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技术报告调整的标准化方法...
本技术报告详细描述了达特茅斯卫生政策与临床实践研究所 (TDI) 得出特定地区医疗保险支出标准化价格的方法，如 2010 年《健康事务》文章“价格不会影响地区医疗保险支出”中所述。这些方法用于估算医院转诊地区 (HRR) 中年龄、性别和种族调整后的医疗保险受益人人均支出。目标是将医疗保险的人均支出分解为两个部分：因使用差异导致的支出差异以及由于医疗保险对相同医疗服务的费率不同而导致的支出差异。标准化价格代表了针对这些差异来源对医疗保险支出的调整。我们承认 MedPAC 在开发这些方法方面所做的开创性早期工作。虽然我们的方法与他们的方法大体相似，但有几个出发点，我们简化了方法或采取了替代方法来衡量利用率。该方法使用医疗保险索赔文件作为输入，包括住院、门诊、医生 B 部分、熟练的护理机构、临终关怀、长期护理医院、轮转床医院、危重病人通道医院、康复医院、精神病医院、儿童医院和耐用医疗设备支出（以及 MEDPAR
大鼠脑急性发作过程中数据驱动的网络动力学模型
癫痫是全球最常见的神经系统疾病之一。最近的研究结果表明，大脑是一个由神经元网络组成的复杂系统，癫痫发作被认为是其相互作用产生的一种新特性。基于这一观点，网络生理学已成为一种有前途的方法，用于探索大脑区域如何在健康状态和危重疾病条件下协调、同步和整合其动态。因此，本文的目的是介绍（动态）贝叶斯网络 (DBN) 的应用，以基于使用阈值分析发现的弧数对诱发癫痫发作的大鼠的局部场电位 (LFP) 数据进行建模。结果表明，DBN 分析捕捉到了发作过程中大脑连接的动态特性，以及与神经生物学的显著相关性，这些相关性源于采用药理学操作、病变和现代光遗传学技术的开创性研究。根据所提出的方法评估的弧与以前的文献取得了一致的结果，此外还展示了功能连接分析的稳健性。此外，它还提供了令人着迷的新颖见解，例如前肢阵挛和全身性强直阵挛性癫痫 (GTCS) 动态之间的不连续性。因此，DBN 与阈值分析相结合可能是研究脑回路及其动态相互作用的绝佳工具，无论是在稳态条件下还是在功能障碍条件下。
COVID-19成人治疗指南
1。NIH。 [2024年8月退休] Covid-199治疗指南面板。 冠状病毒疾病2019（COVID-19）治疗指南2023;可从以下网站获得：https：//www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/whats-new/。 2。 Bhimraj，E.A。 美国传染病学会有关Covid-19患者的治疗和管理指南。 2012年8月12日;可从以下网站获得：https：//www.idsociety.org/practice-guideline/covid-19-guideline-trachine-trachine-and-management/。 3。 Lopinto，J。等人，在危重患病的急性呼吸窘迫综合征的高剂量类固醇中，患有地塞米松治疗的19例患者：一项多中心队列研究。 Crit Care Med，2023。 51（10）：p。 1306-1317。 4。 vlaar，A.P.J。等人，抗C5a抗体（Vilobelimab）治疗，用于重病，机械地机械地进行了Covid-19（Panamo）的患者：多中心，双重，随机，随机，随机，安慰剂，安慰剂控制，3期。 Lancet Respir Med，2022。 10（12）：p。 1137-1146。 5。 Bar，K.J。等人，一项对住院Covid-19-19肺炎的个体的康复血浆的随机对照研究。 J Clin Invest，2021。 131（24）。 6。 Libster，R。等，《早期高尖血浆疗法》，以防止老年人严重的COVID-19。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 610-618。 7。 Simonovich，V.A。等人，Covid-19严重肺炎中康复血浆的随机试验。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 619-629。 