揚聲器
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成績單
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| bnossaman@ochsner.org |
好的。 |
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和 |
| 尼古拉斯·謝爾頓 |
你準備好就可以開始了 |
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而且，如果您犯了錯誤，這沒什麼大不了的，只需繼續進行演示即可，如果以後有必要，他們隨時可以進行任何編輯。 |
| bnossaman@ochsner.org |
謝謝你。 |
| 尼古拉斯·謝爾頓 |
好的，當你準備好時。 |
| bnossaman@ochsner.org |
你可以從。 |
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905 對。 |
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今天早上感謝您允許我介紹 COVID 流行初期我們在新奧爾良 Ochsner Health 的重症監護病房中遇到的這個有趣的難題。 |
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除了支持性護理之外，我們沒有，甚至整個國家，也沒有設計方案來應對這種危及生命的流行病。 於是我開始設計 |
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一個明智的決策分析，結果將在今天早上公佈，看看我們是否能解決這個向我們滾來的球。 |
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2020年3月8日伊始， |
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我們看到 COVID-19 患者突然激增。 與此同時，需要機械通氣的患者數量急劇增加…… |
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肺的肺通氣，好的。 |
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我很幸運，我是一名重症監護醫生，並參與了這些患者的護理，儘管我們有時有多達七個單位專門用於護理這一特殊患者群體。 |
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初步計算說 |
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我可能需要至少一個 200 名患者的數據庫，以便對我們應該如何處理這些患者群體做出某種表述。 |
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正如我們在第一張靜態幻燈片中看到的，這是該患者群體的死亡率分佈。 |
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我們看到，從 50 歲到近 100 歲，這一患者群體的高住院死亡率急劇增加。 當然，這些數據可以與整個四分之一範圍的中位數或標準差的平均值相加。 |
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但最後我們想對到達我們家門口的患者類型進行某種預測，更重要的是， |
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如何管理這些患者的護理。 因此，即使我們有一個預測區間計算得出下一位患者將在 45 到 99 的 95% 置信區間內。 |
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雖然這是重要的信息， |
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這不是我們的主要興趣所在。 因此，在 2020 年 3 月，我們開始在最初的 211 名接受侵入性陽性的 COVID-19 患者中每人收集多達 500 個數據點 |
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在路易斯安那州新奧爾良的 Ochsner 健康中心內進行壓力通氣，大約需要四個星期，這基本上是患者的這個範圍 |
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我們相信我們計算了足夠的樣本量並獲得了足夠的樣本量，以允許開發個性化的機構協議 |
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或知情的決策分析，當時，當前的支持療法可能包括使用羥氯喹，使用???或抗感染藥， |
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俯臥患者，即將他們面朝下，使用藥物來支持全身血壓，使用血液透析治療腎功能衰竭和使用抗凝劑，即肝素來防止身體遭受重大攻擊時發生的血栓形成成分。 |
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但是，這種數據提取需要大約五個月的仔細提取，因此我們將其用於大流行的後期階段。 |
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我們現在使用這個數據庫來幫助我們配對未來的療法，感謝我們在患者護理的早期階段擁有的單克隆抗體。 所以我們感興趣的主要結果基本上是住院死亡率， |
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令人遺憾的是，為 65%，這與中國不同醫療中心報告的範圍相同， |
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在法國、加拿大。 當然，我們有置信區間，對於我們這些應該提供這些信息的人來說，它的範圍可以從 58% 到 71%。 |
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遺憾的是，在我們的病人護理中，雖然我們有非常高的死亡率和無法接受的住院死亡率，但那些存活到出院的病人，我們在這方面也沒有很好的記錄。 |
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只有十分之一的患者，實際上不到十分之一的患者，回家重新開始他們的日常活動。 絕大多數此類患者需要某種程度的協助 |
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在家中提供幫助或安置在熟練的護理機構等，或長期急性護理機構，雖然人數很少，但遺憾的是，我們的死亡率很高。 |
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因此，我們開始通過器官系統檢查這種 COVID 的病因。 |
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是的，大多數患者來我們醫院時都出現了呼吸系統疾病，但其中一些患者還有其他問題作為他們的主要抱怨，我們稱之為醫學上的主要抱怨。 我們看到這裡列出的那些，如果我們激活 |
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醫院死亡率，我們有點感覺如果你帶著傳染性病因進來用你的眼睛感覺一下，這是高死亡率嗎？ |
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我們有兩名患有腹部不適的患者，這也是 100% 的死亡率，但數量很少，但我們對我們正在處理的問題有所了解。 |
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然後，我們查看了入院症狀、患者及其投訴。 我們再次擁有六巨頭 |
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承認發燒主訴發燒；全身無力或疲勞；腹瀉;咳嗽;呼吸急促或嗅覺喪失，即缺乏嗅覺和味覺，坦率地說 |
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一種延遲報告的症狀，當然不是在前四個星期內，所以我們有點打折。 如果我們只看死亡率， |
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看著這些症狀，令我驚訝的是，我們有很高的……沒有發燒的患者的死亡率更高 |
