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烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NAD）浓度
败血症被识别为一种临界疾病，其特征是威胁生命的急性器官功能障碍，这是由宿主对感染的失调反应引起的（Singer等人。，2016年）。认识到败血症的重力，2017年，包括世界卫生大会和世界医疗保健组织在内的全球卫生组织将其检测，预防和治疗优先考虑全球（Reinhart等人（Reinhart等），2017年； Paoli等。，2018年）。估计败血症会影响4-6％的成人住院入院（Rhee等人 ，2017年； Giamarellos-Bourboulis等。 ，2023; Mellhammar等。 ，2023年），在重症监护病房中约有三分之一的患者（ICU）中发现（Sakr等人 ，2018年）。 仅在2017年，全球近4900万人就受到了败血症的影响，有1100万人屈服于这种情况，表明死亡率约为20％（Rudd等人。 ，2020）。 尤其是在美国，每年大约有170万例败血症病例，这种趋势每年都在增加。 这种情况仅在美国每年造成近25万人死亡，这使败血症成为非心脏ICU死亡的主要原因（Vincent等人。 ，2009年； Rhee等。 ，2017年）。 尽管从2002年到2012年，败血症患者对欧洲医院的ICU持续稳定，但该疾病的严重程度显着增加（Vincent等人。 ，2018年）。 死亡率差异很大，但据报道至少为10％，在涉及败血性休克的情况下跃升至40％（Vincent等人。 ，2014年； Rhee等。 ，2017年）。估计败血症会影响4-6％的成人住院入院（Rhee等人，2017年； Giamarellos-Bourboulis等。，2023; Mellhammar等。，2023年），在重症监护病房中约有三分之一的患者（ICU）中发现（Sakr等人，2018年）。仅在2017年，全球近4900万人就受到了败血症的影响，有1100万人屈服于这种情况，表明死亡率约为20％（Rudd等人。，2020）。尤其是在美国，每年大约有170万例败血症病例，这种趋势每年都在增加。这种情况仅在美国每年造成近25万人死亡，这使败血症成为非心脏ICU死亡的主要原因（Vincent等人。，2009年； Rhee等。，2017年）。尽管从2002年到2012年，败血症患者对欧洲医院的ICU持续稳定，但该疾病的严重程度显着增加（Vincent等人。，2018年）。死亡率差异很大，但据报道至少为10％，在涉及败血性休克的情况下跃升至40％（Vincent等人。，2014年； Rhee等。，2017年）。，2018年），当未经处理的败血症时，超过30％（Liu等人此外，败血症治疗的财务负担很大。在美国，败血症管理的医院费用在所有疾病中最高，2011年超过200亿美元，2013年超过230亿美元，持续的成本超过240亿美元，占美国医疗保健总支出的13％（Arefian等人。，2017年； Reinhart等。，2017年； Paoli等。，2018年； Buchman等。，2020）。
护士脑力负荷及其相关因素...
在过去的二十年里，由于患者意识的增强和住院时间的减少，护理强度和护理工作量有所增加[1]。工作量增加是医疗保健领域尤其是重症监护病房（ICU）中最重要的问题之一，可能会对护士和患者产生负面影响[2]。工作量是影响患者安全和护理质量的因素之一[3]。如今，由于现代科技的进步，工作环境发生了变化，因此，许多工作环境对个人的认知需求超过了身体需求。因此，根据职业类型的不同，人体工程学中有一个称为“心理工作量”的概念作为一般概念使用。护理是可以使用这一概念的职业之一。工作量不仅限于护士的体力任务；他们的认知任务（心理工作量）也是护士整体工作量的一个复杂部分[3，4]。
如何引用本文：Yildirim S，Sunecli O，Kirakli C. COVID-19患者在重症监护单位中使用机器学习的死亡率预测：A
最初，中国的案件死亡率（CRF）被判处2.3％。此速率随着年龄的增长而增加，在关键情况下达到了47％。[2]荟萃分析表明，普通人群的CRF为1％，住院患者为13％，重症监护病房（ICU）患者的CRF为37％。[3]全球ICU患者的死亡率从13％到78％不等。[4-6]等因素，例如高龄，合并症的存在，对侵入性机械通气的需求以及某些实验室标志物（如铁蛋白和D-二聚体）的水平升高与死亡率相关。尽管如此，在不同的中心和地理区域，ICU的死亡率可能会有很大差异。[6-10]使用常规疾病的严重评分，例如急性生理学和慢性健康评估II（Apache-2）和简化的急性生理评分II（SAPS-2），对于死亡率谓词通常未能始终如一地预测COVID-19 Mor-tation。尽管它们证明了死亡率的歧视能力，但这些得分可能会低估19例COVID-19案件的实际死亡率风险。[11]
