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ICU 和 OR 交接 | MTQIP
• 典型的教学医院每天有 4,000 名患者交接（每年 160 万名） • 70% 的突发事件是由沟通故障引起的 • 交接（不完整或质量差）在 80% 的可预防不良事件中发挥作用
ICU 中的营养支持
简介危重疾病是指危及生命的重要器官功能障碍，需要进入重症监护病房 (ICU) 进行维持生命的干预，例如机械通气。1 危重疾病本身和频繁需要镇静可能会导致昏迷和无法活动。严重的危重疾病与炎症、厌食、胃肠功能障碍和代谢紊乱有关，这些紊乱会产生明显的分解代谢，导致蛋白质流失、肌肉萎缩和无力以及可能持续数年的身体功能障碍。2-6 许多幸存者都会经历 ICU 后综合症，这种综合症结合了 ICU 获得性虚弱、认知功能障碍、肌肉骨骼疾病、虚弱、疲劳、内分泌病和情绪紊乱。4 因此，危重疾病是患者及其亲属极度脆弱、依赖和变化的时期（图 1）。营养支持是生命维持策略的一个重要组成部分，旨在通过提供能量和营养、预防蛋白质合成所需的维生素和微量元素的缺乏、以及最大限度地减少蛋白质和肌肉质量的损失来抵消危重疾病的有害影响。7
ICU中的神经源性休克
神经源性休克是一种以低血压，心动过缓和动作障碍为特征的状态。这是与神经沿着各个区域的病变相关的重要条件。最常见的原因是急性脊髓损伤（SCI）。由于典型的自主反射可以被废除或失调，因此适当的治疗需要了解变化的神经解剖底物。表现出神经源性休克的时间范围是可变的，可以迅速进展以引起继发性伤害或死亡，因此适当的监测需要高度的怀疑和勤奋。尝试了许多药理学干预措施，但其功效仍然值得怀疑，需要更多的前瞻性研究才能准确评估其实际价值。神经外科干预的最佳时机也是有争议的。急诊室的初始管理对于改善神经可塑性和神经元康复的结果至关重要。
ICU 住院医师指南
重症监护的提供方式继续快速变化。过去被认为有益的疗法（drotrecogin alfa、严格控制血糖等）现在被认为是有害的，因此仅凭教科书很难跟上最新情况。我们的目标是提供简明的临床相关章节，这些章节对在 ICU 工作的实习生有用。每章的相关性都通过一个示例案例来说明，然后通过自测多项选择题来复习概念。通过每章末尾的选定参考文献列表可以获得进一步的深入学习。
ICU 成人早期活动
免责声明：此算法是为 MD Anderson 开发的，采用多学科方法，考虑到 MD Anderson 特定患者群体、服务和结构以及临床信息的特殊情况。这并非旨在取代医生或其他医疗保健提供者在个人临床情况下确定患者护理的独立医疗或专业判断。此算法不应用于治疗孕妇。ICU 成人早期动员
ICU 感染管理中的人工智能
简介 重症监护病房 (ICU) 中数据驱动的人工智能 (AI)（即机器学习）的研究和开发达到了前所未有的高度。数据科学家和医生正在探索机器学习在广泛领域的潜力，包括感染管理。从数据科学和医学的角度来看，ICU 中的感染管理是一个有吸引力但又具有挑战性的研究课题：这是一个高度复杂的领域，必须为单个患者整合来自多个不同医学专业和来源的信息。与此同时，迫切需要优化 ICU 中的感染管理，不仅对个体患者而言（因为及时和充分的治疗决定了患者的生存），而且对社会而言（因为抗生素耐药性的增加和治疗不充分会导致发病率和死亡率增加，从而增加成本 [ 1 ]）。循证、数据生成和自动化的 AI 支持有望帮助 ICU 临床医生和抗菌药物管理团队迈出解决这些问题的下一步。尽管 ICU 中 AI 研究的主要重点是败血症的发生及其结果预测，以及最近几乎涉及 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的各个方面，
人工智能在ICU中的无限潜力
重症患者每天会产生数千个数据点。7 ICU 临床医生依靠 EHR 积累数字化临床数据，以帮助在护理点及时做出决策。然而，进一步的研究揭示了在 ICU 实施和使用 EHR 的某些局限性。多项研究报告了效率下降、EHR 工作流程令人沮丧以及文档记录时间更长等问题。8 虽然 EHR 收集并包含大量患者记录，但它们也充斥着无关紧要的数据，导致临床医生被无意义的信息压得透不过气来，这增加了他们的精神负担。EHR 中的数据经常会过时，一些连接设备的关键生理参数会有 15 分钟的差距，而其他数据点只有护理团队成员记录后才会记录下来。这些数据收集方面的差距会带来风险，在评估重症监护患者时，临床医生的想象力会非常有限，因为轨迹可能会在一瞬间发生变化。
神经重症监护室中的机器学习应用
神经重症监护病房 (neuro ICU) 常常因神经重症监护患者资源匮乏而受到严重限制。神经重症监护病房患者需要频繁进行神经系统评估、持续监测各种生理参数、频繁进行影像学检查和常规实验室检测。这需要积累大量特定于每个患者的数据。神经重症监护病房团队常常因每个患者数据的复杂性而负担过重。机器学习算法 (ML) 具有独特的能力，可以解释人类难以理解的高维数据集。因此，在神经重症监护病房中应用 ML 可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述旨在 (1) 简要总结 ML 并比较不同类型的 ML，(2) 回顾最近用于改善神经重症监护病房管理的 ML 应用，以及 (3) 描述 ML 对神经重症监护病房管理的未来影响。
急性ICU患者的算法监测...
