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疾病诊断相关分组与人工智能背景下急诊患者的营养诊断

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营养风险或营养不良在急诊患者中普遍存在,可导致病死风险上升并造成疾病负担加重.但迄今为止,在急诊领域中,对营养风险的关注度明显低于其他专科.2016年多个国际性营养组织提出了全球领导人营养不良倡议(Global Leadership Initiative on Malnutrition,GLIM).GLIM自提出以来,发展迅速,已成为进行营养诊断的主要方法学工具.与此同时,疾病诊断相关分组(diagnosis related groups,DRGs)在中国已经快速普及,并成为新一轮医改的重要内容.在DRGs背景下,营养不良的诊断和干预对患者具有重要的临床和经济学意义.本文将基于GLIM标准结合DRGs的时代背景,从急诊患者的营养风险筛查、营养不良诊断、临床经济学效益以及急诊患者营养评估的未来发展方向等多方面的应用与研究进展进行评述,以期为广大急诊医务人员更好的理解急诊患者的营养评估提供借鉴.
Nutritional diagnosis of emergency patients in the context of diagnosis related groups and artificial intelligence

EmergencyDiagnosis related groupsGlobal Leadership Initiative on MalnutritionMachine learning5G communi-cation technology

马伟、蔡斌、王璐、罗坤、江华

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成都中医药大学医学与生命科学学院(成都 611137)

急诊医学与灾难医学研究所·四川省医学科学院·电子科技大学附属医院·四川省人民医院(成都 610072)

四川省急危重症临床研究中心(成都 610072)

四川省急救中心急诊外科(成都 610072)

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急诊 疾病诊断相关分组 全球领导人营养不良倡议 机器学习 5G技术

国家自然科学基金四川省重点研发计划

720742222020YFS0392

2023

西南医科大学学报
泸州医学院

西南医科大学学报

影响因子:0.407
ISSN:2096-3351
年,卷(期):2023.46(6)
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