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机器学习支持对儿科重症监护病房中有癫痫发作风险的儿童进行分类
摘要。目的：儿科重症监护病房 (PICU) 收治的危重儿童中，癫痫发作较为常见，因此是识别和治疗的重要目标。大多数癫痫发作没有明显的临床表现，但仍对发病率和死亡率有重大影响。PICU 内被认为有癫痫发作风险的儿童使用连续脑电图 (cEEG) 进行监测。cEEG 监测成本相当高，而且由于可用的机器数量始终有限，临床医生需要根据感知风险对患者进行分类以分配资源。本研究旨在开发一种计算机辅助工具，以改善危重儿童癫痫发作风险评估，使用 PICU 中普遍记录的信号，即心电图 (ECG)。方法：基于从第一个小时的心电图记录中提取的特征和患者的临床数据，以患者为单位开发了一种新型数据驱动模型。主要结果：最具预测性的特征是患者的年龄、脑损伤作为昏迷病因和 QRS 面积。对于没有任何先前临床数据的患者，使用一小时的心电图记录，随机森林分类器的分类性能达到受试者工作特征曲线下面积 (AUROC) 评分 0.84。当将心电图特征与患者临床病史相结合时，AUROC 达到 0.87。意义：以真实的临床场景为例，我们估计我们的临床决策支持分类工具可以将阳性预测值提高到临床标准的 59% 以上。
新生儿重症监护病房对粘菌素的耐药性：机制、临床意义和缓解策略的简要回顾
1 尼日利亚伊洛林大学动物学系（寄生虫学）。2 尼日利亚奥逊州立大学社区医学系。3 尼日利亚阿贝奥库塔联邦医疗中心内科系。4 尼日利亚伊巴丹大学兽医公共卫生系。5 尼日利亚拉各斯大学医学院。6 尼日利亚艾滋病医疗基金会治疗服务部。7 尼日利亚伊图库-奥扎拉尼日利亚大学教学医院医学院。8 尼日利亚恩杜富-阿利克亚历克斯·埃克韦梅联邦大学微生物学系。通讯作者电子邮件：lawalmaryam167@gmail.com * DOI：http://doi.org/10.38177/AJBSR.2024.6402 版权所有 © 2024 Lawal Oyebimpe M. 等人。这是一篇根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，但必须注明原作者和出处。文章收稿日期：2024 年 8 月 9 日文章接受日期：2024 年 10 月 21 日文章发表日期：2024 年 10 月 25 日
评估泡沫不锈钢的制造参数...
抽象背景del妄是一种临床症状，可能在患者中产生严重的副作用，并且表现出可逆性。术后ir妄是手术后直接或间接影响患者的重要神经心理学并发症。心脏手术由于手术程序的复杂性，术中和术后麻醉药的使用以及其他药理学剂以及可能的术后并发症而增加了ir妄的风险。这项研究旨在确定心脏手术后del妄的发展与其因果关系的发展及其相关的术后补充之间的关系，并确定术后del妄的高相关风险因素。方法由730名接受重症监护病房并接受心脏手术的患者组成。根据患者的医疗信息记录，收集的数据包括19个风险范围。作为一种ir妄诊断工具，我们使用了重症监护irrium筛查清单，其中四个或更多点表示del妄。用于统计分析，根据del妄的存在或不存在因变量，而独立变量是根据del妄的风险因素确定的。t检验，χ2检验和逻辑回归分析分析是在两组之间的危险因素上进行的 - del妄组和没有del妄组。在心脏手术后730名患者中，有126例（17.3％）观察到术后di妄。术后并发症在del妄组中更为常见。在12个因素中的7个中发现了与术后del妄相关的独立危险因素。结论是心脏手术是侵入性的，并且会影响ir妄的发展和严重性，努力和干预方法对于预测手术前ir妄的危险因素，并防止手术后发生。将来有必要进一步研究可以直接干预的del妄的因素。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
在急诊科和重症监护室进行的人工智能注册试验：ClinicalTrials.gov 上的横断面研究
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创伤性脑损伤：格拉斯哥昏迷量表评分与重症监护病房死亡率之间的关系
