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心脏急症 - 分诊/转诊流程
4 与主治医生讨论根据临床情况选择医院。参见附录 B：德克萨斯医疗中心 (TMC) 医院联系信息。 5 与主治医生讨论所需救护团队的级别（例如，基本生命支持、高级生命支持、重症监护）、设备和特殊药物（例如，输液泵、氧气、呼吸机）以及患者特有的特殊因素（例如，体型较大、隔离状态） 6 文件： ● “封面” ● 如有指示的诊断成像胶片或 CD ● 其他适当文件
区域性卒中分诊计划
弗吉尼亚州紧急医疗服务办公室 (OEMS) 将代表卫生专员定期（但不少于每年一次）报告急性中风分诊汇总结果，以协助紧急医疗服务系统和弗吉尼亚州中风系统工作组改进地方、地区和全州的中风分诊计划。报告的匿名版本将向公众开放，并将至少包括全州计划中定义的院前中风评估的使用和完整性、与送往医院的急性中风患者总数和 HEMS 利用率相比的经认证的中风中心的分诊不足。该计划报告应作为医疗保健提供者、紧急医疗服务机构、紧急医疗服务地区、弗吉尼亚州紧急医疗服务办公室和弗吉尼亚州中风系统工作组的指南和资源。紧急医疗服务院前患者护理报告（书面或电子版）中的其他特定数据点将由 OEMS 和 VSSTF 合作建立。 OEMS 将与 VSSTF 合作开发有关系统和患者级指标和结果的常规报告中包含的信息，以指导以患者为中心的进一步系统开发。
紧急分类，治疗和运输（ET3）模型
ET3评估使用了带有参考组的横截面设计来评估与ET3干预措施相关的结果的差异。评估的分析单位是EMS发作，包括ET3合作伙伴提供的地面救护车服务和保健服务，索引日期是地面救护车服务索赔日期。ems发作可能是尖端，tad或低敏度ED发作。1差异：Medicare A部分和B支出；全因住院；全因死亡率；以及EMS情节的索引事件之后的全因ED访问。的结果是根据索引日期和下一个日历日的同日+1基础评估的，并在索引日期和索引日期之后的五个日历日期内分别评估了五天的服务。
妊娠期糖尿病：筛查、诊断及非药物治疗
摘要 妊娠期糖尿病 (GDM) 是妊娠期间高血糖症的一种症状，由妊娠期间易感母体的生理变化引起。这种情况意味着对母胎二项的非常严重的后果，例如先兆子痫和早产，这表明管理的重要性。该研究旨在通过回顾现有文献，使用 2015 年至 2024 年期间以英语、德语和葡萄牙语出版的原创文章和书籍，阐明妊娠期糖尿病的筛查、诊断和非药物治疗方面的问题。搜索于2024年9月至10月期间在美国国家医学图书馆（PubMed MEDLINE）、在线科学电子图书馆（Scielo）、谷歌学术、虚拟健康图书馆（BVS）和EBSCO信息服务数据库中进行，关键词为：“妊娠期糖尿病”、“筛查”、“诊断”和“饮食疗法”。经过筛选和批判性阅读，共有 25 项研究被纳入评论。据观察，国际上的筛查和诊断标准和指征各有不同。巴西有结构化的建议进行普遍筛查，以便从第一次产前检查开始就发现患有高血糖症的孕妇。非药物治疗方面，建议进行营养疗法、体力活动和血糖监测。本研究通过促进妊娠期糖尿病 (GDM) 相关概念的格式化，包括其筛查、诊断和非药物治疗标准，为文献做出了贡献。关键词：妊娠期糖尿病；筛选；诊断;食疗。摘要 妊娠期糖尿病 (GDM) 是妊娠期间高血糖症的一种症状，是由易感母亲在怀孕期间的生理变化引起的。这种情况对于母婴二项有严重的后果，例如先兆子痫和早产，这表明管理的重要性。本研究旨在通过回顾现有文献，使用 2015 年至 2024 年期间以英语、德语和葡萄牙语出版的原创文章和书籍，阐明妊娠期糖尿病的筛查、诊断和非药物治疗方面的问题。搜索于2024年9月至10月期间在美国国家医学图书馆（PubMed MEDLINE）、科学电子图书馆在线（Scielo）、谷歌学术、虚拟健康图书馆（VHL）和EBSCO信息服务数据库中进行，关键词为：“妊娠期糖尿病”、“筛查”、“诊断”和“饮食疗法”。经过筛选和批判性阅读，共有 25 项研究被纳入评论。据观察，国际上的筛查和诊断标准和指征各有不同。在巴西，有结构化的建议进行普遍筛查，以便从第一次产前检查开始就发现患有高血糖症的孕妇。非药物治疗方面，建议进行营养治疗、体力活动和血糖监测。本研究通过促进妊娠期糖尿病 (GDM) 相关概念的格式化，包括筛查、诊断和非药物治疗，为文献做出了贡献。关键词：妊娠期糖尿病；筛选；诊断;食疗。摘要妊娠期糖尿病 (GDM) 是妊娠期间发生的一系列高血糖症，由易感母体在妊娠期间的生理变化引起。这种情况对于母婴二项具有非常严重的后果，例如先兆子痫和早产，因此管理非常重要。该研究旨在阐明妊娠期糖尿病的筛查方面，
评估Rapid Health在...