解决仿制药持续短缺问题的联邦政策
仿制无菌注射剂或 GSI 药物是医院护理的主要药物，因此这些药物的短缺会影响急诊室、ICU、癌症诊所和门诊择期手术部门的患者。GSI 药物短缺可能会造成重大不利影响，包括治疗延误、使用劣质替代品以及增加用药错误的风险。市场动态是 GSI 持续短缺的核心。医院主要考虑竞争 GSI 产品的价格，因为它们既不能直接观察药品质量，也不承担因短缺而导致的患者伤害的全部负担。价格压力，加上 FDA 无法严格执行制造质量标准，降低了制造商对良好生产规范的承诺。当发现制造质量问题时，通常是在 FDA 检查后，召回和生产停工可能会导致短缺。为了减少 GSI 药物短缺的发生率，Wosińska 和 Frank 提出了提高 GSI 药物生产制造可靠性的政策。他们的提案将推动性激励措施与拉动性激励措施相结合，前者旨在改善制造基础设施，后者通过绩效工资计划对采取措施防止短缺的医院进行奖励。此外，Wosińska 和 Frank 还提议设立政府资助的缓冲库存，以确保特定公共卫生进口药品免受供应链冲击。
惠灵顿医院重症监护室
重症监护室！如何使用本手册：请不要认为您需要通读并记住这本小册子！虽然安全原则和接触指南很重要，但这里的大部分信息是为了提供背景信息和对 ICU 中许多事物的理解。您可以使用它来更好地理解我们的评估和常用药物，但我们不期望您作为学生已经掌握所有这些知识。关于我们：我们为 300 平方公里的区域（南岛上游和北岛下游）提供三级（高级）重症监护服务，该区域人口超过一百万。我们支持 6 家拥有非三级（不太先进）ICU 的公立医院和几家私立医院。为了管理这一点，我们运行了一个繁忙的飞行检索服务，全天候提供重症监护级别的检索。我们的病房有 24 张床位，包括 16 个开放床位和 8 个位于密封侧房的隔离床。我们的 ICU 分为 3 个舱室——北部、中部和南部。我们负责大多数医学专科，但严重烧伤或脊椎损伤除外，我们会将患者转至专科中心。我们负责处理大多数儿科病例，但将重症患者转至奥克兰 Starship 医院，这是新西兰唯一的儿科专科重症监护室。我们重症监护室的 30-40% 患者是选择性手术（如开胸手术）的术后患者。我们也有因疾病或感染而患病的患者以及创伤患者。
危重疾病中的 PK/PD
ICU 中危重患者的管理极具挑战性，因为它通常涉及使用多种药物，并需要根据患者的器官功能和反应快速改变剂量。与普通医院病房的患者相比，ICU 中的患者接受的药物数量是普通医院病房的两倍，死亡率更高，尤其是由于脓毒症和感染性休克 (Kane-Gill 2017)。感染源控制以及早期和适当的抗菌治疗是临床医生管理脓毒症或感染性休克危重患者的最有效策略 (Rhodes 2017)。因此，尽管 ICU 中的危重患者占所有入院人数的不到 10%，但 ICU 中每位患者的抗菌药物消耗量却是其他医院病房的 10 倍 (Dul hunty 2011)，这并不奇怪。然而，传统的抗菌药物给药方案和大多数抗菌药物给药指南可能并不适用于这些 ICU 患者，因为它们很少涉及与该患者群体相关的生理变化和疾病严重程度。有关给药方案的产品信息大多来自健康志愿者和/或门诊患者的数据，并未涉及与这一特殊患者群体相关的生理和 PK 差异。因此，对 ICU 中的所有危重患者应用标准剂量或“一刀切”给药策略可能是一种有缺陷的方法，会导致这些患者的抗菌药物暴露不足和治疗失败 (Abdul-Aziz 2018)。使用 PK 和 PD 原理优化抗菌药物给药
重症监护室中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据，其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习，后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型（即支持向量机 [SVM] 和随机森林）、无监督模型（即神经网络 [NN]）和强化学习。监督模型需要标记数据，即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反，无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施（脓毒症中的血管加压药和液体）。未来，由于可用数据的质量和数量不断增加，人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此，ICU 团队将受益于高精度模型，这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础，这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化，使用通用字典进行数据标记，这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。
实现关键领域人工智能系统的标准化质量控制......
