Zonguldak’ta Bahar Sempozyumu

https://zbeu-ortopedikanestezi.org/ 

Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi Tıp Fakültesi Anesteziyoloji ve Reanimasyon Anabilim Dalı ile TARD İç Anadolu Şubesi'nin ortaklaşa düzenlediği 20 Nisan 2024 tarihinde Sezai Karakoç Konferans Salonu’nda düzenlenen 4. Zonguldak’ta Bahar Sempozyumu

Ortopedi ve Genel Cerrahi Servislerinde Laringeal Maske Bulundurulması Kardiyopulmoner Resusitasyon Esnasında Hava Yolu Açıklığının Sağlanmasını Kolaylaştırabilir ve Resusitasyon Başarısını Arttırabilir

Aziz Ahmet ULAŞ*, Mehmet Eren YÜKSEL**
*Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Ortopedi ve Travmatoloji Bölümü, Ankara
e-posta: azizahmetulas@gmail.com
**Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesi, Ankara
e-posta: doctormehmeteren@yahoo.com 

Giriş: Ani kalp durması (AKD) vakalarında etkili solunum yolu yönetimi, başarılı kardiyopulmoner resusitasyon (KPR) için hayati öneme sahiptir. Laringeal maske (LMA) hava yolu açıklığının sağlanması için kolay uygulanabilir bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışma, acil durumlarda KPR'yi desteklemek amacıyla LMA'nın sadece ameliyathanede ve yoğun bakım ünitesinde değil, aynı zamanda ortopedi ve genel cerrahi servislerinde de bulunması gerektiğini önermektedir.

Amaç: Bu çalışmanın amacı, ortopedi ve genel cerrahi servislerinde KPR gerektiren acil durumlarda LMA'nın kullanımının potansiyel faydalarını değerlendirmektir.
Yöntem: PubMed ve Google Scholar ile tıbbi literatürü inceledikten sonra ortopedi ve genel cerrahi servislerinde LMA'nın KPR desteği için kullanımının avantajlarını ve dezavantajlarını analiz ettik. Çeşitli tıbbi acil durumlarda LMA ile hava yolunu yönetmeyi, eğitim programlarını, yasal sonuçları ve maliyet etkinliğini inceledik.

Sonuçlar: LMA'nın ortopedi ve genel cerrahi servislerinde bulunması hastane ortamında kardiyak arrest durumunda KPR yanıtını olumlu yönde geliştirme potansiyeline sahiptir. Ortopedi ve genel cerrahi yataklı servislerinde hızlı şekilde uygulanabilen bir solunum yolu yönetimi seçeneği olarak LMA, KPR'yi kolaylaştırabilir. Acil durumlarda zor olabilecek endotrakeal entübasyonun aksine, LMA daha basit olarak uygulanabilen bir alternatiftir. LMA kullanımı ile başarılı KPR oranları arttırılabilir. Ancak LMA’nın ortopedi ve genel cerrahi servislerinde yaygın kullanımı için yapılandırılmış eğitim programlarına ve yasal düzenlemelerin göz önünde bulundurulmasına ihtiyaç vardır.

Tartışma ve Sonuç: Ortopedi ve genel cerrahi servislerinde LMA'nın KPR desteği için kullanılması kardiyak acil durum yanıtını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Ancak bu yaklaşım kapsamlı bir risk-fayda analizini ve doktorlar, yasa koyucu kuruluşlar, eğitim kuruluşları ile hastane yönetimi arasında işbirliğini gerektirmektedir. 

23. Ulusal Cerrahi Kongresi

https://uck2024.org/Program#program

23. Ulusal Cerrahi Kongresi'nde, 27.4.23 tarihinde, Akut Pankreatitte Sıvı Resusitasyonu ve Destek Tedavileri'ni anlatacağım.

Yoğun bakımda hasta güvenliğinde zayıf halkalar

A Two-Stream Deep Model for Automated ICD-9 Code Prediction in an Intensive Care Unit

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024019911

Volume 10, Issue 4, 29 February 2024, e25960

Research article

A two-stream deep model for automated ICD-9 code prediction in an intensive care unit

Author links open overlay panel, , 

Add to Mendeley

https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25960Get rights and content

Under a Creative Commons license

open access

Highlights

• •

  A Two-Stream Deep Model is proposed for Automated ICD-9 Code Prediction in an Intensive Care Unit.

• •

  Multi-Stream Network Boost: Employing multi-stream network enhances ICD code prediction performance.

• •

  Tailored Stream Differentiation: Customizing streams for each ICD code optimizes prediction accuracy.

• •

  Synergy of Text and Numerical Methods: Integrating text and numerical techniques enhances ICD code prediction.

• •

  Token Length Significance: Token length's significance is evident in ICD prediction using NLP algorithms.

