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新冠肺炎疫苗部署不公平......
摘要 世卫组织东地中海区域 (EMR) 的特点是常规免疫覆盖范围广。我们审查了 EMR 中 COVID-19 疫苗的获取、部署工作和使用进展，以确定瓶颈并提出建议。我们汇编并分析了向世卫组织报告的数据，包括每个国家提供紧急使用授权 (EUA) 的疫苗数量、COVAX 分配和交付的疫苗剂量、双边收到的疫苗剂量、开始接种疫苗的日期、疫苗使用率和总体疫苗接种覆盖率。2021 年 6 月至 7 月和 10 月至 11 月，我们进行了两轮区域调查以评估疫苗接受度，并计算了一旦有疫苗可用并推荐接种，个人的加权比例。我们根据各国参与 COVAX 的情况，将各国分为四组进行分层分析，从收入最高到最低，即（1）完全自筹资金的高收入国家（第 1 组），（2）完全自筹资金的中上等收入国家（第 2 组），（3）没有资格获得 Gavi 支持的预先市场承诺 (AMC) 国家（第 3 组）和（4）有资格获得 Gavi 支持的 AMC 国家（第 4 组）。截至 2021 年 12 月 31 日，第 1 组获得 EUA 的疫苗中位数为 6 剂，第 2 组为 11 剂，第 3 组为 8 剂，第 4 组为 9 剂。同一天，COVAX 已向 EMR 国家运送了 179 793 310 剂疫苗。第 1 组于 2020 年 12 月 10 日开始接种疫苗，第 2 组于 2020 年 12 月 13 日开始接种疫苗，第 3 组于 2020 年 12 月 30 日开始接种疫苗，第 4 组于 2021 年 1 月 20 日开始接种疫苗。区域接受度调查（第一轮）显示，第 1 组的疫苗接受度（96%）高于其他组，包括第 2 组（73.9%）、第 3 组（78.8%）和第 4 组（79.3%），第二轮调查的结果相同（分别为 98%、78%、84% 和 76%）。 COVAX 分配给参与国的疫苗使用率为第 1 组 89%、第 2 组 75%、第 3 组 78% 和第 4 组 42%。全剂量和部分剂量覆盖率随国家收入组下降，从第 1 组的 70% 和 6% 下降到第 2 组的 43% 和 8%、第 3 组的 33% 和 11% 以及第 4 组的 20% 和 8%。截至 2021 年 4 月 21 日，所有 22 个 EMR 国家都引入了 COVID-19 疫苗，但覆盖率存在严重不平等。需要进一步努力解决结果链各个阶段疫苗覆盖率不平等的决定因素，以提高疫苗公平性。
通过时间顺序检测不良药物事件
背景：药物可能引起各种不良反应。在临床试验和市场后监视中，花费了大量的金钱和精力来研究不良药物事件（ADE）。来自多个电子病历（EMR）的现实世界数据可以使了解实际患者发生的ADE变得容易。目的：在本研究中，我们从EMR中记录的医师订单中生成了一个患者药物病史数据库，该数据库允许清楚地识别药物时期。方法：我们开发了一种基于不良事件和药物期间的时间顺序关系检测ADE的方法。为了验证我们的方法，我们检测到接受阿司匹林，氯吡格雷和ticlopidine的患者中丙氨酸氨基转移酶升高的ADE。通过图表审查评估检测的准确性，并与Roussel UCLAF因果关系评估方法（RUCAM）进行了比较，该方法是检测药物诱导的肝损伤的标准方法。结果：接受阿司匹林，氯吡格雷和杀菌的患者的ADE升高的计算率为3.33％（868/26,059名患者），3.70％（188/5076患者）和5.69％（分别与先前报告率相符的患者）分别为5.69％（226/3974患者）。我们审查了检测到ADE的患者的病历。我们的方法准确地预测了用阿司匹林治疗的90％（27/30名患者），用氯吡格雷治疗的100％（9/9患者）和100％（4/4患者）用Ticlopidine治疗的ADE。我们的方法未检测到RUCAM检测到的3个AD。结论：这些发现表明，目前的方法可有效根据EMR数据检测ADE。
开发和应用门诊分类系统
背景：尽管新技术提高了医疗服务的效率和便利性，但由于缺乏医学知识，患者仍然很难识别中国三级医院的专业门诊部。目的：我们研究的目的是开发一种精确且可观的门诊分类系统，以改善患者护理的经验和便利性。方法：我们收集了395,790个电子病历（EMR）和500个医疗对话组。将EMR分为3个数据集，以设计和训练分类模型（n = 387,876，98％）和测试（n = 3957，1％）和验证（n = 3957，1％）。根据当前的BERT（来自变形金刚的双向编码器表示）框架更改了分类系统，并通过2021年和2022年10月29日至12月29日的取消率在新华医院的建议精度进行了评估。最后，进行了一项包含306个样本的前瞻性观察性研究，以将系统的性能与分类护士的表现进行比较，该研究是通过计算精度，准确性，回顾前3个推荐部门的评估（Rouse@3）和时间消耗来评估的。