Gernot Marx，1.2 Johannes Bickenbach，1.2 Sebastian Johannes Fritsch 16，1.2,3 Julian Benedict Kunze ϕ，1.2 Oliver Maassen，1.2 Saskia Deffge，Saskia Deffge，Saskia Deffge，1.2 Jennifer Kistermann，1.2 Jennifer Kistermann，1.2 Silke Haferkamp，2.4 Irina Lutz，2.4 Irina Lutz，2.4 nora nora，2，44 nora，2，44 nora kark，2，44.4 Volker Lowitsch, 2.5 Richard Polzin, 2.6 Konstantin Sharafutdinov, 2.6 Hannah Mayer, 2.7 Lars Kuepfer, 2.7 Rolf Burghaus, 2.7 Walter Schmitt, 2.8 Joerg Lippert, 2.8 Morris Riedel, 2.3 Chadi Barakat, 2.3 André Stollenwerk, 2.9 Simon Fonck, 2.9 Christian Putsen,, 2.10 Sven Zenker，2.10,11 Felix Erdfelder，2.10.11 Daniel Grigutsch，2.10.11 Rainer Kram，2.12 Susanne Beyer，2.13 Knut Kampe，2.1 Jan Erik Diehr，2.15，2.15 Friederike Salman，2.14 Patrick Juers，2.14 Patrick Juers，2.14 Daniel Tiller，2.14 Daniel Tiller，2.14 Daniel Tiller，Emilia，2.16 Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel，Emilia，Emilia，2.14 Daniel Emial， Wisotzki，2,16 Sebastian Gross，2.17 Lorenz Homeister，2.17 Frank Bloos ϕ，2.18AndréScheragϕ，2.19 Danny Ammon，2.20 Susanne Mueller，2.19 Julia Palm ϕ 2.22 Thomas Wendt，2.23 Tobias Schuerholz，2.24 Petra Groeber，2.25 Andreas Schuppert 2.6
ICU中的决策AIDS：范围审查
摘要目的本范围审查的目的是综合重症监护室（ICU）重症患者和家庭成员决策辅助的有效性和可接受性。方法对四个电子数据库和灰色文献进行了系统的搜索，以确定有关ICU在ICU中应用决策AIDS的相关研究，而无需出版日期限制，直到2023年。Arksey和O'Malley提出的方法论框架用于指导范围审查。结果最终在本评论中包括了14篇论文。但是，只有九个决策辅助工具可用，值得注意的是，其中许多研究集中于迭代性开发和测试个人决策辅助工具。在纳入的研究中，在北美开发了92％（n = 13），主要侧重于护理和维持生命的治疗目标。决策援助申请效果的摘要表明，最常见的指标是知识和代码状态的水平，在随机试验中，一些有希望的信号消失了。结论ICU中治疗决策的复杂性超出了现有决策艾滋病的当前功能。决策辅助工具的差距很明显，这些差距是针对不同文化背景的，强调了扩大其应用程序范围的需求。此外，严格的质量控制对于随机对照试验非常重要，并且需要进一步阐明评估决策艾滋病有效性的指标。