新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情中医护人员的疲劳监测研究

为了探究心率变异性(heart rate variability,HRV)与疲劳状态之间的相关性,探讨心率变异性特征在疲劳监测中的应用价值,并为新型冠状病毒肺炎(COVID-19)医护人员等高强度作业人员提供有效疲劳预警,本研究对COVID-19疫情中一线医护人员工作时随着疲劳度的增加,HRV的相应变化进行分析.共采集...     

基于机器学习和动力学模型的湖北省新型冠状病毒肺炎疫情分析

基于武昌方舱医院的一线数据和其他官方数据,我们首先利用机器学习对疫情规模进行预测,之后利用回溯传播模型和抽样检测模型对疫情规模进行估计,最后从宏观角度上用SIR和SIER模型结合MATLAB软件编程对疫情进行分析,采用元胞自动机模型在微观角度上的分析,从两个角度证明了中国政府强有力的防控措施的必要性。     

新型冠状病毒肺炎疫情形势下的急诊科管理及疫情防控

目的:寻求新型冠状病毒肺炎(以下简称新冠肺炎)疫情形势下急诊科应对管理工作和疫情防控方案.方法:根据广东省中山市陈星海医院急诊科工作内容并结合新冠肺炎紧急诊疗内容、防护要求、消毒标准等制订急诊科管理具体工作内容、疫情防控方案,具体包括人力资源管理、防护物资管理、发热患者诊疗管理、其他急诊患者诊疗和防护管理、医护人员防护...     

基于密度分布特征及机器学习诊断COVID-19相关性肺炎

目的:基于密度分布特征及机器学习诊断新型冠状病毒（COVID-19）相关性肺炎。方法:回顾性收集经荧光逆转录聚合酶链反应检测确诊COVID-19的患者42例（COVID-19组）,社区获得性肺炎43例（对照组）。共获得211份胸部CT图像,以6:4比例分层抽样为训练集（126份）及验证集（85份）。采用一种CAD软件中的肺炎模块获得肺炎不同密度区间所占全肺体积的百分比（P/L%）。密度分布特征降维后采用支持向量机（SVM）建模,并评价4种核函数的SVM模型的诊断效能。结果:两组患者的年龄、性别及出现胸膜腔积液的构成比差异均无统计学意义（P>0.05）。肺炎密度分布特征降维后获得32个特征。基于该32个特征建立的4种核函数SVM模型中,多项式SVM模型在验证集的效能最高,受试者特征曲线（ROC）的曲线下面积为0.897（95%可信区间0.828~0.966）,P<0.001。准确性为0.906（95%可信区间0.823~0.959）,敏感性为0.906,特异性为0.906。结论:基于密度分布特征及机器学习诊断COVID-19相关性肺炎有较高的效能,有助于快速筛选COVID-19患者。     

烧伤科在抗击新型冠状病毒肺炎疫情中的优势及作用

自2019年12月新型冠状病毒肺炎疫情在武汉出现并蔓延以来,武汉大学同仁医院暨武汉市第三医院烧伤科发挥其在重症监护、脏器衰竭救治与生命支持、多学科团队作战及灾害救援等方面的学科优势及经验优势。疫情期间,武汉大学同仁医院暨武汉市第三医院被定为新型冠状病毒肺炎定点收治医院,作为湖北省唯一保留烧伤救治工作的科室,在派出大批医务人员参与抗击新型冠状病毒肺炎的同时,还接管了全院其他专科无法出院的所有危重症患者。在圆满完成抗击疫情及烧伤救治工作的同时,烧伤患者、陪护家属及医务人员均未发生院内新型冠状病毒感染,较好地发挥了国家重点烧伤专科的优势与作用。     

动态心率分析用于新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者心肺功能评估和监测的研究

有研究指出,新型冠状病毒患者易出现不同程度的心肌损伤,且新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重症化可能与"炎症风暴"有密切关系.观察COVID-19患者心率及心率变异性(heart rate variability,HRV)的变化,以及肺部CT与白介素6指标之间的关系,为衡量COVID-19病情程度提供参考.应用远程无...     

