Relationship of Patient Safety Practices to Patient Outcomes pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Thornlow, Deirdre

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:

价格:$ 125.43

装帧:

isbn号码:9783836464093

丛书系列:

图书标签:

Patient Safety
Healthcare Quality
Patient Outcomes
Medical Errors
Risk Management
Clinical Practice
Hospital Administration
Healthcare Policy
Patient Care
Quality Improvement

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具体描述

Secondary data were used to examine the relationships between hospital characteristics, utilization of patient safety practices, and patient outcomes in a stratified probability sample of acute care hospitals in 20 states in the US. Patient safety outcome rates for infections due to medical care, decubitus ulcers, failure to rescue, and post-operative respiratory failure were calculated using the AHRQ Patient Safety Indicator software; multivariate regression was used to determine the statistical significance of the relationships. Hospital characteristics were inconsistently related to patient outcomes. The effects of using patient safety practices, and specifically the effects on patient outcomes, appeared dependent on the outcome measured. Hospitals with poorer performance in the use of patient safety practices exhibited higher rates of infections due to medical care and decubitus ulcers than hospitals with better performance in using patient safety practices, but no differences were noted in hospital rates of postoperative respiratory failure or failure to rescue. Certain adverse events, such as infections and decubitus ulcers, may be amenable to the development of patient safety policies and preventive procedures.

