摘要 重症监护病房是技术先进的环境,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。衡量工作空间中规则的遵守情况并确定系统的成功属于人体工程学领域,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,我们将反思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。
住院医生/研究员健康 住院医生健康和咨询中心为 UT Southwestern 住院医生和研究员提供心理健康和健康服务。医学培训可能是一个充满压力和挑战的时期,这可能会导致倦怠、自我护理减少以及工作和人际关系困难。作为一个多学科团队,我们提供支持和活动,以帮助您应对医学培训固有的挑战,并协助您实现个人和职业目标。当医生本身更健康时,他们会为患者和社区提供更好的护理。我们还提供部门级支持和教育,介绍医生的压力、倦怠和心理健康问题,包括抑郁、焦虑和物质使用障碍。通过这样做,我们希望减少耻辱感,增加外展,并帮助建立一种健康和关心我们自己和同事的文化。
引言在第四纪心脏护理中心的心脏手术患者的术后护理发生在专用的心血管重症监护病房(CVICU)中。目前,重症监护医学(CCM)的培训缺乏足够的CVICU人群接触。在术前和术后心脏手术患者中,机械支撑设备的复杂性日益增加,并扩大了使用额外的技能。我们独特的CVICU临床奖学金使CCM医生能够获得额外的临床经验和技能,为心脏手术患者提供术后护理状态。临床研究员在加拿大艾伯塔省埃德蒙顿的Mazankowski Heart Institute(Mahi)的CVICU培训。这是一个完全由对心血管ICU特别感兴趣的强化主义者组成的26张床子专科单元。每年有1400多个入院。我们的CVICU是全面的;我们为常规的冠状动脉搭桥术,瓣膜心脏手术,胸主动脉手术,肺栓塞切除术和成人先天性心脏心脏手术提供护理。此外,我们还有一个大容量移植程序(心脏,心脏肺和肺),额外的有形生命支持(ECLS)护理(后手术后手术,作为移植的桥梁,以及严重的心脏病和呼吸衰竭)以及心室辅助装置(VAD)服务(暂时且耐用)。临床工作包括在8个CVICU轮换期间的夜间和周末内通话(28天内最多7个呼叫轮班)。国际学员申请人必须拥有政府/机构资金。奖学金计划这一一年奖学金包括CVICU的8个临床旋转,以及研究/质量改进的选定旋转(学术项目),超声心动图(经胸腔和经食道),心脏麻醉,移植和心室辅助设备。为加拿大学员提供的资金和资格资金由重症监护医学系CVICU研究与教育基金提供,并与艾伯塔大学的其他奖学金计划相称。此外,在奖学金开始之前,需要加拿大政府的工作许可。
背景:在最近的时期,由于人工智能(AI)的整合,关键医学领域已经历了重大进步。具体来说,AI机器人已经从理论概念演变为在临床试验和应用中积极实施。重症监护室(ICU)以依赖大量医疗信息而闻名,它提出了一种有希望的机器人AI部署的途径,预计将为患者护理带来实质性改善。目的:本综述旨在通过搜索与ICU病房相关的先前研究,发展和应用,全面总结重症监护领域的AI机器人的当前状态。此外,它试图解决其使用引起的道德挑战,包括与安全,患者隐私,责任划定和成本效益分析有关的问题。方法:遵循Arksey和O'Malley和Prisma提出的范围审查框架(用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目)指南,我们进行了范围审查,以划定ICU中AI机器人的研究广度,并报告了ICU的研究和发现。文献搜索于2023年5月1日在3个数据库中进行:PubMed,Embase和IEEE Xplore数字库。合格的出版物最初是根据其标题和摘要筛选的。通过初步筛选的出版物经过了全面的审查。从最终出版物中提取,总结和分析了各种研究特征。最终,结果:在筛选的5908个出版物中,有77(1.3%)进行了完整的审查。这些研究共同跨越了21个ICU机器人项目,包括其系统开发和测试,临床试验和批准过程。在经过专家评审的分类框架上,这些框架分为5种主要类型:治疗援助机器人,护理援助机器人,康复援助机器人,远程介绍机器人以及物流和消毒机器人。其中大多数已经在ICU中广泛部署和商业化,尽管其中一些仍在测试中。所有机器人系统和工具均经过设计,可以为ICU的患者提供更个性化,方便和智能的医疗服务,同时旨在减少ICU医务人员的大量工作量并促进治疗和护理程序。这篇评论进一步探讨了普遍的挑战,特别是专注于道德和安全问题,提出了可行的解决方案或方法,并说明了ICU环境中AI驱动的机器人技术的潜在能力和潜力。
在MEDLINE,EMBASE和CINHAL中进行了系统的文献,以进行系统评价,荟萃分析和随机对照试验(RCT)(RCT),与ICU患者早期动员有关。文献综述包括有关干预措施,改进结果,所使用的移动性工具以及确定现有障碍的调查的数据。由约翰·霍普金斯医学(Johns Hopkins Medicine)进行的一项调查,为该项目选择了ICU(PMABS-ICU)的患者动员态度和信念。在内布拉斯加州医学的所有五个ICU中,通过电子邮件发送给ICU注册护士(RNS)和患者护理技术人员(PCTS)的邀请。此外,在每个单元中都发布了信息传单。调查包括27个问题和一个开放式的免费文本部分,以供评论。使用SPSS 28.0,检查了调查结果的总分数和知识,态度和行为的子量表。根据多年的工作经验和分配的ICU的分数差异。结果
和生命体征,帮助根据紧急程度确定护理优先级,改善繁忙急诊室的患者流量。预测模型:通过检查历史数据模式,AI 可以预测患者结果和潜在并发症,从而实现对高风险患者的主动管理。临床决策支持:AI 系统提供针对个体患者情况的实时、循证建议,帮助临床医生做出治疗决策,尤其是在不熟悉的病例中。培训和模拟:AI 为急救人员创建逼真的培训场景,增强他们对从创伤到心脏骤停等各种情况的准备。远程医疗集成:变革性 AI 提高了远程医疗能力,促进了远程会诊和监测,以确保患者无法前往急诊室时及时护理。资源管理:AI 通过预测患者激增和管理供应链物流来优化人员和资源分配,确保急诊室高效运作。患者随访和护理协调:AI 通过安排随访和与初级保健提供者协调来帮助管理紧急后护理,确保护理的连续性。自然语言处理:AI 通过语音识别和自动笔记简化文档处理,使医疗保健提供者能够更多地关注患者护理而不是行政任务。道德考虑和合规性:AI 通过监测治疗建议和数据处理中的潜在偏见来帮助维持法规遵从性和道德标准。
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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。
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。