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)全球研究现状分析

自新型冠状病毒疫情暴发以来,全球已有26个国家受到影响,截止2020年2月16日,确诊人数累计超过6.8万,世界各国纷纷开展相关研究并发表论文。本文拟及时梳理研究信息,辅助不同岗位工作者在实践或研究中的决策。用新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)相关的中英文检索词在Pubmed、Web of Science、CNKI、万方数据库、维普数据库(VIP database)中进行检索并补充相关专栏文献,对纳入研究的基本信息进行分布描述并对各研究主题的文献进行梳理和总结。最终纳入301篇文献,自1月中旬论文发表呈上升趋势,2月6日单日发表达50篇;发表相关论文最多的国家及地区分别是中国内地、美国、英国等;Lancet及其子刊发表文章数量最多,The New England Journal of Medicine(NEJM)、The Journal of the American Medical Association(JAMA)、Nature等期刊也纷纷发表相关论文。本文就流行病学、临床特征及诊疗、基础研究、儿童孕妇、心理防护、疫情防控管理等研究方向对新冠肺炎相关研究进行了梳理和总结。     

冠状病毒疫情对医务人员心理健康的影响与干预(综述)

三次冠状病毒疫情下医务人员心理问题发生率分别为SARS 29%~75%,MERS 64.1%,COVID-19 63%。疫情爆发流行期以急性应激反应为主;疫情结束1年,17.3%的医务人员存在心理问题;疫情结束3年,4%医务人员存在创伤后应激症状,并出现抑郁、焦虑和物质滥用等不良结局。直接接触患者、被隔离、自身感染、本职专业与传染病相关性小被安排一线工作者、女性、不成熟的心理防御方式、既往躯体疾病史、既往存在精神障碍病史的医务人员心理问题发生风险更高。线上和线下心理干预有助于促进医务人员心理健康恢复。     

新型冠状病毒肺炎疫情期骨折患者手术情况分析及经验

目的 探讨新型冠状病毒肺炎疫情期骨折手术患者的诊疗情况,完善诊疗流程。方法 本研究回顾分析了2020年1月20日至2020年3月1日新冠肺炎疫情期间骨折住院患者的资料,入院共96例,其中手术患者87例。统计和分析患者资料,包括年龄、性别、受伤部位、受伤地点、入院时间、手术时间和出院时间等。根据收治情况总结诊疗骨折患者的相关流程。结果 入院患者中70岁以上老年患者37例,占总入院患者的38.5%;髋部骨折28例,占70岁以上老年患者的75.7%。手术患者平均年龄(64.48±18.71)岁,受伤至住院平均时间(2.98±5.83)d,入院至手术时间(4.01±3.61)d,平均住院时间(7.98±4.07)d。髋部骨折组年龄[(77.52±14.03)岁vs.(56.35±16.92)岁,P0.001)]和住院时间[(10.86±3.49)d vs.(7.02±3.75)d,P0.001]高于其他四肢骨折组。无死亡患者、输血患者,无严重并发症。本研究制定了骨折患者诊疗流程和注意事项。结论 老年髋部骨折是新型冠状病毒肺炎疫情期间最主要的骨折类型,在居家观察的同时要预防老年人摔倒。完善的流程能够保证疫情期间骨折患者的手术安全有效。     

新型冠状病毒肺炎的影像组学研究

【摘要】为了识别新型冠状病毒肺炎（COVID-19）和非COVID-19肺炎（其他肺炎）的患者,提出一种基于胸部CT图像影像组学特征的分类方法。分别收集COVID-19患者和其他肺炎患者各90例的胸部CT图像,并手动勾勒肺炎病变区域;然后,利用影像组学方法提取病变区域的纹理特征和直方图特征,获得每个样本对应的一阶影像组学特征向量;最后,使用纹理特征和直方图特征作为输入,构建线性支持向量机（linear SVM）模型,对COVID-19患者和其他肺炎患者进行分类。该模型使用20次10折交叉验证进行训练和测试。对于COVID-19患者,还进行了相关分析（多次比较校正-Bonferroni校正,p<0.05/7）,以确定纹理和直方图特征是否与血液的实验室测试指标相关。结果表明本研究提出的方法具有良好的分类性能,分类准确度高达87.56％,敏感度为82.78％,特异性为92.33％,受试者工作特性曲线下面积为0.939,这也证明了两组人群的影像组学特征是高度可区分的,此模型可以有效地识别和诊断COVID-19患者和其他肺炎患者。相关分析结果显示某些纹理特征与白细胞、中性粒细胞和C反应蛋白正相关,而也有某些纹理特征与血氧和中性粒细胞负相关。     

