急性大血管闭塞性脑卒中患者再通后恶性脑水肿的发生风险因素评估

目的研究急性大血管闭塞性脑卒中(ALVOS)患者再通后恶性脑水肿(MBE)的发生风险因素。方法回顾性选取2020年1月至2023年1月无锡市人民医院收治的100例ALVOS早期成功再通患者作为研究对象,按照是否出现MBE将其分为研究组(n=30)与对照组(n=70)。研究组为出现MBE患者,对照组为未出现MBE患者。比较两组患者的临床资料[年龄、性别构成比、高血压占比、糖尿病占比、入院时收缩压、入院时舒张压、血管闭塞部位、发病-再通时间、TOAST分型、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、脑侧支循环分级],并采用二元Logistic回归分析ALVOS患者早期成功再通后MBE发生风险。结果两组患者的年龄、性别构成比、高血压占比、糖尿病占比、入院时收缩压、入院时舒张压、血管闭塞部位、发病-再通时间、TOAST分型比较,差异均无统计学意义(P>0.05);研究组患者NIHSS评分为(18.24±2.06)分,明显高于对照组[(16.03±1.95)分],脑侧支循环分级明显差于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素分析显示,脑侧支循环分级2级为ALVOS患者早期成功再通后MBE发生的独立影响因素(OR=0.088,95%CI:0.010~0.812,P<0.05)。结论ALVOS早期成功再通后发生MBE患者的NIHSS评分、不良脑侧支循环发生率较ALVOS再通后未发生MBE患者明显更高,且ALVOS患者早期成功再通后发生MBE的独立危险因素为脑侧支循环分级2级。

微课结合CBL教学法在急诊临床实习生带教中的应用

目的研究分析急诊临床实习生带教中应用微课结合案例教学法(case-based learning,CBL)的临床价值。方法选择2022年1—12月在南京医科大学附属无锡市人民医院急诊临床实习的实习生30名,按照随机数表法分为参照组(n=15)与观察组(n=15),参照组采用传统教学法,观察组采用微课结合CBL教学法,比较两组实习成绩、实习思维能力、教学满意度。结果观察组理论成绩、操作成绩均高于参照组,差异有统计学意义(P<0.05)。与参照组相比,观察组评判思维能力、分析能力、逻辑性、解决问题能力分值明显更高,差异有统计学意义(P<0.05)。相较于参照组,观察组教学满意度明显更高,差异有统计学意义(P<0.05)。结论微课结合CBL教学法在急诊临床实习生带教中的应用效果明显,能够进一步提高实习生的实习成绩,增强实习生的实习思维能力,同时还可以提高实习生的教学满意度。

心房颤动合并肺栓塞研究进展

肺栓塞是一种具有潜在致死性的血栓栓塞性疾病,而心房颤动是一种临床常见的心律失常。心房颤动病人肺栓塞的发病风险较高。目前心房颤动病人行预防性抗凝以预防血栓栓塞性事件已有较多研究。本文就心房颤动合并肺栓塞的流行病学、发病机制、危险因素、预防及预后等进行概述。

