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REVIT-IT2：实施非侵入性循环肿瘤DNA分析，以优化Colorect
内发生转移最常见于肝脏和肺部，如果以治愈性为例，则5年的相对存活率约为50-60％。2–5但是，如果检测到预期治疗的转移量为时已晚，而患者接受姑息化疗或最佳支持，那么5年后，少于10％的人还活着。 2–4,6–8切除和切除后的存活能力受到增加的转移部位和转移大小的负面影响。 2,3,5因此，当肿瘤负担低的时候早期发现复发是至关重要的，不仅是为了提高治愈性切除率，而且还可以增加切除后的生存率。 转移的局部治疗（例如 射频消融）很小，但在不符合大手术的患者中不可切除或可能可切除，其生存率高达40-60％。 9–12这意味着，也认为被认为没有符合治疗切除的患者可能会受益于早期复发检测。2–5但是，如果检测到预期治疗的转移量为时已晚，而患者接受姑息化疗或最佳支持，那么5年后，少于10％的人还活着。2–4,6–8切除和切除后的存活能力受到增加的转移部位和转移大小的负面影响。2,3,5因此，当肿瘤负担低的时候早期发现复发是至关重要的，不仅是为了提高治愈性切除率，而且还可以增加切除后的生存率。转移的局部治疗（例如射频消融）很小，但在不符合大手术的患者中不可切除或可能可切除，其生存率高达40-60％。9–12这意味着，也认为被认为没有符合治疗切除的患者可能会受益于早期复发检测。
标题：使用人工智能标记自由文本手术和超声报告以对小儿阑尾炎进行分级
目的 小型数据集和非结构化电子病历 (EMR) 阻碍了数据科学方法对儿童阑尾炎进行个性化管理。基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能 (AI) 聊天机器人可以构造自由文本 EMR 数据。在这里，我们比较了 ChatGPT-4 和人工数据收集器之间的数据提取质量。方法 为了训练 AI 模型对儿童阑尾炎进行术前分级，几名数据收集者（医学生和研究助理）从 2014 年至 2021 年期间因急性阑尾炎接受手术的 2100 名儿童中提取了详细的术前和手术数据。收集者接受了培训并根据令人满意的 Kappa 分数获得了该任务的认证。ChatGPT-4 被提示使用设定的变量和编码选项从数据集中的 103 个随机匿名超声和手术记录中构造自由文本，并从手术报告中估计儿童阑尾炎等级 (PAG)。然后，一名儿科医生裁定所有数据，找出每种方法中的错误。结果 在至少有一个字段不一致的 44 份超声报告（42.7%）和 32 份手术报告（31.1%）中，98% 的错误发生在手动数据提取中。29 名患者（28.2%）的 PAG 被手动错误分配，3 名患者（2.9%）的 PAG 被 ChatGPT-4 错误分配。在整个数据集中，使用人工智能聊天机器人能够避免 59.2% 的记录（包括报告和提取的数据）中的错误分类，速度比手动快约 100 倍。结论人工智能聊天机器人在超声和手术报告的准确性方面明显优于手动数据提取，并且正确分配了 PAG 分数。虽然需要更广泛的验证和
制定 2026-2035 年综合急救、重症监护和手术治疗全球战略和行动计划
(1) 按照世卫组织与非国家行为者交往框架，与会员国、联合国相关专门机构以及民间社会、学术界和其他利益攸关方协商，制定 2026-2035 年综合应急、重症和手术治疗全球战略，以支持实施 WHA76.2 号决议，供第七十九届世界卫生大会通过执行委员会第 158 届会议审议；
原始文章tranexamic Acid减少脑肿瘤手术的手术失血：荟萃分析
Hooda等。 有60个研究对象，他们平均分配到TXA组和安慰剂组中。 这项研究不断管理TXA，直到手术结束为止。 剂量为20 mg/kg的推注，连续滴落的剂量为1 mg/kg/h。 比较为0.5 mL/kg NaCl 0.9％的延长，续为0.025 ml/kg/h NaCl 0.9％连续滴水。 四名患者在每组中接受FFP输血，在TXA和安慰剂组中分别给予600 cc和900 cc。 TXA组的三名患者还接受了血小板输血（总排名250 cc），而安慰剂组的两名患者接受了306 cc的血小板。 [19] Vel等。 患者人数最大（100）。 干预剂量为10 mg/kg推注10分钟，持续1 mg/kg/h滴水。 安慰剂剂量为NaCl的等效体积为0.9％，以推注和滴水。 这项研究没有报告FFP输血。Hooda等。有60个研究对象，他们平均分配到TXA组和安慰剂组中。这项研究不断管理TXA，直到手术结束为止。剂量为20 mg/kg的推注，连续滴落的剂量为1 mg/kg/h。比较为0.5 mL/kg NaCl 0.9％的延长，续为0.025 ml/kg/h NaCl 0.9％连续滴水。四名患者在每组中接受FFP输血，在TXA和安慰剂组中分别给予600 cc和900 cc。TXA组的三名患者还接受了血小板输血（总排名250 cc），而安慰剂组的两名患者接受了306 cc的血小板。[19] Vel等。患者人数最大（100）。干预剂量为10 mg/kg推注10分钟，持续1 mg/kg/h滴水。安慰剂剂量为NaCl的等效体积为0.9％，以推注和滴水。这项研究没有报告FFP输血。
