公共文化服务平台

儿童专科门诊电子病历系统的建设实践被引量：3: 2020年; 目的充分发挥信息化技术优势,提升儿童专科门诊医疗质量和医生工作效率.方法结合儿童专科门诊业务和病历特点,运用自主研发优势,建设儿童专科门诊电子病历系统.结果儿童专科门诊电子病历系统有效提升了门诊医疗质量,提高了医生工作效率.结论充分考虑临床业务特点的信息系统可以更好地服务医疗.; 孔勤徐新赵成松

儿童专科门诊电子病历系统的建设经验总结: 目的：总结儿童专科医院门诊电子病历系统的具体建设情况.方法：分析门诊电子病历用户特点,详细阐述“全面贴合临床需求”的门诊电子病历系统的功能设置,对项目实施经验进行总结.结果：在门诊、信息、临床的相互配合下,门诊电子病历系...; 孔勤徐新赵成松; 关键词：电子病历质量管理

一种确定不同疾病发病时间的方法和系统: 本发明公开一种确定不同疾病发病时间的方法，包括：S1，基于满足第一规则提取病历中的文本内容；S2，基于所述病历中的文本内容提取病理匹配模式；S3,基于所述病理匹配模式，在不进行排斥处理的情况下提取全部匹配成功的新发时间；...; 李哲倪鑫张啸白国良李新平徐新刘莹颖杨卓煜卢明

儿童专科医院电子病历建设的经验总结与思考: 北京儿童医院电子病历升级改造项目于2015年2月全面启动,经过一年的建设,具有儿科特色住院电子病历系统初步建成.本文详细分析了本院住院电子病历的用户特点及系统建设重点,着重阐述了项目建设过程中遇到的实际问题和解决对策,并...; 孔勤徐新; 关键词：电子病历项目管理

22家三级甲等儿童医院住院儿童疾病和死亡外因流行病学分析被引量：3: 2020年; 目的探索22家三级甲等(三甲)儿童医院0~14岁住院儿童疾病与死亡外因分布情况,为促进儿童健康及预防儿童意外提供参考。方法根据《国际疾病分类第十次修订本(ICD-10)》中关于疾病与死亡外因编码,提取2016—2018年22家三甲儿童医院因外因入院的0~14岁患儿病例,计算总体的各外因占比及分年龄组、分性别亚组的各外因占比。结果共122284份病案纳入分析,其中男性占64.20%,女性占35.98%。在疾病与死亡外因的所有类别中,占比排在前5位的依次为跌倒(39.43%)、暴露于无生命机械性力量(20.34%)、行人在运输事故中的损伤(10.66%)、其他对呼吸的意外威胁(10.01%)及接触热和烫的物质(3.41%)。不同性别、不同年龄组各外因占比的排序略有差异,但跌倒在各亚组中均排在第1位;男性在各类外因中的病例数均高于女性。结论跌倒、暴露于无生命机械性力量、行人在运输事故中的损伤、其他对呼吸的意外威胁及接触热和烫的物质为导致儿童住院的主要外因,应采取针对性预防措施以减少儿童因外因导致的意外,降低儿童入院率和死亡率。; 王心雨曾跃萍宋菲田剑徐新冯国双; 关键词：住院儿童儿童健康

新冠疫情前后我国儿童医院住院量及疾病谱变化分析被引量：1: 2022年; 目的分析新冠疫情对我国儿童医院住院量以及住院疾病谱的影响,为完善儿童医院疫情应对政策及恢复医院运行提供科学依据。方法选取福棠儿童医学发展研究中心病案首页数据库中27家儿童医院2019年1月1日至2020年12月31日的出院患者资料,计算2020年出院人次数与2019年出院人次数之比,并进一步计算不同年龄段、疾病类型以及出院月份的出院人次数之比。结果2020年,27家儿童医院总出院人次为2019年的76.76%。从时间上来看,出院人次数之比从2月和3月的最低值缓慢上升,2020年末达到2019年同期的90%左右;从年龄来看,疫情导致出院人数变化最大的是1~3岁儿童,降至2019年的71.87%;从疾病分类来看,出院人次数变化最大的疾病是呼吸系统疾病,为2019年的56.03%;儿童住院疾病种类前5位未发生变化,其他位次有轻微变化。结论新冠疫情对我国儿童医院住院量的影响巨大且持久,儿童医院应发展互联网就医等多种途径,积极应对疫情带来的影响。; 田剑王心雨曾跃萍宋菲徐会徐新倪鑫冯国双

一种将同胞数据库与患儿主索引关联的方法及系统: 本发明公开一种将同胞数据库与患儿主索引关联的方法，包括：S1，获取病例数据，将所述病例数据进行大数据处理后判断是否发生主索引信息项的更新，并根据判断结果重新计算匹配规则，基于所述匹配规则确定是否分割疑似同胞对；S2，获取...; 李哲倪鑫刘莹颖王生才贾晨光徐新杨卓煜白国良

办公自动化系统在医院的应用实践与探索——以首都医科大学附属北京儿童医院为例被引量：4: 2018年; 文章结合首都医科大学附属北京儿童医院的实践,介绍了OA办公自动化系统的构成与功能,总结了医院推广该系统的经验,阐述了OA系统的改进方向。; 刘斌徐新; 关键词：办公自动化系统无纸化信息安全

一种基于电子文本确定患者新发时间的方法和系统: 本发明公开一种基于电子文本确定患者新发时间的方法，其中电子文本来自病例和文字信息表，包括：基于病例和文字信息表抽取数据信息；对数据信息进行遴选以确定适于进行模式匹配的电子文本；遴选的规则包括用于进行模式匹配的电子文本的上...; 张啸倪鑫李哲刘原虎白国良李新平曾跃萍段彦龙葛明徐新

基于深度学习的儿科互联网+门诊爽约预测方法及设备: 本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的儿科互联网+门诊爽约预测方法及设备，方法包括：接收门诊预约请求，根据门诊预约请求确定门诊诊疗特征值信息；特征值至少包括：患儿社会人口学特征、临床预约特征、预约时间特征...; 初平郭永丽赵成松倪鑫徐新吕慧杨慧于永波

渝B2-20050021-1　渝公网安备 50019002500403号　违法和不良信息举报中心　互联网出版许可证　新出网证(渝)字10号

徐新