创伤性脑损伤患者重症监护病房及院内死亡风险预测模型的构建与验证

目的构建创伤性脑损伤(TBI)患者重症监护病房(ICU)及院内死亡风险的预测模型并进行效能验证。方法采用回顾性队列研究分析截至2018年5月发布于eICU合作研究数据库v2.0(eICU⁃CRD v2.0)的3907例TBI患者的临床资料,其中男2397例,女1510例;年龄18~92岁[63.0(43.0,79.0)岁]。根据患者是否在ICU期间发生死亡分为ICU生存组(3575例)和ICU死亡组(332例),以及是否发生院内死亡分为院内生存组(3413例)和院内死亡组(494例)。提取患者一般资料、入院诊断、实验室检查、救治措施及临床预后变量。对生存组与死亡组进行单因素分析和多因素Logistic回归分析,筛选影响TBI患者ICU及院内死亡的独立危险因素,进而构建Logistic回归预测模型并以列线图呈现。将提取的数据资料按7∶3随机分为训练集(2735例)及验证集(1172例),对预测模型进行内部检验,同时提取MIMIC⁃Ⅲv1.4数据库中TBI患者数据对预测模型进行外部验证。采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评估模型的区分度。采用Hosmer⁃Lemeshow(H⁃L)拟合优度检验及校准曲线评价模型的校准度。结果将单因素分析结果有统计学意义的变量纳入ICU死亡风险及院内死亡风险多因素Logistic回归分析中,结果表明,急性生理学与慢性健康状况评估Ⅳ(APACHEⅣ)评分(OR=1.04,95%CI 1.03,1.04,P<0.01)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)(OR=0.66,95%CI 0.59,0.73,P<0.01)、合并脑疝(OR=6.91,95%CI 3.13,15.26,P<0.01)、国际标准化比值(INR)(OR=1.33,95%CI 1.09,1.62,P<0.01)、高渗盐水应用(OR=0.45,95%CI 0.21,0.94,P<0.05)、血管活性药物使用(OR=2.19,95%CI 1.36,3.52,P<0.01)是TBI患者ICU死亡的独立危险因素;年龄(每10岁为1个等级)(OR=1.28,95%CI 1.17,1.40,P<0.01)、APACHEⅣ评分(OR=1.03,95%CI 1.02,1.04,P<0.01)、GCS(OR=0.75,95%CI 0.71,0.80,P<0.01)、合并脑疝(OR=6.44,95%CI 2.99,13.86,P<0.01)、血肌酐水平(OR=1.07,95%CI 1.01,1.15,P<0.05)、INR(OR=1.49,95%CI 1.20,1.85,P<0.01)、高渗盐水应用(OR=0.41,95%CI 0.21,0.80,P<0.01)、血管活性药物使用(OR=2.27,95%CI 1.46,3.53,P<0.01)是TBI患者院内死亡的独立危险因素。依据上述ICU死亡的独立危险因素构建预测模型方程:Logit P(ICU)=7.12+0.03דAPACHEⅣ评分”-0.42דGCS”+1.93ד合并脑疝”+0.28דINR”-0.81ד高渗盐水应用”+0.79ד血管活性药物使用”;依据上述院内死亡的独立危险因素构建模型方程:Logit P(院内)=2.75+0.25ד年龄(每10岁为1个等级)”+0.03דAPACHEⅣ评分”-0.28דGCS”+1.86ד合并脑疝”+0.07ד血肌酐水平”+0.40דINR”-0.90ד高渗盐水应用”+0.82ד血管活性药物使用”。ICU死亡风险预测模型中,训练集的AUC为0.95(95%CI 0.94,0.97);验证集的AUC为0.91(95%CI 0.87,0.95)。训练集H⁃L拟合优度检验结果为P=0.495,校准曲线平均绝对误差为0.003;验证集H⁃L拟合优度检验结果为P=0.650,校准曲线平均绝对误差为0.012。院内死亡风险预测模型中,训练集的AUC为0.91(95%CI 0.89,0.93);验证集的AUC为0.91(95%CI 0.88,0.94)。训练集H⁃L拟合优度检验结果为P=0.670,校准曲线平均绝对误差为0.006;验证集H⁃L拟合优度检验结果为P=0.080,校准曲线平均绝对误差为0.021。在ICU死亡风险预测外部验证中,预测模型AUC为0.88(95%CI 0.86,0.90);H⁃L拟合优度检验结果为P=0.205,校准曲线绝对误差为0.031。在院内死亡风险预测外部验证集中,预测模型AUC为0.88(95%CI 0.85,0.91);H⁃L拟合优度检验结果为P=0.239,校准曲线绝对误差为0.036。模型的内部验证及外部验证显示,ICU及院内死亡风险预测模型均具有良好的区分度及校准度。结论由APACHEⅣ评分、GCS、合并脑疝、高渗盐水应用、血管活性药物使用、INR构建的ICU死亡风险预测模型及由年龄、APACHEⅣ评分、GCS、合并脑疝、血肌酐水平、高渗盐水应用、血管活性药物使用、INR构建的院内死亡风险预测模型均能够较好地预测TBI患者死亡风险。