8。 9。NIH。[2024年8月退休] Covid-199治疗指南面板。冠状病毒疾病2019（COVID-19）治疗指南2023;可从以下网站获得：https：//www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/whats-new/。 2。 Bhimraj，E.A。 美国传染病学会有关Covid-19患者的治疗和管理指南。 2012年8月12日;可从以下网站获得：https：//www.idsociety.org/practice-guideline/covid-19-guideline-trachine-trachine-and-management/。 3。 Lopinto，J。等人，在危重患病的急性呼吸窘迫综合征的高剂量类固醇中，患有地塞米松治疗的19例患者：一项多中心队列研究。 Crit Care Med，2023。 51（10）：p。 1306-1317。 4。 vlaar，A.P.J。等人，抗C5a抗体（Vilobelimab）治疗，用于重病，机械地机械地进行了Covid-19（Panamo）的患者：多中心，双重，随机，随机，随机，安慰剂，安慰剂控制，3期。 Lancet Respir Med，2022。 10（12）：p。 1137-1146。 5。 Bar，K.J。等人，一项对住院Covid-19-19肺炎的个体的康复血浆的随机对照研究。 J Clin Invest，2021。 131（24）。 6。 Libster，R。等，《早期高尖血浆疗法》，以防止老年人严重的COVID-19。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 610-618。 7。 Simonovich，V.A。等人，Covid-19严重肺炎中康复血浆的随机试验。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 619-629。 8。 9。冠状病毒疾病2019（COVID-19）治疗指南2023;可从以下网站获得：https：//www.covid19treatmentguidelines.nih.gov/whats-new/。2。Bhimraj，E.A。 美国传染病学会有关Covid-19患者的治疗和管理指南。 2012年8月12日;可从以下网站获得：https：//www.idsociety.org/practice-guideline/covid-19-guideline-trachine-trachine-and-management/。 3。 Lopinto，J。等人，在危重患病的急性呼吸窘迫综合征的高剂量类固醇中，患有地塞米松治疗的19例患者：一项多中心队列研究。 Crit Care Med，2023。 51（10）：p。 1306-1317。 4。 vlaar，A.P.J。等人，抗C5a抗体（Vilobelimab）治疗，用于重病，机械地机械地进行了Covid-19（Panamo）的患者：多中心，双重，随机，随机，随机，安慰剂，安慰剂控制，3期。 Lancet Respir Med，2022。 10（12）：p。 1137-1146。 5。 Bar，K.J。等人，一项对住院Covid-19-19肺炎的个体的康复血浆的随机对照研究。 J Clin Invest，2021。 131（24）。 6。 Libster，R。等，《早期高尖血浆疗法》，以防止老年人严重的COVID-19。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 610-618。 7。 Simonovich，V.A。等人，Covid-19严重肺炎中康复血浆的随机试验。 n Engl J Med，2021。 384（7）：p。 619-629。 8。 9。Bhimraj，E.A。美国传染病学会有关Covid-19患者的治疗和管理指南。2012年8月12日;可从以下网站获得：https：//www.idsociety.org/practice-guideline/covid-19-guideline-trachine-trachine-and-management/。