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World File Search System骨折
破伤风 | 夏威夷州卫生部
• 喉痉挛（声带不受控制/不自主收紧） • 骨折（骨折） • 肺栓塞（从身体其他部位通过血液流动进入的血栓堵塞肺部主动脉或其分支之一） • 吸入性肺炎（因吸入异物而引起的肺部感染） • 呼吸困难，可能导致死亡（每 10 例中就有 1 至 2 例死亡）
机器学习和脊柱损伤深度学习
摘要：脊柱损伤，包括宫颈和胸骨骨折，仍然是一个主要的公共卫生问题。机器学习和深度学习技术的最新进步为改善脊柱损伤护理中的诊断和预后方法提供了令人兴奋的前景。本叙事综述系统地探讨了这些计算方法的实际实用性，重点是它们在成像技术中的应用，例如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以及结构化的临床数据。包括39项研究，34项专注于诊断应用，主要使用深度学习来执行椎骨骨折识别，良性和恶性骨折之间的区分以及AO骨折分类等任务。其余五个是预后的，使用机器学习来分析参数，以预测椎骨塌陷和未来断裂风险等结果。本评论重点介绍了机器学习和深度学习在脊柱损伤护理中的潜在好处，尤其是它们在增强诊断能力，详细的断裂表征，风险评估和个性化治疗计划方面的作用。
设计有效的人工智能软件临床...
我们的 AI 模型超越了这一点，并提供了明确的定位。该模型的 Y-net 结构意味着分类和 RoI 图都反映了模型对图像的理解。该图有助于向操作员保证 AI 模型正在关注图像的正确区域，并且如果发现不明显，它会指向触发发现的图像区域。如果没有显示 RoI，操作员将被迫仔细查看图像以尝试猜测可能触发预测的特征，从而产生挫败感和怀疑。图 5 提供了一个示例，其中提供 RoI 图可帮助临床医生对标记的急性肋骨骨折做出决定，而最终发现该骨折是旧肋骨骨折。
骨质疏松症指南.pdf
• 排除非骨质疏松性脆性骨折的原因（即转移性骨癌、多发性骨髓瘤、骨软化症、佩吉特病），• 确定骨质疏松症的任何潜在次要原因（即内分泌失调、吸收不良、代谢性骨病），• 包括对未确诊的脊椎骨折症状的评估（即身高降低、背痛、脊柱后凸），• 优化常规药物治疗并包括合并症的管理，• 包括生活方式建议：戒烟、安全饮酒、负重活动、膳食中维生素 D 和钙的摄入量，• 跌倒风险评估，• 虚弱评估，• 骨折风险评估工具（FRAX ® ）可用于支持骨质疏松症的诊断和识别需要进行一级预防的患者。
带有心率监测的身体和秋季检测系统
每年65岁以上的人中有三分之一至50％[1]。这些跌倒的老年人中有一半反复这样做[1]。跌倒是老年人受伤的主要原因，也是75岁及以上的意外死亡的主要原因，占意外死亡的70％[2]。超过90％的髋部骨折是由跌倒引起的，其中大多数骨折会影响70岁以上的骨折[3]。美国每年花费超过200亿美元来治疗与跌倒有关的伤害和并发症[4]。他们的孩子长大并离开了房子后，许多老人独自生活在公寓或较小的房子里。一个跌倒的老年人通常无法独自起床或寻求帮助。因此，一个可以自动检测到跌倒的系统，即使患者失去知觉或跌倒后无法起床，也可以寻求帮助。
长骨未感染的非工会：嫁接技术
被感染的非工会可以在10中估计。在这些情况下，裂缝愈合级联反应可能会受到干扰或破坏，最终导致骨折的巩固不足。然而，许多复杂的长骨骨折最初是开放的裂缝，初始污染并不罕见。尽管急性治疗可能会避免或限制骨折感染甚至骨髓炎的高度炎症病例，但在没有浮力临床症状的情况下可能存在低级感染的低度感染。由于临床上微妙的体征（缺乏/离散的高温和发红），感染参数的增加和缺乏伤口分泌可能很困难。以下因素（3ps和3s）倾向于发展受感染的非工会的发展：
左股骨骨折的开放还原内固定（ORIF）后，脂肪栓子综合征（FES）和多个小肺栓塞的发展：病例报告
