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重症监护病房死亡率预测的疾病严重程度评分与人工智能模型的比较：荟萃分析和文献综述
疾病严重程度评分模型需要定期更新和定制，以反映医疗保健和区域病例病理的变化[6]。评分模型容易出现较高的评分者间变异，对于疾病严重程度评分较高的患者或特定临床亚组准确性较低，不适用于重复应用，也不能代表患者的状态趋势[7]。20 世纪 80 年代开发的急性生理与慢性健康评估（APACHE）-II（APACHE-II）和简化急性生理评分（SAPS）仍在使用[8]。APACHE-IV 的底层算法属于公共领域，可免费使用；然而，它们的使用非常耗时，并且需要付费使用许可实施和维护的软件来促进[9]。与仅使用 ICU 入院后第一个小时内获得的数据的 SAPS-III[10]相比，APACHE-IV 使用第一天（24 小时）的数据[11]。尽管序贯器官衰竭评估（SOFA）是一种器官功能障碍评分，可检测疾病严重程度的差异，并非用于预测死亡率，但目前它被用于根据 ICU 住院期间评分的平均值、最高值和时间变化来估计死亡风险[11]。
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。）
小儿同种异体造血细胞移植者的重症监护风险和长期结局
1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿
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]
达到无法到达的：强化移动处理，一种社区心理健康参与和治疗的创新模型
摘要在本文中，我们介绍了密集的移动处理（IMT）模型，该模型源于2016年纽约市的一项计划，该计划旨在吸引那些“陷入精神健康，住房和刑事司法系统的裂缝”的个人。被称为IMT的人通常具有广泛的创伤历史。他们在系统中经历了结构性种族主义和歧视性，因此可以表现为对治疗团队的不信任。我们在非营利机构练习计划时详细介绍了该计划的结构，并概述了具有挑战性人口的心理动力学概念。我们承认IMT在参与倡导和解决社会正义方面的作用。我们还讨论了如何通过这种模型来减轻和容忍难以管理行为的参与者的风险。这通常是一个长期的非线性过程。我们解决这如何影响团队的整体动态，并解释如何通过长期，信任的治疗关系，参与者可以随着时间的流逝而改变和成长。我们还解释了我们的非填充模型在我们能够提供和确定计划增长的几个挑战和领域的治疗中起着不可或缺的作用。在概述了我们的模型及其方法论时，我们希望赋予其他从业人员的能力，以使IMT适应纽约市以外的其他环境。
重症监护病房的细菌感染
摘要：重症监护病房是感染管理的关键场所。患者的脆弱性和耐多药微生物的传播给患者的护理带来了相关困难。最近的流行病学调查记录了重症监护病房 (ICU) 感染病原体中革兰氏阴性菌占主导地位，占许多耐多药分离株的首位。对于这种特定环境，临床微生物学支持在诊断算法的定义中起着至关重要的作用。最终，完整的患者评估需要将当地流行病学知识整合到最佳实践和抗菌药物管理计划的标准化中。临床实验室通常会收到 ICU 患者的呼吸道和血液样本，这些样本表现出对严重感染的明显易感性。因此，应根据患者的紧急程度和初步定植数据修改常规或快速诊断工作流程。此外，每份微生物学报告都必须包含快速表型最低抑菌浓度 (MIC) 值和耐药性标记信息。微生物学家还有助于将终极基因组分析技术最终整合到复杂的诊断工作流程中。在此，我们想强调微生物学家在危重患者管理决策过程中的作用。
callosum callosum完整性与单侧痉挛性CE
抽象背景。call体（CC）在上肢（UE）功能中起重要作用。对单侧痉挛性脑瘫（USCP）儿童的UE功能的影响以及强化干预后的改善仍然未知。目标。检查UE函数与CC完整性之间的（1）之间的关系以及（2）CC完整性与UE功能的变化之间的关系。方法。我们回顾性地分析了来自44名参与者（年龄9。40±3.10岁）的便利样本的临床和神经影像学数据。参与者接受了90小时的手臂双臂强化治疗（习惯）或约束诱导的运动疗法（CIMT）。单人敏感性（Jebsen-Taylor的手部功能[JTTHF]）和双态性能（辅助手动评估[AHA]）进行了干预前和干预后的评估。cc拖拉术，并分段为3个区域（fune，中体，脾脏）。Pearson相关性和回归用于评估结果与DTI参数之间的关系（即，分数各向异性[FA]，流线的数量，平均值，径向，径向和轴向扩散率）。结果。两组在双人性绩效方面有所改善（p <.01）。CIMT组的单一灵巧性改善（p <.01）。基线单一灵活性和双人性能与大多数CC区域的FA和流线数量相关（p <.05）。习惯习惯，中体FA与前AHA变化正相关（r = 0.417; p = .042）。CIMT之后，JTTHF的前post变化与CC的轴向和径向扩散率负相关，而AHA则具有脾脏和CC，中体和脾脏的流线数（所有P <.05）。结论。CC完整性对于UE功能在UE功能中很重要。
Cockusbrain ++：知识密集型语言任务的连续生成培训框架
知识密集型语言任务（kilts）通常需要从可信赖的语料库中检索相关文档，例如Wikipedia，以产生特定的答案。最近，提出了一个名为Copusbrain的苏格兰语的预训练的生成检索模型，并提出了新的最先进的检索性能。然而，包括苏格兰短裙在内的大多数现有研究，包括科班班，主要集中在静态文档收集上，俯瞰了现实世界情景的动态性质，在这些情况下，将不断地将新文档纳入源语料库中。为了解决这一差距，探索检索模型有效处理苏格兰短裙中固有的动态检索方案的能力至关重要。在这项工作中，我们首先介绍了苏格兰短裙的持续文档学习（CDL）任务，并根据原始的kilt数据集构建一个名为Kilt ++的新颖基准数据集进行评估。然后，我们对在KILT ++上使用预训练的团体的使用进行了全面的研究。与固定场景中的有希望的结果不同，科体易于在动态场景中灾难性遗忘，因此阻碍了检索性能。为了减轻此问题，我们提出了Copusbrain ++，这是一个持续的生成预训练框架，在两个关键方面增强了原始模型：（i）我们采用骨干装置体系结构：通过任务特定的任务预训练的预先训练目标，为每个下游KILT学习了动态适配器；任务共享的骨干参数保持不变，以提供基础检索能力。（ii）我们利用基于类似于新文档的示例文档的经验重播策略，以防止灾难性忘记旧文档。经验结果证明了与传统和生成IR方法相比，Copusbrain ++的显着有效性和出色的效率。
为碳密集型工业部门生成碳捕获和封存分析的排放清单
国家排放清单 (NEI) 提供每 3 年报告一次的空气排放源的标准污染物、标准前体和有害空气污染物的空气排放量详细估算。NEI 点源包括位于固定位置的较大源的排放量估算。（美国环境保护署 [b]）
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。）