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Timothy I. Matis，博士，体育教育学 - 德克萨斯理工大学 院系
2009 – .。。副教授，德克萨斯理工大学工业、制造和系统工程系，德克萨斯州拉伯克 2015 – 2018 兼职教授，瓦尔帕莱索工业工程学院，智利瓦尔帕莱索天主教大学 2014 – 2015富布赖特客座教授，瓦尔帕莱索工业工程学院，瓦尔帕莱索天主教大学，智利 2016 – 2017 顾问，拉伯克社区健康中心，德克萨斯州拉伯克 2012 – 2017 站点主任，德克萨斯理工大学系统工程研究中心，德克萨斯州拉伯克2011 – 2012 德克萨斯理工大学高可靠性组织与流程卓越中心主任，德克萨斯州拉伯克 2006 – 2011现场主任 , 工程物流与配送中心、产学研合作研究中心、国家科学基金会、德克萨斯理工大学、拉伯克市，德克萨斯州 2005 – 2009 助理教授 , 德克萨斯理工大学工业工程系，德克萨斯州拉伯克市，德克萨斯州 2003 – 2005 主任 ,新墨西哥州立大学随机建模中心，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 2003 顾问，物理科学实验室，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 2001 – 2005 助理教授，新墨西哥州立大学工业工程系，新墨西哥州拉斯克鲁塞斯 1997 – 2001 研究生研究/ 德克萨斯 A&M 大学工业工程系助教和讲师，德克萨斯州大学城 1997 年实习，德克萨斯州制造业援助中心，德克萨斯州大学城 各种专家证人、产品责任和人身伤害案件、证词和审判经验
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。
设施，提供者和当地卫生部门接受Covid-19疫苗的指南
在纽约COVID-19疫苗接种计划的第一阶段，将提供有限的COVID-19 COVID-19疫苗。该州收到的疫苗数量是基于联邦政府对纽约进行的分配。但是，国家决定谁最需要它。纽约州卫生部（NYSDOH）继续根据疾病控制与预防中心（CDC）（CDC）免疫实践咨询委员会（ACIP）的指导来扩展其优先级和分配框架。作为有限数量的设施之一，有资格接收和管理疫苗，您有义务快速利用分配给您的设施的所有剂量。任何无法在收到后七天内无法使用疫苗的设施都将删除剂量，并且可能有限地获得将来的疫苗剂量。纽约就任何接种疫苗的设施实施了“使用或丢失它”政策。估计纽约州（包括纽约市）的医疗保健人员，员工以及居民的总数超过200万，涵盖了医院，LTCF，家庭护理，紧急医疗服务，门诊护理等各种环境。在大多数情况下，必须准备接收疫苗的设施，以便初始供应疫苗，该疫苗不会立即覆盖整个劳动力。由于全州有需求和需求，因此，如果您收到的疫苗，则仅适用于当时有资格接受该疫苗。表1在文档末尾按每周显示优先级。NYSDOH正在指示所有疫苗提供者遵循本指南，以优先考虑其劳动力和所有符合条件的人口，在有限的供应期间。表2显示了应进行疫苗接种的优先组。
20020年10月的联邦部门和机构的运营计划模板的连续性
此模板于2013年生产，基于联邦连续性指令1（FCD 1），联邦行政部门国家连续性计划和要求，2012年2月。自该出版物时期，总统政策指令40（PPD 40），FCD 1，2017年1月17日，以及2018年2月的连续性指南（CGC）。此模板是由FEMA国家连续性计划（NCP）作为示例文档制作的，以提供制定连续性计划的结构和建议内容。连续性计划促进了在全危险的紧急情况或其他可能破坏正常操作的情况下的基本功能的性能。随着国家政策的预期发展，预计联邦连续性方法的变化将在2021年为该模板提供信息。现在，NCP选择不更新此模板来分析和审查这些国家政策变更，以确定这些变化可能对FCD 1的影响以及该联邦连续性计划模板。同时，使用此模板可能仍然有助于联邦部门和机构（D/AS），以满足连续性计划的要求。使用此模板不是强制性的。最终，鼓励组织量身定制其连续性计划，以满足其特定的连续性计划和运营需求。
学术日历 社会科学和人文学科领域 2024-2025 年
* 其他假期：12月8日（圣母无玷始胎节）、4月25日（解放日）、5月1日（国际劳动节）、6月2日（共和国日）、8月5日（罗韦雷托守护神节）
