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临床医生研究2024年 - 程序手册
Scott Kendall博士是对儿科心脏病学有兴趣的儿科学员。在他的ST4年中，他完成了一项遗传心脏病学的学术临床研究金，为北爱尔兰的儿童创建了遗传病的注册表。Scott已在都柏林，贝尔法斯特和波尔图的许多会议上介绍了该项目。Scott还介绍了一项研究，该研究对欧洲小儿和先天性心脏病学协会神经发育和社会心理护理兴趣小组双年一次会议的居住夏令营对米兰先天性心脏病儿童的积极心理影响。在ACF期间，他成功地在贝尔法斯特皇家贝尔法斯特儿童和贝尔法斯特皇后大学的小儿研究员邮政。Scott现在是他在QUB博士学位的第一年，正在研究生活质量，体育锻炼以及运动对具有遗传性心脏病儿童的安全性。Scott希望通过描述遗传性心脏病的心理和身体损失来帮助改善患者护理，并最终安全鼓励儿童移动更多。
练习工具 - 临床医生的分步评估指南
1。谁可以通过健康链接（811）2。建议接受包括患者自我筛选器在内的抗病毒药3。如何确定住院风险4。用抗病毒药治疗的建议5。管理不建议接受治疗的人的提示，以及CantreatCovid试验6。确认Covid-19 - 测试7。建立症状和进展8。计算治疗窗口9。评估禁忌症，包括末期肾脏疾病中的新给药10。评估和管理药物互动11。对等医师的支持，包括孕妇和儿科12。paxlovid处方，供应和覆盖范围13。向卫生当局转介雷德西维尔14。患者咨询和资源本指南的目的是实用，并且是开发的临床医生，这些临床医生通常会照顾Covid-19患者。它不应取代临床判断。
睡眠医学中的人工智能：背景和对临床医生的影响
多导睡眠图仍然是睡眠医学客观测试的基石，可产生大量电生理数据，非常适合使用基于人工智能 (AI) 的工具进行分析。结合其他健康数据来源，人工智能有望提供新的见解，为睡眠障碍的临床护理提供信息，并加深我们对睡眠在人类健康中所起的重要作用的理解。此外，人工智能还有潜力简化日常运营，从而优化睡眠障碍团队对患者的直接护理。然而，临床医生、科学家和其他利益相关者必须制定最佳实践，将这项快速发展的技术融入我们的日常工作中，同时保持医疗保健和研究的最高质量和透明度。最终，当与人类专业知识结合使用时，人工智能将改善睡眠医学的实践，并进一步发展睡眠科学，以保障患者的健康和福祉。引文：GoldsteinCA、BerryRB、KentDT 等人。睡眠医学中的人工智能：临床医生的背景和影响。 J ClinSleepMed.2020；16（4）：609–618。
临床医生在测试，治疗和疫苗接种的更新
目前尚未批准专门用于MPOX病毒感染的治疗方法。但是，Tecovirimat被认为是治疗合格患者的一线选项。应告知患者有关Tecovirimat的临床试验（Stomp）；该试验包括一个安慰剂对照，随机手臂，以及针对患有严重疾病或衰落随机分配的人的开放标签选择。远程注册可用。对于不符合Stomp试验或拒绝参加的患者，可以通过致电1-833-796-8773来获得通过NM卫生部符合治疗资格的患者。参考CDC的Tecovirimat使用指南| Monkeypox |痘病毒| CDC有关Tecovirimat（TPOXX）使用的其他信息。
临床医生将如何利用技术释放的时间？
有许多可能节省时间的技术产生令人失望的结果的例子 - 这种现象有时称为经济研究中的“生产力悖论”。实践中实现收益可能需要大量时间，由于实施挑战，也可能需要“互补的创新”才能优化技术的使用。例如，对新加坡初级保健远程监测和远程培养的研究发现，尽管这些技术对工作量有很大的积极影响，但它引入了一种额外的工具来帮助医疗团队优先考虑患者，从而释放了工作人员专注于其他任务的时间。效率的提高不仅是由主要技术产生的，还来自与之一起带来的其他工具。这样的示例表明，节省时间不是来自孤立技术，而是来自在上下文中实施和使用的方式，这可能需要更广泛的更改，例如工作流和服务重新设计和/或新知识和技能。
脐带血气：采样、评估... - 新生儿
预测新生儿出生窒息相关脑损伤的严重程度是一项艰巨的任务。脐带血气可作为评估围产期事件影响的有用指标。脐带血气参数尤其重要，因为尽管胎儿监护取得了很大进展，但胎儿心率 (FHR) 异常与出生窒息相关脑损伤之间的时间间隔仍然难以预测。在本文中，我们重点关注脐带血气值以了解受损程度。这些数据有助于确定分娩前胎儿受损的时间，以及这些诱发事件是急性的还是长期的。当与一些不良临床指标相结合时，低脐带 pH 值预测新生儿死亡率和发病率的准确性甚至会更高。低脐带 pH 值或正常新生儿 pH 值也有助于监测高危婴儿并及时实施神经保护疗法。我们为临床医生提供了关于脐带血气值的采样、评估和应用的详细综述。关键词：动静脉差异、‘20、30、40、50 规则’、产妇缺氧血症、碱缺乏、出生窒息、脑损伤、碳酸、脑瘫、脐血气、正常碳酸性 pH、pH 值 40、高碳酸血症、缺氧缺血性脑病、产妇体位、新生儿脑病、脐带绕颈、有机酸、携氧能力、围产期事件、胎盘、直肠温度、局部麻醉
初级保健临床医生一度需要了解什么...
