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急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎的强大气道微生物组签名
Emmanuel Montassier，Georgios Kitsios，Josiah Radder，Quentin Le Bastard，Brendan Kelly等。急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎中强大的气道微生物组特征。自然医学，2023，29（11），第2793-2804页。10.1038/S41591-023-02617-9。INSERM-04361358V2
错失的机会：急性住院患者高风险饮酒和非法药物使用的检测和管理
高风险的酒精和非法药物使用是疾病和住院并发症的危险因素。本研究调查了临床医生是否在急性住院内科患者的电子记录中记录药物使用情况。研究样本包括 2016 年 11 月至 2017 年 12 月期间在挪威奥斯陆一家内科医院接受治疗的 2,872 名患者，前瞻性地收集了药物使用数据，从而确定了酒精和非法药物阳性患者。医院工作人员不知道这些数据。对于研究证实的酒精使用量超过低风险指南（酒精使用障碍识别测试 4 评分 [AUDIT-4] 女性≥ 5，男性≥ 7）和/或非法药物使用（液相色谱-质谱 [LC-MS] 分析检测到一种或多种非法药物）的患者，检查了医生是否记录了定量的药物使用评估和干预措施。在 548 名经研究证实的酒精阳性患者中，医生记录了 43.2%（n = 237）患者的使用数量和频率 (QF)，22.0%（n = 121）患者的干预措施。酒精干预与有害饮酒（AUDIT-4 ≥ 9 分；调整后的优势比 [AOR] = 4.87；95% CI：2.54 – 9.31；p < 0.001）和 QF 评估（AOR = 3.66；95% CI：1.13 – 11.84；p = 0.02）相关。在 157 名非法药物阳性患者中，34.4%（n = 54）定量描述了药物使用情况，26.0%（n = 40）描述了干预措施。医院医生对酒精和非法药物使用的定量评估率较低，因此干预率较低。错过了减少或干预酗酒和非法药物滥用风险的重要机会。
农村医院网络安全景观
7 Politico，“医疗保健的新农村边境”，2017年4月。8 UNC，Cecil G. Sheps卫生服务研究中心，“自2005年1月以来，195个农村医院关闭和转换”，2005年至今。9 Dobson Davanzo＆Associates，LLC，“医院系统整合以改善美国农村医院的财务前景的潜力”，2024年11月。10美国政府问责局，“为什么在美国农村更难获得医疗保健”，2023年5月。11康奈尔大学康奈尔大学，康奈尔大学的距离是心脏病发作受害者生存的主要因素，康奈尔研究表明”，2004年2月。12宾夕法尼亚大学，宾夕法尼亚州LDI，“农村医院关闭的经济影响”，2022年6月。13 Riskiq，“风险情报摘要：2020年卫生部门的勒索软件：新目标和方法的完美风暴”，2020年4月。农村医院网络安全景观
干扰素γ-1B用于预防医院 -
摘要目的：我们旨在确定干扰素伽马1B是否可以防止机械通气患者的医院获得的肺炎。方法：在一个多中心，安慰剂对照，随机试验中，在11家欧洲医院进行，我们随机分配了重病的成年人，其中一个或多个急性器官故障，在机械通气下以接收Interferon GAMMA-1B（每48 h每48 h，从1至9天开始）或安慰剂（遵循同一地位）。主要结果是第28天医院获得的肺炎或全因死亡率的复合。计划的样本量为200个，在入学50和100例患者后进行了临时安全分析。结果：在第二次安全分析中，该研究对干扰素伽马1B的潜在损害进行了停用，并于2022年6月完成了随访。在109名随机患者中（中位年龄，57（41-66）年； 37（33.9％）妇女；全部包括在法国），108名（99％）完成了试验。