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World File Search System败血症
使用机器的ICU患者中败血症死亡率的预测
13方法：本研究使用模仿IV数据库分析重症监护患者的结果，14个重点是成人败血症病例。采用最新的数据提取工具，例如Google Big-15查询，并且按照严格的选择标准，我们在本研究中选择了38个功能。此选择16还通过全面的文献综述和临床专业知识来告知。数据预处理17包括处理丢失值，重组分类变量以及使用合成Mi-18诺元过采样技术（SMOTE）来平衡数据。我们评估了几种机器19学习模型：决策树，梯度提升，XGBOOST，LIGHTGBM，多层观察者20 TRON（MLP），支持向量机（SVM）和随机森林。使用了顺序减半和21个分类（SHAC）算法进行高参数调整，并且使用了火车测试拆分22和交叉验证方法来进行性能和计算效率。23
败血症筛选工具电话分类 - 01 02 03
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败血症中T细胞依赖性体液免疫的不稳定
败血症是一种异质性疾病，被定义为威胁生命的器官功能障碍，这是由于宿主对感染的失调反应引起的。对于某些人来说，败血症呈现为一种主要抑制性疾病，而另一些败血症则经历了促炎症状况，可以在“细胞因子风暴”中达到顶峰。经常，患者经历了同时进行过度炎症和免疫抑制的迹象，这是指导有效治疗的困难。尽管近年来重症监护病房的死亡率有所提高，但在接下来的一年中，有三分之一的出院患者死亡。一半的盐后死亡是由于预先存在的疾病加剧而导致的，而一半是由于免疫系统恶化引起的并发症。已经提出，对感染的强烈和失调的反应可能引起免疫细胞中不可逆的代谢重编程。作为脊椎动物免疫保护的关键部门，对适应性免疫系统的改变可能会带来毁灭性的影响。的确，在败血症中观察到淋巴细胞的明显耗竭，与死亡率的增加相关。这种败血症诱导的淋巴细胞减少对T细胞的反应方式产生了深远的影响，但同样对B细胞引起并由不同CD4 + T卵泡助手（T FH）细胞支持的体液免疫反应。通过功能障碍对剩余的淋巴细胞的功能障碍进一步加剧了免疫抑制状态，包括表达功能障碍或耗尽表型的细胞的存在。本综述将特别关注脓毒症如何破坏适应性免疫系统，并仔细研究B细胞和CD4 + T FH细胞如何受脓毒症的影响以及对体液免疫的相应影响。
败血症：今天和明天，罗马，12月15日至18日，2024年
Registration 17:00 Welcome Jean-Louis Vincent (Brussels, Belgium) 17:10 Current thinking on the pathogenesis of sepsis Joost Wiersinga (Amsterdam, Netherlands) 17:30 Reframing sepsis for clinical practice: beyond consensus conferences John C Marshall (Toronto, Canada) 17:50 Current criteria in children Luregn Schlapbach (Zürich,瑞士）
在研究败血症与肠道微生态之间相关性的研究中
败血症是一种高发，死亡率和治疗成本的疾病，与肠道菌群具有复杂的相互作用。随着高通量测序技术的进步，败血症与肠道营养不良之间的关系已成为新的研究重点。但是，由于重症疾病和临床干预措施之间的复杂相互作用，建立败血症与肠道微生物群体不平衡之间的因果关系是一项挑战。在这篇综述中，总结了肠道微生态和脓毒症之间的相关性，并提出了基于微生态目标疗法的败血症干预疗法的新疗法，并解决了细菌选择的缺点和临床实践中的应用时间的缺点。总而言之，旨在不断发现潜在益生菌的代谢组学，基因组学和其他方面的研究都为恢复肠道静脉内稳态提供了理论基础，以便随后治疗败血症。
纳米粒子介导的炎性抑制剂的共递送提供了针对败血症
图2：MCC-DSR NP表征和内在化。（a）图绘制了MCC-DSR双重药物纳米颗粒的流体动力直径。显示为平均值±S.D.的数据（n = 3）。（b）双重药物纳米颗粒的冷冻物图像。比例尺：200 nm。（c）图显示了在人血清中孵育48小时的MCC-DSR双NP的大小和ZETA潜力的百分比变化。（d）PBS稳定性图在30天内显示了PBS中MCC-DSR NP的大小和ZETA潜力。C中显示的数据是平均值±S.E.M。 （n = 3）。 （e）IBMDMS的代表性显微镜图像以时间依赖的方式（0H至8H）封装的荧光颗粒内化。 核用核染色。 比例尺：100μm。 （f）通过共聚焦显微镜成像的荧光纳米颗粒的细胞摄取的定量分析。 （g）IBMDMS对不同浓度的5FAM颗粒的细胞摄取的流式细胞仪分析。 显示的数据是平均值±S.E.M。 （n = 3）。 通过单向方差分析和Dunnett的多重比较测试进行统计分析。 *p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001。C中显示的数据是平均值±S.E.M。（n = 3）。（e）IBMDMS的代表性显微镜图像以时间依赖的方式（0H至8H）封装的荧光颗粒内化。核用核染色。比例尺：100μm。（f）通过共聚焦显微镜成像的荧光纳米颗粒的细胞摄取的定量分析。（g）IBMDMS对不同浓度的5FAM颗粒的细胞摄取的流式细胞仪分析。显示的数据是平均值±S.E.M。（n = 3）。通过单向方差分析和Dunnett的多重比较测试进行统计分析。*p <0.05，** p <0.01，*** p <0.001。
2020年10月13日长期现场护理中的败血症管理
严重感染通常比PFC环境中的创伤更大。创伤相关的败血症是军事人群中败血症的重要子集，有潜力伤亡，会出现与最初的损伤和初始治疗程序有关的严重伤口，呼吸，尿液和血流感染（IV/IO Catheters，Fooley Catcheters等）。最多38％的与创伤相关的败血症与血液相关。2在创伤患者中，败血症的表现通常是在初次呈现后几天，这使得败血症在PFC环境中在具有更大MEDEVAC能力的角色1上特别相关。3早期抗生素疗法和血液动力学复苏与液体和加压剂是化粪池患者的关键初始疗法。源控制同样至关重要，可能需要手术。在PFC环境中无法进行这种情况时，必须将患者受支持并尽可能快地运输到具有外科手术能力的位置。
