目的:探讨改良序贯器官衰竭评分(improved sequential organ failure assessment, ISOFA)对肺炎克雷伯菌脓毒症预后的评估价值。方法:回顾性分析2018年1月1日至2019年6月30日吉林大学第一医院收治的379例肺炎克雷伯菌脓毒症患者的临床资料。按28 d预后情况分为存活组和死亡组，比较2组患者的年龄、性别、C反应蛋白、降钙素原、细菌耐药分级、发生脓毒症休克等指标。统计学分析采用独立样本 t检验、曼-惠特尼 U检验和 χ2检验。logistic回归分析影响患者预后的危险因素；Spearman相关系数判定ISOFA与各评分系统包括查尔森评分(Charlson′s weighted index of comorbidities，WIC)、英国国家早期预警评分(national early warning system，NEWS)、急性生理学和慢性健康状况评分Ⅱ(acute physiology and chronic health evaluationⅡ，APACHEⅡ)、简化急性生理学评分Ⅱ(simplified acute physiology scoreⅡ，SAPSⅡ)、急性脓毒症病死率评分(mortality in emergency department sepsis score，MEDS)、序贯器官衰竭评分(sequential organ failure assessment，SOFA)、急性胃肠损伤分级(acute gastrointestinal injury，AGI)的相关性；采用受试者操作特征曲线下面积(area under receiver operating characteristic curve，AUROC)比较各评分系统对肺炎克雷伯菌脓毒症预后的评估价值。采用Kaplan-Meier生存曲线评价ISOFA风险分层在生存情况中的意义。 结果:379例肺炎克雷伯菌脓毒症患者中，存活组278例，死亡组101例。2组患者的年龄、性别、发生脓毒症休克、细菌耐药分级、C反应蛋白、降钙素原，以及WIC、NEWS、APACHE Ⅱ、SAPSⅡ、MEDS、SOFA、AGI、ISOFA比较，差异均有统计学意义( t＝-3.218, χ2＝6.781、24.374、27.208， Z＝-3.689、-5.022、-4.396、-4.697、-7.438、-6.348、-6.358、-8.676、-6.680、-11.658，均 P<0.01)。单因素分析得到ISOFA的计算方法：ISOFA＝SOFA＋1.5×AGI。多因素logistic回归提示ISOFA、性别、SOFA、降钙素原、C反应蛋白、细菌耐药分级是影响预后的独立危险因素。ISOFA与WIC、NEWS、APACHEⅡ、SAPSⅡ、MEDS、SOFA的Spearman相关系数分别为0.327、0.371、0.614、0.564、0.578、0.847。WIC、NEWS、MEDS、SAPSⅡ、APACHEⅡ、SOFA、SOFA＋AGI、ISOFA预测肺炎克雷伯菌脓毒症预后的AUROC及95%可信区间分别为0.646(0.584～0.708)、0.657(0.597～0.716)、0.712(0.654～0.771)、0.713(0.653～0.773)、0.749(0.693～0.806)、0.788(0.737～0.838)、0.872(0.826～0.917)、0.891(0.845～0.937)，表明ISOFA预测效果最佳。Kaplan-Meier生存曲线提示，ISOFA低风险水平、中等风险水平、高风险水平间的生存情况差异均有统计学意义(均 P<0.01)。 结论:ISOFA对预测肺炎克雷伯菌脓毒症预后有重要的临床意义。

目的:提出新型冠状病毒肺炎传染病暴发期区域性防控(Regional Control and Prevention, RCP)系统概念，设计基于区域现有网络架构和信息系统的应急性防疫辅助信息系统，建立远程智能医疗会诊与咨询及远程办公平台，研发区域内人群的风险评级与预警技术，提高区域性的应急重大传染病防控能力。方法:以高校、附属(教学)医院及云应用为典型RCP区域单元，建立云与高校及附属(教学)医院现有局域网交互方法，实现网络环境的远程办公、远程医学影像、心理与伦理会诊与咨询互动；应用基于复杂网络的多主体传播模型，结合全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)和电子围栏技术，实现区域内单元、人员的风险分级与早期预警。结果:在RCP内采用校园网、附属(教学)医院内网以及互联网相结合的系统架构，用分布式技术、云存储方式进行动态衔接，网间中间库数据缓冲区机制，实现各单元远程医疗会诊与远程办公。依托平台，应用基于复杂网络的多主体传播模型和元胞自动机模型等，利用GPS、RFID和电子围栏技术，实现区域内人群暴露风险评分与预警。结论:在重大传染病流行阶段，RCP系统的建设可提高应急情况下防疫响应速度，提供基于数据的合理预警和风险评级，减少易感人群的暴露风险。RCP系统的设计开发是系统化工程，需要结合区域结构与功能特点，并且区域内前期的信息化工作基础与应急开发团队水平决定了开发进度、维护和实际应用的效果，建议建立平战结合RCP模式，纳入政府疾控体系，以提升国家和区域重大传染病防控水平和能力。

