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院前tranexamic actain for Frauma受害者
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SAEID AMOUZAD MAHDIRAJI优化和模拟建模，用于改进院前中风护理的分析和计划
1。Jevinger，Åse。 迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。 2。 Dahlskog，史蒂夫。 数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。 3。 Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Jevinger，Åse。迈向智能商品：特征，建筑和应用程序，2014年，博士学位论文。2。Dahlskog，史蒂夫。数字游戏中的模式和程序内容生成：使用游戏设计模式的数字游戏自动生成，2016年博士学位论文。3。Fabijan，Aleksander。 开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。 4。 paraschakis，dimitris。 算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。 5。 hajinasab，banafsheh。 在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。 6。 Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。开发正确的功能：客户和产品数据在软件产品开发中的作用和影响，2016年，许可论文。4。paraschakis，dimitris。算法和伦理方面的推荐系统在电子商务中，2018年，许可论文。5。hajinasab，banafsheh。在城市运输计划中基于多代理的模拟的动态方法，2018年博士学位论文。6。Fabijan，Aleksander。 大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。 7。 Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Fabijan，Aleksander。大规模数据驱动的软件开发，2018年博士学位论文。7。Bugeja，约瑟夫。 智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。 8。 alkhabbas，fahed。 朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。 9。 paraschakis，dimitris。 自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。 10。 Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Bugeja，约瑟夫。智能连接的房屋：概念，风险和挑战，2018年，执照论文。8。alkhabbas，fahed。朝着物联网中的新兴配置，2018年，许可论文。9。paraschakis，dimitris。自动建议的社会技术方面：算法，伦理和评估，2020年，博士学位论文。10。Tegen，Agnes。 互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。 11。 Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Tegen，Agnes。互动在线机器学习的方法，2020年，执照论文。11。Alvarez，Alberto。 探索混合定位过程中相互作用的动态特性Alvarez，Alberto。探索混合定位过程中相互作用的动态特性
院前血液
计划，出现在包括现代医疗保健在内的几个出版物中。关于ACS Advanced Treauma LifeSupport®计划的起源和当前使用的故事出现在Peabody奖获奖的播客Radiolab上。此外，在2024年的新闻媒体中提到了《美国外科医生学院杂志》上发表的研究文章。作为我们媒体参与的关键部分，我们组织了多个年度媒体旅行，在此期间，ACS附属外科医生就对手术和公共卫生很重要的主题进行了直播访谈。2024年，几位外科医生完成了有关癌症意识的媒体旅行，敦促公众采取预防，进行筛查并识别迹象和症状的步骤。在我们结直肠癌宣传之旅期间，这些外观总共吸引了约3000万的潜在观众（电视出现的关键指标），我们的肺癌宣传节目的近4100万潜在观众和1.78亿潜在的乳腺癌认识计划的潜在观众。
药房委员会在参议院前的证词......