Understanding of COVID-19 based on current evidence

Since December 2019, a series of unexplained pneumonia cases have been reported in Wuhan, China. On 12 January 2020, the World Health Organization (WHO) temporarily named this new virus as the 2019 novel coronavirus (2019-nCoV). On 11 February 2020, the WHO officially named the disease caused by the 2019-nCoV as coronavirus disease (COVID-19). The COVID-19 epidemic is spreading all over the world, especially in China. Based on the published evidence, we systematically discuss the characteristics of COVID-19 in the hope of providing a reference for future studies and help for the prevention and control of the COVID-19 epidemic.     

Epidemiological analysis of COVID-19 and practical experience from China

The rapid spread of the epidemic has aroused widespread concern in the international community. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-COV-2) was first reported in China, with bats as the likely original hosts and pangolins as potential intermediate hosts. The current source of the disease is mainly patients infected with SARS-COV-2. Patients in the incubation period may also become sources of infection. The virus is mainly transmitted via respiratory droplets and contact, and the population is generally susceptible. The epidemic has progressed through the local outbreak stage and community transmission stage due to exposure at Wuhan's Huanan wholesale seafood market and is now in the stage of large-scale transmission due to the spread of the epidemic. The basic productive number (R0) at the beginning of the epidemic was 2.2, with an average incubation period of 5.2 days. The proportion of critically ill patients was 23.4%, the mortality rate was lower than those of SARS and Middle East respiratory syndrome, and 96.5% of deaths occurred in Hubei Province, where the outbreak occurred first. Among them, elderly men with underlying diseases had a higher mortality rate. Chinese medical staff have summarized a set of effective strategies and methods in the diagnosis and treatment of this disease that are worthy of reference for their international counterparts. With powerful government intervention and the efforts of Chinese medical staff, China's outbreak has gradually improved.     

Predicting anxiety and depression over 12 months of the COVID-19 pandemic: A machine learning study

Objectives

The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic was associated with substantial increases in anxiety and depressive symptoms. To understand individual risk, we examined a large set of potential risk factors for anxiety and depression in the pandemic context.

Methods

Adults in the United States (N = 1200) completed eight online self-report assessments over 12 months of the COVID-19 pandemic. Area under the curve scores summarized cumulative experiences of anxiety and depression over the assessment period. A machine learning approach to elastic net regularized regression was used to select predictors of cumulative anxiety and depression severity from a set of 68 sociodemographic, psychological, and pandemic-related baseline variables.

Results

Cumulative anxiety severity was most strongly explained by stress and depression-related variables (such as perceived stress) and select sociodemographic characteristics. Cumulative depression severity was predicted by psychological variables, including generalized anxiety and depressive symptom reactivity. Being immunocompromised or having a medical condition were also important.

Conclusions

By considering many predictors, findings provide a more complete view than previous studies focused on specific predictors. Important predictors included psychological variables suggested by prior research and variables more specific to the pandemic context. We discuss how such findings can be used in understanding risk and planning interventions.     

回顾分析免疫球蛋白和补体联合白细胞水平对重症COVID-19转归的预测价值

目的:回顾性分析武汉市第三医院收治的重症新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者血液白细胞计数(WBC)、淋巴细胞计数(LYM)、淋巴细胞%(LYM%)、血清免疫球蛋白(IGA、IGG、IGM)以及补体(C3、C4)等指标水平,探讨其与COVID-19重症患者转归的相关性并评价其预测价值。方法:随机筛选武汉市第三医院确...     

新型冠状病毒肺炎流行期间基于列线图预测隔离留观患者的焦虑抑郁情绪

<正>新型冠状病毒肺炎(COVID-19)因其传播速度快、传染性强及人群易感等特点,已被我国列入乙类传染病并按甲类传染病管理[1]。发热门诊隔离留观的患者具有发热等类新冠症状且面对环境的改变对心理可能带来负面影响。故本研究探讨COVID-19流行期间发热门诊隔离留观患者焦虑抑郁情绪及相关因素,以期尽早识别高危患者并进行心理干预治疗。