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在三级医院的急诊室的双相过敏反应的发生率，预测因素和治疗结果：
背景：基于NIAID/FAAN标准，双相过敏反应的发生率为4-5％。我们的研究旨在调查Siriraj医院急诊科（ED）内与双相反应相关的频率和预测因素。方法：这项观察性研究评估了Siriraj医院在2015年1月至2019年12月的Siriraj医院的过敏反应患者的病历。，对这些样本进行了审查和验证。进行电话采访以收集更多数据。单 - 或双相反应进行了描述性分析。进行了预测建模。结果：在1888年的过敏反应病例中，有601例随机采样；分析了239名完成访谈的患者。双相反应的发生率为7.1％（17/239）。双相反应的常见触发因素是食品（57.7％），药物（31％），其他已知的过敏原（5.9％）。贝类，可食用的昆虫和小麦是领先的食物触发因素。双相反应与药物过敏史，任何过敏性疾病，过敏性鼻炎，先前过敏反应的数量，血管性水肿，较少概括的红斑，对贝类的反应较少，对NSAID的反应以及ED访问中没有肾上腺素的反应（所有p <0.1）。来自3个预测者预后模型，包括药物/特发性反应，从发作到第一次肾上腺素> 60分钟的持续时间以及任何皮肤水肿/血管性水肿，曲线下的面积为0.72（95％CI 0.54，0.90）。
ACEP老年急诊医学科奖...
决定：ACEP老年急诊医学委员会GEMS Warrior的目的：该奖项是为了纪念老年急诊医学科的医师成员，以表彰对老年急诊医学的杰出贡献，尤其是在政策倡导和卓越管理领域。资格：必须是宝石医师至少12个月。部分官员和过去5年中获得该奖项的人没有资格。提名为以下提名：通过本节提名，包括自我提名。由奖项委员会确定的前三名提名人将被要求以简短的（250个或更少）的陈述来强调他们对本节的贡献。决定：GEMS部分成员黄金心脏奖的目的：该奖项是为了纪念一个临床团队或团体，该奖项是通过展示对急诊室老年患者的特定，非凡的善良行为来超越和超越的。资格：必须是跨学科临床团队的成员，其中包括临床医生（医师和高级实践提供者），护士，社会工作者，病例经理，身体或职业治疗师或其他临床团队或其他人。不需要是部分成员。以前可能没有在前5年中获得该奖项。提名人：按部分成员开放提名。提名人提交提名，其中一个特定的善举例子被认为是“超越”给老年人提供的通常护理。不接受自我提名。每年最多可提供3个奖项。决定：GEMS部分成员杰出的实习奖目的：该奖项的开发是为了认可受训者对老年急诊医学的实质性贡献。贡献可能包括教育，研究，临床或行政项目。候选人应表现出致力于将宝石作为未来职业道路的承诺。资格：医学生，EM居民或宝石伙伴。可能在前5年中没有赢得这个奖项。提名人：按部分成员开放提名。提名人必须提交描述学员的贡献和证据表明他们致力于宝石未来的提名。
Ortiz-Barrios, M., Petrillo, A., Arias-Fonseca, S., McClean, S., de Felice, F., Nugent, C., & Uribe-López, S.-A. (2024)。基于人工智能的多阶段框架，用于改善呼吸道疾病季节急诊室的机械通气可用性：案例研究。国际急诊医学杂志，17(1)，1-11。第 45 篇文章。提前在线出版。https://doi.org/10.1186/s12245-024-00626-0
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
设计中国医院急诊部门利用人工智能 - 有关挑战和机会的系统文献审查
人工智能（AI）目睹了近年来医疗保健领域的快速进步，尤其是在紧急情况下，AI可能会从根本上重塑医疗服务。尽管AI具有增强医院诊断准确性和运营效率的巨大潜力，但对其在急诊室建筑设计中的应用的研究仍然相对较少。因此，本研究旨在通过确定使用AI的挑战和机会来调查急诊部门的设施设计。将两项系统的文献综述合并为AI，另一个在传感器中，以探索其潜在的支持决策，资源优化和患者监测的应用。这些评论随后已经告知了有关将AI传感器集成到当代急诊科设计中，以在中国使用，以支持复苏单元，急诊室和急诊部重症监护室（ED-ICU）设计的证据基础。我们希望告知AI传感器的战略实施，以及他们如何改变急诊室设计以支持医务人员并增强患者体验。
针对糖尿病患者进行选修和急诊手术的围手术期护理指南
