仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章，并进行简单记录
1 概念科普
1.1 采用大语言模型评估急诊科成年患者的临床急性程度
2024-07-08 06:31 文章链接
针对 251 401 例成人急诊就诊的横断面研究，调查了 LLM（GPT4） 面对 10 000 对急诊科患者的临床急性程度进行分类的潜力。结果证明，LLM 的准确度为0.89%，与抽样的人类医生水平相当。
1.2 医务人员鉴别人类和人工智能生成的研究摘要
2024-07-09 06:30 文章链接
在 2023 年 8 月 1 日至 11 月 30 日期间，向医疗保健专业人员分发了一项基于网络的调查，向参与者展示了 4 份研究摘要（前 2 份是由 2020 年儿科学术协会会议的人类研究人员生成的;后 2 份是由 ChatGPT 3.5 生成的），并被要求确定这些摘要的来源
主要结论：
- 共有 102 名医疗保健专业人员参加，其中大多数担任主治或顾问角色（59 名 [57.8%]）
- 参与者正确识别摘要来源的几率为43.0%，但准确率从20.0%到57.0%不等。68名受试者（66.7%）有审阅摘要的经验。该组的准确性不如没有经验的人（39.7% vs 49.3%）
- 74名参与者（72.5%）认为使用人工智能进行研究摘要是合乎道德的
1.3 利用人工智能聊天机器人解读病理报告
2024-07-24 文章链接
研究设计：
- 这项横断面研究使用了 2018 年 1 月 1 日至 2023 年 5 月 31 日期间来自纽约布鲁克林一家多专科医院的 1134 份病理报告。每个报告都开始了新的聊天，两个聊天机器人（Bard 和 GPT-4）被要求依次提示，用简单的术语解释报告并确定关键信息
- 比较了原始报告和简化报告的平均可读性得分；两名审稿人独立筛选并标记了存在潜在错误的报告；三位病理学家审查了被标记的报告，并进行是否正确的标记
主要结论：
- Flesch 阅读易用性评分从平均10.32 分别增加到61.32（Bard） 和70.80（GPT-4）
- Bard 正确解读报告993 份（87.57%），102 份（8.99%） 部分正确，39 份（3.44%）解读错误，出现了 32 个幻觉 （2.82%）；GPT-4 正确解读了 1105 份报告 （97.44%），24 份 （2.12%） 部分正确，5 份 （0.44%） 解读错误，出现了 3 个幻觉（0.26%）
1.4 美国成年人的体圆指数和全因死亡率
2024-08-08 文章链接
在这项涉及 32 995 名美国成年人的队列研究中
- 1999 年至 2018 年期间，平均 BRI 从 4.80 增加到 5.62，两年一次的变化为 0.95%
- BRI 与全因死亡率之间的关联呈 U 形，过低和过高都会显著增加全因死亡率
1.5 铁蛋白指导的全血捐献者的献血时间间隔
2024-08-27 文章链接
实验设计：
- 荷兰的 138 个献血中心被分为 29 个地理集群，并被随机分配到四个治疗组
- 每个治疗组进一步分为两组，对照组逐步从依从现有政策 （基于血红蛋白的筛查） 过渡到铁蛋白指导的捐献间隔政策；干预组，则在血红蛋白的筛查之外，还测量铁蛋白。如果铁蛋白浓度为 6-15 ng/mL，则随后的捐献间隔延长至 30 个月，如果低于 15 ng/mL，则延长至 12 个月
实验结论：铁蛋白指导的捐献间隔显着改善了血红蛋白和铁蛋白浓度，并显着减少了铁缺乏症。男性捐献者的基于血红蛋白的延迟接种率显著降低，但女性（非绝经期）捐献者没有
2 疾病监测
2.1 年至 2024 年秋冬季新冠病毒感染与流感住院患者的病死率
2024-07-12 06:30 文章链接
在 2023-2024 年秋冬，因 COVID-19 住院的患者的死亡风险大于因季节性流感住院的患者的死亡风险
与使用相同数据库和方法的研究相比
- 2022-2023 年 COVID-19 的 30 天死亡率为 5.97%，流感的 30 天死亡率为 3.75%
- 2022-2023 年 COVID-19 的 30 天死亡率为 5.70%，流感的 30 天死亡率为 4.24%
- 两种调整后的 HR 均具有统计学意义，2022-2023年的 HR 为1.61，2023-2024年的 HR 为1.35
- SARS-CoV-2或流感病毒或其护理（例如，疫苗或抗病毒药物）会影响每个季节的相对死亡风险
- 在2023-2024年期间，COVID-19住院人数几乎是季节性流感的两倍
