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我如何用“心力衰竭”在威尔士走来走去
甚至几年前，一位顾问心脏病专家与他从未介绍过的五个人或六个人站在我的医院病床的尽头，他告诉我我患有严重的心力衰竭。七年了，我刚刚完成了整个威尔士的行程。我在约80个阶段大约做到了这一点，在英国一些最坚固的沿海和山地地形上，总共约有1000英里。我以这种方式讲述了我的故事。首先，我想提醒所有人，医生仍然以最狂热的方式向患者爆发坏消息，而没有隐私或希望，就好像他们在制作有关您可能犯的所有错误的教育视频一样。第二，我想强调一个污名化和过时的术语“心力衰竭”是：它涵盖了从超声心动图上的意外发现到急性肺水肿的所有内容。我不是第一个建议完全放弃这个名称以支持其他术语，例如心脏障碍。诊断患者现在可以使用适当的药物和可植入设备的十年来几乎没有症状。我讲这个故事的主要目的是提请注意我们如何将人们放在病理性盒子中多年，然后我们将其埋在木制的盒子中。这样做，我们可能会冒着谴责他们毫无根据的绝望，并可能更快下降的风险。根据我自己的故事，我已经在医疗学员身上做了几次教学练习。首先发表了幻灯片，显示了A中先生的病史。我问他们对这个人的形象。他在39岁时患有心脏病发作，40多岁的肺栓塞有一系列的肺栓塞，在60多岁时与起搏器一起装满了完全心脏障碍，还有其他几种记录的疾病，包括膝盖，前列腺剂和耳鸣，并服用了五种药物。“脆弱”，他们回答或偶尔“ heartsink”。普遍认为“他不太可能更长的时间。”
保持社交和经济距离
最近的 COVID-19 疫情提醒我们，在传染性极强的疾病面前，保持社交距离的重要性和有效性。无论是自愿的还是强制性的，保持社交距离的做法都可以通过减少感染者和易感者之间的接触率来防止疾病传播，从而将疫情的蔓延范围降至最低。历史数据和近期的初步数据确实表明，防止大型集会可以成功减缓传染速度。尽管 COVID-19 的致死率较低，但降低传播速度对于避免卫生系统不堪重负至关重要，可以防止医生、护士、病床以及呼吸机的反应可以防止的死亡。保持社交距离在预防传染和死亡方面非常有效，但至少在原则上，对经济活动却有害，因为保持社交距离通常意味着保持经济距离：大多数行业都要求工人肩并肩合作生产商品（汽车厂的装配线、面包店的生产等），而多种服务需要客户和供应商（餐馆、大学、理发店、酒店、航空公司等）或客户之间的密切接触（体育赛事、赌场、游乐园等）。社交距离和经济距离之间无处不在的联系揭示了经济文献中的一个显著空白。大多数模型都抽象出了距离在经济和社会互动中的作用。也许最显著的例外可以在贸易文献中找到，其中重力模型使用距离来捕捉运输成本，以及在城市经济学中，它使用距离来影响通勤成本，而通勤成本是人口集聚和城市形态的重要决定因素。然而，距离是贯穿所有人类和经济互动的一个因素。然而，它并没有在微观经济层面上明确地建模来捕捉宏观经济影响。同事之间的距离如何影响他们的生产力？哪些服务可以在远距离提供，哪些需要近距离接触？这些问题在正常情况下可能听起来毫无意义，因为面对面或远距离开展活动只是在通勤、基础设施或物流成本上有所不同。疫情揭示了
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。
2025年1月
沙特阿拉伯的持续人口趋势需要进一步的医疗保健服务，以及王国的卫生部门转型计划，有利于Almoosa Health，作为Almoosa Health，作为高级医疗保健提供商，在东省省份拥有51.5％该地区的51.5％的市场份额，在该地区占有51.5％的市场份额。但是，竞争已经激烈，随着现任人扩大捕获需求不断增长的能力，可能会加剧。Almoosa的策略与2家新医院的床位兼容，并建立了与初级医疗中心（PHCC）网络建立枢纽和讲话模型，它将使其能够在上市部门拥有最高的东部省级床位。我们预计30E的病床将从730张上升到1,430，而诊所在290年增加到1,056，所有诊所都在东部省份已经超过了KSA的人口增长，该地区的CAGR在该地区为2.6％。部门尾风的汇合，产能扩张和全综合服务可能会促使总收入从23财年的SAR 979MN到SAR 4,0.32亿美元，这意味着22.4％的CAGR 22.4％。随着医院和诊所的成熟和运营杠杆作用，我们预计毛利率将达到33.4％（超过23-30E），营业利润率达到18.3％（+500bps）。但是，医院容量的扩张可能会影响27/28E的总体/营业利润率。作为管理指南通过IPO收益来使余额进行余额，我们预计融资费用会减少，从而提高收益以30.3％的复合年增长率为30.3％。尽管中期大量资本支出需求的债务逐渐增加（主要是两家计划中的医院），但健康当前的利用率，现金产生和营运资金效率以提高ROE的概况。我们以“中性”评级和SAR 144.3/股的TP启动覆盖范围，这意味着IPO价格的上涨空间为13.7％，而股票则以同行的低价回报率进行交易。
加入我们的动态团队！ -1周期英尺 - 行政...