本文综述了英国国家早期预警评分的概念及对住院患者病情恶化的预测现状，从评分的发展、预测内容及效果等方面对问题进行阐述，以期为探索住院患者病情变化情况提供依据。

目的:综合评估、比较英国国家重症监护审计和研究中心（ICNARC）-产科早期预警评分（OEWS）系统、美国孕产妇安全国家联盟推荐孕产妇早期预警标准（MEWC）、爱尔兰临床实践指南中提出的爱尔兰孕妇早期预警系统（IMEWS）对我国孕产妇病情风险的预测能力。方法:对2019年1—12月医科大学附属妇产医院（南京市妇幼保健院）入住孕产妇共872例进行前瞻性观察研究，采集住院期间的数据，使用3种产科早期预警系统同时进行评估，比较3种产科早期预警系统对危重症孕产妇的预测、识别能力。结果:872例孕妇，其中危重症167例占19.2%，非危重症705例占80.8%。OEWS、MEWC、IMEWS危重症组评分中位数（四分位数）依次为4（2，6）、3（0，6）、5（3，6）分，非危重症组评分依次为1（0，1）、0（0，0）、2（0，3）分，危重症组评分显著高于非危重症组（ P<0.001）。OEWS的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）为0.961（95% CI 0.948~0.975， P<0.001），MEWC的AUC为0.803（95% CI 0.757~0.850， P<0.001）；IMEWS的AUC为0.853（95% CI 0.817~0.888， P<0.001）。OEWS为0分时无产科危重症发生。OEWS≥6分时阳性似然比为8.208 6。 结论:3种国外产科早期预警系统对我国产科危重症疾病的发生具有良好的预测能力。在3种预警系统中，OEWS的预测能力优于另外2种预测系统，并且具有较好的分层能力。但由于不同地区人群、环境、条件等差异，各产科医疗单元可根据自身条件，对OEWS进行改良，设计符合自身临床需求的产科早期预警系统。

评估预警评分对新型冠状病毒肺炎（COVID-19）住院患者转入ICU的预测价值。选2021年1-2月在石家庄市人民医院住院的368例COVID-19患者，记录患者入院当日的英国国家早期预警评分（NEWS）、英国国家早期预警评分2（NEWS2）、快速急诊内科评分（REMS）、快速序贯器官功能衰竭评分（qSOFA）、改良肺部炎症评分（CURB-65），采用受试者操作特征曲线（ROC）分析上述评分对住院COVID-19患者是否转入ICU的预测价值。结果显示，368例患者中32例（8.7%）转入ICU，年龄49.0（34.0，61.0）岁。入院当日的NEWS为1（0，2）分，NEWS2为1（0，2）分，REMS为4（2，6）分，CURB-65为0（0，1）分。预测患者转入ICU NEWS的ROC曲线下面积（AUC）为0.756，敏感度为65.6%，特异度为71.3%；NEWS2的ROC AUC为0.732，敏感度为62.5%，特异度为61.3%；REMS的ROC AUC为0.787，敏感度为84.4%，特异度为64.6%；CURB-65的ROC AUC为0.814，敏感度为81.3%，特异度为76.8%。NEWS、NEWS2联合年龄后预测效能显著提升，NEWS联合年龄的ROC AUC为0.885，敏感度为85.1%，特异度为75.0%；NEWS2联合年龄的ROC AUC为0.883，敏感度为84.2%，特异度为75.0%。NEWS、NEWS2联合年龄可作为COVID-19患者是否转入ICU的预测指标。

以机器学习为基础的大数据处理人工智能技术在预测患者病情及辅助临床决策方面显示出巨大潜力，近年来被广泛应用于开发临床决策支持系统。脓毒症是感染引起的宿主反应失调导致的危及生命的器官功能障碍，其早期识别与治疗可以显著改善患者预后。目前评估脓毒症的序贯器官衰竭评分（SOFA）、床旁快速序贯器官衰竭评分（qSOFA）、国家早期预警评分（NEWS）等评分系统，以及炎症指标和新型生物标志物在临床应用中均存在诸多不足，人工智能因能快速处理分析海量重症患者数据而促进了重症医学的发展。本文对人工智能在脓毒症早期诊断及预测中的最新应用进展进行综述，旨在强调人工智能在脓毒症诊断及预测方面的价值和局限性。

