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重症监护中的个性化医学：从生物标志物到量身定制的疗法
重症监护医学领域正在迅速发展，个性化医学作为一种变革性的方法来优化患者的预后。在ICU中，患者条件复杂且动态，一小中的所有治疗策略通常不足。个性化医学利用生物标志物，遗传见解和先进的诊断工具来根据每个患者的独特需求来量身定制疗法，从而彻底改变重症患者的护理服务的潜力。个性化医学涉及根据个体患者特征（例如遗传，蛋白质组学和代谢特征）来定制医疗服务。与依赖广义治疗方案的传统方法不同，该策略旨在预测患者对疗法的反应，最大程度地减少不良影响并增强康复。在重症监护中，在快速而精确的决策至关重要的情况下，这种方法特别有价值。生物标志物在个性化医学中至关重要，是疾病过程或治疗反应的可测量指标。在ICU中，生物标志物可以帮助分层患者，识别危险人群并指导治疗干预措施。
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儿童重症呼吸道合胞病毒感染
呼吸道合胞病毒 (RSV) 下呼吸道感染 (LRTI) 在幼儿中的全球负担很高。2023 年批准的 RSV 预防策略对于降低全球疾病负担至关重要。在本系列论文中，我们描述了临床表现、疾病负担、医院管理、新兴疗法和有针对性的预防，重点关注 RSV 的发展和开创性出版物。我们对过去 15 年发表的文献进行了系统性搜索，并使用非系统性方法分析结果，优先考虑重要论文和每个子主题的最新评论。每年，5 岁以下儿童发生 3300 万例 RSV LRTI，导致 360 万人住院和 118 200 人死亡。RSV LRTI 是一种临床诊断，但不存在临床病例定义和预测严重疾病的通用临床工具。分子即时检测的出现可以快速准确地确认 RSV 感染并可以减少抗生素的使用。目前没有基于证据的呼吸道合胞病毒治疗方法，只有支持性治疗。尽管广泛使用，但高流量鼻导管 (HFNC) 疗法的证据不足，儿科重症监护入院和插管的增加表明需要将 HFNC 疗法从标准护理中移除。呼吸道合胞病毒现在是一种可通过疫苗预防的儿童疾病，市场上已有针对呼吸道合胞病毒融合前蛋白的长效单克隆抗体和母体疫苗。为了对危及生命的呼吸道合胞病毒感染产生重大影响，应优先考虑高风险婴儿，尤其是低收入和中等收入国家的高风险婴儿，作为实现普遍免疫的临时战略。呼吸道合胞病毒预防策略的实施将阐明呼吸道合胞病毒感染的全部负担。疫苗探针研究可以解决现有的知识空白，包括呼吸道合胞病毒预防对传播动力学、抗生素滥用、呼吸道微生物组组成和长期后遗症的影响。
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
引用：Wang J，Zhang X，Li G等。为重症患者实施院内运输准备工作（IHT）和管理项目：
摘要目的是使用合并框架（CFIR）框架来研究导致或阻碍院内运输准备和管理项目的因素。设计半结构化访谈用于定性描述性研究。在2023年12月至2024年1月之间，进行了此研究。参与者有目的的抽样来招募22位参与院内运输的医生和护士。主要和次要结果测量了一种内容分析技术来转录和分析所有收集的数据。迭代方法用于数据收集和分析。结果39实施决定因素 - 11个障碍，25个促进因子和3个中性因素。这些确定因素与26个CFIR构建体中的23个和5个CFIR域对齐。在四个主要领域中确定了促进者：易于实施，科学和项目完成，患者的优势以及增强的安全和专业转移能力。此外，在干预特征，外部设置和内部设置的CFIR领域中确定了障碍。这些障碍包括培训和动员不足，信息系统不足，不清楚的奖励和惩罚政策，缺乏劳动和物质资源以及缺乏既定的奖励和惩罚法律。结论本研究确定了影响急诊室内部运输计划和管理项目实施的因素。尽管遇到了许多障碍，但该项目为推进院内运输计划和管理提供了明显的途径。
ATS 2025亮点 ATS亮点2023：重症监护大会早期职业专业人员
