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在体外膜中氧合的严重covid-19肺炎患者的导管导向的溶栓
冠状病毒疾病2019（COVID-19）是一种高度的原腹性疾病，导致静脉和动脉循环中的血栓形成，包括肺和肾血管中的微血管血栓形成，尽管有强化的抗抗调节。covid-19通过在宿主细胞（包括内皮细胞）的表面结合血管紧张素转换酶2来启动细胞感染。1附着会促进无序的细胞因子旁分泌信号传导，包括促进性分子，促凋亡介质和凝结激活，导致血栓形成。凝血异常是严重感染的众所周知的特征，但是在所有报告中，这些变化（尤其是血栓形成）在Covid-19中比在其他肺炎中更为常见，尽管标准性血栓预防或治疗剂量的抗抗激素。2，COVID-19患者血栓形成的发生率差异很大，具体取决于抗凝治疗方案以及是否在重症监护中治疗患者，由于中央线以及固定性和机械通气等其他危险因素。对150名Covid-19患者的一项多中心研究表明，尽管有预防性或治疗性抗糖性，但血栓形成的患病率为43％。2 COVID-19中血栓形成的病理生理学很可能是多因素的，并且血栓形成的高率似乎是由内皮炎症和升高的cogula-
基于CRISPR的测试提供真菌肺炎的更快，更准确的诊断
该工具在Tulane开发的工具与大学卫生网络/多伦多大学，肺炎儿童健康研究（PERCH）研究的样品进行了测试，以及国际Mycose预防，研究，研究，实施，网络和培训（Imprint）联盟（Impint）。
间充质干细胞对严重社区获得性肺炎宿主反应的影响
1 Center for Experimental and Molecular Medicine, Amsterdam UMC location University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands 2 Department of Intensive Care Medicine, Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium 3 Intensive care unit and Inserm CIC 1435 & UMR 1092, University Hospital Centre of Limoges, Limoges, France 4 Critical Care Department, San Carlos Clinic Hospital,西班牙马德里5人类遗传学系，阿姆斯特丹UMC地点Vrije Universiteit Amsterdam，阿姆斯特丹，荷兰6号，6分子医学与生物群中心，马尔塔斯大学马尔塔大学，马尔塔大学7 7美国马萨诸塞州，美国9号马德里细胞疗法技术中心，西班牙TRES CANTOS 10传染病司，阿姆斯特丹UMC UMC位置，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰
基于人工智能的基于 CT 的 COVID-19 肺炎量化、分期和短期结果预测
Guillaume Chassagnon，医学博士，哲学博士*，1，2，3，Maria Vakalopoulou，哲学博士∗4，5，6，7，Enzo Battistella，硕士4，6，7，Stergios Christodoulidis，哲学博士8，9，Trieu-Nghi Hoang-Thi，医学博士 1 ，Severine Dangeard，医学博士 1 ，Eric Deutsch，医学博士 6,7 ，Fabrice Andre，医学博士 8,9 ，Enora Guillo，医学博士 1 ，Nara Halm，医学博士 1 ，Stefany El Hajj，医学博士 1 ， Florian Bompard，医学博士 1 、Sophie Neveu，医学博士 1 、Chahinez Hani，医学博士 1 、Ines Saab，医学博士 1 、Ali´enor Campredon，医学博士 1 、Hasmik Koulakian，医学博士 1 、Souhail Bennani，医学博士 1 、 Gael Freche，医学博士 1 ，Aurelien Lombard，理学硕士 15 ，Laure Fournier，医学博士，哲学博士 2,10 ，Hippolyte Monnier，医学博士 10 ，T´eodor Grand，医学博士 10 ，Jules Gregory，医学博士 2,11 ，Antoine Khalil，医学博士，哲学博士 2， 12 , Elyas Mahdjoub 医学博士 2,12 , Pierre-Yves Brillet 医学博士 13 , St´ephane Tran Ba 医学博士 13 , Val´erie Bousson 医学博士 2,14 , Marie-Pierre Revel 医学博士 1,2, 3 ，以及 Nikos Paragios 博士 † 4,7,15
急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎的强大气道微生物组签名
Emmanuel Montassier，Georgios Kitsios，Josiah Radder，Quentin Le Bastard，Brendan Kelly等。急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎中强大的气道微生物组特征。自然医学，2023，29（11），第2793-2804页。10.1038/S41591-023-02617-9。INSERM-04361358V2
