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World File Search System医院
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
汉普顿兽医医院环境政策2025
汉普顿兽医医院在艾尔斯伯里及其周围提供了一项小型农场和马术兽医服务，并包括6个RCVS认可的地点。在汉普登兽医那里，我们为为客户提供富有同情心，敬业和高质量的服务而感到自豪。我们承认，我们的日常运营对环境有影响，并确定了有助于我们的环境和碳足迹的关键方面：
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。
夏洛特·麦克斯·约翰内斯堡学术医院围手术期管理和皮瓣手术结果的方面
使用频率和百分比描述了分类变量。使用均值和标准偏差（SD）总结数据。为了测试分类变量与瓣效果之间的关联，如果细胞中至少20％的预期值<5。对与皮瓣存活相关的因子进行了单变量的逻辑回归分析。然后将具有P值≤0.1的因子用于多变量回归分析。比较，P值<0.05被认为具有统计学意义。
CN25-20西雅图康复医院金县医院
需求证书计划将使用您的应用程序中的信息来确定您的项目是否符合适用的审核标准。这些标准包括在州法律和规则中。华盛顿（RCW）修订法规70.38和华盛顿行政法规（WAC）246-310。一般说明：•在应用程序部分和附录/展品中包含一张目录•连续所有页面编号•使叙述信息完整并完成。•引用所有数据源。•提供文章，研究等的副本。在应用程序中引用。•将广泛的支持数据放在附录中。•提供用于所有利用和财务预测的假设以及这些假设的基础的详细列表。•在任何情况下，您的申请应包含任何患者识别信息。•使用非充气美元进行所有费用预测•不包括这些美元金额的一般通货膨胀率。•确实包括当前的合同成本增加，例如工会合同员工工资增加。您必须确定应用程序中包含的假设的描述中的每个合同增加。•不包括资本支出应急。
Providence Milwaukie医院，财政年度以12/31/...
是健康的哥伦比亚威拉米特合作社（HCWC）的成员。该协作是一个由13个组织组成的独特联盟，其中包括华盛顿州俄勒冈州和克拉克县的华盛顿的CCO，卫生系统和公共卫生部门，Clackamas和Multnomah县。HCWC致力于促进四县地区的健康公平，是围绕健康改善计划和活动的合作平台，以利用集体资源来改善当地社区的健康和福祉。作为一个贡献卫生系统，普罗维登斯（Providence）担任咨询角色，以帮助指导完成需求评估，包括社区参与，数据管理和报告开发。基于地理位置相对于其他地区医院和患者人口统计，Clackamas County是PMH的主要服务领域。Multnomah，Washington和Clark（WA）县是其他地区医院为中学县提供的。该设施是一家77居医院，提供初级和专科护理，带有家庭套房，一般和专业手术，放射学，诊断成像，病理学和24/7急诊医学的出生中心。我们进行了一项社区健康调查，该调查与508个人联系在一起。通过使用定量和定性数据的混合方法方法，我们从以下来源收集了信息：俄勒冈州卫生局，美国社区调查，行为健康危险因素监视调查，俄勒冈州学生健康调查，健康统计和生命记录，教育部，华盛顿健康青年调查以及最近的公众健康评估，例如有关健康行为的公共健康数据，涉及有关健康行为的公众健康数据；发病率和死亡率；和医院级数据。此外，举行了38次社区参与会议，在英语以外的其他语言中进行了7次，有311个人代表以下社区：黑人，土著，有色人种和美洲印第安人/阿拉斯加的本地人认定为LGBTQIA+的人•具有障碍的人•有65岁的老年人，有65岁的老年人••inveferities移民人口非英语社区有物质使用障碍的人青年
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
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。