Measuring and reporting on quality in health care: A framework and road map for improving care

2009 ◽  
Vol 99 (8) ◽  
pp. 462-466 ◽  
Author(s):  
Susan E. Brien ◽  
Elijah Dixon ◽  
William A. Ghali
2020 ◽  
Vol 2 ◽  
pp. 58-61 ◽  
Author(s):  
Syed Junaid ◽  
Asad Saeed ◽  
Zeili Yang ◽  
Thomas Micic ◽  
Rajesh Botchu

The advances in deep learning algorithms, exponential computing power, and availability of digital patient data like never before have led to the wave of interest and investment in artificial intelligence in health care. No radiology conference is complete without a substantial dedication to AI. Many radiology departments are keen to get involved but are unsure of where and how to begin. This short article provides a simple road map to aid departments to get involved with the technology, demystify key concepts, and pique an interest in the field. We have broken down the journey into seven steps; problem, team, data, kit, neural network, validation, and governance.


2006 ◽  
Vol 63 (2) ◽  
pp. 135-157 ◽  
Author(s):  
Meredith B. Rosenthal ◽  
Richard G. Frank

1997 ◽  
Vol 16 (3) ◽  
pp. 44-57 ◽  
Author(s):  
Alain C. Enthoven ◽  
Carol B. Vorhaus

2006 ◽  
Vol 9 (3) ◽  
pp. A105
Author(s):  
I Contreras-Hernandez ◽  
J Mould ◽  
J Pico-Guzman ◽  
JR Ayala-Hernandez ◽  
J Garduno-Espinosa

2021 ◽  
Author(s):  
Rebeca Santos da Silva ◽  
Anderson Avelino De Jesus ◽  
Raqueline Pastor De Santana E Santana ◽  
Irlandia Oliveira Almeida ◽  
Gabriele Oliveira Sant' Ana De Miranda

Introdução: Em dezembro de 2019 na cidade de Wuhan - China, após os primeiros casos de pneumonia, caracterizada como uma infecção aguda respiratória viral, foram identificados os primeiros casos de COVID-19. O vírus da COVID-19 espalha-se pelo trato respiratório através de contato direto por gotículas de saliva e secreções respiratórias. É altamente transmissível e geralmente apresenta sintomas comuns à gripe e dificuldade ao respirar. Entre os grupos de risco estão principalmente os idosos e pacientes com comorbidades associadas, características comuns aos pacientes oncológicos, além do fato de serem considerados imunocomprometidos. Objetivo: O presente trabalho tem como objetivo trazer uma breve revisão das características clínicas da COVID-19, riscos e recomendações em pacientes oncológicos. Material e métodos: Foi realizada uma revisão sistemática, na base de dados Scielo e revistas eletrônicas, onde foram selecionados os artigos que se enquadram no foco do estudo. Resultados: Em estudo pioneiro publicado no The Lancet Oncology, concluiu-se que pacientes com câncer apresentaram maior risco de contrair o COVID-19 e possuem pior prognóstico. Reafirmando esse resultado, outro estudo realizado em Wuhan demonstrou taxa de letalidade de 28,6% em 1276 pacientes com câncer e COVID-19. Visando reduzir as chances de contágio, a International Society for Quality in Health Care em parceria com a Italian Network for Safety Quality in Health Care, elaboraram um manual com recomendações para manejo dos pacientes oncológicos na pandemia que compreendem: avaliar individualmente a possibilidade de adiar o ciclo de tratamento evitando a interrupção indiscriminada, verificar a possibilidade de mudança de medicamentos parenterais para outra via de administração, reduzir o acesso a clínicas ambulatoriais e restringir visitas a pacientes em internação hospitalar. Conclusão: Diante deste cenário, conclui-se que pacientes oncológicos possuem maior risco de óbito pela COVID-19. Esses fatores evidenciam a necessidade de pacientes oncológicos seguirem rigorosamente todas as orientações de prevenção ao coronavírus.


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