目的:分析急诊患者院内转运的风险及其影响因素。方法:从郑州大学第一附属医院急诊科2018年6～12月接诊入院的患者中选取806例年龄≥18岁的患者作为研究对象，观察每例患者转运前后的病情变化，每天详细记录患者的相关情况，包括入院后去向、转运时间、机械通气、血管活性药物使用及诊断情况等。按照国家早期预警评分系统对每例患者转运后的风险级别进行评价，并根据患者的转运风险评分进行分层，评价患者转运后病情变化的标准为有单项得分增加至3分或风险级别增加。结果:发生危重度分级变化的患者共占15%，其中变化最为明显的为血氧饱和度和呼吸系统的变化。转运风险最高的为多脏器功能衰竭患者与呼吸系统疾病患者，其次为转运后被收入重症监护室治疗的患者，患者未使用血管活性药物转运风险较低，若患者使用了血管活性药物的患者，无论是使用两种血管活性药物，还是一种血管活性药物，其转运风险相应较高，其危险性分别为前者的4.343倍和1.587倍( P<0.05)。 结论:在转运由急诊科收治入院的患者时存在一定的风险，其中与院内转运风险关系较为密切的因素为疾病种类、血管活性药物使用、疾病危重程度，最容易发生变化的指标为血氧饱和度与呼吸系统的变化。

目的 探讨病毒性肺炎患者所致急性呼吸窘迫综合征(ARDS)的危险因素,并构建其早期风险预测模型.方法 回顾性分析,选取2019年4月-2023年4月在我院ICU收治的病毒性肺炎患者400例,依据7∶3比例分为训练集(n=280)和验证集(n=120),根据训练集中患者有无ARDS的发生进行分组,分为ARDS组(n=97)和非ARDS组(n=183).比较2组患者的临床资料,并采用单因素分析和多因素二元logistic回归分析相关危险因素,利用logistic回归分析建立早期风险预测模型,采用ROC曲线、校准曲线检验模型预测效果,采用验证集的数据绘制2种曲线对模型的预测效能进行外部验证.结果 多因素分析结果显示:2组患者年龄(OR=1.057,95％CI=1.021～1.094,P=0.002)、合并糖尿病(OR=3.712,95％CI=1.693～8.141,P=0.001)、肺损伤预测评分(OR=1.375,95％CI=1.121～1.686,P=0.002)、英国国家早期预警评分(OR=1.134,95％CI=1.045～1.230,P=0.003)和肺炎严重指数(OR=1.029,95％CI=1.015～1.043,P＜0.001)为病毒性肺炎所致ARDS的独立危险因素(P＜0.05),在此基础上建立风险预测模型.模型公式Z=0.055×年龄+1.312×合并糖尿病+0.318×肺损伤预测评分+0.126X英国国家早期预警评分+0.028×肺炎严重指数-16.430.其ROC曲线下面积为0.878(95％CI=0.838～0.919,P＜0.001),灵敏度为0.856,特异度为0.803,Youden指数为0.659.结论 本模型可有效预测病毒性肺炎患者ARDS的发生,为医护人员制定早期预防病毒性肺炎患者ARDS发生的护理方案提供参考依据,具有良好的早期预警价值.

总结1例腹茧症腹膜透析后腹腔脓肿致肠穿孔感染性休克患者的护理经验.护理重点为:术前基于国家早期预警评分的感染性休克早期预警,术后再次发生感染性休克的快速响应,感染性休克患者的血液透析管理,加强肾病患者的营养支持管理.经过41d的治疗与护理,患者康复出院.

目的 研究辅助性T淋巴细胞17/调节性T淋巴细胞(Th17/Treg)、辅助性T淋巴细胞1/辅助性T淋巴细胞2(Th1/Th2)联合国家早期预警评分2(NEWS2)预测肺炎病情进展的效能.方法 选取2020 年4 月—2023 年3月收治的105 例肺炎,根据病情进展情况分为未进展组、进展组,比较 2 组Th17/Treg、Th1/Th2、NEWS2 评分,采用多因素Logistic回归分析建立多指标联合预测肺炎病情进展的模型,使用Stata 10.0 软件确定最佳截断值及该位置的预测准确度,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,用曲线下面积(AUC)评价各协变量及联合预测因子预测肺炎病情进展的效能.结果 进展组Th17/Treg、NEWS2 评分高于未进展组,Th1/Th2 低于未进展组(P<0.01);Th17/Treg、NEWS2评分升高是肺炎病情进展的独立危险因素,Th1/Th2 升高是肺炎病情进展的独立保护因素(P<0.01);将原始协变量拟合,生成新联合预测因子New-pre,其最佳截断值为0.102,此时预测准确率为97.00%;绘制ROC曲线显示,New-pre预测肺炎病情进展的AUC(0.916)高于Th17/Treg(0.704)、Th1/Th2(0.747)、NEWS2 评分(0.819)(P<0.05).结论肺炎病情进展患者Th17/Treg、NEWS2 评分升高,Th1/Th2 降低,三者联合可作为预测个体病情进展定量方案,可为临床治疗、病情进展评估提供参考依据.