脂肪栓塞综合征（FES）是一种罕见但潜在的威胁生命的并发症，可以按照骨科手术（例如长骨断裂修复）发生。fes是由脂肪球释放到血液中引起的，导致血管阻塞和随后的组织损伤。肺栓塞（PE）是血凝块传播到肺部的疾病，是由于手术过程中血液凝结的动员而导致的骨科手术的另一个潜在并发症。我们报告了一名56岁女性的案例，她在机械下降后左股骨骨折向急诊科展示，并接受了开放式骨折内固定（ORIF）手术。通过FES的发展和多个小肺栓塞的发展使该过程变得复杂。患者在ICU中进行了术后管理，需要用多个加压剂和机械通气来支撑。她术后三天在ICU中呆了三天，并在术后第六天出院到住院康复设施。
引用：Chen Q，Hao P，Wong C等。通过髋部骨折的老年人的1年死亡率的新型命名图的开发和验证：一项研究
抽象客观髋部骨折是一种普遍的状况，老年人的死亡率很高。我们试图为老年髋部骨折患者开发基于列克的生存预测模型。设计回顾性案例对照研究。从医学信息收入ini III（模拟III v.1.4）中设置数据。参与者根据MIMIC-III v.1.4滤除了老年髋部骨折患者的临床特征，包括基本信息，合并症，严重程度评分，实验室测试和治疗。方法和主要结局指标研究中包括的所有患者均来自重症监护，并随机分为训练和验证集（7：3）。根据检索到的数据，最低绝对收缩和选择操作员（LASSO）回归和多个逻辑回归分析用于识别1年死亡率的独立预测变量，然后构建了风险预测的标题图。通过一致性索引（C-索引），接收器操作特征曲线，决策曲线分析（DCA）和校准曲线评估了列格图模型的预测值。这项研究中总共包括341例髋部骨折患者； 121例案件在1年内死亡。在套索回归和多重逻辑回归分析后，新的列诺图包含年龄，体重，淋巴细胞计数的比例，肝病，恶性肿瘤和充血性心力衰竭的预测变量。结论新的预测模型为老年髋部骨折患者的1年死亡率提供了个性化预测。在验证集中，构造的模型证明了以0.738（95％CI 0.674至0.802）为0.738（95％CI 0.674至0.802）的令人满意的歧视，在验证集中为0.713（95％CI 0.608至0.819）。校准曲线在预测和观察到的概率之间显示出良好的拟合程度，而DCA证实了该模型的临床实用性。与其他髋部骨折模型相比，我们的命名图特别适合预测关键患者的长期死亡率。
使用机器学习算法和 SHapley Additive exPlanations 预测老年患者术后谵妄症的模型
术后谵妄（POD）是老年髋部骨折患者常见且严重的并发症。识别出POD的高危患者有助于改善髋部骨折患者的预后。我们对2014年1月至2019年8月期间接受骨科手术治疗髋部骨折的老年患者（≥65岁）进行了回顾性研究。采用常规逻辑回归和五种机器学习算法建立POD的预测模型。采用逻辑回归方法构建POD预测列线图。计算受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）、准确度、灵敏度和精确度来评估不同的模型。使用Shapley加性解释（SHAP）解释个体的特征重要性。约797名患者参加了该研究，POD的发生率为9.28%（74/797）。年龄、肾功能不全、慢性阻塞性肺病 (COPD)、抗精神病药物的使用、乳酸脱氢酶 (LDH) 和 C 反应蛋白用于构建 POD 的列线图，AUC 为 0.71。五种机器学习模型的 AUC 分别为 0.81（随机森林）、0.80（GBM）、0.68（AdaBoost）、0.77（XGBoost）和 0.70（SVM）。六种模型的敏感度范围从 68.8%（逻辑回归和 SVM）到 91.9%（随机森林）。六种机器学习模型的精确度范围从 18.3%（逻辑回归）到 67.8%（SVM）。使用逻辑回归和五种机器学习算法构建了髋部骨折患者 POD 的六种预测模型。机器学习算法的应用可以提供便捷的 POD 风险分层，使老年髋部骨折患者受益。