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贝宁公立医院的患者和医护人员对MRSA的全基因组测序筛查
1药房研究小组（剪辑），卢范药物研究所（LDRI），大学，卢旺·乌克洛万大学，大街Mounier 73，1200布鲁塞尔，比利时，比利时，比利时，比利时； olivia.dalleur@uclouvain.be 2 Laboraitoire deréféféfédesdesmycobactéries（LRM），Cotonou BP 817，贝宁； affolabi_disau@yahoo.fr 3教师d des Sciences de lasanté（FSS），大学是D'Abomey Calavi（UAC），Cotonou 01 BP 188，Benin 4在应用中，Sciensano，Sciensano，Juliette Wytte wytte wytssmanstsmanstraat 14，1050 brusselg brussels，1050 brussels，benin 4 transspers terversers; bert.bogaerts@sciensano.be（B.B.）; kevin.vanteste@sciensano.be（K.V.）; sigrid.dekeersmaecker@sciensano.be（S.C.J.D.K.）; nancy.roossens@sciensano.be（N.H.C.R.）5国家ecole des Techniciens Suppo是Riers insantépubliqueeten.pidémiologique，贝宁帕拉科（Parakou），贝宁（Parakou）； docarsene@gmail.com 6 Center National Hospitalr et Universitaire Hubert Koutoukou Maga (CNHU-HKM), Cotonou BP 386, Benin 7 Centerres Hospitalers Jolimont, PR é Vention et contro ô le des infections, Groupe jolimont asbl, rue ferrer 159, 7100 haine-saint-paul,比利时; Anne.simon@jolimont.be Be 8外科和外科专业系，卫生科学学院，校园大学，Champs de Foire，Cotonou 01 BP 118，贝宁； dosfm@yahoo.fr 9林克斯大学圣卢克大学的药房是louvain的Catholique de Louvain（Uclouvain），Hippocrates Avenue Hippocrates 10，1200 Belgium * sooksence *通信：yehcarine@yahoo.fr†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
马来西亚私立医院的抗高血压处方惯例：一项前瞻性，非惯例，观察性研究
摘要简介：在管理高血压，单一疗法以及有时使用多种药物的组合中用于实现血压（BP）控制。根据治疗方案，在马来西亚私人医疗中心接受一种或多种抗高血压药物的患者中，这项前瞻性，观察性，多中心研究的目的是根据治疗方案（单一疗法，免费药物组合和单丸组合）评估BP控制水平。材料和方法：通过医疗记录和患者进行当前药物治疗的患者进行高血压管理的患者和2-3个月后的患者采访。结果表示为连续数据的平均值±SD，以及分类数据的频率和百分比。结果：在182名招募患者中，有89名（49％）在研究结束时获得了BP的控制。多数（62/89）患者接受了单次抗高压抗高血压。多数（63/89）需要两种以上的抗高血压来实现BP对照。结论：SPC和游离药物组合抗高血压降低了BPS，但医生更喜欢SPC来改善BP控制并提高治疗依从性。关键字：收缩压，舒张压，药物治疗，片剂，治疗性依从性和合规性，流行病学监测，多中心研究引言马来西亚高血压的流行一直在上升。根据2019年的国家健康和发病率调查，在马来西亚，大约有3人中有3人或640万人患有高血压。1但是，只有一半知道自己的状况。在接受药物治疗的患者中，只有45％的血压（BP）受到了控制。这些问题需要紧急解决，因为高血压是全球过早死亡的可预防原因之一。据信导致750万人死亡（12.8％
评估用于跨医院的胶质瘤放射基因组研究的多功能机器学习模型
1个人工智能研究中心，美国国立高级工业科学技术研究所，2-3-26 AOMI，东京Koto-ku，东京135-0064，日本； rkawaguc@cshl.edu 2分子修改和癌症生物学部，国家癌症中心研究所，5-1-1 Tsukiji，Chuo-ku，东京104-0045，日本； satoshi.takahashi.fy@riken.jp（S.T。）; rhamamot@ncc.go.jp（R.H.）; sesejun@humanome.jp（J.S。）3美国纽约州冷春港1号冷泉港实验室，美国4个神经外科和神经肿瘤科，国家癌症中心医院，5-1-1 Tsukiji，Chuo-ku，toku-ku，东京104-0045，日本； yonarita@ncc.go.jp 5日本东京104-0045号库库（Chuo-ku）5-1-1 Tsukiji国家癌症中心医院诊断部。 mmiyake@ncc.go.jp 6神经外科部，大阪大学医学院研究生院，2-2 Yamadaoka，Sita 565-0871，日本； mail@manabukinoshita.com 7癌症转化研究团队，Riken高级情报项目中心，1-4-1 Nihonba-Shi，Chuo-ku，Tokyo，东京103-0027，日本8脑肿瘤转化研究所，国家癌症中心研究所，5-1-1 Tsukiji，Chuo-Ku，Toku-Ku，日本，日本Tsukiji 5-1-1 kichimur@ncc.go.jp 9 Humanome实验室，2-4-10 Tsukiji，Chuo-ku，东京104-0045，日本 *通信：masataka@ncc.go.jp;电话。： +81-3-3542-2511†由于他们参与了这项研究，因此第一作者。
