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让医疗保健更安全 IV_快速审查_计算机化临床决策支持，预防用药错误和药物不良事件
结果。我们的搜索产生了 1,335 篇独特的摘要，其中 33 篇文章符合目标标准并被纳入审查（27 篇系统性审查、1 篇审查概述和 5 篇主要研究）。20 篇报告有效性的审查（共 22 篇）被评为“良好”或“公平”质量。叙述性综合中包括的一项主要研究被评为具有“低”偏倚风险。证据涵盖了 CDSS 对各种医疗环境和专业的影响。CDSS 提供的决策支持类型和结果在研究之间是异质的。总体而言，使用药物相关 CDSS 的计算机化医嘱录入与减少用药错误（中等强度证据）和预防药物不良事件（低强度证据）相关。改进或有针对性的药物相关 CDSS 与减少用药错误和药物不良事件（中等强度证据）相关。但是，警报覆盖率很高，且在不同研究中有所不同，覆盖的适当性在很大程度上受警报类型的影响。其他意外后果包括与 CDSS 相关的错误、过度依赖警报、警报疲劳、不适当的警报覆盖和提供商倦怠。另外 48 篇文章重点介绍了 CDSS 实施的障碍和促进因素。
在晶格上，学习错误，随机线性代码和加密图
我们的主要结果是从最坏的晶格问题（例如G AP SVP和SIVP）降低到某个学习问题。这个学习问题是“从奇偶校验和误差问题学习到更高模量的自然扩展。也可以将其视为从随机线性代码解码的问题。这很大程度上表明这些问题很困难。但是，我们的还原是量子。因此，对学习问题的有效解决方案意味着G AP SVP和SIVP的量子算法。一个主要的开放问题是，是否可以使这种减少的经典（即非量化）。我们还提出了一个（经典的）公钥密码系统，其安全性是基于学习问题的硬度。从主要结果来看，其安全性也基于G AP SVP和SIVP的最差量子量子硬度。新的加密系统比以前基于晶格的Cryposystems：公共密钥的大小〜O（n 2）和加密消息的大小增加了〜O（n）的倍数（在先前的密码系统中，这些值分别为〜O（n 4）和〜o（N 2））。实际上，在所有各方共享一个随机长度〜o（n 2）的假设下，公共密钥的大小可以降低到〜o（n）。
疫苗医疗福利编码和计费的热门问题：避免常见错误
如果您仍在索赔提交期限内，您应该可以开具账单，但细节会有所不同。对于流感，联邦医疗保险 B 部分直到其发布 B 部分药品费用表的 10 月季度更新后才正式公布其流感疫苗的支付率。更新后的费率适用于 8 月 1 日之后接种的疫苗。每个联邦医疗保险行政承包商都有自己的流程来调整更新前接种的疫苗的付款。作为替代方案，医疗保健提供者可以保留索赔，直到 10 月 1 日更新实施之后。从联邦医疗保险优势计划、医疗补助和私人付款人处获得更新付款的过程会有所不同（有关更多信息，请参阅当前 CMS 支付模式的支付格局变化预示着未来计划。）
预防新冠肺炎和流感疫苗错误的策略
接收最新的 BC 免疫手册更新以及任何卫生当局或特定地点的更新。 实施一个通信系统，以便在每次轮班开始时共享信息（例如，安全会议、通信板/活页夹）。 建立一个系统，确保在资源更新时更换任何印刷资源，以确保只有最新的资源可用。 为最近未在诊所工作的员工建立一个系统，以支持他们了解任何临床或程序更新。 应向员工说明报告错误的流程。确保系统地记录错误，并在审查错误后有一个支持性流程来跟进和分享经验。 鼓励员工提出问题、提出建议并仔细检查他们的做法，以创造一种预防错误的文化。诊所设置和
“错误是神经可塑性和学习的基础，这些错误的反馈是到达错误的位置，开始释放数字o
“错误是神经塑性和学习的基础。这些错误的反馈，到达错误的位置，开始发布许多内容。这包括肾上腺素，增加了警觉性和乙酰胆碱，从而增加了焦点。这就是为什么导致我们退出并走开的挫败感是绝对最糟糕的事情。因为是乙酰胆碱已释放，所以它创造了一个关注误差余量的机会（您正在做的事情与您想做的事情之间的距离），然后神经系统几乎立即开始进行更改，以便尝试正确地进行行为。，当您开始将其稍微正确得多时，该第三个分子被释放出来，即多巴胺，可以使塑料更换非常快。
COVID-19的管理疫苗给药错误和偏差
当发生涉及COVID-19疫苗的免疫错误/偏差发生时，本表为免疫提供者提供了指导和建议。这些建议适用于艾伯塔省，可能与其他司法管辖区不同。免疫提供者应遵循其监管/雇主指南报告疫苗管理错误。此策略是常绿的，并且将随着新信息的可用而更新。
对安大略省的用药错误的定量分析长期...
•确保报告药物错误和/或附近的遗漏：◦进入房屋的药物事件事件报告系统，用于本地学习，共享和行动，◦进入https://www.ismp-canada.org/err_ipr.htm（用于医疗保健提供者）或居民和家人的行为和家人的行为，以供居民和家人进行。•查看MED安全信号，以了解可以在本地实施的错误和改进机会。•使用长期护理计划中加强药物安全开发的工具和资源。•在您的LTC房屋中实施药物安全计划！
订单履行错误和军用飞机准备就绪
摘要目的——本文旨在衡量供应差异报告 (SDR) 对军用飞机准备就绪指标的影响，包括飞机可用性、非任务能力供应 (NMCS) 小时、拆解和任务受损能力等待部件 (MICAP) 小时。设计/方法/方法——使用线性回归和独立样本 t 检验分析 2009 年至 2018 年的每月 SDR、NMCS、飞机拆解和 MICAP 数据，以检查差异装运是否对飞机准备就绪产生负面影响。结果——线性回归结果在 12 项分析中的 4 项中显着，表明 SDR 是增加拆解的重要预测指标。独立样本 t 检验的结果发现，在所有三项分析中，差异货物的 MICAP 小时数明显高于无差异货物。实际意义 - 这项研究将提高人们对 SDR 降低飞机准备程度的认识，并为美国国防部 (DoD) 供应链领导者提供机会采取行动，提高其组织的订单履行绩效。原创性/价值 - 在国防部内，很少有研究调查 SDR 的影响，据作者所知，之前没有研究过 SDR 对军用飞机准备指标的影响。
通过人工智能预防医疗失误
医疗失误是全球医疗保健系统面临的重大问题，对患者安全和护理质量构成风险。本叙述性综述旨在根据现有文献，全面概述医疗失误、其类型、原因和潜在解决方案。本综述强调了通过多学科方法解决医疗失误的重要性，包括改善沟通、加强教育和培训、实施技术和人工智能以及质量改进举措。它还强调需要持续监测和报告医疗失误，以推动变革并改善患者结果。人工智能 (AI) 已成为一项变革性技术，具有彻底改变医疗保健的巨大潜力。人工智能在医疗保健中的应用为改善诊断、治疗计划、患者监测和医疗保健管理开辟了新途径。关键词：医疗失误、医疗保健系统、患者安全、护理质量、人工智能。