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氯胺酮对严重创伤性脑损伤儿童颅内压的急性影响*
患有STBI的孩子。最近的一项单中心研究使用了连续生理变量的数据库来评估多种ICP靶向药物。这项研究发现，高渗盐水与更快的ICP降低和改善的脑灌注压力（CPP）相比，与其他药物相比（5）。使用高频数据的未来研究可能会改善临床实践。氯胺酮是一种通常用作重症监护的N-甲基-D-天冬氨酸抗古生物（6）。氯胺酮增加心输出量和血压，使其成为血液动力学不稳定患者的吸引人选择（7-10）。传统上，氯胺酮在颅内过度张力的风险中避免了氯胺酮，在TBI中限制了实用性。早期临床研究观察到氯胺酮施工后的ICP增加（11-13）。由于没有批判通风，因此这些较旧的研究对当前实践的适用性可能会受到CO 2的CE-外血管效应的混淆而受到限制（14，15）。不足会增加脑血容量，并可能增加ICP；因此，在STBI中建议对正常动脉CO 2水平进行通风（3）。最近的研究不支持氯胺酮提高ICP的观念。对七个艺术品的系统评价描述了对101名成年人和55名患有STBI儿童的治疗，发现ICP随后的氯胺酮剂量总体降低（16）。在儿童中，ICP减少
与术后结果相关的生物标志物...
简介：严重的创伤性脑损伤 (sTBI) 会导致神经元和星形胶质细胞损伤，从而引发一系列机制，进一步加剧损伤。同样，严重的 covid-19 感染也会通过病毒本身或通过缺氧或炎症导致脑损伤。目的：本论文探讨 sTBI 或严重 covid-19 后脑损伤相关的短期和长期结果。此外，它还研究了神经元和星形胶质细胞特有的蛋白质以及遗传标记与这些结果的关系。方法：论文 I-III：使用格拉斯哥结果量表 (GOS) 对 sTBI 患者进行评估，评估时间为创伤后一年和 10-15 年。将死亡率与匹配的瑞典人口进行了比较（论文 I）。在创伤后最初 3 周和一年内收集脑脊液 (CSF) 和血液（仅血液）。论文 IV：重症新冠肺炎幸存者在转出 ICU 后 4-6 个月内提供了血液样本，并根据蒙特利尔认知评估进行了评估。部分患者入院时也采集了血液样本。用酶联免疫吸附测定法分析了脑脊液中的神经丝轻链 (NfL) 和胶质纤维酸性蛋白 (GFAP)（论文 II）。分析了血清中的总 tau（论文 III）和血浆中的 NfL、GFAP、总 tau、pTau181 和 pTau231（论文 IV）
使用后部优势节律预测创伤性脑损伤结果
目的 预测严重创伤性脑损伤 (sTBI) 的结果具有挑战性，现有模型对个体患者的适用性有限。本研究旨在确定可以预测 sTBI 后恢复情况的指标。研究人员努力证明脑电图上的后部优势节律与积极结果密切相关，并开发一种基于机器学习的新型模型，准确预测意识的恢复。方法 在这项回顾性研究中，作者评估了 2010 年至 2021 年期间所有因 sTBI（格拉斯哥昏迷量表 [GCS] 评分 ≤ 8）入院的插管成年人，他们在 sTBI 后 30 天内接受了 EEG 记录（n = 195）。收集了 73 个临床、放射学和 EEG 变量。根据受伤后 30 天内是否出现 PDR，创建了两个队列：有 PDR 的队列（PDR[+] 队列，n = 51）和没有 PDR 的队列（PDR[-] 队列，n = 144），以评估表现和四种结果的差异：院内生存率、恢复服从命令的能力、出院时格拉斯哥预后量表扩展版 (GOS-E) 评分以及出院后 6 个月的 GOS-E 评分。AutoScore 是一种基于机器学习的临床评分生成器，可选择重要预测变量并为其分配权重，用于创建预测院内生存率和恢复服从命令能力的预后模型。