新型冠状病毒仍处全球大流行阶段，目前以德尔塔株和奥密克戎株为主要流行毒株，变异株较原始病毒具有更强的传染能力。在抗击疫情过程中，部分社会公共资源和医疗资源可能受影响，部分恶性肿瘤患者就医延迟或中断。在国内外相关研究及临床实践的基础上，中国抗癌协会肿瘤支持治疗专业委员会和中国抗癌协会肿瘤临床化疗专业委员会结合我国国情及疫苗、抗病毒药物等资源的可及性，制定了实体肿瘤患者防护和诊治管理相关问题的中国专家共识，主要内容包括恶性肿瘤患者的新冠疫苗接种、优化调配医疗资源以及精准把握肿瘤患者新冠病毒感染后的抗肿瘤治疗重启时机等内容，旨在为临床提供参考。

医疗器械在医疗联合体(以下简称医联体)建设中起着硬件支持和基础保障的关键性作用，是推动医联体高效运转、保障诊疗安全、提升区域医疗水平的重要方面。作者以实现区域医联体内医疗器械高质量协同管理为目标，探索涉及人员、财务、物资、技术等的全方位管理体系，形成协同管理路径。通过在医联体内建立互联互通、资源共享、统一质量控制、精准调配、医学工程人才培养等多个维度的管理机制，形成区域医联体内医疗器械保障联合体，从而有效提升区域医疗器械整体保障能力，助力医联体建设健康发展。

针对突发公共卫生事件中生物检测样本调配优先等级不同、采样量与样本积压量信息不对称、运输路线难以动态规划等实际问题,通过样本采样模块、数据处理模块、检测处理模块、资源调配模块联动配合,构建生物检测样本的快速调配系统,在低成本下做到了快速、精准、高效率的检测资源分配.该系统可实现大规模生物样本筛查的区域统一调度,有效优化整体生物样本的检测顺序,改善不同能级实验室忙闲不均的业务状态,缓解由于道路拥堵耽误样本运输等状况,提高区域生物样本的总体检测效率.通过着重介绍生物检测快速调配系统的建设难点、系统模型与具体实现,旨在为类似应用场景提供参考.

目的 构建"组织-培训-应急-联合-质控"五位一体的泛血管疾病患者融合病房多学科协作护理管理模式,并探讨其实践效果.方法 在文献研究及专家会议的基础上,形成泛血管疾病患者融合病房多学科协作护理管理模式,包括实施精准、动态、智能化的全院床位统筹调配;制订多学科培训方案;建立急危重症病例救治保障机制;构建多学科护理团队联合管理的规范化路径;建立智能化及同质化的护理质量控制链.于2022年7月—2023年12月在浙江省某三级甲等医院心脑血管病院区应用该管理模式,收集泛血管疾病出院患者平均住院日、治愈好转率及心肺复苏成功率等指标,并调查患者满意度.结果 应用泛血管疾病患者融合病房多学科协作护理管理模式期间,收治泛血管疾病患者5 416例,平均住院日为(6.11±0.73)d,治愈好转率为98.06%(5 311/5 416),心肺复苏成功率为94.12%,无不良事件发生.泛血管疾病患者总体满意度得分从2022年第4季度的(92.74±1.68)分提升至2023年第4季度的(98.21±0.55)分(P＜0.001).结论 泛血管疾病患者融合病房多学科协作护理管理模式的应用为医院培养跨专业护理人才、促进资源有效整合、优化健康管理方式探索了一条新路径,切实提升了医院现有资源的利用率和患者就医体验感.

目的:为提升零售药店执业药师药学服务水平提供参考.方法:设计调查问卷,对天津市零售药店的执业药师的药学服务开展现状进行调查,并就数据进行统计和分析.结果:共发放问卷3021份,回收有效问卷3001份,有效回收率为99.34％.被调查对象中大专及以上学历者占86.23％,(中)药学类专业人员占76.27％(47.95％+28.32％),副高级及以上职称人员仅占1.17％.参与调研的天津市各种类型药店均开展了较为详实的药学服务事项.但是非处方药店中药品安全及安全用药相关科普教育不足,在经营处方药及非处方药的零售药店,执业药师仅开展口头用药指导,在建立药历、开展用药情况追踪方面存在欠缺.慢性病管理药店,制定药学监护计划、分级分层管理疾病,用药疗效定期随访评估难以持续.医保药店中疗效追踪和安全性随访还有不足.直接面向患者提供专业服务的药房(DTP)中欠缺完整记录,长期随访不足.接入药品网络交易第三方平台药店的执业药师忙于订单核对、调配药品,用药交代没有落到实处.执业药师工作满意度达87.67％,执业药师对中成药推荐正确率27.16％,药品不良反应、患者教育相关知识掌握不精准.结论:执业药师队伍长足发展,但专业学历结构尚待优化;零售药店已逐步开展起基础的药学服务,但服务的水平和标准化程度尚待提高;执业药师工作满意度较高,但执业能力尚有差距.故提出鼓励零售药店开展多种类型及层次的药学服务满足公众多样化的社会需要;执业药师严守服务规范底线,不断提升执业能力素质;管理机构调动社会各界力量,提升执业药师职业荣誉感,增强职业吸引力,从而优化执业药师队伍结构,并采取一定措施,有效提升零售药店执业药师药学服务水平的建议.

