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在心脏手术和领导者的重症监护病房的规划不足和对居民教育的负面影响
在检查期间，当OIG询问有关VISN领导者的通知以及与VISN外科顾问有关第二次CT手术停顿的通知时，COS报告说VISN和国家手术办公室（NSO）知道。但是，VISN外科顾问否认了CT手术在7月恢复的意识，然后于2022年9月停止。在2023年7月，VISN董事报告说，该设施的CT手术计划中没有意识到这一停顿，并且自2022年9月下旬以来没有进行CT手术。VISN董事证实，尽管VISN于2022年6月收到了有关CT缩减的设施发行摘要，并于2022年7月进行了更新，报告了该问题已解决，但未收到其他CT手术问题摘要。VISN和VA领导人利用发行简介来了解设施发生的重大事件，并为进步和解决此类事件的解决提供了机会。9
重症监护病房中机器学习临床决策支持的最新进展：文献综述
背景：现代重症监护病房临床护理充满了丰富的数据，机器学习在支持临床决策方面具有巨大潜力。基于智能机器学习的临床决策支持系统的发展面临着巨大的机遇和挑战。临床决策支持系统可能直接帮助临床医生准确诊断、预测结果、识别风险事件或在护理点决定治疗。目的：我们旨在回顾机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究和应用，以帮助临床医生、研究人员、开发人员和政策制定者更好地了解机器学习支持的诊断、结果预测、风险事件识别和重症监护病房护理建议的优势和局限性。方法：我们搜索了 1980 年 1 月至 2020 年 10 月期间在 PubMed 数据库中发表的论文。我们定义了选择标准以确定专注于机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究的论文，并回顾了以下方面：研究主题、研究队列、机器学习模型、分析变量和评估指标。结果：共收集到643篇论文，按照筛选标准共找到97篇研究，研究分为4个主题：监测、检测和诊断（13/97，13.4%）、临床事件的早期识别（32/97，33.0%）、结果预测和预后评估（46/97，47.6%）、治疗决策（6/97，6.2%）。97篇论文中，82篇（84.5%）研究使用了成人患者数据，9篇（9.3%）研究使用了儿科患者数据，6篇（6.2%）研究使用了新生儿数据。我们发现65篇（67.0%）研究使用了单中心数据，32篇（33.0%）研究使用了多中心数据集； 88 项 (90.7%) 研究使用了监督学习，3 项 (3.1%) 研究使用了无监督学习，6 项 (6.2%) 研究使用了强化学习。临床变量类别（从最常用的开始）为人口统计学（n=74）、实验室值（n=59）、生命体征（n=55）、分数（n=48）、通气参数（n=43）、合并症（n=27）、药物（n=18）、结果（n=14）、液体平衡（n=13）、非药物治疗（n=10）、症状（n=7）和病史（n=4）。临床数据建模研究最常用的评估指标包括受试者工作特征曲线下面积（n=61）、灵敏度（n=51）、特异性（n=41）、准确度（n=29）和阳性预测值（n=23）。
通过基于病房的技术集群计划，尼日利亚驱动气候智能技术，以减少粮食安全和贫困
实现快速的创业发展。需要新产品，改善现有产品。当地企业可以使用新技术生产新技术（Noun，2003）； iv。建立人类和基础设施资本。技术是人力资本发展的推动者（Nerdzfactory Company，2023年）。技术无疑是人力资本发展领域的游戏改变者。它破坏了障碍，提供了对资源的访问等； v。增强产品竞争力。“竞争力”与“比较优势”，“有利的商业环境”和“生产力”互换使用。此外，影响生产力的基本结构因素可能不会直接出现在竞争力的衡量标准中，但可能会说明贸易条款的改善（Raj N.和Brenda G.，2013年）；和vi。鼓励性别重新定位 - 另一个人的性别重新定位（相反生物性别的状态的近似）（Ray B.等，1983）。随着儿童穿越童年并进入青春期，他们暴露于许多因素，这些因素会影响他们对基层社区性别角色的态度和行为。这些态度和行为通常首先在家里学习，然后由孩子的同龄人，学校经验，电视观看和社交媒体加强。
董事会圆形SOP UHL指南。 ...