像NHS的许多部分一样，一般实践的压力很大。由于需求量很高，经常以先到先得的方式看到患者，这可能会导致需要紧急护理的患者在需要时无法预约。护理导航员（以前的医疗接待员）平衡了大量的任务，导致高认知负荷，在“上午8点匆忙”期间，对它们的压力特别高。在英国，GPS的工作满意度较低；只有24％的全科医生对练习医学极为或非常满意，从2019年的39％下降。为了减轻初级保健的患者需求和员工能力，NHS英格兰实施了现代通用访问模型。 该模型旨在更好地满足需求，改善患者的经验并改善通用人员的工作环境。为了减轻初级保健的患者需求和员工能力，NHS英格兰实施了现代通用访问模型。该模型旨在更好地满足需求，改善患者的经验并改善通用人员的工作环境。
开发和应用门诊分类系统
背景：尽管新技术提高了医疗服务的效率和便利性，但由于缺乏医学知识，患者仍然很难识别中国三级医院的专业门诊部。目的：我们研究的目的是开发一种精确且可观的门诊分类系统，以改善患者护理的经验和便利性。方法：我们收集了395,790个电子病历（EMR）和500个医疗对话组。将EMR分为3个数据集，以设计和训练分类模型（n = 387,876，98％）和测试（n = 3957，1％）和验证（n = 3957，1％）。根据当前的BERT（来自变形金刚的双向编码器表示）框架更改了分类系统，并通过2021年和2022年10月29日至12月29日的取消率在新华医院的建议精度进行了评估。最后，进行了一项包含306个样本的前瞻性观察性研究，以将系统的性能与分类护士的表现进行比较，该研究是通过计算精度，准确性，回顾前3个推荐部门的评估（Rouse@3）和时间消耗来评估的。
成人ICU分类，入学和出院标准
确保政策的责任：医疗和医院管理。监测和合规性：临床审核，质量管理和ICU管理3。有针对性的设置：重症监护单元，编辑，一般病房。4。利益冲突：无。5。资金：无。6。方法论：这些建议基于证据的有限质量以及保持最佳实践指南的专家意见，并考虑到当地资源，文化差异以及以前的当地实践和专业知识，以管理涵盖的人群，一定会达成50％以上委员会的共识，以采用建议。7。更新：随着出现更高质量的证据或响应需要改进的需要，该指南很容易被更新多次。3。一般ICU规则：
人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
自主紧急分诊支持系统
摘要 - 由于人口老龄化而导致的医疗工作人员短缺和医疗保健部门不断增加，这意味着许多患者在全世界医院的急诊科（EDS）接受重症监护方面面临延误。因此，使用自主，机器人技术和AI技术来帮助简化ED患者的分类至关重要。在本文中，我们介绍了正在进行的工作，以开发一种旨在减轻医院急诊室面临的当前压力的自主紧急分类支持系统。通过使用机器人和AI技术的组合，我们的解决方案旨在加快ED分类的初始阶段。使用ED Medic Input生成的合成患者数据集的初步评估表明，我们的解决方案有可能改善ED分类过程，从而支持在紧急情况下及时，准确地提供患者护理。索引条款 - 自主系统，人工智能，医疗保健，紧急分类，紧急护理