2020 年密西西比州 65 岁以上成年人肺炎疫苗接种情况
参考文献 1) 美国疾病控制与预防中心 (CDC)。 (2022 年 9 月 30 日)。肺炎。检索日期：2022 年 11 月 15 日，来自 https://www.cdc.gov/pneumonia/index.html 2) 密西西比州卫生部 (MSDH)。 (2022 年 11 月 17 日)。密西西比州统计自动化卫生资源系统 (MSTAHRS)。检索日期：2022 年 1 月 18 日，来自 https://mstahrs.msdh.ms.gov/forms/morttable.html 3) Murphy, SL、Kochanek, KD、Xu, J. 和 Arias, E. (2021)。 2020 年美国死亡率。NCHS 数据简报第 427 号。检索日期：2022 年 11 月 15 日，来自 https://www.cdc.gov/nchs/data/databriefs/db427.pdf 4) 美国疾病控制与预防中心 (CDC)。(2022 年 5 月 4 日)。行为风险因素监测系统。检索日期：2022 年 5 月 12 日，来自 https://www.cdc.gov/brfss/index.html
原创文章 三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素
摘要 简介。在萨尔瓦多，呼吸机相关性肺炎是第三大最常见的医疗相关感染，它的影响很大，因为它增加了注意力成本。目的。分析 2022 年萨尔瓦多三级医院发生呼吸机相关性肺炎的风险因素。方法。这是一项病例对照研究，我们计算了样本的置信水平为 95%，统计功效为 80%，比值比 (OR) 为 2.5，每例对照率为 3。病例是 2022 年 1 月至 12 月期间被诊断为肺炎的呼吸机患者，其呼吸道样本中已确认有微生物分离，对照组是拔管后至少 72 小时内没有肺炎的患者，信息来自临床档案。我们使用逻辑回归模型来确定风险因素。结果。我们审查了 206 份临床文件、52 例病例和 154 例对照，感染的最常见症状是白细胞增多，占 78.6% 的病例。最常见的病原体是鲍曼不动杆菌，占 27.8% 的培养物。男性（OR：4.94 CI95%：1.56-15.66）、创伤史（OR：10.52 CI95%：2.73-40.59）和插管天数（OR：1.24；CI95%：1.14-1.36）是具有统计学意义的独立危险因素。结论。2022 年，男性、创伤史和插管天数是萨尔瓦多三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素。关键词肺炎呼吸机相关、交叉感染、呼吸、人工、风险因素。
间充质干细胞对严重社区获得性肺炎宿主反应的影响
1 Center for Experimental and Molecular Medicine, Amsterdam UMC location University of Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands 2 Department of Intensive Care Medicine, Université Catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium 3 Intensive care unit and Inserm CIC 1435 & UMR 1092, University Hospital Centre of Limoges, Limoges, France 4 Critical Care Department, San Carlos Clinic Hospital,西班牙马德里5人类遗传学系，阿姆斯特丹UMC地点Vrije Universiteit Amsterdam，阿姆斯特丹，荷兰6号，6分子医学与生物群中心，马尔塔斯大学马尔塔大学，马尔塔大学7 7美国马萨诸塞州，美国9号马德里细胞疗法技术中心，西班牙TRES CANTOS 10传染病司，阿姆斯特丹UMC UMC位置，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰
使用胸部X射线通过卷积神经网络对Covid-19肺炎的诊断
这项研究强调需要改善诊断方案并提高意识，以有效地管理Covid-19及其并发症，尤其是肺炎，以减轻医疗保健系统负担的负担，这强调了早期识别肺炎的早期识别的重要性重要性，以减轻与造成影响和快速症状的战略方法，以减轻造成影响和快速症状。引入了一种用于检测Covid-19肺炎的新型模型，利用在开源平台上可用的胸部X射线图像和卷积神经网络，并在二进制分类设置中进行了精确的诊断。遵循两个步骤，以提高分类精度并避免过度拟合：（1）在保持分类方案的平衡时放大数据集； （2）结合正则化技术并进行超参数优化。该模型非常适合在本地部署有限的能力，而无需互联网访问。由于网络大小，模型容量大大降低。与文献进行了比较，最终模型的性能更好，并且需要更高的参数，同时达到99.63％的分类准确性，对于二进制案例，模型灵敏度为93.75％。这些模型可以上传到数字平台，以快速诊断并弥补缺乏专业人员和RT-PCR（逆转录聚合酶链反应）。