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人工智能驱动的常规收集医疗数据评估是针对入院患者的 COVID-19 有效筛查测试 作者：Dr. Andrew AS Soltan MB BChir MA 1,2* Dr. Samaneh Kouchaki BSc MSc PhD 3,6
简介：SARS-CoV-2 感染的早期临床病程可能难以与入院时的其他未分化医疗表现区分开来，然而病毒特异性实时聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测的敏感性有限，并且由于操作原因可能需要长达 48 小时。在本研究中，我们开发了两种早期检测模型来识别 COVID-19，使用在 115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院病例中通常在一小时内可获得的常规收集数据 (实验室测试、血气和生命体征)。我们的急诊科 (ED) 模型对所有入院患者实现了 77.4% 的敏感性和 95.7% 的特异性 (AUROC 0.939)，入院模型对入院子集实现了 77.4% 的敏感性和 94.8% 的特异性 (AUROC 0.940)。两种模型在各种患病率 (<5%) 中均实现了高阴性预测值 (>99%)，有助于在分诊期间快速排除以指导感染控制。我们在两周的测试期内对所有就诊并入住英国大型教学医院集团的患者进行了前瞻性验证我们的模型，与 RT-PCR 结果相比，准确率分别为 92.3%（n=3,326，NPV：97.6%，AUROC：0.881）和 92.5%（n=1,715，NPV：97.7%，AUROC：0.871）。敏感性分析考虑了 PCR 阴性结果的不确定性，提高了表观准确率（95.1% 和 94.1%）和 NPV（99.0% 和 98.5%）。我们的人工智能模型可有效用作急诊科和医院入院部的 COVID-19 筛查测试，在无法快速检测的环境中发挥重要作用。摘要：背景：快速识别 COVID-19 对于迅速提供护理和保持感染控制非常重要。SARS-CoV- 2 感染的早期临床病程可能难以与医院中其他未分化的医疗表现区分开来，但是由于操作原因，SARS-CoV-2 PCR 检测可能需要长达 48 小时。使用常规收集的临床数据进行训练的人工智能 (AI) 方法可以在出现症状的第一个小时内进行 COVID-19 的门诊筛查。方法：从英国一家大型教学医院集团的急诊和急诊科的 170,510 次连续就诊中提取了人口统计学、常规和先前临床数据。我们应用多元逻辑回归、随机森林和极端梯度增强树来区分因 COVID-19 而导致的急诊科 (ED) 表现和入院情况与大流行前的对照。我们逐步添加临床特征集并使用分层 10 倍交叉验证评估性能。在训练过程中对模型进行了校准，以达到识别 COVID-19 患者的 70%、80% 和 90% 的灵敏度。为了模拟疫情不同阶段的真实表现，我们生成了具有不同 COVID-19 患病率的测试集并评估了预测值。我们对 2020 年 4 月 20 日至 5 月 6 日期间就诊或入院的所有患者进行了前瞻性模型验证，并将模型预测与 PCR 检测结果进行了比较。结果：115,394 例急诊就诊和 72,310 例入院的实验室血液检测、床旁血气和生命体征测量结果均符合预期。
原创研究心力衰竭患者死亡率和再入院率的综合结果：行政管理回顾性审查
背景：通过心力衰竭 (HF) 患者的再入院率和死亡率来控制护理质量是发达国家医疗监管机构的一项国家优先事项。在这项纵向队列研究中，我们使用出院表 (HDF)、急诊科 (ED) 访问情况和生命统计数据等管理数据，测试了预测 HF 住院患者死亡率和再入院率的新协变量，并讨论了使用综合结果作为替代方案。方法：采用逐步选择法，对 70% 的样本估计逻辑模型，并对剩余的 30% 进行验证，以评估 30 天死亡率、30 天再入院率和综合结果。我们遵循了一种提取方法，用于提取 HF 住院后 30 天内的任何原因死亡率和计划外再入院率。通过 HDF 和 ED 数据集提取患者入院和既往病史的数据。结果：我们的主要发现表明，该模型的判别能力与文献一致，无论是死亡率（AUC=0.738，CI（0.729 – 0.748））还是再入院率（AUC=0.578，CI（0.562 – 0.594））。此外，综合结果模型的判别能力令人满意（AUC=0.675，CI（0.666 – 0.684））。结论：在逻辑模型中引入住院特征和患者病史并不能提高其判别能力。综合结果预测更多地由死亡率而不是再入院率决定，对再入院现象的理解没有改善。关键词：行政健康数据、心力衰竭、死亡率、患者再入院