最后，使用 MRC-CRASH 和 IMPACT 创伤性脑损伤预测模型将预期的患者结果与真实结果进行比较。结果 在入院时，PDR(−) 组的平均 GCS 运动分较低（1.97 比 2.45，p = 0.048）。尽管预测结果（通过 MRC-CRASH 和 IMPACT）没有差异，但 PDR(+) 组具有更高的院内生存率（84.3% 比 63.9%，p = 0.007）、恢复听从指令率（76.5% 比 53.5%，p = 0.004）和平均出院 GOS-E 评分（3.00 比 2.39，p = 0.006）。6 个月 GOS-E 评分没有差异。然后使用 AutoScore 识别以下 7 个对院内生存率和恢复听从指令具有高度预测性的变量：年龄、体重指数、收缩压、瞳孔反应性、血糖和血红蛋白（均在入院时）以及 EEG 上的 PDR。该模型对预测住院生存率（曲线下面积 [AUC] 0.815）和恢复命令执行能力（AUC 0.700）具有出色的辨别力。结论 sTBI 患者脑电图的 PDR 可预测有利的结果。作者的预后模型在预测这些结果方面具有很强的准确性，并且比以前报告的模型表现更好。作者的模型在临床决策以及为此类伤害后的家庭提供咨询方面很有价值。
引用：Belchev Z，Boulos ME，Rybkina J等。远程交付的针对创伤性脑损伤的环境富集干预：研究方案
摘要引入中等重度创伤性脑损伤（M-STBI）的人经历了脑部造成的脑部和行为下降。纵向研究发现，大多数M-STBI患者在伤害后5到12个月表现出显着的海马萎缩，与认知环境富集降低有关（EE）。令人鼓舞的是，参与EE已被证明会导致神经改善，这表明这是抵消M-STBI海马神经变性的有前途的途径。同种形式的空间导航（即，柔性，鸟类视图方法），是M-STBI中EE的良好候选者，因为它与海马激活和减少与年龄相关的体积损失减少有关。EE的功效需要在大多数当前的医疗服务系统中进行强化的日常培训。 目前的方案是一种新颖的，远程交付和自我管理的干预措施，旨在利用EE和中心空间导航，以抵消海马萎缩，并有可能改善M-STBI患者的海马功能，例如导航和记忆。 的方法和分析正在从城市康复医院招募八十四名参与者，并将其随机分为有针对性的空间导航或主动对照组的16周干预（5小时：80小时：80小时）。 空间导航小组使用包括日常导航挑战的Google街道视图对不同城市进行结构化探索。 主动对照组观看并回答有关教育视频的主观问题。EE的功效需要在大多数当前的医疗服务系统中进行强化的日常培训。目前的方案是一种新颖的，远程交付和自我管理的干预措施，旨在利用EE和中心空间导航，以抵消海马萎缩，并有可能改善M-STBI患者的海马功能，例如导航和记忆。的方法和分析正在从城市康复医院招募八十四名参与者，并将其随机分为有针对性的空间导航或主动对照组的16周干预（5小时：80小时：80小时）。空间导航小组使用包括日常导航挑战的Google街道视图对不同城市进行结构化探索。主动对照组观看并回答有关教育视频的主观问题。在短暂的方向上，参与者在自己的家用计算机上进行了远程自我管理。除了可行性和依从性措施外，还收集了干预前和干预后的临床和实验认知措施以及MRI扫描数据，以确定行为和神经功效。伦理和传播道德批准是从大学卫生网络和多伦多大学的道德委员会获得的。调查结果将在学术会议上提出，并提交给同行评审的期刊。
重度创伤性脑损伤中脑和皮下甘油的相关性以及与组织损伤的关系