Telefónica和Vithas测试屏蔽两家医院的量子攻击
●运营商在马德里的两个医院组医疗保健中心之间建立了安全的通信，通过使用量子密钥分布（QKD）系统对信息进行加密保护信息。●该项目已确保了可能未来的量子计算攻击的信息，并保护了机密数据，例如患者的病历。●Telefónica将在其MWC展位上举行的“ Quantum-Safe Technologies for Communications”举行的会议中，将此解决方案与维塔斯（Vithas）一起展示。马德里，2025年2月17日。- Telefónica与Vithas和技术提供商（例如Luxquanta和Qoolnet）合作，通过通过量子光纤链接保护马德里社区中的两家医院，设法在马德里社区中进行了交流。在此项目中，操作员证明了医疗保健中心之间通信的量子安全证券化的可行性，因此将来可以保证敏感数据的免疫力，例如医疗保健数据，例如针对来自量子计算机的可能攻击的医疗保健数据。量子计算将彻底改变各个部门，从而在医学或科学研究等领域取得巨大进步，但它也将为违反当前在大多数互联网通信中使用的加密技术的可能性打开可能性。实际上，这些演员已经在采用一种称为“现在的商店，稍后解密”的做法（SNDL）。telefónica致力于其客户的安全，并在新兴的技术挑战之前，已经在欧洲最稳定，最先进的量子网络基础架构上花费了十多年的量子安全解决方案研究，以对相互联系和受保护的未来产生信心。这家公司和维塔斯（Vithas）同样致力于医疗保健信息的安全性和机密性，与西班牙初创公司Luxquanta合作，专门从事QKD技术，而Qoolnet是马德里大学（UPM）理工大学（UPM）的衍生公司（Quoolnet），通过连接了其他范围，该范围链接了其他范围，该系统链接（QKD）链接（QKD），QKD链接（QKD），QKD链接（QKD），
医院的网络弹性：维护数字时代的印度医疗保健行业
6印度卫生经济学的过去，现在和未来，2023年1月17日的家庭医学与初级保健杂志； https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ pmc/pmc/articles/pmc10040988/＃：〜：〜：text = where％20Have％20been％20BEEN％20个因素20因子，政府％的％20 emphasis'emphasis％20 emphasis;局，2021年7月20日； https://pib.gov.in/pressreleaseshare.aspx?prid=1737184 8私立医院在2024年5月8日的低级国家资金中撤回Ayushman bharat和ayushman bharat； https://www.livemint.com/industry/private-hospitals-pull--back-on-aushman-bharat-amid-mid-low-state-funding-11715151502802.html 9同上。
使用常规数据预测精神病医院的患者结果：一种机器学习方法
背景：机器学习应用程序中的一个常见问题是在决策点上可用的数据。本研究的目的是使用容易获得的常规数据来预测与精神病医院护理组织有关的方面。进一步的目的是将机器学习方法的结果与通过传统方法获得的结果以及通过天真基线分类器获得的结果进行比较。方法：该研究包括2017年1月1日至2018年12月31日在德国黑森的九家精神病医院中连续出院的患者。我们将随机梯度增强（GBM）与多个逻辑回归和天真基线分类器相比，我们比较了预测性能。我们测试了最终模型对另一个日历年和不同医院的看不见的患者的表现。
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
人工智能如何帮助医院提高财务绩效并减少临床医生的倦怠
仔细观察就会发现，组织在 AI 实施的各个阶段都面临着独特的挑战。在初始阶段，主要挑战是确定提供最大投资回报的用例并证明 AI 的整体商业价值。随着组织不断发展并寻求扩大其 AI 计划，出现了其他几个障碍。一是机器学习模型的充分维护和持续支持。另一个挑战是缺乏具备必要专业知识的人才。将 AI 无缝集成到现有业务流程、工作流和系统中也很复杂。需要关注治理和监控 AI 的开发和实施，以建立信任。
数据摘要：医疗保健人员挑战威胁医院护理患者的能力
凯撒家庭基金会/华盛顿邮报的一项民意调查发现，约有 30% 的医护人员考虑离开他们的职业，约有 60% 的人表示与疫情相关的压力损害了他们的心理健康。此外，美国心脏协会美国护理领导组织的一项调查发现，护士报告的医疗人员短缺的最大挑战和原因之一是“员工的情绪健康和福祉”。这种程度的倦怠加上持续的 COVID-19 激增以及其他现有的医疗人员压力，导致全国各地的医院面临严重的人员短缺问题。
解决方案医院如何利用软件推动战略供应链转型
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