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基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
o r i g i g i n a l r e s a r c h准备出院，出院质量，外科手术患者的出院质量，焦虑和抑郁症
目的：这项定量研究旨在确定出院教学，焦虑，抑郁以及各种人口统计学和疾病相关的因素是否可以预测中国西部地区宫颈癌手术患者的出院准备。方法：从2023年11月到2024年5月，采用便利抽样方法来对新疆的高等级A专业医院的宫颈癌手术患者进行调查表。调查包括一份患者一般信息问卷，出院教学量表（QDTS），广义焦虑症7-项目量表（GAD-7），一份调查表评估了在增强的康复（ARAS）模型恢复（ARAS）模型和PHENAIRE-9（PHQ-9）（恢复后的康复（ARAS）中，妇科恶性肿瘤肿瘤手术患者的准备就绪。多元线性回归分析用于识别影响排放准备就绪的因素。结果：总共参加了180名宫颈癌手术患者，在ERAS模型下的妇科恶性肿瘤排出就绪问卷中的平均得分为190.46±25.36。多个线性回归分析表明，教育水平，慢性疾病，药物使用，出院教学质量和抑郁情绪是宫颈癌手术患者出院准备的重要预测指标。结论：发现宫颈癌手术患者的总体排出准备状态处于中等状态。护士应优先考虑具有较低教育水平，慢性病，抑郁症和需要药物治疗后的患者。应制定个性化的健康指导和有针对性的干预措施，以提高出院教学的质量，从而提高患者的出院准备。关键词：宫颈癌，手术，出院准备，出院指令的质量，抑郁>
成人心脏手术数据库每月网络研讨会
我发现患者的病例混合在区域内相似。当您查看可能针对某个地区的质量计划时，这一点很重要。，作为数据经理，我的外科医生总是问我：“ XYZ医院在街道/州/边界上有3颗星，如果这样做，他们是否会分享自己的工作不同，以便我们可以尝试一下”。如果您属于区域群体，则此问题变得易于回答，因为您直接与XYZ Hospital的数据经理建立联系，并且该人通常更愿意为您提供帮助。此外，当您的州或地区没有质量协作时，区域团体特别有用。
保护儿童免受化学和手术肢解侵害
讨论：讨论：CMS通过健康质量和安全改善活动更新其致力于促进基于证据的标准的承诺，并提醒医院和其他适用的设施以及提供者，义务优先考虑患者的健康和安全性，尤其是儿童。近年来，儿童性别烦躁不安的医疗干预措施已激增。以欠发达的证据发起，现在已知会对某些儿童造成长期和无法弥补的伤害，CM可能会在将来开始采取措施调整其政策以反映这一现实，并且缺乏医学证据来支持这些有害治疗。报告性别烦躁不安的儿童中约有85％的儿童（包括13至17岁之间的30万儿童）都不会在整个
在心脏手术中优化患者血液管理
抽象背景：心脏病通常接受心脏手术治疗，这通常需要术前，术中和术后输血。但是，输血是心脏手术后严重并发症（包括死亡）的危险因素。患者血液管理（PBM）计划是为了减少血液输血的风险来减少其在心脏手术中的使用。目的：这项系统评价旨在研究目前发表的有关PBM策略的文献，这些文献有效地降低了术前，术中和术后输血的率。方法论：这项系统评价分析了心脏手术中术前血液管理策略，重点是2018年至2024年之间发表的研究，旨在降低输血率。这项研究利用了修改后的2022协议进行系统审查和荟萃分析，使用2008系统对证据进行了分级，并选择了21项研究进行系统综述。Results: The studies identified 12 PBM strategies, including iron therapy, Aminocaproic acid, Cardiopulmonary by-pass system, cell salvage, Perfusion Blood Collection, gel foam patches, Large-volume acute normovolemic hemodilution, Platelets Transfusion Therapy, Modified Ultrafiltration, TEM-based algorithms, and restrictive management of SVO2, which significantly reduced blood心脏手术前，期间和之后的输血体积和速率。结论：确定的12种PBM策略是当前列表中的宝贵补充，但是需要进一步的临床评估以提高其心脏手术的功效和安全性。