背景在重症监护病房 (ICU) 中，需要不断监测患者的生理参数，并将其与实验室数据和电子健康记录相结合，以便在病情突然恶化等情况下做出最佳和及时的决策。然而，可用数据的丰富性和不均匀性使医疗专业人员难以考虑到患者病情的各个方面。基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的系统在支持这种背景下的临床决策方面大有可为。经过已知结果的历史数据训练，此类系统可以从多变量和多模态数据流中预测患者未来的临床轨迹。最近，回顾性研究表明 ML 模型能够高精度地预测急性肾损伤 (Tomašev et al., 2019)、心胸外科各种并发症 (Meyer et al., 2018) 以及 Covid-19 肺炎致死病程 (Lichtner et al., 2020) 的出现。然而，在临床实践中采用机器学习模型的未来前景引发了更多问题，即其在单个案例基础上做出的决策的公平性、稳健性、确定性和可理解性。此外，模型还应具有稳健性，能够缓和由于测量误差、缺失数据、异常值以及在将学习到的模型转移到新的临床站点时可能发生的分布变化而导致的输入数据变化。这也是理想的
新冠证书对疫苗接种、健康结果和经济的影响
在 COVID-19 疫情中，各国政府采取了多项措施 1,2 ，其中包括强制使用 COVID 证书来证明已接种疫苗、已康复或近期检测呈阴性，并要求个人出示证书才能进入商店、餐馆、教育机构或工作场所 3 。虽然支持和反对 COVID 证书的争论主要集中在减少传播和道德问题 4,5 ，但 COVID 证书对疫苗接种、健康结果和经济的激励作用尚未得到研究。为了估计这些影响，我们根据创新扩散理论 6 为法国、德国和意大利构建了反事实。我们估计，2021 年夏季宣布发布 COVID 证书导致法国到年底的疫苗接种率增加了 13.0（95% CI 9.7–14.9）个百分点（pp），德国增加了 6.2（2.6–6.9）个百分点，意大利增加了 9.7（5.4–12.3）个百分点。此外，这还避免了法国另外 3,979（3,453–4,298）人死亡，德国避免了 1,133（-312–1,358）人死亡，意大利避免了 1,331（502–1,794）人死亡；并避免了法国 60 亿欧元（59–61 亿欧元）、德国 14 亿欧元（13–15 亿欧元）和意大利 21 亿欧元（20–22 亿欧元）的国内生产总值 (GDP) 损失。值得注意的是，应用 COVID 证书大大减轻了重症监护病房 (ICU) 的压力，在法国，防止了之前实施封锁的医院入住率超过正常水平。政府与 COVID 证书相关的沟通力度和限制各不相同，这或许可以解释各国之间的差异，例如德国的影响较小。总体而言，我们的发现比预期的要大 7 。这项分析可能有助于决定何时以及如何使用 COVID 证书来增加疫苗接种，从而避免严格的干预措施，例如关闭、宵禁和封锁，从而带来重大的社会和经济后果。
机器学习对COVID -19 -addi
摘要：背景：COVID-19的声明声明引发了全球控制和管理病毒影响的努力。科学家和研究人员强烈参与制定有效的策略，这些策略可以帮助制定者和医疗保健系统来监测传播并减轻COVID-19-19大流行的影响。机器学习（ML）和人工智能（AI）已在战斗的几个方面应用。最重要的是诊断援助，包括患者分类，ICU入院和死亡率的预测，死亡率危险因素的识别以及发现治疗药物和疫苗。目的：这项系统评价旨在确定涉及实际患者数据的原始研究，以构建基于ML-和AI的模型，以在大流行期间为早期反应提供临床决策支持。方法：遵循PRISMA方法论，搜索了两个大型的学术研究出版物索引数据库，以调查基于ML的技术及其在医疗保健中的应用来对抗COVID-19的大流行。结果：文献搜索返回了1000多篇论文；根据特定标准选择了220个。选定的研究说明了ML在支持医疗保健专业人员方面的实用性（1）根据疾病严重程度的患者分类，（2）预测入院或重症监护病房（ICU）（ICU），（3）寻求新的或重复的治疗方法以及（4）死亡率危险因素的识别。文献缺乏支持这种所需翻译的强大模型验证。结论：ML/AI研究界能够为COVID-19诊断患者预测死亡率，住院和治疗建议，并开发多种解决方案，为在与此作用和预测流传学的临床实践中进一步整合ML开门。然而，数据集的异质性以及方法和计算方法的异质性阻碍了临床实践的翻译。