Пользование функциональной кроватью алгоритм действий: 19 функциональная кровать и ее назначение. Техника пользования функциональной кроватью
Авторизация
Размер:
AAA
Цвет: C C C
Изображения Вкл. Выкл.
Обычная версия сайта
Сведения об образовательной организации Контакты Старая версия сайта Версия для слабовидящих Версия для слабовидящих
Южно-Уральский государственный медицинский университет
- Университет
- События
- Новости
- ЮУГМУ сегодня
- Историческая справка
- Руководство
- Выборы ректора
- Лицензия, аккредитация и сертификаты
- Организационная структура
- Противодействие коррупции
- Первичная профсоюзная организация ЮУГМУ Профсоюза работников здравоохранения РФ
- Абитуриенту
- Новости для абитуриентов
- Центр довузовской подготовки
- Поступающим на специалитет
- Поступающим в ординатуру
- Поступающим в аспирантуру
- Поступающим в медицинский колледж
- Документы на право ведения образовательной деятельности
- Положения о приемной, экзаменационной и апелляционной комиссиях
- Информация об общежитиях
- Часто задаваемые вопросы
- Результаты приема студентов
- Информация для инвалидов
- Обучающемуся
- Факультеты
- Кафедры
- Медицинский колледж
- Ординатура
- Аспирантура
- Научная библиотека
- Образовательный портал
- Расписания
- Этический кодекс студентов медицинских вузов
- Совет студентов Минздрава России
- О допуске студентов к работе в медицинских организациях
- Иностранным обучающимся
- Медицинское обслуживание
- Информация об общежитиях
- Стипендиальное обеспечение
- Порядок перехода обучающихся с платного на бесплатное обучение
- Часто задаваемые вопросы
- Анкетирование
- Студенческие отряды
- Противодействие терроризму и экстремизму
- Специалисту
- Институт дополнительного профессионального образования
- Аккредитация специалистов
- Пациенту
- Клиника ФГБОУ ВО ЮУГМУ Минздрава России
- Профилактика новой коронавирусной инфекции, гриппа, ОРВИ, вакцинация
- Здоровый образ жизни
- Нет наркотикам!
- Научная работа
- Управление по научной и инновационной работе
- Экспериментально-биологическая клиника (виварий)
- Отдел международных связей
- Центральная научно-исследовательская лаборатория
- НОЦ «Проблемы фундаментальной медицины»
- НОЦ «Клиническая фармакология»
- Конференции и другие мероприятия
- Диссертационные советы
- Журнал «Непрерывное медицинское образование и наука»
- Студенческое научное общество
- Совет молодых ученых и специалистов
Индивидуальное задание на практику Реферат на тему: «Клизмы. Техника постановки различных видов клизм»
Дата выдачи задания «06» июля 2020 г.
Руководитель практики от Университета Доц. Аблаев Э.Э., доц. Филатов А.С.
Задание принял к исполнению Виштак Елена Александровна «06»июля 2020 г.
Декан факультета _________________________________ Мороз Г.
День 1 (06.07.2020) 1.Ознакомилась с правилами техники безопасности во время прохождения практики 2.Ознакомилась с типами лечебных учреждений, общей структурой лечебного Больничный комплекс включает в себя приемное, терапевтическое,травматологическое, детское, хирургическое, инфекционное, неврологическое и стоматологическое отделения. Вспомогательные службы: клиническая и биохимическая лаборатории, рентген кабинет, центральное стерелизационое отделение, отделение переливания крови, пищеблок, прачечная, физиотерапевтическое отделение. На территории больницы также функционирует 2 аптечных киоска. 3. Частичная и полная санитарная обработка больных в приёмном отделении. Полная санитарная обработка (ванна, душ) Алгоритм действий медсестры при подготовке и проведении гигиенической ванны: 1. Надеть перчатки. Алгоритм действий медсестры при подготовке и проведении гигиенического душа: 1. Надеть перчатки.
1234Следующая ⇒ Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций… Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства… Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)… |
..
05.01 « Лечебное дело»
А.