目的 分析医院静脉用药调配中心(PIVAS)的药物咨询情况,为提高临床合理用药提供参考.方法 回顾性分析医院PIVAS 2022 年 1 月至 12 月的 2 339 份药物咨询记录,按咨询的人员、方式、科室、内容和药物分类进行统计与分析,并运用帕累托图分析咨询的主要因素和次要因素.结果 2 339 份药物咨询记录中,咨询人员为护士(62.08%)和医师(37.92%);咨询方式主要为电话咨询(83.75%);咨询科室主要为肿瘤科(32.15%)、血液科(26.34%)、干部科(17.14%);药物分类主要为抗肿瘤药物(33.52%)、肠外营养药物(26.72%)、心脑血管系统药物(23.98%).帕累托图分析结果显示,用法用量、超药品说明书用药、联合用药与相互作用是医师咨询的主要因素;药物配置方法和贮藏方法是护士咨询的主要因素.结论 医院PIVAS开展药物咨询可为临床医护人员提供精准药学服务和用药指导,保障临床用药安全.

目的 为安全可靠地掌握手术室共享医疗设备的实时位置,提高设备调配效率,设计基于蓝牙静默技术的手术室共享医疗设备定位管理系统.方法 该系统由蓝牙定位平台和定位管理系统组成,蓝牙定位平台布局于手术室各功能区域,利用双蓝牙通信技术,实现设备定位;利用蓝牙静默技术,避免蓝牙信号对手术间设备产生干扰;利用加速度运动感知技术,降低标签功耗.定位管理系统对设备定位信息进行处理和计算,实现设备位置显示和查询等功能.结果 该系统实现了手术室共享设备的精准和动态定位,定位准确率＞98%,响应速度＜10 s.系统使用后手术间备台时间显著减少,单个手术间平均备台时间减少约4～5 min,且差异均有统计学意义(P＜0.001).结论 该系统在对手术间不产生电磁干扰的前提下,实现了手术室共享设备的实时精准定位,解决了有源定位产生电磁干扰问题与医疗设备安全使用之间的矛盾,为电磁干扰敏感区域设备的定位问题提供了参考.

目的 开发能够准确识别门急诊药品包装盒的YOLO-V5 深度学习预测模型,以期实现药师药品调配"零差错".方法 共收集门急诊药房136 类药品的包装盒图像2 560 幅,并对不同类别的药品进行标注,制作深度学习数据集.将标注好的图像按照41 分为训练集和测试集.采用YOLO-V5 深度学习算法对数据进行训练,训练500 轮回,批量大小4,学习率0.01.以精确度(Pr)和均值平均精确度(mAP)作为模型性能的主要评价指标.结果 YOLO-V5 的4 个子模型在训练集中的Pr均达到1.00.YOLO-V5x模型的mAP_0.5为0.95,高于YOLO-V5s(0.94)、YOLO-V5l(0.94)和YOLO-V5m(0.94),YOLO-V5l和YOLO-V5x模型的mAP_0.5:0.95 均为0.85,高于YOLO-V5m和YOLO-V5s(0.84).YOLO-V5x的训练耗时(82.56 h)和模型大小(166.00 MB)均高于其他3 个模型.YOLO-V5s的单幅图片检测速度11 ms,是4个模型中速度最快的.结论 YOLO-V5 能够精准识别门急诊药品包装盒信息.人工智能辅助药师发药系统的部署是辅助药师实现药品调配"零差错"的可行方法.

目的 3探讨大型综合医院应对突发重大呼吸道传染病的护理人力调配策略.方法 基于权变理论的外部情境分析传染病事件发展进程的权变因素,综合内部情境中不同岗位对护理人力需求的权变因素,将护理人力按照个人能力分为 0～IV级,按照专业匹配程度分为低、中、高三级,结合个人能力与专业匹配程度对护理人力标签化,建立适用于外部情境变化及内部岗位需求的人力适配策略.结果 建立情境-岗位-人力适配策略,分析支援不同岗位的护理人力分布存在较大差异.0 级护士支援门诊预检分诊占比(83.20%)最高,I 级护士支援核酸采集门诊占比(45.80%)较高,II级护士支援发热门诊/隔离病房占比(80.63%)最高,IV 级护士支援外派医疗队占比(10.30%)较高.门诊预检分诊、核酸采集门诊、发热门诊/隔离病房、外派医疗队的支援人员中,占比最大的均为中匹配专业.结论 权变理论指导下的情境-岗位-人力适配策略,可以指导突发重大呼吸道传染病期间护理人力科学调配,实现护理人力资源的精准分配.

应用医疗失效模式与效应分析方法,对住院患者静脉用药过程中存在的风险点进行系统挖掘和深入分析,从有效拦截风险医嘱、优化排药工作流程、精准高效调配药物、完善成品输液质检方法、研发调配质量管理软件、规范临床药物应用等方面制订针对性干预措施并严格落实,降低了静脉用药风险,确保了住院患者静脉用药安全.但软件维护、质检结果反馈、人工操作风险管控等,还需持续关注并改进.