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基于病房的设备清洁和消毒
《健康与社会护理法》（2012年）；预防和控制医疗保健相关感染的实践守则要求NHS组织拥有适当的系统，以最大程度地减少医疗保健相关感染的风险。在治疗，诊断和护理患者或与患者接触的任何设备中使用的任何设备及其体液都可能被微生物污染，因此会带来交叉感染的风险。医疗设备的有效净化对于降低跨感染的风险至关重要。要确保以负责任和有效的方式行使此责任，必须在购买和获取医疗保健设备之前考虑整个净化过程；去污，运输，存储，处置。这需要有效的管理系统涵盖整个信托的一系列学科和位置。必须在最早的获取阶段建立净化方法。请参阅“医疗设备政策的选择和采购”（Corp/Proc 3）和“医疗设备管理政策”（Corp/Proc 4），以获取指导，然后在购买医疗设备并遵守制造业净化指南之前。2目的
机器学习支持对儿科重症监护病房中有癫痫发作风险的儿童进行分类
摘要。目的：儿科重症监护病房 (PICU) 收治的危重儿童中，癫痫发作较为常见，因此是识别和治疗的重要目标。大多数癫痫发作没有明显的临床表现，但仍对发病率和死亡率有重大影响。PICU 内被认为有癫痫发作风险的儿童使用连续脑电图 (cEEG) 进行监测。cEEG 监测成本相当高，而且由于可用的机器数量始终有限，临床医生需要根据感知风险对患者进行分类以分配资源。本研究旨在开发一种计算机辅助工具，以改善危重儿童癫痫发作风险评估，使用 PICU 中普遍记录的信号，即心电图 (ECG)。方法：基于从第一个小时的心电图记录中提取的特征和患者的临床数据，以患者为单位开发了一种新型数据驱动模型。主要结果：最具预测性的特征是患者的年龄、脑损伤作为昏迷病因和 QRS 面积。对于没有任何先前临床数据的患者，使用一小时的心电图记录，随机森林分类器的分类性能达到受试者工作特征曲线下面积 (AUROC) 评分 0.84。当将心电图特征与患者临床病史相结合时，AUROC 达到 0.87。意义：以真实的临床场景为例，我们估计我们的临床决策支持分类工具可以将阳性预测值提高到临床标准的 59% 以上。
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。
基因组学和人类遗传学年度评论 基因组测序在新生儿重症监护病房中的作用
遗传性疾病会破坏胎儿-新生儿适应过程中婴儿基因组的功能，是美国新生儿和婴儿死亡的主要原因。由于疾病的严重性、基因位点和等位基因的异质性以及重叠和多样的临床表型，新生儿重症监护病房的诊断性基因组测序需要开发方法来缩短周转时间并改善基因组解释。从 2012 年到 2021 年，31 项临床研究记录了一级快速或超快速全基因组测序的诊断和临床效用，通过经济高效地识别致病基因组变异，改变医疗管理，提出新的治疗策略，并改善预后。基因组诊断还可以预测父母和幸存的先证者的生殖复发风险。利用实施科学和质量改进，部署基因组学习医疗保健系统将有助于通过将基因组测序整合到最佳实践的新生儿重症监护中，降低新生儿和婴儿死亡率。
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）。
未来病房照明：从患者角度评估不同的照明条件
很少有研究探讨这些不同照明设计的可调光 LED 照明系统的用户体验（Perumal 等人，2021 年）。Aires 等人在受控实验室和准受控现场环境中应用了可调光照明，发现两种环境之间的结果不一致且不确定，作者建议在实际环境中实施之前先在现场测试照明模式（Aries 等人，2020 年）。照明技术的可接受性取决于用户对特定环境应用中光质量的评估（固态照明评估，2017 年）。在之前的一篇论文（Graves 等人，2021 年）中，我们报告了一项实验的结果，该实验探讨了护士在带有可调 LED 照明的模拟病房中进行模拟工作时如何体验和评估病房照明的各个方面。在本文中，我们探索了患者的观点，以了解这些相同的条件如何影响患者体验。
