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HoosierVax Health：为临床医生提供疫苗见解
我们可以倡导社区中尚未接种 RSV 疫苗的老年人接种该疫苗。值得注意的是，RSV 疫苗建议终生仅接种一剂。已经接种过 RSV 疫苗的人不建议再接种另一剂。对于老年人，有三种疫苗产品可以提供 RSV 覆盖：辉瑞 RSV 疫苗 Abrysvo；葛兰素史克 RSV 疫苗 Arexvy；和 Moderna RSV 疫苗 mRESVIA。RSV 疫苗可以与其他成人疫苗同时接种。对于孕妇，有辉瑞 RSV 疫苗 Abrysvo，建议在美国大陆大部分地区从 9 月到 1 月期间，在怀孕 32 至 36 周之间的个人接种。对于婴儿和某些幼儿，Nirsevimab（Beyfortus）是一种可用的单克隆抗体产品。对于其亲生父母在怀孕期间接种了疫苗的婴儿，保护范围将从接种疫苗扩展到新生儿；在这种情况下，没有迹象表明需要接受 Nirsevimab 治疗。对于出生时没有遗传保护的婴儿，他们必须年满 8 个月或更小，并且出生在第一个呼吸道合胞病毒季节之前或期间，才能接受 Nirsevimab 治疗。不建议大多数婴儿同时使用这两种产品。此外，Nirsevimab 建议用于 8 个月至 19 个月之间的幼儿，这些幼儿由于潜在疾病而面临严重的呼吸道合胞病毒感染风险。
重症监护临床医生的药代动力学/药效学
研究药物从给药部位移动到药理作用部位并从体内消除的过程称为“药代动力学”。影响药物在体内移动（动力学）和命运的因素有：（1）从剂型中释放；（2）从给药部位吸收进入血液；（3）分布到身体各个部位，包括作用部位；（4）通过代谢或排泄原形药物从体内消除的速率。这些过程通常用首字母缩略词 ADME 来表示：吸收、分布、代谢和排泄。药物的 ADME 参数用各种术语来描述，例如 Cmax（血清中药物的最大浓度）；Tmax（达到最大药物浓度的时间）
HoosierVax Health：为临床医生提供疫苗见解
免疫信息系统 (IIS) 是公共卫生的基石，它提供了一个集中式数据库来跟踪免疫接种、监测覆盖率和确定疫苗接种方面的差距。然而，其有效性取决于输入系统的数据的质量。准确、完整和及时的数据可确保医疗保健提供者拥有可靠的患者疫苗接种历史，有助于防止漏服、过度接种或不必要的延误。高质量的数据还能使公共卫生官员在疫情应对期间做出明智的决策，有效分配疫苗资源，并评估免疫计划的有效性和安全性。另一方面，数据质量差可能导致不准确，从而损害患者护理并破坏公共卫生计划。通过优先考虑强大的数据实践，医疗保健提供者和公共卫生组织增强了 IIS 保护社区免受疫苗可预防疾病和促进长期健康公平的能力。
麻醉自动化——人工智能会取代临床医生吗
除了提供大量潜在益处之外，麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上，文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看，一个主要问题是，面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟，患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出，该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督，而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答，确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。
临床医生和人工智能的使用：专业指导在哪里？
摘要 随着人工智能 (AI) 引入医疗保健领域，也需要专业指导来支持其使用。英国国家医疗服务体系人工智能实验室和英国健康教育的最新 (2022) 报告重点关注医疗保健工作者对人工智能临床决策支持系统 (AI-CDDS) 的理解和信心，并关注培养对这些系统的信任和可信度。虽然它们提供了指导来帮助此类系统的开发者和购买者，但它们几乎没有为需要在患者护理中使用它们的临床用户提供具体指导。本文认为，如果不纠正 AI-CDDS 临床用户专业指导的缺陷，临床、专业和声誉安全将面临风险。我们认为，如果不首先建立有关临床用户权利和期望的专业指导，仅仅为临床用户开展培训是不够的。最后，我们呼吁临床监管机构采取行动：团结起来为 AI-CDDS 用户起草指南，帮助管理临床、专业和声誉风险。我们进一步建议，这项工作提供了一个解决 AI-CDDS 使用中基本问题的机会；例如，关于结果的公平责任负担。
治疗晚期患者的临床医生面临的现实挑战......
