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关于Vildagliptin在心脏病学诊所在印度临床环境中的位置的专家观点
结果：医疗保健从业者对以下情况发表了意见； A级A（90.9％）：范围内（TIR）和血糖变异性是选择大型肺血管并发症患者抗糖尿病治疗的重要临床标准； B级（70.8％）：与其他二肽基肽酶-4抑制剂相比，维二肽可提供更好的TIR和血糖变异性。 A级A（90.9％）：在T2DM患者中应考虑添加vildagliptin，并建立了动脉粥样硬化的CVD，这些CVD与二甲双胍加上二甲双胍加二糖糖糖糖酶-2抑制剂的治疗不受控制； B级B（52.9％）：仅当患者人群是老年人，长期存在糖尿病，新诊断为具有先前CVD的T2DM，肥胖症患者或肾功能障碍的T2DM，应将其视为治疗算法的一部分。大多数HCP都报告了临床益处，包括胰岛素剂量的降低（52.4％）和维尔迪格列汀和胰岛素的降血糖发病率（33.3％）。
糖尿病视网膜病变人工智能评估对资源匮乏环境下转诊服务的影响
目的：本试验旨在确定人工智能 (AI) 支持的糖尿病视网膜病变 (DR) 筛查是否提高了卢旺达的转诊率。设计：卢旺达糖尿病视网膜病变筛查人工智能 (RAIDERS) 研究是一项研究者盲法平行组随机对照试验。参与者：18 岁已知患有糖尿病且需要根据 AI 解释转诊 DR 的患者。方法：RAIDERS 研究于 2021 年 3 月至 2021 年 7 月在 4 家机构使用视网膜成像和 AI 解释对 DR 进行筛查。符合条件的参与者被随机 (1:1) 分配到立即反馈 AI 评分 (干预) 或在初步筛查后 3 至 5 天完成人工评分后传达转诊建议 (对照)。主要结果测量：研究组之间在被告知需要转诊就诊后 30 天内就诊转诊服务的比率差异。结果：在符合纳入标准的 823 名门诊患者中，275 名 (33.4%) 参与者根据 AI 筛查结果显示可转诊 DR 阳性，并被随机分配纳入试验。研究参与者（平均年龄 50.7 岁；58.2% 为女性）被随机分配到干预组 (n = 136 [49.5%]) 或对照组 (n = 139 [50.5%])。基线时未发现组间显著差异，100% 参与者的主要结果数据可用于分析。干预组的转诊依从性 (70/136 [51.5%]) 显著高于对照组 (55/139 [39.6%]；P = 0.048)，增加了 30.1%。多变量分析显示，年龄较大（优势比 [OR]，1.04；95% 置信区间 [CI]，1.02 e 1.05；P < 0.0001）、男性（OR，2.07；95% CI，1.22 e 3.51；P = 0.007）、农村居住地（OR，1.79；95% CI，1.07 e 3.01；P = 0.027）和干预组（OR，1.74；95% CI，1.05 e 2.88；P = 0.031）与接受转诊具有显着相关性。结论：与人工评分员延迟传达结果相比，基于人工智能支持的筛查对转诊状态的即时反馈与统计学上显着更高的转诊依从性相关。这些结果证明，人工智能筛查在促进撒哈拉以南非洲糖尿病眼科护理处方治疗依从性方面具有重要益处。眼科科学 2022；2：100168 ª 2022，美国眼科学会。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
利用人工智能监控实施CTA PE解释质量保证，避免急性肺栓塞的漏诊
• 未来发展方向包括与人工智能开发人员合作建立自动化机制，实时识别不一致的病例，通过展示临床价值提高人工智能的接受度，并持续监控不一致的病例质量保证流程
国际专家共识建议成人兰格汉细胞组织细胞增多症的诊断和治疗
1阿拉巴马大学伯明翰伯明翰市血液学 - 肿瘤学系； 2巴黎大学，INSERM UMR 976，圣路易斯研究所，法国巴黎； 3法国国家参考性组织参考中心，肺科学系，圣路易斯教学医院，援助Publique-H ^ Opiaux de Paris，法国巴黎，巴黎； 4血液学的4分和5个实验室医学和病理学系，明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所； 6辛辛那提儿童医院医疗中心病理学司，俄亥俄州辛辛那提； 7肺和重症监护医学司，以及明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所的8号放射科； 9鹿特丹伊拉斯mus大学医学中心的内科部和10个免疫学系。1阿拉巴马大学伯明翰伯明翰市血液学 - 肿瘤学系； 2巴黎大学，INSERM UMR 976，圣路易斯研究所，法国巴黎； 3法国国家参考性组织参考中心，肺科学系，圣路易斯教学医院，援助Publique-H ^ Opiaux de Paris，法国巴黎，巴黎； 4血液学的4分和5个实验室医学和病理学系，明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所； 6辛辛那提儿童医院医疗中心病理学司，俄亥俄州辛辛那提； 7肺和重症监护医学司，以及明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所的8号放射科； 9鹿特丹伊拉斯mus大学医学中心的内科部和10个免疫学系。netherlands; 11加利福尼亚大学旧金山，加利福尼亚州旧金山分校儿科血液肿瘤学系； 12个国家主要的严重和罕见疾病的主要实验室，中国医学科学与北京医学院医学院医学院北京医学院医学院医院； 13 LCH成人诊所和14个内分泌和糖尿病系，希腊雅典，希腊空军和VA综合医院251； 15希腊国家和卡普迪斯特大学雅典大学和卡普迪斯特大学的内科医学领域。 16 e e ececine Interne 2，中心的组织细胞剂，H ^ opital piti e-salp ^ etri erere，辅助Publique des h ^ opitaux de Paris（APHP），Sorbonne Universit E，Paris，Paris，Paris，France，France； 17纽卡斯尔大学和纽卡斯尔在泰恩医院，纽卡斯尔，在英国泰恩河上；德克萨斯州休斯敦贝勒医学院儿科学系18个儿童癌症和血液学中心； 19纽约纽约纪念斯隆·凯特林癌症中心神经病学系；和20个内科I（止血，血肿和茎，细胞移植和医学肿瘤学），Ordensklinikum Linz Elisabethinen，Linz，Austria