3。Lopinto，J。等人，在危重患病的急性呼吸窘迫综合征的高剂量类固醇中，患有地塞米松治疗的19例患者：一项多中心队列研究。Crit Care Med，2023。51（10）：p。 1306-1317。4。vlaar，A.P.J。等人，抗C5a抗体（Vilobelimab）治疗，用于重病，机械地机械地进行了Covid-19（Panamo）的患者：多中心，双重，随机，随机，随机，安慰剂，安慰剂控制，3期。Lancet Respir Med，2022。10（12）：p。 1137-1146。5。Bar，K.J。等人，一项对住院Covid-19-19肺炎的个体的康复血浆的随机对照研究。J Clin Invest，2021。131（24）。6。Libster，R。等，《早期高尖血浆疗法》，以防止老年人严重的COVID-19。n Engl J Med，2021。384（7）：p。 610-618。7。Simonovich，V.A。等人，Covid-19严重肺炎中康复血浆的随机试验。n Engl J Med，2021。384（7）：p。 619-629。8。9。Shibeeb，S。等人，Covid-19患有血液学恶性肿瘤患者的康复血浆治疗的有效性：系统评价。呼吸剧Rep，2022。14（4）：p。 377-388。Misset，B。等人，在机械通气患者中，用于19009诱导的ARDS的疗养血浆。n Engl J Med，2023。389（17）：p。 1590-1600。10。Alhazzani，W。等。幸存的败血症运动：关于2019年冠心病患有冠心病病毒病的成年人的指南（COVID-19）。Crit Care Med，2020年。48，E440-E469 doi：10.1097/ccm.0000000000004363。11。Michelson，A.P。等人，在接受加湿的高流量鼻氧的COVID-19患者中使用吸入的嗜oprostenol，与进行性呼吸道衰竭有关。胸部重症监护，2023年：p。 100019。
使用创伤登记数据预测创伤性脑损伤患者的机械通气时间延长：机器学习方法
重度创伤性脑损伤 (TBI) 患者容易出现觉醒障碍，需要通过机械通气 (MV) 保护其气道 [1]。因此，他们比任何危重患者面临更高的长时间机械通气 (PMV) 风险 [2]。2007 年，《欧洲呼吸杂志》发表了机械通气撤机指南，描述了将患者脱离呼吸机的整个过程 [3]。尽管如此，由于文献中缺乏有力证据，在神经重症监护环境中并没有关于撤机过程的明确建议，这使得拔除患者气管插管的决定成为一个复杂的决定 [2]。虽然 MV 是一种挽救生命的干预措施，但它有许多并发症，如呼吸机引起的肺损伤、呼吸机相关性肺炎 (VAP)、延长住院时间和死亡率 [4, 5]。这些风险随着 PMV 而增加 [5, 6]。大约 30% 的危重患者需要 PMV [5, 7,8]。预计到 2020 年，每年将有超过 600,000 名患者需要 PMV [9]。已采取多种策略来减轻与 MV 相关的风险并预防 PMV，例如尽量减少镇静和每天进行自主呼吸试验 [10, 11]。因此，预测有 PMV 风险的患者至关重要，这有助于临床医生设计个性化的护理计划，以减轻 PMV 风险。这包括决定尽早使用气管切开术，这已被证明在仍需要 MV 时是有益的 [8, 12 – 14]。有多项研究旨在确定 PMV 的重要预测因素。然而，由于患者的临床特征和临床环境存在差异，仍然很难确定一组关键预测因素。此外，对于 PMV 的定义也没有共识。在已发表的文献中，PMV 周期从 5 小时到 1 年不等，其中 PMV 最常见的定义是 > 21 天[15]。表 1 显示了先前发表的预测 PMV 的文献示例，重点介绍了患者特征、PMV 持续时间、使用的预测因子以及预测模型的性能指标。在最近的 Cochrane 系统评价中，发现早期气管切开术（从 MV 开始 < 10 天）与患者治疗结果的显著改善相关[17]。这一发现支持了 Young 等人先前的随机临床试验，他们发现早期气管切开术更换（< 10 天）对患者有益并且与改善结果相关[18]。除了良好的临床结果外，早期气管切开术还与改善经济结果相关，例如降低重症监护病房 (ICU) 费用[19]和缩短住院时间[17]。此外，研究发现，与需要长时间通气的气管内通气相比，早期气管切开术可显著改善患者的生活质量 (QOL) [20]。因此，如果考虑到早期摆脱 MV、早期气管切开术更换、改善生活质量和成本效益，将 PMV 定义为超过 10 天可能具有重要意义。大多数旨在预测 PMV 的先前发表的研究使用了传统的多变量技术，尤其是逻辑回归，并产生了低到中等的准确度（0.53-0.75），曲线下面积 (AUC) 在 0.65 和 0.75 之间 [8,14]。机器的实施