许多T2D患者无法获得血糖控制，很少能同时控制相关的Cardiovas cular危险因素（葡萄糖，血压和脂质）。从国家健康和营养检查调查（NHANES）2013-2016推断的数据显示，有55.8％的T2D患者处于其目标HBA1C水平，而只有17.3％的人可以控制HBA1C，血压和血压的复合材料。12包含体重指数（BMI）的目标低于<10％。12对2005年至2016年NHANES数据的分析表明，随着时间的推移，糖尿病护理的级联级联护理，定义为糖尿病诊断的综合，与CARE的联系以及实现个人和合并治疗靶标的，并没有显着改善。13个被诊断为糖尿病的成年人，从2005-2008开始满足治疗靶标，从2009 - 2012年开始满足目标的25％，而2013 - 2016年以来有23％的目标达到了目标。13
综合指南针对初级保健临床医生的可注射抗精神病药
我们提出了一篇论文，该论文对常用的长效注射抗精神病药（LAI）进行教育，以改善严重精神疾病（SMIS）（SMI）的基于初级保健的心理健康干预措施，例如精神分裂症，精神分裂症和双极性疾病。随着所有医疗保健环境中初级保健和精神病学的扩展界面，对于初级保健临床医生来说，对包括LAI在内的普通精神病治疗有更广泛的了解，越来越重要。长效注射的抗精神病药已被证明有助于改善治疗依从性，预防疾病进展，改善治疗反应，降低入院率和减少社会障碍。我们讨论了使用长效注射抗精神病药的基于证据的指示和指南。我们提供了用LAI处理SMI的概述，主要集中于最常用的长效注射抗精神病药，每种注射的抗精神病药，优势和缺点，以及概述重要的临床珍珠，以便于实用。配备了增加对这些基本疗法的熟悉程度和理解，初级保健临床医生可以更好地促进早期参与精神病护理，促进更广泛的使用，从而显着改善严重精神疾病患者的福祉和生活质量。（J Am Board Fam Med 2024; 37：773–783。）
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
可逆的心肌病，临床医生应牢记什么？案例报告
心力衰竭药物，她的症状没有改善。在13岁时，她患有肠炎，这加剧了她的心力衰竭症状。在此期间，她带着进步的呼吸困难（NYHA IV）和orthopnea赠送到急诊室。正常怀孕后，她是在学期出生的。前出生，出生和产后历史并不明显。家族史表明，尽管没有已知疾病，但她的母亲在怀孕的第二个月中死于27岁的心脏死亡。病人的八岁兄弟无症状。检查显示呼吸道（呼吸频率为35/分钟），正通知，心脏病（心率为120/分钟）和低血压（血压为77/45 mmHg）。心脏检查显示S3和S4疾驰，柔软的顶部收缩期杂音，双侧基底裂纹。患者的平均生长和心理运动发育和正常神经检查。胸部X射线显示心脏肿大，超声心动图显示出左心室的扩张，患有严重的功能障碍（EF 25％）（图2 A- B）。 该患者被送入小儿重症监护病房，并在稳定后出院。 该患者在速尿，螺内酯，依那普利，高氧蛋白，卡维丝醇和L肉碱的回家中出院。 随访时，我们感到惊讶，因为心脏功能和患者2 A- B）。该患者被送入小儿重症监护病房，并在稳定后出院。该患者在速尿，螺内酯，依那普利，高氧蛋白，卡维丝醇和L肉碱的回家中出院。随访时，我们感到惊讶，因为心脏功能和患者