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糖尿病性cet酸病：在急诊室的多学科方法中对护理人员的看法。吉赛尔·洛斯蒂（Gisele Lotici），claudiohana carre�
目前，糖尿病（DM）成为公共卫生领域的主要挑战之一，这都是由于人口的高度患病率，这导致功能性残疾和死亡以及对与这种疾病有关的并发症的控制和治疗造成的重大财务负担。在与DM相关的并发症的背景下，糖尿病性固醇病（CAD）的发生，这是一种紧急临床状况，在受1型DM影响的个体中患病率更高的紧急临床状况被突出显示。CAD的特征是存在酮血症，代谢性酸中毒和高血糖。 考虑到临床紧急情况，本文的目的是报告护理居民的看法，即急诊室糖尿病性乳房患者的管理。 值得注意的是，在服务开始时，护士必须进行良好的体格检查，并与家人和/或负责任的个人和日常生活方式信息进行背心，因为早期行为对临床状况的结果产生了完全的影响。 关键词：糖尿病性酮症酸中毒，糖尿病，护理，紧急情况。CAD的特征是存在酮血症，代谢性酸中毒和高血糖。考虑到临床紧急情况，本文的目的是报告护理居民的看法，即急诊室糖尿病性乳房患者的管理。值得注意的是，在服务开始时，护士必须进行良好的体格检查，并与家人和/或负责任的个人和日常生活方式信息进行背心，因为早期行为对临床状况的结果产生了完全的影响。关键词：糖尿病性酮症酸中毒，糖尿病，护理，紧急情况。
当脑部设备出现故障时：一名深部脑刺激器 (DBS) 出现故障的患者被送往急诊室
背景 临床网络危机是由于医疗设备故障而导致的患者紧急情况。1 在过去的二十年里，新医疗技术以指数级的速度发展——从植入式心脏装置到可以监测血糖的手机应用程序。虽然有大量研究强调新设备的好处，但较少关注设备故障对患者的影响。最重要的是，我们缺乏针对因植入式设备故障而面临危机治疗患者的临床医生的教育和研究材料。植入式医疗设备的性能可能以多种方式受到影响，例如恶意或非恶意黑客攻击导致的硬件或软件故障；或者由于环境中的电磁辐射 (EM) 影响连接功能而中断。2–6 Rahim- pour 等人的研究发现，深部脑刺激器 (DBS) 的性能可能会受到常见家用电器（包括吹风机和安全门）的电磁辐射的影响。 6 此外，网络安全研究人员已经证明了植入式医疗设备的安全局限性，如果被利用，可能会对患者造成严重后果。3 7 8 现有的遥测设备黑客攻击案例研究包括使用射频发射器绕过胰岛素泵的安全性，这可能会给患者带来致命的影响。9
西班牙急诊室针对人类免疫缺陷病毒感染的筛查：流行病学和经济影响分析
自 20 世纪 90 年代以来，西班牙开始为孕妇和监狱囚犯常规提供 HIV 检测 13 ；然而，我们今天看到的诊断延迟表明必须开发新的方法。医院急诊科 (ED) 是 HIV 感染者获得医疗保健系统的主要途径之一 17 。急诊科会接诊许多疑似感染 HIV 或与 HIV 传播途径相同的患者。因此，急诊科对于通过对具有某些临床特征的个体进行常规 HIV 血清学检查来提高早期诊断率的方法至关重要 18 。然而，目前急诊科很少安排血清学检查，除非结果会改变临床过程的管理方式。据估计，西班牙急诊科错过了 28.4% 的诊断机会 19 ，表明这一级别的筛查项目仍然很少 19 。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
康涅狄格州 - 急诊室共付额豁免...
使用以下地址将此表格提交给量子健康。此表格必须由寻求放弃急诊室共产*的计划成员完成。您必须提供所有请求的信息。不完整表格将被返回。您的豁免请求将在60天内处理。（注意：请在您收到保险公司收益的解释之前，请勿提交此表格。如果您已经支付了共同付款，则需要批准豁免请求，就需要从医院寻求报销。）
实时人工智能预测胸痛急诊室患者的主要不良心脏事件
背景：大数据驱动和人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 方法从未与医院信息系统 (HIS) 集成，用于预测急诊科 (ED) 胸痛患者的主要不良心脏事件 (MACE)。因此，我们进行了本研究以阐明这一点。方法：2009 年至 2018 年期间，共确定了三家医院 85,254 名患有胸痛的 ED 患者。我们将患者随机分为 70%/30% 的组别，以进行 ML 模型训练和测试。我们使用来自他们电子健康记录的 14 个临床变量，使用合成少数过采样技术预处理算法构建随机森林模型，以预测 1 个月内的急性心肌梗死 (AMI) 和 1 个月内的全因死亡率。还对随机森林、逻辑回归、支持向量聚类 (SVC) 和 K 最近邻 (KNN) 模型的预测准确度进行了比较。