteers. This is the first authoritative history of that body from its inception in November 1913 to its rebranding as the IRA in 1919. Against a backdrop of seemingly imminent Home Rule, the example

and form of the Ulster Volunteer Force inspired a nationalist equivalent in Dublin. This book traces the daunting challenges which confronted the Irish Volunteers, from lack of resources and expertise to the efforts of the Irish Parliamentary Party to seize control in June 1914. Without the First Wo

rld War, the 1916 Rising would have been inconceivable. John Redmond's endorsement of the war effort fractured the Volunteers and led to the establishment of rival National and Irish Volunteer forces. The waning fortunes of the National Volunteers are surveyed. Energized by the threat of wartime con

scription, the Irish Volunteers survived, while a secret IRB coterie planned an insurrection. This was militarily doomed but those who took part fought tenaciously. As Irish public opinion was transformed in the aftermath of the Rising, the Irish Volunteers re-emerged on a better organized military

footing. This book assesses the relationship between them and the revamped Sinn Fein party in the lead up to the 1918 general election and the increasingly violent action that resulted in the War of Independence.

IRB進入發燒排行的影片

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決IRB的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。

醫護法規(9版)

為了解決IRB的問題，作者曾育裕 這樣論述：

　　本書主要針對醫護人員切身法律問題加以介紹分析。全書共分七章，從生死的法律觀、安樂死、自然死、安寧緩和醫療等問題出發，進而論述醫護人員的權利義務與業務分際，再進入醫護糾紛的主軸即醫護人員法律過失責任的探討，個論層面包含臨床及公共衛生等各類法律問題，並伸及新醫學科技的發展與法律倫理的關連，最後則研析醫護機構的相關法律問題以及全民健保法制等。全書除學理的論述外，亦側重相關實務運作、判決的兼顧，故引用不少實務案例，以方便讀者參照法規範內涵之解析。尤其，區別醫護臨床與公共衛生常見的法律問題，予以分類探討，體系分明，內容豐碩，深入淺出，行文簡潔，可供授課研究之用。

傳統整復推拿介入對照顧服務員職場疲勞與 自覺健康改善之成效

為了解決IRB的問題，作者王朋財 這樣論述：

背景與目的：照顧服務員人力缺乏及工作性質導致身體上肌肉骨骼傷害高達65%以上，長期累積已造成職場疲勞。本研究以不涉及醫療行為下，運用徒手推拿，對身體軟組織直接用力的形式，作用在被刺激的身體上，以舒筋活絡，放鬆身心為目的，探討其對照顧服務員職場疲勞與自覺健康改善成效。研究方法：本研究以類實驗法，亂數取樣60位照顧服務員，實驗組及對照組各1組，各組為30名。試驗期間共為8週，每一週進行一次活動。控制組僅需填寫量表，不需做任何動作，一般正常作習。實驗組進行8次傳統整復推拿，2組在研究介入前後，需填寫問卷進行量測。結果： 經過8週，共計8次傳統整復推拿介入活動後，照顧服務員職場疲勞及自覺健康狀態方面

，比對照組改善約26.5%。結論： 傳統整復推拿活動，對於減緩照顧服務員職場疲勞與自覺健康改善有顯著效果。研究結果可以提供長照機構作為改善照顧政策及福利制度之參考依據，增加照顧服務員對工作歸屬感，並減少降低肌肉骨骼傷害，以降低職業疲勞情況的發生，並進一步提供優質照顧服務品質。