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World File Search System急诊室
兼职注册护士（急诊室）
兼职注册护士（急诊和ER）职位发布编号：2411188工资率：参考ONA集体协议时间表：兼职分配位置：当前正在接受Kincardine申请的急性护理和ER部门的兼职注册护士职位，位于南布鲁斯灰色健康中心的Kincardine部门。电子邮件，临床应用，内部/互联网•知识和遵守职业健康与安全，感染控制以及健康中心政策和程序
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。
使用家庭远程医疗降低急诊室心力衰竭患者的住院入院率
建议引用推荐引用Ashby，M。（2024）。使用家庭远程医疗降低急诊室心力衰竭患者的住院入院率。[圣奥古斯丁大学健康科学大学博士学位]。SOAR @美国：学生学术项目集合。https://doi.org/10.46409/sr.ghjc4192
急诊室的环境可持续性实践
2023年12月，澳大利亚发布了其第一个国家健康与气候战略（澳大利亚英联邦2023年）。它概述了“解决气候变化的健康和福祉影响的全部政府计划，同时还解决了卫生系统的贡献 - 包括公众和预防性卫生，初级和中学卫生保健以及对气候变化 - 澳大利亚澳大利亚联邦2023年）的贡献。随后，新南威尔士州卫生公司（NSW Health）在2024年开发了净零路线图，以帮助指导到2030年的温室气体排放量50％（新南威尔士州卫生部2024年）。整个澳大利亚的许多其他管辖权政府和卫生服务也发布了健康和环境可持续性报告和战略（维多利亚卫生建筑局2021，Wyns，Bragge等人2022，澳大利亚联邦2023，新南威尔士州西部地方卫生区2023）。
急诊室辅助服务政策、设施
关于本报销政策的重要说明 您有责任提交准确的索赔。本报销政策旨在确保您根据正确描述所提供的医疗保健服务的代码获得报销。UnitedHealthcare Community Plan 报销政策使用现行程序术语 (CPT ® *)、医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 或其他编码指南。对 CPT 或其他来源的引用仅用于定义目的，并不意味着任何报销权利。本报销政策适用于所有在 UB-04 表格上计费的医疗保健服务，以及（如有规定）在 CMS 1500 表格上计费的医疗保健服务。在制定报销政策时，会考虑编码方法、行业标准报销逻辑、监管要求、福利设计和其他因素。本信息仅作为 UnitedHealthcare Community Plan 针对所述服务的报销政策的一般参考资源，并非旨在解决报销情况的各个方面。因此，UnitedHealthcare Community Plan 可合理地自行解释本政策并将其应用于特定情况下提供的医疗保健服务。此外，本政策并未解决与 UnitedHealthcare Community Plan 参保人提供的医疗保健服务报销相关的所有问题。影响报销的其他因素将补充、修改或在某些情况下取代本政策。这些因素包括但不限于：联邦和/或州监管要求、医生或其他提供商合同、参保人的福利覆盖文件和/或其他报销、医疗或药物政策。最后，由于编程或其他限制，本政策可能无法在 UnitedHealthcare Community Plan 使用的不同电子索赔处理系统上以完全相同的方式实施；但是，UnitedHealthcare Community Plan 努力将这些差异降到最低。 UnitedHealthcare Community Plan 可随时通过在本网站上发布新版本的政策来修改此报销政策。但是，本政策中提供的信息截至发布之日都是准确且最新的。 *CPT 版权所有美国医学会。保留所有权利。CPT® 是美国医学会的注册商标。
在三级医院的急诊室的双相过敏反应的发生率，预测因素和治疗结果：
