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World File Search System脓毒症
2020 年美国心脏协会心肺复苏和紧急心血管护理指南
1. 高质量的心肺复苏术 (CPR) 是复苏的基础。新数据再次证实了高质量 CPR 的关键要素：提供足够的胸部按压速率和深度、尽量减少 CPR 中断、在按压之间允许胸部完全回弹以及避免过度通气。2. 对于 (a) 接受 CPR 并已建立高级气道或 (b) 接受人工呼吸且有脉搏的婴儿和儿童，呼吸频率为每分钟 20 至 30 次是新的。3. 对于无法电击心律的患者，在开始 CPR 后越早注射肾上腺素，患者存活的可能性就越大。4. 使用带套囊的气管插管可减少更换气管插管的需要。5. 常规使用环状软骨按压不会降低面罩气囊通气期间发生反流的风险，并且可能会妨碍插管成功。 6. 对于院外心脏骤停，面罩气囊通气与气管插管等高级气道干预措施的复苏效果相同。7. 复苏并不以自主循环恢复 (ROSC) 而结束。出色的心脏骤停后护理对于实现最佳患者预后至关重要。对于在 ROSC 后未恢复意识的儿童，这种护理包括有针对性的体温管理和持续脑电图监测。预防和/或治疗低血压、高氧或缺氧以及高碳酸血症或低碳酸血症非常重要。8. 出院后，心脏骤停幸存者可能会面临身体、认知和情绪方面的挑战，可能需要持续的治疗和干预。9. 纳洛酮可以逆转因阿片类药物过量导致的呼吸骤停，但没有证据表明它对心脏骤停患者有益。 10. 脓毒症的液体复苏取决于患者的反应，需要经常重新评估。平衡晶体液、不平衡晶体液和胶体液均可用于脓毒症复苏。肾上腺素或去甲肾上腺素输注用于液体难治性脓毒症休克。
危重疾病中的 PK/PD
ICU 中危重患者的管理极具挑战性，因为它通常涉及使用多种药物，并需要根据患者的器官功能和反应快速改变剂量。与普通医院病房的患者相比，ICU 中的患者接受的药物数量是普通医院病房的两倍，死亡率更高，尤其是由于脓毒症和感染性休克 (Kane-Gill 2017)。感染源控制以及早期和适当的抗菌治疗是临床医生管理脓毒症或感染性休克危重患者的最有效策略 (Rhodes 2017)。因此，尽管 ICU 中的危重患者占所有入院人数的不到 10%，但 ICU 中每位患者的抗菌药物消耗量却是其他医院病房的 10 倍 (Dul hunty 2011)，这并不奇怪。然而，传统的抗菌药物给药方案和大多数抗菌药物给药指南可能并不适用于这些 ICU 患者，因为它们很少涉及与该患者群体相关的生理变化和疾病严重程度。有关给药方案的产品信息大多来自健康志愿者和/或门诊患者的数据，并未涉及与这一特殊患者群体相关的生理和 PK 差异。因此，对 ICU 中的所有危重患者应用标准剂量或“一刀切”给药策略可能是一种有缺陷的方法，会导致这些患者的抗菌药物暴露不足和治疗失败 (Abdul-Aziz 2018)。使用 PK 和 PD 原理优化抗菌药物给药
引文 Neidhöfer C, Klein N, Jürüktümen A, Hattenhauer T, Mispelbaum R, Bode C, Holderried TAW, Hoerauf A 和 Parc ˇ ina M (2025) 回顾性分析
尽管在 21 世纪可以使用各种各样的抗生素，但细菌性血流感染仍然是重症监护病房和诊断实验室面临的最重大的全球挑战之一，并导致大量发病率和死亡率（Retamar 等人，2012 年；Lillie 等人，2013 年；McNamara 等人，2018 年；Timsit 等人，2020 年）。除了对一线抗生素产生耐药性的病原体数量不断增加之外，一个重大挑战是缺乏及时的诊断检查和足够的灵敏度来识别病原微生物及其易感性（Retamar 等人，2012 年；Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人，2017 年；Timsit 等人，2020 年）。这两个方面对于显著改善血流感染的临床结果都至关重要，因为及时给予适当的抗菌治疗对于治疗脓毒症至关重要（Gutie ́ rrez-Gutie ́ rrez 等人，2017 年；Timsit 等人，2020 年；Asner 等人，2021 年）。血培养仍然是检测脓毒症患者菌血症最受认可的微生物学检测；然而，这些可能需要几天才能提供结果（Loonen 等人，2014 年）。