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护士配备的经济评估第 1 页，共 27 页成本......
1. 南安普敦大学威塞克斯应用研究合作中心，南安普敦，英国 2. 朴茨茅斯医院大学 NHS 信托，朴茨茅斯，英国 3. 南安普敦大学健康科学学院，南安普敦，英国 摘要背景：大量研究表明，增加护士人员配备、技能组合和患者治疗效果之间存在关联。但是，仅仅表明人员配备水平的提高与治疗效果的改善相关并不足以证明提高人员配备水平是有道理的。这项关于急性医院经济研究的审查旨在确定医院不同护士人员配备配置所带来的成本和后果。方法：我们纳入了探讨护士人员配备差异影响的经济研究。我们搜索了 PubMed、CINAHL、Embase Econlit、Cochrane 图书馆、DARE、NHS EED 和 INAHTA 网站。使用基于 NICE 公共卫生评价指南和 Henrikson 经济评估框架的框架来评估偏倚风险。纳入、数据提取和严格评价均由两位审阅者进行，分歧由第三人解决。使用层次矩阵综合结果，总结经济评估结果。结果：我们发现了 22 项观察性研究，它们分别在美国（15）、澳大利亚、比利时、中国、韩国和英国（3）进行。其中 14 项具有高偏倚风险，8 项具有中等风险。六项研究明确支持增加注册护士人员以改善结果并降低或维持净成本，但大多数研究显示成本和结果增加。在美国以外进行的研究表明，在人均 GDP 阈值或更低时，增加护士人员可能具有成本效益。三项关于技能组合的研究支持增加注册护士技能组合，净成本降低，结果相似或改善。讨论：尽管存在偏倚风险，但证据基本一致，强烈支持增加技能组合。增加注册护士人员的成本效益证据不太确定，尽管它可能具有成本效益。在注册护士稀缺的时代，研究结果强烈支持对注册护士供应进行投资，而不是使用资质较低的员工作为替代。
引用：蒋胜、王艳、司霖等，将生产力损失纳入卫生经济评估：全球指南和实践回顾
摘要 引言 从社会角度进行经济学评估时，生产力损失可能占到健康状况成本的很大一部分，但目前对于如何衡量和评估生产力损失还缺乏方法学上的共识。尽管其他国家对这一问题的研究取得了进展，但在中国却很少讨论。 方法 我们查阅了不同国家和地区关于经济评估的官方指南，并筛选文献以总结生产力损失被纳入经济评估的程度以及潜在的方法学挑战。 结果 共纳入来自 46 个国家/地区的 48 份指南。虽然 32 份（67%）指南建议在基准案例分析中排除生产力损失，但 23 份（48%）指南建议在基准案例或附加分析中包括生产力损失。通过回顾系统评价及其中纳入的经济评估研究，我们发现将生产力损失纳入经济评估的平均概率为 10.2%。在明确考虑生产力损失的经济评估（n=478）中，大多数（n=455）考虑了有偿劳动损失，而只有少数研究（n=23）考虑了无偿劳动损失。认识到现有的方法学挑战和中国的具体国情，我们提出了一个切实可行的研究议程和一份疾病清单以推动这一主题的进展，包括制定一份全面的疾病清单，其中列出应将生产力损失纳入经济评估的健康状况。结论越来越多的指南建议将生产力损失纳入经济评估的基本案例或额外分析。我们乐观地预计，更多的中国研究人员会注意到将生产力损失纳入经济评估的重要性，并期待适合中国从业者和决策者的指南，促进生产力损失测量和评估研究的进步。
系统性抗生素使用和潜在药物相互作用的模式：通过Ankara University Hospitals的Apoint患病率进行评估
1。简介除了缺乏新的抗生素外，对可用药物的抵抗的公认危险还需要在医院和门诊环境中合理使用抗生素。疾病控制与预防中心（CDC）的一项回顾性研究报告说，在2006年至2012年之间，55％的患者在住院期间使用至少一剂抗生素[1]。社区获得性和医院感染需要多药治疗。临床医生不能冒险未达到抗生素药物的最大效率。使用所谓的“最后一度”抗生素时，这变得更加明显。考虑到大多数住院患者正在使用多种合并症药物，可能的药物相互作用成为
在新的SARS-COV-2变体中进行疫苗有效性评估的指南
AEFI不良事件调整后的优势比ARDS急性呼吸遇险综合征ARR ARR调整了未接种的ARV攻击率在接种的CACO病例对照CEM CONTOL研究CEM同学事件中，无效的ARV攻击率在疫苗接种的ARV攻击率中 COVID-19 coronavirus disease 2019 DBP diastolic blood pressure ECMO extracorporeal membrane oxygenation ELISA enzyme-linked immunosorbent assays ERC ethical review committee EUA Emergency Use Authorization EUL Emergency Use Listing Hib Haemophilus influenzae type b HMO health maintenance organization ICU intensive care unit ILI influenza-like illness IVIR-AC Immunization and Vaccine-related Implementation Research Advisory Committee (WHO) LFI lateral flow immunoassays L/MICs low- and middle-income countries LRT lower respiratory tract NPI non-pharmaceutical interventions RDD regression discontinuity design rRT-PCR real-time reverse-transcription polymerase chain reaction RSV respiratory syncytial virus SAGE Strategic Advisory Group of Experts on Immunization (WHO) SARI severe acute respiratory infection SBP systolic blood pressure SES socioeconomic status STROBE Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology TND test-negative design case-control URT upper respiratory tract US CDC United States Centers for Disease Control and Prevention VAED vaccine-associated enhanced disease VE vaccine effectiveness WHO World Health Organization
参考文献：Muddamsetty, SM、Jahromi, MNS 和 Moeslund, TB (2021)。对医学领域的解释性人工智能（XAI）方法的专家级评估。在 A. Del Bimbo、R. Cucchiara、S. Sclaroff、GM Farinella、T. Mei、M. Bertini、HJ Escalante 和 R. Vezzani (Eds.) 的《模式识别》中。 ICPR 国际研讨会和挑战（第 12663 卷，第 35-46 页）。施普林格出版公司。 https://doi.org/10.1007/978-3-030-68796-0_3
摘要。最近出现的可解释人工智能 (XAI) 领域试图以人类可以理解的术语阐明“黑箱”机器学习 (ML) 模型。随着多种解释方法的开发以及黑箱模型的不同应用，需要专家级评估来检查其有效性变得不可避免。这对于敏感领域（例如医疗应用）非常重要，因为专家的评估对于更好地了解复杂 ML 的结果的准确性以及在必要时调试模型至关重要。本研究的目的是通过实验展示如何利用医疗应用中的专家级 XAI 方法评估并将其与临床医生生成的实际解释保持一致。为此，我们从配备眼动仪的专家受试者那里收集注释，同时他们对医学图像进行分类，并设计一种方法将结果与从 XAI 方法获得的结果进行比较。我们通过多个实验证明了我们方法的有效性。
结合对同一测量的多次评估结果
各种校准实验室、测量标准组织、国家计量机构（NMIs）和国际组织（如国际计量局（BIPM）、国际标准化组织（ISO）、国际法制计量组织（OIML）和国际电工委员会（IEC））的职责是确保同一测量对象在不同地点、不同时间和不同测量程序下测得的不同测量值之间的差异不显著。如果没有这种保证，世界商业、贸易、制造、工程和科学研究就会一片混乱。基于统计误差分析的测量不确定度旧思维已不适用于快速发展的科学和