Амурская областная больница внедряет современную систему идентификации личности пациента с помощью медицинского браслета. Областной перинатальный центр стал пилотной площадкой для апробации нововведений.
При регистрации больного для госпитализации в конструкторское бюро ему выдается водонепроницаемый браслет, который содержит необходимую информацию в экстренных случаях, например, в случае потери сознания, пишет «Амурская правда». Психолог Ладейщикова: Причиной панических атак может быть постоянный стресс
Специальная маркировка может помочь врачам принять правильное решение за считанные секунды. Красный цвет указывает на наличие аллергической реакции. Желтый — опасность падения. Браслет также не допускает ошибок при взятии крови, введении лекарств и так далее, сообщает пресс-служба AOKБ.
«Инновации хорошо зарекомендовали себя на работе. После ОПЦ мы добавили урологическое и гастроэнтерологическое отделения, а также отделение неврологии. В дальнейшем мы распространим эту практику по всем отделениям больницы», — пояснил главный врач больницы Евгений Тарасюк.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что потеря упругости груди после родов и нависающий кожно-жировой фартук связаны с гормональными изменениями организма во время беременности и перегрузкой передних опорных структур брюшной стенки.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…