深度学习败血症预测模型对护理质量和患者生存情况的影响 研究背景 败血症是一种感染引起的全身性炎症反应，全球每年大约有4800万人受到影响，其中约1100万人因此死亡。由于败血症的异质性，早期识别通常面临巨大挑战。早期干预包括液体复苏、抗生素管理和感染源控制等治疗措施在疾病早期阶段的效果显著。因此，通过预测分析提升败血症的早期检测具有重要意义。 研究来源 该研究由Aaron Boussina、Supreeth P. Shashikumar、Atul Malhotra、Robert L. Owens、Robert El-Kareh、Christopher A. Longhurst、Kimberly Quintero、Allison Donahue、Theodore C. Chan、Shamim ...

对于呈现低阿尔伯塔卒中早期CT分数的卒中患者进行机械取栓的结果 背景介绍 急性缺血性卒中是一种严重威胁生命的疾病,大血管闭塞是导致严重残疾的主要原因之一。机械取栓术(MT)已成为治疗急性缺血性卒中的标准方法,多项临床试验证实了它在时间窗口内的效果和安全性。然而,对于存在大面积早期缺血灶的患者,MT术的获益一直存在争议。最近,多项大型临床研究评估了MT术对于这类患者的疗效,结果令人鼓舞,但针对不同时间窗口患者的数据有限。 研究过程 本研究的目的是比较呈现低阿尔伯塔卒中早期CT分数(ASPECTS 2-5分)的患者,在发病6小时内和6-24小时内接受MT术后的结果差异。研究人员回顾性分析了2013-2023年间STAR(Stroke Thrombectomy and Aneurysm Regis...