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World File Search System死亡率
超额死亡率
持续向澳大利亚民众，特别是高危人群推广和提供针对 COVID-19 和流感的疫苗接种。尽管由于之前接种过疫苗并感染过，现在大多数民众感染 COVID-19 后出现严重后果的绝对风险较低，但澳大利亚免疫技术咨询小组（ATAGI）将继续监测民众不断变化的风险状况，以便随着时间的推移为他们提供 COVID-19 疫苗接种建议。其他可通过疫苗预防的疾病，如呼吸道合胞病毒和百日咳，也是如此。 持续采取感染预防和控制（IPC）措施，以减少 COVID-19、流感和其他传染病在老年护理机构和医院等高危环境中的传播和影响。澳大利亚医疗保健安全与质量委员会和老年护理安全与质量委员会继续领导这项工作。 开设 Medicare 紧急护理诊所（UCC），以减轻急诊科和全科医生的压力。
高SARS-COV-2 RNAEMIA与糖尿病和死亡率的危害病患者的死亡率
总结，有人提出，在严重的Covid-19患者的呼吸恶化期间，病毒复制的作用比炎症较重要。使用基于液滴的数字PCR（DDPCR）来精确量化血浆SARS-COV-2病毒载荷（SARS-COV-2 RNAEMIA），我们研究了血浆病毒载量，合并症和122个批判性疾病病毒性疾病的病毒载量和死亡率之间的关系之间的关系。SARS-COV-2 rnaemia，范围从70至213,152份。在46例患者（38％）中观察到高（> 1000份/ml）或非常高的SARS-COV-2 rnaemia（> 10,000份/ml）SARS-COV-2 rnaemia，其中26例是糖尿病患者。糖尿病与较高的SARS-COV-2 rnaemia独立相关。在多变量逻辑回归模型中，SARS-COV-2 RNAEMIA与第60天的死亡率密切相关。在199例患有高rNAEMIA的重症患者中，可能会考虑抗病毒疗法的早期开始。
标准化 PICU 死亡率
操作定义测量：标准化 PICU 死亡率 I. 描述和理由这一测量回答了以下问题：与全国平均水平相比，我们的 PICU 死亡率如何？标准化 PICU 死亡率是 PICU 患者实际死亡人数与预测死亡人数之比。预测死亡人数是使用儿科死亡风险 (PRISM II) 评分计算的，该评分考虑了患者的严重程度。II. 人群定义（纳入/排除） 所有 PICU 患者 III. 数据来源儿科死亡风险 (PRISM) 数据库 Derek Wheeler 医生，CCHMC 重症监护医学部 IV. 抽样和数据收集计划每季度所有 PICU 入院人数 V. 计算每季度 PICU（不包括 CICU）中实际患者死亡人数/PICU 中预测死亡人数。预测死亡率是该季度入院患者生理特征的函数，使用 PRISM 评分系统确定。PRISM 评分的确定方法是将 PICU 住院前 24 小时内 14 个生理变量的最差值输入经过验证的代数公式中。然后确定原始 PRISM 评分，该评分可用于确定严重程度调整后的死亡风险（预测死亡率）。VI. 分析计划和报告频率数据按季度收集和报告。控制图发布到 Centerlink。VII. 报告地点 结果在 CCHMC 医院记分卡的“医疗保健服务”下报告 数据将报告给俄亥俄州
19 严重程度和死亡率？
1. Huang C, Wang Y, Li X 等。中国武汉市 2019 年新型冠状病毒感染患者的临床特征。柳叶刀。2020;395(10223):497-506。https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30183-5 2. Wang D, Hu B, Hu C 等。中国武汉市 138 例住院 2019 年新型冠状病毒感染肺炎患者的临床特征。JAMA。2020;323(11):1061-1069。https:// doi.org/10.1001/jama.2020.1585 3. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M 等。呈现纽约市地区 5700 名 COVID-19 住院患者的特征、合并症和结果。JAMA。2020；323（20）：2052-2059。https://doi.org/10.1001/jama.2020.6775 4. Zhou F、Yu T、Du R 等。中国武汉 COVID-19 成年住院患者的临床病程和死亡危险因素：一项回顾性队列研究。柳叶刀。2020；395：1054-1062。5. Guan WJ、Ni ZY、Hu Y 等。中国 2019 年冠状病毒病的临床特征。N Engl J Med。2020；382：1708-1720。6. Wu Z、McGoogan JM。中国冠状病毒病 2019（COVID-19）疫情特点及重要教训：中国疾病预防控制中心 72314 例病例报告摘要。JAMA。2020；13：1239-1242。7. Leiva Sisnieguez CE、Espeche WG、Salazar MR。动脉高血压与 COVID-19 严重程度及死亡风险。欧洲呼吸杂志。2020；55（6）：2001148。https://doi.org/10.1183/13993003.01148- 2020 8. Sun Y 等。高血压和糖尿病对 COVID-19 患者临床结果的独立和联合影响：
死亡率 - 年龄段 - 约旦人与统治...
