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辅助死于绝症成年人（苏格兰）帐单注释...
根据法案的规定提供了协助，以结束他们的生命。第4至14节规定了必须采取的初步程序步骤，以及如何评估和确定标准，以便有资格为某人提供帮助以结束生命。第15至20节直接涉及为有资格的绝症成年人提供援助，以通过自我管理的手段来结束他们的生命。这包括规定，包括注册的医生和其他卫生专业人员在内的任何人都没有责任，如果他们对此有认真的反对，也没有责任参加这一过程，并且规定在满足法案要求的情况下为合格的人提供协助，并且也没有同等的民事责任。这些部分还涉及一名失败的成年人因提供物质而死亡的过程，包括完成最终陈述以及如何在死亡证明中记录死亡。第21至33节与一般和最终条款达成协议，包括使其犯有犯罪或施加压力，将犯罪或压力施加压力的成年人要求辅助死亡，与数据收集和报告有关的规定，年度报告的发布以及五年后审查该法案的要求。计划1至4包含在过程的各个阶段必须填写，签名和见证的表格。附表5列出了为什么出于法案目的而被取消证人或代理人资格的原因。这些由第一和第二宣言形式组成，其中一名疾病的成年人要求为终止生命提供帮助，两份医疗评估声明表，由注册医生填写，评估资格和最终声明表格，将在死亡发生后填写。
劳动年龄人口健康不良的经济成本 — 为《泰晤士报》准备
15 2021 年每份工作产生的 GVA 是使用 2021 年实际 GVA 和就业人数估算得出的。国家统计局 (2022)，“基本价格的总增加值 (平均)：CP SA 百万英镑”，12 月 22 日；国家统计局 (2022)，“就业人数 (16 岁及以上，经季节性调整)：千人”，12 月 13 日。16 国家统计局 (2022)，“英国劳动力市场的病假缺勤：2021 年”。17 GVA 根据英国中位数与平均每小时收入 (不包括加班费) 的比率进行调整。国家统计局 (2021)，“工作收入和工作时间、工作和居住地往返工作区域：ASHE 表 11 和 12”，11 月 1 日。 18 国家统计局 (2022)，“英国劳动力市场的病假缺勤情况：2021 年”。19 国家统计局 (2022)，“英国劳动力市场的病假缺勤情况：2020 年”。20 根据法定假日和年假权利总计六周计算。
中重度创伤性脑损伤成人危重患者的神经预测指南
摘要背景：中度至重度创伤性脑损伤 (msTBI) 在世界范围内具有很高的发病率和死亡率。准确的神经预测对于指导临床决策至关重要，包括患者分诊和过渡到舒适措施。在这里，我们提供了有关 msTBI 神经预测中常用的主要临床预测因子和预测模型的可靠性的建议，指导临床医生为代理决策者提供咨询。方法：使用建议评估、制定和评估等级 (GRADE) 方法，我们对文献中引用的临床最相关的预测因子和预测模型进行了系统的叙述性回顾。审查涉及制定特定人群/干预/比较/结果/时间/环境 (PICOTS) 问题并采用严格的全文筛选标准来审查文献，重点关注四个 GRADE 标准：证据质量、结果的可取性、价值观和偏好以及资源使用。此外，还起草了针对神经预测关键原则的良好实践建议。结果：在筛选了 8125 篇文章后，有 41 篇符合我们的资格标准。我们选择了 10 个临床变量和 9 个评分量表。许多文章对“不良”功能结果的定义各不相同。为了保持一致性，我们将“不良”视为“不利”。尽管许多临床变量与 msTBI 的不良结果有关，但只有在入院时双侧瞳孔无反应，且评估准确且不受药物或损伤影响的情况下，才被认为对于为代理人提供有关 6 个月功能结果或住院死亡率的咨询具有中等可靠性。在预测模型方面，严重头部受伤后皮质类固醇随机化 (CRASH)-basic、CRASH-CT（CRASH-basic 通过计算机断层扫描功能扩展）、国际 TBI 临床试验预后和分析任务 (IMPACT)-core、IMPACT-extended 和 IMPACT-lab 模型被推荐为在预测 14 天至 6 个月死亡率和 6 个月及以后的功能结果方面具有中等可靠性。当使用“中等可靠性”的预测因子或预测模型时，临床医生必须承认预后存在“相当大的”不确定性。结论：这些指南为临床医生在为 msTBI 患者的代理人提供咨询时，就个别预测因子和不良结果预测模型的正式可靠性提供了建议，并提出了神经预测的广泛原则。
