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改善院内心脏骤停护理质量和疗效的十个步骤
Brahmajee K. Nallamothu A， *，1，Robert Greif B，1，Theresa Anderson A，Huba Atiq D，Thomaz Bittencourt Couto E，Julie Considine F，Allan R. De Caen G，Therese DJA dja dja dja dja dja dja rv H，Ann Doll I，Matthew J. Douma，Greens，Fine o。 Kasper G. Lauridsen P，Carrie Kah-Lai Lai Lai Q，Swee Han Lim Q，Peter T. Z，Theresa M. Olasveengen AA，Judit Orosz AB，Gavin D. Perkins Y，Jeanette K. Previdi AC，Christian Vaillancourt AD，William H. Montgomery A，SAS，SAS，Paul S，Chanson AG，Chanson AG，代表国际复苏委员会。
乙二醇中毒因心脏骤停和升高的乳酸间隙而复杂：病例报告
乙二醇是汽车防冻剂和各种家庭和工业产品中的共同组成部分，无论是意外还是故意的，都会在摄入时构成重大健康风险。以严重的代谢性酸中毒，草酸钙晶体的形成和各种末端器官损伤，乙烯乙二醇毒性的特征是致命的，其潜在致命剂量估计为1500 mg/kg。母体化合物具有渗透活性，导致有害代谢物的产生，例如乙酸和草酸，这有助于代谢性酸中毒，肾毒性和心脏毒性。急性管理策略涉及支持性护理，将fomepizole作为竞争性酶抑制剂的管理以及通过透析消除肾脏。此外，乳酸间隙是乙二醇中毒中重要的诊断工具，突出了测量和预期乳酸水平之间的差异，这可能表明代谢性酸中毒和组织灌注不足。，我们提出了一例乙二醇中毒的病例，尽管启动治疗以及可能使用乳酸间隙来预测严重程度，但心脏骤停复杂。
多模式深度学习方法是预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复
这项工作展示了我们团队（蜜蜂）与2023年乔治·B·穆迪（George B.目的是使用临床数据和时间序列（例如多通道EEG和ECG信号）预测心脏骤停后昏迷的神经系统恢复。我们的建模方法是多模式的，基于从Nuberous EEG通道得出的两维光谱图表示，以及临床数据的整合和直接从EEG记录中提取的特征。我们提交的模型的挑战分数为0。53在预测的隐藏测试集中，自发循环返回时，进行了72小时，并排名第14。我们的研究显示了在医学分类中采用转移学习的功效和局限性。在预期实施方面，我们的分析表明，该模型的性能与决策阈值的选择密切相关，并在数据拆分之间表现出很大的可变性。
一种用于预测院外心脏骤停后致病病变的机器学习算法
1. Kiguchi T、Okubo M、Nishiyama C 等人。全球院外心脏骤停：国际复苏联络委员会（ILCOR）首份报告。复苏。2020；152：39-49。2. Spaulding CM、Joly LM、Rosenberg A 等人。院外心脏骤停幸存者的即时冠状动脉造影。N Engl J Med。1997；336(23)：1629-1633。3. Staer-Jensen H、Nakstad ER、Fossum E 等人。复苏后心电图用于选择院外心脏骤停中可立即进行冠状动脉造影的患者。Circ Cardiovasc Interv。 2015;8(10):e002784。4. O'Gara PT、Kushner FG、Ascheim DD 等人。2013 年 ACCF/AHA ST 段抬高型心肌梗死管理指南：执行摘要：美国心脏病学会基金会/美国心脏协会实践指南工作组报告。循环。2013；127(4):529-555。5. Ibanez B、James S、Agewall S 等人。2017 年 ESC ST 段抬高型急性心肌梗死管理指南：欧洲心脏病学会（ESC）ST 段抬高型急性心肌梗死管理工作组。欧洲心脏杂志。 2018；39(2)：119 ‐ 177。6. Collet JP、Thiele H、Barbato E 等人。2020 年 ESC 关于无持续 ST 段抬高型患者急性冠状动脉综合征管理的指南。Rev Esp Cardiol（英语版）。2021；74(6)：544。7. Gorjup V、Radsel P、Kocjancic ST、Erzen D、Noc M。心肺复苏成功后发生急性 ST 段抬高型心肌梗死。复苏。2007；72(3)：379 ‐ 385。8. Lemkes JS、Janssens GN、van der Hoeven NW 等人。无 ST 段抬高型心脏骤停后的冠状动脉造影。N Engl J Med。 2019;380(15):1397 ‐ 1407。9. Kern KB、Radsel P、Jentzer JC 等。无 ST 段抬高型心脏骤停后早期冠状动脉造影与不早期冠状动脉造影的随机试点临床试验：PEARL 研究。循环。2020；142(21)：2002 ‐ 2012。10. Pareek N、Kordis P、Webb I、Noc M、MacCarthy P、Byrne J。心导管实验室对院外心脏骤停的现代管理：现状和未来方向。Interv Cardiol Rev。2019；14(3)：113 ‐ 123。11. Desch S、Freund A、Akin I 等。