Схемы и конструкции…Алгоритм определения систематической ошибки в продолжительности пребывания в больнице
Больницы могут быть опасными местами для пациентов. Находясь в больнице, пациенты рискуют заразиться внутрибольничными инфекциями, такими как сепсис и Clostridioides difficile , или столкнуться с другими неблагоприятными событиями, такими как падения. Больницы имеют ограниченные ресурсы, требующие эффективного использования коек и рабочего времени врачей. По этим и другим причинам в интересах пациентов, больниц и общественного здравоохранения ограничить пребывание в больнице сроком, не превышающим необходимого.
Признавая необходимость поддерживать более короткие сроки пребывания в стационаре, доктор Джон Фаренбах, специалист по данным из Чикагского медицинского университета (UCM), разработал модель машинного обучения, которая использовала клинические характеристики для выявления пациентов, наиболее подходящих для выписки через 48 часов. Используя этот инструмент, больница может обеспечить своевременную выписку конкретных пациентов за счет распределения и определения приоритетности ресурсов управления уходом, включая планирование выписки, услуги по оказанию медицинской помощи на дому, а также административную помощь врача или пациента.
В процессе разработки команда доктора Фаренбаха определила, что включение почтовых индексов в качестве функции повышает точность прогнозирования модели. Однако после введения почтовых индексов в модель один из членов команды, просматривавший результаты, выразил обеспокоенность. «Мы знаем количество пациентов в Чикаго и знали, что что-то не так при стратификации модели по расе», — сказал доктор Фаренбах.
Почтовые индексы в зоне обслуживания UCM отражают расовую географию города. Тенденции в данных показали, что пациенты из преимущественно кавказских и относительно богатых почтовых индексов с большей вероятностью имели более короткую продолжительность пребывания, чем другие. И наоборот, почтовые индексы, соответствующие более длительному сроку пребывания, были преимущественно афроамериканскими и имели ограниченный доход. Если бы эта модель была развернута, это привело бы к тому, что услуги по управлению уходом были бы отданы в первую очередь населению с меньшей потребностью в этих услугах, что отвлекло бы их от пациентов с более высоким риском и больше нуждающихся в усиленном управлении уходом.
Чтобы подтвердить, что модель увековечивает исторические предубеждения в популяции пациентов с UCM, команда проверила ее на расовые предубеждения, разделив результаты по расам. Это испытание модели подтвердило опасения, и команда остановила процесс разработки.
Команда доктора Фаренбаха встретилась с отделом разнообразия, интеграции и справедливости UCM, чтобы разработать подходы, позволяющие избежать подобных предубеждений в будущем.
В отделе разнообразия UCM команда сотрудничала с доктором Маршаллом Чином, врачом, профессором медицинской этики и экспертом по социальным детерминантам здоровья. Доктор Чин заметил, что группа аналитиков данных «имела благие намерения повысить эффективность и безопасность пациентов, но возникли проблемы, поскольку изначально при разработке алгоритма у них не было объективной перспективы».
По словам доктора Чина, ИИ в здравоохранении должен применять «объектив справедливости на всех этапах разработки и развертывания, чтобы избежать негативных непредвиденных последствий и, что еще лучше, оказать положительное влияние на справедливость в отношении здоровья». Отдел разнообразия и команда специалистов по обработке и анализу данных работали вместе над созданием «контрольных точек справедливости» для выявления источников предвзятости и несправедливости в будущих приложениях ИИ на каждом этапе разработки: концептуализация, разработка, развертывание и мониторинг. На каждом контрольном этапе справедливости команда задает себе вопрос, улучшают ли они результаты лечения всех пациентов или несправедливо обращаются с какой-либо группой пациентов из группы риска.
Не имея готовых продуктов для облегчения проверки справедливости в приложениях искусственного интеллекта, ориентированных на здравоохранение, д-р Чин и доктор Фаренбах разработали собственную систему проверки справедливости, используя несколько общих принципов: mind
Проверьте свой алгоритм на наличие потенциальных источников смещения и выходных данных, которые способствуют неравным результатам среди групп пациентов.
