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医院的AI工具在审查中的准确性和偏见
使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65％最常用于预测住院健康轨迹，识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61％的医院评估了其准确性的预测模型，但只有44％的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比，拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。
评估医院的数字成熟度
数字成熟度评估可以为战略决策提供信息。但是，评估卫生系统数字成熟的国家方法仍处于起步阶段，并且对与此类评估相关的上下文和过程的见解有限。此观点文章描述并比较了评估医院数字成熟度的国家方法。我们回顾了5种评估昆士兰州（澳大利亚），德国，荷兰，挪威和苏格兰医院数字成熟的国家方法，探索了环境，驱动因素和衡量每个国家数字成熟的方法。我们观察到对互操作性的普遍关注，并使用评估结果来塑造国家数字健康策略。指标被广泛对准，但是5个国家 /地区中有4个开发了自己量身定制的指标集。各个国家的关键主题领域包括互操作性，能力，领导力，治理和基础设施。指标的分析是集中的，但与参与组织共享数据。只有1个设置进行了学术评估。数字成熟度评估的主要挑战包括数据收集所需的高成本和时间，有关测量准确性的问题，始终如一的长期跟踪指标的困难以及由于自我报告而引起的潜在偏见。我们还观察到该过程的实际可行性与主题复杂性所需的深度和广度之间的紧张关系，以及国家和地方数据需求之间的紧张关系。在评估全国医院的数字成熟度方面存在一些关键挑战，这些挑战影响了产出的有效性和可靠性。在做出评估告知并随着时间的流逝而进行监控时，需要明确确认这些这些。
2025年2月26日至：医院，实验室，紧急...
患者的住所。如果该住所在纽约市，请立即向纽约市卫生与精神卫生部立即向866-692-3641报告。不要等待实验室确认报告。•在送患有麻疹病例的患者之前致电急诊室或紧急护理，以便采取适当的感染控制预防措施。麻疹测试医疗保健提供者应测试患有皮疹和发烧，咳嗽，结膜炎和Coryza的个体中的麻疹，尤其是当他们往返于已知麻疹暴发的地区或从地区。纽约市以外的样品应发送到Nysdoh Wadsworth中心。用于在纽约市进行测试，当提供者呼吁报告可疑案件时，将在纽约市卫生部实验室进行测试。测试应包括：
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
法国医院中与质子泵抑制剂有关的药剂师干预措施的特征：一项观察性研究
1 pharmacy Department, Edouard Herriot Hospital, Civil Hospices in Lyon, Lyon, France 2 University Claude Bernard Lyon 1, University of Lyon, Ur 4129 System Sant´e Course, Lyon, France 3 Pharmacy Department, Dieppe Hospital, Dieppe, France 4 Pharmacy Department, Croix Rousse Hospital, Hospices Civils de Lyon, Lyon 69004, France 5 University Grenoble Alpes, CNRS/TIMC UMR5525, F-38041, Grenoble, France 6 Working Group ‘Valorization of Pharmaceutical Interventions/Valuation of pharmaceutical interventions-Act-IP © 'of the French Society for Clinical Pharmacy, Marseille, 7 Clinical Pharmacy Department Cochin Hospital, Aphp Center, Cochin, University of Paris, Paris, France 8 Pharmacy Department, Auban Mouet Hospital, Epernay, France 9 Pharmacy Department, Lucien Hussel Hospital, Vienne, France 10 Pharmacy Department, Nord-Ouest Villefrance Hospital, Villefranche sur Sonone, France 11 Regional Union of Healthcare Professionals of the Grand Est Grand (URPS), Nancy 54000, France 12 Lorraine University, Faculty of Pharmacy, Nancy 54000, France 13 Pharmacy Department, Reims University Hospital,法国Reims，14 Reims Champagne Ardennes，药房学院，法国雷姆斯15号药房，格伦布斯大学医院，格勒诺布尔38043
在改善医院质量的数据分析用法...
