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血清IL-6，IL-10，TNF-α和IFN-γ生物签名，用于新生儿脓毒症诊断和治疗结果
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分子机制研究，抑制与少年败血症相关的小鼠的GPX4介导的肌吞噬作用的Angong Niuhuang药丸的粗提取物
抽象背景：败血症相关的脑病（SAE）是与败血症相关的器官功能障碍的一种普遍形式。没有伴随的明显的中枢神经系统（CNS）感染，但它具有死亡率的重大风险，可能导致持久的神经系统并发症。Angong niuhuang药丸（AGNH）在诸如脑缺血，脑部创伤和败血症等疾病中的功效已经建立了良好。尽管如此，AGNH在SAE进展中的特定调节作用和基本机制仍未探索。方法：脂多糖（LPS）处理用于构建SAE大鼠模型。Berderson的神经检查评分系统用于评分。通过酶联免疫吸附测定（ELISA）或相应的商业试剂盒检查基因和铁含量的水平。通过自动凝血分析仪确认了凝血酶原时间（PT），激活的部分血栓质蛋白时间（APTT），凝血酶时间（TT）和纤维蛋白原（FIB）水平。通过苏木精（HE）染色评估了神经元的数量和形态。蛋白质表达是通过蛋白质印迹确定的。结果：在AGNH或Deatecamine（DFO，铁毒性抑制剂）治疗后，LPS治疗介导的伯德森从未通过LPS治疗介导的功能评分增加，这表明AGNH改善了少年SAE小鼠的神经行为功能。此外，AGNH改善了年轻SAE小鼠的炎症和凝结参数。AGNH促进了少年SAE小鼠的神经元生长和减轻神经元损伤。此外，AGNH抑制了年轻SAE小鼠的氧化应激。最后，证明AGNH促进了与核因子2相关因子2（NRF2）/谷胱甘肽过氧化物酶4（GPX4）信号传导途径，通过上调NRF2和GPX4蛋白表达式。结论：这项研究表明，通过调节NRF2/GPX4信号通路，AGNH具有抑制GPX4诱导的少年SAE小鼠纤维毒性的能力。这一突破意味着AGNH作为SAE的治疗剂有前途的前景。
用于早期预测的机器学习模型的临床验证和优化
方法：从2019年10月1日至2020年9月30日之间，从中国三级医院的2,329例成年患者组成的同类中收集了数据。选择了36个临床特征作为模型的输入。我们通过机器学习（ML）方法训练了模型，包括逻辑回归，决策树，随机森林（RF），多层感知器和光梯度增强。我们评估了五个ML模型的性能，评估指标为：ROC曲线（AUC）下的面积，准确性，F1得分，灵敏度和特异性。在2020年10月1日至2022年4月1日之间，另一批2,286例患者的数据被用来验证模型在内部验证集中表现最佳的模型。Shapley添加说明（SHAP）方法用于评估特征重要性并解释该模型的预测。
胸腺肽 α1 治疗脓毒症的疗效和安全性（测试）
参与者 我们纳入了年龄在 18 至 85 岁之间、根据 Sepsis-3 标准诊断为脓毒症的参与者。1 如果患者符合以下任何一项标准，则将被排除：怀孕或哺乳期；患有血液系统恶性肿瘤；接受过器官或骨髓移植；患有急性期自身免疫性疾病或肾小球肾炎；对胸腺肽 α 1 过敏或不耐受；在签署同意书前 72 小时内有心肺复苏史，神经功能恢复不完全（格拉斯哥昏迷量表评分 ≤8）；过去 30 天内有放疗、化疗、免疫抑制药物治疗或持续使用泼尼松龙 >10 mg/天（或等效剂量的其他类固醇）治疗史；过去 30 天内参加过与免疫相关的临床试验；有未引流的感染灶（例如，无法通过手术或引流治疗的腹腔内感染）；患有估计会在 28 天内导致死亡的潜在疾病；或直系亲属表示希望停止维持生命的治疗或进行临终关怀。补充附录列出了纳入和排除标准。
Achalasia与双侧肺炎和败血症
摘要。achalasia是一种罕见的食管运动障碍，主要由症状的基本三合会表现出来：吞咽困难，反流和外部疼痛。患者经常忽略多年的症状，或者因症状类似的重叠疾病而接受治疗，例如GERD，胃炎或各种肺部疾病，从哮喘到阻塞性肺部疾病。常见的并发症是导致肺炎的弹性，这些患者通常会从肺病学家转到胃肠病学家寻找诊断和治愈。这项研究表明，患者接受了严重的，巨质，巨型雌性和食管胸膜尾声的严重并发症。案例研究强调了多学科方法的重要性，选择正确的治疗方法以及对情况的客观评估，而当我们决定一种选择时，而另一种选择则是唯一可持续的选择。在这种情况下，这是一种复杂的重症监护方法。
马来西亚新生儿重症监护病房的晚期败血症的流行病学，2015-2020
