摘要。achalasia是一种罕见的食管运动障碍,主要由症状的基本三合会表现出来:吞咽困难,反流和外部疼痛。患者经常忽略多年的症状,或者因症状类似的重叠疾病而接受治疗,例如GERD,胃炎或各种肺部疾病,从哮喘到阻塞性肺部疾病。常见的并发症是导致肺炎的弹性,这些患者通常会从肺病学家转到胃肠病学家寻找诊断和治愈。这项研究表明,患者接受了严重的,巨质,巨型雌性和食管胸膜尾声的严重并发症。案例研究强调了多学科方法的重要性,选择正确的治疗方法以及对情况的客观评估,而当我们决定一种选择时,而另一种选择则是唯一可持续的选择。在这种情况下,这是一种复杂的重症监护方法。
急性尿液保留是一种常见的泌尿科急诊室,在急诊室(ER)经常出现。标准治疗方法包括放置带有门诊泌尿科随访的尿中导管或上桥式导管。尿液保留会引起并发症,例如低钠血症和后刺后的利尿作用。适当诊断和管理这些威胁生命的并发症至关重要。在此,我们提出了尿液保留引起的低钠血症的病例。患者的尿液钠水平和渗透压与诊断不当抗利尿激素(SIADH)的综合征一致。在该患者中,钠自校正后钠的放置后开始。低渗盐水用于防止自动校正快速。这种类型的低钠血症是独一无二的,因为放置导管后发生自动校正。但是,需要监视以确保不会发生快速自动更正。潜在的快速自动纠正在这些患者中。治疗那些患有高渗性流体或正常盐水的患者会加剧快速自我校正并导致严重的并发症。在开发快速自动校正时应考虑使用低音流体给药。
病例介绍:一名 28 岁女性,出现与糖尿病酮症酸中毒 (DKA) 一致的症状,包括多尿、多饮、多食和体重不自觉下降。实验室检查结果显示严重高血糖(葡萄糖 22.9 mmol/L,糖化血红蛋白 14.5%)、代谢性酸中毒(pH 7.15)和 β-羟基丁酸升高(6.75 mmol/L)。进一步检查显示甘油三酯(45 mmol/L)和脂肪酶(2928 IU/L)显著升高,表明有轻度胰腺炎。在回顾她的临床表现和实验室检查结果后,确定糖尿病控制不佳是导致 DKA 和继发性高甘油三酯血症的主要原因。患者在 ICU 接受胰岛素治疗、液体复苏和非诺贝特治疗以治疗高甘油三酯血症。通过这种综合评估确定主要的诱因对于指导管理积极控制高血糖、酮症和甘油三酯水平至关重要。
一名 64 岁男性,曾因前列腺癌、高血压和胃溃疡接受治疗。他正在服用氨氯地平、奥美沙坦、阿替洛尔、他达拉非、萘哌地尔、埃索美拉唑和 Miya-BM®(丁酸梭菌 MIYAIRI 588 菌株;日本东京宫崎县制药有限公司)。他没有吸烟史,偶尔饮酒。就诊前四天,他出现恶心和食欲不振。由于症状持续,他去了附近的诊所,医生开了止吐药。他的症状没有改善,他变得头晕目眩,无法移动,于是他叫了救护车。就诊时生命体征显示患者昏睡,但意识清醒,格拉斯哥昏迷量表评分为 15,血压为 141/100 mmHg,呼吸 29 次/分钟,脉搏 111 次/分钟,外周血氧饱和度 (SpO 2 ) 为 98%。检查期间,患者出现全身强直性抽搐。抽搐立即
简介:确定44个马来西亚新生儿重症监护病房(NICUS)中血液培养阳性晚期败血症(LOS,> 72小时)的流行病学。材料和方法:研究设计:使用马来西亚国家新生儿注册中心的数据多中心回顾性观察性研究。参与者:739486名新生儿(出生体重≥500G,妊娠≥22周)出生并于2015 - 2020年出生。结果:LOS在2707(0.4%)新生儿中发展。Median annual incidence (per 100 admissions) was 12.0 (range: 8.1-13.8) in extremely preterm (EPT, gestation <28 weeks), 5.3 (range: 5.0-6.8) in very preterm (VPT, gestation 28-<32 weeks), 0.5 (range: 0.4-0.7) in moderate/late preterm (gestation 32-<37 weeks) and 0.1 in term (gestation ≥37周)新生儿。革兰氏阴性细菌占分离的病原体的54.7%,革兰氏阳性细菌39.3%,真菌和其他病原体6.0%。最常见的六种病原体是凝聚酶阴性葡萄球菌(18.3%),克雷伯氏菌属。(18.3%),金黄色葡萄球菌(9.9%),假单胞菌属。(8.9%),acinetobacter spp。(7.7%)和大肠杆菌(5.9%)。LOS-Attributable死亡率为EPT为14.3%,VPT为9.3%,LPT为8.3%,术语新生儿为6.2%。多重逻辑回归分析表明,EPT,小捕获(SGA),常规机械通气(CMV),高频通气(HFV),TPN和中央静脉线(CVL)的使用是与新生儿LOS相关的重要独立危险因素。结论:革兰氏阴性菌是最常见的病原体。与新生儿死亡率相关的重要独立危险因素是SGA,CMV,HFV,革兰氏阴性败血症,真菌败血症和肺炎。减少侵入性通气的使用情况,CVL和TPN可能会降低LOS的发病率和死亡率,特别是在妊娠<32周的新生儿中。
