Electric Bed Design and Features for Next Generation of Bedside Nursing
Notice bibliographique
Résumé
On Easter Sunday 2016, I was hospitalized for a week at the brief hospitalization unit of St- Eustache Hospital; An institution of which I am the chief of biomedical engineering since September 9, 2009. Beyond the great technological achievements that I benefited as a patient, I noticed a few dysfunctions from the point of view of the patient that I became. The purpose of this article is to suggest a better arrangement of medical devices at the bedside of the patient to improve his episode of care. Based on the premise that any medical device basically at the patient's bedside should be incorporated into the bed, if technologically possible, we propose the design of a first-generation intelligent medical bed, using current bedside concepts, embedded or not. Some improvements are also proposed for the accessibility of the patient to the controls of existing beds. The second generation will focus on patient communication with the nursing station. Thus, the patient call will be graded and interpreted to discriminate the regular calls to medical emergencies. The third generation will consider network communication and the incorporation of medical and pharmacological transactions from the bedside to the patient record via the bed that will be networked and the patient, geographically identifiable, in real time. One of the objectives of this article is to encourage healthcare professionals who would eventually become a client of the healthcare network to report their observations and thus contribute to alter the services from within.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».