制定 2026-2035 年综合急救、重症监护和手术治疗全球战略和行动计划
(1) 按照世卫组织与非国家行为者交往框架，与会员国、联合国相关专门机构以及民间社会、学术界和其他利益攸关方协商，制定 2026-2035 年综合应急、重症和手术治疗全球战略，以支持实施 WHA76.2 号决议，供第七十九届世界卫生大会通过执行委员会第 158 届会议审议；
腹腔镜胆囊切除术新手受训者腹腔镜技能整体手术评估 (GOALS) 的有效性和可靠性
方法：总共 10 名受训人员，每人连续进行 6 例腹腔镜胆囊切除术。60 例手术被录像。(1) 打开腹膜；(2) 解剖 Calot 三角区并获得关键安全视图；(3) 从肝床解剖胆囊的视频片段被盲法、随机化，并由 2 名顾问外科医生使用 GOALS 进行评分。此外，还对整体能力给予评分。计算了 GOALS 与现场观察客观结构化技术技能评估 (OSATS) 分数的相关性。使用 Friedman 双向秩和检验和 Wilcoxon 符号秩检验评估结构效度。使用绝对和一致性双向随机效应模型组内相关系数计算评分者间信度。
通过观察性临床人机可靠性分析 (OCHRA) 对外科手术表现进行客观评估：系统评价
摘要背景发病率和死亡率数据 (MMD) 以及学习曲线 (LC) 均未提供有关术中错误性质及其机制的信息，因为这些错误会对患者结果产生不利影响。OCHRA 是专门为解决未满足的外科需求而开发的，即在个体操作员层面对手术技术执行质量进行客观评估的技术。本系统评价的目的是评价 OCHRA 作为客观评估外科手术表现的方法。方法系统评价基于在 4 个数据库中搜索 1998 年 1 月至 2019 年 1 月发表的文章。该评价符合系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南，并包括基于多个外科专业手术过程中技术错误的外科任务表现的原始出版物。结果 仅有 26 篇已发表的研究符合搜索标准，表明在研究期间 OCHRA 的采用率很低。在 31% 的报告中，手术由完全合格的顾问/主治外科医生执行，69% 的报告中，手术由经批准的培训计划中的外科实习生执行。OCHRA 在 719 例临床手术（平均 = 11 例 CE）的实施过程中发现了 7869 例后果性错误 (CE)。它还确定了手术的“危险区”和熟练度增益曲线 (P-GC)，以确认个别实习外科医生能够持续胜任特定手术的执行。P-GC 既是外科医生又是手术。结论 增加 OCHRA 的使用有可能改善手术后患者的预后，但这是朝着自动评估未编辑手术视频迈出的有条件的一步。OCHRA 的低采用率归因于其涉及人为因素（认知工程）专业知识的劳动密集型性质。除了更快、更客观的同行评估外，这一发展还应加速临床采用和在常规外科实践和外科培训中使用该技术。
增强手术可视化：对基于GAN的图像生成的可行性研究
摘要：唇裂/pa/p/p）是一种普遍的上颌面先天性异常，是由于额骨和上颌过程中的融合失败而引起的。目前，尚无国际商定的唇唇修复的黄金标准程序，并且经常根据外科医生的过去经验和个别患者病例的具体特征选择手术方法。Asher-McDade得分是一种评估单侧裂口手术的广泛使用的工具，依赖于与上颌面区域的美学和对称性有关的标准。但是，尚未开发客观的指标来评估手术成功。本研究旨在结合深度学习和生成对抗网络（GAN）方法，以构建图像生成框架，以产生术后唇部图像，该图像可以用作评估手术成功的标准化参考。我们根据图像嵌入式介绍了图像相似性分数，我们用来验证生成的图像。我们的方法为一组合成面的技术铺平了道路，这些技术可以指导外科医生评估CL/P手术的结果。
儿童围手术期心脏骤停
1个专业注册官，布里斯托尔大学医院和韦斯顿NHS基金会信托基金会，英国布里斯托尔2国立卫生与护理研究所临床研究所临床医生，伯明翰大学伯明翰大学炎症与衰老研究所，英国伯明翰大学3顾问3英国布里斯托尔5号，美国伦敦大奥蒙德街医院麻醉局5英国米德尔斯堡基金会信托基金会9名荣誉高级临床讲师，英国赫尔赫尔约克医学院10顾问，麻醉和重症监护室，南米德医院，英国布里斯托尔，
利用基础模型和语音增强帕金森氏病在现实世界中的言语检测
这项工作涉及使用（i）基础模型从现实世界中的言语中设计出强大的帕金森氏病（PD）疾病检测器，以及（ii）语音增强（SE）方法。为此，我们首先在标准PC-GITA（S-PC-GITA）清洁数据上微调了几种基于基础的模型。我们的结果表明，与先前提出的模型相比。第二，我们评估了PD模型在扩展PC-GITA（E-PC-GITA）录音中的概括能力，该记录在现实的操作条件下收集，并观察到从理想到现实世界中的绩效下降。第三，我们对E-PC-GITA上的现成SE技术的培训和测试条件保持一致，并且仅针对基于基础的模型才能实现绩效的显着提升。最后，在S-PC-GITA（即WAVLM基础）和Hubert Base上培训了两个最佳基础模型，在增强的E-PC-GITA上产生了最高的表现。索引术语：帕金森检测，基础模型，深神经网络，健康言语