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或沒有咳嗽或沒有呼吸急促的抱怨，與其他患者相比，確實存在百分比基礎。 我們正在用我們的眼睛，只是為了衡量這些患有這種類型的患者的遺憾死亡率的數量 |
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投訴。 |
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然後我們看了...一張忙碌的幻燈片，我為這張幻燈片的忙碌道歉...但是我們看了 |
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生命體徵評估，我們使用的這六個參數，看看我們是否可以在這些患者出現時詳細說明任何信息 |
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在我們的急診室。 我們正在獲取這組初始生命體徵，看看我們是否可以將其用作預測指標。 再次打開死亡率，我們看到 |
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幾乎所有東西都遵循我們在這裡看到的直方圖的形狀。 |
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令我們驚訝的是，這些新患者中的許多患者的舒張壓並未進一步降低，因為通常在全身炎症反應綜合徵中， |
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或 SIRS，舒張壓通常在 40 多歲和 50 多歲時出現反應，當然不是在這裡的這些高值。 因此，至少對我而言，這表明這些患者遭受的痛苦更多 |
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Dunser 和他在德國的同事在 90 年代描述的交感神經過度刺激綜合徵。 |
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換句話說，SOS 與非常高的死亡率有關。 這可能會發揮關鍵作用。 |
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然後，當然，脈搏血氧儀通常在大多數患者中，在基線條件下，大約是 100，略低於 100。 |
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我們看到絕大多數患者的價值非常低，令人驚訝的是，這些低群體中有倖存者，所以這可以發揮作用，但不一定是確定的作用。 |
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然後我們研究了合併症和這些合併症的分佈。 再一次，原發性高血壓、糖尿病、冠狀動脈疾病、心力衰竭、煙草、 |
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慢性阻塞性肺病（慢性阻塞性肺病）、反應性可逆性氣道疾病、腎臟疾病、 |
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並一直導致器官移植和惡性腫瘤。 如果我們再次轉向那些在 COVID 住院期間遺憾死亡的患者 |
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在這個隊列中，我們看到器官移植，如果你做了，你很遺憾地經歷了 100% 的死亡率。 但令我們有些意外的是， |
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我們開始感覺到這些患有原發性高血壓的患者，看起來像 |
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死亡率百分比大致相同，當然是糖尿病，充血性心力衰竭，也許更少， |
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當然，對于冠狀動脈疾病，更高比例的人認為他們會遇到冠狀動脈疾病和 COVID 問題。 還有煙草濫用，比例很高，稍後可能會發揮作用。 |
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然後，我們對醫院死亡率進行了名義上的邏輯擬合，因為再次 |
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您必須查看所有這些合併症與住院死亡率之間的所有相互作用，再一次，這是許多可能無法滿足嚴格要求的風險因素 |
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用名義邏輯擬合建模的統計標準，我承認這個限制。 但是我們看到吸食煙草的機率很高，概率很低，因為萬分之九十七，還有腎病等等。 |
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我們不得不取消器官移植，因為計數不足以讓模型回歸。 |
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然後我們生成...更感興趣的是做適合標準化風險差異的廣義線性模型，所以這是一種有趣的看待方式 |
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結果數據，查看患者症狀及其症狀，這些項目中沒有一個具有統計學意義，並且不存在死亡風險，因為所有置信區間都為零。 |
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然後，我們查看了 JMP 提供的主要功能之一是分區、遞歸分區。 和 |
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進行內部驗證，這是所有 211 名患者，他們正在查看您的入院實驗室參數、血液檢查（如果您願意的話），我們拆分數據，令人驚訝的是，哪些患者的數據最多 |
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與住院死亡率相關，在個體化患者點中表示。 這裡的線下面是protime或凝血量度，如果它升高，你的死亡率就會更高，基本上大約是 |
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85%，而如果你的 protime 少於 13.4 秒，則死亡率約為 60%，並且 log value 值超過 3。 |
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所以從統計的角度來看，這種模式並不是真的是偶然的。這是可能的，但不是 |
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並不真地。 好的，然後如果我們再拆分一次，我們會得到這種降鈣素原，它是傳染病文獻中的標誌物 |
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細菌感染的跡像不是病毒，而是細菌感染。 我們看到這裡表達了一些差異。 這有好處嗎？ |
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在這個 ???gram 中，接收者操作者特徵曲線並不像我們希望的那樣穩健，所以這可能更多是由於機會而不是由於患者護理，但當然值得探索。 |
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這是我們患者群體的住院時間圖表，我們看到住院時間上升了大約 20 天， |
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不到20天，一直到70天左右。 遺憾的是，我們有一些病人沒有在醫院呆很長時間，如果我們把這些信息規劃出來， |
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我們看到很多這些病人很早就死了。 很遺憾。 就像我說的，所有這些患者最初都會進入重症監護病房，所以我們這裡有這些信息，表示為死亡率、百分比的確定等。 |
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那麼，這是我們的第一個疊加情節，我想向觀眾展示，其中... |
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一開始有點忙，2020 年 3 月 8 日至 4 月 5 日期間共有 211 名患者。 看看隨機性的模式和程度，當然，遺憾的是，如果你沒有走出醫院，進入……進入醫院病房， |
