Structured Onboarding Feasibility in Community EDs
본 연구는 비학술적 지역 응급실에서 신규 졸업한 고급 진료 제공자 (APP) 를 위한 구조화된 온보딩 프로그램이 실행 가능하고, 참여자들에게 높은 만족도를 주며, 실무 전환 준비도와 유지율 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했습니다.
26 편의 논문
본 연구는 비학술적 지역 응급실에서 신규 졸업한 고급 진료 제공자 (APP) 를 위한 구조화된 온보딩 프로그램이 실행 가능하고, 참여자들에게 높은 만족도를 주며, 실무 전환 준비도와 유지율 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인했습니다.
이 연구는 2019 년 인도 HMIS 및 GBD 데이터를 기반으로 응급의료 수요와 실제 이용 현황 간의 괴리와 데이터 격차를 규명하고, 지역적 불균형을 해소하기 위한 데이터 통합 및 보고 체계 개선의 필요성을 강조합니다.
이 논문은 MIMIC-IV-ED 데이터베이스를 활용하여 기계 학습 기반 예측 모델을 개발하고, 기존 임상 점수 및 딥러닝 모델보다 우수한 성능을 보이는 그래디언트 부스팅 알고리즘을 통해 응급실 환자 분류 및 동적 라우팅 의사결정을 최적화하여 의료 효율성과 환자 결과를 개선하는 방안을 제시합니다.
이 연구는 27,660 건의 스마트폰 얼굴 사진을 기반으로 훈련된 딥러닝 모델이 기존 중증도 분류 및 생체 징후보다 사망 위험을 더 정확하게 예측할 수 있음을 보여주었습니다.
이 논문은 저자원 환경에서 오픈소스 하드웨어의 복제 가능성을 보장하기 위해 재료, 장비, 제조 전략의 변이를 고려한 설계 접근법을 제안하고, 3D 프린팅으로 제작된 전완 크러치 사례를 통해 기계적 성능과 경제성을 검증했습니다.
이 혼합 방법 연구는 미국 응급 의료진이 외상 임상 지침을 활용할 때 모바일 친화적이고 신속하게 이해할 수 있는 자원을 선호하며, 지침의 접근성과 설계 개선이 필요하다는 점을 규명했습니다.