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World File Search System脑外伤
脑外伤后学业成功指南
我可能会失去经济援助吗？请联系经济援助组织或您学校的经济援助办公室，了解可能使您的经济援助面临风险的标准。通常，您需要表现出令人满意的学业进步并保持足够的课程负担才能继续获得联邦学生援助。退课或不及格会如何影响我的经济援助？如果您认为您可能会不及格、需要退课或获得不及格的成绩，请立即联系您的经济援助办公室。如果您因无法控制的原因而不得不退课，您的经济援助办公室、学术顾问或 DSS 顾问可能能够帮助向经济援助组织解释情况，以防止您失去援助。您可能会被要求提供需要退课的书面证明。其中一些情况可能包括：
机器学习可预测脑外伤患者住院康复后功能结果的改善
创伤性脑损伤 (TBI) 幸存者的临床病程难以预测。这种不可预测性使得临床医生的临床资源分配和患者的预期指导变得困难。从历史上看，经验丰富的临床医生和传统的统计模型没有充分考虑所有可用的临床信息来预测 TBI 患者的功能结果。在这里，我们利用人工智能并应用机器学习和统计模型来预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者康复后的功能独立性测量 (FIM) 评分。对一家大型急性康复机构收治的 629 名 TBI 患者进行基于树的算法分析，结果显示出院时运动和认知 FIM 评分有统计学显著改善。
引用：Fletcher‑Sandersjöö A、Tatter C、Yang L 等。轻度脑外伤后计算机断层扫描病变检测的斯德哥尔摩评分
摘要 简介 轻度创伤性脑损伤 (mTBI) 是急诊科 (ED) 就诊的最常见原因之一。一部分 mTBI 患者会出现颅内病变，可能需要医疗或手术干预。对于这些患者，快速诊断和治疗至关重要。已制定了多项指南来帮助指导 mTBI 患者进行头部 CT 扫描，但这些指南缺乏特异性，没有考虑风险因素之间的相互作用，也没有提供个体化的颅内病变风险评估。本研究的目的是建立一个模型，用于评估到急诊科就诊的 mTBI 患者的个体化颅内病变风险。 方法与分析 这将是一项回顾性队列研究，在瑞典斯德哥尔摩的急诊科医院进行。符合条件的患者是受伤后 24 小时内到急诊科就诊并进行了 CT 扫描的 mTBI 成年人 (≥15 岁)。主要结果是头部 CT 上的创伤性病变。次要结果将是任何具有临床意义的病变，定义为导致神经外科干预、因 TBI 住院 ≥48 小时或因 TBI 死亡的颅内发现。机器学习模型将用于创建预测主要和次要结果的分数。估计将包括 20 000 名患者。伦理与传播 该研究已获得瑞典伦理审查局 (Dnr: 2020- 05728) 的批准。研究结果将通过同行评审的科学出版物和国际会议演讲进行传播。试验注册号 NCT04995068。
日本全国范围内因脑外伤导致的老年人死亡率有所改善
摘要背景：单独或合并颅外损伤 (TBI) 是一个全球性的健康问题，死亡率很高。在导致不良临床结果的各种风险因素中，年龄是 TBI 患者死亡率最重要的独立预测因素。随着社会老龄化，TBI 相关死亡率预计会增加。然而，在日本这样的超老龄化社会，人们对老年人 TBI 相关死亡率的趋势知之甚少。在此，我们使用日本国家创伤数据库 (JTDB) 登记处评估了日本老年 TBI 患者发病率和临床结果的全国趋势。方法：在这项回顾性队列研究中，纳入了 2004 年 1 月至 2018 年 12 月期间在 JTDB 数据库注册的医院中的 TBI 病例 (年龄≥65 岁)。院内死亡率是主要结果，急诊科死亡率是次要结果。在调整潜在混杂因素后，使用多变量分析评估了 3 年期间住院死亡率的比值比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果：老年人 TBI 的主要原因是跌倒。研究期间住院后死亡的患者比例在单纯 TBI 组中从 2004–2006 年的 29.5%（194/657）显著下降至 2016–2018 年的 14.2%（1309/9240）（调整后的 OR = 0.42，95% CI：0.33–0.53），在多重创伤组中从 2004–2006 年的 48.0%（119/248）显著下降至 2016–2018 年的 21.7%（689/3172）（调整后的 OR = 0.32，95% CI：0.23–0.45）。单独 TBI 和多重创伤组的 3 年增量调整 OR 分别为 0.84（95% CI：0.81–0.88）和 0.78（95% CI：0.75–0.83）。结论：使用国家 JTDB 登记处，我们证明了全国范围内 TBI 相关死亡率的下降。我们在日本超高龄社会中的研究结果可能为全球治疗老年 TBI 患者提供参考。关键词：老龄化、死亡率、创伤性脑损伤