提供整个途径，质量围手术期的护理需要多组分干预，并且从一刻，从一刻，二级和社会护理进行整合到手术，从而全面恢复到完全康复。需要一种多学科的“一个团队”方法来交付路径的每个组成部分；共享决策（SDM）；生理状况，合并症和综合症的术前风险评估和优化；生活方式的修改以改善外科和长期健康结果；质量，有针对性的术后护理，包括康复；主动排放计划；患者和护理人员的参与，教育和授权。提供这种方法需要以研究和实施科学为基础的技术可访问性和有效利用技术。
L.A.护理健康计划急诊科协议
L.A.护理将在30分钟内处理您的授权请求。稳定后的护理必须在医学上是必要的。这适用于参与和非参与的提供者。有关其他信息，请参阅《加利福尼亚健康与安全法》第1371.4节以及福利与机构代码第14454条，符合42 CFR第438.114节。生效于2023年5月3日，Medi-Cal提供商还可以参考所有计划信（APL）23-009（PDF），《稳定后护理服务授权》。更高的护理水平（HLOC）转移请求要求提高护理或护理授权，请执行以下操作：•请求更高的护理，请致电我们的24小时，每周7天致电中心877-431-2273，遵循提示或传真至：1-213-438-2204。•在提供者选项卡中找到我们更高级别的护理授权表→利用管理表格：https：//www.lacare.org/providers/forms-manuals-manuals信息所需的信息：•转让MD的首先和姓氏和姓氏和电话号码和电话号码和电话号码和电话号码•转移诊断：•需要更高级别的诊断：•需要的级别•级别的级别：•级别•级别：•级别•级别：•级别的级别：过去的病史，主要投诉，相关发现和干预措施，生命体征，实验室，诊断，药物，治疗，干预措施，对治疗的反应，计划困难的会员安置援助L.A. CARE提供帮助，以帮助提供者在迫切或挑战良性护理设施时，在急诊护理设施中施加良好的护理设施，并在急诊医院中放置熟练的护理设施。在艰难的会员安置中请求帮助。我们希望支持我们的提供者确保我们的成员在适当的时间被释放到适当的护理水平。在提供者选项卡下找到我们困难的安置授权请求表→利用管理表格：https：//www.lacare.org/providers/forms-manuals
在2024年2月在急诊室进行筛查
任何开发的筛查过程都必须最大程度地减少对ED临床人员的负担，并且必须有明确的治理过程，尤其是关于谁负责在筛选和处理“假阳性”筛查后进行后续行动的责任。制定筛选计划可能需要高级ED员工的大量投入，这应该被认为是额外的角色，并且需要对该计划进行任何持续的监督。应开发筛查过程，这些过程可在现有的ED工作流程中实施，并最大程度地减少对患者和ED员工的影响。假设应是仅在新资源（即为额外人员提供资金）可以进行筛查。这是避免对已经处于高压力下的现有临床护理产生负面影响的唯一方法。
使用具有系统的网格搜索的人工神经网络对急诊科的重大不良心脏事件进行预测
摘要背景我们的研究目的是使用系统性的网格搜索对急诊科分类的患者的重大不良心脏事件（MACE）的早期预测，设计和评估人工神经网络（ANN）模型。方法这是一项使用电子健康记录从2017年1月到1220年的单中心横断面研究。研究人群由成年人组成，来到我们在阿加汗大学医院的急诊科分类。住院期间的狼牙棒是主要结果。使用分诊数据增强ANN的体系结构，我们使用了系统的网格搜索策略。使用了四个隐藏的ANN层，然后使用外层。遵循每个隐藏层是返回归一化和辍学层。mace：ANN，随机森林（RF）和逻辑回归（LR）。检查了这些模型的总体准确性，灵敏度，特异性，精度和回忆。使用接收器操作特征曲线（ROC）和具有95％置信区间的F1分数评估每个模型。结果在研究期间总共记录了97,333次急诊就诊，其中33％的患有心血管症状的患者。平均年龄为54.08（19.18）岁。在23,052例（23.7％）的患者中观察到了狼牙棒，在10,888例（11.2％）患者中，住院（长达30天）的死亡率和5483例（5.6％）患者的心脏骤停。用于培训和验证的数据分别为80:20的比例为77,866和19,467。ANN的MACE的AUC分数为0.97，大于RF（0.96）和LR（0.96）。同样，使用ANN的MACE的Precision-Recall曲线更大（RF为0.94 vs. 0.93，LR为0.93）。使用ANN，RF和LR分类器对MACE预测的敏感性分别为99.3％，99.4％和99.2％，特异性分别为94.5％，94.2％和94.2％。结论何时使用分类数据来预测MACE，死亡和心脏骤停时，具有全身网格搜索的ANN可以提供精确而有效的结果，并将受益于预测具有有限资源的急诊室中必须处理大量患者的MACE。关键词人工智能，急诊医学，心脏骤停，主要不良心血管事件，验证研究