扬声器
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成绩单
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| bnossaman@ochsner.org |
好的。 |
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和 |
| 尼古拉斯·谢尔顿 |
你准备好就可以开始了 |
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而且，如果您犯了错误，这没什么大不了的，只需继续进行演示即可，如果以后有必要，他们随时可以进行任何编辑。 |
| bnossaman@ochsner.org |
谢谢你。 |
| 尼古拉斯·谢尔顿 |
好的，当你准备好时。 |
| bnossaman@ochsner.org |
你可以从。 |
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905 对。 |
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今天早上感谢您允许我介绍 COVID 流行初期我们在新奥尔良 Ochsner Health 的重症监护病房中遇到的这个有趣的难题。 |
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除了支持性护理之外，我们没有，甚至整个国家，也没有设计方案来应对这种危及生命的流行病。 于是我开始设计 |
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一个明智的决策分析，结果将在今天早上公布，看看我们是否能解决这个向我们滚来的球。 |
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2020 年 3 月 8 日伊始， |
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我们看到 COVID-19 患者突然激增。 与此同时，需要机械通气的患者数量急剧增加…… |
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肺换气，没问题。 |
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我很幸运，我是一名重症监护医生，并参与了这些患者的护理，尽管我们有时有多达七个单位专门用于护理这一特殊患者群体。 |
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初步计算说 |
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我可能需要至少一个 200 名患者的数据库，以便对我们应该如何处理这些患者群体做出某种表述。 |
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正如我们在第一张静态幻灯片中看到的，这是该患者群体的死亡率分布。 |
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我们看到，从 50 岁到近 100 岁，这一患者群体的高住院死亡率急剧增加。 当然，这些数据可以与整个四分之一范围的中位数或标准差的平均值相加。 |
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但最后我们想对到达我们家门口的患者类型进行某种预测，更重要的是， |
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如何管理这些患者的护理。 因此，即使我们有一个预测区间计算得出下一位患者将在 45 到 99 的 95% 置信区间内。 |
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虽然这是重要的信息， |
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这不是我们的主要兴趣所在。 因此，在 2020 年 3 月，我们开始在最初的 211 名接受侵入性阳性的 COVID-19 患者中每人收集多达 500 个数据点 |
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在路易斯安那州新奥尔良的 Ochsner 健康中心内进行压力通气，大约需要四个星期，这基本上是患者的这个范围 |
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我们相信我们计算了足够的样本量并获得了足够的样本量，以允许开发个性化的机构协议 |
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或知情的决策分析，当时，当前的支持疗法可能包括使用羟氯喹，使用???或抗感染药， |
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俯卧患者，即将他们面朝下，使用药物来支持全身血压，使用血液透析治疗肾功能衰竭和使用抗凝剂，即肝素来防止身体遭受重大攻击时发生的血栓形成成分。 |
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但是，这种数据提取需要大约五个月的仔细提取，因此我们将其用于大流行的后期阶段。 |
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我们现在使用这个数据库来帮助我们配对未来的疗法，感谢我们在患者护理的早期阶段拥有的单克隆抗体。 所以我们感兴趣的主要结果基本上是住院死亡率， |
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令人遗憾的是，为 65%，这与中国不同医疗中心报告的范围相同， |
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在法国、加拿大。 当然，我们有置信区间，对于我们这些应该提供这些信息的人来说，它的范围可以从 58% 到 71%。 |
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遗憾的是，在我们的病人护理中，虽然我们有非常高的死亡率和无法接受的住院死亡率，但那些存活到出院的病人，我们在这方面也没有很好的记录。 |
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只有十分之一的患者，实际上不到十分之一的患者，回家重新开始他们的日常活动。 绝大多数此类患者需要某种程度的协助 |
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在家中提供帮助或安置在熟练的护理机构等，或长期急性护理机构，虽然人数很少，但遗憾的是，我们的死亡率很高。 |
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因此，我们开始通过器官系统检查这种 COVID 的病因。 |
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是的，大多数患者来我们医院时都出现了呼吸系统疾病，但其中一些患者还有其他问题作为他们的主要抱怨，我们称之为医学上的主要抱怨。 我们看到这里列出的那些，如果我们激活 |
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医院死亡率，我们有点感觉如果你带着传染性病因进来用你的眼睛感觉一下，这是高死亡率吗？ |
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我们有两名患有腹部不适的患者，这也是 100% 的死亡率，但数量很少，但我们对我们正在处理的问题有所了解。 |
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然后，我们查看了入院症状、患者及其投诉。 我们再次拥有六巨头 |
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承认发烧主诉发烧；全身无力或疲劳；腹泻;咳嗽;呼吸急促或嗅觉丧失，即缺乏嗅觉和味觉，坦率地说 |
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一种延迟报告的症状，当然不是在前四个星期内，所以我们有点打折。 再一次，如果我们只看死亡率， |
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看着这些症状，令我惊讶的是，我们有很高的……没有发烧的患者的死亡率更高 |
