深層学習敗血症予測モデルがケアの質と生存率に与える影響

深層学習敗血症予測モデルが看護の質と患者の生存状況に与える影響 研究背景 敗血症は感染によって引き起こされる全身性炎症反応で、毎年約4800万人が影響を受け、そのうち約1100万人が死亡しています。敗血症の多様性により、早期の識別は非常に困難です。早期介入には液体復旧、抗生物質管理、感染源の制御などの治療が含まれ、疾患初期段階での効果は顕著です。したがって、予測分析を通じて敗血症の早期検出を向上させることは重要です。 研究の出典 この研究は、Aaron Boussina、Supreeth P. Shashikumar、Atul Malhotra、Robert L. Owens、Robert El-Kareh、Christopher A. Longhurst、Kimberly Quintero...

低アルバータ脳卒中プログラム初期CTスコアを示した脳卒中患者に対する早期及び後期時間窓での機械的血栓除去療法の転帰

低アルバータ早期CT(ASPECTS)スコアを示す脳卒中患者に対する機械的血栓除去手術の結果 背景 急性虚血性脳卒中は生命を脅かす重篤な病気であり、大血管閉塞は重度の障害の主な原因の1つです。機械的血栓除去術(MT)は、急性虚血性脳卒中の標準的治療法となっており、多くの臨床試験で、適切な時間内での有効性と安全性が実証されています。しかし、広範囲の早期虚血病変を有する患者に対するMTの利益については議論の的となっていました。最近では、このタイプの患者に対するMTの有効性を評価した大規模な臨床研究が行われ、勇気づけられる結果が得られましたが、異なる時間枠内の患者に関するデータは限られています。 研究の過程 本研究の目的は、低いASPECTSスコア(2-5点)を示す患者において、発症6時間以内と6...