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关于在 OMH 许可的住院和急诊环境中使用 PRN 和 STAT 药物的指南 - 2024 年
• 应积极寻求所有服务人员及其家人的有效联盟和共同决策。 • 照顾有波动性和潜在危险症状的个体时，早期发现和干预总是可取的。 • 精神病预先指示促进更强大的治疗联盟并赋予权力。 • PRN 命令始终是自愿的。 PRN 命令不能在个人反对的情况下执行。 IM PRN 命令绝不可接受。 • 任何在个人反对的情况下使用的精神药物（IM 或其他）必须符合 Rivers v Katz 标准（根据法院命令），或者如果在紧急情况下使用，则必须下令 STAT。 • 药物和剂量的选择必须基于潜在的临床表现。除非治疗明显的肌张力障碍反应，否则从业者应避免使用苯海拉明。定义：
兼职登记护士（急诊和家庭分娩中心）职位发布编号：2408144发布日期：2024年8月9日至2024年8月15日，RAT
兼职注册护士（急诊和家庭分娩中心）职位发布编号：2408144发布日期：2024年8月9日至2024年8月15日，薪水率：参考ONA集体协议时间表：兼职时间分配时间表：Walkerton申请地点：目前正在为急性护理和家庭灰色居民的兼职护士置于Walkerton Center的兼职护士职位。电子邮件，临床应用，内部/互联网•知识和遵守职业健康与安全，感染控制以及健康中心政策和程序Applicants must meet the following criteria: • Registered with the Ontario College of Nurses as a Registered Nurse • Diploma/Degree from a recognized College/University, BScN preferred • Recent Acute Care and Obstetrical experience preferred • Excellent organizational and problem solving skills with an ability to set priorities • Demonstrated strong patient/family health teaching skills • Demonstrated effective professional, interpersonal, and therapeutic communication skills required • Strong critical thinking, assessment, observation,人际交往，促进和沟通能力•透彻了解护理原则，并根据护理实践的标准以及进入注册护士的练习能力，安大略省和法规的练习能力的能力，并获得了受监管的健康职业的法规的能力•室内的知识和维护能力：启动和维持血液的能力：给药，血糖监测，鼻腔管，伤口管理技能，常规和其他感染控制预防措施，正常和异常的实验室价值观•表现出以协作的团队方式和遵守个人行为标准的能力和渴望积极的工作和出勤记录是必不可少的•持续专业发展的证据•需要基本的计算机素养，例如
信息学在推进急诊医学中的作用
急诊医学信息学（EMI）是一个快速前进的领域，利用信息技术来增强紧急医疗服务的提供。这篇全面的文献综述探讨了EMI的关键组成部分，收益，挑战和未来方向。通过整合电子健康记录，临床决策支持系统，远程医疗，数据分析，互操作性和患者监测系统，EMI有可能显着提高急诊室的患者结果和运营效率。但是，这些技术的实施面临着几个障碍，包括互操作性问题，数据安全问题，可用性挑战和高昂的成本。本评论重点介绍了这些技术如何改变紧急护理，讨论其实施的障碍，并就该领域的潜在解决方案和未来进步提供了观点。
人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
急诊室的环境可持续性实践
2023年12月，澳大利亚发布了其第一个国家健康与气候战略（澳大利亚英联邦2023年）。它概述了“解决气候变化的健康和福祉影响的全部政府计划，同时还解决了卫生系统的贡献 - 包括公众和预防性卫生，初级和中学卫生保健以及对气候变化 - 澳大利亚澳大利亚联邦2023年）的贡献。随后，新南威尔士州卫生公司（NSW Health）在2024年开发了净零路线图，以帮助指导到2030年的温室气体排放量50％（新南威尔士州卫生部2024年）。整个澳大利亚的许多其他管辖权政府和卫生服务也发布了健康和环境可持续性报告和战略（维多利亚卫生建筑局2021，Wyns，Bragge等人2022，澳大利亚联邦2023，新南威尔士州西部地方卫生区2023）。
新闻通讯 - 马来西亚急诊医师学院
