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辉瑞二价：避免给药错误-COVID -19
- 接受者的年龄和共同疫苗接种历史，包括最后剂量的日期。- 疫苗表现，包括标签上的帽/标签颜色和文本的颜色。- 剂量体积。- 准备；使用前，只能将辉瑞疫苗的小儿表现稀释。
Moderna Bivalent：避免给药错误 - COVID-19
• 请注意，5 剂 Moderna 单价疫苗（蓝色瓶盖，紫色标签）仍标明“仅用于加强剂量”。但是，这种包装不再适用于加强剂量，现在只能用作 6-11 岁儿童的初级系列剂量。（对于成人（12 岁以上）初级系列剂量，请使用红色瓶盖和浅蓝色标签的 Moderna 单价疫苗。）
不容有任何错误：使用扩展现实在安全关键环境中增强用户体验
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原创研究通过事件报告研究描述和量化错误患者用药错误
目的：我们的目的是通过分析与用药错误相关的事件报告，为错误患者错误提供新的定义。方法：我们调查了 2015 年至 2016 年日本一所大学医院的医务人员使用基于网络的事件报告系统自愿报告的事件报告中的错误患者用药错误。四名评估人员分别使用临床风险部门和诉讼与风险管理协会的临床事件调查方法评估了事件报告内容。他们调查了事件报告中错误患者用药错误中是患者还是药物被错误选择，并评估了影响错误发生的因素。评估人员整合了结果并对其进行了解释。结果：在总共 4337 例 IR 中，只有 30 例（2%）在用药方面存在错误患者用药错误。将预定药物施用于错误患者的情况发生率低于通过调查错误目标将错误药物施用于预定患者的情况。经过讨论，评估人员得出结论，由于选择了错误的患者、药物或 CPOE 筛查（混淆）而导致患者 - 药物/ CPOE 筛查不匹配，这是错误患者用药错误的原因。这些错误是由三种情况引起的：（1）两个患者/药物被并列列出，（2）两个患者的姓氏/药物名称相同，以及（3）相关工作人员面前的患者/药物/ CPOE 筛查被认为是正确的。此外，这些错误还涉及确认不足，导致无法检测和纠正不匹配情况。结论：根据我们的研究，我们提出了错误患者用药错误的新定义：它们包括选择错误的目标和确认不足。我们将调查其他类型的错误患者错误以应用此定义。关键词：错误患者错误、用药错误、基于网络的事件报告系统、计算机化医嘱录入、人为错误
与信息技术 (IT) 相关的错误 n=374
鉴于英国医疗保健领域数字系统的激增（DHSC 2018、苏格兰政府 2018、威尔士政府 2021、爱尔兰政府 2020），对此类系统的集成和互操作性的需求变得越来越迫切。今年的事故报告继续显示，系统间信息的手动转录会导致可预防的错误。此外，由于信息没有以合适的可访问方式呈现，因此错失了利用信息支持临床决策的机会。例如，EPR 中对于支持输血决策至关重要的临床信息并不总是可供所有参与决策的人员访问。为了在不可互操作的系统中提供信息，将信息从一个系统手动传输到另一个系统会导致严重的数据完整性问题。这种手动传输通常使用口头报告、纸质记录或从一个 IT 系统到另一个 IT 系统的转录来完成。不同组织对于信息存储位置和方式的选择各不相同，需要检查信息的系统列表也不断扩大，对于压力越来越大的医疗团队来说，全面审查所有系统以获取可能相关的信息变得不切实际。
基因编辑 T 细胞疗法治疗先天性免疫缺陷