由于其快速发展和异质性,败血症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因。本评论探讨了人工智能(AI)转化败血症管理的潜力,从早期检测到个性化治疗和实时监测。AI,特别是通过机器学习(ML)技术,例如随机森林模型和深度学习算法,已经显示出在分析电子健康记录(EHR)数据方面的希望,以识别能够早期败血症检测的模式。例如,随机森林模型在预测重症监护病房(ICU)患者的败血症方面表现出很高的准确性,而深度学习方法已应用于识别并发症,例如败血症相关的急性呼吸遇险综合征(ARDS)。通过AI算法制定的个性化治疗计划可以预测患者对疗法的特定反应,从而优化治疗功效并最大程度地减少不良影响。AI驱动的连续监测系统(包括可穿戴设备)提供了与败血症相关并发症的实时预测,从而及时进行干预。除了这些进步之外,AI还提高了诊断准确性,可以预测长期结果,并支持临床环境中的动态风险评估。但是,必须解决道德挑战,包括数据隐私问题和算法偏见,以确保公平有效的实施。本综述的重要性在于解决败血症管理中当前的局限性,并强调AI如何克服这些障碍。通过利用AI,医疗保健提供者可以显着提高诊断准确性,优化治疗方案并改善整体患者的预后。未来的研究应着重于使用不同的数据集,整合新兴技术,并促进跨学科的合作以应对这些挑战并实现AI在败血症中的变革潜力。
主要结果:在100名化粪池患者的180个芯片中,我们在ICU入院后的第1天和第2-3天都在幸存者与非活物中的39个上调和2个下调差异表达的基因(DEG)。我们将上调DEG的集线器基因以及CX3CR1和IL1B结合了计算表达比。CDK1/CX3CR1比率具有最佳性能,可以预测全因ICU死亡率,在ROC曲线(AUROC)下的面积为0.77(95%置信区间[CI] 0.88-0.66),在第2天,在ICU下,在ICU下,第1天,0.82(95%CI 0.91-0.72)的面积为0.82(95%CI 0.91-0.72)。这种性能比每个单独的mRNA生物标志物要好。在外部验证队列中,使用RT-QPCR测量的CDK1/CX3CR1比的预测性能与第1天测量时乳酸的预测性能相似,在第2-3天测量时较高。结合乳酸水平和CDK1/CX3CR1比率,我们确定了3组具有ICU死亡率风险增加的患者,范围为9%至60%,中级风险群体死亡率为28%。
社会将这些患者分为低水平病毒血症(LLV)患者和极低水平病毒血症(VLLV)患者。对于LLV,国内外均有报道,而对于VLLV,国际上讨论较少。目的 确定常规PCR检测乙肝病毒感染阴性的VLLV患者比例,分析VLLV的临床特点及相关因素,为临床工作中VLLV的防治提供依据。方法 选取2020年10月至2021年3月解放军总医院第五医学中心确诊的998例HBV感染患者,其HBV DNA低于40 IU/mL,采用高敏HBV DNA技术检测患者血清病毒载量,根据检测结果将患者分为VLLV组(5~40 IU/mL)和HBV DNA阴性组(<5 IU/mL)。比较两组患者的血常规、生化、HBV标志物及影像学检查情况,采用logistic回归分析VLLV的影响因素,并将VLLV组又分为HBV DNA≥20 IU/mL组和HBV DNA<20 IU/mL组,分析两组患者临床资料的差异。 VLLV组HBsAg定量(M[IQR]:2 781.00[2 540.00~4 785.00]vs 604.00[67.51~870.00],P< 0.001)、AFP(2.68[1.74~3.80]vs 2.30[1.66~3.32],P=0.020)及HBeAg阳性率(39.13%vs 23.22%、P=0.001)均高于HBV DNA阴性组;VLLV组慢性肝损害比例高于HBV DNA阴性组(70.00%vs 59.51%、P=0.042)。 VLLV与病情分期、是否用药、HBsAg定量、AST、ALT等均有关(P<0.05),其中HBsAg定量(OR=7.684,95%CI:3.289~17.950)与VLLV独立相关。亚组分析显示,病毒载量与病情分期、是否用药、用药时间、HBsAg定量、AST、ALT等均无明显相关性(P>0.05)。结论 HBsAg定量高的患者发生VLLV的概率较大,临床应加强对此类患者的监测。
具有亲身经历的患者和家属为改进团队带来了另一种亲身经历。患者对系统有经验,可以从自己的角度识别患者的需求和愿望。每个医院改进团队都应包括患者或家属顾问。我们理解,与患者伙伴合作对您的改进团队来说可能是一种新体验,招募合作伙伴并将其纳入您的团队可能需要一些时间。TexasAIM 将提供技术援助,帮助您选择患者顾问并让他们参与您医院的质量改进工作。我们鼓励您的团队邀请您的患者/家属顾问加入您的旅行团队,参加学习课程。医院应承担患者/家属顾问的旅行费用。