•在诸如评估单位等患者失误较高的地区，首先完成病房回合通常更合适。•诸如密集或高依赖护理MDT病房之类的领域足以建立患者的治疗和管理计划。•被列出的患者无法以单板圆形格式进行审查，因此，当相关医疗专业团队参加病房时，病房的病房负责人/NIC应始终参加这些患者的病房。•在某些专业/顾问下的患者可能会散布在一个以上的病房中，在这种情况下，MDT可以对框架进行调整，以确保在维持最有效的工作实践以防止患者审查延迟的情况下达到患者的结果。
人工智能预测重症监护病房死亡率并与逻辑回归系统进行比较
目的：探索基于梯度提升决策树的人工智能方法，用于预测重症监护病房的全因死亡率，并将其性能与文献中最近的逻辑回归系统以及在同一平台上构建的逻辑回归模型进行比较。方法：使用重症监护医学信息集市数据库训练和测试梯度提升决策树模型和逻辑回归模型。在重症监护病房 5 小时内收集的成年患者 1 小时分辨率生理测量值包括八个常规临床参数。该研究探讨了模型如何学习对患者进行分类，以预测 12 小时内重症监护病房的死亡率或存活率。使用准确度统计数据和接收者操作特征曲线下面积来评估性能。结果：梯度提升树的接收者操作特征曲线下面积为 0.89，而逻辑回归的曲线下面积为 0.806。梯度提升树的准确度为 0.814，而逻辑回归的准确度为 0.782。梯度提升树的诊断比值为 17.823，而逻辑回归的诊断比值为 9.254。梯度提升树的 Cohen's kappa、F 测量值、Matthews 相关系数和显著性更高。结论：梯度提升树的判别能力非常出色。在重症监护病房死亡率预测方面，梯度提升树的表现优于逻辑回归。在所研究的不平衡数据集中，梯度提升树的高诊断比值和显著性值非常重要。
创伤性脑损伤：格拉斯哥昏迷量表评分与重症监护病房死亡率之间的关系
背景。博茨瓦纳的创伤性脑损伤 (TBI) 患病率很高，再加上人口少，可能会降低生产力。博茨瓦纳之前没有关于 TBI 死亡率与格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分之间关联的研究，尽管全球文献支持其存在。目标。我们的主要目标是确定 2014 年至 2019 年期间博茨瓦纳哈博罗内公主码头医院因 TBI 入院的成年人的初始 GCS 评分与死亡时间之间的关联。次要目标是评估与死亡时间相关的风险因素并估计 TBI 的死亡率。方法。这是一项回顾性队列设计，医疗记录普查于 2014 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日进行。结果。总共有 137 名参与者符合纳入标准，其中大多数（114 名（83.2%））为男性，平均年龄为 34.5 岁。初始 GCS 评分与死亡时间相关（调整风险比 (aHR) 0.69；95% 置信区间 (CI) 0.508 - 0.947）。与死亡时间相关的其他因素包括瞳孔收缩（aHR 0.12；95% CI 0.044 - 0.344）、体温（aHR 0.82；95% CI 0.727 - 0.929）和硬膜下血肿（aHR 3.41；95% CI 1.819 - 6.517）。大多数 TBI 病例（74 (54%)）是由于道路交通事故造成的。死亡人数为 48 人（35% (95% CI 27.1% - 43.6%)），完全是由于严重 TBI。结论。该研究证实了 GCS 与死亡率之间的显著关联。男性主要涉及 TBI。由于样本量较小，这些发现缺乏外部有效性，因此需要更大规模的多中心研究进行验证。关键词。创伤性脑损伤、ICU、GCSS、死亡率。
nhsn 标准化抗菌药物使用率 (saar)
2017 年基线成人 SAAR 合格患者护理地点： • 成人医疗重症监护病房 (ICU) 和病房 • 成人内外科 ICU 和病房 • 成人外科 ICU 和病房 • 成人降压病房 • 成人普通血液学-肿瘤科病房 2017 年基线儿科 SAAR 合格患者护理地点： • 儿科医疗 ICU 和病房 • 儿科内外科 ICU 和病房 • 儿科外科病房 2018 年基线新生儿 SAAR 合格患者护理地点： • II 级新生儿降压托儿所 • II/III 级新生儿重症监护病房 (NICU) • III 级 NICU • IV 级 NICU* *2019 年 12 月之前，设施将 IV 级 NICU 报告为 NHSN 中的 III 级 NICU。从 2019 年 12 月开始，NHSN 为 III 级和 IV 级 NICU 创建了两种不同的位置类型，允许设施分别报告每种类型的数据。
患者信息牛奶口服免疫疗法（MOIT）
病房12区第12区是一个27层的胃肠病学 /老年护理病房，拥有专用的终身护理室。通过急诊室和医疗入院单位（MAU）接纳了患有多种胃肠道紧急情况的患者的病房照顾，包括急性上胃肠道出血，结肠炎和肝细胞疾病以及肝脏疾病负债累累。病房以护士与患者比率为7的团队护理，并分配给每个团队的HCA。病房还拥有一名监督病房的护士，以促进护理“正确的时间，适当的时间”，以促进所有工作人员的支持，培训和监督。还有三名乐队的6名高级护士，他们的各个员工护士和HCA团队在临床和专业发展方面为他们的团队提供支持。作为病房的训练有素的员工成员，您将获得培训以胜任：
nhsn 标准化抗菌药物使用率 (saar)
2017 年基线成人 SAAR 合格患者护理地点： • 成人医疗重症监护病房 (ICU) 和病房 • 成人内外科 ICU 和病房 • 成人外科 ICU 和病房 • 成人降级病房 • 成人综合血液学-肿瘤科病房 2017 年基线儿科 SAAR 合格患者护理地点： • 儿科医疗 ICU 和病房 • 儿科内外科 ICU 和病房 • 儿科外科病房 2018 年基线新生儿 SAAR 合格患者护理地点： • II 级新生儿降级托儿所 • II/III 级新生儿重症监护病房 (NICU) • III 级 NICU • IV 级 NICU* *2019 年 12 月之前，设施将 IV 级 NICU 报告为 NHSN 中的 III 级 NICU。从 2019 年 12 月开始，NHSN 为 III 级和 IV 级新生儿重症监护室创建了两种不同的位置类型，允许设施分别报告每种类型的数据。NHSN 每隔几年就会开发新模型，NHSN 将此过程称为“重新基准化”。没有设定频率