For the admitted patients from 2015 to the end of 2021, the health data analytics (HDA) department collected the following information: patient sex, geographic location (governorate), medical diagnosis based on the international classification of disease (ICD-10), and laboratory results, including high-density lipoprotein (HDL), lactate dehydrogenase (LDH), cholesterol level, fasting blood sugar (FBS), and收缩压（SBP）和舒张压（DBP）。从HDA下载了包含许多文件的Excel板。年龄，性别或居住地没有缺失的价值。但是，生命体征的缺失值，例如脉搏血氧仪，心率，SBP和DBP，以及LDH，HDL，糖化血红蛋白（HBA1C），肌酐和FBS的变量。数据使用国际商业机器社会科学（SPSS）建模器（版本18.0）程序[12]合并到一个文件中，然后进行分类和清洁。
衰退和死亡率：全球视角
使用涵盖六十年来180个国家的面板数据，本文表明，经济衰退与较高的死亡率有系统地相关。在GDP下降时，死亡率上升，主要是在新兴的婚姻和发展中经济体中，尤其是在儿童中。在发达经济体中，死亡率仅略有增加。我们进一步发现，衰退的疤痕影响持续了几年，并且更深层次的重新导致死亡率的增加更大。相比之下，繁荣时期或生长时期与死亡率的明显下降无关。我们的发现对Covid-19的政策做出的影响有影响，并表明，如果忽略了冠状病毒衰退的影响，可能会低估大流行的死亡损失。
气候变化对冷死亡率的影响
在2000年至2019年之间，Zhao等人。（2012）报告说，尽管与热有关的死亡人数3占全球死亡人数的1％（每年约50万人死亡，从0.91％增加到2016 - 2019年期间的1.04％），但与九倍的人相关的死亡人数约为9倍（但从2000年至2000年至2003年的十次下降到2016年的八倍，这一百分比减少了十次，占了2016年9月9日至2016年的时间。在全球范围内，大约有500万次与冷和冷的死亡人数：整个期间的总死亡人数为8.52％，2016 - 2019年期间8.19％。自2000年以来的温度升高，与热有关的死亡人数增加了0.21％（116,000人死亡），而与冷的死亡人数下降了0.51％（283,000人死亡）。地理上存在很大的变化，亚洲总超过多余的死亡发生了一半以上。东欧的热量最高，撒哈拉以南非洲的死亡率最高。北美大约有171,000人与冷的死亡（3.73％）和约20,000例与热有关的死亡（4.10％）。
原始文章 - 死亡率学习曲线...
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人工智能能预测新冠肺炎死亡率吗？
摘要。– 目的：COVID-19 感染迅速蔓延至全球并演变为大流行。人工智能 (AI) 已用于预测病毒传播以及诊断和治疗疾病。在本研究中，我们旨在预测因 COVID-19 感染而入住重症监护病房 (ICU) 的患者是否会导致死亡。患者和方法：每 589 名 ICU 患者使用 90 个参数。确定了对死亡率影响最大的 9 个参数。使用这 9 个参数训练 AI，共使用 471 名患者。使用 118 名患者数据对 AI 进行了测试。结果：AI 估计死亡率的敏感性为 83%，特异性为 84%，准确率为 84%，F1 得分为 0.81。因此，曲线下面积计算为 0.91。结果表明，可以根据第一天的实验室参数预测入住 ICU 的 COVID-19 患者的死亡率。结论：这些发现强调了在管理流行病方面利用 AI 的潜在好处。
多维 1 年死亡率的制定
BMI，身体质量指数；LOS，住院时间；GS，握力；WS，步行速度；TUG，计时起立行走测试；5TSTS，五次坐立测试；SPPB，简短体能表现测验；ADL，日常生活活动能力；IADL，工具性日常生活活动能力；MMSE，简易精神状态检查表；MNA–SF，简易营养评估表；NLR，中性粒细胞与淋巴细胞比率；PLT，血小板；hsCRP，超敏C反应蛋白；ESR，红细胞沉降率；TG，甘油三酯；HDL-C，高密度脂蛋白；LDL-C，低密度脂蛋白；CKD，慢性肾病；HF，心力衰竭；CLD，慢性肺病；MI，心肌梗死； CCI，Chalson 合并症指数；