هى الرعاية التى تحصل عليها الحامل من مقدمى الرعاية الصحية أثناء الحمل؛ للتأكد من صحتها وصحة الطفل، حيث ينبغى بدايةً المتابعةُ فى مراكز الرعاية الأولية فى أقرب وقت ممكن بمجرد المعرفة بالحمل، يمكن القيام بذلك عن طريق حجز موعد والتوجه لأقرب مركز لبدء المتابعات وتحديد المسار، حيث يتم عمل التالى:
التحقق من صحة الأم والطفل.
القيام بالفحوصات والاختبارات المحددة للتأكد من صحة الأم والجنين.
تزويد الأم بالمعلومات المفيدة للحصول على حمل صحى؛ بما فى ذلك نصائح حول الأكل الصحى والنشاط البدنى.
مناقشة الاختيارات اللازمة للرعاية أثناء الحمل والمخاض والولادة.
الإجابة عن تساؤلات ومخاوف الأم.
زيارات متابعة الحمل:
هى ثمانى زيارات أساسية محددة التوقيت أثناء الحمل، ستة منها تتم فى مراكز الرعاية الصحية الأولية لمتابعة الحامل المؤهلة للمكون الأساسى لبرنامج رعاية الأمومة (ليس لديها عامل خطورة)، وآخِر زيارتين تكونان فى المستشفى بعد تحويل الحامل فى الأسبوع 36 من الحمل، وتكون هناك زيارات إضافية حسب احتياجها وحسب ما يراه الطبيب
التصوير بالموجات الصوتية أثناء الحمل:
الفحص الأول: يتم بين الأسبوع 11- 14 من الحمل للتأكد من المدة الزمنية للحمل وعدم وجود التشوهات الخلقية والصبغية، كما يمكن عمل الفحص قبل هذا الموعد فى حال حدوث نزيف؛ للتأكد من أن الحمل داخل الرحم ووجود نبض للجنين.
الفحص الثاني: بين الأسبوع 18- 22 من الحمل؛ للتأكد من النمو الطبيعى للجنين وعدم وجود تشوهات خلقية.
الفحص الثالث: بين الأسبوع 30- 34 من الحمل وذلك لأسباب طبية مختلفة، منها تحديد مكان المشيمة.
المصدر: بوابة الوفد
كلمات دلالية: خدمة خبر ا الحامل أثناء الحمل للتأکد من من الحمل
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد في رعاية أكثر فعالية في الطوارئ
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد فرق أقسام الطوارئ على توقع المرضى الذين سيحتاجون إلى دخول المستشفى بشكل أفضل، قبل ساعات من الموعد الحالي لوصولهم، وفقًا لدراسة في مستشفيات عدة أجراها نظام صحي في نيويورك.
من خلال إخطار الأطباء مسبقًا، قد يُحسّن هذا النهج رعاية المرضى وتجربتهم، ويُقلل من الاكتظاظ و"الإقامة" (عندما يُدخل المريض ولكنه يبقى في قسم الطوارئ لعدم توفر سرير)، ويُمكّن المستشفيات من توجيه الموارد إلى حيث تشتد الحاجة إليها.
من بين أكبر التقييمات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في حالات الطوارئ حتى الآن، الدراسة التي نُشرت في العدد الإلكتروني الصادر في 9 يوليو من مجلة Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
في هذه الدراسة، تعاون الباحثون مع أكثر من 500 ممرض وممرضة في أقسام الطوارئ عبر نظام الرعاية الصحية المكون من سبعة مستشفيات. وقاموا معًا بتقييم نموذج تعلّم آلي مُدرّب على بيانات من أكثر من مليون زيارة سابقة للمرضى. على مدى شهرين، قاموا بمقارنة التوقعات، التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مع تقييمات الفرز الخاصة بالممرضين لمعرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في تحديد حالات القبول المحتملة في المستشفى في وقت أقرب بعد وصول المريض.
يقول المؤلف الرئيسي للدراسة جوناثان نوفر، ممرض مسجل ونائب رئيس التمريض وخدمات الطوارئ "أصبح اكتظاظ أقسام الطوارئ أزمة وطنية، تؤثر على كل شيء بدءًا من نتائج المرضى ووصولًا إلى الأداء المالي. تستخدم قطاعات مثل شركات الطيران والفنادق الحجوزات للتنبؤ بالطلب والتخطيط. في قسم الطوارئ، لا توجد حجوزات. هل يمكنك تخيل شركات طيران وفنادق بدون حجوزات، تعتمد فقط على التوقعات والتخطيط بناءً على الاتجاهات التاريخية؟ مرحبًا بكم في عالم الرعاية الصحية".
