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卫生技术评估在接受机械通气的儿童和年轻人中消化道的选择性净化
（https://awardsmanagement.nihr.ac.uk/s_login.jsp?dest=/apps/app_viewopportunity.jsp%3f appid appid％3D105112％26Nextlevel％3D1％3D1％26opportunityID％3D10082509）
推进无创机械通气：模拟技术改善呼吸护理
呼吸衰竭是一种危重疾病，通常需要机械通气来支持或恢复正常呼吸。虽然有创机械通气 (IMV) 通常用于重症病例，但无创机械通气 (NIMV) 提供了一种侵入性较小的替代方案，可减少并发症，并可用于中度病例。COVID-19 大流行凸显了全球呼吸机短缺的问题，尤其是在中低收入国家 (LMIC)，这些国家无法获得救生设备，加剧了危机。为了应对这些挑战，本文提出了一种简化的、基于隔室的 NIMV 模拟模型。该模型提供了一种实用且易于访问的工具，用于模拟各种通气模式下的呼吸系统行为，使用电路和肺生理学之间的类比。通过模拟气道阻力和肺顺应性等关键参数，该模型允许临床医生和研究人员评估呼吸机性能并优化治疗策略。此外，该模拟为开发可在资源受限环境中部署的经济高效、易于使用的 NIMV 系统提供了蓝图。我们的贡献旨在通过更好地设计和理解无创通气来解决呼吸机短缺的问题，最终改善中度呼吸衰竭患者的呼吸护理。
在接受心脏手术的患者中，非侵入性通气具有不同方式的影响：一项随机对照临床试验的方案
胸外科手术导致呼吸肌强度的降低。要恢复它，必须采用某些策略。物理疗法利用资源和技术，例如深呼吸刺激，咳嗽刺激，使用激励螺旋体，动员和移动。有时这些资源和技术可能不足以证明，而其他措施（例如非侵入性通风（NIV））被采用PICEZKOSKI（2017）。非侵入性正压通气（NPPV）已用于加快肺功能恢复以及预防和治疗术后肺部并发症Nasrala 2018。niv降低了由于其非侵入性而导致的呼吸机相关复杂性的风险。因此，NIV已被采用以避免术后患者的拔管后并发症。这项研究的目的是进行随机临床试验，并评估NIV的疗效，而不是在巴西帕拉巴（Paraıba）坎普纳·格兰德（Campina Grande）的一家选定医院接受心脏疾病的患者的肺部功能相比。
当气体交换分析不可用时，心脏代谢疾病中通气阈值的准确预测方程：开发和验证
1康复研究中心（Reval），哈塞尔特大学康复科学学院，wetenschapspark 7，B-3590，3590 DiepenBeek，比利时； 2巴西利亚大学（UNB）的健康科学与技术研究生课程，巴西，巴西，巴西； 3心脏中心哈塞尔特，杰萨医院，校园Virga Jesse，Stadsomvaart 11，3500 Hasselt，比利时； 4比利时迪彭贝克（Diepenbeek）3590医学与生命科学学院生物医学研究所（Biomed）； 5瑞士伯尔尼大学伯尔尼大学医院Inselspital康复与运动医学中心； 6意大利锡耶纳大学运动心脏病学和康复部医学生物技术系； 7比利时Hasselt Hasselt University医学与生命科学学院； 8比利时鲁南凯托利克大学医学学院心脏病学系； 9由技术支持和数据驱动的康复，比利时Diepenbeek Hasselt数据科学研究所； 10 PXL部门的护理创新专业知识中心 - 比利时Hasselt的PXL应用科学与艺术大学健康； 11 Brabiorio de Performance Humana，Rio de Janeiro，巴西； 12里约热内卢州立大学，巴西里约热内卢； 13康复科学计划，巴西利亚大学（UNB），巴西，巴西，巴西； 14康复科学系，比利时鲁南凯瑟利克大学卢文大学；和15个关于福音派（PPGMHR）的人类运动和康复研究生计划
已发表版本的引文 (APA)：Zwerwer, LR、van der Pol, S.、Zacharowski, K.、Postma, MJ、Kloka, J.、Friedrichson, B. 和 van Asselt, ADI (2024)。人工智能对重症监护病房机械通气患者治疗的价值：早期健康技术评估。《重症监护杂志》，82，第 154802 篇文章。https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2024.154802