摘要背景：本研究是一项前瞻性连续双盲随机研究的子研究，研究前列环素对重度创伤性脑损伤 (sTBI) 的影响。本研究的目的是调查脑和皮下甘油水平之间是否存在相关性，以及脑和皮下组织间质甘油的比率（脑甘油/皮下）是否与脑组织损伤有关，使用鹿特丹评分、S-100B、神经元特异性烯醇化酶 (NSE)、损伤严重程度评分 (ISS)、急性生理与慢性健康评估评分 (APACHE II) 和创伤类型进行测量。探讨了与临床结果的潜在关联。方法：纳入年龄在 15-70 岁之间的 sTBI 患者，格拉斯哥昏迷量表评分 ≤ 8。通过微透析测量了 48 名患者的脑和皮下脂肪组织甘油水平，其中 42 名具有完整的数据可供分析。还使用脑计算机断层扫描的鹿特丹分类和生化生物标志物 S-100B 和 NSE 来评估脑组织损伤。结果：在 60% 的患者中，观察到脑/皮下甘油呈正相关。脑/皮下甘油呈正相关的患者的脑甘油水平略高于呈负相关的患者。计算机断层扫描鹿特丹评分与脑/皮下甘油之间没有显著关联。S-100B 和 NSE 与脑/皮下甘油概况相关。我们的结果无法通过使用损伤严重程度评分或急性生理和慢性健康评估评分来衡量的创伤的总体严重程度来解释。结论：我们已经表明外周甘油可能流入大脑。这种影响与更严重的脑组织损伤有关。这种变化使脑间质甘油水平的解释变得复杂。我们提醒临床医生，如 sTBI 中出现的血脑屏障受损可能会改变各种物质的浓度，包括脑中的甘油。意识到这一点对于床边数据解释和研究都很重要。关键词：创伤性脑损伤、甘油、S-100B、神经元特异性烯醇化酶、微透析、脑计算机断层扫描、结果
使用传统和机器学习算法预测严重创伤性脑损伤的死亡率
摘要 对患者的创伤性脑损伤 (TBI) 进行预后预测对于临床决策和医疗政策制定至关重要。本研究旨在开发和验证严重创伤性脑损伤 (sTBI) 后住院死亡率的预测模型。我们开发并验证了逻辑回归 (LR)、LASSO 回归和机器学习 (ML) 算法，包括支持向量机 (SVM) 和 XGBoost 模型。其中包括 54 个候选预测因子。模型性能以判别力 (C 统计量) 和校准 (截距和斜率) 来表示。在模型开发方面，纳入了欧洲神经创伤协作 TBI 效果研究 (CENTER-TBI) 中国注册研究中的 2804 名 sTBI 患者。对 CENTER-TBI 欧洲注册研究中的 1113 名 sTBI 患者进行了外部验证。XGBoost 在死亡率预测方面实现了高度判别力，并且其表现优于逻辑回归和 LASSO 回归。本研究建立的XGBoost模型也优于现有的预测模型，包括国际临床试验预后与分析任务（IMPACT）核心模型和国际临床试验预后与分析任务（CRASH）基本模型。当包含54个变量时，XGBoost和SVM在内部验证中达到0.87（95％置信区间[CI]：0.81-0.92）和0.85（95％CI：0.79-0.90）的C统计量，在外部验证中达到0.88（95％CI：0.87-0.88）和0.86（95％CI：0.85-0.87）。简化版的 XGBoost 和 SVM 使用通过递归特征消除 (RFE) 选择的 26 个变量，在内部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.82-0.92）和 0.86（95% CI：0.80-0.91），在外部验证中达到 C 统计量 0.87（95% CI：0.87-0.88）和 0.87（95% CI：0.86-0.87）。但是，当包含的变量数量减少时，ML 和 LR 之间的差异会缩小。所有预测模型都可以通过基于网络的计算器访问。格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分、年龄、瞳孔对光反射、脑区损伤严重程度评分 (ISS) 以及急性