汽車(chē)安全帶損傷急救專(zhuān)家共識(shí)
本共識(shí)內(nèi)容包括安全帶損傷常見(jiàn)部位、評(píng)估手段、各部位損傷處理原則、安全教育等,供全國(guó)創(chuàng)傷救治同道參考。
《血液吸附——第30屆急性疾病質(zhì)量倡議工作組專(zhuān)家共識(shí)報(bào)告》解讀
該文旨在解讀第30屆急性疾病質(zhì)量倡議工作組關(guān)于血液吸附技術(shù)的共識(shí)報(bào)告，為臨床實(shí)踐和研究提供參考。
多學(xué)科共識(shí)文件：大出血管理
本文件是對(duì)已發(fā)布的多學(xué)科文件 HEMOMAS 的更新。2016 年，在西班牙麻醉學(xué)科學(xué)學(xué)會(huì) （SEDAR） 的認(rèn)可下，重癥監(jiān)護(hù) （SEMICYUC） 和血栓形成和止血 （SETH）。
Critical Care Medicine：用于定期評(píng)估危重患者死亡風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)敏銳度評(píng)分的前瞻性評(píng)價(jià)
使用前瞻性收集的數(shù)據(jù)，ViSIG 評(píng)分可以將風(fēng)險(xiǎn)群體分為死亡風(fēng)險(xiǎn)較高組和死亡風(fēng) 險(xiǎn)較低組，并具有較好的敏感度和極好的特異度。
急診科急性孤立性眩暈管理共識(shí)文件
該文件旨在提供一種直截了當(dāng)?shù)亩鄬W(xué)科方法。與此同時(shí)，它試圖為制定當(dāng)?shù)氐脑\斷和治療路徑劃定基準(zhǔn)，并為培訓(xùn)和研究舉措的發(fā)展提供基礎(chǔ)。
安全知識(shí)大挑戰(zhàn)|答題解鎖防護(hù)知識(shí)秘籍、另有防護(hù)裝備等你來(lái)拿！
溫州一醫(yī)院發(fā)生的暴力傷醫(yī)事件讓我們深刻意識(shí)到，醫(yī)護(hù)人員的安全防護(hù)意識(shí)和能力亟待加強(qiáng)。梅斯特此舉辦了“安全知識(shí)大挑戰(zhàn)|答題解鎖防護(hù)知識(shí)”的活動(dòng)。參與答題，贏取禮品，更贏得一份安心
2024 ACEP指南：對(duì)因癲癇發(fā)作到急診科就診的成年患者進(jìn)行評(píng)估和管理中的關(guān)鍵問(wèn)題
這項(xiàng)臨床政策來(lái)自美國(guó)學(xué)院急診醫(yī)師 （ACEP） 解決以下方面的關(guān)鍵問(wèn)題：成人急癥的評(píng)估和管理出現(xiàn)癲癇發(fā)作的科室患者。
OCCCM 2024 | 專(zhuān)訪邵敏教授：免疫檢查點(diǎn)抑制劑相關(guān)垂體損傷：早期識(shí)別與治療策略
來(lái)自安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院的邵敏教授對(duì)免疫檢查點(diǎn)抑制劑相關(guān)垂體損傷相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行了精彩且全面的分享。梅斯醫(yī)學(xué)緊跟學(xué)術(shù)前沿，特邀邵敏教授深度解讀免疫檢查點(diǎn)抑制劑相關(guān)的垂體損傷的早期識(shí)別與管理。
利尿劑在危重病人中的應(yīng)用
利尿劑是危重患者的常規(guī)處方，但在實(shí)踐中存在重大差異。在這篇文章中，我們總結(jié)了目前的數(shù)據(jù)有關(guān)利尿劑處方。
持續(xù)腎臟替代療法中的枸櫞酸抗凝療法
這種方法可能會(huì)為枸櫞酸鹽代謝和抗凝策略提供有價(jià)值的見(jiàn)解，但需要大量的努力和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。
2024 ILCOR科學(xué)聲明：心臟驟停和心肺復(fù)蘇結(jié)果報(bào)告
本文為2024年Utstein院外心臟驟停登記模板更新，以便對(duì)護(hù)理系統(tǒng)進(jìn)行研究、評(píng)估和比較。
什么是心源性休克？迫切需要新的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)
心源性休克是由于不同病因?qū)е聫?fù)雜病理生理學(xué)變化引起的臨床綜合征。目前的臨床研究證據(jù)表明，迫切需要重新定義心源性休克的臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)以負(fù)荷其基本定義和目前的診斷方法。
Critical Care Medicine：ICU 高齡患者的特征和結(jié)局：一項(xiàng)回顧性多中心隊(duì)列分析
在 13 年的研究期間，大于或等于 80 歲的老年患者入 ICU 比例沒(méi)有變化。
OCCCM 2024 | 李響教授：增強(qiáng)AI模型在重癥醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用與進(jìn)展
來(lái)自復(fù)旦大學(xué)附屬閔行醫(yī)院的李響教授對(duì)“增強(qiáng)AI模型的實(shí)用性——特征篩選”進(jìn)行了詳細(xì)的分享，本文梳理重點(diǎn)內(nèi)容，以分享各位同道。
