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AFM41A：一种用于败血症治疗的新型PAD2抑制剂 - ...
1。密歇根大学卫生系统外科系，美国密歇根州安阿伯市。 2。 中国江苏的Xuzhou医科大学生理学系。 3。 化学生物学计划，马萨诸塞大学陈医学院生物化学与分子生物技术系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国01605，美国。 4。 北京大学医学院第二附属医院急诊医学系，编号 中国省省310009的杭州吉芬路88号。 5。 中国长沙第二千里医院代谢和内分泌学系。 6。 中国北京的北京友谊医院麻醉学系，中国。 7。 中国长沙武医院泌尿外科系。 8。 内科，美国密歇根州安阿伯市密歇根大学卫生系统过敏部。 9。 密歇根大学内科，美国密歇根州安阿伯市。 10。 密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。 11。 弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。 12。 西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。密歇根大学卫生系统外科系，美国密歇根州安阿伯市。2。中国江苏的Xuzhou医科大学生理学系。 3。 化学生物学计划，马萨诸塞大学陈医学院生物化学与分子生物技术系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国01605，美国。 4。 北京大学医学院第二附属医院急诊医学系，编号 中国省省310009的杭州吉芬路88号。 5。 中国长沙第二千里医院代谢和内分泌学系。 6。 中国北京的北京友谊医院麻醉学系，中国。 7。 中国长沙武医院泌尿外科系。 8。 内科，美国密歇根州安阿伯市密歇根大学卫生系统过敏部。 9。 密歇根大学内科，美国密歇根州安阿伯市。 10。 密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。 11。 弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。 12。 西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。中国江苏的Xuzhou医科大学生理学系。3。化学生物学计划，马萨诸塞大学陈医学院生物化学与分子生物技术系，美国马萨诸塞州伍斯特，美国01605，美国。4。北京大学医学院第二附属医院急诊医学系，编号中国省省310009的杭州吉芬路88号。5。中国长沙第二千里医院代谢和内分泌学系。6。中国北京的北京友谊医院麻醉学系，中国。 7。 中国长沙武医院泌尿外科系。 8。 内科，美国密歇根州安阿伯市密歇根大学卫生系统过敏部。 9。 密歇根大学内科，美国密歇根州安阿伯市。 10。 密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。 11。 弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。 12。 西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。中国北京的北京友谊医院麻醉学系，中国。7。中国长沙武医院泌尿外科系。8。内科，美国密歇根州安阿伯市密歇根大学卫生系统过敏部。9。密歇根大学内科，美国密歇根州安阿伯市。 10。 密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。 11。 弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。 12。 西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。密歇根大学内科，美国密歇根州安阿伯市。10。密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。 11。 弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。 12。 西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。密歇根大学心脏外科系，美国密歇根州安阿伯市。11。弗吉尼亚大学外科科学系，弗吉尼亚大学夏洛茨维尔，弗吉尼亚州22903，美国。12。西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。西北大学外科系，阿克斯馆，676 N St Clair St Ste 2320，芝加哥，伊利诺伊州60611，美国。
人工智能和机器学习在败血症中的作用 -
