Assessment-, Simulations- und Benchmarking-Tool für das Facility Management im Gesundheitswesen : basierend auf LekaS

Im Zuge der Einführung der Fallpauschalen in der Schweiz bzw. den Swiss Diagnosis Related Groups [Swiss DRG] ist der Bedarf an verbesserter Datengrundlage und aussagekräftigen Kennzahlen [KPIs] zwecks Steuerbarkeit im Spital und der Vergleichbarkeit zwischen den Spitälern stark gestiegen. Ziel war es deshalb, Standards für den Schweizer Gesundheitsmarkt zu erarbeiten, um mit einem IT-gestützten Assessment-Tool und einem Einführungshandbuch die tägliche Projektarbeit in Kundenprojekten zu vereinfachen. In Kooperation mit vier Spital- und zwei weiteren Business-partnern wurden im Konsortialforschungsansatz, in zahlreichen Experten-Runden und -Interviews, die einzelnen Bestandteile erarbeitet, welche als fachliche Inhalte in die technische Lösung eingeflossen sind. Unter dem Motto „Benchmarking einfach gemacht“ sind Funktionen für Assessment, Simulation und Benchmarking in einer benutzerfreundlichen Lösung integriert. Sinnvolle Berichtsfunktionen, sowie die Generierung von Berichten und Einführungshandbüchern für das Facility Management, unterstützen die tägliche Projektarbeit. Qualitative und quantitative Analysen werden miteinander in einer ansprechenden, web-basierten Oberfläche kombiniert. Mit der zweisprachigen Ausrichtung in deutscher bzw. englischer Sprache ist die Lösung auch international einsetzbar. Die Bedienung mittels Finger und Touchscreen ist genauso möglich wie der klassische Maus-/ Tastatureinsatz. So sind nicht nur die Erhebung der Ist-Situation und dessen Bewertung abgedeckt, sondern auch Präferenzmatrizen, Simulationen und Industriebenchmarks. Prozess-, Referenz- und Kennzahlenmodell sind integraler Bestandteil der Lösung, genauso wie von Deloitte erarbeitete Reifegrad-Modelle. Business-Analysen vom Business für das Business werden ermöglicht und unterstützt. Mit Durchlaufzeiten von ca. vier bis sechs Wochen stehen Aufwände und Nutzen in einem sehr guten Verhältnis. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass nicht nur fundierte Grundlagen für strategische Diskussionen und Entscheidungen verfügbar sind, sondern auch die Grundlagen, um aktives Benchmarking mit anderen Spitälern zu betreiben. Das Assessment-, Simulations- und Benchmarking-Tool für das Facility Management im Gesundheitswesen basiert, ebenso wie der Leitfaden zum Einsatz von SAP für das Facility Management im Gesundheitswesen LesapS, auf dem Referenzmodell für nicht-medizinische Supportleistungen in Spitälern RemoS, welches aus dem Kennzahlenkatalog KenkaS, dem Prozessmodell PromoS und dem Applikationenkatalog ApplikaS besteht. Alle erwähnten Themen werden separat im Detail dokumentiert und sind mit Verweis auf die anderen Dokumente unter www.zhaw.ch/ifm/fm-healthcare/remos abruf- und herunterlad- und somit einsetzbar

"Eine gediegene Aufklärung und Führung in dieser Materie": Die katholische Filmarbeit in der Schweiz 1908-1972

Über Jahrzehnte hinweg begutachtete das Filmbüro des Schweizerischen Katholischen Volksvereins die in Schweizer Kinos gezeigten Filme. Mit der 1941 gegründeten Zeitschrift Der Filmberater verbreitete es die schweizweit meistgelesene Filmkritik. Durch die Beeinflussung der Präferenzen des katholischen Kinopublikums sollte die Filmbranche wirtschaftlich zur "moralischen Hebung" des Kinoprogramms gezwungen werden. Auch Filmvorführungen in Jugendorganisationen, ein Förderprogramm für Nachwuchsfilmer und weitere Tätigkeitsfelder katholischer Filmarbeit waren auf das gleiche Ziel hin ausgerichtet. Die zuweilen diffizile katholische Auseinandersetzung mit dem Unterhaltungsmedium Film entstand in einer Epoche, in der eine abgegrenzte katholische Lebenswelt noch existierte. Als sich Ende der 1960er Jahre mit der Gesellschaft auch der Katholizismus grundlegend veränderte, musste sich das katholische Filmengagement der neuen Zeit anpassen. In seiner Studie beleuchtet Adrian Gerber die bisher unerforschte Geschichte der katholischen Filmarbeit in der Schweiz: von ihren Anfängen vor rund 100 Jahren bis hin zur Neuorientierung um 1970

Deep-Learning-Based Segmentation of the Shoulder from MRI with Inference Accuracy Prediction

Three-dimensional (3D)-image-based anatomical analysis of rotator cuff tear patients has been proposed as a way to improve repair prognosis analysis to reduce the incidence of postoperative retear. However, for application in clinics, an efficient and robust method for the segmentation of anatomy from MRI is required. We present the use of a deep learning network for automatic segmentation of the humerus, scapula, and rotator cuff muscles with integrated automatic result verification. Trained on N = 111 and tested on N = 60 diagnostic T1-weighted MRI of 76 rotator cuff tear patients acquired from 19 centers, a nnU-Net segmented the anatomy with an average Dice coefficient of 0.91 ± 0.06. For the automatic identification of inaccurate segmentations during the inference procedure, the nnU-Net framework was adapted to allow for the estimation of label-specific network uncertainty directly from its subnetworks. The average Dice coefficient of segmentation results from the subnetworks identified labels requiring segmentation correction with an average sensitivity of 1.0 and a specificity of 0.94. The presented automatic methods facilitate the use of 3D diagnosis in clinical routine by eliminating the need for time-consuming manual segmentation and slice-by-slice segmentation verification

