这应该由临床团队指导,并且剂量(以mL/hr为单位)通常被滴定以达到目标平均动脉压(MAP)。与肾上腺素的主要区别(与去甲肾上腺素相比)是,该药物会导致更大的肌育和月反相(增加心输出量,中风和心率增加),尤其是在较低剂量下以及血管收缩。这意味着偶尔可能不会由MAP指导终点,并且在高级临床团队的指导下可能会有其他终点。如果不确定寻求高级护理和医疗投入,请清楚目标终点是什么。
2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使我们面临着一种新型高度传染性呼吸道空气传播病原体的快速毁灭性传播,地球上没有任何一个人对此具有任何保护性免疫力。高度发达国家和中低收入国家的医疗体系都崩溃或濒临崩溃;重症监护能力成为瓶颈 [1,2]。在缺乏群体免疫的情况下,不得不实施严格的社区措施和封锁,而且往往是反复实施,对经济和心理健康产生了巨大影响。疫苗是实现群体免疫而不导致过度死亡的唯一有价值的选择。在中国武汉首次正式报告病毒性肺炎集群后的 11 天内,SARS-CoV-2 的基因序列就被公布(2020 年 1 月 11 日)。基于对其他冠状病毒的了解,病毒刺突 (S) 蛋白很早就被选为疫苗开发的潜在抗原。一年后,14 种 COVID-19 疫苗已全面研发 [ 3 ]。在全球范围内,其中至少有 9 种已经获得国家和国际监管机构(如美国食品药品监督管理局 (FDA) 或欧洲药品管理局)的批准,大多是在紧急或有条件的情况下批准的,其中全民免疫的预期效益与在没有长期安全记录的情况下部署新疫苗的潜在风险相平衡。获批的疫苗提供了良好至极好的保护。总体而言,COVID-19 疫苗主要分为两类:(i) 全灭活病毒疫苗,和 (ii) 呈现
摘要背景和目标:人工智能 (AI) 聊天机器人可以轻松访问信息。然而,这项技术可能会引起一些问题,例如技术成熟度、缺乏同理心、准确性、质量、可靠性和可读性。在这项研究中,我们旨在评估向 AI 聊天机器人 ChatGPT 和 Bard 提出的有关重症监护病房的问题的答案的质量、可读性和可靠性。方法:在这项观察性和横断面研究中,分别分析了 ChatGPT 和 Bard 对有关重症监护的 100 个最常见问题的回答的可读性、质量、可靠性和充分性。结果:对于所有评估的分数,Bard 的回答都比 ChatGPT 的回答更具可读性(P < 0.001)。ChatGPT 和 Bard 的回答与六年级阅读水平均有显着差异(P < 0.001)。 ChatGPT 和 Bard 的回应与 JAMA、修改后的 DISCERN 和 GQS 分数相似(分别为 P = 0.504;P = 0.123 P = 0.086)。结论:ChatGPT 和 Bard 的当前功能在 ICU 相关文本内容的质量和可读性方面不足。ChatGPT 和 Bard 的人工智能的可读性水平都高于规定的六年级水平,并且难以阅读。这两个人工智能聊天机器人的回答的可读性都需要达到适当的限度。关键词:人工智能、Bard、ChatGPT、重症监护病房、在线医疗信息、可读性资金:无。*本作品已根据 CC BY-NC-SA 许可发表。版权所有©作者引用本文为:Hancı V、Shermatov N、İbişoğlu E、Kara F、Geylani B、Erdemir İ、Ergün B、Baran Hancı F、Gül Ş。人工智能如何告知重症监护室:对 ChatGPT 和 BARD 响应的可读性、可靠性和质量的评估。伊朗红新月会医学杂志。2024,76.1-9。1. 简介
重症监护室!如何使用本手册:请不要认为您需要通读并记住这本小册子!虽然安全原则和接触指南很重要,但这里的大部分信息是为了提供背景信息和对 ICU 中许多事物的理解。您可以使用它来更好地理解我们的评估和常用药物,但我们不期望您作为学生已经掌握所有这些知识。关于我们:我们为 300 平方公里的区域(南岛上游和北岛下游)提供三级(高级)重症监护服务,该区域人口超过一百万。我们支持 6 家拥有非三级(不太先进)ICU 的公立医院和几家私立医院。为了管理这一点,我们运行了一个繁忙的飞行检索服务,全天候提供重症监护级别的检索。我们的病房有 24 张床位,包括 16 个开放床位和 8 个位于密封侧房的隔离床。我们的 ICU 分为 3 个舱室——北部、中部和南部。我们负责大多数医学专科,但严重烧伤或脊椎损伤除外,我们会将患者转至专科中心。我们负责处理大多数儿科病例,但将重症患者转至奥克兰 Starship 医院,这是新西兰唯一的儿科专科重症监护室。我们重症监护室的 30-40% 患者是选择性手术(如开胸手术)的术后患者。我们也有因疾病或感染而患病的患者以及创伤患者。
ECMO(生命支持机器)…………………………………………………… 5 两种生命支持类型…………………………………………………………………… 6 使用 ECMO 的时间长度…………………………………………………………………… 9 ECMO 的风险………………………………………………………………………… 10 药物……………………………………………………………………………… 11 输血………………………………………………………………………… 11 检查…………………………………………………………………………………… 11 您所爱的人可能看起来如何……………………………………………… 12 如何帮助您所爱的人…………………………………………………… 13 词汇表…………………………………………………………………………………… 14 如何前往雅培西北医院………………………………………… 20 注意事项和问题……………………………………………………………… 24
