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听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
美国 25 岁及以上心力衰竭患者的心脏骤停趋势：来自 CDC WONDER 数据库的见解
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 （未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.04.24318529 doi：medRxiv 预印本
M06：儿科 - 心脏骤停 - BCEHS 手册
与新生儿和成人心脏骤停病例相比，儿童心脏骤停具有明显的特点。与通常突然发生的成人心脏骤停不同，儿童心脏骤停通常不是由原发性心脏原因引起的，而是随着呼吸衰竭或休克状态的进展而逐渐发展。因此，由于普遍存在的缺氧因素，呼吸衰竭、心动过缓和低血压等恶化指标通常会先于心脏骤停出现。病情恶化的持续时间为准确及时的儿科评估提供了时间范围，而成人或新生儿病例通常不会出现这种情况。通过适当的评估和治疗，可以避免完全发展为心脏骤停状态
乙二醇中毒因心脏骤停和升高的乳酸间隙而复杂：病例报告
乙二醇是汽车防冻剂和各种家庭和工业产品中的共同组成部分，无论是意外还是故意的，都会在摄入时构成重大健康风险。以严重的代谢性酸中毒，草酸钙晶体的形成和各种末端器官损伤，乙烯乙二醇毒性的特征是致命的，其潜在致命剂量估计为1500 mg/kg。母体化合物具有渗透活性，导致有害代谢物的产生，例如乙酸和草酸，这有助于代谢性酸中毒，肾毒性和心脏毒性。急性管理策略涉及支持性护理，将fomepizole作为竞争性酶抑制剂的管理以及通过透析消除肾脏。此外，乳酸间隙是乙二醇中毒中重要的诊断工具，突出了测量和预期乳酸水平之间的差异，这可能表明代谢性酸中毒和组织灌注不足。，我们提出了一例乙二醇中毒的病例，尽管启动治疗以及可能使用乳酸间隙来预测严重程度，但心脏骤停复杂。
心脏骤停患者的非侵入性多模式神经监测：中国重症监护病房的调查
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代谢紊乱的严重程度可预测院外心脏骤停后的存活率以及从体外生命支持中获益的可能性
即使进行了最佳的胸外按压，心输出量仍然会降低。人们预计，体外生命支持 (ECLS)（包括机械循环支持）的应用将改善 OHCA 的临床结果。然而，将 ECLS 与常规 CPR 进行比较的观察性研究和临床试验结果各不相同，且结论尚无定论。5-8 鉴于临床证据有限，目前的临床指南并未明确支持将 ECLS 用于 OHCA。9-11 尚未明确界定能从 ECLS 中受益的最佳患者群体。当常规 CPR 失败且可以实施 ECLS 时，建议使用 ECLS 作为抢救疗法。因此，需要进行个性化评估以选择最有可能从 ECLS 中受益的患者。12 各种临床参数，包括年龄、心脏骤停特征（如复苏持续时间）、目击者心脏骤停、初始可电击心律，已被提出作为 ECLS 的选择标准。13 然而，这些标准容易产生偏见，并且定义启动 ECLS 的阈值可能具有挑战性。
心肺复苏后24小时生存的心脏骤停患者的医院死亡率预测模型的开发和验证
目的：对心肺复苏后24小时存活的患者预测模型的研究研究（CPR）是有限的。我们旨在探索这些患者中与医院死亡率相关的因素，并开发出一种预测模型，以帮助临床决策并提高激怒后患者的存活率。方法：我们从Dryad数据集中的一项回顾性研究中获取数据，将心脏骤停后CPR遭受心脏骤停的患者分为训练集，并以7：3的比率进行验证。我们使用最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）回归以及单变量和多元物流分析的训练集中鉴定了与医院死亡率相关的变量。利用这些变量，我们开发了一个预后的nom图，用于预测评分后死亡率。校准曲线，接收器工作曲线（ROC）下的面积，决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线用于评估诺格图的可区分性，准确性和临床实用性。结果：研究人群包括374例患者，分配给培训组的262例，为验证组112例。，有213名患者在医院死亡。ROC在训练组中显示AUC分别为0.827和0.817。校准曲线，DCA和临床冲击曲线以良好的准确性和临床实用性证明了列图。进一步确认模型的精度需要外部验证数据。Multivariate logistic analysis revealed age (OR 1.05, 95% CI: 1.03 – 1.08), witnessed arrest (OR 0.28, 95% CI: 0.11 – 0.73), time to return of spontaneous circulation (ROSC) (OR 1.05, 95% CI: 1.02 – 1.08), non-shockable rhythm (OR 3.41, 95% CI: 1.61 – 7.18），碱性磷酸酶（OR 1.01，95％CI：1 - 1.01）和顺序器官衰竭评估（SOFA）（OR 1.27，95％CI：1.15 - 1.4）是CPR后24小时患者的医院死亡率的独立危险因素。结论：我们的预测模型具有准确的预测性预测价值，该医院死亡率在CPR后24小时存活的患者中具有准确的预测价值，这将是有益的，这将是有益的。
澳大利亚心脏骤停联盟项目官员
• 拥有适当的高等教育资格和/或健康相关领域的相关工作经验。 • 熟悉新南威尔士州和澳大利亚的健康和医学研究状况，包括资助计划和网络。 • 具有担任执行官和/或项目管理的经验。 • 具有制定战略和新计划的能力。 • 积极主动、注重细节，能够独立工作。 • 善于管理优先事项、截止日期和有效处理多项任务。 • 思维清晰、分析性强，掌握科学信息。 • 具有出色的书面和口头沟通能力，可与不同受众（包括政府、研究、捐助者和员工）进行沟通。 • 强大的协作、谈判和利益相关者管理技能。 • 卓越的人际交往和服务导向方法。
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