SARS-CoV-2、BIV1-CovIran 灭活病毒颗粒疫苗的有效性和安全性：随机、安慰剂对照、双盲、多中心、 3 期临床试验
结果 招募了 20 000 名参与者，并随机分配接受 BIV1-CovIran（n=13 335（66.7%））或安慰剂（n=6 665（33.3%））。参与者的平均年龄为 38.3 岁（标准差 11.2），其中 6 913 人（34.6%）为女性。在随访期间（中位数为 83 天）报告感染新冠肺炎的接种疫苗参与者中，758 人（5.9%）出现症状，144 人（1.1%）感染严重，7 人（0.1%）病情危急。在随访期间接受安慰剂的参与者中，688 人（10.7%）出现症状，221 人（3.4%）感染严重，19 人（0.3%）病情危急。对有症状的 covid-19 的总体有效率为 50.2%（95% 置信区间为 44.7% 至 55.0%），对重症疾病的总有效率为 70.5%（63.7% 至 76.1%），对危重病例的总有效率为 83.1%（61.2% 至 93.5%）。安慰剂组有效人群中报告有 2 例死亡，干预组无死亡病例。在随访期间，报告了 41 922 起不良事件：28 782 起（68.7%）为不良反应，其中 19 363 起（67.3%）发生在干预组。大多数不良反应为轻度或中度（1 级或 2 级）且可自行痊愈。没有与注射有关的严重不良事件。对于变体调查，在 119 名 SARS-CoV-2 变体呈阳性的参与者中，106 名（89.1%）对 delta 变体呈阳性。
基于人工智能的移动健康应用系统动态预测模型
摘要 — 近几十年来，移动医疗 (m-health) 应用在心脏病、脊髓问题和脑损伤等危重病例中得到了越来越多的支持，因此在医疗保健领域引起了广泛关注。此外，移动医疗服务被认为更有价值，主要是在设施不足的地方。此外，它支持有线和先进的无线技术进行数据传输和通信。在这项工作中，实施了一种基于人工智能 (AI) 的深度学习模型来预测医疗保健数据，其中执行数据处理以提高动态预测性能。它包括数据收集、规范化、基于人工智能的分类和决策的工作模块。在这里，移动医疗数据是通过服务提供商从智能设备获得的，其中包括与血压、心率、血糖水平等相关的健康信息。本文的主要贡献是使用基于人工智能的移动医疗系统从存储在云中的患者数据集中准确预测心血管疾病 (CVD)。获取数据后，可以进行预处理以降低噪声和规范化，因为预测性能高度依赖于数据质量。因此，我们使用 Gorilla Troop 优化算法 (GTOA) 来选择最相关的函数进行分类器训练和测试。使用双向长期记忆 (Bi-LSTM) 根据选定的一组特征对他的 CVD 类型进行分类。此外，使用不同的方法验证和比较了所提出的基于 AI 的预测模型的性能。
韩国的 COVID-19 疫苗接种
自 2020 年 12 月以来，各种 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫苗已开发并获批。截至 2023 年 2 月，韩国已批准 mRNA 疫苗，包括二价疫苗（辉瑞/BioNTech、Moderna）、重组蛋白疫苗（Novavax、SK Bioscience）和病毒载体疫苗（阿斯利康、杨森）。COVID-19 疫苗接种可有效减少因有症状的 COVID-19 住院和死亡，尤其是重症和危重 COVID-19。建议韩国所有 18 岁以上的成年人接种 COVID-19 初级系列疫苗。对于已完成初级系列疫苗接种的 12 岁以上的人，无论之前接种过何种疫苗，都可以使用二价 mRNA 疫苗进行加强接种，建议所有成年人接种。加强接种可在最后一次接种后 90 天进行。COVID-19 疫苗接种后的局部和全身不良事件相对常见，在年轻年龄组中更常见。罕见但可能严重的特殊不良反应包括过敏反应、血栓形成伴血小板减少综合征、心肌炎和格林-巴利综合征。之前对任何 COVID19 疫苗或疫苗成分出现过严重过敏反应（如过敏反应）均被视为接种疫苗的禁忌症。根据进一步的研究结果和 COVID-19 疫情，COVID-19 疫苗接种的适应症和时间表可能会发生变化。
