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《COVID-19感染：对围手术期和重症监护医师的影响》

  • 来源专题：新发突发疾病（新型冠状病毒肺炎）
  • 编译者： 蒋君
  • 发布时间：2020-04-16

  • 世界各地的医疗系统都对2019冠状病毒疾病（COVID-19）做出反应，这是一种由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2（SARS-CoV-2）病毒引起的新兴传染综合症。COVID-19的患者可能会从无症状或轻度疾病发展为低氧性呼吸衰竭或多系统器官衰竭，需要进行插管和重症监护管理。医疗保健提供者，尤其是麻醉医生，是这一流行病的最前沿，他们需要了解最佳的可用证据，以指导COVID-19患者的治疗管理并在此过程中确保自己的安全。在这里，作者回顾了COVID-19的发病机理，表现，诊断和潜在治疗方法，重点是与COVID-19相关的呼吸衰竭的治疗。作者借鉴了其他病毒性流行病的文献，急性呼吸窘迫综合征的治疗方法以及有关COVID-19的最新出版物以及主要卫生组织的指南。这篇综述提供了目前可用于指导对COVID-19的重症患者进行管理的证据的综合摘要。

  • 原文来源：;https://kopernio.com/viewer?doi=10.1097%2Faln.0000000000003303&token=.eJyLNjK0MDYxstBRMjTQMzSwNNdPzMnTM0ACxsYGxkqxALHQCJY.ebQGFsJf_HkAXbb2onMWoOH8rJk
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  • 《COVID-19大流行对重症监护资源和供货方的影响：全球调查》
    • 来源专题：新发突发疾病（新型冠状病毒肺炎）
    • 编译者：蒋君
    • 发布时间：2020-10-20
    • COVID-19大流行严重影响了全世界的重症监护病房（icu）和重症监护医疗提供者（hcp）。 研究问题：地区差异和对ICU资源缺乏的认知如何影响重症监护资源的利用和hcp的幸福感？ 研究设计和方法：在2020年4月23日至5月7日期间，我们以电子方式对照顾重症COVID-19患者的跨学科医务人员进行了41个问题的调查。这项调查通过重症监护协会、研究网络、个人联系人和社交媒体门户网站发布。答复按世界银行区域列出。我们进行了多元对数二项回归分析，以评估与三个主要结果相关的因素：1）限制性机械通气（MV），2）心肺复苏（CPR）实践的变化，以及3）情绪困扰或倦怠。 结果：我们纳入了来自77个国家的2700名受访者，包括医生（41%）、护士（40%）、呼吸治疗师（10%）和高级实践提供者（8%）。据报道，重症监护室护士的缺乏率高于重症监护病房（32%对15%）。16%的受访者报告了COVID-19患者的限制MV，在北美最低（10%），并且与呼吸机可用性降低有关(平均分：2.1095%可信区间：1.61-2.74）。总的来说，66%的受访者报告说心肺复苏的做法发生了变化。情绪困扰或倦怠在各地区都很高（52%，北美最高），并且与女性有关(平均分：1.16，95%可信区间：1.01-1.33），当护士(平均分：1.31，95%可信区间：1.13-1.53），报告ICU护士短缺(平均分：1.18，95%CI:1.05-1.33）和动力空气净化呼吸器（PAPR）(百分之三十点三十：百分之九十五置信区间：1.09-1.55），以及主管沟通不畅(平均分：1.30，95%可信区间：1.16-1.46）。 解释：我们的研究结果显示了全世界重症监护病房资源的可利用性和利用率的可变性。医务人员工作倦怠的高流行率，以及与所报告的资源不足和主管沟通不畅的联系，表明需要有针对性的干预措施来支持前线的医务人员。
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  • 《英国COVID-19超早期重症监护负担的预测》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2020-04-05
    • medRxiv预印平台于3月23日发表了剑桥大学的题为“Forecasting ultra-early intensive care strain from COVID-19 in England”的文章。 文章指出，研究人员提出了一个基于已发布的实时COVID-19病例数据的敏捷短程预测的尝试，这些数据来自英格兰七个卫生局调试区域（英格兰东部，伦敦，中部地区，东北和约克郡，西北，东南和西南），使用蒙特卡洛方法来模拟当前诊断在14天范围内对区域ICU容量可能产生的影响。该研究中的模型被设计为简约模型，并基于现有文献中似乎可信的流行病学数据。根据建模假设，在建模后的几天里，ICU占用率可能会急剧增加。如果当前的指数增长持续下去，那么在7个调试区域中的5个将有比ICU床位更多的危重症患者。尽管绝对病例的增长各不相同，但根据所使用的假设，预计所有调试区域都将承受沉重的负担。尽管与任何预测模型一样，在早期预测阶段的模型规格和强大的流行病学数据方面仍然存在不确定性，但似乎在不久的将来仍将需要增加处理能力。研究人员希望此模型可以帮助决策者做好准备。数据中的不确定性凸显了迫切需要进行实时监控，以便在发生时使用高质量的面向患者的本地数据来不断更新预测。 *注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
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