摘要本研究探讨了数据分析如何增强医院的医疗保健管理。本研究中评估的数据来自医院内部的各种来源，包括电子健康记录，行政数据库和患者调查。此外，这项研究还进入了数据分析工具和技术，这些工具和技术可用于挖掘有价值的见解的大规模数据集。这项定性研究包括焦点小组和半结构化访谈。结果证明了数据分析在协助几种医疗保健增强方面的重要性。参与者讨论了数据分析如何通过允许更多个性化的治疗计划来改善护理质量。有关患者输入和情绪分析工具的数据收集可能有助于确定患者的需求以及如何使他们开心。关键字：数据分析，医院质量，医疗保健管理，公立医院。引言有效的医疗保健管理对于维持患者安全和最大化医院资源至关重要。鉴于对高质量医疗的需求不断增长，增强和完善医疗保健提供是最重要的。对于医疗保健提供者，数据分析已成为改善决策，定位发展前景并提高他们为患者提供的治疗质量的有效工具。数据分析是检查大规模数据集的可行模式和见解的过程。医院有机会充分利用这些知识的机会是一生中一次（Yu等，2020）。电子健康记录，管理数据库和患者反馈系统都为医疗保健专业人员和研究人员访问的大量数据做出了贡献。使用医疗保健行业中的数据分析可以提高医院运营的有效性。医院可以通过分析现实世界数据（包括患者流，人员配备和资源消耗）来更好地发现问题。这为他们做出由数据支持的决策铺平了道路，这些方法简化了流程，减少患者的等待时间，并更好地利用医院的资源。选择医师时应考虑数据挖掘（Benzidia等，2021）。医生可能会学习重要信息
医院在成本上涨的情况下保留现金的策略
医院必须管理和改善日常现金储备，以确保平稳、不间断地运营。充足的现金储备使医院能够履行其即时的财务义务，例如支付工资、购买医疗用品和支付其他运营成本。这种流动性对于保持患者护理的质量至关重要。拥有充足的现金还使医院能够投资于必要的升级和创新，从而改善服务质量和患者治疗效果。它提供了财务缓冲来应对意外开支或经济波动，从而保障医院的财务健康和稳定。美国医院协会联合委托撰写的一份报告指出，现金储备大幅下降，2022 年 1 月至 2023 年 6 月期间，医疗系统的现金储备天数中位数从 173 天下降到 124 天，下降了 28%。这一趋势凸显了医院面临的财务压力，影响了它们管理运营费用和投资未来增长的能力。
原创文章 三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素
摘要 简介。在萨尔瓦多，呼吸机相关性肺炎是第三大最常见的医疗相关感染，它的影响很大，因为它增加了注意力成本。目的。分析 2022 年萨尔瓦多三级医院发生呼吸机相关性肺炎的风险因素。方法。这是一项病例对照研究，我们计算了样本的置信水平为 95%，统计功效为 80%，比值比 (OR) 为 2.5，每例对照率为 3。病例是 2022 年 1 月至 12 月期间被诊断为肺炎的呼吸机患者，其呼吸道样本中已确认有微生物分离，对照组是拔管后至少 72 小时内没有肺炎的患者，信息来自临床档案。我们使用逻辑回归模型来确定风险因素。结果。我们审查了 206 份临床文件、52 例病例和 154 例对照，感染的最常见症状是白细胞增多，占 78.6% 的病例。最常见的病原体是鲍曼不动杆菌，占 27.8% 的培养物。男性（OR：4.94 CI95%：1.56-15.66）、创伤史（OR：10.52 CI95%：2.73-40.59）和插管天数（OR：1.24；CI95%：1.14-1.36）是具有统计学意义的独立危险因素。结论。2022 年，男性、创伤史和插管天数是萨尔瓦多三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素。关键词肺炎呼吸机相关、交叉感染、呼吸、人工、风险因素。
免疫提升 - 利兹教学医院NHS Trust
24小时内400毫升。虽然这似乎很大，因为您的宝宝每天还不需要那么多牛奶，但是您现在确定的牛奶供应将保持不变，随着宝宝的生长并需要更多的牛奶，并确保长期供应。
互联网医院对中年患者门诊慢性疼痛管理的有效性：回顾性队列研究
背景：慢性疼痛是普遍的，会带来沉重的疾病负担，并且缺乏有效的门诊疼痛管理。作为中国新兴的互联网医疗平台，互联网医院已成功地用于管理慢性病。还有一定数量的慢性疼痛患者使用互联网医院进行疼痛管理。但是，没有研究通过互联网医院调查疼痛管理的有效性。目的：这项回顾性队列研究的目的是探索互联网医院慢性疼痛管理的有效性及其与传统的医院访问相比，其优势和缺点。方法：这是一项回顾性队列研究。从IT中心获得的人口统计信息，例如患者的性别，年龄和访问次数。在第一次也是最后一次患者就诊时，通过电话随访获得了有关结果变量，例如短暂疼痛清单（BPI），医疗满意度，医疗费用和不良药物事件。包括2021年9月至2023年2月在2021年9月至2023年2月之间进行3次访问（互联网或离线）的慢性疼痛患者。根据他们分别进行基于网络的或面对面的咨询，将患者分为互联网医院组和一个物理医院组。为了控制混杂变量，使用倾向得分匹配来匹配这两组。匹配变量包括年龄，性别，诊断和临床访问次数。结果：互联网医院组中共有122人，物理医院组的739人符合纳入标准。在倾向得分匹配后，分析中包括77例患者。互联网医院组与物理医院组之间的生活质量没有显着差异（QOL； QOL评估是BPI量表的一部分）（p = .80），但是两组患者的QOL在疼痛管理后得到了改善（Internet Hospital Group：p <.001; p <.001;物理医院组：P = .001）。两组之间的疼痛缓解率（p = .25）或不良事件的发生率没有显着差异。物理医院组的总成本（P <.001）和与治疗相关的成本（P <.001）高于互联网医院组的总成本（P <.001）。此外，互联网医院组的满意程度大于物理医院组的满意度（p = .01）。结论：互联网医院是管理慢性疼痛的有效方法。他们可以改善患者的QOL和满意度，降低治疗成本，并可以用作慢性疼痛自我管理的多模式策略的一部分。