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基于机器学习的30天再入院预测模型，用于心力衰竭：系统评价
结论最常用的ML方法是随机森林和极端的梯度增强。30天的HF再入院率在1.2至39.4％之间。预测30天HF再入院模型的接收器操作特性曲线下的面积为0.51至0.93。重要的预测因子包括60个具有9个类别的变量（社会人口统计学，生命体征，病史，治疗，超声心动图检查结果，处方药，实验室结果，合并症和医院绩效指数）。使用ML算法的未来研究应评估本综述中提出的30天HF再入院因素的预测质量，考虑到不同的医疗保健系统和HF的类型。需要结合结构化和非结构化数据来提高基于ML的预测模型的质量，这可能有助于护士和其他医疗保健专业人员评估出院后的30天HF再入院预测并计划个性化的护理。
呼吸治疗入院标准
选课日期：12 月 20 日 开始课程临床部分之前（被录取后）的额外要求 接受临床课程后，将向您提供其他信息和所需表格。如果未能在规定截止日期之前提供所有必要的文件，则可能导致临床课程录取不准。 在您被选中之后，但在开始课程临床部分之前，必须完成以下事项（费用自理）： 体检和必需的免疫接种 所有被录取进入课程临床部分的学生都必须提交由医生/执业护士/医生助理填写的健康检查表，其中包含免疫接种史，包括通过血液检查进行验证。如果结果不合格或未能在指定截止日期之前完成，则不会录取任何学生。免疫要求 任何健康职业课程的学生都必须接种以下疫苗或检测滴度才能进入课程：每年进行一次结核病检测，记录麻疹、腮腺炎、风疹、水痘、破伤风、白喉、百日咳、乙型肝炎、新冠肺炎，以及每年接种一次流感疫苗或检测滴度以表明对所列疾病具有免疫力。虽然学院将尝试与学生合作，在可行的情况下做出合理的安排，但我们的许多临床设施合作伙伴（医院系统、疗养院、护理机构等）可能不会接受因宗教和医疗原因而拒绝的声明。请注意，一些临床设施的限制与其员工的限制不同。作为学生，无论您是否在该设施工作，都必须遵守学生限制。学生不是员工，在这些设施中既没有员工福利，也不能通过员工健康计划获得福利。为了确保患者受到保护，这些设施有非常严格的限制。作为客人，HACC 必须遵守设施的规则。背景调查 所有被录取进入临床课程的学生必须每年接受宾夕法尼亚州虐待儿童历史调查、FBI 检查和州警察犯罪记录调查。有不合格犯罪历史或虐待儿童调查结果的学生将不予录取。有意进入 HACC 任何健康职业课程临床部分的有犯罪背景的学生必须遵守健康职业课程禁止犯罪程序。药物和酒精检测 所有被录取进入临床课程的学生必须在规定截止日期或之前每年在课程指定的实验室接受药物和酒精检测。该实验室用于保护报告结果的完整性。有不合格结果或未能在规定截止日期前完成检查的学生将不予录取或留在课程中。请参阅随附的关于使用处方医用大麻的健康职业政策。目前拥有成人、婴儿和儿童医疗保健提供者心肺复苏术 (CPR) 认证（美国心脏协会推荐）任何不符合这些标准的候选人将被拒绝进入该计划。9/17/24 MLB
评估入院时脑部计算机断层扫描结果对预测创伤性脑损伤患者的长期预后
摘要 目的 评估中低收入国家 (LMIC) 创伤性脑损伤 (TBI) 患者的入院脑部计算机断层扫描 (CT) 扫描结果以预测长期神经系统结果。材料与方法 对 2017 年 3 月至 2018 年 4 月期间入住三级急诊医院的遭受 TBI 并在创伤后 12 小时内接受脑部 CT 扫描的患者进行前瞻性评估。所有住院至少 24 小时的患者在 12 个月后通过电话联系以评估他们的神经系统状况。结果 我们对 180 名患者进行了 12 个月的随访，其中大多数为男性 (93.33%)。 CT 发现的脑部变化，例如脑挫伤（BC；p = 0.545）、硬膜外出血（EDH；p = 0.968）和颅底骨折（SBF；p = 0.112）与较差的神经系统结果无关；然而，硬膜下出血（SDH；p = 0.041）、蛛网膜下腔出血（SAH；p 0.001）、脑肿胀（BS；p 0.001）、皮质沟消失（ECS；p = 0.006）、脑基底池消失（EBC；p 0.001）、凹陷性颅骨骨折（DSF；p = 0.017）和脑中线移位 > 5 毫米（p = 0.028）与较差的结果相关。
使用家庭远程医疗降低急诊室心力衰竭患者的住院入院率
建议引用推荐引用Ashby，M。（2024）。使用家庭远程医疗降低急诊室心力衰竭患者的住院入院率。[圣奥古斯丁大学健康科学大学博士学位]。SOAR @美国：学生学术项目集合。https://doi.org/10.46409/sr.ghjc4192
预测印度尼西亚心力衰竭患者的严重程度和再入院风险：一种机器学习方法
目标：在印度尼西亚，心力衰竭患者（HF）的预后不良和高医院再入院率尚未受到关注。但是，机器学习（ML）方法可以帮助缓解这些问题。我们旨在确定哪种ML模型最能预测的HF严重程度和医院再入院，并可以用于患者自我监测移动应用。方法：在一项回顾性队列研究中，我们在2020年，2021年和2022年收集了HF接受HF的患者数据。使用橙色数据挖掘分类方法分析数据。ML支持算法，包括人工神经网络（ANN），随机森林，梯度增强，幼稚的贝叶斯，基于树的模型和逻辑回归用于预测HF严重性和医院再入院。使用曲线（AUC），准确性和F1得分下的区域评估了这些模型的性能。结果：在543例HF患者中，3例（0.56％）因入院死亡而被排除。医院再入院发生在138名患者中（25.6％）。在测试的六种算法中，ANN在预测HF严重程度（AUC = 1.000，准确性= 0.998，F1-得分= 0.998）和HF的再入院方面表现出最佳性能（AUC = 0.998，精度= 0.975，F1评分= 0.972）。其他研究显示了最佳算法的可变结果，以预测HF患者的医院再入院。结论：ANN算法最能预测HF严重性和医院再入院，并将集成到移动应用程序中，以进行患者自我监控以防止再入院。
根据紧急情况优先考虑入院...