Оцените свои данные в поисках недостатков, которые могут привести к необъективным алгоритмическим выводам. Например, являются ли имеющиеся данные о группах пациентов из групп социального риска менее точными или полными, чем данные, доступные для более благополучных групп населения?
Подумайте, как обеспечить справедливость для различных групп пациентов при разработке и развертывании моделей.
Это может включать корректировку пороговых значений в рамках модели для обеспечения равных результатов и распределения ресурсов здравоохранения.После развертывания разработчики и пользователи должны продолжать отслеживать данные на наличие неравенств, которые могли быть пропущены во время разработки или могут быть обнаружены только в условиях реальной практики.
На всех этапах разработки и развертывания разработчики должны проводить обсуждения как с поставщиками, так и с пациентами. Голос пациентов — конечных пользователей клинической помощи — особенно важен.
«Сфера ИИ динамична и быстро развивается. Вам необходимо выполнить проверку эквити готовых алгоритмов ИИ, поскольку обычно вы не можете модифицировать эти алгоритмы ИИ. Если будут обнаружены серьезные проблемы с справедливостью, их следует решить непосредственно перед развертыванием», — сказал д-р Фаренбах.
Этот случай демонстрирует важность мер безопасности при разработке ИИ для предотвращения развертывания алгоритма с потенциально несправедливым и даже вредным воздействием на пациентов.
Этот случай также показывает, насколько важно учитывать такие факторы, как социальный риск и другие социальные детерминанты здоровья, при разработке ИИ для здравоохранения. Надлежащее представление групп пациентов из групп социального риска в наборах данных машинного обучения имеет важное значение для обеспечения того, чтобы эти инструменты служили для улучшения справедливости в отношении здоровья.
Например, инициатива Национального института здравоохранения «Все мы» направлена на сбор генетических данных и данных о состоянии здоровья одного миллиона американцев, особенно тех из групп социального риска, которые исторически были недостаточно представлены в медицинских исследованиях и наборах данных. К 2020 году половину участников программы составляли представители расовых и этнических меньшинств, что потенциально расширило знания о людях, которые исторически игнорировались в клинических исследованиях.
С помощью данных, собранных в рамках инициативы «Все мы», исследователи могут выявлять и устранять случаи гиподиагностики в небольших наборах данных системы здравоохранения, сравнивая их с этими типами широко репрезентативных наборов данных. Чтобы обеспечить справедливость в отношении здоровья и доступность для пациентов из маргинализированных сообществ, наборы данных должны включать критерии для определения того, насколько пациенты в этих сообществах отличаются от населения в целом.
Наконец, опыт UCM показывает, что для устранения алгоритмической предвзятости мы должны культивировать в командах разработчиков сильное чувство психологической безопасности. Психологическая безопасность — это концепция, основанная на организационной теории, которая направлена на то, чтобы члены команды чувствовали себя в безопасности, высказывая идеи или опасения, которые могут отличаться от мышления всей команды. Проблема с включением почтовых индексов в качестве переменной в алгоритм продолжительности пребывания изначально была поднята членом команды разработчиков.
Без культуры психологической безопасности UCM этот член команды, возможно, не почувствовал бы себя вправе высказаться и поднять потенциально опасную проблему с выходными данными модели.
Успех UCM в выявлении и устранении предвзятости в алгоритме продолжительности пребывания показывает, что можно внедрить протоколы, обеспечивающие удовлетворение потребностей пациентов из групп социального риска при разработке, развертывании и оценке алгоритмов ИИ в здравоохранении. В конечном итоге алгоритм продолжительности пребывания не был развернут. Но это дало полезный опыт для внедрения процессов, которые позволят команде UCM выявлять источники предвзятости при разработке моделей ИИ для здравоохранения в будущем.
Хотите узнать больше о предвзятости в ИИ в здравоохранении? Прочтите наш следующий блог «Как смягчить предвзятость в алгоритмах здравоохранения».
7 Примеры алгоритмов в повседневной жизни для учащихся
Для учащихся, плохо знакомых с кодированием, процесс алгоритмического мышления может быть сложным.
