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World File Search System急诊科
了解急诊科的利用情况——...
简介：急诊室是许多非裔美国人的常规护理来源。与种族相比，非洲中心文化特征可能更能代表人们更喜欢在急诊室接受糖尿病管理，而不是在初级保健中接受治疗。方法：进行了文献综述，包括与过渡性医疗保健、急诊室复发、非洲中心文化特征、种族主义和健康差异以及非裔美国人的糖尿病相关的关键术语。提出了一个使用非洲中心文化特征定制谈话要点的例子，使用琼斯的 TRIOS 模型，一种非洲中心的自我增强和保护理论。结果：文献包括支持非裔美国人使用急诊室的复杂解释的证据。自我增强和保护的文化特征可能解释人们对糖尿病急诊室护理的偏好。时间性、节奏、即兴创作、口头性和灵性等文化特征可能会推动对急诊护理的偏好。结论：通过使用符合文化框架的谈话要点和理论模型化的文化定制糖尿病教育来定制护理，有可能在急诊室进行，作为预防复发和再次入院风险的一种可能手段。
血浆中性粒细胞明胶酶相关的Lipocalin作为急性肾脏损伤生物标志物的单个测试规则：接受急诊科的患者的横断面研究
急性肾脏损伤（AKI）是一种普通综合征，其患病率在全球范围内增加，并且与高死亡率和发病率相关[1-3]，部分是由于不足和/或延迟识别[1]。标准化诊断并改善结果统一的AKI和肾功能基线的统一发表在“肾脏疾病：改善全球结果”（KDIGO）[4]中。但是，在日常临床实践中，解释仍存在一些差异，这挑战了均匀的临床途径和早期干预。在一项人口研究中，有21％的患者在住院期间开发了AKI，发现AKI越严重，死亡和院内死亡的风险更大[5]。此外，患有AKI的患者住院时间更长，医院再入院增加。此外，与第一集相比，在中位数为0.6年之内，AKI发作的患者在中位数中被AKI的重新入院的风险近30％[6]。此外，患有AKI的患者随后患有慢性肾脏疾病（CKD）的风险增加[3，7]。在一项研究中证明了AKI早期识别和确保干预的价值，在该研究中，电子实验室结果系统向工作人员提醒肌酐（CR）的急性变化（CR）和随后的AKI风险[8]。这导致了AKI的更快，更好的管理，减少了医院的住院时间并提高了死亡率。总体而言，这突出了对AKI的改进和简化认识的需求和价值。由于功能生物标志物的固有延迟和局限性，例如PCR [9]替代性损伤生物标志物，其反应比功能性生物标志物更快[10]。铁结合21–25 kd lipocalin蛋白质中性粒细胞明胶酶 - 脂肪蛋白（NGAL）是一个肾脏损伤生物标志物。在AKI事件后，Ngal在Henle环的管状上皮表达，并在肾脏中收集管道。在肾脏中，NGAL表达会响应有害刺激，例如，渗透 - 重新灌注损害和易感AKI的条件[11]。可以在AKI事件[12]的六个小时内检测到血浆NGAL（PNGAL）的水平，并且PNGAL和尿液NGAL（UNGAL）的浓度似乎与肾小管损伤的程度相关，表明肾脏功能的程度[13，14]。ngal表示肾细胞对固有的AKI事件的响应。在AKI中，血浆NGAL水平的升高主要是由于急性管状损伤，全身性炎症和吸收能力降低而迅速诱导NGAL表达和NGAL释放，从而导致血浆和尿液中的清除和积累。在AKI的急性阶段，NGAL的清除率降低起较小的作用。相比之下，在CKD中，长时间的过滤障碍导致血浆中NGAL的逐渐积累（由于过滤和排泄降低），水平与疾病的严重程度和肾功能下降相关。在CKD中，肾脏NGAL合成没有/更少的增加。因此，PNGAL清除与肾脏功能状态密切相关，并在AKI和CKD环境中都是肾脏损伤的敏感标志[15]。
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。
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
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。
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。
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
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
临床政策：成人院外或急诊科的评估和管理中的关键问题
引言严重躁动的患者是向急诊科（ED）的高风险演示。这些患者通常患有急性医疗紧急情况，急性中毒，具有交感神经或酒精或精神病问题。1-3在已知搅动原因的患者中，临床医生可以为可疑原因启动常规治疗。此政策旨在初步治疗未分化的搅动，其中根本原因尚不清楚。严重躁动的患者可能会出现精神状态改变和精神运动活动的增加，并伴有危险的超肾上腺素能状态。重要的是要注意，严重搅动的频谱通常代表了需要紧急治疗的至关重要的，威胁生命的医疗状况，并且在该州出现的患者的发病率和死亡率很高。患者的安全性对于这些患者的治疗必须至关重要。通常需要镇静剂来使患者平静并为患者和员工创造安全的环境。此外，这有助于对患者严重的医疗问题进行适当的评估和治疗。2这些患者利用了大量的ED资源，并对医务人员，附近的患者，访客/家庭或患者本身造成伤害。2-4