非神经外科中心（所有急症医院）的创伤性脑损伤 (TBI) 临床管理
为了进一步降低将患者转诊至大型创伤中心 (MTC)（包括神经外科转诊）的潜在风险，HSE 国家创伤服务办公室 (NOTS) 正在探索如何进一步简化和改进转诊流程。NOTS 目前正在制定标准化的国家转诊流程，包括引入国家标准创伤临床转诊表。此表格可从 NOTS 下载，用于转诊创伤患者。目前正在探索在线标准临床转诊表的选项，该表格将促进与多个临床利益相关者的沟通并提供反馈和警报。
dissertation.pdf - Unisa 机构知识库
表 2.1 三级、四级或五级系统的医院分诊类别…………………. 39 表 2.2 按疏散优先级进行的分诊分类。………………………. 40 表 2.3 带有颜色代码和目标时间的标准分诊量表...…………………………………………………………………….... 42 表 2.4 南非各学院教授的现行 EMS 分诊标准………………………………………………………….... 43 表 2.5 分诊后对患者的进一步管理…………………………………... 47 表 4.1 以前实施/经历过的分诊环境………………. 69 表 4.2 实施的分诊类型………………………………………………………... 71 表 4.3 急诊科在患者分类方面遇到的问题……………………………………………………………. 73 表 4.4 分诊期间护士的角色。……………………………………………………. 77 表 4.5 影响感受的因素.... ……………………………………………. 79 表 4.6 护士在病人分诊中的核心能力.................................................................................................................... 81 表 4.7 本单位实施 Cape Triage Score 的优势和劣势.................................................................................... 85 表 4.8 改进分诊系统的建议.................................................................................... 89 表 4.9 未来培训需求.................................................................................................................... 91 表 4.10 其他评论和建议.................................................................................................... 92
数字化分类系统：系统评价
在过去的几年中，数字化在线症状检查器和面向患者的数字化分诊工具变得越来越普遍。这些工具允许患者输入他们的症状并回答问题，并获得可能的诊断或关于哪种级别的护理更合适的建议[1]。数字分诊解决方案通常侧重于初级保健情况[2]，因为这些情况通常不太紧急，可以分诊为不同紧急程度以优化排队和资源分配，而且与急诊医学分诊系统相比，通常不需要体检。人工智能（AI）或机器学习通常被描述为显著改善各种分诊系统的潜在方法[3-5]。然而，评估分诊解决方案很复杂。很难用一个主要结果[6]来捕捉分诊系统的许多重要方面（例如病情覆盖率、诊断准确性、患者安全性和随之而来的资源利用率）。这种复杂性可以解释为什么对数字分诊解决方案的前身——传统的初级保健电话分诊系统的全面验证相对较少[7,8]。此外，分诊系统通常使用患者病例样本进行验证，患者病例样本是对具有预定正确诊断和/或护理级别的临床病例的简短描述。病例样本是一种实用的方法，但在评估像分诊这样复杂的事物时可能会有局限性。最近的研究试图比较不同数字分诊系统的准确性[9，10]。总体而言，评论得出的结论是，尽管使用率增加，但关于分诊系统准确性的研究和数据仍然有限[11]。此外，关于研究这类快速发展的系统的具体方法学挑战的已发表研究有限。由于数字分诊系统已经在医疗保健领域实施[12]，因此更好地了解它们的工作原理很有价值。准确性是分诊系统实用的必要但不是充分条件。考虑到使用标准化病例样本评估复杂干预措施之间可能存在不匹配，了解使用病例样本理解分诊准确性的潜在局限性可能会很有用。更好地了解研究数字化人工智能分诊系统准确性的具体挑战可能有助于设计未来的研究。因此，本系统评价旨在总结当前关于在初级保健环境中研究数字化患者操作人工智能分诊系统准确性的障碍的知识。
约旦一家转诊医院的先天性心脏病的发病率和类型：第三中心的回顾性研究
背景：先天性心脏病（CHD）是最常见的先天缺陷，并且是全球发病率和死亡率显着的。对约旦中冠心病的流行病学或确定冠心病的方式相对较少。方法：对在第三级转诊医院进行的所有超声心动图异常的新生儿进行了回顾性病历审查。全部包括新生儿的超声心动图由同一儿科心脏病专家酌情决定。描述性统计数据用于描述CHD发病率，鉴定的CHD类型和识别机理。结果：先天性心脏病的发病率为每1000例活产17.8。如果包括早产儿中的专利动脉导管，则升至每1,000人24.6。最常见的识别异常是PDA，心房间隔缺陷，持续性肺动脉高压，间隔肥大和心室间隔缺陷。由于其他合并症或危险因素，对大多数儿童进行了考试中的杂音或作为筛查的一部分进行评估。少于1％的儿童患有产前诊断。在19009年大流行期间，持续性肺动脉高压率高于之前（p <0.001）。结论：约旦的CHD发病率很高。增加产前和围产期筛查的CHD可能允许更早的检测。