摘要此评论将相关研究分为三个主要领域：住院，出院和死亡率预测；基于ML的分类系统；以及疾病的预测和检测。智能系统和数据驱动算法技术迅速部署在急诊医学中。使用医疗照片和电子健康记录（EHRS）的数据集，将高级计算技术，特别是机器学习算法用于疾病预测领域。许多方法证明了在检测模式和预测疾病过程中的功效，包括诸如逻辑回归和天真的贝叶斯分类等技术，这些技术能够实现随机森林，多层感知器（MLP），支持矢量分类器（SVC）和长期记忆网络（长期短期记忆网络（LSTM）。可以分析大量结构化和非结构化数据，并用于查找微妙的趋势和统计关系，包括相关性，这有助于发现人类医疗保健专业人员可能会错过的。关键字 - 逻辑回归，天真偏见，随机，森林，MLP，SVC，LSTM
急性心力衰竭和乳腺癌的女性三十天的医院再入院：来自国家再入院数据库的回顾性队列研究
1麦克拉伦·弗林特/密歇根州立大学人类医学院，美国密苏里州弗林特，美国2个心脏病学系，西奈山迈阿密山，哥伦比亚山迈阿密山，佛罗里达州迈阿密，佛罗里达州，美国佛罗里达州迈阿密，美国，三位医学院，美国，美国河畔托马斯医院，田纳西州医学院，纳马斯大学。美国纽约州罗切斯特市，美国赫尔利医学中心/密歇根州立大学人类医学院5号内科，美国密西根州弗林特，美国弗林特，美国密歇根大学6个心脏病学分校，美国密西根州安阿伯市，美国密西根州安阿伯，美国7号心脏病学，美国埃默里大学医学中心，美国埃米罗大学医学中心，美国纽约州埃默里大学医学中心，纽约州纽约市纽约市纽约市纽约市纽约市，美利坚合众国密歇根州，美国密苏里州圣路易斯市心脏病学9司，美国，美国，美国。
2024测量更新和规格报告熟练的护理设施基于价值的采购计划：熟练的护理设施30天全因再入院措施（2.0版）
2.2。风险调整变量SNFRM风险调整模型在混合和患者特征时说明了SNF之间的变化。该措施适应年龄，性别，住院期间的住院时间，COVID-19诊断，在先前的近端住院期间在重症监护室（ICU）所花费的时间，残疾作为医疗保险的原始原因，终末期肾脏疾病（ESRD）和先前治疗的端端疾病，在365天内使用急性医院的数量。 （AHRQ）临床分类软件（CCS）类别，系统特定的手术指标，基于CMS层次条件类别（CCS）的个人合并症以及多种合并症的存在。
心力衰竭30天再入院的病因和预测因素：更新的分析
背景和目标：历史上有20％的心力衰竭再入院（HF），导致患者的发病率高和医疗保健系统的高财务成本。不断变化的人口景观和风险因素动态授权HF再入院的周期性流行病学重新评估。方法：国家再入院数据库（NRD，2019年）用于识别与HF相关的医院的效率，并评估了人口统计学，入院特征和合并症的患者之间的合并症不同，并且在30天内未入学的患者之间的经典。分析了全原因，HF特异性和非HF相关再入院的原因和预测因素。结果：在48,971例HF患者中，已读的队列年轻（平均67.4 vs. 68.9岁，P≤0.001）的男性比例较高（56.3％vs.53.7％），最低收入四分位数（33.3％vs. 28.9％），Charlson Comorbitie Index（33.9％）（61％）（61％）。资源利用用于大型床尺寸住院，医疗补助招待会，平均住院时间（6.2 vs. 5.4天）以及对其他设施的处置（23.9％vs 20％），比未读书。再入院率（30天）的率为21.2％（10,370），心血管造成50.3％（HF最常见：39％），而非心血管为49.7％。独立的再入院预测因素是男性，社会经济状况较低，非选择性入院，心房颤动，慢性观察性肺部疾病，慢性肾脏疾病，贫血和CCI≥3。HF特异性再入院术与先前的冠状动脉疾病和医疗补助入学率显着相关。结论：我们的分析表明，对于HF本身的30天再入院，心脏和非心因素的再入院原因同样普遍，这是最常见的依恋症，强调了解决心脏和非心脏AC的合并症的重要性，以减轻重新入院风险。