氧合目标对机械通气危重成人患者的个体化治疗效果
结果 在 ICU-ROX 验证队列中，对于个体患者，较低或较高 Sp O 2 目标治疗的预测效果范围为 28 天死亡率绝对降低 27.2% 至绝对增加 34.4%。例如，预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者急性脑损伤患病率较高，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者脓毒症和生命体征异常升高患病率较高。预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较低 Sp O 2 组时死亡率较低，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较高 Sp O 2 组时死亡率较低（效应修正似然比检验 P = .02）。使用预测最适合每个患者的 Sp O 2 目标，而不是随机的 Sp O 2 目标，将使绝对总体死亡率降低 6.4%（95% CI，1.9%-10.9%）。
综述文章 重症患者促凝反应中的炎症、免疫和生物标志物
摘要：了解危重病的病理生物学对患者的预后至关重要。脓毒症是一种危及生命的器官功能障碍，由感染引起的宿主反应失调所致。促凝反应是生物学中最原始的反应之一，作为宿主反应的一部分，始于疾病的最初阶段，可在整个过程中进行监测。目前，我们可以实现对凝血过程的近乎完整的监测，促凝反应是危重患者宿主反应严重程度的指标。然而，快速解读各种生物标志物的复杂结果仍然是许多临床医生面临的挑战。常用的凝血评估指标很复杂，通常分为三类：过程指标、功能指标和结果指标。监测和了解这些指标有助于管理促凝反应。促凝反应的干预应作为集束治疗的一部分，与原发病治疗、血流动力学管理和宿主反应控制一起进行。促凝反应的早期干预主要包括抗炎、抗血小板、抗凝治疗以及原发病的治疗。本文系统介绍促凝反应的发生、评估及干预。
危重病人的诊断和预后脑电图分析：一项深度学习研究
脑电图 (EEG) 的视觉解释非常耗时、可能缺乏客观性并且仅限于人类可检测到的特征。基于计算机的方法，尤其是深度学习，可以克服这些限制。然而，大多数深度学习研究都集中在特定问题或单一病理上。在这里，我们探索了深度学习在基于 EEG 的诊断和预后评估中对各种病因的急性意识障碍 (ACI) 患者的潜力。我们回顾性分析了来自一项随机对照试验 (CERTA，NCT03129438) 的 358 名成年人的 EEG。卷积神经网络用于预测临床结果（基于生存率或最佳大脑性能类别）并确定病因（四种诊断类别）。最大概率输出作为网络对其预测的信心的标志（“确定性因子”）；我们还系统地将预测与原始 EEG 数据进行了比较，并使用可视化算法 (Grad-CAM) 来突出显示判别模式。当考虑所有患者时，预测生存率的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.721，基于最佳 CPC 预测结果的受试者工作特征曲线下面积为 0.703；对于确定性因素 ≥ 60% 的患者，AUC 分别增加至 0.776 和 0.755；对于确定性因素 ≥ 75% 的患者，AUC 分别增加至 0.852 和 0.879。预测病因的准确率为 54.5%；对于确定性因素为 50%、60% 和 75% 的患者，准确率分别增加至 67.7%、70.3% 和 84.1%。视觉分析表明，该网络学习了人类专家通常识别的 EEG 模式，并提出了新的标准。这项工作首次展示了基于深度学习的 EEG 分析在患有各种病因的 ACI 的危重患者中的潜力。确定性因素和输入数据与预测的事后相关性有助于更好地表征该方法并为未来在临床常规中的实施铺平道路。
