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World File Search System出院
急诊科患者信息表
临床决策单元出院说明 胸痛患者出院说明（ETT 前） 在您出现胸痛后，我们在临床决策单元 (CDU) 对您进行了观察，我们认为您的胸痛来自心脏。您的心电图 (ECG) 和血液检查未显示任何心脏损伤，您在 CDU 期间一直没有疼痛。经过这段观察期和我们进行的测试，您在未来 30 天内突然出现需要紧急护理的严重胸痛的风险非常低。您现在出院，等待未来几天的运动耐力测试 (ETT) 预约（如果您可以进行）。如果测试显示异常，心脏评估护士会将您转介给心脏专家（心脏病专家）。如果测试正常，您将出院去看您的全科医生。虽然正常测试无法确定您疼痛的直接原因，但它会表明心脏原因的可能性极小。如果您在等待运动耐力测试期间出现进一步的胸痛，请返回急诊科。您的全科医生将收到一封信，告知您在 CDU 上的检查和护理。如果您不确定，可以致电寻求建议：临床决策部门 – 01905 733453 伍斯特郡皇家医院急诊科 – 01905 760743 心脏评估护士 – 01905 733948 NHS Direct – 0845 4647 或联系您的全科医生
原创研究年轻人新诊断的糖尿病及急性心肌梗死后的结果
摘要 目的 研究因急性心肌梗死 (AMI) 住院的年轻成人中新诊断糖尿病 (NDD) 的患病率和特征，并研究 NDD 是否与 AMI 后 12 个月的健康状况和临床结果相关。 方法 对于因 AMI 入院且未确诊糖尿病的个体（18-55 岁），我们将 NDD 定义为 (1) 基线或 1 个月时 HbA1c≥6.5%；(2) 出院时诊断为糖尿病或 (3) 1 个月内开始使用糖尿病药物。我们比较了 NDD、确诊糖尿病和非糖尿病的基线特征，以及它们与基线、1 个月和 12 个月时健康状况（心绞痛特异性和非疾病特异性）、死亡率和住院并发症的关联。 结果 在“康复差异：性别对年轻 AMI 患者结果的影响”研究中，3501 名患者中，14.5% 符合 NDD 标准。在 508 名 NDD 患者中，35 名（6.9%）在出院时得到诊断，91 名（17.9%）接受了出院糖尿病教育，14 名（2.8%）在 1 个月内开始药物治疗。NDD 在非白种人（OR 1.58，95% CI 1.23 至 2.03）、肥胖（OR 1.72，95% CI 1.39 至 2.12）、经济压力患者（OR 1.27，95% CI 1.02 至 1.58）中更常见。与确诊糖尿病相比，NDD 与更好的疾病特定健康状况和生活质量独立相关（p ≤0.04）。在 NDD 与确诊或无糖尿病之间，未调整的住院死亡率和并发症没有显著差异。结论 NDD 在因 AMI 入院的 55 岁及以下成年人中很常见，在非白种人、肥胖、经济压力大的个体中更为常见。不到 20% 的 NDD 患者在 AMI 后 1 个月内得到出院诊断或开始出院糖尿病教育或药物治疗。与已确诊的糖尿病相比，NDD 不会增加短期健康状况恶化的风险。试验注册号 NCT00597922。
糖尿病和内分泌学中的ST1-ST2
协调病房中患者的高质量以人为中心的护理，以确保所有承认的患者都有诊断和治疗计划，并接受每日医疗检查。需要在需要的情况下参加门诊诊所。确保适当的患者出院，包括向全科医生提供及时的文书工作，以确保出院后继续护理。积极参与任何适当的转向或项目组。与多学科团队的所有成员建立和维持良好的关系，与他们合作并有效沟通以提供高质量的患者护理。
涉及 - 异型 - 左左...
