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Este estudo de viabilidade demonstrou que a implementação de um programa estruturado de integração para provedores de prática avançada recém-formados em um departamento de emergência comunitário foi viável, bem aceita e percebida como eficaz para apoiar a transição para a prática e reduzir o turnover.
Este estudo retrospectivo de 2019 revela discrepâncias significativas entre os registros do Sistema de Informação e Gestão da Saúde (HMIS) e as estimativas da Carga Global de Doenças (GBD) sobre a utilização de serviços de emergência e a mortalidade na Índia, destacando lacunas nos dados e a necessidade de melhor integração para abordar disparidades regionais.
Este artigo apresenta um framework de aprendizado de máquina baseado em dados do MIMIC-IV-ED que demonstra que algoritmos de *gradient boosting* superam escores clínicos tradicionais e modelos de *deep learning* na previsão de desfechos críticos e no suporte a decisões de triagem e roteamento dinâmico de pacientes em departamentos de emergência.
Este estudo demonstra que fotografias faciais capturadas após admissão em emergência, analisadas por redes neurais profundas, fornecem um sinal de mortalidade adicional e superior aos métodos de triagem tradicionais, permitindo uma estratificação de risco mais precisa e identificando pacientes de baixa acuidade com risco de morte elevado.
Este estudo demonstra que o design de próteses de código aberto, especificamente muletas antebraço impressas em 3D, deve considerar a replicabilidade desde a fase inicial para garantir desempenho mecânico consistente e viabilidade econômica em diferentes contextos de manufatura distribuída em regiões de baixos recursos.
Este estudo de métodos mistos identificou que, embora os clínicos de emergência apoiem as diretrizes clínicas de trauma, enfrentam barreiras como a dificuldade de acesso e design inadequado, destacando a necessidade urgente de desenvolver recursos objetivos, atualizados e otimizados para dispositivos móveis que atendam às demandas de diferentes contextos clínicos.