XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监护
重症监护医学中的算法公平性审计
© 作者 2022。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://creativeco mmons.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。
神经麻醉学和神经重症监护中的人工智能
人工智能 (AI) 已经影响到我们日常生活的几乎每个领域，包括快速发展的医疗保健技术和数据集。过去几十年来，人工智能在医学上的应用取得了显著发展，并显示出令人鼓舞的结果。尽管自麻醉学诞生以来，人们一直努力将人工智能融入麻醉学领域，但它仍然不常见。神经麻醉学和神经重症监护是一门医学学科，治疗患有神经系统疾病的患者，包括复杂的内科和外科疾病状况。人工智能可用于更好地监测、治疗和结果预测，从而降低医疗成本，最大限度地减少患者管理延误，并避免医疗错误。在这篇评论中，我们讨论了人工智能的应用及其在神经麻醉学和神经重症监护的几个方面帮助临床医生做出判断的潜力、其实施的一些障碍以及改善该领域教育的未来趋势，所有这些都需要进一步研究才能了解其确切范围。
重症监护病房中的急性肾损伤：......
摘要：简介：急性肾损伤的特征是肾小球滤过能力暂时下降，并导致重症监护患者的死亡率很高。目的：描述成人重症监护病房中急性肾损伤的发展、治疗和结果的相关方面。材料和方法：在波多黎各伊瓜苏市的一家公立医院进行分析、回顾和定量研究。该人群包括 51 份住院超过两天并出现急性肾损伤的患者的医疗记录。使用卡方检验，指定 p < 0.05 的值以表示统计显著性。结果：急性肾损伤患者大多数年龄超过 60 岁（62.7%）、男性（57%）、巴西国籍（92.2%）且患有高血压（60.8%）。最初的症状是无尿和/或少尿和水肿（83.7）。有证据表明使用了抗生素（90.3%）、机械通气（80.4%）和皮质类固醇（84%）。患者需要血液透析（23.5%），频率为每天一次（83.3%），住院时间超过 14 天（54.9%），并出现死亡（45.1%）。结论：鉴于该临床状况的死亡率较高，因此强调继续教育的相关性，以便及时发现与该临床状况的出现相关的方面。关键词：急性肾损伤；住院；肾衰竭。
重症监护护理中的压力、疲劳和工作量
压力和疲劳在护理文献中交替使用，从而导致操作化和测量问题。进行了范围界定审查，以确定这些结构的不同定义和操作化。研究结果可用于开发工具来测量压力和疲劳作为不同的结构，以帮助护理管理人员从新的角度了解护理计划、工作量、护士的士气和幸福感。研究结果表明，在护理急性压力测量方面存在研究空白，生理测量目前尚未用于持续评估护士的压力或疲劳，并且缺乏用于评估目的的生理测量方面的压力和疲劳定义。可以使用连续监测和心率等生理测量来测量和区分压力和疲劳的结构
可操作警报的设计注意事项（重症监护中
摘要 重症监护室是技术先进的环境，旨在保护患者，同时稳定其生命体征以进行进一步治疗。声音和视觉警报是医疗生态系统的一部分。然而，这些警报太多了，以至于临床医生患上一种称为“警报疲劳”的综合症，并且经常不遵守警报传达的任务。衡量工作场所对规则的遵守情况并确定系统的成功属于人体工程学领域，并基于通过任务观察和评分收集的数据。在本文中，我们将不仅从潜在成功或失败的角度，而且从临床医生在危急环境中遵守警报的能力、需求和动机的角度，探讨对危急警报的遵守情况。最后，我们将思考进一步可能的设计策略，以提高重症监护的依从性，这些策略不仅仅是遵守规则本身，而是通过内在动机。
儿童重症监护药物目录 (CIDD) 第 1 版
本出版物中提供的内容由昆士兰州政府（包括昆士兰儿童健康局）发布，仅供参考。昆士兰州政府（包括昆士兰儿童健康局）不对本出版物中包含的任何信息的准确性、完整性或可靠性作出任何声明、陈述或保证。昆士兰州政府（包括昆士兰儿童健康局）不承担任何责任和义务，包括但不限于因疏忽而导致您因任何形式的信息不准确或不完整以及因任何原因依赖此类信息而可能产生的所有费用、损失、损害和成本的责任。
肺科、过敏科和重症监护科
• William Bain 医学博士，F32 研究员，加入担任临床讲师 • Dongshi Chen 博士，来自药理学和化学生物学系，加入担任研究助理教授 • John Evankovich 医学博士，K08 获得者，加入担任助理教授 • Corrine Kliment 医学博士、哲学博士，来自约翰霍普金斯大学，K08、Parker B. Francis 奖学金和 Burroughs Wellcome Fund 获得者，加入担任助理教授 • Adriana Leme 哲学博士，来自 UPMC，加入担任研究助理教授 • Quyen Nguyen 医学博士，F32 研究员，加入担任助理教授 • Rihab Sharara 医学博士，来自 Allegheny Health Network，加入担任临床助理教授（为 UPMC Jameson 招聘） • Mark Snyder 医学博士，来自哥伦比亚大学，Parker B. Francis 奖学金获得者，加入担任助理教授 • Tomeka Suber 医学博士、哲学博士，F32 研究员，加入担任助理教授 • Daniel Zank 医学博士、研究员，加入担任临床讲师
在重症监护中进行：一项物理模拟研究
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，并具有新颖的信息和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法 - 策划机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量的Cusmom feed，但用户对它们的吸收似乎有限。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左心中心的新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突有关的观点来发现重要的基于问题的差异。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，而主张的人数也有所增加。我们结论是，蓝军（对于所有新颖的特征）的网络结构与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
监护人和保护人小册子 - 弗吉尼亚州的司法系统
8. 您必须将年度报告邮寄或递交给该人居住地的当地社会服务部门。该报告应在被任命为监护人四个月后填写完毕并提交给当地社会服务部门，此后每年提交一次。使用可填写的表格 (CC-1644) 和弗吉尼亚州最高法院执行秘书办公室提供的说明，网址为：https://www.vacourts.gov/forms/circuit/fiduciary.html。本指南中还包含报告表格的副本和样本。年度报告必须提交给该人居住地辖区的当地社会服务部门。当地部门、地址和联系信息的列表位于：http://www.dss.virginia.gov/localagency/index.cgi。在邮寄给当地社会服务部门之前，请记得在报告上注明日期并签名。