Shahridan Bin Mohd Fathil博士于1996年从马来亚大学获得了MBB。他最初在马来西亚接受麻醉培训，然后在爱尔兰和英国接受了麻醉培训。他还完成了西澳大利亚州皇家珀斯医院的区域麻醉奖学金。他被任命为顾问，后来被任命为新加坡亚历山大医院和Ng Teng Fong综合医院的高级顾问，直到2017年4月。他还被任命为Nus Yoong Lin医学院的临床高级讲师，并且是NG Teng Fong大医院的NUHS AnaeSthesiology Residency的基本和先进区域麻醉模块的培训师。他是马来西亚Gleneagles医院Medini Johor的顾问麻醉师。他的激情是超声引导的区域麻醉和护理点超声波。
急诊医学的AI未来
虽然机器学习（更具体地）与“编程计算机”有关，以从经验中学习。” 2从其成立开始，计算通常将预先构造的规则应用于输入或数据，但是机器学习模型通过将其内部参数调整到数据上，从某种意义上说明创建自己的规则来做出预测。Deep learning models are, in turn, a subtype of machine learning models that are structured in multilayered networks of parameters (see also the Glossary [ Appendix E1 , available at http://www.annemergmed.com ]), whereas large language models 3-8 such as Generative Pretrained Transformer (GPT), 9 Google Bard, 10 and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 4是深度学习模型的亚型，它们具有大量参数，并通过整体处理对口头提示产生对口头提示的响应。11-13
急诊室辅助服务政策、设施
关于本报销政策的重要说明 您有责任提交准确的索赔。本报销政策旨在确保您根据正确描述所提供的医疗保健服务的代码获得报销。UnitedHealthcare Community Plan 报销政策使用现行程序术语 (CPT ® *)、医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 或其他编码指南。对 CPT 或其他来源的引用仅用于定义目的，并不意味着任何报销权利。本报销政策适用于所有在 UB-04 表格上计费的医疗保健服务，以及（如有规定）在 CMS 1500 表格上计费的医疗保健服务。在制定报销政策时，会考虑编码方法、行业标准报销逻辑、监管要求、福利设计和其他因素。本信息仅作为 UnitedHealthcare Community Plan 针对所述服务的报销政策的一般参考资源，并非旨在解决报销情况的各个方面。因此，UnitedHealthcare Community Plan 可合理地自行解释本政策并将其应用于特定情况下提供的医疗保健服务。此外，本政策并未解决与 UnitedHealthcare Community Plan 参保人提供的医疗保健服务报销相关的所有问题。影响报销的其他因素将补充、修改或在某些情况下取代本政策。这些因素包括但不限于：联邦和/或州监管要求、医生或其他提供商合同、参保人的福利覆盖文件和/或其他报销、医疗或药物政策。最后，由于编程或其他限制，本政策可能无法在 UnitedHealthcare Community Plan 使用的不同电子索赔处理系统上以完全相同的方式实施；但是，UnitedHealthcare Community Plan 努力将这些差异降到最低。 UnitedHealthcare Community Plan 可随时通过在本网站上发布新版本的政策来修改此报销政策。但是，本政策中提供的信息截至发布之日都是准确且最新的。 *CPT 版权所有美国医学会。保留所有权利。CPT® 是美国医学会的注册商标。
引用：van der Zaag ay，Bhagirath SC，Boerman AW等。通过机器学习在急诊科中适当使用血液培养物（
摘要简介急诊科（EDS）的血液培养物的自由使用导致较低的产量和大量的假阳性结果。假阳性，受污染的培养物与长时间住院，抗生素使用量增加甚至医院死亡率更高有关。该试验旨在调查最近开发和验证的用于预测血液培养结果的机器学习模型是否可以安全有效地指导临床医生扣留不必要的血液培养分析。方法和分析是一项随机对照，非自卑的试验，将当前实践与机器学习指导的方法进行了比较。主要目的是确定基于机器学习的方法是否基于30天死亡率不属于标准实践。次要结果包括住院时间和住院率。其他结果包括模型性能和抗生素使用情况。参与者将在荷兰多家医院的ED中招募。总共包括7584名参与者。道德和传播可能的参与者将收到有关试验的口头信息和纸质信息手册。在提供知情同意之前，他们将至少给予1小时的考虑时间。研究结果将发表在同行评审期刊上。这项研究已获得阿姆斯特丹大学医学中心地方医学伦理审查委员会（第22.0567号）的批准。试用注册号NCT06163781。该研究将与赫尔辛基宣言的原则一致，并根据涉及人类受试者法，一般数据隐私调节和医疗设备调节的医学研究。