美国癌症协会癌症行动网络感谢您有机会支持 SB 1279：有关药剂师的法案。该法案授权与涵盖实体签订合同的注册药剂师为联邦 340B 药品定价计划的目的，在某些情况下通过远程医疗监督处方的填写或接收。美国癌症协会癌症行动网络 (ACS CAN) 是美国癌症协会的非营利、无党派倡导分支机构，倡导公共政策以减轻每个人的癌症负担。ACS CAN 支持远程药房作为扩大处方药在全州弱势群体和农村社区的可及性和可负担性的方法。每个人都应该有平等的机会获得处方药。该法案旨在将拉奈社区健康中心 (LCHC) 的远程药房项目纳入法律，该项目于 2024 年 6 月 1 日结束，以便患者能够及时获得负担得起的处方药。目前，拉奈岛近 80% 的人口依靠 LCHC 提供初级保健服务，但可能需要等待通过邮件收到某些处方药。联邦合格医疗中心是联邦资助的非营利性医疗中心或诊所，为医疗服务不足的地区和人群提供服务。再次感谢您有机会就这一重要问题提供支持证词。如果您有任何疑问，请随时联系政府关系总监 Cynthia Au，电话：808.460.6109，或发送电子邮件至 Cynthia.Au@Cancer.org。
医护人员在院前使用超声波
超声技术使用频率在 2 到 15 MHz 之间的声波，也称为超声波，人耳无法听到 [2] 。当超声波穿过组织时，声阻抗这一特定于每种介质的属性决定了穿过或反射到换能器的能量。超声波的衰减将根据超声波与不同介质的相互作用而发生，这些相互作用包括吸收、散射、反射和折射 [2] 。通过将超声波投射到具有不同密度和成分的物体上，信号会以不同的方式反射到换能器 [2] 。然后，这些返回的信号在计算机的帮助下进行解释，以生成能够反映信号穿过的生物物质的物理特性的图像 [2] 。
基于模拟的院前卒中护理协同调度分析 Saeid Amouzad Mahdiraji a, *, Johan Holmgren a, Radu-Casian Mihailescu a, Je
移动卒中单元 (MSU) 是一种专用救护车，能够缩短中风患者的诊断和治疗时间。在本文中，我们提出了一种基于模拟的方法来研究在院前中风患者转运中协同使用普通救护车和 MSU 的潜在影响，即共同调度。我们将共同调度策略集成到现有的建模框架中，以构建紧急医疗服务模拟模型。在一个案例研究中，我们将扩展框架应用于瑞典南部，以评估对不同类型中风使用共同调度策略的有效性。结果表明，与为中风事件分配普通救护车或 MSU 的情况相比，使用共同调度策略时，中风患者的诊断和治疗时间缩短。
引用：Almubayyidh M，Alghamdi I，Parry-Jones AR等。用于院前检测的临床特征和新技术
摘要引言在没有常规成像技术的院前环境中检测脑内出血（ICH）可能会允许早期治疗减少血肿的扩张并改善患者的结果。尽管ICH和缺血性中风具有许多临床特征，但有些可能有助于将ICH与其他可疑的中风患者区分开。与临床特征结合使用，新技术可以进一步改善诊断。此范围审查旨在首先确定ICH的早期临床特征，然后确定新型便携式技术，这些技术可能会增强ICH与其他可疑的中风的区分。在适当且可行的情况下，将进行荟萃分析。方法范围审查将遵循Joanna Briggs Institute方法论的建议，以进行范围的评论以及用于系统评价的首选报告项目，用于系统评论和荟萃分析的扩展名，用于范围范围的评论清单。将使用MEDLINE（OVID），EMBASE（OVID）和Central（OVID）进行系统搜索。endNote参考管理软件将用于删除重复条目。使用Rayyan Qatar Computing Research Institute软件根据预先指定的资格标准筛选标题，摘要和全文报告。一位审稿人将筛选所有标题，摘要和全文报告，其中可能有符合条件的研究，而另一位审阅者将独立筛选所有标题，摘要和全文报告的20％。冲突将通过讨论或咨询第三次审阅者解决。结果将根据范围评论的目标以及叙事讨论来制表结果。伦理和传播伦理批准不需要本次审查，因为它仅包括已发表的文献。结果将发表在科学会议上的开放式访问，同行评审期刊上，并构成了博士学位论文的一部分。我们希望这些发现将有助于对可疑中风患者的ICH早期发现的未来研究。
观点人工智能聊天机器人和紧急医疗服务：关于生成式人工智能在住院前护理中的影响的观点
与大多数其他医疗保健行业一样，由于人工智能 (AI) 的快速发展（例如 OpenAI 的 ChatGPT），紧急医疗服务 (EMS) 可能会经历变革性变化。这些大型对话语言模型允许用户使用日常语音提出问题并从 AI 获得答案。1 ChatGPT 等程序的两个组成部分是生成式 AI 和自然语言处理 (NLP)，它们有可能重塑 EMS 临床实践和教育——为临床医生、教育工作者和管理人员创造新的途径来重新定义 EMS 的格局。生成式 AI 是指 AI 的一个分支，专注于通过从训练数据中学习模式来创建新内容。然而，NLP 涉及 AI 系统理解和处理人类语言的能力，从而提高数据输入、文档记录和实时决策支持的效率。2 AI 不仅成为公众广泛关注的话题，而且也成为不可预见的风险话题，这引发了监管审查和争议性辩论。 3 在这篇简短的评论中，我们旨在初步探讨人工智能进步对 EMS 系统和实践的一些深远影响。