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nhsn 标准化抗菌药物使用率 (saar)
2017 年基线成人 SAAR 合格患者护理地点： • 成人医疗重症监护病房 (ICU) 和病房 • 成人内外科 ICU 和病房 • 成人外科 ICU 和病房 • 成人降级病房 • 成人综合血液学-肿瘤科病房 2017 年基线儿科 SAAR 合格患者护理地点： • 儿科医疗 ICU 和病房 • 儿科内外科 ICU 和病房 • 儿科外科病房 2018 年基线新生儿 SAAR 合格患者护理地点： • II 级新生儿降级托儿所 • II/III 级新生儿重症监护病房 (NICU) • III 级 NICU • IV 级 NICU* *2019 年 12 月之前，设施将 IV 级 NICU 报告为 NHSN 中的 III 级 NICU。从 2019 年 12 月开始，NHSN 为 III 级和 IV 级新生儿重症监护室创建了两种不同的位置类型，允许设施分别报告每种类型的数据。NHSN 每隔几年就会开发新模型，NHSN 将此过程称为“重新基准化”。没有设定频率
nhsn 标准化抗菌药物使用率 (saar)
2017 年基线成人 SAAR 合格患者护理地点： • 成人医疗重症监护病房 (ICU) 和病房 • 成人内外科 ICU 和病房 • 成人外科 ICU 和病房 • 成人降压病房 • 成人普通血液学-肿瘤科病房 2017 年基线儿科 SAAR 合格患者护理地点： • 儿科医疗 ICU 和病房 • 儿科内外科 ICU 和病房 • 儿科外科病房 2018 年基线新生儿 SAAR 合格患者护理地点： • II 级新生儿降压托儿所 • II/III 级新生儿重症监护病房 (NICU) • III 级 NICU • IV 级 NICU* *2019 年 12 月之前，设施将 IV 级 NICU 报告为 NHSN 中的 III 级 NICU。从 2019 年 12 月开始，NHSN 为 III 级和 IV 级 NICU 创建了两种不同的位置类型，允许设施分别报告每种类型的数据。
苦味，柔软的复合材料，用于可穿戴设备，旨在降低婴儿窒息的风险
COVID-19大流行极大地增强了人们对健康状况，医院，托管护理设施，家庭和工作中的持续数字跟踪状态的价值的赞赏。[1]生命体征的技术在重症监护病房（ICU）中的Moni构成定义了实时，精确评估的“黄金标准”。[2]与这些系统相关联的强大的界面和有线的界面，[3,4]，但是，即使是基本的护理，它们都会在皮肤界面引起刺激，并且它们对新的身体和机械性约束施加了其他物理和机械的约束，对新的重症监护室中的患者造成了其他问题，而尼克斯（Nicus Careigent）（尼克斯（Nicus））（Nicus Intisgentive intigentive intigentive in Niciic intistive）（Pic）（Pic）（Pic）。[5–7]最新的软电子设备努力是无线，皮肤脱落的设备的基础，这些设备能够通过临床级进行非侵入性，连续监测
靶向 DIPG：最令人费解的儿童脑肿瘤
一项发表在《EClinicalMedicine》上的新研究调查了新生儿重症监护室抗生素使用的国际横截面，以量化一天内所有抗菌药物的使用情况，确定用于支持抗生素使用的临床诊断，并评估抗生素是经验性使用、特定、有针对性使用、经验性使用还是预防性使用。研究小组由新生儿重症监护室临床药剂师 Pavel Prusakov 博士、全国儿童医院新生儿科医生和传染病医生 Pablo Sanchez 博士以及俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心传染病专家 Debra Goff 博士领导。
AngelEye Health 公布未来人工智能驱动的新生儿重症监护室愿景