告诉我们您的研究？我的主要研究重点是慢性纤维化ILD（CF-ild）。我们旨在使用肺功能测试和六分钟的步行测试（6MWT）来鉴定预后变量，从而更好地评估运动诱导的去饱和度。我们目前正在研究某些数据（例如FVC下降和Nadir SPO 2）与CF-ILD患者的特定结果之间的关系。我还专注于实验室中的空中疾病，肺功能和安全方案的研究。我们最近发表了一篇论文，旨在描述在大流行期间重新开放我们设施期间出现可疑症状的患者的频率，从而促进了临床实践和研究开发的进步。
在重症监护中进行：一项物理模拟研究
Bluesky是一种新兴的“ Twitter”和Sectralized社交媒体网络，并具有新颖的信息和前所未有的数据访问。本文提供了其相互作用网络的特征，研究了500万用户的政治倾向，两极分化，网络结构和算法 - 策划机制。数据集跨越了该网站于2023年2月至2024年5月的第一个版本。我们调查了蓝军网络的层次，喜欢，喜欢，重新发布并关注层。我们发现所有网络的特征都以重尾分布，高聚类和短连接路径（类似于其他较大的社交网络）。Bluesky介绍了Feeds - 为用户创建和由用户创建的Algorithmic内容推荐人。我们分析了所有提要，并发现尽管已经创建了大量的Cusmom feed，但用户对它们的吸收似乎有限。我们分析了布鲁斯基用户共享的超链接，并且从他们共享的新闻来源的政治倾向方面没有发现两极分化的证据。他们主要共享左心中心的新闻来源，几乎没有与可疑新闻来源相关的链接。与统一的政治意识形态相反，我们通过研究与以色列 - 巴勒斯坦冲突有关的观点来发现重要的基于问题的差异。出现了两个明确的同质群集：亲帕勒斯坦的声音超过了亲以色列的使用者，而主张的人数也有所增加。我们结论是，蓝军（对于所有新颖的特征）的网络结构与现有和较大的社交媒体网站的网络结构非常相似，并为社会科学家，网络科学家和政治科学家提供了前所未有的研究机会。
大脑和重症监护的新进展
1。引言柠檬酸杆菌是在空气，水，土壤，偶尔的人类和动物胃肠道的菌落剂中发现的共生生物。早期诊断和治疗对于中枢神经系统感染至关重要。在免疫功能低下的患者中，病因诊断可能极具挑战性，因为感染的作用与潜在疾病的作用相结合。在这种情况下，临床表现是多种多样的，通常不明确。我们提出了一个70岁男性，高血压背景，IHD，DM诊断为双侧SDH的案例，并被操作。然而，在住院期间，患者突然出现了左侧无力和言语的污秽，最初被诊断为中风病例，但进一步的评估表明，CNS柠檬酸杆菌Koseri感染模仿了中风的症状。
优化基于面部表达的神经疾病患者的重症监护的深度学习模型
doi：https：//dx.doi.org/10.30919/es1364优化的深度学习模型，以基于面部表达的神经疾病患者的重症监护，以面部表达患者的患者Dattatray G. Kulkarni 6和Parikshit N. Mahalle 7，*抽象的面部表情在非语言交流中起着重要作用。阅读患有神经疾病的人的面部表情至关重要，因为它们可能大大降低了口头交流能力。这样的评估需要接受医学专家的彻底检查，这可能是昂贵且具有挑战性的。借助低成本，非侵入性的，自动化的面部表达检测技术，专家可以诊断神经系统疾病。为了确定帕金森氏症，中风，阿尔茨海默氏症和贝尔麻痹疾病的人的面部表情，这项研究构建了一种微调的深度学习模型（FTDLM）。该数据集最初是从著名的互联网站点收集的。此外，还会收集使用公共访问的来源，患者最常见的面部表情的原始照片，例如通常，快乐，悲伤和愤怒。确定在寻找帕金森氏病症状时确定个体差异是否可行是数据分析的目的。裁剪以更改输入图像的图像。随后，检查了采用高斯滤波器的预处理方法，以消除噪声。使用FTDLM，使用预处理的图像来对情绪进行分类。在此建议的模型中合并了新的卷积神经网络（NCNN）和增强的黄金搜索算法（EGSA）。egsa在NCNN中用于选择超参数。建议的方法是在Python中进行的，准确性，灵敏度，特异性，回忆和精度的统计测量用于评估性能。此外，这与传统方法相反。
马来西亚新生儿重症监护病房的晚期败血症的流行病学，2015-2020
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。