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改變病患照護:研究發現床邊跨領域查房可提高病患和提供者的滿意度

科羅拉多大學安舒茨醫學校區的研究人員領導的一項研究表明,當整個醫療團隊參與床邊跨學科查房 (BIDR) 時,患者和提供者可以獲得更積極的整體護理體驗。 該研究今天發表在 一般內科雜誌。 研究發現,當團隊在醫院的患者床邊開會討論護理計劃時,BIDR 可以讓每個人更密切地觀察和合作,從而有助於在患者與其醫療保健提供者之間以及醫療團隊內部建立信任。 「傳統的跨學科查房(IDR) 由臨床護理團隊組成,負責協調患者的護理,以幫助促進醫院之間的合作。BIDR 將這一過程更進一步,將團隊帶到床邊並讓患者及其家人參與進來,」Katarzyna 說Mastalerz 醫學博士,主要作者,科羅拉多大學醫學院醫院醫學副教授。 「BIDR 透過透明的溝通、團隊協作和以患者為中心的護理來培養信任,從而改變了這種傳統的醫療保健模式,讓每個聲音都能被聽到,每個目標都可以共享。” 該研究訪談了 14 名患者和 18 名跨專業團隊成員,其中包括護理師、藥劑師和護理協調員。 參與 BIDR 的患者對參與其醫療保健計劃表達了積極的感受,這增強了他們對提供者的信任。醫療保健專業人士表示,同事之間的尊重和信任得到了改善,這有助於改善病患照護。 雖然結果大多令人鼓舞,但患者和醫療服務提供者表示,還有改進的空間,可以讓流程更加簡化。 例如,一些患者報告由於使用技術術語和關於治療計劃的溝通不清晰而感到不舒服。同時,醫療服務提供者表示,他們面臨著缺乏跨專業合作的支援結構以及醫生冗長的演講等挑戰。 Mastalerz 表示:「為了建立有效的BIDR,我們建議醫療保健團隊透過與患者分享目標、使用易於理解的以患者為中心的語言、明確劃分每個團隊成員的團隊角色以及積極即時處理團隊意見來提高透明度。 “由於醫院通常具有專業的孤島和繁忙的工作流程,因此醫院領導層認可、支持跨專業團隊的協作並為其創造機會尤為重要。” Source link

減少手術室異丙酚廢棄物量的策略

異丙酚在手術室中用於誘導麻醉。為了維持麻醉,透過單獨的注射幫浦連續輸注藥劑是全靜脈麻醉的標準程序。然而,這並不完全可持續:異丙酚產生的手術室藥物廢物約佔手術室藥物廢物的 45%,而四分之一的藥物仍未使用。波昂大學醫院 (UKB) 和波昂大學的研究人員現在已證明,有一種替代方法可以減少廢物量。研究人員證明,使用單一注射幫浦來誘導和維持麻醉更具可持續性,而不是使用單獨的注射器來誘導和維持麻醉:異丙酚浪費可減少 30% 至 50%。該研究現已發表在 英國麻醉雜誌。 在氣候變遷時期,醫院也需要製定永續的資源保護策略。麻醉學和重症醫學是資源和能源最密集的領域:它們產生很大比例的醫院廢棄物和藥物廢棄物,必須妥善處理。 「異丙酚在藥物浪費方面處於領先地位,」UKB 麻醉學和手術重症監護醫學 (KAI) 系主任 Mark Coburn 教授解釋道,他也在波昂大學進行研究。麻醉劑用於誘導和維持麻醉。通常首先在手術室中以注射器注射以誘導麻醉,在患者入睡後,通常會透過單獨的自動注射幫浦進行連續輸注。問題是:「在一些機構中,手術室中高達 45% 的藥物廢物是異丙酚,」UKB 的 KAI 助理醫師 Florian Windler 博士強調。此外,四分之一的準備好的麻醉劑在手術結束時仍未使用或未充分使用並被浪費。 單注射幫浦更環保嗎? 波昂的一個研究小組現在正在調查使用單一注射幫浦進行麻醉誘導和維持而不是使用單獨的注射器進行誘導是否可以減少異丙酚浪費。麻醉師已經使用這種方法。該手術對患者安全沒有已知的不利影響。然而,研究人員透過檢查2021 年6 月至2023 年6 月期間進行的300…

醫療保健中的人工智慧:新研究表明醫生使用 GPT-4 進行決策的前景和局限性

發表於 JAMA 網路開放, 來自明尼蘇達大學醫學院、史丹佛大學、貝斯以色列女執事醫療中心和維吉尼亞大學的研究人員合作團隊研究了醫生使用 GPT-4(一種人工智慧 (AI) 大語言模型系統)進行診斷的效果患者。 該研究由 50 名美國家庭醫學、內科和急診醫學領域的執業醫師參與。研究團隊發現,與傳統資源相比,醫師使用 GPT-4 作為診斷輔助手段並沒有顯著改善臨床推理。其他主要發現包括: 單獨的 GPT-4 在診斷性能方面表現出明顯更好的得分,超過了使用傳統診斷線上資源的臨床醫生和由 GPT-4 輔助的臨床醫生的表現。 當評估使用 GPT-4 的臨床醫生與使用傳統診斷資源的臨床醫生時,添加 GPT-4 的診斷效能並沒有顯著增強。 「人工智慧領域正在迅速擴展,並影響我們在醫學內外的生活。重要的是,我們研究這些工具並了解如何最好地利用它們來改善我們提供的護理以及提供護理的體驗,」他說。 Andrew Olson,醫學博士,密西根大學醫學院教授,M Health Fairview 住院醫師。 “這項研究表明,臨床實踐中醫生與人工智慧的合作還有進一步改進的機會。” 這些結果凸顯了將人工智慧融入臨床實踐的複雜性。雖然…