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或没有咳嗽或没有呼吸急促的抱怨，与其他患者相比，确实存在百分比基础。 我们正在用我们的眼睛，只是为了衡量这些患有这种类型的患者的遗憾死亡率的数量 |
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投诉。 |
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然后我们看了...一张忙碌的幻灯片，我为这张幻灯片的忙碌道歉...但是我们看了 |
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生命体征评估，我们使用的这六个参数，看看我们是否可以在这些患者出现时详细说明任何信息 |
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在我们的急诊室。 我们正在获取这组初始生命体征，看看我们是否可以将其用作预测指标。 再次打开死亡率，我们看到 |
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几乎所有东西都遵循我们在这里看到的直方图的形状。 |
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令我们惊讶的是，这些新患者中的许多患者的舒张压并未进一步降低，因为通常在全身炎症反应综合征中， |
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或 SIRS，舒张压通常在 40 多岁和 50 多岁时出现反应，当然不是在这里的这些高值。 因此，至少对我而言，这表明这些患者遭受的痛苦更多 |
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Dunser 和他在德国的同事在 90 年代描述的交感神经过度刺激综合征。 |
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换句话说，SOS 与非常高的死亡率有关。 这可能会发挥关键作用。 |
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然后，当然，脉搏血氧仪通常在大多数患者中，在基线条件下，大约是 100，略低于 100。 |
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我们看到绝大多数患者的价值非常低，令人惊讶的是，这些低群体中有幸存者，所以这可以发挥作用，但不一定是确定的作用。 |
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然后我们研究了合并症和这些合并症的分布。 再一次，原发性高血压、糖尿病、冠状动脉疾病、心力衰竭、烟草、 |
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慢性阻塞性肺病（慢性阻塞性肺病）、反应性可逆性气道疾病、肾脏疾病、 |
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并一直导致器官移植和恶性肿瘤。 如果我们再次转向那些在 COVID 住院期间遗憾死亡的患者 |
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在这个队列中，我们看到器官移植，如果你做了，你很遗憾地经历了 100% 的死亡率。 但令我们有些意外的是， |
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我们开始感觉到这些患有原发性高血压的患者，看起来像 |
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死亡率百分比大致相同，当然是糖尿病，充血性心力衰竭，也许更少， |
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当然，对于冠状动脉疾病，有更高比例的人认为他们会遇到冠状动脉疾病和 COVID 问题。 还有烟草滥用，比例很高，稍后可能会发挥作用。 |
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然后，我们对医院死亡率进行了名义上的逻辑拟合，因为再次 |
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您必须查看所有这些合并症与住院死亡率之间的所有相互作用，再一次，这是许多可能无法满足严格要求的风险因素 |
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用名义逻辑拟合建模的统计标准，我承认这个限制。 但是我们看到吸烟率很高，概率很低，因为万分之九十七，还有肾病等。 |
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我们不得不取消器官移植，因为计数不足以让模型回归。 |
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然后我们生成...更感兴趣的是做适合标准化风险差异的广义线性模型，所以这是一种有趣的观察方式 |
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结果数据，查看患者症状及其症状，这些项目中没有一个具有统计学意义，并且不存在死亡风险，因为所有置信区间都为零。 |
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然后，我们查看了 JMP 提供的主要功能之一是分区、递归分区。 和 |
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进行内部验证，这是所有 211 名患者，他们正在查看您的入院实验室参数、血液检查（如果您愿意的话），我们拆分数据，令人惊讶的是，哪些患者的数据最多 |
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与住院死亡率相关，在个体化患者点中表示。 这里的线下面是protime或凝血量度，如果它升高，你的死亡率就会更高，基本上大约是 |
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85%，而如果你的 protime 少于 13.4 秒，则死亡率约为 60%，并且 log value 值超过 3。 |
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所以从统计的角度来看，这种模式并不是真的是偶然的。这是可能的，但不是 |
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并不真地。 好的，然后如果我们再拆分一次，我们会得到这种降钙素原，它是传染病文献中的标志物 |
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细菌感染的迹象不是病毒，而是细菌感染。 我们看到这里表达了一些差异。 这有好处吗？ |
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在这个 ???gram 中，接收者操作者特征曲线并不像我们希望的那样稳健，所以这可能更多是由于机会而不是由于患者护理，但当然值得探索。 |
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这是我们患者群体的住院时间图表，我们看到住院时间上升了大约 20 天， |
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不到20天，一直到70天左右。 遗憾的是，我们有一些病人没有在医院呆很长时间，如果我们把这些信息规划出来， |
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我们看到很多这些病人很早就死了。 很遗憾。 就像我说的，所有这些患者最初都会进入重症监护病房，所以我们这里有这些信息，表示为死亡率、百分比的确定等。 |
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那么，这是我们的第一个叠加情节，我想向观众展示，其中... |
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一开始有点忙，2020 年 3 月 8 日至 4 月 5 日期间共有 211 名患者。 看看随机性的模式和程度，当然，遗憾的是，如果你没有走出医院，进入……进入医院病房， |
