Farmacia de guardia a cañiza

Ley Mckenzie

Marc Meyer ha aprovechado incansablemente sus conocimientos farmacéuticos y de prevención de infecciones para convertirse en un reconocido líder y defensor de la administración de antimicrobianos (AMS), impulsando mejoras en su pequeño centro de acceso crítico, en su comunidad y en todo el país.

Farmacéutico de formación, Meyer asumió la responsabilidad del departamento de control de infecciones de su hospital de 25 camas en 1995. "Vi una unión ideal entre la farmacia clínica y la prevención de infecciones", afirma Meyer. "Estos departamentos realmente necesitan trabajar juntos, especialmente en hospitales pequeños".

Meyer reconoció rápidamente la importancia de utilizar los datos para movilizar las mejoras en la prevención de infecciones. También instituyó un proceso de desarrollo de directrices colaborativo y basado en la educación que "funciona siempre." Southwest Memorial atribuye a Meyer y a su departamento un descenso del 60% de las infecciones quirúrgicas y del 30% de los organismos multirresistentes.

Pero Meyer sabía que los esfuerzos hospitalarios por sí solos no preservarían la eficacia antimicrobiana. Como miembro de la colaboración AMS de la Asociación de Hospitales de Colorado, trabaja con 26 hospitales de todo el estado para mejorar la administración. También lleva a cabo actividades de divulgación entre los dentistas de la comunidad, las clínicas médicas y los centros de atención a largo plazo. Meyer diseñó un programa de gestión de infecciones del tracto urinario (ITU) para una cadena de cuidados de larga duración que dio como resultado una disminución de dos días de terapia, así como una reducción del 27% de las ITU. "Los directores médicos de los centros se mostraban escépticos y las directrices a menudo no bastaban para convencerles", explica Meyer. "Las conversaciones individuales y la formación realmente marcaron la diferencia".

Ley Baker

Una vez aceptado como becario en el Programa de Formación en Terapéutica de Enfermedades Infecciosas, trabajará con el Profesorado de Investigación para seleccionar un laboratorio para su investigación postdoctoral. El cuerpo docente de investigación está formado por miembros de reconocido prestigio internacional que trabajan en una amplia gama de áreas relacionadas con las enfermedades infecciosas, como las enfermedades infecciosas, la biología estructural, la biología química y la terapéutica, y la inmunología.

Durante su beca, también interactuará ampliamente con los Colaboradores Clínicos y los Colaboradores de Formación. Los colaboradores clínicos supervisan los aspectos clínicos, traslacionales e internacionales del programa y ofrecen experiencia en ensayos clínicos, atención al paciente, formación en subespecialidades de enfermedades infecciosas y medicina internacional. Los Colaboradores de Formación ofrecen su experiencia en cribado de moléculas pequeñas y desarrollo de ensayos, diagnóstico, Buenas Prácticas de Fabricación (BPF), farmacocinética y diseño de vacunas.

Consultoría en sanidad y ciencias de la vida

donde hp denota el vector correspondiente a la fila pth en H.El criterio de parada de nuestro algoritmo se basó en la tolerancia máxima del cambio relativo en los elementos de W y H. El valor predeterminado fue TolX < 10-3, que se produjo típicamente en aproximadamente 2.000 iteraciones para k = 10.Demostramos que la aplicación iterativa de la Ec. (4) converge a un punto de solución óptimo local demostrando que la regla de aprendizaje multiplicativa satisface las condiciones suplementarias de convergencia de KKT (prueba en la Nota suplementaria 3). Se proporciona el algoritmo implementado en Matlab R2018a (véase 'Disponibilidad del código').Procedimiento de validación cruzada y selección del modeloSeleccionamos aleatoriamente el 10% de las asociaciones en R, y estas se reservaron para las pruebas (conjunto de pruebas retenidas). A continuación, utilizamos un procedimiento de validación cruzada de diez veces sobre el 90% restante de las asociaciones para establecer los parámetros del modelo k y α. Para ello, planteamos el problema como la predicción simultánea de las clases de frecuencia y la presencia/ausencia de las asociaciones. Por lo tanto, utilizamos dos métricas de evaluación: