基于警报算法优化提升ICU警报效果的研究

目的 分析警报传统算法与优化算法在降低重症监护病房（Intensive Care Unit,ICU）警报的数量与提升报警质量方面的效果。方法 收集中南大学湘雅医院重症医学科2021年5月29日至9月2日的所有临床监护数据。传统算法通过单个参数的阈值进行计算,当监护仪收集的数据超出设定范围则会发出警报。优化算法包括多导心电分析、多参融合分析、智能阈值提醒和独创报警（报警延迟与报警不应期技术）策略。将原始监护数据分别以传统算法产生警报和算法优化后产生的警报数量进行对比,同时对比优化算法后不同床位以及不同时间段产生警报的数量。结果 优化算法后警报总数量为216337例,传统算法警报总数量为331550例,总体优化率为34.75%。优化算法后各床单元警报分布较传统算法更为均匀（P<0.05）。夜间时段报警优化率显著高于白天时段（36.62%±1.55%vs. 33.59%±2.07%,P<0.05）。结论 ICU警报数量巨大,优化警报算法后可以降低ICU警报数量,使各床单元警报分布更加均匀,且夜间警报优化率高于白天。     

噪声和音乐对脑电功率谱的影响

目的：观察飞行员在安静、噪声和音乐３种状态下的脑电功率谱的变化特点,为航天员的心理放松训练提供一客观生理依据。方法：记录了１２名飞行员在安静、噪声和音乐状态下的１６导连续脑电图,并进行了６个频段的功率谱分析。结果：安静状态和噪声状态下以及安静状态和音乐状态下脑电能量变化的比较在统计学上的无显著性差异;噪声状态和音乐状态的比较从频域上看,在音乐状态下,脑电能量在α１频段呈明显减少趋势,在θ频段呈增加趋势;从空间域上看,脑电能量的变化主要集中在前额颞区和中央区。结论：脑电变化与人的情绪变化密切相关,音乐可起到放松作用;声音对脑电的影响有很大的个体差异,放松训练须因人而宜。     

急性缺氧条件下的心率变异性分析

目的 以心率变异性（HRV）为定量评价心血管自主神经调节变化的指标,观察模拟5000m急性缺氧条件下,自主神经变化特点,并探讨预测缺氧耐力不良的方法。方法 被试者为11名18－30岁的健康男性,以呼吸10．5％的低氧混合气30min模拟5000m急性缺氧,以时域和频域（粗粒化谱分析,CGSA）方法进行HRV分析。并根据是否完成实验过程将被试者分为耐力良好组（A组）和耐力不良组（B组）。结果 耐力良好组在缺氧时心率显著增快,相邻RR间期之差的均方根值（RMSSD）显著减小,LFn.u(LF的标准单位）和LF／HF显著增大,HF和HFn.u.(HF的标准化单位）显著减小。两组比较,缺氧5－10min时,LFn.u.和LF／HF在B组显著大于A组,缺氧10－15min时,RMSSD在B组显著小于A组。结论 在模拟5000m急性缺氧条件下,交感神经活动增强,迷走神经活动减弱;HRV分析对评价缺氧耐力有一定的预测性。     

脉搏血氧波形衍生参数对心肺复苏质量的评估价值研究北大核心CSCD

目的脉搏血氧波形(pulse oximetry plethysmographic waveform,POP)为无创监测方法获得,相比于有创监测技术,其在心肺复苏期间的临床可用性更高。本研究旨在分析基于POP波形获取的三个参数:心肺复苏质量指数(CPR quality index,CQI)、灌注指数(perfusion index,PI)与按压分数(chest compression fraction,CCF)对心肺复苏质量与患者复苏可能性的评估价值。方法本研究为前瞻性描述性研究,基于74例心肺复苏病例,以患者是否自主循环恢复(return of spontaneous circulation,ROSC)将其分为ROSC组与非ROSC组。通过导出与分析临床原始数据,获取以上参数在心肺复苏过程中的分布与变化,进而研究上述参数对患者预后的临床评估价值。结果在患者复苏终末期,三个参数在两组患者间差异均有统计学意义(P<0.05)。且CQI对于复苏患者ROSC可能性的评估价值显著高于PI与CCF(P<0.05)。结论通过POP波形获取的CQI、PI与CCF参数在复苏终末期均可对心肺复苏质量与患者ROSC可能性进行评估,其中CQI的评估价值高于PI与CCF。