神经科学和生物行为评论
摘要简介：抗生素通常是在重症监护中处方的，鉴于这些患者的药代动力学（PK）参数的差异很大，药物PK在治疗过程中经常有所不同，患有治疗衰竭或毒性的风险。因此，重症患者的足够抗生素给药非常重要。涵盖的区域：本综述概述了PK的基本原理和抗生素的药效学以及可能影响抗生素剂量的主要患者和病原体特征以及调整剂量的不同方法。专家意见：根据每日药物浓度监测，应针对氨基糖苷和糖肽进行剂量调整。对于糖肽，特别是万古霉素，应每天评估残留的浓度（CRE）。对于β-内酰胺抗生素，应进行负载剂量，然后进行三种不同的方法，因为在大多数中心很少使用TDM：1）应根据肾功能和其他危险因素对抗生素方案进行调整； 2）列表或软件可用于计算每日剂量； 3）TDM应在治疗开始后24–48 h进行；但是，需要在24小时内进行适当调整剂量方案的结果。根据TDM结果，应降低或增加药物给药。
高SARS-COV-2 RNAEMIA与糖尿病和死亡率的危害病患者的死亡率
总结，有人提出，在严重的Covid-19患者的呼吸恶化期间，病毒复制的作用比炎症较重要。使用基于液滴的数字PCR（DDPCR）来精确量化血浆SARS-COV-2病毒载荷（SARS-COV-2 RNAEMIA），我们研究了血浆病毒载量，合并症和122个批判性疾病病毒性疾病的病毒载量和死亡率之间的关系之间的关系。SARS-COV-2 rnaemia，范围从70至213,152份。在46例患者（38％）中观察到高（> 1000份/ml）或非常高的SARS-COV-2 rnaemia（> 10,000份/ml）SARS-COV-2 rnaemia，其中26例是糖尿病患者。糖尿病与较高的SARS-COV-2 rnaemia独立相关。在多变量逻辑回归模型中，SARS-COV-2 RNAEMIA与第60天的死亡率密切相关。在199例患有高rNAEMIA的重症患者中，可能会考虑抗病毒疗法的早期开始。
颅内压变异性作为危重患者颅内高压和死亡率的预测指标的作用
目的颅内压 (ICP) 监测是追踪神经外科患者的一种广泛使用且必不可少的工具，但仅使用基于 ICP 的范例来指导管理有局限性。有人提出，除了平均 ICP 之外，ICP 变异性 (ICPV) 可能是神经系统结果的有用预测指标，因为它代表了完整脑压自动调节的间接测量。然而，目前关于 ICPV 适用性的文献显示 ICPV 和死亡率之间存在相互矛盾的关联。因此，作者旨在使用 eICU 协作研究数据库 2.0 版研究 ICPV 对颅内高压发作和死亡率的影响。方法作者从 eICU 数据库中提取了 868 名神经外科患者的 1,815,676 个 ICP 读数。使用两种方法计算 ICPV：滚动标准差 (RSD) 和滚动平均值的绝对偏差 (DRM)。颅内高压发作定义为在任何 30 分钟的时间窗口中至少有 25 分钟的 ICP > 22 毫米汞柱。使用多元逻辑回归计算平均 ICPV 对颅内高压和死亡率的影响。使用具有长短期记忆的循环神经网络对 ICP 和 ICPV 进行时间序列预测，以预测未来的颅内高压发作。结果使用两种 ICPV 定义，较高的平均 ICPV 与颅内高压显着相关（RSD：aOR 2.82，95% CI 2.07–3.90，p < 0.001；DRM：aOR 3.93，95% CI 2.77–5.69，p < 0.001）。 ICPV 与颅内高压患者的死亡率显著相关（RSD：aOR 1.28，95% CI 1.04–1.61，p = 0.026，DRM：aOR 1.39，95% CI 1.10–1.79，p = 0.007）。在机器学习模型中，两种定义的 ICPV 均取得了同样好的结果，DRM 定义在 20 分钟内获得的最佳 F1 得分为 0.685 ± 0.026，曲线下面积为 0.980 ± 0.003。结论作为神经监测的一部分，ICPV 可作为预测神经外科重症监护中颅内高压发作和死亡率的辅助手段。进一步研究使用 ICPV 预测未来的颅内高压发作可能有助于临床医生对患者的 ICP 变化做出迅速反应。