纳入二十八天，干扰素 - 伽马组的55名参与者中有26个（47.3％）中有26个（47.3％），安慰剂组的53个参与者中有16个（30.2％）中有16例（30.2％）患有医院经济上的肺炎或死亡（调整后的危害比率（HR）1.76，95％置信区（CI）0.94-3.29; p = 0.008）。在干扰素 - 伽马组的55名参与者中有24名（43.6％）中有24例严重不良事件，安慰剂组中的54个（31.5％）中有17个（p = 0.19）。在探索性分析中，我们发现医院获得的肺炎在CCL17对干扰素伽马治疗的反应降低的患者中发育。此外，由于对干扰素伽马1B治疗的安全问题，该试验早日停产。结论：在机械通风的急性器官衰竭患者中，与安慰剂相比，干扰素γ-1B的治疗并不能显着降低医院获得性肺炎或死亡的发生率。关键词：重症监护，医院获得的肺炎，干扰素 - 伽马，免疫疗法，免疫抑制
2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surdia -Cohort的动态预测
Etienne Dantan，Maxime Pailler，StéphanieRagot，Elise Gand，Jean-Noel Trochu等。肾功能下降和2型糖尿病患者的肾功能下降和心力衰竭住院：前瞻性Surodia-Surdia-Colort的动态预测。糖尿病研究与临床实践，2022，194，pp.110152。10.1016/j.diabres.2022.110152。hal-03904439
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
早期联络精神病学咨询和综合医院再入院：回顾性队列研究
a。医学博士，法国巴黎大学欧洲乔治·庞皮德医院精神病学系；加拿大蒙特利尔大学助理教授。b。巴黎大学医学博士医学博士，巴黎大学医学院；和法国巴黎大学AP-HP.Centre欧洲乔治·庞皮德医院精神病学系； c。法国欧洲乔治·庞皮德医院精神病学系的医学博士，法国巴黎大学； d。巴黎大学医学博士医学博士，巴黎大学医学院；欧洲乔治 - 庞皮德医院，法国巴黎大学欧洲乔治医院，生物统计学和公共卫生部医学信息学系； e。 MD，AP-HP.Centre-巴黎大学，HôpitalEuropéenGeorges-Pompidou，中心Ambulatoire d'Addictologie，法国巴黎。Inserm，UMS011，基于人群的流行病学队列，法国维勒维夫。f。巴黎大学医学博士医学博士，巴黎大学医学院；法国巴黎分校的APHP.Centre，医学和大学医学和成瘾系老年精神病学区域资源中心（CRRPSA）；和Inserm U1266，法国巴黎精神病学研究所和神经科学研究所； g。巴黎大学医学博士医学博士，巴黎大学医学院；法国巴黎分校的APHP.Centre，医学和大学医学和成瘾系老年精神病学区域资源中心（CRRPSA）；和Inserm U1266，法国巴黎精神病学研究所和神经科学研究所； h。巴黎大学医学博士医学博士，巴黎大学医学院；欧洲Georges-Pompidou医院精神病学系AP-HP.Centre，De Paris大学；和Inserm U1266，法国巴黎的精神病学研究所和神经科学研究所。
防止医源性HCV感染：基于埃及医院观察数据的定量风险评估
当遵守感染控制建议是非最佳选择时，医院可能在丙型肝炎（HCV）传播中发挥重要作用。然而，很少有研究基于详细的经验数据来解散医院HCV的获取风险。在这里，我们使用了2017年对Ain Shams医院（埃及开罗）500例患者进行的一项前瞻性队列研究的数据，目的是鉴定（i）（i）医院内的高风险患者特征和（ii）传播热点。数据包括有关入院后患者HCV状态的信息，他们在病房之间的轨迹和他们所接受的侵入性程序。我们首先进行了序列分析，以识别不同的住院特征。第二，我们根据病房的患病率和程序估计了每个患者的HCV获取风险，并通过计算病房级别的风险来估算风险热点。