乙型肝炎疫苗患者组方向（PGD） sorafenib for flt3内部串联的成年人维护 网络合同指示增强服务 诊断成像数据集年度统计版本2022/23 NHS英格兰疫苗接种策略 Comirnaty®的国家协议30microgram/dose ... 英格兰研究战略计划首席护理官 等待您的Covid-19疫苗接种传单 Spikevax国家协议（以前是Covid-19疫苗... 指导注意：心力衰竭患者的虚拟病房护理 UKHSA肝炎A PGD v5.00 -London KCH NED候选人包1月24日 大曼彻斯特和东部柴郡战略临床网络十周年。 DTAP/IPV PGD -London UKHSA MMR PGD模板v5.00
过早的婴儿应在适当的年代年龄进行免疫接种。这对于乙型肝炎感染母亲所生的婴儿至关重要，因为延迟会增加感染的机会。但是，疫苗接种后呼吸暂停的发生量特别高于出生的婴儿。因此，在医院住院的非常过早的婴儿（出生≤28周的妊娠≤28周）应在接受第一次免疫时进行48-72小时的呼吸监测，尤其是那些先前具有呼吸道不成熟史的免疫。如果婴儿在第一次免疫后患有呼吸暂停，心动过缓或去饱和，则第二次免疫也应在医院中进行，呼吸道监测48-72小时。由于这组婴儿的疫苗接种益处很高，因此不应扣留或延迟疫苗。
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。
信息系统战略计划使用病房和
摘要Bengkayang区域秘书处是一项区域仪器，其任务是在区域政府中制定政策，其主要任务是协助III助理III，从事机构安排，组织发展，组织发展，管理和绩效的区域设备。但是，这项研究的重点是组织部分，其任务是以摄政法规，区域法规和法令等形式产生产出。这项研究的目的是分析信息系统的使用，并提出许多可以支持计划和实现以提高办公室绩效的应用程序组合。从开发中可以看出，办公室仍在手动执行各种任务，并且没有任何信息系统支持办公室的运营绩效。此信息系统战略规划使用Ward和Peppard框架，由SWOT分析（强度，弱点，机遇，威胁），价值链（主要活动和对内部办事处的支持），McFarlan Strategic Grid（映射应用程序）支持。使用这种方法的研究提供了建议，这些建议在优化信息系统的应用和提高绩效的有效性方面具有很大影响，以便通过遵循越来越快速的技术发展来实现组织的愿景，使命和目标。可以在未来3年内实施的信息系统的提案，即e-eforation，siotak，si monev，si sppd和si Suffect。简介关键字：信息系统，战略规划，病房和胡椒，区域秘书处，申请组合1。
COVID-19 在伯明翰进行COVID -19疫苗接种 - 2022年7月 病房末端病房行动计划2022-2026 年度投诉和服务改进报告2023- ... 伯明翰市议会数字战略：2022及以后 性和生殖健康策略2023-2030 Pype Hayes病房行动计划2022-2026 Nechells病房行动计划2022年至2026年 EIA000912住房解决方案和支持服务维修资本化策略 Lady Wood居民和社区宪章 儿童和家庭局会见团队目录... b''
伯明翰市议会致力于建立一个更绿色，更具包容性的经济，以应对Covid-19。，我们在2019年6月签署了一项气候变化声明，并建立了跨党派和跨部门途径到零工作组，以在2030年或之后作为正义过渡许可证后不久，到达零碳所需的变更。一项通往零行动计划的途径在2021年1月得到了完整理事会的批准，并将为交付净零碳提供战略方向。致力于净零碳的承诺本身就是经济复苏的催化剂，也是重新策划劳动力的新机会。经济复苏策略包括提供高质量的经济适用房，更好，更清洁的公共交通工具，以及步行和骑自行车的基础设施网络，旨在使步行，骑自行车和公共交通默认旅行选择，以及低碳新建筑物以及一个重要的计划，以改造现有建筑物。