Вместо того, чтобы дать ответ на вопрос или даже показать работу, как они туда попали, алгоритмическое мышление требует, чтобы учащиеся решали не ответ, а 9 задач.0070 воспроизводимый процесс для решения ответа (или выполнения задачи). Эта концепция может показаться загадочной для некоторых студентов, которые еще не поняли, как алгоритмы существуют в повседневной жизни.
В учебной программе учителям может быть полезно использовать примеры алгоритмов из повседневной жизни, чтобы сделать концепцию более доступной.
Существует много типов алгоритмов, которые используются в повседневной жизни, включая линейные процессы, которые следуют определенному набору шагов, условные алгоритмы, которые выполняют выбор между двумя действиями, и циклические алгоритмы, которые повторяют последовательность определенное количество раз.
Многие повседневные алгоритмы удивительно сложны, но они также естественны для нас. Например, решение о том, что надеть утром, является (для некоторых из нас) сложным алгоритмом определения того, что чисто и доступно, какие варианты подходят для погоды, какие предметы одежды подходят друг другу или нашему стилю и тому, что мы любим.
удобно носить в этот день и т. д.). Некоторые из них удивительно просты, например, процесс наливания воды в стакан.
Ниже мы предлагаем 7 уникальных примеров, которые учащиеся могут использовать для иллюстрации алгоритмов в повседневной жизни:
1. Завязывание шнурков
Любой пошаговый процесс, который каждый раз выполняется одинаково, является алгоритмом. Хорошим примером этого в повседневной жизни является завязывание шнурков на ботинках. Существует ограниченное количество шагов, которые эффективно приводят к традиционному знанию шнурков (известному как «кролик-кролик» или узел «петля, налет и тяни»). Скорее всего, вы и ваши ученики следуете одному из этих алгоритмов каждый раз, когда завязываете шнурки.
2. Следование рецепту
Рецепты — отличный пример алгоритма в повседневной жизни. Они иллюстрируют воспроизводимый набор шагов для достижения конкретной цели (например, выпечка кексов с черникой или приготовление соуса для спагетти с нуля). Рецепты предназначены для создания воспроизводимого результата или для того, чтобы помочь людям, независимо от происхождения, создать конкретную еду, следуя набору подробных инструкций — так же, как алгоритм в информатике детализирует шаги для создания воспроизводимых результатов.
3. Классификация объектов
Процесс классификации объектов — еще один прекрасный пример алгоритмов в повседневной жизни. Будь то классификация продуктов по разным группам, сортировка предметов домашнего обихода по функциям или организация блоков от меньшего к большему, учащиеся часто могут относительно просто выполнить эти алгоритмы. Просьба к учащимся определить процесс, который они используют для классификации объектов (блок-схема качеств, которые они ищут в каждом конкретном продукте, чтобы определить его группу продуктов, или как они сравнивают один блок с окружающими его блоками), является примером алгоритмического мышления или процесса. разработки алгоритма, который можно использовать для воспроизведения процесса.
4. Распорядок перед сном
Распорядок дня, например, утренний распорядок, распорядок перед сном или даже упражнения — еще один пример алгоритмов в повседневной жизни. Спросите своих учеников, что они делают, чтобы подготовиться ко сну.
Скорее всего, у них будет определенный набор шагов, которые повторяются (и могут быть воспроизведены другими) для подготовки ко сну. Это делает эту процедуру алгоритмом!
5. Поиск библиотечной книги в библиотеке
Поиск библиотечной книги — еще один пример использования алгоритма в повседневной жизни. Существует несколько процессов для успешного поиска библиотечной книги, будь то использование системы компьютерного каталога библиотеки, определение жанровых меток на полках, поиск книги по теме или автору и т. д. Независимо от используемого процесса, можно ли его определить и воспроизвести. другими, то это алгоритм.
6. Ехать туда и обратно
Ехать на машине в школу или домой — еще один пример алгоритма. К этому алгоритму могут быть добавлены дополнительные сложности, такие как строительство или трафик, которые могут создать выбор «Если, то» в алгоритме (если Стейт-стрит заблокирована, поверните направо).
7. Принятие решения о том, что есть
Даже такое обычное дело, как решение о том, что есть на обед, является примером алгоритма.