识别和将怀孕的计划成员识别和转介给当地卫生部门的指南
量身定制的计划符合条件的成员通常被认为是高风险的，因为成员的健康需求更为复杂，需要长期的康复和护理，无论是在治疗设施还是在家中。量身定制的计划应利用所有可用数据来识别有不良出生结果的风险的成员。至少使用索赔数据，需要筛查，全面评估和妊娠风险筛查（PRS）形式以识别高危妊娠。其他数据来源可能包括内部风险分层数据，患者病历，患者访谈，ADT数据和/或提供者推荐。
劳工部、卫生与公众服务部、教育部及相关机构 2025 年拨款法案
拨款委员会提交以下报告，解释随附法案，该法案为劳工部、卫生与公众服务部（食品药品管理局、有毒物质与疾病登记署和印第安人健康服务局除外）、教育部、盲人或严重残疾人士购买商品委员会、国民与社区服务公司、公共广播公司、联邦调解与和解服务处、联邦矿山安全与健康审查委员会、博物馆和图书馆服务研究所、医疗补助和儿童健康保险计划支付和访问委员会、医疗保险支付咨询委员会、国家残疾人委员会、国家劳动关系委员会、国家调解委员会、职业安全与健康审查委员会、铁路退休委员会和社会保障管理局拨款，用于截至 2025 年 9 月 30 日的财政年度，并用于其他目的。
促进呼吸道疾病疫苗接种2023–2024地方和部落卫生部门的工具包
•怀孕的人患有流感和Covid-19的风险更高，因为他们的免疫系统，心脏和肺部发生在怀孕期间发生的变化。即使在怀孕后，体内的这些变化也可以继续。•怀孕的人，母乳喂养，现在试图怀孕或可能在将来怀孕，以获取年度流感和covid-19疫苗。•在怀孕期间接受流感疫苗可以保护婴儿出生后的几个月。这为他们年轻而无法接种疫苗时提供了保护。•在怀孕期间，在怀孕期间获得Covid-19疫苗，可以帮助保护您的婴儿免受COVID-19的抗体。•怀孕期间随时可以随时获取流感或共vid-19疫苗。流感疫苗已经安全地给了怀孕的人数十年。证据继续建立，表明在怀孕期间疫苗接种是安全有效的。
将过敏反应与疫苗提供者和急诊部门的急性应力反应区分开的指南
然而，有许多条件可以模仿过敏反应，例如迷走神经反应，焦虑和声带功能障碍。虽然有时很难区分这三个条件，但如果您怀疑过敏，请遵循工作场所的适当指南并转移到医院。如果诊断存在不确定性，则不应遵守过敏反应的治疗。但是，如果给予肾上腺素，重要的是要向接受肾上腺素的人保证替代诊断的可能性，但是由于安全性是安全的，因此正在给予肾上腺素。可以在后期重新评估过敏反应的可能诊断。
评估不同机器学习算法，以预测急诊室的住宿时间：单中心
背景：最近，急诊科（EDS）的拥挤已成为影响全球公共医疗保健的公认关键因素，这是由于医疗服务的供应/需求不断增加以及住院单位和ED中可用的医院病床的匮乏所致。已发现ED（ED-LOS）的住宿时间是ED瓶颈的重要指标。通过测量ED-LOS来量化患者在ED中花费的时间，而ED-LOS可以通过不具备的护理过程影响，并导致死亡率和健康支出增加。因此，重要的是要通过预测工具实现早期改进来了解ED-LOS的主要因素。方法：这项工作的目的是使用一组有限的功能，影响ED-LOS，既可以与患者特征和ED工作流”进行预测。选择了不同的因素（年龄，性别，分类水平，入学时间，到达模式）并进行了分析。然后，将机器学习（ML）算法用于预见的ED-LOS。考虑到从2014年至2019年期间的“ san Giovanni dio dio d'ruggi d'Aragona”医院（意大利萨勒诺）的“ San Giovanni dio dio e ruggi d'Aragona”医院获得的患者数据库的数据集。结果：在考虑的年份中，评估了496,172次入院，其中143,641人（28.9％）显示ED-LOS延长。考虑到完整的数据（女性为48.1％，男性为51.9％），51.7％的ED-LOS患者为男性，女性为47.3％。关于年龄组，受延长ED-LO影响最大的患者超过64岁。随机森林算法的评估指标被证明是最好的。实际上，在预测ED-LOS时，它达到了最高准确性（74.8％），精度（72.8％）和召回（74.8％）。结论：不同的变量，指患者的个人和临床属性以及ED过程，对ED-LOS的价值有直接影响。建议的预测模型具有令人鼓舞的结果；因此，它可以应用于预测和管理ED-LOS，防止ED的拥挤和优化有效性和效率。