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World File Search System昏迷
现代计算机应用程序（昏迷）
对计算机系统的工作原理发展有所了解；计算机系统的组件及其相互关联，包括软件，数据，硬件，通信和用户。分析计算问题并应用计算原理以识别解决方案。使用有效的数据存储和检索技术以及基本的编程技能。收集有关计算机网络和网页设计的基本知识。使用广泛使用的开源电子表格软件应用程序（例如Open Office，Libre Office或Google电子表格）来提高数据管理，可视化，分析和演示。理解与使用计算技术和信息有关的道德意义，并确定技术对个人生活和社会的影响。发展所需的知识，技能和能力来利用数字经济带来的机会，并应对与在线业务运营相关的挑战和风险。了解人工智能及其子场的基础知识。建立对数据库管理系统的理解，重点是如何有效，有效地组织，维护和检索。从数据存储库中提取知识，以进行数据分析，频繁的模式，分类和预测。
评估昏迷幸存者的认知结果
1 蒙特利尔总医院，麦吉尔健康中心研究所，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1A4，加拿大 2 麦吉尔大学医学院神经科学综合项目，蒙特利尔，魁北克省 H3A1，加拿大 3 麦吉尔医学院物理治疗学院，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1Y5，加拿大 4 蒙特利尔大学麻醉学和疼痛学系，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 5 蒙特利尔圣心医院，蒙特利尔北岛社会服务中心，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 6 伦敦 Idental 药理学系，加拿大电话：+1-514-398-1325
使用电生理学对昏迷和昏迷后患者的自愿注意力进行亚临床检测
1 认知-运动分离 (CMD) 是指“... 一些严重脑损伤患者中保留但未被识别的 (隐蔽的) 认知能力的急剧分离，其行为反应无目的或缺失”，最初的定义见 (Schiff, 2015)，最近又在 (Schnakers et al., 2022) 中进行了讨论。
脑电图功能连接有助于预测缺氧后昏迷的结果
目的：研究除非耦合脑电图特征外，脑电图功能连接特征对心脏骤停后昏迷患者预后的预测价值。方法：前瞻性、多中心队列研究。计算心脏骤停后 12 小时、24 小时和 48 小时 19 通道脑电图的相干性、相位锁定值和互信息。使用功能连接、脑电图非耦合特征和两者的组合训练和验证了三组机器学习分类模型。在六个月时评估神经系统预后，并将其归类为“良好”（大脑功能类别 [CPC] 1-2）或“较差”（CPC 3-5）。结果：我们纳入了 594 名患者（46% 预后良好）。在心脏骤停后 12 小时，基于最佳功能连接的分类器在预测不良预后方面实现了 51%（95% CI：34–56%）的灵敏度和 100% 的特异性，而使用 12 小时和 48 小时数据，基于最佳非耦合的模型在 100% 特异性下达到了 32%（0–54%）的灵敏度。两组特征的组合在 100% 特异性下实现了 73%（50–77%）的灵敏度。结论：功能连接测量可改善基于脑电图的缺氧昏迷不良预后的预测模型。意义：从早期脑电图得出的功能连接特征具有改善心脏骤停后昏迷结果预测的潜力。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
昏迷中，我感觉到大脑里有一场葬礼，而且......
医学院探讨脑死亡的定义。JAMA。1968；205（6）：337-340。2. G Ma:s、O Chrysou、D Silva、T Birblis。脑死亡：历史、最新指南和
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
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。
创伤性脑损伤：格拉斯哥昏迷量表评分与重症监护病房死亡率之间的关系
背景。博茨瓦纳的创伤性脑损伤 (TBI) 患病率很高，再加上人口少，可能会降低生产力。博茨瓦纳之前没有关于 TBI 死亡率与格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 评分之间关联的研究，尽管全球文献支持其存在。目标。我们的主要目标是确定 2014 年至 2019 年期间博茨瓦纳哈博罗内公主码头医院因 TBI 入院的成年人的初始 GCS 评分与死亡时间之间的关联。次要目标是评估与死亡时间相关的风险因素并估计 TBI 的死亡率。方法。这是一项回顾性队列设计，医疗记录普查于 2014 年 1 月 1 日至 2019 年 12 月 31 日进行。结果。总共有 137 名参与者符合纳入标准，其中大多数（114 名（83.2%））为男性，平均年龄为 34.5 岁。初始 GCS 评分与死亡时间相关（调整风险比 (aHR) 0.69；95% 置信区间 (CI) 0.508 - 0.947）。与死亡时间相关的其他因素包括瞳孔收缩（aHR 0.12；95% CI 0.044 - 0.344）、体温（aHR 0.82；95% CI 0.727 - 0.929）和硬膜下血肿（aHR 3.41；95% CI 1.819 - 6.517）。大多数 TBI 病例（74 (54%)）是由于道路交通事故造成的。死亡人数为 48 人（35% (95% CI 27.1% - 43.6%)），完全是由于严重 TBI。结论。该研究证实了 GCS 与死亡率之间的显著关联。男性主要涉及 TBI。由于样本量较小，这些发现缺乏外部有效性，因此需要更大规模的多中心研究进行验证。关键词。创伤性脑损伤、ICU、GCSS、死亡率。
静息态脑活动对临床预后不确定的缺氧昏迷患者的早期预测结果
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。