摘要。胃食管腺癌 (GOA) 是一种老年人疾病。发达国家的发病率正在上升，大多数患者都处于晚期疾病状态。根据临床试验数据，晚期患者全身化疗与生活质量和生存率的改善有关。然而，在年龄、合并症和健康状况方面，试验人群和临床实践中遇到的患者之间存在公认的不匹配。适当的患者选择对于安全提供有效的治疗至关重要。在这篇叙述性综述中，我们讨论了临床医生在评估现实世界中晚期 GOA 患者进行全身治疗时面临的挑战。我们还强调了虚弱筛查的重要性以及我们可以用来指导管理的现有证据。
临床医生在
Diabetes distress differs from depression because it entails the negative emotional response experienced by people with diabetes, whilst clinical depression is a serious mood disorder which is not a disease-specific condition and is characterised by sadness or anhedonia with additional symptoms of decreased energy, reduced ability to think, significant change in appetite, feeling of worthlessness, insomnia and suicidal ideation (13).丰富的文献表明，抑郁症可能是由于糖尿病患者未经治疗的糖尿病困扰而引起的（14、15、16）。几项研究表明，糖尿病困扰在我们的社会中更为普遍。例如，最近的研究表明，患病率为46％（17）和48.6％（18），而其他研究率为36％（19）和63％（20）。有趣的是，糖尿病困扰与高糖化血红蛋白（HBA 1C）有关，后者可以使患有1型和2型糖尿病的患者易接受糖尿病的不良并发症（21、22、23、24）。此外，文献表明，未经治疗的糖尿病是死亡率，糖尿病相关并发症，疾病管理差和DM客户生活质量差的风险（25，26）。
人工智能时代临床医生的新角色
包括诊断生成、治疗选择、健康管理、疾病分层等。人工智能辅助诊断已取得了许多令人鼓舞的成果，超过了人类的表现水平[4–7]。例如，提出了一种基于数字X光评估骨龄的自动化深度学习系统，结果表明该系统在评估骨龄方面更准确，解释速度更快（<2秒）。机器学习是人工智能的一个分支，其中算法在临床实践中最常用[8]（图1）。临床应用的潜力在于它们能够分析结构化和非结构化数据的组合以生成临床决策支持。如果能够处理和融合这两种数据，临床医生的知识和经验就可以与智能推理有效地融合在一起。同时，人工智能可以通过持续的训练为患者实现诊断。
提高临床医生文化能力的快速指南
本文表达的观点是共识小组成员的观点，并不一定反映药物滥用和心理健康服务管理局 (SAMHSA) 或美国卫生与公众服务部 (HHS) 的官方立场。SAMHSA 或 HHS 并不打算或不应推断对这些观点或所述工具或资源给予官方支持或认可。所提出的指南不应被视为个性化客户护理和治疗决策的替代品。
10-148 ch。 33家庭儿童保育规则...
美国和缅因州对COVID-19大流行作出反应的战略一直类似于隐喻堆叠的瑞士奶酪模型。在此模型中，它假设没有一种干预措施100％有效（即掩盖，疫苗接种，社交距离等。）;但是，多种干预措施的组合为COVID-19病毒提供了明显的保护。也就是说，与未接种疫苗的人相比，Covid-19-19疫苗在降低发病率和死亡率（即严重性疾病，疾病，住院和死亡）方面非常有效。还有其他证据表明，疫苗接种确实提供了一些防止感染的保护，但我们仍在了解更多有关其提供赋予疾病赋予保护的能力的信息（https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/m21-1577）。