败血症相关的急性肾损伤（SA-AKI）是重症患者的严重并发症，导致死亡率，发病率和成本更高。Sa-Aki的复杂病理生理学需要保持警惕和适当的及时干预。虽然Tra in Deitional统计分析已经确定了Sa-Aki的严重危险因素，但在整个研究中，结果均不一致。这导致人们对利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴趣越来越高，以更好地预测Sa-Aki。ml可以通过分析大量数据集来发现超出人类辨别的com plex模式。XGBOOST和RNN-LSTM等监督学习模型已被证明在预测Sa-Aki发作和随后的死亡率方面非常准确，通常超过传统的风险分数。同时，无监督的学习揭示了各种SA-AKI患者的临床相关亚表格型，从而实现了更量身定制的护理。另外，它有可能优化败血症治疗，以防止基于患者预后的持续细化来防止Sa-Aki。但是，利用AI/ML提出了有关数据隐私，算法偏见和法规合规性的道德和实践挑战。AI/ML允许早期风险检测，个性化管理，最佳治疗策略和SA-AKI管理的协作学习。未来的方向包括实时患者监测，模拟数据生成和及时干预的预测算法。但是，平稳过渡到临床实践需要连续的模型增强和严格的监管监督。在本文中，我们概述了用于解决Sa-Aki的常规方法，并探讨了如何应用AI和ML诊断和管理Sa-Aki，并强调了它们革新Sa-Aki护理的潜力。
纳米技术治疗败血症
与癌症和心血管疾病相比，传染病获得的科学关注和资金较少。此外，跨学科合作传统上并未被积极用于制造体外设备。但是，该领域的重大技术问题可以通过涉及复杂流体动力学、医学、生物学、纳米技术和聚合物科学的跨学科研究来解决。通过合作，研究人员可以通过针对活性白细胞来改变当前的体外治疗方法，这可以提高治疗效果，同时消除患者血液中的致病元素。需要进行更多的基础和临床评估，以充分理解脓毒症进展的潜在机制和影响，而这些机制和影响大多未知。除了降低脓毒症患者死亡率外，还需要考虑其他优势，例如提高治疗后的生活质量。探索体外治疗是否能减轻影响大约一半败血症幸存者的败血症后综合征是值得的。关键词：败血症；纳米技术；治疗效果；死亡率；高分子科学
使用机器的ICU患者中败血症死亡率的预测
13方法：本研究使用模仿IV数据库分析重症监护患者的结果，14个重点是成人败血症病例。采用最新的数据提取工具，例如Google Big-15查询，并且按照严格的选择标准，我们在本研究中选择了38个功能。此选择16还通过全面的文献综述和临床专业知识来告知。数据预处理17包括处理丢失值，重组分类变量以及使用合成Mi-18诺元过采样技术（SMOTE）来平衡数据。我们评估了几种机器19学习模型：决策树，梯度提升，XGBOOST，LIGHTGBM，多层观察者20 TRON（MLP），支持向量机（SVM）和随机森林。使用了顺序减半和21个分类（SHAC）算法进行高参数调整，并且使用了火车测试拆分22和交叉验证方法来进行性能和计算效率。23
新生儿败血症的病因和发病机理的新见解
新生儿败血症是对微生物或其血液中毒素存在的病理生理反应。尽管新生儿强化疗法和护理方面取得了进步，但败血症仍然是新生儿发病率和死亡率的重要原因，尤其是早产和低出生体重新生儿。早期新生儿败血症在生命的前72小时表现出来。早期新生儿败血症的主要危险因素是绒毛膜炎，最重要的病因是B组B和大肠杆菌。新生儿败血症晚期在生命的72小时后表现出来，最常见于早产新生儿。在新生儿败血症晚期的病因中，凝聚酶阴性葡萄球菌主导。新生儿高度依赖于先天免疫系统以防御感染。在生物体对感染，微循环，中性粒细胞和单核细胞的病理生理反应中，首先被激活，然后是补体和凝结系统。另外，线粒体功能障碍有助于新生儿败血症的组织损伤。新生儿时期自适应免疫的延迟反应通过源自母亲的IgG抗体的移植转移来补偿，也是新生儿从母乳中获得的IGA抗体。与成年人相比，免疫反应具有定量和定性差异，这有助于增加感染的易感性。
心源性休克与败血性休克患者的生物标志物模式
阿姆斯特丹大学医学中心心脏病学系，阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰B心脏病学系，心脏中心，哥本哈根大学医院，Rigshospitalet，哥本哈根哥本哈根，丹麦C重症监护室，呼吸疾病，阿姆斯特纳姆斯特大学，阿姆斯特纳姆大学的实验室，荷兰D荷兰大学重症监护和麻醉科重症监护和麻醉学系阿姆斯特丹，阿姆斯特丹，荷兰
验证机器学习诊断工具用于预测败血症和危害疾病
Akhil Bhargava，硕士 1; Lopez-Espina，M.S。 1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S. 1; Uppike B.S. 1; Niko Kurtzman，医学博士 2;达根的阿隆，医学博士 3; Doodlesack Amanda，医学博士 3; Bryan Stenson，医学博士 3; Deesha Sarma，医学博士 3; Eric Resolution，M.D。 3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士 博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士Akhil Bhargava，硕士1; Lopez-Espina，M.S。1; Schical Lea，B.S.