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World File Search System住院治疗
授权网络医院的住院治疗
Tele-Health Services：服务定义：远程医疗服务包括通过电话或互联网进行的医疗咨询，使患者可以获得建议和治疗而无需访问诊所或医院。优点：•轻松进入：患者可以与家中的医生进行交流，从而节省时间和精力。•节省时间：减少等待时间和约会。•扩展选项：与可能在本地无法使用的专科医生的访问权限。使用程序：•患者必须在批准的系统或应用中注册。•必须确定所需的咨询类型，无论是一般还是专业。•一些公司可能需要在咨询之前向GP转介。
住院治疗中的评估和治疗计划：
服务协调：应提供护理协调，以确保过渡到适当的SUD治疗水平，并促进住院治疗后继续发展和运用恢复技能所需的社区资源。接收者应参与护理计划过程，并提供给个人提供的所有治疗方案，以确保尽可能满足他们的需求。根据ASAM的护理认证手册水平，在某些情况下，患者可能会在某种程度上出现，并且“多维评估可能表明患者将通过或多或少密集的护理水平最好地服务。请注意，即使患者意味着将他们从进行初步评估的治疗计划中转介”。
Epic 住院治疗：指导实践和评估 - MultiCare
以下是 Playground 中使用的护士用户 ID 和患者姓氏列表。如果您发现其他人似乎在使用您的 ID 和姓氏，请选择另一个。所有内容都会在每天开始时刷新。请务必从以下列表中选择用户 ID 和姓氏，因为其他 ID 和姓氏正在用于新员工培训。
振动光谱法用于创伤性脑损伤分类计算机断层扫描优先级和住院治疗
摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而，只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本，并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者，特别是轻度 TBI 患者，有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检，该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具，以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者（所有严重程度）与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查，将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色（敏感性 = 96.4%，特异性 = 98.0%），并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明，该测试能够识别五分之四的 CT 异常，并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
2024 年 1 月 23 日——DCYF 向圣玛丽之家进行演讲。......
• Horton、Hope 和 Mauran House：精神病住院治疗设施 (PRTF) • Harding House：急性住院治疗服务 (ARTS)；医院降级或转移计划 • Hills House：紧急评估和稳定服务
减少对集中护理的依赖，以获得更好的结果
2022 年，参议院财政委员会调查了四家大型医疗服务提供商在两年内运营的住院治疗计划中虐待和忽视的指控。结果，2024 年 6 月，一份长达 130 页的调查报告发布，题为“忽视的仓库：纳税人如何资助青少年住院治疗设施中的系统性虐待”1。委员会对住院治疗设施中青少年的调查结果包括身体、性和言语虐待的报告；不当使用隔离和约束；暴露于不安全和不卫生的生活条件，以及缺乏对青少年的行为健康服务和支持。除其他建议外，委员会呼吁国会立法改善住院治疗设施的条件，并特别呼吁 CMS 和 ACF 优先考虑社区行为健康服务的支出，作为住院治疗的替代方案。
2024 年哥伦比亚大学博士后研究研讨会
第 1 场 | 下午 1-2:30 1 Akita, Keitaro 医学（心脏病学）副研究员 “使用血浆转录组学预测肥厚型心肌病患者的心力衰竭住院治疗” 背景：肥厚型心肌病 (HCM) 通常导致心力衰竭 (HF) 住院治疗。但尚未建立预测 HCM 患者 HF 住院治疗的方法。此外，导致 HCM 患者 HF 住院治疗的潜在分子机制仍不清楚。目标：使用血浆转录组学分析预测 HCM 患者的 HF 住院治疗，并确定随后经历 HF 住院治疗的患者中失调的信号通路。方法：在这项针对 HCM 患者的前瞻性、多中心队列研究中，我们对 375 名 HCM 患者的 3,740 个小非编码 RNA 进行了血浆转录组学分析。结果是因 HF 导致的计划外住院治疗。我们使用来自一个机构的数据（训练集，n=261）开发了一个基于转录组学的模型，并使用线性判别分析来预测 HF 住院治疗。我们测试了来自另一个机构的样本（测试集，n=114）的预测能力。最后，我们对微小 RNA 进行了通路分析，显著（即名义 P<0.05）预测了 HF 住院治疗。结果：在 2.6 年的中位随访期内，训练集中共有 37 名患者（14%）和测试集中 15 名患者（13%）随后经历了 HF 住院治疗。基于转录组学的模型的受试者工作特征曲线下面积在测试集中为 0.86（95% CI 0.75–0.96）。通路分析表明，在随后经历 HF 住院治疗的 HCM 患者中，mTOR 和 JAK-STAT 信号通路显着失调。
一种新型的基于电子健康记录的机器学习模型，可预测严重低血糖症，导致老年人的糖尿病住院治疗：全领域的同类和建模研究
我们采用了一个病例对照设计，用于回顾性领土范围内的队列，由364,863个独特的老年人（65岁）和至少1洪孔医院的授权从2013年到2018年至2018年。我们在一年的时间内使用了258个预测因素，包括人口统计学，录取，诊断，药物和常规实验室测试，以预测在接下来的12个月内需要住院的SH事件。该队列以7：2：1的比率随机分为训练，测试和内部验证集。六种ML算法，包括逻辑回归，随机森林，梯度增压机，深神经网络（DNN），XGBOOST和RULEFIT。我们在香港糖尿病登记册中与2018年定义的预测因子和2019年定义的结果事件的时间验证队列中测试了我们的模型。使用接收器操作特征曲线（AUROC），精确召回曲线（AUPRC）统计的区域以及正预测值（PPV）评估了预测性能。我们确定了在观察期间需要住院的11,128个SH事件。XGBoost模型