圣约瑟夫综合医院艾略特湖（Sjghel）是一个卓越中心，建立在建造和管理医院的圣约瑟夫姐妹的悠久历史和遗产上。Sjghel是一家55张床位的急诊医院，长期护理之家，有64张病床，成瘾和心理健康中心。这是Sault Ste之间的3.5小时走廊中最大的公司。玛丽和萨德伯里，安大略省；产科服务，重症监护，手术服务，专业诊所，成瘾治疗服务，CT扫描，透析服务以及住院/门诊糖尿病教育和护理。我们还提供最大的卫星肿瘤计划，每年有500多次访问。Sjghel正在寻求一个以细节为导向和有组织的行政助理来加入我们的动态SJGH团队。直接向质量，临床服务/首席护理主管（CNE）副总裁报告，理想的候选人将负责向投资组合提供行政和项目支持。职责包括管理时间表，协调会议和活动，处理信件和敏感信息。角色包括与组织内的多个部门联系，并协助完成各种行政和面向项目的任务。这个角色需要敏锐的关注细节，独立工作的能力，强大的沟通技巧以及多任务有效的能力。申请人应在一所获得认可的大学中至少拥有两（2）年的文凭或企业管理。至少有三（3）年的经验在高级管理层中担任行政支持角色，在医疗保健环境中是一项资产。请直接在Sjghel Careers网站上申请https://sjghel.ca/about/working-here/current-potitings/。发布将保持活跃，直到填写为止；但是，搜索委员会将开始筛选候选人2025年1月22日。我们有竞争性的薪水和假期，扩大健康和牙齿的利益以及通过HOOPP的养老金计划。
吉大港国家癌症研究所
来自加尔各答的Chittaranjan国家癌症研究所（CNCI）的问候，这是印度27个区域癌症中心之一。，我们确实有一段悠久的历史，即1950年1月2日由Curie女士正式揭幕，以Chittaranjan癌症医院的身份以Chittaranjan Das的名字命名，该医院是为这一事业捐赠土地和财产的著名自由战士。2022年1月7日，当印度八月在SMT面前印度总理Shri Narendra Modi Ji时，整个国家也将被视为整个国家的地标日。Mamata Banerjee，西孟加拉邦首席部长和曼苏克·曼达维亚（Mansukh Mandaviya）博士，尊敬的联盟卫生与家庭福利和化学和化学品部长敬业的新校园，在拉贾哈特（Rajarhat）为世界一流的患者提供服务，以迎合印度和其他邻近的Saarc Saarc Saarc Nistry Saarc and Bangladesh＆Myanmar和Myananmar。一直认为是癌症的负担，并需要更多的设施来负担得起，优质的癌症护理服务，因此决定在加尔各答的Rajarhat第二个CNCI的形式建立更大的设施，由印度政府和西孟加拉邦政府共同资助。CNCI的功能齐全的第二个校园是最先进的460张病床癌症治疗中心，为各种肿瘤学专业的人们提供高质量和负担得起的治疗选择。CNCI还成功地参加了Swachh Bharat Mission和Kayakalp审计医院的审计，并带来了鲜艳的色彩。我们现在正在关注NABH入门级程序。我们的承诺是为人类担任政府仆人，我们誓言在我们有能力的领导下这样做。我们正在为我们的医院和临床实验室实施高质量的系统审核，在那里我们已经在第二校园获得了NABL入门级认证。CNCI是一家著名的医生和盟友医疗保健工作者的教学机构。主要成就通过允许成立国家医学委员会的许可获得了超级专业研究生课程，例如MCH（手术肿瘤学）和专科研究生课程，例如MD（实验室医学）和MD（放射肿瘤学），参加2022-2023的学术会议。该研究所已经获得了新第二校园的DMLT，DCCT和DOTT课程的许可，这些校园得到了西孟加拉邦州医学院的认可。我们坚信，我们可以共同实现我们的愿景，即以早期发现的综合方法，预防
NGH FY2 糖尿病、内分泌创建