验证机器学习诊断工具用于预测败血症和危害疾病
Akhil Bhargava，硕士 1; Lopez-Espina，M.S。 1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S. 1; Uppike B.S. 1; Niko Kurtzman，医学博士 2;达根的阿隆，医学博士 3; Doodlesack Amanda，医学博士 3; Bryan Stenson，医学博士 3; Deesha Sarma，医学博士 3; Eric Resolution，M.D。 3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士 博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士Akhil Bhargava，硕士1; Lopez-Espina，M.S。1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S.1; Uppike B.S.1; Niko Kurtzman，医学博士2;达根的阿隆，医学博士3; Doodlesack Amanda，医学博士3; Bryan Stenson，医学博士3; Deesha Sarma，医学博士3; Eric Resolution，M.D。3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。3; Episona Aime，医学博士5;总是哈拉劳，医学博士5; Demarco Carmen，医学博士5;弗朗西斯科，医学博士5;达维拉的雨果，医学博士5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。5; Berghea Ramona，医学博士5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士5; Ashok V. Psalming，医学博士6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士7; Iyer，医学博士7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。7; Oke Vikram，医学博士7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士8; Syed的Antheming，M.D。8; Gosai Falg，医学博士8;洗chawla，医学博士8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M ..9;托马斯，医学博士10; Roneil Malkani，医学博士10; Roshni Patel，医学博士10; Mayer's Storage，D.O。10 Ali，M.D。11; Raghavakurup，医学博士11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士11; Sihai Dave Zhao，博士学位12； Ruoqing Zhu PhD，12岁；拉希德·巴希尔（Rashid Bashir），博士13； ，小鲍比·雷迪（Bobby Reddy），小博士和内森（Nathan I. Shapiro）
马来西亚新生儿重症监护病房的晚期败血症的流行病学，2015-2020
简介：确定44个马来西亚新生儿重症监护病房（NICUS）中血液培养阳性晚期败血症（LOS，> 72小时）的流行病学。材料和方法：研究设计：使用马来西亚国家新生儿注册中心的数据多中心回顾性观察性研究。参与者：739486名新生儿（出生体重≥500G，妊娠≥22周）出生并于2015 - 2020年出生。结果：LOS在2707（0.4％）新生儿中发展。Median annual incidence (per 100 admissions) was 12.0 (range: 8.1-13.8) in extremely preterm (EPT, gestation <28 weeks), 5.3 (range: 5.0-6.8) in very preterm (VPT, gestation 28-<32 weeks), 0.5 (range: 0.4-0.7) in moderate/late preterm (gestation 32-<37 weeks) and 0.1 in term (gestation ≥37周）新生儿。革兰氏阴性细菌占分离的病原体的54.7％，革兰氏阳性细菌39.3％，真菌和其他病原体6.0％。最常见的六种病原体是凝聚酶阴性葡萄球菌（18.3％），克雷伯氏菌属。（18.3％），金黄色葡萄球菌（9.9％），假单胞菌属。（8.9％），acinetobacter spp。（7.7％）和大肠杆菌（5.9％）。LOS-Attributable死亡率为EPT为14.3％，VPT为9.3％，LPT为8.3％，术语新生儿为6.2％。多重逻辑回归分析表明，EPT，小捕获（SGA），常规机械通气（CMV），高频通气（HFV），TPN和中央静脉线（CVL）的使用是与新生儿LOS相关的重要独立危险因素。结论：革兰氏阴性菌是最常见的病原体。与新生儿死亡率相关的重要独立危险因素是SGA，CMV，HFV，革兰氏阴性败血症，真菌败血症和肺炎。减少侵入性通气的使用情况，CVL和TPN可能会降低LOS的发病率和死亡率，特别是在妊娠<32周的新生儿中。
从免疫失调到器官功能障碍
败血症是一种因感染而导致免疫失调沉淀的综合征，代表归因于疾病的全球死亡率的关键因素。最近的共识将败血症描述为宿主对感染不良反应的器官功能障碍的危险状态。它掩盖了败血症所涉及的免疫机制的复杂性和广度，其特征在于同时过度炎症和免疫抑制。败血症与免疫反应的失调高度相关，免疫反应的失调主要由各种免疫细胞及其相互作用介导。该综合征可导致多种并发症，包括全身性炎症反应，代谢障碍，传染性休克，mod和DIC。此外，过去几年对败血症进行了更多的研究。通过靶向NF-B，JAK-Stat，PI3K-AKT和P38-MAPK等信号传导途径，已改善或治疗了败血症的病理特征。联合药物治疗比败血症的单一药物疗法更好。本文将回顾败血症发病机理和治疗方面的最新进展。