然后，使用Beta回归模型，我们评估了与HCV获取风险相关的入学因素，并建立了根据这些因素在住院期间估计HCV感染风险的分数。最后，我们评估并比较了以病房为中心和以患者为中心的HCV控制策略。基于患者轨迹的序列分析使我们能够识别四个不同的患者轨迹。与手术部门相比，内部医学部门的HCV感染风险更大（0 188％[0 142％-0 -0 235％] vs. 0 043％，CI 95％：[0 036％-0 -0 050％]），在毛状，热带医学和强化范围内的风险热点。入学风险预测因素包括入院来源，年龄，住院理由和病史。侧重于最高危患者的干预措施最有效地降低了HCV感染风险。我们的结果可能有助于通过将增强的控制措施定位到病房级传输热点和入院后的危险患者中，以降低埃及住院期间HCV获取的风险。
使用定量抗体方法评估法国医院中产生ESBL的肠杆菌的医生传播
抗菌抗性（AMR）是一个令人震惊的公共卫生威胁。最近的报告并不乐观，并且在全球范围内强调了归因于AMR [1,2]的高度发病率 /死亡率。在2017年，该世卫组织发表了一份详细的优先病原体清单，包括产生扩展的谱β-内酰胺酶（EESBL）。自1980年代以来，Eesbl在全球范围内出现并传播[3]。减少EESBL影响的公共卫生战略依赖于卫生措施，特别是在医疗机构中，依赖于抗生素管理和感染控制。在EESBL，ESBL - 产生大肠杆菌（ESBL -EC）和ESBL-产生肺炎克雷伯氏菌（ESBL -KP）是EESBL表型的两个主要物种[4]，即使它们表现出不同的流行病学特征。ESBL-EC在社区环境中是地方性的，但在医院中矛盾的跨跨风险却很低[5]。相比之下，ESBL-KP几乎局限于医院环境，并且具有显着的流行能力，如多次医院暴发所证明的[6-9]。迄今为止，申请控制EESBL的卫生措施的类型，即标准或接触预防措施仍在争论[10]中。主要问题之一是接触预防措施是否应系统地应用于殖民或感染的患者[11-14]。自2015年以来，根据比利时的建议[15]，以及我们在雷恩大学医院的流行病学事件专业知识，在ESBL-KP的情况下，接触预防措施仍然适用，而在ESBL-EC殖民化或感染的情况下则应用标准预防措施。
Telefónica和Vithas测试屏蔽两家医院的量子攻击
●运营商在马德里的两个医院组医疗保健中心之间建立了安全的通信，通过使用量子密钥分布（QKD）系统对信息进行加密保护信息。●该项目已确保了可能未来的量子计算攻击的信息，并保护了机密数据，例如患者的病历。●Telefónica将在其MWC展位上举行的“ Quantum-Safe Technologies for Communications”举行的会议中，将此解决方案与维塔斯（Vithas）一起展示。马德里，2025年2月17日。- Telefónica与Vithas和技术提供商（例如Luxquanta和Qoolnet）合作，通过通过量子光纤链接保护马德里社区中的两家医院，设法在马德里社区中进行了交流。在此项目中，操作员证明了医疗保健中心之间通信的量子安全证券化的可行性，因此将来可以保证敏感数据的免疫力，例如医疗保健数据，例如针对来自量子计算机的可能攻击的医疗保健数据。量子计算将彻底改变各个部门，从而在医学或科学研究等领域取得巨大进步，但它也将为违反当前在大多数互联网通信中使用的加密技术的可能性打开可能性。实际上，这些演员已经在采用一种称为“现在的商店，稍后解密”的做法（SNDL）。telefónica致力于其客户的安全，并在新兴的技术挑战之前，已经在欧洲最稳定，最先进的量子网络基础架构上花费了十多年的量子安全解决方案研究，以对相互联系和受保护的未来产生信心。这家公司和维塔斯（Vithas）同样致力于医疗保健信息的安全性和机密性，与西班牙初创公司Luxquanta合作，专门从事QKD技术，而Qoolnet是马德里大学（UPM）理工大学（UPM）的衍生公司（Quoolnet），通过连接了其他范围，该范围链接了其他范围，该系统链接（QKD）链接（QKD），QKD链接（QKD），QKD链接（QKD），