背景：基于NIAID/FAAN标准，双相过敏反应的发生率为4-5％。我们的研究旨在调查Siriraj医院急诊科（ED）内与双相反应相关的频率和预测因素。方法：这项观察性研究评估了Siriraj医院在2015年1月至2019年12月的Siriraj医院的过敏反应患者的病历。，对这些样本进行了审查和验证。进行电话采访以收集更多数据。单 - 或双相反应进行了描述性分析。进行了预测建模。结果：在1888年的过敏反应病例中，有601例随机采样；分析了239名完成访谈的患者。双相反应的发生率为7.1％（17/239）。双相反应的常见触发因素是食品（57.7％），药物（31％），其他已知的过敏原（5.9％）。贝类，可食用的昆虫和小麦是领先的食物触发因素。双相反应与药物过敏史，任何过敏性疾病，过敏性鼻炎，先前过敏反应的数量，血管性水肿，较少概括的红斑，对贝类的反应较少，对NSAID的反应以及ED访问中没有肾上腺素的反应（所有p <0.1）。来自3个预测者预后模型，包括药物/特发性反应，从发作到第一次肾上腺素> 60分钟的持续时间以及任何皮肤水肿/血管性水肿，曲线下的面积为0.72（95％CI 0.54，0.90）。
Ortiz-Barrios, M., Petrillo, A., Arias-Fonseca, S., McClean, S., de Felice, F., Nugent, C., & Uribe-López, S.-A. (2024)。基于人工智能的多阶段框架，用于改善呼吸道疾病季节急诊室的机械通气可用性：案例研究。国际急诊医学杂志，17(1)，1-11。第 45 篇文章。提前在线出版。https://doi.org/10.1186/s12245-024-00626-0
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
在2024年2月在急诊室进行筛查
任何开发的筛查过程都必须最大程度地减少对ED临床人员的负担，并且必须有明确的治理过程，尤其是关于谁负责在筛选和处理“假阳性”筛查后进行后续行动的责任。制定筛选计划可能需要高级ED员工的大量投入，这应该被认为是额外的角色，并且需要对该计划进行任何持续的监督。应开发筛查过程，这些过程可在现有的ED工作流程中实施，并最大程度地减少对患者和ED员工的影响。假设应是仅在新资源（即为额外人员提供资金）可以进行筛查。这是避免对已经处于高压力下的现有临床护理产生负面影响的唯一方法。
评估不同机器学习算法，以预测急诊室的住宿时间：单中心
背景：最近，急诊科（EDS）的拥挤已成为影响全球公共医疗保健的公认关键因素，这是由于医疗服务的供应/需求不断增加以及住院单位和ED中可用的医院病床的匮乏所致。已发现ED（ED-LOS）的住宿时间是ED瓶颈的重要指标。通过测量ED-LOS来量化患者在ED中花费的时间，而ED-LOS可以通过不具备的护理过程影响，并导致死亡率和健康支出增加。因此，重要的是要通过预测工具实现早期改进来了解ED-LOS的主要因素。方法：这项工作的目的是使用一组有限的功能，影响ED-LOS，既可以与患者特征和ED工作流”进行预测。选择了不同的因素（年龄，性别，分类水平，入学时间，到达模式）并进行了分析。然后，将机器学习（ML）算法用于预见的ED-LOS。考虑到从2014年至2019年期间的“ san Giovanni dio dio d'ruggi d'Aragona”医院（意大利萨勒诺）的“ San Giovanni dio dio e ruggi d'Aragona”医院获得的患者数据库的数据集。结果：在考虑的年份中，评估了496,172次入院，其中143,641人（28.9％）显示ED-LOS延长。考虑到完整的数据（女性为48.1％，男性为51.9％），51.7％的ED-LOS患者为男性，女性为47.3％。关于年龄组，受延长ED-LO影响最大的患者超过64岁。随机森林算法的评估指标被证明是最好的。实际上，在预测ED-LOS时，它达到了最高准确性（74.8％），精度（72.8％）和召回（74.8％）。结论：不同的变量，指患者的个人和临床属性以及ED过程，对ED-LOS的价值有直接影响。建议的预测模型具有令人鼓舞的结果；因此，它可以应用于预测和管理ED-LOS，防止ED的拥挤和优化有效性和效率。