主要职责 该岗位位于一个有 28 张床位的病房，接收患有糖尿病、内分泌和胃肠道疾病的患者。它是糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 离开 ITU 后所选定的降级病房，其中很大一部分患者患有严重的糖尿病并发症。这里的许多患者患有多种并发症，这反映在该部门的初级和中级医生数量上。除了这个岗位，病房还配备了一名 FY1、一名 JCF 和一名 GPvST，因此有 4 名低于 ST3/IMT3 级别的初级医生。有 3 名中级医生（一名 HST、一名 SCF 和一名 IMT3）轮流在病房、诊所和 MedReg 工作。病房每天有两名顾问。这是一个很受欢迎的岗位，吸引了优秀的毕业生，并为糖尿病和内分泌疾病以及其他胃肠道疾病患者的管理打下了良好的基础。这个职位不仅为那些计划从事医学事业的人提供了一个很好的起点，还将为那些离开医学专业从事外科、全科和其他职业道路的人提供良好的基础。对于考虑从事血管外科的人来说，这将是一个理想的医疗岗位。您将有机会陪同顾问和糖尿病护士每天到 Nye Bevan Acute 病房进行巡房。如果有兴趣，有很多综合和专科诊所可以去。许多以前的职位持有者都在医学专业领域取得了成功的职业生涯，包括 D & E 本身。F2 将与其他病房医生分担责任，为 28 张病床提供护理。工作从审查病情较重的患者和适合出院但需要 EDN 的患者开始。由顾问领导的 MDT 董事会巡房将与扩展的医疗保健和社会服务团队一起对所有患者进行检查。您的日常职责将包括作为一个团队评估病房里的所有患者，以促进他们的临床进展。高级支持随时可以进行病例讨论。您将组织适当的调查，请求必要的转诊并填写必要的文件，例如 EDN。您将协助将复杂的内分泌患者转诊到我们的莱斯特三级中心。与此职位相关的任何值班职责都将与 FY2、IMT1、GPvTS、IMT2 提供的其他一般医疗值班轮班表整合在一起，并且不包括任何姑息治疗职责，因为这些职责使用单独的安排来涵盖。这将是本文件所附 excel 模板中 1/11 轮班表的一部分。
使用深度学习对大脑活动中的扫视方向进行分类
眼动追踪技术可以预测眼睛的注视方向，从而根据大脑活动来判断凝视方向。解决这一问题最成功的尝试之一是预测眼动估计回归 [LaConte 等人，2007]，这是一种基于成像的方法，使用机器学习算法根据眼睛的体素数据来估计功能性磁共振成像 (fMRI) 时间序列中的注视方向 [Son 等人，2020]。这对于那些买不起眼动追踪系统或不具备分析眼动追踪数据专业知识的神经科学实验室来说具有巨大的潜力。然而，fMRI 数据采集成本高昂，并且不能提供认知发生水平的时间分辨率。相比之下，EEG 是一种安全且成本低廉的方法，可以直接测量大脑的电活动，并可以在临床环境中进行测量（例如在病床上进行长期记录）。机器学习技术可以从脑电图记录中提取大脑活动信息，并在几个重要的基于脑电图的研究和应用领域中发挥着至关重要的作用[Roy et al . 2019a]。具体来说，深度学习允许计算模型学习具有多个抽象级别的数据表示，从而使用数据集提供的所有信息[Vahid et al . 2020]。尽管深度学习在脑电图时间序列分类方面已被证明是成功的并且得到了广泛的应用[Roy et al . 2019b]，但它在实验研究和架构设计方面仍然落后于图像识别。在这个项目中，作为对凝视位置进行分类的第一步，我们假设可以通过结合脑电图和深度学习来恢复扫视的方向（左和右）。这反过来又可以为已经获得的和可用的脑电图研究提供关于扫视方向的更多信息，从而可以重新分析这些数据集，以验证结果并解决以前不适用的新研究问题（例如，与年龄相关的大脑活动差异因老年受试者比年轻受试者更频繁地移动眼睛这一事实而变得复杂 [Płomecka et al. 2020]）。此外，从脑电图数据中恢复眼球注视信息可以潜在地改善许多基于脑电图的辅助技术，例如基于非侵入性脑机接口 (BCI) 的假肢或移动机器人，提供额外丰富的测量指标并帮助现有技术提高性能 [Kapralov et al . 2019]。我们相信这项研究为更先进的辅助技术提供了一些重要见解，例如将 ET 与脑电图相结合的混合方法 [Millán et al. 2010]。已经有一些关于经典监督机器学习技术的研究；例如，[Bulling et al.