يضيف نوفر "كان هدفنا هو معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي، جنبًا إلى جنب مع مدخلات ممرضاتنا، يمكن أن يُساعد في تسريع تخطيط القبول، وهو نوع من الحجز. لقد طورنا أداة للتنبؤ باحتياجات القبول قبل تقديم الطلب، مما يوفر رؤىً من شأنها أن تُحسّن بشكل جذري كيفية إدارة المستشفيات لتدفق المرضى، مما يؤدي إلى نتائج أفضل".
اقرأ أيضا... الذكاء الاصطناعي يكشف خطر الإصابة بالسكري قبل الأعراض
أظهرت الدراسة، التي شملت ما يقرب من 50 ألف زيارة مريض في مستشفيات ماونت سيناي الحضرية والضواحي، أن نموذج الذكاء الاصطناعي يعمل بكفاءة في بيئات المستشفيات المتنوعة هذه. ومن المثير للدهشة أن الباحثين وجدوا أن الجمع بين التنبؤات البشرية والآلية لم يعزز الدقة بشكل كبير، مما يشير إلى أن نظام الذكاء الاصطناعي وحده كان مؤشرًا قويًا.
يقول الدكتور إيال كلانج، المؤلف الرئيسي المشارك في الدراسة ورئيس قسم الذكاء الاصطناعي التوليدي "أردنا تصميم نموذج لا يقتصر على الأداء الجيد نظريًا فحسب، بل يدعم أيضًا عملية اتخاذ القرارات في الخطوط الأمامية للرعاية الصحية".
وتابع "من خلال تدريب الخوارزمية على أكثر من مليون زيارة مريض، سعينا إلى رصد أنماط ذات معنى يمكن أن تساعد في توقع حالات الدخول إلى المستشفى في وقت أبكر من الطرق التقليدية. تكمن قوة هذا النهج في قدرته على تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى آنية وقابلة للتنفيذ للفرق السريرية، مما يتيح لها التركيز بشكل أقل على الخدمات اللوجستية وأكثر على تقديم الرعاية الشخصية والرحيمة التي لا يستطيع تقديمها إلا البشر".
ورغم أن الدراسة اقتصرت على نظام صحي واحد على مدى شهرين، يأمل الفريق أن تكون النتائج بمثابة نقطة انطلاق للاختبارات السريرية المباشرة في المستقبل. وتتضمن المرحلة التالية تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي في سير العمل في الوقت الفعلي وقياس النتائج، مثل تحسين تدفق المرضى، والكفاءة التشغيلية.
يقول روبي فريمان، المؤلف الرئيسي المشارك "لقد شجعتنا رؤية قدرة الذكاء الاصطناعي على الاعتماد على نفسه في وضع تنبؤات معقدة. ولكن، وعلى نفس القدر من الأهمية، تُسلط هذه الدراسة الضوء على الدور الحيوي لممرضينا، حيث شارك أكثر من 500 ممرض وممرضة بشكل مباشر، مما يُظهر كيف يمكن للخبرة البشرية والتعلم الآلي أن يعملا جنبًا إلى جنب لإعادة تصور تقديم الرعاية".
هذه الأداة لا تهدف إلى استبدال الأطباء؛ بل إلى دعمهم. من خلال التنبؤ بحالات الدخول مبكرًا، يمكن منح فرق الرعاية الوقت الذي تحتاجه للتخطيط والتنسيق، وفي نهاية المطاف تقديم رعاية أفضل. من المُلهم أن نرى الذكاء الاصطناعي يبرز ليس كفكرة مستقبلية، بل كحل عملي وواقعي يُشكله الأشخاص الذين يقدمون الرعاية يوميًا.
عنوان الورقة البحثية هو "مقارنة التعلم الآلي وتنبؤات الممرضين لحالات دخول المستشفيات في نظام رعاية طوارئ متعدد المواقع".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مرحلة جديدة من الصراع السياسي المفتوح والحسم مؤجل