背景。博茨瓦纳的创伤性脑损伤 (TBI) 患病率很高，再加上人口少，可能会降低生产力。博茨瓦纳之前没有关于 TBI 死亡率与格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分之间关联的研究，尽管全球文献支持其存在。目标。我们的主要目标是确定 2014 年至 2019 年期间博茨瓦纳哈博罗内公主码头医院因 TBI 入院的成年人的初始 GCS 评分与死亡时间之间的关联。次要目标是评估与死亡时间相关的风险因素并估计 TBI 的死亡率。方法。这是一项回顾性队列设计，医疗记录普查于 2014 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日进行。结果。总共有 137 名参与者符合纳入标准，其中大多数（114 名（83.2%））为男性，平均年龄为 34.5 岁。初始 GCS 评分与死亡时间相关（调整风险比 (aHR) 0.69；95% 置信区间 (CI) 0.508 - 0.947）。与死亡时间相关的其他因素包括瞳孔收缩（aHR 0.12；95% CI 0.044 - 0.344）、体温（aHR 0.82；95% CI 0.727 - 0.929）和硬膜下血肿（aHR 3.41；95% CI 1.819 - 6.517）。大多数 TBI 病例（74 (54%)）是由于道路交通事故造成的。死亡人数为 48 人（35% (95% CI 27.1% - 43.6%)），完全是由于严重 TBI。结论。该研究证实了 GCS 与死亡率之间的显著关联。男性主要涉及 TBI。由于样本量较小，这些发现缺乏外部有效性，因此需要更大规模的多中心研究进行验证。关键词。创伤性脑损伤、ICU、GCSS、死亡率。
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。
重症监护病房中机器学习临床决策支持的最新进展：文献综述
背景：现代重症监护病房临床护理充满了丰富的数据，机器学习在支持临床决策方面具有巨大潜力。基于智能机器学习的临床决策支持系统的发展面临着巨大的机遇和挑战。临床决策支持系统可能直接帮助临床医生准确诊断、预测结果、识别风险事件或在护理点决定治疗。目的：我们旨在回顾机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究和应用，以帮助临床医生、研究人员、开发人员和政策制定者更好地了解机器学习支持的诊断、结果预测、风险事件识别和重症监护病房护理建议的优势和局限性。方法：我们搜索了 1980 年 1 月至 2020 年 10 月期间在 PubMed 数据库中发表的论文。我们定义了选择标准以确定专注于机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究的论文，并回顾了以下方面：研究主题、研究队列、机器学习模型、分析变量和评估指标。结果：共收集到643篇论文，按照筛选标准共找到97篇研究，研究分为4个主题：监测、检测和诊断（13/97，13.4%）、临床事件的早期识别（32/97，33.0%）、结果预测和预后评估（46/97，47.6%）、治疗决策（6/97，6.2%）。97篇论文中，82篇（84.5%）研究使用了成人患者数据，9篇（9.3%）研究使用了儿科患者数据，6篇（6.2%）研究使用了新生儿数据。我们发现65篇（67.0%）研究使用了单中心数据，32篇（33.0%）研究使用了多中心数据集； 88 项 (90.7%) 研究使用了监督学习，3 项 (3.1%) 研究使用了无监督学习，6 项 (6.2%) 研究使用了强化学习。临床变量类别（从最常用的开始）为人口统计学（n=74）、实验室值（n=59）、生命体征（n=55）、分数（n=48）、通气参数（n=43）、合并症（n=27）、药物（n=18）、结果（n=14）、液体平衡（n=13）、非药物治疗（n=10）、症状（n=7）和病史（n=4）。临床数据建模研究最常用的评估指标包括受试者工作特征曲线下面积（n=61）、灵敏度（n=51）、特异性（n=41）、准确度（n=29）和阳性预测值（n=23）。