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与医疗保健相关的感染（HAIS）和抗菌耐药性（AMR）是上低收入国家的主要公共健康威胁。电子健康记录（EHR）是实现不同目标的宝贵数据来源，包括在医疗保健环境中对HAI和AMR群集的早期发现；评估可归因的发病率，死亡率和残疾调整后的终身年份（Dalys）；以及政府政策的实施。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。 但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。 此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。 在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。 所有数据当前都在单独的EHR中可用。 我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。所有数据当前都在单独的EHR中可用。我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。
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