客户熟悉窗口 (CFW) 摘要
• 1 月份的 Go Live 1 是全面实施新 EMR 交付机构门户的第一步 • 3 月和 4 月，客户熟悉阶段贯穿测试周期，以便在运营上线前获得保证 • 5 月和 6 月，Go Live 2 分两个阶段交付 - 5 月进行数据迁移和验证，6 月进行全面的 CM 部署和实施
强制性年度培训手册
Banned Abbreviations ...................................................................................................................................... 110 Verbal Orders ................................................................................................................................................... 110 Sharing Notes with Patients ................................................................................................................................................................................................. ............................................................................................................................... 112 Provider Responsibilities and Good Practices: .................................................................................................. 114 Teaching Physicians: Billing Reminders and Resource Information on Documentation .................................. 115 Secure Chat ...................................................................................................................................................... 115 EMR Downtimes ............................................................................................................................................... 116 A FFILIATIONS WITH C ERTAIN H EALTHCARE O RGANIZATIONS : U NIVERSITY P OLICIES ..................................................................................................... 117
带有时间功能的人工智能在预测糖尿病中优于机器学习
2型糖尿病越来越被称为现代可预防的大流行，因为即使有出色的可用治疗方法，糖尿病并发症的速度也迅速增加。预测糖尿病并在早期阶段识别糖尿病可以使其更容易预防，从而使足够的时间在失控之前实施疗法。具有深度学习的纵向电子病历（EMR）数据具有巨大的糖尿病预测潜力。 本文研究了深度学习模型的预测能力与最先进的机器学习模型相反，以结合风险的时间维度。 拟议的研究研究了各种深度学习模型和预测糖尿病的特征。 对模型性能进行了评估，并与主要特征，风险因素，训练数据密度和访问历史相比进行了比较。 该框架是在从加拿大初级保健前哨监视网络（CPCSSN）中提取的19k超过19K患者的纵向EMR记录实施的。 经验发现表明，深度学习模型始终优于其他最先进的竞争者，预测准确性高于91％，而不会过分拟合。 空腹血糖，血红蛋白A1C和体重指数是未来糖尿病发作的关键预测指标。 超重，中年患者和高血压患者更容易患糖尿病，这与已经知道的糖尿病一致。 模型性能会随着训练数据密度或患者的访问历史的增加而提高。具有深度学习的纵向电子病历（EMR）数据具有巨大的糖尿病预测潜力。本文研究了深度学习模型的预测能力与最先进的机器学习模型相反，以结合风险的时间维度。拟议的研究研究了各种深度学习模型和预测糖尿病的特征。对模型性能进行了评估，并与主要特征，风险因素，训练数据密度和访问历史相比进行了比较。该框架是在从加拿大初级保健前哨监视网络（CPCSSN）中提取的19k超过19K患者的纵向EMR记录实施的。经验发现表明，深度学习模型始终优于其他最先进的竞争者，预测准确性高于91％，而不会过分拟合。空腹血糖，血红蛋白A1C和体重指数是未来糖尿病发作的关键预测指标。超重，中年患者和高血压患者更容易患糖尿病，这与已经知道的糖尿病一致。模型性能会随着训练数据密度或患者的访问历史的增加而提高。这项研究证实了LSTM深度学习模型将风险时间维度纳入其预分类能力的能力。
体重管理过程和个体差异
摘要背景：肥胖流行是一个日益增长的公共健康问题，使体重管理成为整体健康和福祉的关键方面。的确，促进行为改变的有效工具对于在管理体重方面取得长期成功至关重要。这项研究旨在通过评估心理准备的特定方面，包括动机，自我调节，情感重新评估（EMR）（EMR）和环境重组（ENR）（ENR）（ENR）来验证S重量和P重量问卷的FARSI版本，以支持个性化的体重管理。方法：使用自我管理调查表进行了一项横断面研究。该研究包括455名17-65岁的成年人，不包括接受侵入性减肥干预措施的成年人。测量的变量包括EMR，体重后果评估（WCE），体重管理动作（WMA）和ENR，这些变量使用结构化的Likert尺度问卷进行了评估。进行了探索性和验证性因素分析，可通过Cronbach的alpha和类内相关系数（ICC）评估可靠性。统计显着性设置为p <0.05。结果：问卷显示出强烈的有效性和可靠性（KMO = 0.91； Bartlett的测试χ²= 3999.75； P <0.001）。超重和肥胖的参与者在变化过程中得分明显高于正常体重参与者（p <0.001）。结论：经过验证的工具提供了一种基于心理准备的体重管理策略的可靠手段，并可能改善了长期结局。伊朗大四。2025; 28（3）：162-170。 doi：10.34172/aim.33513关键字：变更策略，动机，个性化营养，过程，准备就绪，以：Gohari Dezfuli Z，Hasan Rashedi M，Araminejad M，Karimi K，Mansouri ES，Seif Barghi T等。体重管理过程和个体差异：Parsi中P重量和S权重的验证研究。
在2015年和2020年在加拿大初级保健中2型糖尿病患者中的治疗靶标的
研究设计和数据来源我们使用国家糖尿病存储库（NDR）（NDR）对加拿大2型糖尿病患者进行了横断面研究，其中包含有关来自加拿大主要护理前哨网络参与网络的糖尿病患者的电子病历（EMR）数据。17 CPCSSN是最大，唯一的加拿大EMR数据库，包括学术界（19％）和非学术（81％）设置的全服务初级保健诊所的省级网络。18使用经过验证的病例定义（2个帐单或1条与国际疾病分类的健康状况，第九修订[ICD-9]代码250；敏感性为95.6％，特异性为97.1％）。19在NDR中，类似的人类生活在农村地区，作为对2011年加拿大人口普查的受访者，药物处方模式与使用大型国家调查估计的人相似。20除了具有物理测量和实验室价值外，65岁以下的成年人的处方可用性比基于索赔的省级数据集具有明显的优势。我们选择了2015年和2020年作为研究年份，因为它们在2013年的加拿大研究之后提供了最新数据。6，我们在6月30日的NDR Alive中包括了所有研究
2020 年和 2060 年超重和肥胖的经济影响
肥胖的经济成本可以按占国内生产总值 (GDP) 的比例来估算。2020 年，经济成本从非洲地区国家 GDP 的 1% 以上到美洲地区 GDP 的 3% 以上不等。到 2060 年，超重的估计成本预计将大幅上升，从非洲地区国家 GDP 的 2% 以上到美洲 GDP 的 4% 以上，再到中东 (EMR) 国家 GDP 的 5% 以上。在总共 161 个国家中，预计到 2060 年，超重和肥胖的经济成本将超过世界 GDP 的 3%。
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。