，1； Shah Khan博士，1；格雷戈里·沃森（Gregory L. Watson）博士，1； B.S.1; Uppike B.S.1; Niko Kurtzman，医学博士2;达根的阿隆，医学博士3; Doodlesack Amanda，医学博士3; Bryan Stenson，医学博士3; Deesha Sarma，医学博士3; Eric Resolution，M.D。3;约翰·H·李（John H. Lee），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。 3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。 3; Episona Aime，医学博士 5;总是哈拉劳，医学博士 5; Demarco Carmen，医学博士 5;弗朗西斯科，医学博士 5;达维拉的雨果，医学博士 5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。 5; Berghea Ramona，医学博士 5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士 5; Ashok V. Psalming，医学博士 6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士 7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士 7; Iyer，医学博士 7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。 7; Oke Vikram，医学博士 7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士 8; Syed的Antheming，M.D。 8; Gosai Falg，医学博士 8;洗chawla，医学博士 8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M .. 9;托马斯，医学博士 10; Roneil Malkani，医学博士 10; Roshni Patel，医学博士 10; Mayer's Storage，D.O。 10 Ali，M.D。 11; Raghavakurup，医学博士 11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士 11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士博士学位3; Kravitz Max，M.D。3.4; Peter S. Antkowiak，医学博士，MPH 3； Tatyana Shvikina，D.O。3; Episona Aime，医学博士5;总是哈拉劳，医学博士5; Demarco Carmen，医学博士5;弗朗西斯科，医学博士5;达维拉的雨果，医学博士5; Matthew Sims，医学博士，博士5; Mids，M.D。5; Berghea Ramona，医学博士5;斯科特·史密斯（Scott Smith），医学博士5; Ashok V. Psalming，医学博士6;克林顿·埃泽尔（Clinton Ezekiel），医学博士7;萨达卡（Sadaka）的法里德（Farid），医学博士7; Iyer，医学博士7;马修·克里斯普（Matthew Crisp），医学博士7; Azad Salem，D.O。7; Oke Vikram，医学博士7;安德鲁·弗雷奇（Andrew Freech），医学博士8; Syed的Antheming，M.D。8; Gosai Falg，医学博士8;洗chawla，医学博士8;尼尔·埃文斯（Neil Evans），M ..9;托马斯，医学博士10; Roneil Malkani，医学博士10; Roshni Patel，医学博士10; Mayer's Storage，D.O。10 Ali，M.D。11; Raghavakurup，医学博士11; Tafa Mill，医学博士，MPH 11; Sahib Singh，医学博士11;塞缪尔·劳夫（Samuel Raouf），医学博士11; Sihai Dave Zhao，博士学位12； Ruoqing Zhu PhD，12岁；拉希德·巴希尔（Rashid Bashir），博士13； ，小鲍比·雷迪（Bobby Reddy），小博士和内森（Nathan I. Shapiro）
败血症的免疫调节疗法的最新进展
败血症仍然是一个关键的医疗挑战，其特征是对感染的免疫反应失调，导致器官功能障碍和高死亡率。传统的治疗策略通常无法解决潜在的免疫失调，因此需要探索新颖的治疗方法。免疫调节疗法通过恢复免疫平衡并减轻过度炎症，在败血症管理方面有望。这项全面的综述研究了败血症的病理生理学，当前治疗方面的挑战以及免疫调节剂的最新进展，包括生物制剂，免疫疗法和细胞疗法。讨论了临床试验结果，安全概况以及未来的研究和临床实践的影响。虽然免疫调节疗法在改善败血症结果方面具有巨大的潜力，但它们的成功实施需要进一步的研究，协作和整合到标准的临床方案中。