简介：确定44个马来西亚新生儿重症监护病房（NICUS）中血液培养阳性晚期败血症（LOS，> 72小时）的流行病学。材料和方法：研究设计：使用马来西亚国家新生儿注册中心的数据多中心回顾性观察性研究。参与者：739486名新生儿（出生体重≥500G，妊娠≥22周）出生并于2015 - 2020年出生。结果：LOS在2707（0.4％）新生儿中发展。Median annual incidence (per 100 admissions) was 12.0 (range: 8.1-13.8) in extremely preterm (EPT, gestation <28 weeks), 5.3 (range: 5.0-6.8) in very preterm (VPT, gestation 28-<32 weeks), 0.5 (range: 0.4-0.7) in moderate/late preterm (gestation 32-<37 weeks) and 0.1 in term (gestation ≥37周）新生儿。革兰氏阴性细菌占分离的病原体的54.7％，革兰氏阳性细菌39.3％，真菌和其他病原体6.0％。最常见的六种病原体是凝聚酶阴性葡萄球菌（18.3％），克雷伯氏菌属。（18.3％），金黄色葡萄球菌（9.9％），假单胞菌属。（8.9％），acinetobacter spp。（7.7％）和大肠杆菌（5.9％）。LOS-Attributable死亡率为EPT为14.3％，VPT为9.3％，LPT为8.3％，术语新生儿为6.2％。多重逻辑回归分析表明，EPT，小捕获（SGA），常规机械通气（CMV），高频通气（HFV），TPN和中央静脉线（CVL）的使用是与新生儿LOS相关的重要独立危险因素。结论：革兰氏阴性菌是最常见的病原体。与新生儿死亡率相关的重要独立危险因素是SGA，CMV，HFV，革兰氏阴性败血症，真菌败血症和肺炎。减少侵入性通气的使用情况，CVL和TPN可能会降低LOS的发病率和死亡率，特别是在妊娠<32周的新生儿中。
利用败血症护理中的人工智能：早期检测，个性化治疗和实时监控
由于其快速发展和异质性，败血症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因。本评论探讨了人工智能（AI）转化败血症管理的潜力，从早期检测到个性化治疗和实时监测。AI，特别是通过机器学习（ML）技术，例如随机森林模型和深度学习算法，已经显示出在分析电子健康记录（EHR）数据方面的希望，以识别能够早期败血症检测的模式。例如，随机森林模型在预测重症监护病房（ICU）患者的败血症方面表现出很高的准确性，而深度学习方法已应用于识别并发症，例如败血症相关的急性呼吸遇险综合征（ARDS）。通过AI算法制定的个性化治疗计划可以预测患者对疗法的特定反应，从而优化治疗功效并最大程度地减少不良影响。AI驱动的连续监测系统（包括可穿戴设备）提供了与败血症相关并发症的实时预测，从而及时进行干预。除了这些进步之外，AI还提高了诊断准确性，可以预测长期结果，并支持临床环境中的动态风险评估。但是，必须解决道德挑战，包括数据隐私问题和算法偏见，以确保公平有效的实施。本综述的重要性在于解决败血症管理中当前的局限性，并强调AI如何克服这些障碍。通过利用AI，医疗保健提供者可以显着提高诊断准确性，优化治疗方案并改善整体患者的预后。未来的研究应着重于使用不同的数据集，整合新兴技术，并促进跨学科的合作以应对这些挑战并实现AI在败血症中的变革潜力。
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
对早期发病风险的新生儿的管理
•应立即以抗败血性休克的临床迹象对抗生素进行抗生素。B组链球菌（GBS）和大肠杆菌（大肠杆菌）是EOS的主要病原体。阿莫西林与氨基糖苷结合是经验治疗的首选。•建议所有具有EOS风险因素的新生儿进行串行身体检查。新生儿没有任何暗示EOS的临床体征，不应用抗生素治疗。在瑞士，我们不建议使用EOS计算器（一种风险分层工具），因为它对观察到的抗生素暴露的人群不明确影响3％以下。•并非所有患有呼吸窘迫的新生儿都应用抗生素进行经验治疗。在通过选修剖腹产分段开始后立即开始分离的呼吸症或呼吸窘迫，或对临床征兆的明确评估的天然解释，可能表明败血症的可能性较低。另一方面，具有危险因素的无法解释的早产性具有固有的EOS风险。•在开始抗生素疗法之前，应在A
