摘要：目的探索结合5G和人工智能技术的新一代智慧化ICU单元建设,为进一步提高危重患者医疗服务水平提供基础。方法研究于2019年5月至2020年8月在浙江大学医学院附属第二医集合医疗、护理、院感管理、临床医学工程、5G技术、信息技术、人工智能技术、后勤服务等多学科团队,对急诊ICU的一个床单元进行智慧化设计与改建。结果本研究构建的智慧化ICU单元装配智慧虛拟天窗、床旁智能音箱及集束化环境监控中控台,打造家居式智慧医疗服务。基于5G和人工智能技术建成智慧化的ICU单元,实现ICU多维度信息的远程高速互动,包括远程监护、远程查房、远程会诊及家属探视的智能化辅助;建立了智能化ICU感染防控系统,包括手卫生、个人防护的自动识别和报警。结论结合5G和人工智能技术构建的新一代智慧化ICU单元有助于提高危重症患者服务的水平,值得进一步探索和推广应用。

摘要：目的筛选心胸外科术后患者呼吸相关性ICU重回预测因素,构建适合临床评估的呼吸相关性ICU重回预测模型并构建列线图。方法纳入浙江大学医学院附属第二医院2017年3月1日至2018年2月28日期间所有普胸外科及心脏大血管外科术后首次入住ICU的患者,基于《成人呼吸相关性ICU重回风险评估量表》设计调查问卷,在患者转出ICU时收集包括意识水平、有效咳嗽、咽反射等18个变量资料,并前瞻性观察患者在同一住院周期内是否发生呼吸相关性ICU重回。采取Lasso回归与Logistic回归相结合方法筛选预测因素,构建呼吸相关性ICU重回预测模型并构建列线图。C指数、H-L拟合优度检验、一致性校准图与决策性曲线分析验证模型区分度、一致性以及临床有用性。Bootstrap重采法进行模型内部验证。结果最终纳入811例患者,23例患者发生呼吸相关性ICU重回,重回率为2.84%。男性、年龄≥60岁、深呼吸、有效咳嗽、心率110次/min及通气支持时间≥36 h是呼吸相关性ICU重回的六大危险预测因素。模型C指数为0.894(95%CI:0.813~0.975)。模型内部验证C指数为0.866。H-L拟合优度检验结果显示,χ2=8.20,P=0.41。模型临床有用性阈概率值为0.01~0.65。结论本研究构建的呼吸相关性ICU重回预测模型具有良好的区分度及一致性,通过呼吸相关性ICU重回列线图获得重回风险因素,临床医务人员能够准确快速识别ICU重回高风险患者,帮助临床选择最佳ICU转出时机。

摘要：目的:对体感游戏在老年脑卒中患者居家运动康复中应用的相关研究进行范围综述,为体感游戏在老年脑卒中患者中研究的进一步开展提供指导。方法:以乔安娜布里格斯研究所(JBI)提出的范围综述指南为方法学指导,检索PubMed,Web of Science,Embase,PsycINFO,CINAHL,Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台及维普等中英文数据库中的相关研究;检索时间为建库至2022年11月;对纳入文献进行整理与分析。结果:共纳入文献14篇;体感游戏运用于脑卒中患者居家运动康复正逐渐成为一种趋势;与虚拟现实技术相结合是体感游戏最常见的开展形式,居家运动康复的目标以上肢的感觉及运动功能为主,患者居家康复运动的执行质量可通过游戏任务的完成情况体现;结局指标包括体感游戏对研究对象的干预效果、可行性及患者满意度等。结论:体感游戏对老年脑卒中患者的居家康复具有积极作用,该干预方法有助于患者居家运动康复体验及质量的提升。未来研究可针对不同肢体康复目标设计相应体感游戏素材,完成脑卒中患者居家运动康复游戏库的建立。

摘要：目的总结经导管主动脉瓣置换术(transcatheter aortic valve repairment,TAVR)患者Ⅰ期心脏康复的最佳证据,为临床实践提供参考。方法计算机检索BMJ Best Practice、澳大利亚乔安娜布里斯格研究所(Joanna Briggs Institute,JBI)循证卫生保健研究中心、Cochrane Library、PubMed、医脉通、美国医疗保健与质量研究局(The Agency for Healthcare Research and Quality,AHRQ)、英国国家临床优化研究所(National Institute for Health and Care Excellence,NICE)指南库、中国知网、万方数据库、维普数据库中与TAVR心脏康复相关的临床指南、专家共识、证据总结、系统评价及Meta分析,并补充检索设计良好的随机对照试验。检索时限为建库至2020年08月30日。提取相关主题及证据,进行循证小组论证。结果本研究共纳入8篇文献,其中专家共识4篇、指南2篇、系统评价2篇,结合循证护理小组论证,汇总出22条TAVR患者Ⅰ期心脏康复的证据,包括评估、健康教育、预康复、早期运动、疼痛管理及应急管理6个方面。结论建议对拟行TAVR的患者尽早进行全面的康复评估,并在TAVR术后结合患者意愿及时调整康复方案,选择适合患者的最佳证据并执行。

摘要：本文设计了一套带称重功能监护病床自动校零系统。系统由转运床过门检测模块、有无患者在监护床检测模块和称重系统组成。检测模块采用毫米波传感器,基于77 GHz毫米波射频互补金属氧化物半导体技术,通过±60°角和25 s间隔循环扫描选定区域,提取转运床轮廓特征值与患者呼吸胸廓上下波动信号特征值,判断有无转运床过门以及有无患者在重症监护床。判断的结果以1(有人在床)、0(无人在床)发送给多点控制单元,触发称重系统自动校零。经测试,系统对在床状态的识别精度>99%,对离床状态的识别精度为96%,毫米波传感器置于患者胸廓正中矢状位方比置于其他位置,患者不在床误报率更低。系统能够满足重症监护床自动去皮要求,弥补医护人员校零疏忽,提高患者体重测量精度,利于临床治疗。