AngelEye Health 医疗技术经理 Patrick Tinsley 博士表示：“凭借我们解决方案库的互补性和我们收集的数据的多样性，AngelEye 拥有独特的机会来彻底改变新生儿重症监护室 (NICU) 护理，从出生到出院及以后。利用我们在全国 NICU 中完善的摄像头基础设施，我们可以加快传统 AI/ML 流程的每个组成部分，从数据收集到模型训练和部署。”“我们对未来 NICU 的愿景包含许多不同的目标，我们相信所有这些目标都可以通过结合计算机视觉和机器学习技术来实现。通过访问大量不同类型的数据，我们将 AI 引入 NICU 的努力将支持个性化的喂养计划、评估神经运动功能和规划适当的出院疗程，直接使 NICU 护士、患者和家属受益。”
用于无线生理监测的柔软多孔结构皮肤集成设备，可用于新生儿重症监护室
每年，美国有超过 48 万名婴儿和儿童被送入重症监护病房 (ICU)。1 岁以下的婴儿，尤其是极低出生体重的早产儿，患病率和死亡率很高。[1–3] 对于这些脆弱的患者，实时监测他们的生命体征是护理的一个重要方面。新生儿和儿科重症监护病房 (NICU 和 PICU) 中用于此类目的的传统系统涉及多个电极和传感器，它们使用胶带连接到身体的各个部位。硬线与外部电子处理和存储单元形成互连。这些平台可以提供高质量的数据，但它们具有明显的缺点。对于皮肤尚未成熟的新生儿和儿科患者，电极/传感器和粘合剂可能会导致医源性损伤和随后的疤痕。[4–6] 这种硬件还会阻碍自然运动，给患者带来实际困难
科学备忘录：用于食品的使用或用于使用时活微生物的调节状态（10/20/2023）
本备忘录涉及用于用于食物前婴儿食物的活微生物的消费。我们知道，在美国，在新生儿重症监护病房（NICUS）中销售了含有活微生物的产品。1在美国，虽然一些婴儿的婴儿公式含有活体生物，但预期婴儿的公式却没有。2 CFSAN的合规办公室（OC）询问食品添加剂安全办公室（OFAS）食品成分的划分（DFI），无论是使用或打算在食品中用于食品的生物时，是否在预期婴儿中使用或打算用于食品，在402（a）（c）（c）（c）（c）（c）中使用的含义在含义的含义内，因为该产品在含义中，因为联邦食品，药物和化妆品（FD＆C）法第201和409节。3
NICU 和 PICU 中的人工智能：需要生态有效性、可追溯性和人为因素
摘要：儿科患者，特别是新生儿和儿科重症监护病房 (NICU) 中的患者，通常面临致命失代偿的风险增加。话虽如此，任何治疗延迟或药物剂量的微小错误都可能使患者的健康状况过于复杂。在这样的环境下，临床医生需要快速有效地理解大量医疗信息，以便对任何婴儿进行诊断和制定治疗计划。将人工智能 (AI) 整合到临床工作流程中可以成为保护儿科患者和提高护理质量的潜在解决方案。但是，在将 AI 作为儿科护理不可或缺的一部分之前，必须从人为因素的角度评估该技术，确保其准备就绪（技术准备水平）和生态有效性。解决 AI 问责制对于保护临床医生和提高 AI 在临床工作流程中的接受度也至关重要。本文总结了人工智能在NICU/PICU中的应用，并连续识别了人工智能中存在的缺陷（从临床医生的角度），并提出了相关建议，如果解决这些建议，可以提高人工智能对真实临床环境的准备程度。
早产开发的新生儿护理单元干预
摘要：随着越来越多的儿童过早出生，而神经发育障碍的患病率越来越高。新生儿重症监护病房（NICUS）的早期干预计划对应于这些旨在预防和检测并发症以支持早产儿的发展并检测并发症的单学或多感应征信。本文旨在根据招标类型，单模式或多模式的梯度区分感官干预计划，并根据执行这些干预措施的人的功能。大学的干预措施本质上是基于本体感受，味觉或气味的招标。他们尤其允许减少支持早产儿营养状态的apneas。另一方面，多感官干预措施的好处似乎具有长期影响。其中大多数允许从被动喂养到主动喂养的过渡，体重的增加以及睡眠效果周期的改善。这些招标通常是由照料者实行的，但是父母的干预似乎是最佳的，因为它们是早产儿的主要共同调节者。因此，有必要在这种新生儿护理中共同建设和培训父母。