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World File Search System急诊室
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。
康涅狄格州 - 急诊室共付额豁免...
使用以下地址将此表格提交给量子健康。此表格必须由寻求放弃急诊室共产*的计划成员完成。您必须提供所有请求的信息。不完整表格将被返回。您的豁免请求将在60天内处理。（注意：请在您收到保险公司收益的解释之前，请勿提交此表格。如果您已经支付了共同付款，则需要批准豁免请求，就需要从医院寻求报销。）
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
急诊室拥挤级别及其在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴选定的公立医院的决定因素
Turkoz B等。 急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。 Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turkoz B等。急诊科过度拥挤的原因：教育和研究医院的经验和建议。Turk J Emerm Med [Internet]。 2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。 可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/Turk J Emerm Med [Internet]。2016年2月26日[引用2022年9月30日]; 14（2）：59-63。可从：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc4909875/
在急诊室中，氯氨酸在急诊室疼痛管理中的作用；杰默·加里多（Jemer Garrido）； Sergey Motov（NE）Creighton Omaha
背景，意义和假设：氯胺酮是一种非竞争性的N-甲基-D-天冬氨酸/谷氨酸 - 受体受体复杂拮抗剂，可通过减少脊髓和中枢神经系统水平的中枢敏化来减轻疼痛。氯胺酮传统上是静脉内（IV）和鼻内（IN）的。通过IV或在急诊科（ED）的路线中进行给药时，氯胺酮已被证明对患有急性创伤和非创伤性疼痛的患者有效。但是，这些方法都构成了自己的挑战。静脉注射剂量并不总是很容易获得。施用的亚降低氯胺酮可能会产生不愉快的感觉，导致成年患者拒绝这种方法。因此，最近正在探索氯胺酮给药的另一种非侵入性途径，例如通过呼吸雾化器吸入（BAN）吸入。探索这一途径可能会改善ED和院前环境中的疼痛管理。目的是进行重点的临床文献综述，以评估耐氯氨酸在急诊科（ED）和院前环境中的疼痛管理中的作用。这种管理方法可以提供可比的镇痛益处，以改善患者的舒适性和合规性。
政策标题：急诊室急性中风患者的插入率转移指南
iii。定义：急性中风中心（ASC）：医院指定为急性中风中心，如VCEMS政策450中的定义。主要中风中心（PSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗机构认证计划作为主要中风中心认证的医院。血栓切除术的急性中风中心（TCASC）：ASC医院，能够对急性中风进行神经内血管手术，包括机械血栓切除术和动脉内溶栓。（VCEMS政策452中的定义）综合中风中心（CSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗保健设施认证计划作为全面中风中心认证的医院。大容器阻塞（LVO）：由大血管阻塞引起的急性缺血性中风。急性中风：与该政策有关的中风，一场需要立即神经介入，神经外科手术，专业咨询或更高水平的护理的脑血管事故（CVA）。iv。策略：
实时人工智能预测胸痛急诊室患者的主要不良心脏事件
背景：大数据驱动和人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 方法从未与医院信息系统 (HIS) 集成，用于预测急诊科 (ED) 胸痛患者的主要不良心脏事件 (MACE)。因此，我们进行了本研究以阐明这一点。方法：2009 年至 2018 年期间，共确定了三家医院 85,254 名患有胸痛的 ED 患者。我们将患者随机分为 70%/30% 的组别，以进行 ML 模型训练和测试。我们使用来自他们电子健康记录的 14 个临床变量，使用合成少数过采样技术预处理算法构建随机森林模型，以预测 1 个月内的急性心肌梗死 (AMI) 和 1 个月内的全因死亡率。还对随机森林、逻辑回归、支持向量聚类 (SVC) 和 K 最近邻 (KNN) 模型的预测准确度进行了比较。
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。
评估不同机器学习算法，以预测急诊室的住宿时间：单中心
背景：最近，急诊科（EDS）的拥挤已成为影响全球公共医疗保健的公认关键因素，这是由于医疗服务的供应/需求不断增加以及住院单位和ED中可用的医院病床的匮乏所致。已发现ED（ED-LOS）的住宿时间是ED瓶颈的重要指标。通过测量ED-LOS来量化患者在ED中花费的时间，而ED-LOS可以通过不具备的护理过程影响，并导致死亡率和健康支出增加。因此，重要的是要通过预测工具实现早期改进来了解ED-LOS的主要因素。方法：这项工作的目的是使用一组有限的功能，影响ED-LOS，既可以与患者特征和ED工作流”进行预测。选择了不同的因素（年龄，性别，分类水平，入学时间，到达模式）并进行了分析。然后，将机器学习（ML）算法用于预见的ED-LOS。考虑到从2014年至2019年期间的“ san Giovanni dio dio d'ruggi d'Aragona”医院（意大利萨勒诺）的“ San Giovanni dio dio e ruggi d'Aragona”医院获得的患者数据库的数据集。结果：在考虑的年份中，评估了496,172次入院，其中143,641人（28.9％）显示ED-LOS延长。考虑到完整的数据（女性为48.1％，男性为51.9％），51.7％的ED-LOS患者为男性，女性为47.3％。关于年龄组，受延长ED-LO影响最大的患者超过64岁。随机森林算法的评估指标被证明是最好的。实际上，在预测ED-LOS时，它达到了最高准确性（74.8％），精度（72.8％）和召回（74.8％）。结论：不同的变量，指患者的个人和临床属性以及ED过程，对ED-LOS的价值有直接影响。建议的预测模型具有令人鼓舞的结果；因此，它可以应用于预测和管理ED-LOS，防止ED的拥挤和优化有效性和效率。
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）。