SARS-CoV-2 感染的治疗方案、临床试验和疫苗开发的现状
严重急性呼吸综合征病毒 (SARS-CoV-2) 是一种新型冠状病毒，于 2019 年 12 月首次在中国武汉发现，它引发了冠状病毒病 19 (COVID-19)，临床症状范围广泛，从轻度或中度到重度和危重疾病。随着病毒在全球的持续传播和全球形势的迅速发展，世界卫生组织 (WHO) 于 3 月宣布 COVID-19 疫情为全球大流行。目前，除了支持性治疗外，尚无针对这种潜在致命疾病的有效特异性治疗方法。然而，全球已投入大量精力研究对抗 COVID-19 的药物和其他干预措施。康复患者的恢复期血浆疗法最近引起了广泛关注。几种替代医学疗法也越来越受欢迎，尽管其疗效证据仍然缺乏，尤其是在印度和中国等拥有此类传统的国家。COVID-19 药物的快速再利用揭示了一些有希望的候选抗病毒药物，但需要进一步研究，尤其是高质量的随机对照试验，以证明它们在临床治疗 COVID-19 中的有效性和安全性。疫苗研发是抗击新冠病毒的当务之急。尽管已有多种候选疫苗启动临床试验，但新冠疫苗研究仍处于早期阶段。到目前为止，优化支持治疗仍然是抗击新冠的最佳做法。
物联网 (AIoT) 在 Covid-19 中的作用......
摘要：数字孪生、物联网 (IoT) 和人工智能 (AI) 在 COVID-19 等疫情期间发挥着积极作用，使我们能够利用实时数据做出明智的决策。根据世界卫生组织 (WHO) 的说法，COVID-19 是由严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的传染病，主要通过体液传播，导致轻度至重度呼吸道疾病。考虑到 COVID-19 造成的全球健康危机以及 SARS-CoV-2 病毒的新颖性，在疫苗制备和人体试验中需要尽职调查。在疫情的早期阶段，由于对病毒缺乏完整的了解，主要目标有两个：(1) 尽可能有效地治疗患者和 (2) 控制疾病的传播。医疗保健中的物联网设备使医疗保健行业能够识别 COVID-19 的潜在携带者并进行隔离。尽管物联网在医疗保健 4.0 中发挥着重要作用，但由于所使用的算法和决策范例的类型，决策能力受到限制。使用人工智能，我们将能够更早地识别危重疾病并采取必要的措施。人工智能物联网 (AIoT) 的实施有可能大大降低死亡率，使我们能够及早识别高危患者，监测疾病的传播，限制传播的方法，通过分析患者的健康史来预测死亡风险，远程或家庭治疗以减少医院占用率，以及其他显着控制传播和有效治疗患者的技术。
有趣的事情，一个基于人工智能 (AI) 的 COVID-19 患者管理对话代理
目前尚无明确的指南或经过验证的模型，无法使用人工智能 (AI) 方法监测社区中被隔离的 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 患者，以便及早发现其健康症状恶化。2021 年 9 月，西南悉尼 (SWS) 引入了一项新的护理机器人技术，该技术由悉尼的 AI 对话技术 Curious Thing (CT) 合作开发，用于管理大量被诊断为 COVID-19 且在家中隔离的低风险至中等风险患者。CT 界面按照本地制作的脚本通过手机与患者联系，以获取记录身体状况、健康和支持的信息。 2021 年 9 月 2 日至 12 月 14 日期间，护理机器人已与 6323 多名患者互动。人工智能辅助电话呼叫有效地识别了需要进一步支持的患者，通过远程监控病情较轻的患者节省了临床医生的时间，并使他们能够将更多时间花在危重患者身上，从而确保服务和供应资源能够用于最需要的人。参与策略确保了利益相关者支持这项技术，以满足已确定的患者群体的临床和福利需求。患者和医护人员的反馈都很积极，并为正在制定的以患者为中心的虚拟护理模式提供了参考。