804 resultados para Copenhagen
Resumo:
Gli strumenti chirurgici sono importanti “devices” utilizzati come supporto indi-spensabile nella cura di pazienti negli ospedali. Essi sono caratterizzati da un intero ciclo di vita che inizia convenzionalmente nello “Store”, dove gli strumenti sterilizzati sono prelevati per essere utilizzati all’interno delle sale operatorie, e termina nuovamente nello “Store”, dove gli strumenti vengono immagazzinati per essere riutilizzati in un nuovo ciclo. Può accadere che le singole fasi del ciclo subiscano ritardi rispetto ai tempi previ-sti, non assicurando, pertanto, nelle sale operatorie, il corretto numero degli stru-menti secondo i tempi programmati. Il progetto che vado ad illustrare ha come obiettivo l’ottimizzazione del ciclo degli strumenti chirurgici all’interno di un nuovo ospedale, applicando i principi della Lean philosophy ed in particolare i metodi: “Poke Yoke, 5S e tracciabilità”. Per raggiungere tale scopo, il progetto è stato articolato come segue. In un primo momento si è osservato l’intero ciclo di vita degli strumenti nei due principali ospedali di Copenhagen (Hervel e Gentofte hospital). Ciò ha permesso di rilevare gli steps del ciclo, nonché di riscontrare sul campo i principali problemi relativi al ciclo stesso quali: bassa flessiblità, decentramento dei differenti reparti di cleaning e di store rispetto alle operation theatres ed un problema nel solleva-mento degli strumenti pesanti. Raccolte le dovute informazioni, si è passati alla fase sperimentale, in cui sono stati mappati due cicli di vita differenti, utilizzando tre strumenti di analisi: • Idef0 che consente di avere una visione gerarchica del ciclo; • Value stream Mapping che permette di evidenziare i principali sprechi del ciclo; • Simulator Tecnomatix che favorisce un punto di vista dinamico dell’analisi. Il primo ciclo mappato è stato creato con il solo scopo di mettere in risalto gli steps del ciclo e alcuni problemi rincontrati all’interno degli ospedali visitati. Il secondo ciclo, invece, è stato creato in ottica Lean al fine di risolvere alcuni tra i principali problemi riscontrati nei due ospedali e ottimizzare il primo ciclo. Si ricordi, infatti, che nel secondo ciclo le principali innovazioni introdotte sono state: l’utilizzo del Barcode e Rfid Tag per identificare e tracciare la posizione degli items, l’uso di un “Automatic and Retrievial Store” per minimizzare i tempi di inserimento e prelievo degli items e infine l’utilizzo di tre tipologie di carrello, per consentire un flessibile servizio di cura. Inoltre sono state proposte delle solu-zioni “Poke-Yoke” per risolvere alcuni problemi manuali degli ospedali. Per evidenziare il vantaggio del secondo ciclo di strumenti, è stato preso in consi-derazione il parametro “Lead time”e le due simulazioni, precedentemente create, sono state confrontate. Tale confronto ha evidenziato una radicale riduzione dei tempi (nonché dei costi associati) della nuova soluzione rispetto alla prima. Alla presente segue la trattazione in lingua inglese degli argomenti oggetto di ri-cerca. Buona lettura.
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We performed 124 measurements of particulate matter (PM(2.5)) in 95 hospitality venues such as restaurants, bars, cafés, and a disco, which had differing smoking regulations. We evaluated the impact of spatial separation between smoking and non-smoking areas on mean PM(2.5) concentration, taking relevant characteristics of the venue, such as the type of ventilation or the presence of additional PM(2.5) sources, into account. We differentiated five smoking environments: (i) completely smoke-free location, (ii) non-smoking room spatially separated from a smoking room, (iii) non-smoking area with a smoking area located in the same room, (iv) smoking area with a non-smoking area located in the same room, and (v) smoking location which could be either a room where smoking was allowed that was spatially separated from non-smoking room or a hospitality venue without smoking restriction. In these five groups, the geometric mean PM(2.5) levels were (i) 20.4, (ii) 43.9, (iii) 71.9, (iv) 110.4, and (v) 110.3 microg/m(3), respectively. This study showed that even if non-smoking and smoking areas were spatially separated into two rooms, geometric mean PM(2.5) levels in non-smoking rooms were considerably higher than in completely smoke-free hospitality venues. PRACTICAL IMPLICATIONS: PM(2.5) levels are considerably increased in the non-smoking area if smoking is allowed anywhere in the same location. Even locating the smoking area in another room resulted in a more than doubling of the PM(2.5) levels in the non-smoking room compared with venues where smoking was not allowed at all. In practice, spatial separation of rooms where smoking is allowed does not prevent exposure to environmental tobacco smoke in nearby non-smoking areas.
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Recently, Petrella et al. described four patients with an unusual CD8+ lymphoid proliferation arising on the ear. These cases do not correspond clearly to any recognized category of cutaneous T-cell lymphoma (CTCL) described in the World Health Organization (WHO)/European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) 2005 classification.
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Morphea, granuloma annulare (GA) and lichen sclerosus et atrophicans (LSA) have also been suggested to be linked to Borrelia infection. Previous studies based on serologic data or detection of Borrelia by immunohistochemistry and polymerase chain reaction (PCR) reported contradictory results. Thus, we examined skin biopsies of morphea, GA and LSA by PCR to assess the prevalence of Borrelia DNA in an endemic area and to compare our results with data in the literature.
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It is not clear what a system for evidence-based common knowledge should look like if common knowledge is treated as a greatest fixed point. This paper is a preliminary step towards such a system. We argue that the standard induction rule is not well suited to axiomatize evidence-based common knowledge. As an alternative, we study two different deductive systems for the logic of common knowledge. The first system makes use of an induction axiom whereas the second one is based on co-inductive proof theory. We show the soundness and completeness for both systems.
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Editor's note: The text of this article originally appeared as the final chapter of a brochure entitled Mountains and Climate Change—From Understanding to Action, prepared at the Centre for Development and Environment, University of Bern, Switzerland, for presentation by the Swiss Agency for Development and Cooperation (SDC) at a side event at the United Nations Climate Change Conference in Copenhagen on 12 December 2009. Chapters of the brochure deal with various aspects of climate change and its impact in mountain regions. In light of the significance of the Copenhagen COP 15 conference, the editors of this publication believe MRD's readers will be interested in reading this summary written from the perspective of Swiss researchers and development experts. The full brochure may be viewed and downloaded at www.cde.unibe.ch/Research/MA_Re.asp
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In the crystal structure of the title compound (systematic name: 2,3-dichlorobenzene-1,4-diol 2,3-dichlorocyclohexa-2,5-diene-1,4-dione monohydrate), C(6)H(4)Cl(2)O(2)center dot C(6)H(2)Cl(2)O(2)center dot H(2)O, the 2,3-dichloro-1,4-hydroquinone donor (D) and the 2,3-dichloro-1,4-benzoquinone acceptor (A) molecules form alternating stacks along [100]. Their molecular planes [maximum deviations for non-H atoms: 0.0133 (14) (D) and 0.0763 (14) angstrom (A)] are inclined to one another by 1.45 (3)degrees and are thus almost parallel. There are pi-pi interactions involving the D and A molecules, with centroid-centroid distances of 3.5043 (9) and 3.9548 (9) angstrom. Intermolecular O-H center dot center dot center dot O hydrogen bonds involving the water molecule and the hydroxy and ketone groups lead to the formation of two-dimensional networks lying parallel to (001). These networks are linked by C-H center dot center dot center dot O interactions, forming a three-dimensional structure.