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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 |
當你準備好後就可以開始了，我會做的就是請你注意時間，所以如果你能把時間控制在 20 分鐘左右就可以了。 |
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而且，如果您犯了錯誤，也沒什麼大不了的，只需繼續演示即可，如果以後有必要，他們隨時可以進行任何編輯。 |
| bnossaman@ochsner.org |
謝謝。 |
| 尼古拉斯·謝爾頓 |
好吧，當你準備好時。 |
| bnossaman@ochsner.org |
你可以從 開始。 |
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905 對。 |
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感謝您今天早上允許我介紹新奧爾良 Ochsner Health 重症監護病房在新冠疫情爆發之初遇到的這個有趣的難題。 |
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除了支持性照護之外，我們、國家甚至全世界都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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明智的決策分析，結果將於今天早上公佈，看看我們是否能夠應對這個向我們滾來的球。 |
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2020年3月8日開始， |
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我們看到 COVID-19 患者數量突然大幅增加。同時，需要機械通氣的患者數量急劇增加... |
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肺通氣，肺通氣，還好。 |
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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負責護理這一特殊患者群體。 |
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初步計算表明 |
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我可能需要至少大約 200 名患者的資料庫，以便制定我們應該如何處理這些患者群體的某種公式。 |
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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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我們發現，從 50 歲開始一直到近 100 歲，該患者族群的醫院死亡率急劇上升。當然，這些數據可以用整個四分位範圍的中位數或標準差的平均值來求和。 |
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但最終我們想要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照護。因此，即使我們有一個預測區間，計算出下一位患者將在 95% 置信區間 45 到 99 內。 |
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雖然這是重要訊息， |
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這不是我們的主要興趣所在。 |
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路易斯安那州新奧爾良 Ochsner 健康中心的壓力通氣大約需要四個星期，這基本上就是這裡患者的壓力範圍 |
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我們相信我們計算並獲得了足夠的樣本量，以允許制定個性化的機構協議 |
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或明智的決策分析表明，當時目前的支持療法可能包括使用羥氯奎寧、使用 ???或抗感染藥， |
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使患者俯臥，即讓其面朝下，使用藥物來支持全身血壓，使用血液透析治療腎衰竭，以及使用抗凝血劑（即肝素）來預防身體遭受重大攻擊時發生的血栓形成。 |
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然而，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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我們現在使用這個資料庫來幫助我們配對未來的療法，感謝上帝，我們在患者護理的早期階段就擁有了單株抗體。所以我們感興趣的主要結果基本上是醫院死亡率， |
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令人遺憾的是，令人不安的是 65%，這與中國不同醫療中心報告的相同範圍相對應， |
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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此資訊的人來說，它的範圍可以從 58% 到 71%。 |
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遺憾的是，在我們的病人照護中，儘管我們的死亡率非常高，住院死亡率也令人無法接受，但那些存活下來出院的病人，我們在這方面也沒有良好的記錄。 |
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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，回家重新開始日常活動。絕大多數患者需要一定程度的輔助 |
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在家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，儘管人數很少，因為遺憾的是，我們的死亡率很高。 |
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於是我們開始依照器官系統來研究這次新冠肺炎的病因。 |
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是的，大多數患者來到我們醫院都是因為呼吸道疾病，但其中一些患者還有其他問題作為他們的主訴，我們稱之為醫學上的主訴。我們會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，死亡率是否很高？ |
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我們有兩名患有腹部不適的患者，這也是 100% 死亡率，但數量很少，儘管如此，我們還是知道我們正在處理什麼。 |
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然後我們研究了入院症狀、患者及其投訴。我們又迎來了六大巨頭 |
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因發燒入院，抱怨發燒；全身無力或疲勞；腹瀉;咳嗽;呼吸短促或嗅覺喪失，即缺乏嗅覺和味覺，坦白說 |
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這種症狀報告得很晚，當然不是在前四個星期內，所以我們對此不予考慮。如果我們只看死亡率， |
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看看這些症狀，令我驚訝的是，我們在不發燒的患者中死亡率的發生率很高...更高 |