无 ST 段抬高型心脏骤停后的血管造影。 N Engl J Med 。2021；385：2544 ‐ 2553。12. Dumas F、Manzo ‐ Silberman S、Fichet J 等。早期心脏肌钙蛋白 I 测量能否帮助预测院外心脏骤停幸存者的近期冠状动脉闭塞？Crit Care Med 。2012；40(6)：1777 ‐ 1784。13. Waldo SW、Chang L、Strom JB、O'Brien C、Pomerantsev E、Yeh RW。预测心脏骤停复苏患者中是否存在急性冠状动脉病变。Circ Cardiovasc Interv 。2015；8(10)：e002198。14. Pareek N、Kordis P、Beckley ‐ Hoelscher N 等。一种用于早期预测院外心脏骤停后神经系统结果的实用风险评分：MIRACLE2。欧洲心脏杂志。2020；41：4508 ‐ 4517。15. Smith SW、Dodd KW、Henry TD、Dvorak DM、Pearce LA。使用改良的 Sgarbossa 规则中的 ST 段抬高与 S 波比率诊断左束支传导阻滞下的 ST 段抬高型心肌梗死。紧急医学年鉴。2012；60(6)：766 ‐ 776。16. Sgarbossa EB、Pinski SL、Gates KB、Wagner GS、GUSTO ‐ I 研究者。心室起搏心律存在下急性心肌梗死的早期心电图诊断。美国心脏杂志。 1996;77(5):423 - 424. 17. McDaniel MC, Galbraith EM, Jeroudi AM, et al. ST 段升高患者冠状动脉罪犯病变的定位
成本效益维护的良好做法
为了最大限度地减少生产损失（累计停运时间），需要制定长期和中期规划，方法是在适当的停运期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动。为了实现长期高可用性，重要的是以这样的方式组织停运，即需要比换燃料所需时间更长的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中，除了偶尔的长时间停运外，可以实现非常短的停运时间。为此，长期调度应考虑可能影响停运时间的所有活动和组件。例如，一家德国工厂已安排了主要测试，例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试，以便它们与主发电机大修同时进行。从长期来看，芬兰工厂在纯换燃料停运和维护停运之间交替进行。采用这些方法，每 8 到 10 年才需要一次比纯换燃料需求更长的停运。
成本效益维护的良好做法
为了最大限度地减少生产损失（累计停运时间），需要制定长期和中期规划，方法是在适当的停运期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动。为了实现长期高可用性，重要的是以这样的方式组织停运，即需要比换燃料所需时间更长的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中，除了偶尔的长时间停运外，可以实现非常短的停运时间。为此，长期调度应考虑可能影响停运时间的所有活动和组件。例如，一家德国工厂已安排了主要测试，例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试，以便它们与主发电机大修同时进行。从长期来看，芬兰工厂在纯换燃料停运和维护停运之间交替进行。采用这些方法，每 8 到 10 年才需要一次比纯换燃料需求更长的停运。
成本效益维护的良好做法
为了最大限度地减少生产损失（累计停运时间），需要制定长期和中期规划，方法是在适当的停运期间安排需要较长实施时间的维护和修改活动。为了实现长期高可用性，重要的是以这样的方式组织停运，即需要比换燃料所需时间更长的活动集中在指定的年份。通过这种方式集中，除了偶尔的长时间停运外，可以实现非常短的停运时间。为此，长期调度应考虑可能影响停运时间的所有活动和组件。例如，一家德国工厂已安排了主要测试，例如反应堆容器压力测试和综合泄漏率测试，以便它们与主发电机大修同时进行。从长期来看，芬兰工厂在纯换燃料停运和维护停运之间交替进行。采用这些方法，每 8 到 10 年才需要一次比纯换燃料需求更长的停运。
Corti - 用于紧急服务的人工智能
Corti 机器学习模型的一个例子是院外心脏骤停检测模型。该模型经过训练，可以识别旁观者向接线员描述心脏骤停时的声音，并理解音频中的关键决定性标记。事实证明，该模型可以缩短心脏骤停的检测时间，并增加检测到的心脏骤停数量。
基于脑电图的心脏骤停后预测的深度学习：从当前研究到未来临床应用
心脏骤停 (CA) 后昏迷患者的结果预测至今仍是一个难题。临床结果的主要决定因素是缺氧/缺血后脑病。脑电图 (EEG) 通常用于评估昏迷患者的神经功能。目前，基于 EEG 的结果预测依赖于医学专家的视觉评估，这既耗时又容易产生主观性，并且无法识别复杂的模式。深度学习领域催生了用于在大量数据中检测模式的强大算法。因此，使用深度神经网络分析昏迷患者的 EEG 信号以协助结果预测是这些算法的自然应用。在这里，我们提供了关于使用深度学习进行 CA 后预测的第一篇叙述性文献综述。现有研究表明，无论是依靠自发或听觉诱发的 EEG 信号，在预测结果方面都具有总体较高的性能。此外，文献关注算法的可解释性，并表明深度神经网络在很大程度上基于临床或神经生理学上有意义的特征做出决策。我们通过讨论人工智能和神经病学领域未来需要共同解决的问题来结束这篇评论，以便深度学习算法能够打破出版障碍并融入临床实践。