モーリシャスでの事故を通して、企業の責任の取り方が変わる可能性はありますか?
最終的には一転、商船三井は自然と人々の生活を立て直すために行動することを発表しました。これはなぜでしょうか?
環境・社会・ガバナンスを重視する企業は?
※学術集会の内容や演題発表、ご宿泊手配などに関するお問合せは、各総会事務局にお願いいたします。 第24回日本臨床救急医学会総会・学術集会 開催日 LIVE配信:2021年6月10日(木)~12日(土) オンデマンド配信:2021年6月10日(木)~ 30日 7月31日(土) ※延長しました 会 場 パシフィコ横浜ノース オンライン開催 会 長 松田 潔(日本医科大学武蔵小杉病院救命救急センター救命救急科教授) 副会長 岡野 敏明(川崎市医師会 会長)、日迫 善行(川崎市消防局 局長) ホームページ 第25回日本臨床救急医学会総会・学術集会 2022年5月25日(水)~27日(金) 大阪国際会議場(大阪府大阪市) 溝端 康光 ( 大阪市立大学大学院 医学研究科 救急医学 ) 茂松 茂人(大阪府医師会 会長)、小西 一功(大阪市消防局 局長)
各種コースのご案内 令和 4年 1月 22日(土)13:00~17:00(受付開始12:00) NEW PEEC 第2回群馬県PEECコース 令和 3年 10月 24日(日) 13:15 ~ 17:15 (当日の受付開始時間 12:45) NEW PEEC 第29回日本精神科救急学会学術総会 公開PEECコース 令和 3年 8月 29日(日) 8:30 ~ 13:00 (当日の受付開始時間 8:15) NEW PEEC 【WEB開催】第30回熊本PEECコース 【募集終了】令和3年9月26日(日)13:00~17:30(受付開始12:30) PEEC 【募集終了】第7回秋田PEECコース 【募集停止】令和3年 11月 27日(土)13:00~17:00(当日の受付開始時間 12:00) PEEC 【募集停止】第2回群馬県PEECコースin太田記念病院 令和3年 8月 29日(日) 9:00 ~ 13:00(当日の受付開始時間 8:45) NEW PEEC 【WEB開催】第22回横浜市大PEECコース 2021年9月18日(土)13:30~17:30(予定) NEW JTAS 【 2 1. 9. 1 8 開 催 】 J T A S オ ン ラ イ ン コ ー ス 2021年8月28日(土)13:30~17:30(予定) NEW JTAS 【 2 1. 8. 第25回日本臨床救急医学会総会・学術集会 - Just another WordPress site. 2 8 開 催 】 J T A S オ ン ラ イ ン コ ー ス 2021年7月31日(土)13:30~17:30(予定) NEW JTAS 【 2 1. 7. 3 1 開 催 】 J T A S オ ン ラ イ ン コ ー ス 2021年6月26日(土)13:30~17:30(予定) NEW JTAS 【 21. 6. 2 6 開 催 】JTASオ ン ラ イ ン コ ー ス 各種研修・コースの一覧はこちら
National Patient Safety Goals. National Institute for Health and Care Excellence. (NICE) Acutely ill adults in hospital: recognising and responding to deterioration. 英国の健康省によるガイドラインにもRRSの導入が収載されています。 Australian Commission on Safety and Quality in Health Care. Recognising and Responding to Clinical Deterioration. RRSの本家、豪州での医療安全管理団体によるウェッブサイト。 医療安全全国共同行動. 日本の多くの学会・団体が関与する医療安全管理キャンペーンです。「行動目標6:急変時の迅速対応」にRRSの確立が謳われています。 Multicenter Comparison of Machine Learning Methods and Conventional Regression for Predicting Clinical Deterioration on the Wards. 日本臨床救急医学会雑誌. Crit Care Med. 2016 Feb; 44(2): 368–374 この多施設共同研究では、いくつかの機械学習法がロジスティック回帰よりも一般病棟での臨床悪化をより正確に予測する可能性がある。 Real-Time Risk Prediction on the Wards: A Feasibility Study. Crit Care Med. 2016 Aug;44(8):1468-73. doi: 10. 1097/CCM. 0000000000001716 電子カルテベースの早期警告スコアである、電子心停止リスクトリアージスコアバージョン(eCART)を使用して、リアルタイムのリスク層別化の実現可能性と正確性を評価している。 Deep Learning in the Medical Domain: Predicting Cardiac Arrest Using Deep Learning. Acute and Critical Care 2018 August 33(3):117-120 Accessed on May 22th, 2019.