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急性呼吸衰竭 COVID-19 患者 ICU 病房中空气传播病原体的气溶胶传播模型
COVID-19 疫情引发了人们对交叉污染风险的担忧，尤其是在医院环境和重症监护室 (ICU)。感染患者产生的含病毒气溶胶可以在通风房间内传播，使进入房间的医务人员面临风险。使用纹影光学方法发现的实验结果表明，咳嗽和正常呼吸产生的气流会因所用的氧合技术而改变，尤其是在使用高流量鼻导管时，这会增加潜在传染性空气传播颗粒的脱落。本研究还使用基于格子波尔兹曼方法的 3D 计算流体动力学模型来模拟负压下 ICU 房间内的气流以及患者咳嗽产生的大量空气传播颗粒的运动。研究了不同缓解方案对通过通风系统提取的可能含有 SARS-CoV-2 的气溶胶数量的影响。数值结果表明，适当的床位方向和额外的空气处理装置定位可以使提取的颗粒数量增加 40%，并使脱落后 45 秒内沉积在表面的颗粒数量减少 25%。这种方法可以为更全面地解决医院污染风险奠定基础，因为该模型可以被视为概念证明，并适用于任何房间配置。
ICU患者在机械上的疼痛监控 - 策略 -
材料和方法：这项观察性研究是在样本量为96例患者的重症监护病房中进行的，分为两组48例患者。一组被指定为使用重症监护疼痛观察工具（CPOT）的情况，而另一组则用作对照，在该对照中未应用CPOT。该研究包括气管插管的患者，需要机械通气和镇静，并且ICU停留超过24小时。这些患者是在气管插管的第一天招募的。以大于3的拉姆齐镇静评分保持镇静水平。在休息和痛苦过程中评估了CPOT和生理变量。数据收集发生在静止，气管吸力期间，患者定位后20分钟。
因果健康公平的算法方法：重症监护室（ICU）结果中的种族差异
卫生公平被定义为每个人都有公平而公正地实现最高健康水平的国家。实现健康平等被认为可以改善社区的福祉，降低医疗保健成本，并提高生产力和寿命。但是，健康差异仍然很大。在这种情况下，大规模数据收集和分析的新时代为诊断和了解健康不平等的原因提供了机会。在这项研究中，我们描述了使用因果推断工具系统地分析健康差异的框架。我们通过调查澳大利亚多数族裔与少数群体之间的种族和种族差异（ICU）（ICU）（ICU）（土著与非土著）和美国（非裔美国人与白人）之间的种族和种族差异来说明框架。我们证明，量化不平等的常用统计措施不足，并专注于将观察到的差异归因于产生它的因果机制。我们发现，少数族裔患者在入院时年龄较小，患有慢性健康，更有可能出于紧急和非安全原因而被录取，并且患病严重程度更高。同时，我们还发现属于少数群体的保护性直接效应，与大多数人相比，少数族裔患者的生存率提高，所有其他变量都相等。然后，我们证明这种保护效应与ICU接纳的可能性增加有关，而少数族裔患者患ICU的风险增加。此外，我们还发现，少数族裔患者在提高生存率的同时，实际上更有可能被重新入学到ICU。这些发现支持以下假设：由于获得初级卫生保健的机会较差，少数族裔患者更有可能在ICU中出现可预防的条件，从而导致死亡率降低并产生似乎具有保护性的作用。由于ICU入院的基线风险可能会因为缺乏获得初级保健服务而成为代理人，因此我们开发了本地重症监护股（IICE）雷达，这是一种监测系统，该监测系统可通过澳大利亚本地人口在跨地理区域中追踪ICU资源过度利用ICU资源。
适用于 ICU 和患者运输的灵活 ECLS 解决方案
Quantum ECLS 系统的标准配置包括 Quantum Workstation Elite、集成不锈钢空间框架和辅助电源组，后者通过延长电池寿命和系统冗余来优化患者安全性。可选的 Quantum Ventilation Lite、一系列基于治疗的一次性安装解决方案以及操作离心泵和滚压泵技术的能力进一步增强了系统灵活性。
ICU非DKA患者的胰岛素-QI项目
房颤和冠状动脉疾病具有很强的关联。糖尿病（DM）也是AF发展的已知危险因素，DM的严重程度几乎与AF负担的恶化直接相关。虽然建立了糖尿病与AF之间的联系，但最近对抗糖尿病药物的兴趣减少心血管结局，例如心力衰竭，动脉粥样硬化冠状动脉疾病和AF。但是，成本为可访问性带来了一个重大问题。噻唑烷二酮（TZDS）可以在DM和AF处理之间提供导管。一些研究表明，使用的主要TZD Pioglitazone可能对降低某些人群的AF风险具有积极作用。然而，吡格列酮与房颤之间的关系很复杂，证据并不完全一致。一些研究表明，吡格列酮可能对心脏组织具有抗炎和抗纤维化作用，这可能有助于降低AF的风险。这些作用可能与药物对改善胰岛素敏感性和减少炎症的影响有关。这项回顾性研究将研究吡格列酮的使用与房颤发展的风险之间的关系。此外，我们将调查吡格列酮使用是否会降低心房颤动患者的心室快速发作。
受过训练的免疫力是自身炎症和自身免疫性疾病的新来者病理生理学
