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重症监护病房的肾脏损害患者的药物安全：评估预防不良药物事件的干预措施的潜力
我们的研究表明，肾脏受损的ICU患者过量服用过量，并且显着的与给药不当有关的不良ADS发生率。具体来说，观察到的毒性病例突出了建议的肾脏剂量指南时严重并发症的风险。这些发现强调了定期肾功能监测，准确剂量调整以及临床医生对肾脏给药指南的重要性。实施这些有针对性的干预措施可以降低毒性的风险，并显着提高ICU环境中的患者安全性。
Michael W. Killen 任何紧急情况的火灾疏散计划 给监护人的信 - DNA和遗传学 学术事务 会议时间表
个人陈述我目前在西肯塔基大学生物学系担任婚外情。我喜欢具有挑战性的工作环境，并允许我应用我在科学家和沟通者职业中获得的技能和工具箱。作为西肯塔基大学和肯塔基大学的讲师，我教过许多大小，本科生和研究生生物学和化学课程，都在亲自和在线上。这种经历塑造了我向学生传达复杂的科学概念和专业人士的能力，我相信它进一步掌握了基础科学以及如何将其应用于基本的日常情况以及复杂的科学挑战。此外，我拥有博士学位。肯塔基大学医学院的微生物学，免疫学和分子遗传学以及硕士学位医学科学。 我的博士研究是在人分子遗传学领域进行的。 在开始论文研究之前，我在肯塔基大学完成了三个独立的生物学，化学和数学理学学士学位，其中包括物理学的重要范围。 在此期间，我获得了从有机合成实验室和仪器到医学研究和基因工程的无数实验室经验。 我还获得了与参与独立研究的技术人员和学生管理科学实验室的丰富经验。医学科学。我的博士研究是在人分子遗传学领域进行的。在开始论文研究之前，我在肯塔基大学完成了三个独立的生物学，化学和数学理学学士学位，其中包括物理学的重要范围。在此期间，我获得了从有机合成实验室和仪器到医学研究和基因工程的无数实验室经验。我还获得了与参与独立研究的技术人员和学生管理科学实验室的丰富经验。教育2006-2011微生物学，免疫学和分子遗传学博士，肯塔基大学医学院
制定综合急救、重症监护和手术治疗全球战略和行动计划
ECO 是 • 综合初级卫生保健方法的一个组成部分； • 对于确保在整个生命过程中及时满足人们的健康需求至关重要； • 是国家卫生系统有效应对紧急事件的能力的基础。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床
欢迎 2025 年冬季学期新生 S404 RN 围产期重症监护专业学生！
▪ 作为此计划的一部分，您将有机会参与医疗保健环境中的临床实习。为了准备您的实习经历，您需要提前完成一些强制性要求。临床实习办公室建议您现在开始收集必要的文件，以便能够提交它们并为审批流程提供足够的时间。 ▪ 收集到所有必要的文件后，您需要创建一个帐户，并在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前将所有文件、证书和证据上传并提交到电子 ParaMed 实习准证网站。门户链接为 https://georgebrowncollege.placementpass.ca/ ▪ 如果您未能在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前完成、提交并上传这些要求至必备门户，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致退学计划。 ▪ 请注意，即使您已从乔治布朗学院或其他学院、大学或机构的其他健康科学课程毕业和/或具有从事任何健康相关职业的经验，您仍需要完成以下所有非医疗证书。如果您未能完成这些，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致课程退出。 ▪ 与整体医疗和其他要求相关的所有费用、服务费和罚款均由学生承担。以下是您必须在提交中提供的所有要求的摘要。请仔细阅读并遵循所有说明：
重症监护中的获得性压力损伤预防包
预防医院内压力损伤 (HAPI) 的重要性怎么强调也不为过。HAPI 是医疗保健中最常见的医源性并发症之一，会导致住院时间延长、疼痛、感染、死亡和更高的医疗费用，在美国，每起事故的估计费用为 20,900 至 151,700 美元。1 压力损伤 (PI) 每年导致美国 60,000 人死亡。1 虽然近年来导管相关尿路感染和中心静脉相关血流感染等其他医院内获得性疾病的发病率有所下降，但 HAPI 发病率仍然居高不下。2 危重病人特别容易受到 HAPI 的感染。3 Cox 及其同事发现，机械通气、体外膜氧合、持续性静脉-静脉血液透析、糖尿病、外周血管疾病和血管加压药的使用是该人群发生 HAPI 的危险因素。 4 国际指南也呼应了这些风险因素。5 此外，Kim 等人将住院时间、血气异常、低血压、胃肠道出血和蜂窝织炎确定为 HAPI 风险因素。6 PI 发展
新生儿监护领域的新兴创新
持续监测高危新生儿对于及时管理医疗状况至关重要。然而，目前依赖可穿戴或接触式传感器技术进行生命体征监测往往会导致并发症，包括不适、皮肤损伤和感染，从而妨碍医疗管理、护理和亲子关系。此外，对多个设备的依赖是有问题的，因为它们不是互连或时间同步的，使用各种不同的电线和探头/传感器，并且是根据成人规格设计的。因此，迫切需要开发无线、非接触或最小接触和非粘附技术，能够将多个信号集成到专为新生儿设计的单一平台中。本文总结了现有新生儿可穿戴设备的局限性，讨论了非接触式传感器技术的进步，并提出了未来研究和开发的方向。
病例 - 对照研究新生儿的牛奶凝乳阻塞在第三个新生儿新生儿重症监护病房
抽象的背景牛奶凝乳阻塞（MCO），其中牛奶的发生是一种罕见，严重，早产的并发症。案例报告暗示男性性别和牛衍生的人牛奶堡垒（HMF）用作诱发因素。我们通过一项案例对照研究对此进行了研究。在2008年至2020年之间，星际飞船儿童健康新生儿数据库中的MCO病例与基于妊娠年龄（±1周），出生体重（±200 g）和出生日期（±1个月）的对照组为1：2。使用学生的t检验，曼恩·惠特尼U检验或χ²测试进行了分析。数据是中值（IQR）或N（％）。20个MCO病例的结果，妊娠为26.1（24.5–28.1）周，出生体重为822（713–961）G，15（75％）为男性。40个对照组的妊娠（26.1（24.8–27.9）周）和出生体重（849（690–1066）G），但只有18（45％）是男性（p = 0.05）。MCO发生在21（15-33）天； 6例（30％）病例死亡，而3（7.5％）对照（p = 0.06）。HMF在病例中以243（150-309）小时开始，对照组为224（172–321）小时（p = 0.95）；在8例（40％）病例和27例（68％）对照（p = 0.08）中实现了全面化（制造商的建议剂量）。在开始HMF后10（7-17）天发生MCO。医学/手术管理的肠道病理发生在MCO之前的7例（35％）病例中，但没有对照（p <0.001）。结论我们的数据支持男性性别，而不是HMF用作MCO的倾向。先前的医学/外科肠道病理学的证据可能是MCO的预感；但是，需要进一步的研究来确认这一点。