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住院和门诊患者脑电图不同类型伪影的出现频率
已经进行了各种研究来减少脑电图中的伪影。改进脑带记录技术、使用计算机方法去除伪影以及使用各种滤波器都是提高脑电波记录质量的方法 [3, 7-8]。在 Lee One 等人的干预下，使用自动系统去除伪影，其灵敏度为 82.4%，特异性为 83.3%，并在很大程度上消除了伪影。该方法的灵敏度和特异性在很大程度上类似于由受过训练的操作员去除伪影 [9]。在另一项研究中，肉毒杆菌毒素注射用于减少肌源性伪影，这显著减少了肌源性伪影 [10]。去除肌肉伪影已被证明可将癫痫发作定位的灵敏度从 62% 提高到 81%，其最佳效果是在具有中度至重度肌肉伪影的发作带中。去除伪影可以更早地检测到鱼鳞病改变并检测到隐藏在伪影中的物品 [6]。另一方面，也有研究表明，使用一些方法和计算机程序去除伪影的效度较低[11]。
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。
在门诊环境中儿童和青少年急性疼痛管理的阿片类药物处方：临床实践指南
这是美国儿科学会的第一个临床实践指南（CPG），概述了基于证据的方法，以安全地开处方门诊环境中的阿片类药物。中心目标是帮助临床医生了解何时可能表明阿片类药物治疗儿童和青少年的急性疼痛，以及如何最大程度地降低风险（包括阿片类药物使用障碍，中毒和过量）。该文件还旨在减轻黑人，西班牙裔和美洲印第安人/阿拉斯加的原住民儿童和青少年的不同疼痛治疗，他们得到的疼痛管理不足，及时及时及时及时。讨论了基于语言，社会经济地位，地理位置和其他因素的疼痛治疗方面的差异。
还不够：临床心理学家为瑞士精神病和躁郁症患者提供的门诊心理治疗的利用
背景当前治疗指南描述了应在治疗过程的所有阶段向所有精神病患者提供基于证据的心理治疗，请参阅NICE-OR S3-GUIDELINES 1,2；有关美国精神病学协会的建议。3，NICE-1和S3-GUIDELINES 2明确建议认知行为疗法（CBT和家庭干预措施）以及其他方法（例如，艺术疗法或元认知培训，心理动力学疗法，身体和运动基于运动和运动的治疗以及社交技能培训以及社交技能培训）。更具体地说，该准则还指定了医疗保健专业应提供的治疗强度，并确定15个以上的课程是足够的治疗方法，但建议对精神病患者进行24次以上的基于证据的心理治疗。2关于心理治疗的建议也适用于双相情感障碍，例如，请参阅美国精神病学协会的NICE GUIDELINE 4或指南。5，要通过精神病和双相情感障碍来促进对循证心理治疗的推荐利用，需要可用，可访问并最终提供CBT等门诊和门诊治疗（例如CBT）。
更改Medicare Advantage门诊治疗服务的事先授权要求 - UnitedHealthCare Medicare Advantage计划
这些先前的授权要求是否适用于已经接受治疗服务的成员？是。2024年9月1日或之后收到的所有护理均需要事先授权。对于从2025年1月13日开始或之后开始的新授权请求，最初的6次访问将在第6周内进行前6次访问时进行临床审查。只有要求超过6次访问或超过8周的护理计划将被评估为医疗必要性。初始咨询/评估仍然不需要事先授权。提供者必须继续提交有关整个护理计划的事先授权请求，包括所请求的全部持续时间和访问次数。
2020 年 4 月医院门诊预付费系统 (OPPS) 更新 MLN 事项编号：MM11691
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基于门诊任命的大数据