腹腔内念珠菌病（IAC）是侵入性念珠菌病（IC）的主要类型，占IC的34-59％（Leroy等，2009; Aguilar et al。，2015），死亡率高的患者的死亡率高25至60％（Delaloye和Calandrae和Calandrae，Calandrae，calandrae，2014年）。高死亡率可能与IAC早期诊断的难度有关（Pemán等，2017）。早期诊断可能会导致较早的抗真菌治疗和治疗结果改善（Lagunes等，2017； Yan等，2020）。然而，重症患者仍然缺乏适当的IAC早期诊断工具。传统的微生物文化技术既耗时且具有低灵敏度（Nguyen等，2012; Clancy和Nguyen，2013;Fortún等，2014; Clancy and Nguyen，2018）。与微生物培养物相比，非文化的技术（NCBT）可以被认为是近年来IAC早期诊断的有价值的工具。但是，大多数关于NCBT的研究都集中在血液感染（念珠菌血症）上。同时，在IAC中靶向念珠菌DNA的NCBT靶向念珠菌DNA的临床实用性非常有限。现有的经验主要来自IC中血液样本中的念珠菌聚合酶链反应（PCR）（Avni等，2011; Nguyen等，2012; Clancy和Nguyen，2018）。然而，在念珠菌比例较低的人群中，尤其是对于没有候选血症的IAC，使用血液样本的念珠菌PCR表现仍然存在争议（León等，2016；Fortún等，2020）。Corrales等。在161个PF样品中。（2015）探索了念珠菌PCR在腹膜炎患者的PF中的实用性。本研究比较了PCR DNA低密度微阵列系统（Clart STIS B）的准确性与用于检测念珠菌spp的BACTEC FX自动培养方法。PCR分析和培养方法之间的总体一致性很好，这证明了念珠菌PCR在PF中的潜在临床实用性用于诊断IAC。但是，这项研究并未比较PF中念珠菌PCR与IAC当前诊断标准之间的一致性。
使用可解释的机器学习来预测接受ICU的患者的血液感染和抗菌素耐药性：基于EHR数据的早期警报预测因子指导抗菌剂
医院感染和抗菌素耐药性（AMR）在全球范围内作为强大的医疗挑战。以实验室测试为指导，要解决这些问题，各种感染控制方案和个性化治疗策略，旨在检测血流感染（BSI）并评估AMR的潜力。在这项研究中，我们基于多目标符号回归（MOSR）引入了一种机器学习（ML）方法，这是一种进化方法，以一种以多目标的方式创建ML模型的形式，以克服标准单目标方法的限制。此方法利用入院后容易获得的临床数据，目的是预测BSI和AMR的存在。我们通过使用自然不平衡的现实世界数据和数据通过过度采样技术来进行比较，进一步评估了其性能。我们的发现表明，传统的ML模型在所有培训方案中均表现出低于标准的表现。相比之下，专门配置的MOSR也可以通过优化F1分数来最大程度地减少假否定因素，胜过其他ML算法，并始终如一地提供可靠的结果，而不论训练集平衡都以F1分数为单位。22和28比其他任何其他选择高。28。这项研究意味着在增强抗臭虫管理（AMS）策略方面的前进道路。值得注意的是，MOSR方法可以很容易地大规模实施，提供了一种新的ML工具，以找到受到有限数据可用性影响的这些关键医疗保健问题的解决方案。
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。
cdk1/ cx3cr1 mRNA表达的全血比合并乳酸的结合了败血症患者ICU死亡率的预测： div> div>
主要结果：在100名化粪池患者的180个芯片中，我们在ICU入院后的第1天和第2-3天都在幸存者与非活物中的39个上调和2个下调差异表达的基因（DEG）。我们将上调DEG的集线器基因以及CX3CR1和IL1B结合了计算表达比。CDK1/CX3CR1比率具有最佳性能，可以预测全因ICU死亡率，在ROC曲线（AUROC）下的面积为0.77（95％置信区间[CI] 0.88-0.66），在第2天，在ICU下，在ICU下，第1天，0.82（95％CI 0.91-0.72）的面积为0.82（95％CI 0.91-0.72）。这种性能比每个单独的mRNA生物标志物要好。在外部验证队列中，使用RT-QPCR测量的CDK1/CX3CR1比的预测性能与第1天测量时乳酸的预测性能相似，在第2-3天测量时较高。结合乳酸水平和CDK1/CX3CR1比率，我们确定了3组具有ICU死亡率风险增加的患者，范围为9％至60％，中级风险群体死亡率为28％。
癌症患者的重症监护
重症监护社会仍然不是现代的，而且建议仍然没有很多建议。支持的信息不足。癌症的患者中目前，没有建议仅在筛选中使用哪些工具？患者进入ICU如果使用任何工具来预测由于各方面的多样性，例如癌症，血液学或实体瘤，类型的癌症疾病治疗的选择，必须将必须调节到ICU的指标尚未得出结论。在法国有一项医生的研究。通过ICU医生的判断，这组患者的工具发现将进入ICU的患者将拥有症状太严重了（“太病了”）30天和180天的生存率为26％，而在某些医生中则为17％。进入ICU的患者的症状太好了（“太好”时的死亡率为21.3％（由于频繁ICU的延迟）尽管这组患者的死亡率仍然很高，选择进入ICU的患者越有用，但建议文献越重要地进入ICU中的ICU。危机患者如表2 div>