Rapid Bacteria Detection from Patients' Blood Bypassing Classical Bacterial Culturing

Sepsis is a life-threatening condition mostly caused by a bacterial infection resulting in inflammatory reaction and organ dysfunction if not treated effectively. Rapid identification of the causing bacterial pathogen already in the early stage of bacteremia is therefore vital. Current technologies still rely on time-consuming procedures including bacterial culturing up to 72 h. Our approach is based on ultra-rapid and highly sensitive nanomechanical sensor arrays. In measurements we observe two clearly distinguishable distributions consisting of samples with bacteria and without bacteria respectively. Compressive surface stress indicates the presence of bacteria. For this proof-of-concept, we extracted total RNA from EDTA whole blood samples from patients with blood-culture-confirmed bacteremia, which is the reference standard in diagnostics. We determined the presence or absence of bacterial RNA in the sample through 16S-rRNA hybridization and species-specific probes using nanomechanical sensor arrays. Via both probes, we identified two clinically highly-relevant bacterial species i.e., Escherichia coli and Staphylococcus aureus down to an equivalent of 20 CFU per milliliter EDTA whole blood. The dynamic range of three orders of magnitude covers most clinical cases. We correctly identified all patient samples regarding the presence or absence of bacteria. We envision our technology as an important contribution to early and sensitive sepsis diagnosis directly from blood without requirement for cultivation. This would be a game changer in diagnostics, as no commercial PCR or POCT device currently exists who can do this

Automated quantification of cartilage quality for hip treatment decision support

Purpose Preservation surgery can halt the progress of joint degradation, preserving the life of the hip; however, outcome depends on the existing cartilage quality. Biochemical analysis of the hip cartilage utilizing MRI sequences such as delayed gadolinium-enhanced MRI of cartilage (dGEMRIC), in addition to morphological analysis, can be used to detect early signs of cartilage degradation. However, a complete, accurate 3D analysis of the cartilage regions and layers is currently not possible due to a lack of diagnostic tools. Methods A system for the efficient automatic parametrization of the 3D hip cartilage was developed. 2D U-nets were trained on manually annotated dual-flip angle (DFA) dGEMRIC for femoral head localization and cartilage segmentation. A fully automated cartilage sectioning pipeline for analysis of central and peripheral regions, femoral-acetabular layers, and a variable number of section slices, was developed along with functionality for the automatic calculation of dGEMRIC index, thickness, surface area, and volume. Results The trained networks locate the femoral head and segment the cartilage with a Dice similarity coefficient of 88 ± 3 and 83 ± 4% on DFA and magnetization-prepared 2 rapid gradient-echo (MP2RAGE) dGEMRIC, respectively. A completely automatic cartilage analysis was performed in 18s, and no significant difference for average dGEMRIC index, volume, surface area, and thickness calculated on manual and automatic segmentation was observed. Conclusion An application for the 3D analysis of hip cartilage was developed for the automated detection of subtle morphological and biochemical signs of cartilage degradation in prognostic studies and clinical diagnosis. The segmentation network achieved a 4-time increase in processing speed without loss of segmentation accuracy on both normal and deformed anatomy, enabling accurate parametrization. Retraining of the networks with the promising MP2RAGE protocol would enable analysis without the need for B1 inhomogeneity correction in the future

Prothrombinase-Induced Clotting Time to Measure Drug Concentrations of Rivaroxaban, Apixaban, and Edoxaban in Clinical Practice: A Cross-Sectional Study.

Prothrombinase-induced clotting time (PiCT) is proposed as a rapid and inexpensive laboratory test to measure direct oral anticoagulant (DOAC) drug levels. In a prospective, multicenter cross-sectional study, including 851 patients, we aimed to study the accuracy of PiCT in determining rivaroxaban, apixaban, and edoxaban drug concentrations and assessed whether clinically relevant drug levels could be predicted correctly. Citrated plasma samples were collected, and the Pefakit® PiCT was utilized. Ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was performed to measure drug concentrations. Cut-off levels were established using receiver-operating characteristics curves. We calculated sensitivities and specificities with respect to clinically relevant drug concentrations. Spearman's correlation coefficient between PiCT and drug concentrations was 0.85 in the case of rivaroxaban (95% CI 0.82, 0.88), 0.66 for apixaban (95% CI 0.60, 0.71), and 0.78 for edoxaban (95% CI 0.65, 0.86). The sensitivity to detect clinically relevant drug concentrations was 85.1% in the case of 30 µg L-1 (95% CI 82.0, 87.7; specificity 77.9; 72.1, 82.7), 85.7% in the case of 50 µg L-1 (82.4, 88.4; specificity 77.3; 72.5, 81.5), and 85.1% in the case of 100 µg L-1 (80.9, 88.4; specificity 73.2%; 69.1, 76.9). In conclusion, the association of PiCT with DOAC concentrations was fair, and the majority of clinically relevant drug concentrations were correctly predicted

Degrees of Freedom and the Deconfining Phase Transition

There is a sharp increase in the relative number of degrees of freedom at the deconfining phase transition. Characterizing this increase using the Polyakov Loop model, we find that for a nearly second order deconfining phase transition, the medium-induced energy loss turns on rapidly above T_c, proportional to the relative number of degrees of freedom. Further, energy loss is logarithmically dependent on the screening mass, and thus is sensitive to nearly critical scattering.Comment: 5 pages, REVTEX, no figures; sensitivity of energy loss to the screening mass and to nearly critical scattering adde