简介：患有左心脏综合征（HLHS）的儿童在第一阶段HLHS palliation后出院期间出院期间的严重发病率，生长失败和死亡率的高风险，直到第二阶段手术干预入院。在此期间改善结果和生存，称为“阶段期”，已成功实施了多种策略，从而改善了阶段的生存。阶段护理的关键要素是家庭教育和培训。确实存在实践和阶段房屋监视中的变化，但如下介绍了一般指南。定义：HLHS的可能新生儿干预措施图1：透明型左心综合症的第一阶段手术抑制程序
先天性心脏病云——通过远程医疗连接门诊和医院医疗服务，优化长期护理
背景 患有复杂先天性心脏病的患者通常需要终生接受门诊治疗，并需要反复住院干预。为了优化这种多方面的相互作用，我们设计并实施了一项远程医疗服务——先天性心脏病云 (CCC)。本研究旨在通过全面评估设计、安装和对患者护理的影响来分析实施该服务的要求。方法 CCC 的开发包括分析历史上提出的入院和出院管理以及定义技术和组织要求。该过程包括制定程序流程图、描述数据格式和技术流程以及分布患者结构。结果 对现有工作流程的分析发现，需要重建入院和出院流程以及进一步治疗的决策。CCC 将一般会议和重复会议减少到不到三分之一。实时发送出院文件可确保即时访问与患者相关的数据。比较分析表明，远程医疗服务涉及更复杂的患者群体。结论 CCC 能够克服部门障碍，实现复杂临床信息的共享，并提高多方协作。
XSL•fo
背景：对于住院的患者，出院信是医疗信息的关键来源，概述了重要的出院说明和健康管理任务。但是，这些信件通常是用专业的术语写的，这使其难以理解医学知识的患者很难理解。大型语言模型（例如GPT）有可能将这些放电摘要转换为对患者友好的字母，从而提高可访问性和理解。目的：本研究旨在使用GPT-4将排放字母转换为更可读的以患者为中心的字母。我们评估了如何有效，全面地识别和转移患者安全性 - 从放电信到转化的患者信件的信息。方法：基于常见的医疗条件创建了三个出院信，其中包含72个患者安全性 - 范围的信息，称为“学习目标”。提示GPT-4将这些排放字母转换为以患者为中心的字母。分析了由此产生的患者信件的医疗准确性，以患者为中心以及识别和翻译学习目标的能力。Bloom的分类法用于分析和分类学习目标。结果：GPT-4从排放字母中解决了学习目标的大多数（56/72，78％）。但是，大多数以患者为中心的字母中未包括72个（15％）学习目标中的11个。医疗错误是在一小部分句子中发现的（31/787，3.9％）。基于Bloom的分类法的定性分析表明，“理解”类别（9/11）中的学习目标比“记住”类别（2/11）中的学习目标更频繁地省略。大多数缺少的学习目标与“预防并发症”的内容领域有关。相比之下，关于“生活方式”和“组织”方面的学习目标更频繁地解决。以患者为中心，以患者为中心的字母显示出比出院字母更好的可读性。与放电信相比，其中包括更少的医学术语（132/860，15.3％，vs 165/273，60/4％），缩写较少（43/860，5％，vs 49/273，17.9％），以及医学术语的更多解释（121/131，92.4％，VS VS 0/155，0/155，vs。结论：我们的研究表明，GPT-4有可能将出院字母转换为以患者为中心的沟通。虽然转换字母的可读性和以患者为中心是良好的，但它们尚未完全
移植授权过程
（MOT）福利和所有与MOT相关的医学必要服务，包括但不限于移植前评估和任命，器官采购成本，住院，手术，出院，出院计划，并发症，术后服务，术后服务，药物1的再选中，以及用于移植物的护理协调。所有必要的成人和小儿大型器官移植都按照Medi-Cal提供商手册中的概述涵盖，包括提供商手册的所有更新和修正案。Medi-Cal提供商手册的移植部分可在以下网址找到：https：//mcweb.apps.prd.cammis.medi-cammis.medi-cal.ga.gov/assets/8b313a4a-3b84-3b84-49 db-b98b-b98b-b98b-b98 b----------- 6A51BECCF01C/transplant.pdf？access_token = 6UyvkrrfByxtzewih8j8j8qayylpyp5ulo。1。移植仅将被授权在