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或與其他確實就診的患者相比，沒有咳嗽或呼吸急促的症狀。我們用我們的眼睛，只是為了衡量這些患有此類疾病的患者遺憾死亡的數量 |
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投訴。 |
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然後我們看了……一張繁忙的幻燈片，我為這張幻燈片的繁忙表示歉意……但我們看了 |
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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就診時提供詳細信息 |
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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，看看是否可以將其用作預測因子。再次打開死亡率，我們看到 |
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幾乎一切都遵循我們在這裡看到的直方圖的形狀。 |
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我們感到驚訝的是，許多新患者的舒張壓並沒有明顯降低，因為通常在全身性發炎反應症候群中， |
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或 SIRS，舒張壓通常在 40 多歲和 50 多歲出現反應，當然不是這裡的這些高值。因此，至少對我來說，這顯示這些患者正遭受更多的痛苦 |
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Dunser 和他的德國同事在 90 年代描述了交感神經過度刺激症候群。 |
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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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當然，脈搏血氧計通常在大多數患者中，在基線條件下，在 100 左右，略低於 100。 |
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我們看到絕大多數患者的數值非常低，令人驚訝的是，這些低組中有倖存者，所以這可以發揮作用，但不一定是決定性的作用。 |
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然後我們研究了合併症以及這些合併症的分佈。再說一次，原發性高血壓、糖尿病、冠狀動脈疾病、心臟衰竭、菸草、 |
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COPD（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。如果我們再次關注那些因新冠肺炎住院期間遺憾去世的患者 |
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在這個隊列中，我們看到器官移植，如果你做了的話，你會遺憾地經歷100%的死亡率。但令我們驚訝的是， |
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我們開始感覺到這些原發性高血壓患者的狀況 |
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死亡率百分比大致相同，當然是糖尿病、充血性心臟衰竭，也許更少， |
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當然，對於冠狀動脈疾病，有更高比例的人感覺自己可能患有冠狀動脈疾病和新冠肺炎。菸草濫用的比例很高，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目邏輯擬合，因為同樣 |
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你必須考慮所有這些合併症與醫院死亡率之間的所有交互作用，而且，這有很多風險因素，可能不符合嚴格的標準 |
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名目邏輯擬合建模的統計標準，我承認這項限制。但我們看到，吸煙率非常高，機率很低，萬分之九十七，還有腎臟疾病等。 |
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我們必須取消器官移植，因為計數不足以讓模型回歸。 |
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然後，我們對廣義線性模型與標準化風險差異的擬合更感興趣，這是一種有趣的觀點 |
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結果數據，查看患者的症狀表現，這些項目都沒有統計顯著性，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，我們研究了 JMP 提供的關鍵功能之一：分區、遞歸分區。和 |
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進行內部驗證，這裡有所有 211 名患者，查看您的入院實驗室參數、血液檢查（如果您願意的話），我們將數據分開，令人驚訝的是，哪些患者的入院實驗室參數最多 |
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與個體化患者點中代表的醫院死亡率相關。線條下方是凝血時間或凝血指標，如果它升高，死亡率就會更高，基本上約為 |
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85%，而如果您的延長時間少於 13.4 秒，則死亡率約為 60%，且對數值超過 3。 |
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因此，從統計的角度來看，這種模式其實並不是偶然的，而是偶然的。有可能，但不可能 |
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並不真地。好的，然後如果我們再拆分一次，我們就會得到降鈣素原，它是傳染病文獻中的一種標記物 |
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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。這樣有好處嗎？ |
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在這個圖中，接收者操作員特徵曲線並不像我們希望的那樣穩健，所以也許這更多是由於偶然，而不是由於患者護理，但肯定值得探索。 |
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以下是我們病患群體的住院時間圖表，我們發現住院時間上升了約 20， |
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不到20天，一直到大約70天。遺憾的是，我們有一些患者沒有在醫院待很長時間，如果我們繪製出這些訊息， |
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我們看到很多患者很早就過世了。真是遺憾啊。正如我所說，所有這些患者最初都會進入重症監護室，所以我們這裡有這些信息，以死亡率、百分比確定等形式表示。 |
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那麼，這是我們的第一個疊加圖，我想向觀眾展示，其中... |
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一開始有點繁忙，所有 211 名患者都是 2020 年 3 月 8 日至 4 月 5 日期間的。 …走進醫院病房， |