基于脑 CT 扫描中线移位的脑外伤患者预后预测
背景治疗头部受伤患者的临床医生通常根据对预后的评估做出决定。预后评估有助于与患者及其家属沟通。最广泛使用的临床预测工具之一是格拉斯哥昏迷量表 (GCS)；然而，该工具在镇静、插管或受酒精或精神活性药物影响的患者中使用时存在局限性。CT 扫描结果（例如脑底池状态、中线移位、相关创伤性蛛网膜下腔出血 (SAH) 和脑室内出血）是预测结果的有用指标，也被视为预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者（尤其是在紧急情况下）的有效选择。材料和方法 108 名头部受伤患者在入院时接受临床检查、病史和脑部 CT 扫描评估。根据病变类型和中线移位对 CT 结果进行分类，并与入院时的 GCS 评分相关。本研究中的所有受试者均采用相同的治疗方案。这些患者出院时的 GCS 评分评估其预后。结果在患有严重 GCS 的患者中，51% 出现中线移位。头部 CT 中线移位程度是影响预后的统计学显著因素（p = 0.023）。48 名出现中线移位的患者中，17 名（35.4%）预后不良，而 60 名无中线移位的患者中，该比例为 8 名（13.3%）。结论在 TBI 患者中，CT 扫描中中线移位程度与头部损伤严重程度显著相关，并导致不良临床预后。
高强度治疗在整个欧洲脑外伤患者中使用和影响：中心-TBI分析
本表描述了高治疗强度水平（TIL）的患者的基线特征。高til被定义为任何高强度治疗（不包括第1天的减压颅骨切除术，巴比妥酸盐，强化低温，强化过度换气）。通过使用卡方或Fisher的精确检验（非正常分布）来确定分类变量的明显组差异，以及连续变量的ANOVAS或KRUSKAL WALLIS检验（非正常分布）。
中面部撞击与脑外伤的数值模拟与分析
颌面部是人体暴露部位，防护能力有限，易受到损伤，多见于交通事故、拳击、体育等暴力事件（1-3）。与上面部和下面部相比，面中部区域特殊，结构最为复杂，包含较多骨骼，通过骨缝合线形成完整的骨复合体。面中部骨通过缝合线与颅底刚性连接，受到撞击时力可直接传至脑部，因此面中部损伤常合并颅脑外伤。Bellamy等（4）报道3 291例面中部骨折患者，其中21.3%合并颅内损伤，6.3%死亡。Zandi等（9）报道面中部骨折的病例多为颅脑损伤。 （5）对2692例颌面部创伤住院患者进行了评估，发现与面部骨折相关的头部损伤发生率为23.3%。最常见的相关头部损伤是脑震荡，其次是脑挫伤和颅骨骨折。一些研究表明，面部骨折，尤其是解剖上靠近颅骨的骨骼，是头部损伤风险增加的标志（5-8）。对损伤的机械过程和反应的分析可以帮助外科医生更好地诊断未被怀疑的脑损伤。
社会工作者在治疗脑外伤导致神经系统损伤的患者中的作用
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脑外伤后的健康相关生活质量
摘要 目的脑损伤后生活质量总体量表 (QOLIBRI-OS) 测量脑外伤 (TBI) 后的健康相关生活质量 (HRQoL)。本研究旨在推导三个欧洲国家的 QOLIBRI-OS 值集，从而计算 TBI 健康状态的效用分数。方法使用荷兰、英国和意大利的一般人群样本中的离散选择实验 (DCE) 和视觉模拟量表 (VAS) 推导 QOLIBRI-OS 值集。使用三阶段程序：(1) 定义涵盖整个严重程度范围的健康状态选择；(2) 一般人群样本使用基于网络的调查执行健康状态评估任务，其中包含三个 VAS 问题和随机选择的十六个 DCE；(3) 使用条件逻辑回归分析 DCE，然后将其锚定在 VAS 数据上。生成 QOLIBRI-OS 健康状态的效用分数，从而得出所有潜在健康状态的估计值。结果 13,623 名受访者完成了问卷调查。所有属性的权重增幅最大的是从“略微”到“完全不满意”，对 HRQoL 的影响最大。在这三个国家，“对大脑的工作方式完全不满意”应该在效用计算中获得最大权重。 结论 通过将 QOLIBRI-OS 转化为效用分数，我们使其能够应用于经济评估和人口健康的总结性衡量，可用于为决策者提供关于 TBI 患者的最佳干预措施和策略的信息。