workspace monitoring
Dotaz
Zobrazit nápovědu
Cílem toto článku je sdílet zkušenosti s řešením extrémního nárůstu zatížení pohotovostních tísňových linek v souvislosti s probíhající epidemií onemocnění COVID v pěti evropských regionech. Článek představuje řešení založená jak na změně metodiky práce operačních středisek, tak na využití moderních technologií, včetně technologií pro sdílení pracovního prostoru. Základním předpokladem zvládnutí situace je kontinuální monitoring kvalitativních parametrů práce ZOS, což umožňuje nejen včas reagovat na jejich zhoršení, ale také sledovat efekt zaváděných změn. Cílem změn bylo nejen vyřízení velkého množství volání, ale především udržení včasné dostupnosti rychlé pomoci pro pacienty s kritickým onemocněním nebo úrazem.
The aim of this article is to share experience in dealing with the extreme increase of workload of the emergency medical dispatch centres (EMD) associated with the ongoing COVID-19 epidemic in five European regions. The article presents solutions based on both change in the workflow of EMD and the use of modern technologies including those for sharing workspace. The basic precondition for managing the situation is continuous monitoring of the qualitative parameters of EMD, which allows not only a timely response to their deterioration, but also to monitor the effect of the changes introduced. The aim of the changes was not only to handle large number of calls, but to maintain the availability of timely emergency assistance for patients with a critical illness or injury above all.
Cílem toto článku je sdílet zkušenosti s řešením extrémního nárůstu zatížení pohotovostních tísňových linek v souvislosti s probíhající epidemií onemocnění COVID v pěti evropských regionech. Článek představuje řešení založená jak na změně metodiky práce operačních středisek, tak na využití moderních technologií, včetně technologií pro sdílení pracovního prostoru. Základním předpokladem zvládnutí situace je kontinuální monitoring kvalitativních parametrů práce ZOS, což umožňuje nejen včas reagovat na jejich zhoršení, ale také sledovat efekt zaváděných změn. Cílem změn bylo nejen vyřízení velkého množství volání, ale především udržení včasné dostupnosti rychlé pomoci pro pacienty s kritickým onemocněním nebo úrazem.
The aim of this article is to share experience in dealing with the extreme increase of workload of the emergency medical dispatch centres (EMD) associated with the ongoing COVID-19 epidemic in five European regions. The article presents solutions based on both change in the workflow of EMD and the use of modern technologies including those for sharing workspace. The basic precondition for managing the situation is continuous monitoring of the qualitative parameters of EMD, which allows not only a timely response to their deterioration, but also to monitor the effect of the changes introduced. The aim of the changes was not only to handle large number of calls, but to maintain the availability of timely emergency assistance for patients with a critical illness or injury above all.
Large-scale immune monitoring is becoming routinely used in clinical trials to identify determinants of treatment responsiveness, particularly to immunotherapies. Flow cytometry remains one of the most versatile and high throughput approaches for single-cell analysis; however, manual interpretation of multidimensional data poses a challenge when attempting to capture full cellular diversity and provide reproducible results. We present FlowCT, a semi-automated workspace empowered to analyze large data sets. It includes pre-processing, normalization, multiple dimensionality reduction techniques, automated clustering, and predictive modeling tools. As a proof of concept, we used FlowCT to compare the T-cell compartment in bone marrow (BM) with peripheral blood (PB) from patients with smoldering multiple myeloma (SMM), identify minimally invasive immune biomarkers of progression from smoldering to active MM, define prognostic T-cell subsets in the BM of patients with active MM after treatment intensification, and assess the longitudinal effect of maintenance therapy in BM T cells. A total of 354 samples were analyzed and immune signatures predictive of malignant transformation were identified in 150 patients with SMM (hazard ratio [HR], 1.7; P < .001). We also determined progression-free survival (HR, 4.09; P < .0001) and overall survival (HR, 3.12; P = .047) in 100 patients with active MM. New data also emerged about stem cell memory T cells, the concordance between immune profiles in BM and PB, and the immunomodulatory effect of maintenance therapy. FlowCT is a new open-source computational approach that can be readily implemented by research laboratories to perform quality control, analyze high-dimensional data, unveil cellular diversity, and objectively identify biomarkers in large immune monitoring studies. These trials were registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT01916252 and #NCT02406144.
- MeSH
- biologické markery MeSH
- doutnající mnohočetný myelom * MeSH
- imunofenotypizace MeSH
- kostní dřeň MeSH
- lidé MeSH
- průtoková cytometrie metody MeSH
- Check Tag
- lidé MeSH
- Publikační typ
- časopisecké články MeSH
- práce podpořená grantem MeSH
