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World File Search System重症
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。
重症监护病房的肾脏损害患者的药物安全：评估预防不良药物事件的干预措施的潜力
我们的研究表明，肾脏受损的ICU患者过量服用过量，并且显着的与给药不当有关的不良ADS发生率。具体来说，观察到的毒性病例突出了建议的肾脏剂量指南时严重并发症的风险。这些发现强调了定期肾功能监测，准确剂量调整以及临床医生对肾脏给药指南的重要性。实施这些有针对性的干预措施可以降低毒性的风险，并显着提高ICU环境中的患者安全性。
综述文章 重症患者促凝反应中的炎症、免疫和生物标志物
摘要：了解危重病的病理生物学对患者的预后至关重要。脓毒症是一种危及生命的器官功能障碍，由感染引起的宿主反应失调所致。促凝反应是生物学中最原始的反应之一，作为宿主反应的一部分，始于疾病的最初阶段，可在整个过程中进行监测。目前，我们可以实现对凝血过程的近乎完整的监测，促凝反应是危重患者宿主反应严重程度的指标。然而，快速解读各种生物标志物的复杂结果仍然是许多临床医生面临的挑战。常用的凝血评估指标很复杂，通常分为三类：过程指标、功能指标和结果指标。监测和了解这些指标有助于管理促凝反应。促凝反应的干预应作为集束治疗的一部分，与原发病治疗、血流动力学管理和宿主反应控制一起进行。促凝反应的早期干预主要包括抗炎、抗血小板、抗凝治疗以及原发病的治疗。本文系统介绍促凝反应的发生、评估及干预。
制定综合急救、重症监护和手术治疗全球战略和行动计划
ECO 是 • 综合初级卫生保健方法的一个组成部分； • 对于确保在整个生命过程中及时满足人们的健康需求至关重要； • 是国家卫生系统有效应对紧急事件的能力的基础。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床
欢迎 2025 年冬季学期新生 S404 RN 围产期重症监护专业学生！
▪ 作为此计划的一部分，您将有机会参与医疗保健环境中的临床实习。为了准备您的实习经历，您需要提前完成一些强制性要求。临床实习办公室建议您现在开始收集必要的文件，以便能够提交它们并为审批流程提供足够的时间。 ▪ 收集到所有必要的文件后，您需要创建一个帐户，并在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前将所有文件、证书和证据上传并提交到电子 ParaMed 实习准证网站。门户链接为 https://georgebrowncollege.placementpass.ca/ ▪ 如果您未能在 2025 年 1 月 24 日截止日期之前完成、提交并上传这些要求至必备门户，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致退学计划。 ▪ 请注意，即使您已从乔治布朗学院或其他学院、大学或机构的其他健康科学课程毕业和/或具有从事任何健康相关职业的经验，您仍需要完成以下所有非医疗证书。如果您未能完成这些，您将被排除在临床实践之外，这可能会危及您的学术地位并可能导致课程退出。 ▪ 与整体医疗和其他要求相关的所有费用、服务费和罚款均由学生承担。以下是您必须在提交中提供的所有要求的摘要。请仔细阅读并遵循所有说明：
重症监护中的获得性压力损伤预防包
预防医院内压力损伤 (HAPI) 的重要性怎么强调也不为过。HAPI 是医疗保健中最常见的医源性并发症之一，会导致住院时间延长、疼痛、感染、死亡和更高的医疗费用，在美国，每起事故的估计费用为 20,900 至 151,700 美元。1 压力损伤 (PI) 每年导致美国 60,000 人死亡。1 虽然近年来导管相关尿路感染和中心静脉相关血流感染等其他医院内获得性疾病的发病率有所下降，但 HAPI 发病率仍然居高不下。2 危重病人特别容易受到 HAPI 的感染。3 Cox 及其同事发现，机械通气、体外膜氧合、持续性静脉-静脉血液透析、糖尿病、外周血管疾病和血管加压药的使用是该人群发生 HAPI 的危险因素。 4 国际指南也呼应了这些风险因素。5 此外，Kim 等人将住院时间、血气异常、低血压、胃肠道出血和蜂窝织炎确定为 HAPI 风险因素。6 PI 发展
病例 - 对照研究新生儿的牛奶凝乳阻塞在第三个新生儿新生儿重症监护病房
抽象的背景牛奶凝乳阻塞（MCO），其中牛奶的发生是一种罕见，严重，早产的并发症。案例报告暗示男性性别和牛衍生的人牛奶堡垒（HMF）用作诱发因素。我们通过一项案例对照研究对此进行了研究。在2008年至2020年之间，星际飞船儿童健康新生儿数据库中的MCO病例与基于妊娠年龄（±1周），出生体重（±200 g）和出生日期（±1个月）的对照组为1：2。使用学生的t检验，曼恩·惠特尼U检验或χ²测试进行了分析。数据是中值（IQR）或N（％）。20个MCO病例的结果，妊娠为26.1（24.5–28.1）周，出生体重为822（713–961）G，15（75％）为男性。40个对照组的妊娠（26.1（24.8–27.9）周）和出生体重（849（690–1066）G），但只有18（45％）是男性（p = 0.05）。MCO发生在21（15-33）天； 6例（30％）病例死亡，而3（7.5％）对照（p = 0.06）。HMF在病例中以243（150-309）小时开始，对照组为224（172–321）小时（p = 0.95）；在8例（40％）病例和27例（68％）对照（p = 0.08）中实现了全面化（制造商的建议剂量）。在开始HMF后10（7-17）天发生MCO。医学/手术管理的肠道病理发生在MCO之前的7例（35％）病例中，但没有对照（p <0.001）。结论我们的数据支持男性性别，而不是HMF用作MCO的倾向。先前的医学/外科肠道病理学的证据可能是MCO的预感；但是，需要进一步的研究来确认这一点。
固定周期和每隔一周静脉注射 Efgartigimod 治疗全身性重症肌无力：ADAPT NXT 第一部分
1 美国加利福尼亚州欧文市加利福尼亚大学欧文分校神经病学系；2 比利时鲁汶大学医院神经病学系；3 比利时鲁汶鲁汶大学肌肉疾病和神经病变实验室；4 加拿大安大略省多伦多大学健康网络 Ellen & Martin Prosserman 神经肌肉疾病中心；5 加拿大安大略省多伦多大学；6 美国德克萨斯州奥斯汀市奥斯汀神经肌肉中心；7 美国弗吉尼亚州里士满市弗吉尼亚联邦大学神经病学系；8 美国加利福尼亚州卡尔斯巴德市南加州神经病学中心；9 西班牙巴塞罗那圣十字圣保罗医院神经病学系神经肌肉疾病科；10 西班牙巴塞罗那圣保罗生物医学研究所；11 比利时根特市 argenx； 12 意大利米兰卡洛贝斯塔神经学研究所 IRCCS 神经免疫学和神经肌肉疾病系；13 德国柏林夏里特医学院神经病学和神经科学临床研究中心；14 法国马赛蒂莫内医院大学神经肌肉疾病和 ALS 参考中心