此外，它们容易受到污染或出现假阴性结果，主要是在抗生素治疗后采集时（Hall and Lyman，2006 年；de Prost 等人，2013 年；Loonen 等人，2014 年）。因此，脓毒症患者通常采用经验性的广谱抗生素（联合用药）治疗，这显著增加了抗生素过度治疗、抗生素诱导毒性和多重耐药病原体选择的风险（Takamatsu 等人，2020 年；Bruns 和 Dohna-Schwake，2022 年）。指示宿主对感染的内源性反应的生物标志物已经被广泛使用（Xie，2012 年；Cho 和 Choi，2014 年）。然而，这种方法只能说明感染的存在，而不能说明传染源。关于后者，已经开发了各种新技术来改进或补充传统方法，以便更早地识别血流感染（Liesenfeld 等人，2014 年，B）。全血样本循环 cfDNA（游离 DNA）的下一代测序最近已在临床上用于败血症诊断（Grumaz 等人，2016 年；Long 等人，2016 年；Grumaz 等人，2020 年）。虽然这种方法有可能为传统诊断提供有价值的补充输入，但其影响仍有待确定。从 2020 年开始，德国几家公共健康保险开始覆盖 Noscendo GmbH（德国杜伊斯堡）开发的基于 cfDNA 的病原体检测方法 DISQVER。重症监护医生和
原创研究 美罗培南在重症脓毒症患者中达到目标和群体药代动力学，患者血清胰岛素水平保持或增加
目的：研究显示，肾功能正常或增强的重症患者存在美罗培南暴露不足的风险。尽管已发表了许多美罗培南群体药代动力学 (PK) 模型，但尚无大规模前瞻性群体 PK 研究，且研究样本丰富，重点关注最有可能达不到最佳药代动力学/药效学 (PK/PD) 目标的患者。因此，本研究旨在评估 PK/PD 目标实现情况，并使用美罗培南群体 PK 模型对肾功能正常或增强的脓毒症患者进行彻底的协变量筛选。患者和方法：在鲁汶大学医院重症监护病房 (ICU) 进行了一项单中心前瞻性观察性 PK 研究。对患有严重脓毒症或脓毒症休克并在 ICU 接受美罗培南治疗的患者进行筛选，以确定是否纳入。如果患者接受肾脏替代疗法或在 PK 取样当天根据慢性肾脏病流行病学协作方程估计的肾小球滤过率 < 70 mL/min/1.73m 2，则将其排除。成功达到 PK/PD 目标定义为未结合美罗培南谷浓度高于 2 mg/L 或 8 mg/L。使用 NONMEM7.4 进行群体 PK 建模。结果：总共纳入 58 名患者，在 70 个给药间隔内贡献了 345 份血浆样本。在所有给药间隔中，分别有 46% 和 11% 成功达到了 2 mg/L 和 8 mg/L 的目标。具有线性消除和个体间清除率变异性的二室群体 PK 模型最能描述美罗培南 PK。根据 Cockcroft-Gault 方程估计的肌酐清除率是群体 PK 分析中唯一保留的协变量。结论：本研究提供了有关肾功能保留或增强的重症患者美罗培南 PK 的详细见解。我们观察到 PK/PD 目标实现率较差，其中肾功能是唯一重要的协变量。试验注册：本研究在 ClinicalTrials.gov 注册（NCT03560557）。关键词：重症监护、PK/PD、暴露、剂量优化、增强肾清除率
败血症中T细胞依赖性体液免疫的不稳定
败血症是一种异质性疾病，被定义为威胁生命的器官功能障碍，这是由于宿主对感染的失调反应引起的。对于某些人来说，败血症呈现为一种主要抑制性疾病，而另一些败血症则经历了促炎症状况，可以在“细胞因子风暴”中达到顶峰。经常，患者经历了同时进行过度炎症和免疫抑制的迹象，这是指导有效治疗的困难。尽管近年来重症监护病房的死亡率有所提高，但在接下来的一年中，有三分之一的出院患者死亡。一半的盐后死亡是由于预先存在的疾病加剧而导致的，而一半是由于免疫系统恶化引起的并发症。已经提出，对感染的强烈和失调的反应可能引起免疫细胞中不可逆的代谢重编程。作为脊椎动物免疫保护的关键部门，对适应性免疫系统的改变可能会带来毁灭性的影响。的确，在败血症中观察到淋巴细胞的明显耗竭，与死亡率的增加相关。这种败血症诱导的淋巴细胞减少对T细胞的反应方式产生了深远的影响，但同样对B细胞引起并由不同CD4 + T卵泡助手（T FH）细胞支持的体液免疫反应。通过功能障碍对剩余的淋巴细胞的功能障碍进一步加剧了免疫抑制状态，包括表达功能障碍或耗尽表型的细胞的存在。本综述将特别关注脓毒症如何破坏适应性免疫系统，并仔细研究B细胞和CD4 + T FH细胞如何受脓毒症的影响以及对体液免疫的相应影响。