摘要：城市医疗服务的平等影响城市的人类健康和福祉，对于建立“正义”城市很重要。，我们对不同年龄段的人的多样化需求，使用门诊任命大数据并重新找到了两步流域集水区（2SFCA）方法的医疗服务的空间可访问性进行定量分析。考虑到总人口和医疗资源的供应，我们使用了传统的2SFCA方法来评估Xiamen City 504个社区医疗服务的总体空间可访问性。大约一半的社区可以良好获得医疗服务。高可及性的社区主要在Xiamen岛上，而距离可及性的社区距离中央城市更远。重新定义的2SFCA方法表明，医疗服务可访问性的空间分布更加多样化和复杂。总体而言，有209个社区对内科服务有很高的可访问性，133次手术服务，妇科和妇产科服务的50个以及对儿科服务的18个。与重新评估方法相比，传统方法可能过度评估或不足以评估不同类型的医疗服务的可访问性。我们的研究可以提供有关城市医疗服务空间可访问性的更精确的信息，以支持城市发展和设计。
患有严重精神疾病患者的糖尿病的患病率和因素，参加多学科，门诊心脏代谢健康评估服务
摘要介绍评估患有严重精神疾病患者（SMI）的糖尿病的患病率和因素的患病率（SMI）参加了精神病心脏病的协作中心（CCCHIP）第三级推荐诊所。研究了参加初步CCCHIP诊所咨询的成人患者（2014- 2019年）。糖尿病是由血红蛋白A1C≥6.5％的糖尿病定义的，空腹血糖为≥7.0mmol/L，或自我报告的糖尿病诊断和抗血糖药物的处方。结果超过5年，有1402个人参加了基线咨询。平均年龄为43.9±12.8岁，男性为63.1％和63.5％的精神分裂症。糖尿病患病率为23.0％（n = 322）；额外的19.5％满足了糖尿病前的标准。新诊断为糖尿病患者，有15.8％。在现有糖尿病的患者中，有84.5％正在接受抗血糖药物治疗。超过94％的糖尿病患者患有血脂异常；一半是目前的吸烟者；和46.4％的人报告了久坐行为。在多元分析中，糖尿病与年龄较大，原住民，印度或中东母性，腰围与高度升高，糖尿病家族史以及使用抗精神病药物有关。与SMI的多民族队列中糖尿病的结论患病率明显高于澳大利亚人口。需要通过自信综合方法进行的针对性干预措施，以优化该人群中的心脏代谢健康。
r e v i e w应用，门诊患者的急性和局限性在门诊环境中
摘要：在COVID-19大流行之后，远程药剂师越来越广泛地将Thepharmacy用作药物护理的替代方法。糖尿病患者是从theparmacy实践中获得最大受益的患者之一，这些患者可以在不面对面会面并最大程度地减少病毒传播的风险而咨询患者。作者对全世界使用的theparmacy的利益和局限性进行了评估，然后希望他们能够成为将来的Thepharmacy开发的参考。在搜索包括PubMed，Google Scholar和Clinicaltrials.gov在内的三个来源的文章之后，总共使用了23篇相关文章进行分析，直到2022年10月。这篇叙述性评论表明，Theadarmacy在改善临床结果，患者治疗依从性并减少患者的访问和住院数量方面起着重要作用，但是Taplearmacy在与安全和隐私方面的使用中也有限制，以及药剂师的干预措施，尚未最大化。但是，催化剂具有促进药物服务中糖尿病患者的巨大潜力。关键字：糖尿病，催眠药，福利，局限性，药剂师，COVID-19
基于人工智能的预诊系统诊断能力超越儿科门诊医生
人工智能在医疗领域得到了深入应用，展现出广阔的应用前景。预诊系统是传统面对面问诊的重要补充，人工智能与预诊系统的结合有助于提高临床工作的效率。然而，人工智能对复杂的电子健康记录（EHR）数据的分析和处理仍然具有挑战性。我们的预诊系统使用自动化自然语言处理（NLP）系统通过移动终端与患者沟通，应用深度学习（DL）技术提取症状信息，最终输出结构化的电子病历。从2019年11月至2020年5月，共有2,648名儿科患者在上海儿童医学中心门诊就诊前使用我们的模型提供病史并获得初步诊断。我们的任务是评估AI和医生获得初步诊断的能力，并分析我们的模型与医生描述的病史一致性对诊断性能的影响。结果表明，如果我们不考虑AI和医生记录的病史是否一致，我们的模型与医生相比表现更差，平均F1得分也较低（0.825 vs. 0.912）。然而，当AI和医生描述的主诉或现病史一致时，我们的模型平均F1得分更高，更接近医生。最后，当AI与医生的诊断条件相同时，我们的模型比医生（0.92）获得了更高的平均F1得分（0.931）。这项研究表明，我们的模型可以获得更结构化的