2.2 急性肾损伤住院患者的血压、再入院与病死率
2024-07-16 06:31 文章链接
数据：来自退伍军人医疗保健协会的 80 960 名在入院期间患有 AKI 的患者
结论：
- 收缩压为 130~139 mmHg 的患者出院后死亡和再入院风险水平最低
- 血压与死亡率和再入院的关联存在明显的、时间依赖性中介
- 血压较高的患者最初通常死亡和再入院的风险较低，但在出院后病程后期的风险较高
2.3 红细胞分布宽度与白蛋白浓度 的比率可能与死亡有关
2024-07-30 文章链接
在这项队列研究中，基线时有 469 572 名参与者，随访期间有 44 383 名死亡，较高的红细胞分布宽度与白蛋白浓度比率（RAR） 与全因和特定原因死亡的风险增加有关
3 模型预测
3.1 内科住院患者静脉血栓栓塞的风险评估模型
2024-07-04 06:30 文章链接
对 1352 名住院患者中经过验证的风险评估模型 （RAM）进行了正面比较
- RAM 主要包括四个：简化和原始日内瓦评分、帕多瓦评分和 IMPROVE 评分
- RAM 预测 90 天静脉血栓栓塞（VTE）的敏感性为 39.3% 至 82.1%，RAM 的特异性为 34.3% 至 70.4%。鉴别力较差，所有 RAM 的 AUROC 均小于60%
点评：现有 RAM 的临床实用性值得怀疑，这凸显了对更准确的 VTE 预测策略的需求
3.2 老年人临终筛查工具预测 6 个月病死率
2024-07-26 文章链接
数据说明：三级医疗急诊科内 82371 例急诊就诊
老年生命末日筛查工具（GEST）
- 一种逻辑回归算法，使用常用的电子健康记录 （EHR） 数据
- 在 9 个急诊中心中开发和验证，最终外部验证的 AUROC 为 79%
主要结论：GEST 在外部验证中表现稳健，确定 11.6% 的患者具有 30% 或更高的死亡风险。与严重疾病诊断相比，GEST 作为使用决策曲线分析的筛查工具提供了更大的净效益
3.3 大型语言模型在围手术期风险预测和预测中的应用能力
2024-08-15 文章链接
在这项针对特定任务数据集的预后研究中，每个数据集有 1000 例，大型语言模型 GPT-4 Turbo （OpenAI） 在美国麻醉医师协会身体状况方面取得了的 F1 为 0.50 分，入院 0.64 分，重症监护病房 （ICU） 入院 0.81 分，计划外入院 0.61 分，医院死亡率预测 0.86 分，但无法准确预测持续时间结果，例如麻醉后监护单元第 1 阶段的持续时间，住院时间和 ICU 持续时间。
LLMs 可能能够帮助临床医生进行围手术期风险分层，但不擅长进行数值预测任务
4 治疗干预
4.1 急诊科延迟使用抗生素与脓毒症患儿病死率风险
2024-08-06 文章链接
在这项多中心队列研究中，19 515 名在急诊科到达后 1 小时内发现脓毒症患儿，抗生素给药超过 330 分钟与脓毒症 3 天（OR 3.44）和 30 天（OR 3.63）归因死亡率增加有关。
这些发现表明，抗生素治疗的长期延误与脓毒症患儿的死亡风险增加有关。
儿科共识指南建议，脓毒性休克患者应在 1 小时内使用抗生素，无休克性脓毒症患者应在 3 小时内使用抗生素。有限的研究确定了抗生素给药延迟与更差结果相关
4.2 寻找脓毒症患儿抗生素使用时机的证据—发现最佳时间点
2024-08-09 文章链接
回顾性队列研究：
- 利用了美国 51 家医院的改善小儿脓毒症结果 （IPSO） 合作的数据
- 包括 19 515 名年龄在 29 天至 18 岁以下的儿童（5 年内确诊 sepsis）
方法：基于逻辑回归的中断时间序列模型（interrupted time series model）
在急诊就诊后 330 分钟后延迟抗生素给药与死亡率显着增加有关：
- 330 分钟内接受抗生素治疗的患者（19 164 例） 3 天脓毒症归因死亡率为 0.5%，30 天为 0.9%
- 330 分钟后接受抗生素治疗的患者（351 例） 3 天脓毒症归因死亡率为 1.2%，30 天为 2.0%
4.3 极早产新生儿输注红细胞阈值的临床实践指南
2024-08-27 文章链接
建议对妊娠不足 30 周的早产儿采用限制性红细胞输注策略，证据质量中等
对于接受呼吸支持的新生儿，在出生后第 1 周、第 2 周和第 3 周或以上，推荐阈值分别为 11、10 和 9 g/dL；对于无呼吸支持或最低限度呼吸支持的新生儿，推荐阈值分别为 10 、 8.5 和 7 g/dL