2023-CON-手册.pdf
政策科。评估科迅速建立了一个简化的电子流程，用于提交紧急 CON 申请，以协助全州的医疗保健提供者规划和实施床位激增计划，以充分治疗密歇根州受 COVID-19 大流行影响的患者，并不知疲倦地与其他政府机构和医疗保健组织合作，使流程取得成功。由于这些努力，该部门能够批准大量紧急 CON 申请，平均审查时间为四 (4) 天，从而在全州的医疗机构中增加床位，并在这些困难时期继续协助提供者。在密歇根州 COVID-19 大流行期间，CON 工作人员还自愿在 COVID-19 电子邮箱和 COVID-19 热线上工作，以帮助回答密歇根州公民的问题。该部门完成了对提供心导管和 MRT 服务的所有设施的全州合规性审查。该科还举办了网络研讨会，提供有关修订后的 CON 标准、申请流程和 CON 年度调查报告要求的最新信息。政策科协助委员会对 CON 审查标准作出必要的修改，以更好地反映实践、提高质量和增加标准的清晰度；修订了“医院床位审查标准”中“医院床位”的定义，排除了未经许可的床位；增加了符合床位需求区域的例外情况，限制了根据例外情况批准的床位的移动，修改了启动儿童/青少年床位的要求，并在“精神病床位和服务”中增加了减肥室的比较审查标准；修改并增加了定义，更新了 MRI 审查标准中启动固定磁共振成像 (MRI) 扫描仪服务的要求；修改了在农村县的新站点更换兆伏放射治疗 (MRT) 服务的要求，增加了语言以在 MRT 审查标准中为 CT 引导的 MRT 提供平等的附加因素；修订了计算正电子发射断层扫描 (PET) 数据单位的方法，并修订了 PET 审查标准中移动和固定站点的启动量要求；在新生儿重症监护服务/床位 (NICU) 和特殊新生儿护理服务语言中添加了更多语言，以澄清人员配备要求；一个工作组正在审查计算机断层扫描 (CT) 扫描仪服务审查标准的变化；一个工作组正在审查疗养院和医院长期护理病床审查标准的变化。 （注：除医院床位外，这些变化将于 2023 财年生效。）这些举措极大地提高了 CON 信息和数据的可用性，以改进和简化审查流程，更好地为政策制定者提供信息，并增强社区对密歇根州医疗保健系统的了解。
澳大利亚公立医院的可再生能源使用情况
澳大利亚公立医院的能源选择与“首先不造成伤害”的理念相悖。医疗保健行业面临着气候变化的许多后果，但在应对自身对这一健康威胁的贡献方面却落后了 (1)。极端天气的增加导致澳大利亚及其他国家的身体、精神和代际健康结果不佳 (2, 3)。尽管存在这些健康影响，但医疗保健本身也会造成污染，占澳大利亚总碳足迹的 7% (4)。燃煤发电和天然气/化石气是医疗保健二氧化碳当量 (CO 2 e) 排放的重要来源 (4)，也会导致当地空气颗粒物，对心肺功能造成影响 (3)。医院由于持续运行，对能源的需求很大，主要是供暖、通风和空调 (5)。需求如此之大，以至于公立医院消耗了澳大利亚大多数州和地区的一半以上的公共部门能源 (6, 7)。因此，医院应成为澳大利亚州/地区脱碳工作的关键利益相关者。在国际上，医疗机构已经认识到并正在采取行动进行能源选择，签署了其医疗设施 100% 可再生电力目标 (5)。然而，目前尚不清楚澳大利亚医院转向可再生能源替代品的速度有多快。我们旨在评估澳大利亚公立医院的总能源使用量、电力使用量、化石（天然气）使用量和可再生电力的发电/购买量，并将其与国际医疗保健领导者和澳大利亚大学部门进行比较。我们研究了 2010-19 年澳大利亚州/领地公立医院的直接能源数据，获得了前瞻性伦理批准 (Western Health QA2019.41)。虽然我们寻求 10 年的数据，但我们只能获得 2016/17 至 2018/19 连续三年所有州/领地的完整数据。2018/19 年澳大利亚共有 693 家公立医院（澳大利亚卫生与福利研究所数据）（8）。我们从两个来源获取数据：澳大利亚州/领地卫生部门和澳大利亚清洁能源监管机构（负责国家温室气体和能源报告 (NGER)）。在澳大利亚，自 2017 年以来，公立医院已被纳入国家建筑环境评级系统 (NABERS) (9) 和 NGER 计划 (10)。根据 NABERS，693 家澳大利亚公立医院中的 274 家被纳入 2018/19 年 NABERS 分析，但没有一家公开披露 (9)。根据 NGER，医院必须报告能源消耗是否每年为 100TeraJoules 或更多和/或排放量是否等于 25kt CO 2 e 排放量/年（即拥有约 200 张急性病床的医院）(10)。我们在 2019 年 8 月至 10 月致函澳大利亚州/领地卫生部门，寻求公立医院直接能源使用的年度数据。我们还致函西澳大利亚州的三个卫生服务机构（东、由于西澳卫生部无法识别可再生电力数据，因此我们无法将西澳北部和南部大都市地区纳入可再生电力范围。医院级别的信息被合并到基于州的计算中，以避免无意中识别出个别医院。高等教育被选为比较对象，与类似的大型多建筑机构和相当大的能源需求 (6)。