AKI发育是感染性心内膜炎死亡率的独立预测指标
肾功能受损是感染性心内膜炎的常见并发症，某些人群的发病率高达70％。4急性肾脏损伤（AKI）对任何感染过程的重要性都取决于发作性障碍性失调，微血管疾病和适应性细胞编程的变化的机制，所有这些机制都伴随着临床状况。5关于心内膜炎的二项式，鉴于AKI的不规则定义以及缺乏病因学信号，例如脓毒症，肾毒性，肾小球病理学或需要进行手术，因此已发布的数据是异质的。6–8由于所有这些原因，管理AKI尚无共识。某些因素已显示对感染性心内膜炎的预后有影响，最突出的是
数据和文本挖掘评估人工智能驱动的生物医学信息学的推荐系统
动机：由于缺乏 ML 和/或编码专业知识，许多具有领域专业知识的研究人员无法轻松地将机器学习 (ML) 应用于他们的生物信息学数据。迄今为止提出的自动化 ML 方法大多需要编程经验以及专家知识来正确调整和应用算法。在这里，我们研究一种使用基于 Web 的 AI 平台自动化生物医学数据科学的方法，以推荐模型选择并进行实验。我们有两个目标：首先，使构建复杂的生物医学过程模型变得容易；其次，提供一个完全自动化的 AI 代理，可以根据用户的实验以及先前的知识为用户选择和开展有希望的实验。为了验证这个框架，我们对 165 个分类问题进行了实验，并与最先进的自动化方法进行了比较。最后，我们使用此工具开发重症监护患者脓毒症休克的预测模型。结果：我们发现基于矩阵分解的推荐系统在自动化 ML 方面优于元学习方法。该结果反映了其他领域早期推荐系统研究的结果。在为数据集选择最佳算法配置方面，所提出的 AI 与最先进的自动化 ML 方法具有竞争力。在我们预测脓毒症休克的应用中，AI 驱动的分析产生了一个称职的 ML 模型（AUROC 0.85 6 0.02），其性能与这项任务的最先进的深度学习结果相当，但计算工作量要少得多。它根据 GNU 公共许可证 (GPL) 版本 3 分发。可用性和实施：PennAI 可免费使用，并且是开源的。联系方式：lacava@upenn.edu 或 jhmoore@upenn.edu 补充信息：补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。
人工智能与急性肾损伤
目前已发布许多风险评分，使用梯度提升、神经网络、深度学习和随机森林等方法来识别高风险患者。许多此类 AI 应用程序可以在血清肌酐变化前 24-48 小时内准确预测 AKI (2-4)。这些研究在不同的临床环境中进行，包括整个医院、成人重症监护病房和围手术期患者。还实施了先进的学习技术来检测特定 AKI 环境中的模式，一些研究在大量脓毒症相关 AKI 患者中识别出两到三种不同的亚表型 (5)。
败血症治疗人工智能临床医生案例研究
摘要 目的 在基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统进行临床部署和获得监管部门批准之前，建立对该系统安全性的信心对于提高自主性至关重要。在此，我们对 AI Clinician 进行了安全保障，AI Clinician 是一个之前发布的基于强化学习的脓毒症治疗推荐系统。 方法 作为安全保障的一部分，我们根据临床专家意见和现有文献定义了脓毒症复苏中的四种临床危害。然后，我们确定了一组不安全的场景，旨在限制 AI 代理的行动空间，以降低做出危险决策的可能性。 结果 使用重症监护医学信息集市 (MIMIC-III) 数据库的一个子集，我们证明，在我们预定义的四种临床场景中的三种中，我们之前发布的“AI 临床医生”推荐的危险决策比人类临床医生少，而在第四种场景中差异并不具有统计学意义。然后，我们修改了奖励函数以满足我们的安全约束并训练了一个新的 AI Clinician 代理。重新训练的模型显示出增强的安全性，而不会对模型性能产生负面影响。讨论虽然数据中缺少一些背景患者信息可能会促使人类临床医生采取危险行动，但数据经过精心策划，以限制这种混杂因素的影响。结论这些进展为基于人工智能的临床系统的系统安全保障提供了一个用例，可以生成明确的安全证据，这些证据可以复制到其他人工智能应用或其他临床环境中，并为医疗器械监管机构提供信息。