2020 年中公共住房计划、入院和持续入住计划以及住房选择券管理计划的重大变更 公众
2020 年中公共住房管理局计划、入驻和持续入住计划以及住房选择券行政计划的重大变更公共住房管理局 (PHA) 必须对其政策或计划的任何重大变更进行定义。公共住房管理局将“重大偏差”和“重大修订/修改”定义为任何显著且实质性地改变管理局所述使命和服务对象的政策变更。以下拟议变更未被视为“重大”。新语言以红色表示。删除的语言以删除线显示。公共住房机构计划 (PHA 计划) PHA 计划正在修订中，以包括以下附件和更新的定义：1. 附件 R - 租金援助演示 (RAD)2. H-2019-09 PIH-2019-23 (HA)，租金援助演示 REV-4 - RAD 转换所需的居民权利、参与、等候名单和申诉程序的最终实施
nhs Grampian精神卫生服务人员指南在住院入院期间处方维生素补充剂（心理健康）的患者中，该指南被确定为依赖酒精的患者
i。可疑Wernicke的脑病II的急性管理。沃尼克（Wernicke）在被评估为处于危险中的人的脑病的预防是韦尼克（Wernicke）的脑病•沃尼克克（Wernicke）的脑病是由硫胺素缺乏症引起的急性神经系统紧急事件。管理不善会以科萨科夫综合征（永久记忆障碍，混合，混乱和人格变化）形式导致不可逆的酒精相关的脑损伤（ARBD）以及在某些情况下死亡。早期认可和有效的管理至关重要。•应考虑在所有依赖酒精的住院患者中考虑补充肠胃外维生素（Pabrinex）。由于吸收有限，口服维生素替代的有效性存在不确定性。已经表明，口服补充对中枢神经系统（CNS）维生素状况的影响最小，而肠胃外替代迅速有效。N.B. 有两种pabrinex注射的配方，一种用于静脉内（IV），另一种用于肌内（IM）使用。 这些配方不可互换。N.B.有两种pabrinex注射的配方，一种用于静脉内（IV），另一种用于肌内（IM）使用。这些配方不可互换。
职业抬举预测机场行李搬运工群体因腰痛入院的可能性
摘要 目的 研究以行李搬运工累计工作年限来衡量的职业搬运工作是否与首次住院诊断或治疗下背部疾病有关。方法 本研究基于 1990 年至 2012 年期间哥本哈根机场队列，该队列由每天搬运重物的男性行李搬运工和大哥本哈根地区的非技术男性组成。我们在国家病人登记和民事登记系统中跟踪了该队列，以获取有关诊断、手术、死亡率和迁移的信息。结果是首次住院诊断或手术的 (1) 腰椎间盘突出症或 (2) 下背部疼痛 (LBP)。结果 与参照组 (N = 65,702) 相比，行李搬运工 (N = 3473) 的 LBP 发病率较高，但腰椎间盘突出症的发病率不高。与工作时间较短的行李搬运工相比，工作时间较长的行李搬运工的 LBP 发病率更高。行李搬运工工作年限与腰痛的线性关系显著增加，行李搬运工工作年限每增加 5 年，腰痛发生率比为 1.16（95% CI 1.07–1.25）。结论在这项大型队列研究中，我们发现行李搬运工的腰痛发病率与参考组相比有所增加，表明工作年限与结果之间存在剂量反应关系。对于在停机坪上工作的行李搬运工来说，发病率尤其增加
2018 年春季全因入院和再入院
减少可避免的住院和再入院仍然是医疗质量改进的重点。可避免的住院和再入院使患者远离日常生活，使他们在紧急情况下面临潜在危害，并导致不必要的医疗支出。为了激励减少不必要的再入院，再入院率的衡量标准已成为基于价值的采购计划的重点。虽然各种各样的医疗保健利益相关者都支持减少不必要住院的目标，但关于再入院的目标率、适当的归因方法以及这些衡量标准是否应与提供者付款挂钩的争论仍然存在。系统评价发现，不到三分之一的再入院可能被认为是可以预防的。1 此外，与再入院率相关的许多因素可能超出了医院的控制范围，例如患者的社会风险或其服务社区可用的资源。另一方面，高再入院率与护理协调不力和护理质量低下有关，也与更高的医疗保健支出和增加的医疗风险有关。有多种干预措施被发现有助于降低可避免的入院和再入院率，例如改善患者出院指示的沟通、与急性后期护理提供者和初级保健医生的协调，以及减少医院内获得性疾病等并发症。2,3