先天性免疫缺陷 (IEI) 是一组异质性遗传性免疫系统疾病。许多 IEI 具有严重的临床表型，导致逐渐发病和过早死亡。已描述了 450 多种 IEI，所有 IEI 的发病率为 1/1,000 – 10,000 人。目前的治疗方案对许多 IEI 并不令人满意。同种异体造血干细胞移植 (alloHSCT) 可以治愈疾病，但需要有合适的供体，并且存在移植失败、移植排斥和移植物抗宿主病 (GvHD) 的风险。自体基因治疗 (GT) 提供了一种治疗方法，同时消除了 alloHSCT 的免疫并发症。基因编辑 (GE) 技术允许在碱基对水平上精确修改生物体的 DNA。在遗传疾病的背景下，这能够纠正遗传缺陷，同时保留内源性基因控制机制。基因编辑技术有可能改变 IEI 的治疗格局。与基因添加技术相比，使用 CRISPR 系统的基因编辑可以修复或替换 DNA 中的突变。许多 IEI 仅限于淋巴区，可能仅通过 T 细胞（而不是造血干细胞）进行校正即可。T 细胞基因编辑具有更高的编辑效率、降低终末分化细胞中有害脱靶编辑的风险以及淋巴细胞植入所需的毒性更低的优势。虽然大多数 T 细胞缺乏 HSC（T 细胞群）的自我更新特性，但 T 干细胞记忆区具有长期多能和自我更新能力。用于 IEI 的基因编辑 T 细胞疗法目前正在开发中，可能为受某些 IEI 影响的患者提供毒性较小的治愈疗法。在这篇综述中，我们讨论了 T 细胞基因治疗的历史、T 细胞基因编辑细胞疗法的发展，然后详细介绍了令人兴奋的临床前研究，这些研究证明基因编辑 T 细胞疗法是几种 IEI 的概念验证。
影响人为错误的因素研究 - MDPI
摘要：本研究旨在通过关注人为因素与人为错误之间的因果关系的重要性来确定人为错误的原因，从而减少航空公司空乘人员发生人为错误和事故的可能性。根据统计分析，在五个人为因素中，身体疲劳、心理压力和空乘人员的自满情绪对人为错误有积极影响。然而，时间压力下的匆忙和外部因素造成的干扰对人为错误没有显著影响。人为错误对工作塑造和心理健康有负面影响。本研究分析了影响空乘人员失误的人为因素，并揭示了自满情绪的重要性，这是以前的研究没有涉及的。最后，讨论了研究意义、局限性和未来的研究。
COVID-19的管理疫苗给药错误和偏差
如果有效剂量：在最后一个有效剂量后至少向接受Sinovac，Sinopharm或Covaxin的患者提供一剂剂量的mRNA疫苗。个体如果要求服用两剂剂量，则可能会收到两次mRNA疫苗。所有剂量都被认为有效。请参阅疫苗资格和调度文件，以评估其他剂量资格。如果剂量无效：用mRNA疫苗重新启动系列。个人已收到加拿大非健康授权的Covid-19疫苗的第三次/助推器/额外剂量。（先前剂量的有效性需要如上所述确认。）
使用脑电图信号的非线性动力学在相反的手移动下对主要手移动进行分类与海上风电场集成的多源系统的强大双级计划方法考虑预测错误
考虑了多种电源（MP）和能源存储（ES）的经济性，可靠性和产出特征，这是一个与海上风电场（OWFS）集成的多源系统及其建筑成本，以及运营和维护成本模型。该系统主要由OWF，热电厂，燃气轮机发电厂和抽水储存厂组成。鉴于电力系统和海上风力发电的经济性，提出了与OWF群集集成具有最佳总成本的客观功能的多源系统的双层最佳配置和操作调度方法。然后，提出了一种与OWF集成的多源系统的强大双级计划方法，该方法考虑了载荷和海上风能预测的双重不确定性，其中提出了分别通过改进的粒子群优化（PSO）算法和CPELX求解器来解决上层和下层模型。基于该方法，可以获得MPS和ES的成本优势能力配置和操作计划方案。最后，以山东省的OWF群体为例，以检查所提出方法的有效性和可行性。
优化量子程序执行顺序以减少量子系统模拟中的错误
摘要 — 在量子力学细节层面模拟物理系统的时间演化——称为哈密顿模拟 (HS)——是物理学和化学领域一个重要而有趣的问题。对于这项任务，已知在量子计算机上运行的算法比传统算法快得多；事实上，这一应用促使费曼提出了量子计算机的构建。尽管如此，要达到这种性能潜力仍面临挑战。先前的工作重点是编译 HS 的电路（量子程序），目标是最大限度地提高准确性或门取消。我们的工作提出了一种同时推进这两个目标的编译策略。在高层次上，我们使用经典优化（例如图着色和旅行商）来排序量子程序的执行。具体而言，我们将哈密顿量（表征量子力学系统的矩阵）中相互交换的项组合在一起，以提高模拟的准确性。然后，我们重新排列每个组内的项，以最大限度地提高最终量子电路中的门取消。这些优化措施共同提高了 HS 性能，使电路深度平均减少了 40%。这项工作推动了 HS 的发展，进而推动了基础科学和应用科学领域的物理和化学建模。