为所有临床工作人员提供益处、标准和程序,以便在新生儿重症监护病房入院期间有效安全地促进和提供家人与婴儿之间的皮肤接触。背景/已发表的数据和证据级别 1978 年,哥伦比亚波哥大重新引入了袋鼠护理法,作为在拥挤、资源匮乏的新生儿病房中护理低出生体重 (LBW) 婴儿的一种方法。经验证据表明,早期皮肤接触对于优化新生儿以后的神经发育结果非常重要。轻柔的皮肤接触对早产儿的大脑发育尤为重要,因为早产儿通常在出生后的最初几天或几周内在重症监护病房度过。领先的组织推荐皮肤接触,其中包括世界卫生组织、美国儿科学会、母乳喂养医学会和新生儿复苏计划。肌肤相亲对新生儿有生理益处,例如心率、呼吸模式和血氧水平稳定,睡眠时间和体重增加,哭闹减少,母乳喂养成功率更高,出院时间更早。正在进行的研究还发现,肌肤相亲能给家庭护理人员带来益处:减少父母压力,从而影响亲子关系、健康和情感健康以及父母的人际关系,并提高母乳喂养率。我们将在下文中逐一阐述这些益处。
• 足跟穿刺(数据显示,对于婴儿来说,这比静脉穿刺更痛苦!)• 喂食管插入 • ETT/鼻塞 • 疫苗 • 静脉/动脉穿刺 • 换尿布 • 体温 • ROP 检查 • LP • 胶带拆除 • 管路放置(中央和周围!)• CT 插入
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据,其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛,涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习,后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型(即支持向量机 [SVM] 和随机森林)、无监督模型(即神经网络 [NN])和强化学习。监督模型需要标记数据,即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反,无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施(脓毒症中的血管加压药和液体)。未来,由于可用数据的质量和数量不断增加,人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此,ICU 团队将受益于高精度模型,这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础,这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化,使用通用字典进行数据标记,这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。
摘要简介:心肺物理疗法目前是重症监护病房中患者的有效干预,旨在恢复和恢复功能性能。目的:根据科学文献的证据,请在重症监护病房中进行心脏呼吸疗法的好处。方法论:从2014年到2022年在索引杂志上发表的科学材料的综合综述,作为参考数据库:理疗中的证据数据库(PEDRO),PubMed和Scientific Electronic Library Online(Scielo),强调了最新的讨论。结论:发现ICU中物理治疗师的表现对具有心肺承诺的患者对于促进心血管健康至关重要。关键字:呼吸道疾病;冠状动脉疾病;理疗的医院服务。摘要简介:心肺物理疗法目前是对重症监护病房的有效干预,旨在旨在康复过程和恢复功能性能。目的:根据科学文献的证据,指出心肺物理疗法在INTE护理部门的康复中的益处。结论:发现物理治疗师在ICU中具有心脏呼吸障碍的路径的作用对于促进心血管健康至关重要。方法论:UNA UNA对科学材料的评论方法论:在2014年至2022年之间在索引期刊上发表的科学材料进行了一项综合综述,参考数据库:物理治疗证据数据库(PEDRO),PubMed和Scientific Electronic Library Online(Scielo),在线(Scielo),在线(Scielo),强调本讨论主题最新的内容。 div>关键词:呼吸欲望;冠状动脉疾病;理疗服务医院。 div>摘要简介:心肺物理疗法目前是重症监护病房中患者的有效干预,可见的康复和功能性能恢复过程。 div>目的:根据科学文献的证据,指出心肺物理疗法在重症监护病房的康复中的好处。 div>
神经重症监护病房 (neuro ICU) 常常因神经重症监护患者资源匮乏而受到严重限制。神经重症监护病房患者需要频繁进行神经系统评估、持续监测各种生理参数、频繁进行影像学检查和常规实验室检测。这需要积累大量特定于每个患者的数据。神经重症监护病房团队常常因每个患者数据的复杂性而负担过重。机器学习算法 (ML) 具有独特的能力,可以解释人类难以理解的高维数据集。因此,在神经重症监护病房中应用 ML 可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述旨在 (1) 简要总结 ML 并比较不同类型的 ML,(2) 回顾最近用于改善神经重症监护病房管理的 ML 应用,以及 (3) 描述 ML 对神经重症监护病房管理的未来影响。