Abstract

Assigning medical codes for patients is essential for healthcare organizations, not only for billing purposes but also for maintaining accurate records of patients' medical histories and analyzing the outputs of certain procedures. Due to the abundance of disease codes, it can be laborious and time-consuming for medical specialists to manually assign these codes to each procedure. To address this problem, we discuss the automatic prediction of ICD-9 codes, the most popular and widely accepted system of medical coding. We introduce a two-stream deep learning framework specifically designed to analyze multi-modal data. This framework is applied to the extensive and publicly available MIMIC-III dataset, enabling us to leverage both numerical and text-based data for improved ICD-9 code prediction.

Our system uses text representation models to understand the text-based medical records; the Gated Recurrent Unit (GRU) to model the numerical health records; and fuses these two streams to automatically predict the ICD-9 codes used in the intensive care unit. We discuss the preprocessing and classification methods and demonstrate that our proposed two-stream model outperforms other state-of-the-art studies in the literature.

6. Discussion

ICD code prediction is a complex task due to the vast number of classes, but it can greatly benefit doctors by automating the process. The advantages of automatic ICD code prediction include disease detection, providing suggestions to doctors when entering their own procedure's ICD codes, and giving reminders to healthcare professionals regarding which tests to administer based on tests given to similar patients. However, this task is challenging due to the extensive number of ICD classes, the vast array of tests conducted at hospitals with missing data where not all tests are available for all patients, and the possibility of multiple diseases within a single patient.

This study introduces a novel two-stream method for ICD-9 code prediction, but there are notable limitations: reliance on the specific MIMIC-III dataset may limit generalizability, the model's performance could vary in more complex medical scenarios, and the method demands substantial computational resources. While a significant advancement, these limitations emphasize the need for future research to enhance its applicability and accuracy in diverse healthcare settings.

7. Conclusion

In this study, we analyzed a substantial dataset of adults in an intensive care unit and proposed preprocessing methods, as well as natural language and machine learning models, to predict the ICD-9 codes of patients based on this data. The primary objective of this research is to enhance the performance of NLP methods using text-based data by incorporating numerical data in a two-stream network. To achieve this, we proposed both text and numerical-based methods and combined them to create a model that achieved the best results. For the two-stream models, a ratio of 0.75 with GRU and KEPT-based models yielded the best micro F1 score.

As a result, our study provides an effective and comprehensive approach for achieving improved results in the multi-class classification task of ICD code prediction. This research holds significant potential in assisting medical professionals with accurate ICD code predictions, ultimately leading to better patient care and outcomes; however, its potential should still be investigated across other ICU units and even other countries.

Atlas of General Surgery -> Almanya Münih'te -> LMU Klinikum Kütüphanesi'nde

https://www.en.ub.uni-muenchen.de/about/profil/index.html 

Almanca Tıbbi İletişim 5. Baskı Çıktı!

https://turkiyeobjektif.com/haber/almanca_tibbi_iletisim_tip_doktorlari_icin_turkce-almanca_rehberin_5_ve_son_baskisi_cikti-48430.html 

https://aksarayhamle.com/haber/almanca_tibbi_iletisim_tip_doktorlari_icin_turkce-almanca_rehberin_5_ve_son_baskisi_cikti-28295.html

https://turkiyemedya.net/haber/almanca_tibbi_iletisim_tip_doktorlari_icin_turkce-almanca_rehberin_5_ve_son_baskisi_cikti-42348.html

Almanca Tıbbi İletişim Tıp Doktorları İçin Türkçe-Almanca Rehber'in 5. Ve Son Baskısı Çıktı!

Almanya’da tıpta uzmanlık eğitimine başlayan bazı meslektaşlarım Almanca bilseler dahi hasta öyküsü almakta, fizik muayene bulgularını ve epikrizleri yazmakta zorlandıklarını belirttiler. Türkiye’de Alman hastaları olan meslektaşlarım da benzer sorunlarla karşılaştıklarını ifade ettiler. Meslektaşlarımın söz konusu sorunlarını ivedilikle çözmelerine yardım etmek ve ileride Almanya’da tıpta uzmanlık eğitimi almak isteyenlere faydalı olmak amacıyla “Almanca Tıbbi İletişim” konulu bu kitabı yazmaya karar verdim.

Bu kitapta Almanca temel tıbbi terminolojinin yanı sıra Almanca hasta öyküsü almak, fizik muayene yapmak, bulguları ifade etmek, telefon görüşmesi yapmak ve epikriz yazmak için bilinmesi gerekenleri bulacaksınız. Kitabın Almanya’da tıp doktoru olarak çalışmak veya Türkiye’de Almanca konuşan hastalara yardımcı olmak isteyen meslektaşlarıma faydalı olmasını dilerim.

Doç. Dr. Mehmet Eren Yüksel

Genel Cerrahi ve Yoğun Bakım Uzmanı

Cebeci Asri Mezarlığı

 

Evaluation of Adsorption Therapy in Critically Ill Covid-19 Patients

Evaluation of Adsorption Therapy as an Extracorporeal Blood Purification Technique in Critically Ill Covid-19 Patients