《临床决策支持系统在现代医疗中的应用与挑战》本书聚焦于临床决策支持系统（CDSS）在当代医疗实践中的全方位考量，深入剖析其技术架构、临床整合、效能评估以及未来发展趋势，旨在为医疗信息技术专家、临床医生、医院管理者以及健康政策制定者提供一份全面而深刻的参考指南。 --- 第一章：临床决策支持系统的演进与基础理论本章追溯了CDSS从早期专家系统到现代人工智能驱动平台的历史演变。我们探讨了CDSS的核心定义、分类（如基于知识的、基于模型的、以及混合型系统）及其在不同医疗场景中的初始定位。重点阐述了支撑CDSS运行的基础理论模型，包括认知负荷理论、技术接受模型（TAM）在临床环境中的适应性，以及系统设计中对人类因素工程学的考量。我们详细分析了知识表示的挑战，从传统的逻辑规则集到现代的语义网和本体论构建，为理解后续章节的复杂系统打下坚实基础。第二章：CDSS的技术架构与核心组件本章深入技术层面，详细解构一个健壮的CDSS所必需的关键组件。内容涵盖了数据源集成、知识库管理、推理引擎的工作机制。 2.1 数据集成与预处理：探讨如何安全、高效地从电子健康记录（EHR）、医学影像系统（PACS）和实验室信息系统（LIS）中提取和清洗结构化与非结构化数据。特别关注自然语言处理（NLP）技术在解读病历文本、提取临床实体（如症状、诊断、用药史）中的关键作用。 2.2 知识库的构建与维护：详细描述临床指南、治疗方案、药物相互作用数据库的标准化与结构化过程。讨论知识获取的方法，包括人工专家访谈、文献挖掘以及利用机器学习从大规模数据中自动发现潜在关联。同时，强调知识更新的自动化流程和质量控制机制，以确保知识库的时效性和准确性。 2.3 推理引擎的设计与优化：分析不同类型的推理算法，如前向链、后向链、概率推理和模糊逻辑，在诊断辅助和治疗推荐中的适用性。探讨如何平衡推理速度与决策的透明度（可解释性AI，XAI）在临床应用中的重要性。第三章：CDSS在不同临床路径中的实证应用本章通过详尽的案例研究，展示CDSS在提高医疗质量和效率方面的实际效果。 3.1 药物治疗管理（Medication Management）：聚焦于药物剂量计算、禁忌症检查、潜在药物间相互作用预警的具体实现。分析了CDSS如何减少给药错误，并探讨了其在个性化药物治疗方案推荐（如抗凝治疗、肿瘤化疗方案选择）中的潜力。 3.2 辅助诊断与鉴别诊断：探讨CDSS如何帮助初级保健医生或经验相对不足的临床人员，通过对患者症状、体征和检验结果的综合分析，提供可能的诊断列表及相应的证据强度排序。讨论了罕见病和复杂疾病诊断中的应用边界。 3.3 风险预测与早期干预：重点介绍利用CDSS对患者数据进行实时监测，预测败血症、急性肾损伤（AKI）或患者跌倒的风险。分析了系统如何触发及时的警报和干预措施，实现从被动治疗到主动预防的转变。第四章：临床整合的挑战与人机交互设计成功的CDSS不仅需要强大的技术，更需要无缝的临床整合。本章聚焦于实施过程中的“最后一公里”问题。 4.1 工作流程的重塑与适应性集成：讨论将CDSS警报和建议嵌入到现有的临床工作流程中而不产生“警报疲劳”的策略。分析了不同类型的警报（硬警报、软提示、教育信息）对医生行为的实际影响机制。 4.2 用户体验（UX）与可信度：探讨如何设计直观的用户界面，确保医生能够快速理解推荐理由和证据来源。深入分析了系统的“可信度陷阱”——医生过度依赖或完全不信任系统建议的心理学因素，并提出通过透明化和用户反馈回路来增强信任的方法。 4.3 跨专业团队协作中的CDSS角色：分析CDSS如何在多学科团队（MDT）会议中作为共享决策支持的工具，促进护士、药剂师、专科医生和初级保健医生之间信息的有效传递和共识的达成。第五章：CDSS的评估、监管与伦理考量 5.1 效能评估的指标体系：建立一套严谨的评估框架，超越简单的“警报触发率”。评估指标涵盖了对临床结果（如住院时间、并发症发生率）、医疗过程（如指南依从性）以及经济效益（如减少不必要的检查）的影响。重点介绍随机对照试验（RCT）在评估CDSS效果中的设计要点。 5.2 法规遵从与系统责任界定：探讨全球（如FDA、EMA）对作为医疗器械的CDSS的监管要求。详细分析在CDSS给出错误建议导致不良事件时，责任应如何界定——是归属于算法开发者、知识库维护者还是最终采纳建议的临床医生。 5.3 偏倚（Bias）与公平性：这是一个至关重要的议题。本章深入剖析训练数据中的系统性偏倚如何被CDSS继承，并可能在特定种族、社会经济群体中放大医疗不公平性。探讨减轻算法偏倚、确保医疗决策公平性的技术和政策路径。第六章：面向未来的CDSS：AI、互操作性与持续学习展望未来十年，本章探讨推动CDSS进入下一阶段的关键技术趋势。 6.1 深度学习与因果推断：分析深度学习模型（如RNNs, Transformers）如何处理复杂时间序列数据，以实现更精准的疾病轨迹预测。介绍因果推断方法在CDSS中的应用潜力，以期从“相关性”的描述性推荐迈向“因果性”的干预性建议。 6.2 互操作性与标准：讨论FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）等现代标准如何促进CDSS与EHR系统的深度、实时的双向数据交换。强调CDSS从孤立工具向集成医疗生态系统核心要素的转变。 6.3 持续学习与系统自适应：探讨如何设计能够从每次临床交互中“学习”并自动微调其推理模型的CDSS。讨论在保障安全的前提下，实现系统持续迭代和知识图谱自动优化的最佳实践。 --- 本书的贡献在于，它不仅提供了技术实现的蓝图，更以临床实践为导向，深刻揭示了在追求智能化医疗过程中，技术、人员和流程三者之间复杂的相互作用与平衡之道。无论是致力于开发下一代医疗AI解决方案的研究人员，还是力求优化信息技术投资的医院领导者，都将从本书中获得洞见，以应对当前及未来医疗决策支持领域的核心挑战。