心脏手术后的术语结果
风险分层在心脏手术中起重要作用，在心脏手术中，多变量模型用于以客观的风险调整方式评估临床结果。众所周知，院内不良事件仅代表围围骨局部结果的一个方面。释放后早期（术后出院后的头几个月）代表一个非常重要的时间间隔，因为在此期间，与外科手术直接相关的不良事件和并发症也可能发生。此外，中期期（长达5年）可能是为手术程序结果提取结论性和安全结果的理想时间间隔。最后，在某些情况下需要长期随访（10年或更长时间）来确定手术程序的功效，并将结果与一般人群进行比较。本期特刊的目的是进一步开发和验证风险分层模型，以预测心脏手术后的长期结局。这种预测模型将帮助临床医生和外科医生进行客观决策。
革命性的妇科手术：人工智能的影响和未来
这篇叙述性评论探讨了人工智能（AI）对妇科手术的革命性影响，描述了其历史演变，当前的应用和未来的未来发展。AI与妇科的整合已将手术实践转变为高级，面向精确的程序，重塑患者护理。评论重点介绍了AI技术的重大进步，包括机器人系统，机器学习算法和AI驱动的诊断工具，这些工具显着提高了手术精度，诊断准确性和个性化的患者护理。在各种妇科程序中广泛检查了AI的临床应用，并强调了其在微创手术，肿瘤学干预和生殖医学中的作用。审查还批判性地评估了人工智能对手术结果，患者安全和医疗保健效率的影响，从而承认这些技术一体化所带来的好处和挑战。道德考虑，法律意义，技术障碍和数据隐私问题，强调了在医疗保健中平衡AI的需求。审查结束时，确认了AI在妇科手术中的变革性作用及其进一步彻底改变该领域的潜力，强调了连续跨学科的合作，研究和道德警惕性的必要性，以利用AI在增强患者护理和外科手术现象中充分利用AI的全部潜力。关键词：人工智能（AI），妇科手术，机器人技术，机器学习，个性化医学。
手术在转移性乳腺癌的前期治疗中的作用M. Bendahhou Idrissi 1*，C。Bouchikhi 1，N。Mamouni 1，S。Errarhay 1，A。A.
乳腺癌是全球女性与癌症相关死亡率的主要原因，全球每100,000名妇女的发病率为49.5，摩洛哥的发生率为45.5。诊断时转移性乳腺癌，尽管代表了所有乳腺癌病例中的一小部分（在高收入国家中为3％-6％）仍然是一个主要的临床挑战。这项研究在摩洛哥FES的Hassan II大学医院进行，旨在评估新辅助化疗后接受手术的IV期乳腺癌患者的临床结果。对2015年1月至2021年12月之间诊断为转移性乳腺癌的40名患者进行了回顾性分析。该研究的重点是人口，临床和病理特征，包括分子分类，激素受体状态，HER2表达和肿瘤组织学。患者接受了各种治疗方式，包括化学疗法，激素治疗和赫赛汀，并通过成像和组织学评估对反应进行了监测。研究发现，新辅助化学疗法导致了有利的肿瘤反应，10名患者获得了完全反应，16例显示了部分反应。手术尽管疾病的转移性具有转移性，但与淋巴结清扫术结合使用，并且组织学反应大于50％时，与改善无进展生存率（PFS）有关。单变量分析表明，三阴性的乳腺癌和缺乏手术淋巴结清除术与较短的PF相关。中位PFS为24.95个月，3年PFS率为23.3％。这些发现表明，在特定的转移性乳腺癌患者中，全身化疗后的手术可能会提供生存益处，尤其是当与有利的组织学反应和淋巴结受累时。这项研究强调了个性化治疗策略的潜力，并进一步研究了对转移性乳腺癌的局部疗法。关键词：乳腺癌，转移性乳腺癌，手术，新辅助化疗，无进展生存期，分子分类，预后。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
通用外科医生的人工智能简介
人工智能（AI）在过去十年中迅速发展，不可避免地会纳入创伤和外科系统中。在这种情况下，外科医生通常需要使用有限或不确定的信息做出高风险，时间敏感和复杂的决定。AI具有增强创伤护理前手术，术中和术后阶段的巨大潜力。尽管AI迅速发展，但许多外科医生对AI术语，其过程以及在临床实践中的潜在应用缺乏基本的理解。这项叙述性评论旨在教育普通外科医生有关AI的基础知识，强调其在胸腔腹部创伤中的应用，并讨论将其用途纳入澳大利亚医疗保健系统的含义。这篇综述发现，对创伤护理中AI的研究主要集中在机器学习和深度学习上，该研究应用于诊断，风险预测和决策。AI的其他子字段包括自然语言处理和计算机视觉。虽然AI工具在创伤护理中具有许多潜在的应用，但当前的临床用途受到限制。在将AI纳入临床实践之前，需要未来的前瞻性，经过本地验证的研究。