目的：人工智能 (AI) 系统对重症监护病房机械通气患者的健康和经济影响通常尚未得到研究。早期健康技术评估 (HTA) 可以使用现有数据和模拟来检查 AI 系统的潜在影响。因此，我们开发了一个通用健康经济模型，适用于对机械通气患者进行 AI 系统早期 HTA。材料和方法：我们的通用健康经济模型模拟了机械通气患者从住院到死亡的过程。该模型模拟了两种场景，即常规护理和使用 AI 系统进行护理，并比较了这些场景以估计它们的成本效益。结果：我们开发的通用健康经济模型适用于估计各种 AI 系统的成本效益。通过改变输入参数和假设，该模型可以检查 AI 系统在各种不同临床环境中的成本效益。结论：使用提出的通用健康经济模型，投资者和创新者可以在确定确切的临床影响之前轻松评估实施某种 AI 系统是否具有成本效益。早期 HTA 的结果可以通过支持开发决策、提供基于价值的定价、临床试验设计和目标患者群体的选择来帮助投资者和创新者部署 AI 系统。
氧合目标对机械通气危重成人患者的个体化治疗效果
结果 在 ICU-ROX 验证队列中，对于个体患者，较低或较高 Sp O 2 目标治疗的预测效果范围为 28 天死亡率绝对降低 27.2% 至绝对增加 34.4%。例如，预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者急性脑损伤患病率较高，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者脓毒症和生命体征异常升高患病率较高。预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较低 Sp O 2 组时死亡率较低，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较高 Sp O 2 组时死亡率较低（效应修正似然比检验 P = .02）。使用预测最适合每个患者的 Sp O 2 目标，而不是随机的 Sp O 2 目标，将使绝对总体死亡率降低 6.4%（95% CI，1.9%-10.9%）。
Ortiz-Barrios, M., Petrillo, A., Arias-Fonseca, S., McClean, S., de Felice, F., Nugent, C., & Uribe-López, S.-A. (2024)。基于人工智能的多阶段框架，用于改善呼吸道疾病季节急诊室的机械通气可用性：案例研究。国际急诊医学杂志，17(1)，1-11。第 45 篇文章。提前在线出版。https://doi.org/10.1186/s12245-024-00626-0
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
COVID-19，针对严重的Covid-19的疫苗有效性，需要氧气治疗，侵入性机械通气和日本死亡：多中心病例对照研究（动机研究）
Takeshi Arashiro A，B，C，D， *，Maki Miwa E，Hidenori Nakagawa F，Junpei Takamatsu G，Kunihiro oba H，Satoshi Fujimi，Hitoshi Kikikuchi kikikuchi J，Takamasa iwasawa iwasawa kkan kan kan kan kan kan kan kan kan kan kan kan kan kan O，Takanori Asakura P，Takahiro Asami Q，Keiko Mizuno R，Manabu Sugita R，Torahiko Jinta S， Yusuke Nishida t , Hideaki Kato u , Kazuaki Atagi v , Taiki Hiro Nakano w , Takeya Tsutsumi x , Kent Doi y , Shu Okugawa x , Akihiro Ueda z , Akira Nakamura aa , Toru Yoshida ab , Kaoru Shimada-Sammori ac , Keiki Shimizu ac , Yasuo Fujita ad , Yasumi Okochi ae , Kentaro Tochitani af , Asuka Nakanishi ag , Hiroshi Rinka ah , daisuke taniyama ai，asase yamaguchi i，toshio uchikura aj，maiko matsunaga ak，hiromi aono al，masanari hamaguchi o，kentaro motoda am，kentaro motoda am，sohei nakayama p. ，Shigeki Fujitani AB，Maki Tsukahara A，Saki Takeda A，Ashley Stucky A，Tadaki Suzuki B， Chris Smith c, d, Martin Hibberd c, Koya Ariyoshi d, Yuji Fujino ao, ap, Yuzo Arima a, 1, Shinhiro Takeda m, ao, aq, 1, Satoru Hashimoto ao, aq, 1, Motoi Suzuki a, 1