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World File Search System内科病房
利用机器学习来应对临床恶化的负担
圣迈克尔医院开展的研究表明，使用其算法可以使临床医生预测哪些患者病情会恶化的能力提高16%。1 评估结果表明，将病情恶化预测引入其普通内科病房后，非姑息治疗患者的相对死亡风险降低了26%。2 基于该工具在普通内科病房 (GIM) 中取得的成效，圣迈克尔医院将该解决方案的应用扩展到其外科病房。2024年，该工具将针对社区医院环境进行调整，并部署到同样隶属于多伦多联合医疗系统的圣约瑟夫医院。
在苏丹Agung Semarang医院Junvidya Heroweti 1 *，Suswanto 2，Ahmad Mu'alim Johari 2
印度尼西亚的抽象抗菌抗药性估计，2018年抗菌抗药性的死亡数据约为70万人，到2050年，这一数字将继续增加到1000万人。有必要通过评估抗生素的使用来控制抗生素耐药性。这项研究的目的是确定RSI Sultan Agung Semarang时期的抗生素使用量。这项研究具有描述性研究设计和回顾性数据收集。使用的人口是使用抗生素的内科病房中住院患者的所有病历数据。有394个病历符合纳入标准。使用ATC/DDD方法计算的数据被描述地描述，并以百分比，表格，百分比和表格的形式呈现。结果表明，抗生素的总DDD值为81.56 DDD/100患者天，总停留时间（LOS）为2,588天。DDD值最高的抗生素是左氧氟沙星肠胃外，每100天住院每100天，患者每天接受剂量0.5克的治疗。虽然进入90％DU段的抗生素是左氧氟沙星（P），头孢曲松（P），Moxifloxacin，Cefoperazone sulbactam（P），氨甲基磺胺sulbactam（P），Meropenem（P），Meropenem（P），Metronidazole（P） （O），Dan Cefotaxime（P）。由于可能具有抗生素抗性的可能性，应严格控制其使用。
大肠杆菌基因分型的新方法
摘要：目前迫切需要一种操作简便、快速且成本低廉的大肠杆菌菌株种级鉴别方法。本文提出了两种用于大肠杆菌分离株基因分型的新型原始工具。所开发的第一种方法是 PCR-RFLP（聚合酶链式反应-限制性片段长度多态性）检测，它使用一个高度可变的 fliC 基因，该基因编码 H 抗原作为分子靶标。在设计通用引物对和选择最佳限制性酶 Rsa I 之前，先对编码 53 种不同血清型 H 抗原（大肠杆菌鞭毛蛋白）的基因序列进行计算机比较分析。在对 16 个大肠杆菌基因组的完整序列进行生物信息学分析的基础上，选择了 MLST 方法的大肠杆菌基因组的目标片段。最初提出了七个分子靶点（七对引物），其中五种被发现可用于有效进行大肠杆菌菌株基因分型。两种开发的方法都显示出很高的区分能力，并且观察到所测试菌株的高度遗传多样性。在测试的 71 个菌株中，用 fliC RFLP-PCR 和 MLST 方法分别发现了 29 个和 47 个簇。用参考 BOX-PCR 方法区分菌株发现了 31 种不同的基因型。计算机分析显示，新 MLST 方法的鉴别能力与 Pasteur 和 Achtman 方案相当，并且高于 Clermont 开发的方法的鉴别能力。从流行病学的角度来看，我们的调查结果显示，在大多数情况下，患者感染了独特的菌株，可能来自环境来源。然而，从儿科、内科和神经内科病房的不同患者身上分离出的一些菌株在综合考虑三种方法的结果时被归类为同一基因型。这可能表明这些菌株在患者之间转移了。